基于峰谷電價(jià)的家用電動(dòng)汽車居民小區(qū)有序充電控制方法

蘇海鋒，梁志瑞

（華北電力大學(xué) 新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 保定 071003）

0 引言

汽車是全球石油危機(jī)和溫室氣體排放的主要因素之一，發(fā)展清潔能源汽車迫在眉睫。目前，世界范圍內(nèi)，電動(dòng)汽車（EV）時(shí)代的序幕正在拉開［1］。 各國(guó)政府紛紛制定戰(zhàn)略、出臺(tái)政策、培育市場(chǎng)；相關(guān)企業(yè)積極投入，相關(guān)技術(shù)發(fā)展迅猛。據(jù)工業(yè)和信息化部電動(dòng)汽車發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告預(yù)測(cè)，2030年全國(guó)電動(dòng)汽車保有量將達(dá)到6000萬(wàn)輛［2］。規(guī)模如此龐大的電動(dòng)汽車，無論是采用何種充電方式，對(duì)電網(wǎng)的影響都將相當(dāng)可觀［3-5］。2014年電動(dòng)汽車再次成為關(guān)注的焦點(diǎn)。但是，新能源汽車市場(chǎng)一直存在“政策熱、推廣難”的尷尬。特別是家用電動(dòng)汽車市場(chǎng)，用戶有純電動(dòng)汽車的購(gòu)車指標(biāo)，小區(qū)也有固定車位，卻因?yàn)槲飿I(yè)拒絕在車位上安裝充電樁（由于小區(qū)供電容量有限）而不得不擱置購(gòu)車計(jì)劃。一個(gè)重要的原因是目前大部分已有小區(qū)在規(guī)劃設(shè)計(jì)時(shí)沒有考慮到電動(dòng)汽車的充電需要。大規(guī)模電動(dòng)汽車無序充電需要很大的充電負(fù)荷，出現(xiàn)電動(dòng)汽車的充電功率高峰與小區(qū)原有用電高峰重疊，對(duì)電網(wǎng)用電安全造成威脅。

目前，我國(guó)智能配電網(wǎng)和智能配電居民小區(qū)建設(shè)還很不普及和完善，已有居民小區(qū)的供電容量不能滿足較多電動(dòng)汽車的充電需要。增加配電設(shè)備容量，將會(huì)涉及投資、多部門協(xié)調(diào)及復(fù)雜的施工改造等很多問題，而且還會(huì)導(dǎo)致負(fù)荷峰谷差變大，降低設(shè)備利用率，這是目前私家電動(dòng)汽車推廣難的癥結(jié)之一。小區(qū)充電樁問題不解決，家用電動(dòng)車很難推廣。因此，開展大規(guī)模電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)后對(duì)電網(wǎng)影響的定量評(píng)估及以減少負(fù)面影響為目標(biāo)的有序充電控制策略研究，已日益成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)問 題［6-13］。

文獻(xiàn)［6-8］以私家電動(dòng)汽車慢速充電方式為主要研究對(duì)象，在電網(wǎng)分時(shí)電價(jià)的基礎(chǔ)上，研究了電動(dòng)汽車有序充電問題。其中，文獻(xiàn)［6］提出了基于峰谷電價(jià)的電動(dòng)汽車有序充電時(shí)段的優(yōu)化模型與方法。文獻(xiàn)［7］以減小電網(wǎng)峰谷差作為主要目標(biāo)，結(jié)合電網(wǎng)分時(shí)電價(jià)的時(shí)段劃分與局域配電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)情況，提出了電動(dòng)汽車充電分時(shí)電價(jià)時(shí)段劃分方法，并建立了以用戶充電費(fèi)用最小和電池起始充電時(shí)間最早為控制目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型。文獻(xiàn)［8］分析了規(guī)?；妱?dòng)汽車自然充電對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷變化規(guī)律的影響，并提出了基于峰谷充、放電價(jià)政策的有序充放電策略。文獻(xiàn)［9］以商用車和私家車為研究對(duì)象，分析了無序充電、時(shí)段控制充電、有序充電對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷的影響，采用集中式與分布式結(jié)合的優(yōu)化控制理念，建立了電動(dòng)汽車協(xié)調(diào)控制充電模型，通過算例驗(yàn)證了充電負(fù)荷模型和充電制策略的有效性和可行性。文獻(xiàn)［10］以充電站運(yùn)營(yíng)收益最大化為目標(biāo)，以配電變壓器容量及最大限度滿足用戶充電需求為約束條件，建立了充電站內(nèi)電動(dòng)汽車有序充電數(shù)學(xué)模型。文獻(xiàn)［11］在分析電動(dòng)汽車充電負(fù)荷特性、管理架構(gòu)的基礎(chǔ)上，提出了基于多智能體的電動(dòng)汽車充電管理模式，建立了單臺(tái)電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷模型和基于多智能體系統(tǒng)的電動(dòng)汽車充電優(yōu)化模型，有效地實(shí)現(xiàn)了電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的“移峰填谷”。文獻(xiàn)［12］提出了基于動(dòng)態(tài)分時(shí)電價(jià)的電動(dòng)汽車充電站有序充電控制方法。該方法在綜合考慮用戶充電需求和電網(wǎng)負(fù)荷水平的基礎(chǔ)上，以削峰填谷為目標(biāo)，采用啟發(fā)式算法動(dòng)態(tài)求解接入充電站電動(dòng)汽車的分時(shí)電價(jià)時(shí)段。文獻(xiàn)［13］提出了一種從充電負(fù)荷配置和充電需求引導(dǎo)兩方面展開的電動(dòng)汽車有序充電實(shí)施方案，建立了從電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行到電動(dòng)汽車充電終端的分層分布實(shí)施架構(gòu)。以上研究?jī)?nèi)容為電動(dòng)汽車有序充電控制方法的研究奠定了基礎(chǔ)。

本文以私家電動(dòng)汽車慢速充電方式為主要研究對(duì)象，在分析私家電動(dòng)汽車出行規(guī)律和普通居民小區(qū)生活用電規(guī)律基礎(chǔ)上，基于峰谷分時(shí)電價(jià)和小區(qū)生活用電典型日歷史負(fù)荷曲線，提出了一種無需建設(shè)充電控制中心主站及充電樁與主站的通信網(wǎng)絡(luò)，且適用于較大規(guī)模家用電動(dòng)汽車居民小區(qū)內(nèi)有序充電的雙序谷時(shí)段最大化有序充電控制方法?？紤]到電動(dòng)汽車充電負(fù)荷和居民生活用電負(fù)荷都具有時(shí)序特性，本文利用序貫蒙特卡洛方法對(duì)本文提出的有序充電控制策略進(jìn)行了時(shí)序仿真驗(yàn)證。由仿真結(jié)果看出，本文方法在滿足用戶用車需求的條件下，最大限度地利用谷時(shí)段進(jìn)行充電，在小區(qū)配電設(shè)備不擴(kuò)容的情況下盡可能多地滿足了小區(qū)用戶家用電動(dòng)汽車的充電需求。

1 分時(shí)電價(jià)與電動(dòng)汽車有序充電

居民生活用電峰谷分時(shí)電價(jià)，是我國(guó)目前在居民生活用電中逐步推廣的一種電價(jià)機(jī)制，其意義在于鼓勵(lì)居民利用低谷電價(jià)的優(yōu)惠條件來消費(fèi)低谷電力。同時(shí)，對(duì)電力部門而言，將高峰用電轉(zhuǎn)移到低谷時(shí)段，既緩解了高峰電力供需缺口，又促進(jìn)了電力資源的優(yōu)化配置，是一項(xiàng)“削峰填谷”的雙贏政策。充分利用峰谷分時(shí)電價(jià)政策，能夠指導(dǎo)用戶優(yōu)化用電，在不改變?cè)瓉砼潆娙萘康幕A(chǔ)上，滿足未來一段時(shí)間內(nèi)配網(wǎng)負(fù)荷較大增長(zhǎng)的需要。

規(guī)?；妱?dòng)汽車作為充電負(fù)荷自然接入電網(wǎng)將增加區(qū)域電網(wǎng)的最大負(fù)荷值并加大峰谷差率。在不影響人們用車習(xí)慣的基礎(chǔ)上，優(yōu)化車輛充電秩序，最大限度滿足用戶充電需求，對(duì)提高配電設(shè)備等效利用率及電網(wǎng)穩(wěn)定具有重大意義。因此，從電網(wǎng)角度而言，必須對(duì)電動(dòng)汽車充電進(jìn)行有效引導(dǎo)或控制，即在滿足電動(dòng)汽車使用需求的前提下，通過有效的電價(jià)經(jīng)濟(jì)手段和充電控制手段引導(dǎo)電動(dòng)汽車有序充電，避開電網(wǎng)負(fù)荷高峰時(shí)段，合理地分散電動(dòng)汽車的充電功率，減少對(duì)電網(wǎng)的負(fù)荷沖擊及不必要的發(fā)電裝機(jī)與電網(wǎng)建設(shè)，保證電動(dòng)汽車與電網(wǎng)協(xié)調(diào)發(fā) 展［8］。

2 私家電動(dòng)汽車負(fù)荷需求建模

2.1 私家車輛出行返回時(shí)刻及行駛里程概率分布

在未實(shí)施峰谷分時(shí)電價(jià)引導(dǎo)政策的情況下，用戶充電時(shí)間的選擇主要受出行習(xí)慣和生活規(guī)律影響。根據(jù)美國(guó)交通部對(duì)全美家用車輛的調(diào)查結(jié)果，一天中有14%的家用車輛不被使用，有43.5%的家用車輛日行駛里程在20 mile（約32 km）以內(nèi)，83.7%的家用車輛日行駛里程在 60 mile（約 97 km）以內(nèi)［14-15］。對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后，用極大似然估計(jì)的方法分別將車輛最后出行返回時(shí)刻和日行駛里程近似為正態(tài)分布和對(duì)數(shù)正態(tài)分布，如圖1和圖2所示。由此也可以看出絕大部分的私家車有充足的在家充電時(shí)間。

圖1 私家電動(dòng)汽車出行最后返回時(shí)刻概率分布圖Fig.1 Probability distribution of return time of household EVs

圖2 私家電動(dòng)汽車日行駛里程概率密度分布Fig.2 Probability density distribution of daily trip distance of household EVs

私家電動(dòng)汽車出行最后返回時(shí)刻概率密度分布函數(shù)如下式所示：

其中，xt為時(shí)間；期望值 μs=17.6；標(biāo)準(zhǔn)差 σs=3.4。

日行駛里程的概率密度函數(shù)如下式所示：

其中，L為日行駛里程；期望值 μD=3.20；標(biāo)準(zhǔn)差σD=0.88。

2.2 慢速充電功率概率分布模型

家用電動(dòng)汽車動(dòng)力電池容量通常在20～30 kW·h范圍內(nèi)呈均勻分布。目前電動(dòng)汽車動(dòng)力電池以鋰電池為主，在小區(qū)內(nèi)一般采用三段式慢速小電流充電方式，分別是預(yù)充電階段、恒流充電階段和恒壓充電階段。由于預(yù)充電階段和恒壓充電階段占整個(gè)充電時(shí)間的比例非常小，本文研究假設(shè)充電過程為恒功率充電。各電動(dòng)汽車的充電功率PC在2～3 kW（0.1C，C 為電池容量，單位 kW·h）范圍內(nèi)呈均勻分布，充電功率表達(dá)式如下式所示：

其中，xv為任一電動(dòng)汽車；rand（）為［0，1］區(qū)間上的隨機(jī)數(shù)。

2.3 電動(dòng)汽車充電時(shí)間

私家電動(dòng)汽車充電時(shí)間計(jì)算公式如下：

其中，TC為充電時(shí)間，單位為h；L為日行駛里程，單位為km；W100為每百km耗電量，單位kW·h；PC為充電功率，單位為kW。

2.4 有序充電控制策略

本文提出了一種基于典型日歷史負(fù)荷曲線、峰谷電價(jià)和用戶出行規(guī)律的居民小區(qū)私家電動(dòng)汽車有序充電控制方法。充電控制方法包括：雙序谷時(shí)段最大化有序充電和常規(guī)無序充電（回家即充）2種充電模式。雙序谷時(shí)段最大化有序充電是在無充電主站統(tǒng)一協(xié)調(diào)控制充電模式下的一種充分利用谷時(shí)段進(jìn)行電動(dòng)汽車充電的有序充電方法，由正序谷時(shí)段充電和倒序谷時(shí)段充電2種充電模式組成。

目前我國(guó)實(shí)施的居民生活用電分時(shí)電價(jià)為峰谷分時(shí)電價(jià)，如表1所示，其中，tf-b為峰時(shí)段開始時(shí)間，tf-o為峰時(shí)段結(jié)束時(shí)間，tg-b為谷時(shí)段開始時(shí)間，tg-o為谷時(shí)段結(jié)束時(shí)間。

表1 居民峰谷電價(jià)表Table 1 Residential TOU electricitytariff table

（1）正序谷時(shí)段充電。

以表1所示的居民生活用電峰谷電價(jià)信息為例，正序谷時(shí)段充電是指，若某電動(dòng)汽車具備在谷時(shí)段充電的條件，充電所需時(shí)長(zhǎng)為t，當(dāng)谷時(shí)段時(shí)長(zhǎng)大于充電時(shí)長(zhǎng)t（如圖3（a）所示），那么谷時(shí)段的起始時(shí)刻是充電開始時(shí)刻；當(dāng)谷時(shí)段時(shí)長(zhǎng)小于充電時(shí)長(zhǎng)t（如圖3（b）所示），則充電開始時(shí)間從谷時(shí)段起始時(shí)間向前平移Δt時(shí)長(zhǎng)。谷時(shí)段正序充電時(shí)序如圖3所示。

其中，t為充電時(shí)長(zhǎng)；tg為谷時(shí)段時(shí)長(zhǎng)。

（2）倒序谷時(shí)段充電。

倒序谷時(shí)段充電時(shí)序如圖4所示。倒序谷時(shí)段充電是指，若某電動(dòng)汽車具備在谷時(shí)段充電的條件，充電所需時(shí)長(zhǎng)為t，當(dāng)谷時(shí)段時(shí)長(zhǎng)大于充電時(shí)長(zhǎng)t（如圖4（a）所示），那么距離谷時(shí)段結(jié)束 t前那一時(shí)刻是充電開始時(shí)刻；當(dāng)谷時(shí)段時(shí)長(zhǎng)小于充電時(shí)長(zhǎng)t（如圖4（b）所示），則充電開始時(shí)間從谷時(shí)段起始時(shí)間向前平移Δt時(shí)長(zhǎng)。由于倒序充電和常規(guī)的充電時(shí)序正好相反，因此稱為倒序充電。

圖3 電動(dòng)汽車正序谷時(shí)段充電時(shí)序圖Fig.3 Sequential chart of positive valley-period EV charging

圖4 電動(dòng)汽車倒序谷時(shí)段充電時(shí)序圖Fig.4 Sequential chart of reverse valley-period EV charging

（3）充電控制策略實(shí)施過程。

本文提出的充電控制策略是在滿足私家電動(dòng)汽車出行需求基礎(chǔ)上的一種優(yōu)化充電控制策略，具體實(shí)施過程如下。

a.讀取電動(dòng)汽車的初始荷電狀態(tài)和離開時(shí)的最低要求荷電狀態(tài)（最低荷電狀態(tài)是由用戶行駛里程需求決定的），計(jì)算出充電時(shí)間。

b.用戶輸入用車需求信息，若用戶無特殊用車需求，次日谷時(shí)段結(jié)束時(shí)刻為默認(rèn)充電完成時(shí)刻（仿真時(shí)假設(shè) 15∶00—24∶00返回車輛的 95% 為無特殊用車需求用戶），采用雙序谷時(shí)段最大化有序充電方式。對(duì)有特殊用車需求的用戶，若采用雙序谷時(shí)段最大化有序充電方式不能滿足充電需求，再采用常規(guī)無序充電方式。

超導(dǎo)磁場(chǎng)儲(chǔ)能技術(shù)型儲(chǔ)能磁質(zhì)下的損耗基于工作方式的轉(zhuǎn)變而轉(zhuǎn)變,在微網(wǎng)系統(tǒng)常規(guī)運(yùn)轉(zhuǎn)下,磁質(zhì)則可持續(xù)保持能量,而交流側(cè)則變換,并由此產(chǎn)生諧波[9],渦流損耗常出現(xiàn)在超導(dǎo)接頭部分,并主要針對(duì)導(dǎo)線自身所產(chǎn)生的損耗。超導(dǎo)磁場(chǎng)儲(chǔ)能線圈如圖4 所示。

采用雙序谷時(shí)段最大化有序充電方式的車輛，是采用正序谷時(shí)段充電還是倒序谷時(shí)段充電是由充電控制模塊隨機(jī)決定。車輛正序谷時(shí)段充電和倒序谷時(shí)段充電的概率具體確定方法如下：

a.設(shè)定初始正序充電和倒序充電車輛數(shù)目的比例 λ=λ1∶λ2=0∶1（λ1+λ2=1），以 0.01 為步長(zhǎng)逐步增加λ1的值、減小λ2的值，基于小區(qū)典型日歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和假設(shè)的小區(qū)電動(dòng)汽車數(shù)量，采用序貫蒙特卡洛仿真法（流程圖見圖5）計(jì)算小區(qū)用電負(fù)荷的日最大功率；

b.對(duì)居民小區(qū)用電負(fù)荷日最大功率進(jìn)行排序，選擇日最大功率最小值對(duì)應(yīng)的λ值作為正序谷時(shí)段充電和倒序谷時(shí)段充電車輛數(shù)目的比例。

圖5 序貫蒙特卡洛仿真計(jì)算小區(qū)用電日負(fù)荷曲線流程圖Fig.5 Flowchart of sequential Monte Carlo simulation for calculating daily load curve of residential quarter

3 算例分析

為驗(yàn)證本文方法的有效性，以某居民小區(qū)為例進(jìn)行了仿真分析。居民小區(qū)的用電具有很強(qiáng)的規(guī)律性，一天會(huì)出現(xiàn)2個(gè)用電高峰，分別出現(xiàn)在中午和晚上。圖6各小圖中最下方的那條曲線是我國(guó)某城市居民小區(qū)（750套住房，平均每套住房100 m2）典型日最大負(fù)荷曲線，12∶00左右和18∶30左右有2個(gè)明顯的用電高峰，日負(fù)荷峰值為3080 kW。

基于表2的居民生活用電峰谷電價(jià)數(shù)據(jù)和本文提出的方法，分別采用了常規(guī)無序充電模式、正序谷時(shí)段充電模式、倒序谷時(shí)段充電模式和雙序谷時(shí)段充電模式，根據(jù)式（1）—（4）表述的電動(dòng)汽車出行規(guī)律模型和負(fù)荷需求模型，利用圖5所示的程序流程圖進(jìn)行時(shí)序仿真得到的100～500輛家用電動(dòng)汽車的充電功率時(shí)序圖如圖6所示，500輛電動(dòng)汽車的充電數(shù)據(jù)及對(duì)電網(wǎng)的影響結(jié)果如表3所示。

采用雙序谷時(shí)段充電模式時(shí)，最優(yōu)谷時(shí)段正序充電和谷時(shí)段倒序充電車輛數(shù)目的比例為0.25∶0.75。

圖6 電動(dòng)汽車充電小區(qū)日負(fù)荷曲線Fig.6 Daily load curve of residential quarter with EV charging

表2 居民生活用電峰谷電價(jià)信息Table 2 Residential peak and valley electricity tariffs

由圖6所示的不同充電控制方式下的日負(fù)荷曲線圖可以看出：

表3 500輛電動(dòng)汽車充電數(shù)據(jù)及對(duì)小區(qū)電網(wǎng)的影響Table 3 Charging data of 500 EVs and corresponding influence on residential distribution network

a.采用無序充電控制策略的電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)時(shí)，電動(dòng)汽車的充電功率高峰會(huì)與小區(qū)原有用電高峰重疊，對(duì)電網(wǎng)用電安全造成威脅；

c.雙序谷時(shí)段充電模式，充分發(fā)揮了電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的削峰填谷效果。

從表3可以看出，采用雙序谷時(shí)段充電模式時(shí)，系統(tǒng)峰負(fù)荷顯著減小，從3452 kW降低到3107 kW，有效地解決了電動(dòng)汽車無序充電對(duì)電網(wǎng)“峰上加峰”的問題；峰谷差率明顯減小，從42.20%降低到33.91%，提高了配電設(shè)備的運(yùn)行效率；配網(wǎng)過載率只有0.88%，即使在小區(qū)配電設(shè)備不擴(kuò)容的情況下，也能滿足2/3（小區(qū)750住戶中500用戶擁有1輛電動(dòng)汽車）的家庭擁有1輛電動(dòng)汽車；另外采用谷時(shí)段最大化充電策略，顯著降低了用戶的充電成本，從2081元降低到1384元，降低了33%。

4 結(jié)論

本文基于日常車輛的出行習(xí)慣方面的統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)律和小區(qū)典型日負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)，提出了基于峰谷分時(shí)電價(jià)的雙序谷時(shí)段充電方法，并進(jìn)行了時(shí)序仿真驗(yàn)證，得到的結(jié)論如下：

a.電動(dòng)汽車無序充電將增加電網(wǎng)峰值負(fù)荷及負(fù)荷的峰谷差率；

b.只依靠峰谷電價(jià)經(jīng)濟(jì)手段，不能實(shí)現(xiàn)真正的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的削峰填谷；

c.采用雙序谷時(shí)段充電模式實(shí)現(xiàn)了充電負(fù)荷的削峰填谷，在小區(qū)配電設(shè)備不擴(kuò)容的情況下，也能滿足2/3的家庭擁有1輛電動(dòng)汽車。

若考慮電動(dòng)汽車在小區(qū)以外地點(diǎn)（如單位、公共充設(shè)施等）充電的情況，小區(qū)對(duì)電動(dòng)汽車的接納能力還能提高。