電動汽車有序充放電策略研究

陳海燕　張美霞　吳翠玉　王海玲

（上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院上海200090）

電動汽車有序充放電策略研究

陳海燕張美霞吳翠玉王海玲

（上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院上海200090）

根據(jù)私家電動汽車用戶的行駛特性，電動汽車的電池特性，電價引導(dǎo)策略等要素，利用蒙特卡方法模擬、建立了私家電動汽車有序充、放電功率需求模型。制定了以峰谷差最小為目標(biāo)的有序充放電策略。并以上海電網(wǎng)典型日負(fù)荷曲線為例，分析了電動汽車在無序，有序充放電的情況下對電網(wǎng)負(fù)荷變化的影響。

電動汽車；車輛行駛特性；充放電功率需求；削峰填谷

面對全球資源、環(huán)境壓力的不斷增大，電動汽車以其高效、節(jié)能等顯著特點，越來越受人們的青睞[1，2]。為了推動電動汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，各國政府出臺了相應(yīng)的政策。我國電動汽車規(guī)?；瘧?yīng)用的時期即將到來[3]。

電動汽車的充電行為在時間和空間上都具有一定的隨機性，若大規(guī)模的進行無序充電，可能導(dǎo)致電網(wǎng)負(fù)荷出現(xiàn)“峰上加峰”的問題[2,4]。因此，對電動汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)給電網(wǎng)負(fù)荷帶來的影響進行研究是十分有必要的。從而采取適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)政策和策略，以解決大規(guī)模電動汽車接入電網(wǎng)帶來的諸多問題[1]。目前，國內(nèi)外已有不少文獻對這方面課題做了相關(guān)的研究。

文獻[1]，文獻[5-7]分析了影響電動汽車充電需求的四個因素，采用蒙特卡洛模擬方法建立了規(guī)模化電動汽車充電需求模型。文獻[8-9]對動有序充電時給電網(wǎng)帶來的影響做了較為詳細介紹，但是沒有給出電動汽車有序充放電功率需求模型。文獻[10]對電動汽車放電作了定性的分析和簡單的估算。

本文通過對私家電動汽車用戶的行駛特性進行具體的建模，研究電動汽車有序充放電對電網(wǎng)負(fù)荷的影響，并根據(jù)電價引導(dǎo)策略、日負(fù)荷曲線、電池壽命等因素，對電動汽車有序充放電功率需求模型做了詳細的描述，比較了電動汽車在不同模式下對電網(wǎng)負(fù)荷變化的影響。對電動汽車的發(fā)展有著實際的意義。

1　電動汽車充放電功率需求影響因素分析

研究電動汽車有序充放電策略的基礎(chǔ)是電動汽車的充放電功率需求。電動汽車充放電功率需求的影響因素主要包括車輛行駛特性，電動汽車的電池特性，電價引導(dǎo)策略三個方面[11]。

1.1車輛行駛特性

車輛行駛特性主要包括用戶的第一次出行時刻，行程結(jié)束時刻，日行駛里程數(shù)三個方面。這些因素決定了用戶的充放電總量及充放電持續(xù)時間。

在目前相關(guān)研究中，一般認(rèn)為電動汽車用戶的行駛習(xí)慣于傳統(tǒng)車輛用戶的行駛習(xí)慣基本一致[12]。因此可以利用傳統(tǒng)汽車用戶行駛特征的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行仿真研究。（1）第一次出行時刻、行程結(jié)束時刻

圖1　第一次出行時刻

根據(jù)文獻[11-13]中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，分析處理可得第一次出行時刻，行程結(jié)束時刻，日行駛里程數(shù)的概率分布圖。對圖形數(shù)據(jù)進行擬合，可以得出它們對應(yīng)的概率密度函數(shù)。第一次出行時刻的概率分布圖如圖1所示。

在自由充電的情況下，第一次出行時刻的約束即要求充電結(jié)束時刻必須在第一次出行時刻之前。第一次出行時刻滿足正態(tài)分布，其概率密度函數(shù)為式（1.1）。

行程結(jié)1束時刻的概率分布圖如圖2所示。

假設(shè)在沒有任何充放電控制策略引導(dǎo)的情況下，用戶結(jié)束行程之后立即開始充電，則行程結(jié)束時刻即為開始充電時間。行程結(jié)束時刻滿足正態(tài)分布，其概率密度函數(shù)為式（1.2）。

圖2　行程結(jié)束時刻

（2）日行駛里程數(shù)

日行駛里程數(shù)的概率分布圖，如圖3所示。它決定了用戶一天內(nèi)的充電需求，滿足對數(shù)正態(tài)分布，其概率密度函數(shù)為式（1.3）。

圖3　日行駛里程數(shù)

1.2電動汽車的電池特性

電動汽車的電池特性主要包括電池類型、電池容量、充放電功率、充放電效率，百公里耗電量，續(xù)航里程等[11,14]。目前鋰離子電池商業(yè)應(yīng)用前景最為廣泛的[11]。本文主要以鋰離子電池為例進行研究。根據(jù)文獻[1]的統(tǒng)計，電動汽車的電池特性參數(shù)如表1所示。

表1　電動汽車的電池特性參數(shù)

1.3電價引導(dǎo)策略

電價引導(dǎo)策略即為電力相關(guān)部門或政府通過一天24h峰谷電價的制定，它對用戶的充放電時間的選擇有引導(dǎo)和干預(yù)的作用[8]。

峰谷電價的一般模型為

其中：Pv和Pp分別為谷電價和峰電價，(t1,t2)為谷電價區(qū)間。

峰谷電價的制定一般根據(jù)當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展?fàn)顩r視情況而定，考慮用戶的峰谷電價的響應(yīng)程度不同，設(shè)有電價響應(yīng)系數(shù)η（0≤η≤1），即有比例為η的用戶選擇在谷電價是充電[8]，峰電價時放電，以獲得更大的經(jīng)濟效益。

2　電動汽車充放電功率需求建模

2.1蒙特卡洛法

蒙特卡洛方法也稱為隨機模擬方法或者隨機抽樣技術(shù)，它是通過采用隨機抽樣統(tǒng)計來估算數(shù)學(xué)函數(shù)的計算方法[1，15]。本文采用直接蒙特卡洛模擬，其基本思想是通過對已經(jīng)建立的模型進行隨機抽樣，即產(chǎn)生于此模型楊對應(yīng)的大量隨機數(shù)，使得觀察結(jié)果的算數(shù)平均值作為所求解的近似估計值[12,16-17]。本文根據(jù)行程開始時刻，結(jié)束時刻，日行駛里程數(shù)等模型的概率分布，產(chǎn)生相應(yīng)的隨機數(shù)來計算電動汽車有序充放電的功率需求。

2.2假設(shè)條件

由文獻[3]，[13]可知，影響電動汽車充電功率需求的因素除了車輛的行駛特性，電池特性等主要因素之外，還有其他諸多因素。參考文獻[13]，[17]的敘述，本文在對電動汽車充電功率需求建模的過程中做如下假設(shè)：（1）在沒有任何控制策略時，電動汽車用戶結(jié)束行程之后立即開始充電；（2）為延長電池使用壽命，電動汽車一天只進行一次充電，一次放電。并且在充電結(jié)束之后都進行一個小時的浮充。由于浮充時電流很小，本文中電池浮充時電流忽略不計。（3）本文主要考慮的是私家電動汽車，假設(shè)都為純電動汽車，且都在正常慢充模式下，采取0.2C電流充電。（4）第一次出行時刻、行程結(jié)束時刻、日行駛里程、充電功率、電池容量均為相互獨立的隨機變量。（5）根據(jù)文獻[1]以及現(xiàn)有的電動汽車電池類型數(shù)量，以下電動汽車電池類型市場占比按表1進行分析。（6）根據(jù)文獻[10]，[18]以及目前的電池技術(shù)與電價政策，電動汽車放電一次的放電成本較高，因此本文假設(shè)參與放電的電動汽車保證放電時間不小于一個小時。

2.3無序充電時電動汽車的充電需求模型

無序充電即沒有任何控制策略的情況。一天內(nèi)單臺電動汽車的充電功率需求，可以通過充電持續(xù)時間來體現(xiàn)。其充電持續(xù)時間可表示為：

式中：Tc為充電持續(xù)時間；S為日行駛里程數(shù)，km；P為充電功率，2.5kW；W100為百公里耗電量，15kW·h/km。

電動汽車的充電功率需求可表示為：

其中，Li是i時刻N輛車的充電功率需求之和。

圖4　無序充電時電動汽車充電需求算法流程圖

根據(jù)蒙特卡洛方法，模擬無序充電時電動汽車的充電需求的算法流程圖如圖4所示。通過以上算法流程圖可以模擬得出1000臺電動汽車在一天內(nèi)的充電功率需求，如圖5所示：

圖5　1000臺電動汽車無序充電時的充電功率需求

2.4有序充電時電動汽車的充電需求

在無序充電時電動汽車的充電需求模型的基礎(chǔ)上，改變充電開始時間。即理性用戶盡量選擇在谷電價時間段充電，并保證在第一次出行時刻之前結(jié)束充電，以獲得最大的經(jīng)濟效益。對于一部分由于行駛特性無法在谷電價時段充電的用戶，以及對電價引導(dǎo)策略不敏感的用戶，仍然按照無序充電時的充電開始時間計算。在有序充電時，本文取電價響應(yīng)系數(shù)[8]η=0.9。

2.5有序放電時電動汽車的功率需求

在計算有序放電功率需求時，放電功率的大小與充電功率值相等。由于放電開始時刻和持續(xù)時間與車輛的行駛特性、電池特性、電池壽命、電價政策、日負(fù)荷曲線等都緊密相關(guān)。有序放電的功率需求模型將在下文中作詳細的介紹。

3　以峰谷差最小為目標(biāo)的充放電策略

3.1目標(biāo)函數(shù)

電動汽車作為一種特殊的負(fù)荷，在一定的控制策略下，可以在負(fù)荷高峰的時候作為電源向電網(wǎng)供電，以緩解發(fā)電廠的高峰發(fā)電量[8]。在對電動汽車的充放電功率需求建模的基礎(chǔ)上，本文建立了以峰谷差最小為目標(biāo)的電動汽車有序充放電策略。

目標(biāo)函數(shù)：

其中：li為i時刻的原始負(fù)荷值，Li為i時刻累加的電動汽車功率需求。

3.2約束條件

約束條件如下：

（1）電動汽車soc的約束

其中：E為電池容量，ΔE消耗電能。文獻[20]研究表明，電動汽車的SOC保持在30，有助于延長電動汽車的電池壽命。

（2）充，放電時間約束

其中：imin，imax分別表示負(fù)荷最小的時刻和負(fù)荷最大的時刻。

（3）電動汽車浮充的約束

其中，Ti,b，Ti,d分別為充電開始時間和結(jié)束時間，TC為充電持續(xù)時間，電動汽車在充電結(jié)束之后進行1～2小時的浮充，有助于延長電池的使用壽命[19]。

（4）峰負(fù)荷不小于全天個點負(fù)荷的約束

（5）充，放電持續(xù)時間約束

其中，Tf為放電持續(xù)時間，由于目前的電池技術(shù)，電動汽車放電一次的成本較大[10]，因此本文的研究中設(shè)置放電時間不小于1個小時的假設(shè)。電動汽車參與有序充放電之后的充電持續(xù)時間為無序充電時的充電持續(xù)時間加上放電時間。

（6）峰谷電價時間段的約束。

4　算例分析

以上海地區(qū)為例，取2012年上海日典型負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)，作算例分析。根據(jù)上海地區(qū)的峰谷電價政策，取谷時段為（22:00～06: 00）。根據(jù)我國的電動汽車發(fā)展現(xiàn)狀以及文獻[5-6]的研究，在算例中取電動汽車數(shù)量為60萬臺，在不同的模式下比較對電網(wǎng)負(fù)荷影響的情況，如圖6。根據(jù)圖6所示，可以得到不同模式下電動汽車接入對電網(wǎng)負(fù)荷的影響的表格，如表2所示。

圖6　不同模式下電動汽車接入對電網(wǎng)負(fù)荷的影響

表2　不同模式下電動汽車接入對電網(wǎng)負(fù)荷的影響

原始負(fù)荷的峰谷差為970.1×104kW，無序充電情況下負(fù)荷的峰谷差972.3×104kW，比原始負(fù)荷峰谷差增加了2.3× 104kW，而電動汽車在有序充放電策略的引導(dǎo)下，峰谷變?yōu)?12.9×104kW，比原始負(fù)荷減小167.2×104kW，負(fù)荷率也由82.93%變?yōu)?3.45%。

5　結(jié)語

本文通過對大規(guī)模電動汽車接入電網(wǎng)的充放電功率需求建模，提出了以峰谷差最小問目標(biāo)的電動汽車有序充放電策略研究，通過算例分析，可以得出以下結(jié)論。

大規(guī)模電動汽車接入電網(wǎng)，如果沒有任何的充放電引導(dǎo)策略的情況下，會使電網(wǎng)負(fù)荷出現(xiàn)高峰疊加的情況，如不僅增加了電網(wǎng)的裝機容量，給電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)預(yù)測也帶來很大的困難。但是通過有效的充放電引導(dǎo)策略，可以對電網(wǎng)的負(fù)荷起到削峰填谷的作用，并且給用戶帶來一定的經(jīng)濟效益，對于推動電動汽車的發(fā)展有著積極的意義。

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陳海燕（1989—），女，漢，浙江紹興人，上海電力學(xué)院研究生，電力系統(tǒng)及其自動化專業(yè)，研究方向：電動汽車有序充放電策略，經(jīng)濟性研究。