規(guī)?；咫娛交旌蟿恿囂峁┱{節(jié)服務能力評估

劉　宣，韓　亮，高　琛，張海龍，王　丹，王守相（.國網(wǎng)計量中心，北京 009；.天津大學智能電網(wǎng)教育部重點實驗室，天津 0007；.國網(wǎng)福建省電力公司電力科學研究院，福州 500）

規(guī)?；咫娛交旌蟿恿囂峁┱{節(jié)服務能力評估

劉宣1，韓亮2，高琛3，張海龍1，王丹2，王守相2
（1.國網(wǎng)計量中心，北京 100192；2.天津大學智能電網(wǎng)教育部重點實驗室，天津 300072；3.國網(wǎng)福建省電力公司電力科學研究院，福州 350012）

插電式混合動力車PHEV（plug-in hybrid electric vehicle）可視為電網(wǎng)中的移動儲能裝置，大量的成規(guī)模的PHEV引入電網(wǎng)可以為電網(wǎng)提供額外的調節(jié)服務能力。首先闡述了單個PHEV并網(wǎng)充電的基本原理，然后建立了規(guī)?；疨HEV的充電功率模型，接著在此基礎上提出了滿足系統(tǒng)和用戶用電滿意度的雙目標的規(guī)?；疨HEV充電管理需求響應控制策略。最后通過仿真算例表明規(guī)?；疨HEV能夠實現(xiàn)系統(tǒng)輔助服務。并分析了用戶用電滿意度、系統(tǒng)控制起始時刻，兩個重要參數(shù)的設置對于PHEV調節(jié)輔助服務能力的影響。

插電式混合動力車（PHEV）；輔助服務；充電模型；充電管理策略

DOI：10.3969/j.issn.1003-8930.2016.04.015

根據(jù)我國《汽車與新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》（2011—2020年），到2020年，純電動汽車EV（elec?tric vehicle）和插電式混合動力汽車PHEV市場保有量要達到500萬輛。按每輛車充電功率4 kW計算，則總容量為2000萬kW。可見，電動汽車規(guī)模化應用后其總體充電功率十分龐大［1-3］。大規(guī)模PHEV集中并網(wǎng)將導致電網(wǎng)負荷高峰增加，進而增加電網(wǎng)在發(fā)、輸、配電各個環(huán)節(jié)的運行成本和操作壓力［4-5］。文獻［6］利用統(tǒng)計學方法提出大量EV電池充電模型，并研究了4種充電模式對配電網(wǎng)最大負荷的影響。在電動車10%的市場滲透率下，電網(wǎng)最大負荷會增長17.9%；在20%的市場滲透率下，電網(wǎng)最大負荷會增長35.8%。文獻［7］利用蒙特卡洛方法，給出單臺電動車一天內的功率需求曲線，結合上海及北京地區(qū)的負荷實際情況，分析出大量電動車接入會使電網(wǎng)最大負荷發(fā)生增長。

PHEV的動力電池與其他負荷不同，它可以視為電網(wǎng)中一個移動的分布式儲能裝置，通過制定合理的負荷控制策略，可以充分利用PHEV電池資源，當PHEV接入電網(wǎng)時，可以根據(jù)電網(wǎng)的調度信息來決定電池充電狀態(tài)，從而響應電網(wǎng)的電價信號或激勵機制［8-10］。國外對于負荷控制開展了很多研究工作，主要集中在利用可控的熱力學裝置（熱水器、空調等）實現(xiàn)負荷控制。文獻［11］提出了狀態(tài)排序模型（state-queuing model），在此模型下熱力學負荷能夠動態(tài)響應電價信號。文獻［12］提出，通過集中管理和控制，熱力學負荷可視為虛擬儲能設備，從而熱力學負荷可以響應風機或其他新能源發(fā)電裝置的出力波動。利用PHEV實現(xiàn)負荷控制，既可以解決電動汽車大規(guī)模發(fā)展帶來的充電峰荷壓力問題，又可將電動汽車作為移動的、分布式儲能單元接入電網(wǎng)，用于調節(jié)、削峰填谷、應急安保，旋轉備用等輔助服務操作。在提高電網(wǎng)供電靈活性、可靠性和能源利用效率的同時，有利于推遲發(fā)、輸、配電等基礎設施的升級建設。文獻［13］提出了一種V2G充放電管理策略，策略包括電池當前可用容量計算、電網(wǎng)負荷削峰填谷實現(xiàn)方法、電池使用約束條件等，文獻算例證明應用合理的充放電策略可以減少系統(tǒng)負荷峰谷差。文獻［14］對比了傳統(tǒng)的系統(tǒng)控制方法和負荷控制方法，并描述了負荷控制策略框架，提出了PHEV雙目標控制方法以及完成控制所需的通信框架。此外，針對PHEV接入電網(wǎng)后的需求響應能力，也有文獻從不同角度進行建模分析［15-19］。

本文目的是探討利用PHEV實現(xiàn)系統(tǒng)調節(jié)輔助服務的可行性。首先描述了單臺PHEV電池充電模型和主要觀測和控制參數(shù)，然后根據(jù)此模型提出了一種適合規(guī)?；疨HEV實現(xiàn)調節(jié)輔助服務充電管理策略，最后結合算例給出結論。

1　實現(xiàn)電網(wǎng)輔助服務的PHEV充電模型

1.1單臺PHEV充電過程和功率需求模型

目前上市PHEV的電池主要采用鋰電池，其電池充電的起始和結束過程相對整個過程較短，可以忽略，可用圖1中的簡化充電過程代替實際充電過程。此時PHEV電池簡化充電過程可以視為一個為恒功率特性負荷。

圖1　單臺PHEV實際充電過程及簡化充電過程Fig.1　Process of charging for PHEV

荷電狀態(tài)SOC（state of charge）是電池當前容量與其完全充電狀態(tài)的容量的比值，常用百分數(shù)表示。其取值范圍為0～1，當SOC=0時表示電池放電完全，當SOC=1時表示電池完全充滿。

鋰電池充電過程中充電功率與電池的荷電狀態(tài)之間的關系如圖1所示［20］。若PHEV電池充電功率為Pc，記錄充電狀態(tài)的采樣周期是1 min，則電池SOC隨時間呈線性增長的規(guī)律由下式?jīng)Q定，即

或寫成遞推形式為

式中：t為PHEV接入電網(wǎng)的時間，min；Pc為PHEV充電功率，kW；Δt=1min為采樣周期；E為電池容量，kW·h。

1.2規(guī)?；疨HEV充電過程假設和數(shù)量評估

本文主要針對規(guī)模化PHEV充電過程形成的功率需求模型進行研究，實現(xiàn)相應的需求響應控制。一般而言，大規(guī)模PHEV聚合充電負荷功率主要取決于3個方面因素：①PHEV接入電網(wǎng)時刻；②PHEV在充電開始時刻的SOC；③PHEV數(shù)量。

對于第1和第2因素，本文對規(guī)?；疨HEV充電過程做如下假設：

（1）每輛PHEV在接入電網(wǎng)后立即開始充電，不考慮充電啟動延時情況；

（2）所有車輛采取額定功率充電；

（3）開始充電時刻，每輛PHEV的電池電量為0；（4）每次充電都充至滿電量；

（5）PHEV接入電網(wǎng)時刻滿足正態(tài)分布，概率密度函數(shù)［1］為

根據(jù)文獻［7］對家用車輛的統(tǒng)計分析，式中μs為均數(shù)，取17.6；σs為標準差，取3.4，τ為電動車接入電網(wǎng)時刻。

取06：00為參考起始時刻，根據(jù)式（3）通過數(shù)值仿真可獲得一定規(guī)模的PHEV接入電網(wǎng)時刻概率密度如圖2所示，仿真中PHEV數(shù)目設為10 000臺。接入電網(wǎng)時刻可看為最后一次出行返回時刻，由于出行習慣的不同，接入時刻也有所不同，一般下午17：00-18：00，大部分車主結束一天的工作返回家中，將車接入電網(wǎng)進行充電，這時會形成PHEV對應的用電高峰。

圖2　PHEV接入電網(wǎng)時刻概率密度Fig.2　Probability density of charging time

對于第3點，調節(jié)輔助服務的有效性依賴于適合的設備數(shù)量［21］，根據(jù)式（1）～（3）可模擬不同規(guī)模PHEV充電過程的日平均充電功率曲線，其日平均充電功率曲線為

式中：NPHEV為PHEV的總數(shù)量；Pci為第i臺PHEV的充電功率。

由圖3可看出，當PHEV數(shù)量n取10、100、1 000時，仿真的日平均充電功率曲線波動大、變化沒有規(guī)律性，PHEV數(shù)量不足以提供有效的調節(jié)容量，本文中取n=10 000時進行研究，討論其可控性。

圖3　不同數(shù)目的PHEV負荷曲線Fig.3　PHEV load profiles in different scales

2　PHEV充電管理需求響應控制策略

2.1PHEV充電管理框架

由1.2的分析可知，只有當PHEV數(shù)量足夠大時（n=10 000），平均功率曲線才有一定的規(guī)律性，所以PHEV控制的有效性依賴于龐大的PHEV數(shù)量，但是在實際工程中，大量PHEV與電網(wǎng)控制進行直接交互是不可行的。

本文采用分層管理框架，根據(jù)地理位置將電網(wǎng)分為不同的區(qū)域，在一定的地理區(qū)域內（如：居民小區(qū)、辦公樓等）設置一個充電負荷管理中心，每個充電負荷管理中心管理一定數(shù)量的PHEV，并且提供PHEV與調度中心的通信接口。充電負荷管理中心獲取該區(qū)域內每臺PHEV信息，并利用這些信息建立一個群體響應模型，用來描述此群體對系統(tǒng)控制信號做出反應的能力。

調度中心根據(jù)系統(tǒng)控制要求向充電負荷管理中心發(fā)送控制信號，要求其增加（減少）負荷大小，充電負荷管理中心會根據(jù)第3節(jié)中敘述的充電管理策略決定哪些PHEV進行充電（停止充電），并將最終實際負荷大小返回到調度中心，為調度中心下一步控制提供參考。這樣可最大限度地滿足電力供應的約束，同時不影響用戶使用。如圖4所示。

圖4　PHEV充電管理架構Fig.4　Framework of hierarchical management

2.2PHEV充電管理需求響應控制策略

在PHEV受控后，電池充電狀態(tài)受電網(wǎng)統(tǒng)一調度，充電過程如圖5所示，式（2）可寫為

式中，ncharge為PHEV在時刻t的狀態(tài)，ncharge=1為充電，ncharge=0為不充電。如圖5所示，tc為不充電狀態(tài)轉為充電狀態(tài)后的累積時間；tnc為充電狀態(tài)轉為不充電狀態(tài)后的累積時間。tc和tnc可通過智能電表和高級量測系統(tǒng)等手段進行記錄。

圖5　單臺PHEV受控充電過程Fig.5　Controlled process of PHEV charging

控制策略在通過控制負荷來實現(xiàn)系統(tǒng)輔助服務時，一方面要滿足系統(tǒng)的調節(jié)要求，另一方面也要滿足用戶用電滿意度（居民用電舒適度）的要求［22-23］。對于PHEV來說，用戶用電滿意度表現(xiàn)為：①保證用戶電池的正常使用壽命；②在用戶規(guī)定的時間內完成充電。

為保證PHEV電池壽命，防止PHEV在受控時充電狀態(tài)頻繁轉變，設置約束條件：只有在充電時長（tc）或不充電時長（tnc）大于允許時間AT時，該PHEV才接受電網(wǎng)控制。充電時長大于允許時間AT時，該PHEV電池可以由充電狀態(tài)轉為不充電狀態(tài)，同理，當不充電時長大于允許時間AT時，該PHEV可以由不充電狀態(tài)轉為充電狀態(tài)。為滿足在用戶規(guī)定時間內完成充電，用戶可根據(jù)自身需求設置充電結束時刻，系統(tǒng)會根據(jù)當前時刻電池SOC以及剩余充電時間決定此PHEV是否響應系統(tǒng)調節(jié)。例如，假設一個PHEV是18：00接入電網(wǎng)，最大充電功率是2 kW，需要8 kW·h的電量才能完全充滿。車主不關心實際充電開始時刻以及充電的具體過程，只是要求第2天早晨07：00前完成充電。為滿足系統(tǒng)控制目標，在18：00接入電網(wǎng)后PHEV的電池充電狀態(tài)會根據(jù)控制信號的變化而變化。由于PHEV充電完成至少需要4 h，如果它在凌晨03：00前還沒有開始充電，其可控性將減少。到了凌晨03：00，該PHEV必須開始充電以滿足用戶充電需求，它將不再可控。隨著PHEV的接入和斷開，負荷大小會在2 kW和0 kW之間變化。

若在t時刻電網(wǎng)需求功率為Ptrg（t），所有PHEV電池所需功率和為Ptot（t）。為滿足電網(wǎng)功率需求以及PHEV自身約束，對于某個PHEV在時刻t的充電狀態(tài)由下式確定，即

3　算例分析

3.1算例描述和調節(jié)信號的設置

根據(jù)雪佛蘭公司最新出品的混合動力車型volt數(shù)據(jù)，電池充電功率P在3～4 kW范圍內滿足均勻分布，電池容量為16 kW·h［24］。根據(jù)第1.2節(jié)介紹，PHEV數(shù)量設置為10 000。仿真時間為06：00—第2 天06：00（t=0～1 440 min），仿真步長為1 min。

3.2AT值設置對系統(tǒng)調節(jié)的影響

分別取AT=30、60、120 min，研究不同AT值對實現(xiàn)系統(tǒng)調節(jié)的影響，仿真結果如圖6～圖9所示。將全天分為3個時段，考察設置不同AT值時該時段內的相對平均誤差、可控PHEV數(shù)量N，計算結果如表1所示。同時，記錄每時刻PHEV負荷的功率上下界。

圖6　AT=30 min，受控時刻1～1 440仿真結果Fig.6　Simulation results by AT=30 min，controlledduration is 1～1 440 min

圖7　AT=30 min局部放大Fig.7　Drawing of partial enlargement（AT=30 min）

圖8　AT=60 min，受控時刻1～1 440仿真結果Fig.8　Simulated results by AT=60 min，controlled duration is 1～1 440 min

圖9　AT=120 min，受控時刻1～1 440仿真結果Fig.9　Simulated results by AT=120 min，controlled duration is 1～1 440 min

表1　不同AT取值仿真結果對比Tab.1　Comparison of simulation results with different AT

相對平均誤差為

可控PHEV數(shù)量N分為兩類：①平均每分鐘可轉為不充電狀態(tài)PHEV數(shù)量；②平均每分鐘可轉為充電狀態(tài)PHEV數(shù)量。

PHEV負荷的功率上下界可以為系統(tǒng)調度員提供調度參考。通過確定負荷功率上下界，一個充電負荷管理中心管理的PHEV可以視為虛擬電廠。功率上界是實際功率加上可轉為充電狀態(tài)的PHEV功率值；功率下界是必須處于充電狀態(tài)的PHEV的總功率值。

由圖6～圖9以及圖10可得出，對于固定的AT，在不同時間段內系統(tǒng)的調節(jié)誤差不同，在開始階段（0～480 min），由于接入電網(wǎng)的PHEV數(shù)量有限，可控PHEV數(shù)量也有限，所以不能完全響應系統(tǒng)的調度；隨著時間的推移，在中期（481～960 min），有更多的PHEV接入電網(wǎng)，可控PHEV數(shù)量逐漸增加，系統(tǒng)調節(jié)誤差也隨之下降；在后期（961～1 440 min），多數(shù)PHEV完成充電退出電網(wǎng)，可控PHEV數(shù)量逐漸減少，系統(tǒng)可控容量減少，調節(jié)誤差增大。

圖10　不同AT值系統(tǒng)調節(jié)誤差對比Fig.10　Comparison of regulating errors with different AT

對于不同的AT，隨著AT的增加用戶對用電滿意度（用電舒適度，供電服務質量需求）要求提高，可以用于系統(tǒng)控制的PHEV數(shù)量減少，目標功率與實際調節(jié)功率之間的誤差就會增大，從而同樣時間段內的相對平均誤差會增大。

另外，分析圖6～圖9可以發(fā)現(xiàn)，當目標值大于不受控時的實際值時，系統(tǒng)控制誤差會很大。這是由于，為滿足控制目標一方面要有足夠的容量接入電網(wǎng)，另一方面要累積足夠的充電時長。兩方面的約束使得可控容量有限。系統(tǒng)會隨著時間的推移累積一定的可控容量，所以對于目標值大于實際值的情況，在后半時間段（t=721～1 440 min）的控制結果就優(yōu)于前半時間段（t=0～720 min）。

3.3控制開始時刻設置對系統(tǒng)調節(jié)的影響

在AT=30 min情況下，設控制開始時刻t= 721 min，研究不同系統(tǒng)控制開始時刻對實現(xiàn)系統(tǒng)調節(jié)的影響，仿真結果如圖11所示。

圖11　AT=30 min，受控時刻t=721 min仿真結果Fig.11　Simulated results by AT=30 min，controlled duration is 721 min

由表2可知，若受控開始時刻晚，在每個時間段內可控PHEV的數(shù)量將減少，系統(tǒng)可用的調節(jié)容量受到限制，調節(jié)誤差會增大。仿真結果表明，在AT值相同的情況下，相同時刻的系統(tǒng)可控容量與截止到該時刻的受控時長有關，受控時長越長，系統(tǒng)可控容量越大。

表2　AT=30 min，不同受控開始時刻仿真結果對比Tab.2　Comparison of simulation results with different controlled duration with AT=30 min

4　結論

提出了一種利用PHEV負荷參與系統(tǒng)輔助服務的概念框架。對于PHEV負荷控制實現(xiàn)系統(tǒng)輔助服務的主要挑戰(zhàn)在于在滿足系統(tǒng)調節(jié)要求的同時還要確保用戶用電滿意度（如保證電池壽命、按時達到電池充滿狀態(tài)等）。所提出的PHEV充電管理策略為實現(xiàn)這些要求提供了參考。

通過算例仿真可以得出系統(tǒng)調節(jié)效果最終由可控PHEV數(shù)量決定。某時刻可控PHEV數(shù)量受多方面的影響，例如：用戶用電滿意的設置，PHEV接入電網(wǎng)的時刻等。

本文僅對PHEV充電過程的需求響應技術進行了研究，接下來將進一步考慮以下問題的研究：

（1）考慮到大量間歇式的可再生能源接入微網(wǎng)中，采用PHEV的控制響應風能、太陽能的間歇波動，作為緩沖器（buffer）模型來調節(jié)系統(tǒng)有功平衡，減低傳統(tǒng)機組的備用，提高能源的利用效率。

（2）考慮PHEV充放電過程的配合控制，即V2G（vehicle-to-grid）技術。在分布式發(fā)電裝置停止工作或者備用容量不足的情況下，利用PHEV提供電力支持，作為等效儲能裝置減輕分布式發(fā)電對電網(wǎng)的間歇性影響。

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Capability Evaluation of the Scaled Plug-in Hybrid Electric Vehicles for Providing Regulation Service

LIU Xuan1，HAN Liang2，GAO Chen3，ZHANG Hailong1，WANG Dan2，WANG Shouxiang2
（1.State Grid Metering Center，Beijing 100092，China；2.Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education，Tianjin University，Tianjin 300072，China；3.Electric Research Institute of State Grid Fujian Electric Company，F(xiàn)uzhou 350012，China）

Plug-in hybrid electric vehicles（PHEVs）can be treated as mobile distributed energy storage units in a pow?er grid.When large amount of PHEVs or scaled PHEVs are introduced into the grid，they can provide the regulation ser?vice capability.This paper first describes the basic principles about the model of PHEV charging power demand and then builds the statistic power demand model for charging process of scaled PHEVs.Based on this principle，the largescale PHEVs charging management with demand response strategy is proposed，which satisfies both the requirements of the system and customers.This paper helps to verify the feasibility of achieving system ancillary services with largescale PHEV integration.The impact of customers’satisfaction degree and starting time of system control on PHEV’s ability to adjust the auxiliary services is studied via some cases.

plug-in hybrid electric vehicle（PHEV）；ancillary service；charging model；demand response strategy

TM7

A

1003-8930（2016）04-0085-06

2015-08-17；

2015-11-09

劉宣（1978—），男，碩士，工程師，研究方向為電力系統(tǒng)自動化、智能用電技術、用電信息采集技術。Email：liuxu?an@epri.sgcc.com.cn

韓亮（1987—），男，博士研究生，研究方向為分布式發(fā)電系統(tǒng)與智能配電網(wǎng)。Email：hanliang@tju.edu.cn

高?。?986—），男，碩士，助理工程師，研究方向為智能用電、電力需求側管理技術、高級量測體系。Email：18350069597@139.com