風電與電動汽車協(xié)同并網(wǎng)調度環(huán)境模型

邸超+牛沁

摘 要：隨著空氣質量降低，節(jié)能減排成為電力發(fā)展的必然。新能源入網(wǎng)起到重要作用，本文建立了風電與電動汽車協(xié)同并網(wǎng)環(huán)境優(yōu)化調度模型。調度風電與電動汽車協(xié)同入網(wǎng)，通過蒙特卡洛模擬法模擬出電動汽車不同V2G模式下充放電負荷。結果表明，有序充電模式車主響應系統(tǒng)調度滿足與風電出力互補性，有效減少棄風、減小負荷曲線的波動。以火電機組的SO2和CO2排放量最小化為目標，應用改進粒子群多目標優(yōu)化算法求解模型。

關鍵詞：風電；電動汽車；蒙特卡羅模擬

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.03.131

0 引 言

近年來，隨著空氣質量的降低，溫室效應的加劇，減少CO2、SO2的排放是對該問題的重要舉措。電力作為能源重要組成部分，在節(jié)能減排中將發(fā)揮重要作用。電力發(fā)展的重要方向是節(jié)能減排，風電和電動汽車在環(huán)境上的巨大優(yōu)勢受到學者們的廣泛關注[1]。

風電出力的不穩(wěn)定性、反調峰性，并網(wǎng)會對系統(tǒng)的穩(wěn)定運行產(chǎn)生影響[2-3]。我國電動汽車累計銷售量將在2020超過500萬輛，受車主出行習慣影響負荷高峰時段充電，將增大峰谷差和系統(tǒng)調峰壓力[4-5]。通過調度風電與電動汽車協(xié)同入網(wǎng)，能有效地解決棄風問題和系統(tǒng)的穩(wěn)定性，提高系統(tǒng)的環(huán)境效益[6]。

本文通過蒙特卡羅模擬法模擬出定量電動汽車不同入網(wǎng)模式充電功率。分別以火電發(fā)SO2、CO2排放量最小為目標構建環(huán)境優(yōu)化調度模型。據(jù)相應約束條件分析了風電接入及電動汽車不同入網(wǎng)模式對機組運行CO2和SO2排放的影響。采用改進粒子群優(yōu)化算法對模型優(yōu)化求解。最后，在MATLAB環(huán)境下對模型及優(yōu)化算法仿真。

3 算例分析

通過某風電場和十臺火電機組來驗證本模型的有效性。風電詳細參數(shù)值見文獻[8]，火電機組參數(shù)以及1 d內(nèi)各個時刻負荷預測值見文獻[9]。1 d內(nèi)風電場各個時刻輸出功率曲線（見圖1）。

通過蒙特卡洛模擬法模擬出單量電動汽車的有序、無序充放電功率[10]。設定可入網(wǎng)參與調度的電動汽車數(shù)量為50000輛，得出電動汽車入網(wǎng)各個時刻接入系統(tǒng)負荷（見圖2）。

結果分析：

為了驗證本模型的有效性，以下兩種不同運行方式作比較，運行方式1為風電并網(wǎng)，電動汽車無序V2G模式入網(wǎng)參與調度；運行方式2為風電并網(wǎng)，電動汽車有序V2G模式入網(wǎng)參與調度。由不同運行方式下的負荷曲線（見圖3）可知，原始負荷在沒有電動汽車參與調度情況下，負荷波動較大。采用運行方式1時，電動汽車無序V2G模式與風電協(xié)調入網(wǎng)，因為車主的出行習慣，大量電動汽車在負荷高峰期充電，進一步增加峰谷差。因為無序V2G模式還有一定的波動性與隨機性，同時增加了負荷曲線的波動。采用運行方式2時，電動汽車有序V2G模式與風電協(xié)調入網(wǎng)，車主響應峰谷效應，在負荷低谷時刻充電，高峰時刻放電，削峰填谷作用明顯，負荷曲線波動程度最小。

表1為采用MATLAB環(huán)境對兩種不同運行方式下優(yōu)化目標的仿真結果對比。運行方式1：無序V2G模式下電動汽車和風電協(xié)調入網(wǎng)，由于車主的出行習慣進一步拉大了峰谷差，增加了負荷波動性，增加了機組的SO2和CO2排放量。運行方式2：有序V2G模式下電動汽車和風電協(xié)調入網(wǎng)，在負荷高峰期，電動汽車代替發(fā)電機組向電網(wǎng)放電，在負荷低谷期，電動汽車調度入網(wǎng)充電，從而有效的減小了火電機組SO2和CO2排放量。

4 結論

本文建立了風電與電動汽車協(xié)同并網(wǎng)調度環(huán)境優(yōu)化模型，并用MATLAB仿真驗證了其可行性和有效性。結果表明，采用有序V2G模式，通過優(yōu)化電動汽車充放電時間來滿足風電和負荷的波動，可以實現(xiàn)良好的削峰填谷作用，最大程度的消納風電，減少火電機組SO2和CO2排放。使電動汽車和風電聯(lián)合出力更加穩(wěn)定的同時，也能作為調峰電源來平緩負荷曲線的波動。

參考文獻：

[1]李娜，黃梅.不同類型電動汽車充電機接入后電力系統(tǒng)的諧波分析[J].電網(wǎng)技術，2011，35（01）：170-174.

[2]陳光，戴攀，周浩等.計及入網(wǎng)電動汽車和分布式電源的配電系統(tǒng)重構[J].電網(wǎng)技術，2013，37（01）：82-88.

[3]張謙，李玻，高松.風電對調峰的影響及其合理利用模式研究[J].南方電網(wǎng)技術，2010，4（06）：18-22.

[4]胡澤春，宋水華，徐智威等.電動汽車接入電網(wǎng)的影響與利用[J].中國電機工程學報，2012，32（04）：1-10.

[5]孟安波，盧海明，郭壯志.考慮大規(guī)模電動汽車入網(wǎng)的協(xié)同優(yōu)化調度[J].電測與儀表，2016，52（16）：80-84.

[6]于大洋，宋曙光，張波等.區(qū)域電網(wǎng)電動汽車充電與風電協(xié)同調度的分析[J].電力系統(tǒng)自動化，2011，35（14）：24-29.

[7]張曉輝，董興華.含風電場多目標低碳電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調度研究[J].電網(wǎng)技術，2013，37（01）：24-31.

[8]陳海焱，陳金富，段獻忠.含風電場電力系統(tǒng)經(jīng)濟調度的模糊建模及優(yōu)化算法[J].電力系統(tǒng)自動化，2006（02）：22-26.

[9]Ting T O，Rao M V C，Loo C K.A novel approach for unit commitment problem via an effective hybrid particle swarm optimization[J].IEEE Transactions on Power Systems，2006，21（01）：411-418.

[10]施泉生，平宗飛，陳敏駿.計及電動汽車入網(wǎng)的電價聯(lián)動模型[J].電力自動化設各，2014，34（11）：34-40.