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    考慮用戶參與度的電動汽車能效電廠模型

    2017-05-23 06:14:22王明深穆云飛賈宏杰蒲天驕張亞朋
    電力自動化設(shè)備 2017年11期
    關(guān)鍵詞:參與度出力電價

    王明深 ,于 汀 ,穆云飛 ,賈宏杰 ,魏 煒 ,蒲天驕,張亞朋

    (1.天津大學(xué) 智能電網(wǎng)教育部重點實驗室,天津 300072;2.中國電力科學(xué)研究院,北京 100192)

    0 引言

    電動汽車EV(Electric Vehicle)規(guī)?;占笆菍崿F(xiàn)交通低碳化發(fā)展的重要途徑,在世界范圍內(nèi)受到廣泛關(guān)注。根據(jù)工業(yè)和信息化部發(fā)布的電動汽車發(fā)展戰(zhàn)略研究報告,預(yù)計到2030年我國電動汽車保有量將達(dá)到6000萬輛,總耗電量高達(dá)1.35×1011kW·h,預(yù)計約占全國用電量的1.3%,如此大規(guī)模的電動汽車接入,電網(wǎng)某些薄弱環(huán)節(jié)可能會因此而不堪重負(fù)[1-2]。

    隨著電力電子技術(shù)、現(xiàn)代控制及通信技術(shù)的發(fā)展,電動汽車在車網(wǎng)互動V2G(Vehicle-to-Grid)控制下可以看作是一種電力儲能系統(tǒng)。電動汽車可改變其充電模式(如無序充電和智能充電等)以實現(xiàn)充電功率在時間尺度上的變換;或在緊急情況下,根據(jù)系統(tǒng)需求向系統(tǒng)反饋電能,輔助系統(tǒng)運行[3-4]。在V2G控制下,電動汽車既可以作為系統(tǒng)負(fù)荷,又可以作為儲能設(shè)備或分布式電源,成為協(xié)助系統(tǒng)運行的積極參與者[5-7]。一天中,大量車輛有較長的停車時間,往往以慢充方式進(jìn)行充電,能夠在該過程中進(jìn)行充放電控制[8-10],因此,本文主要針對工作用途的電動汽車展開研究,該類型車輛出行規(guī)律明顯。

    各國學(xué)者已針對電動汽車接入電網(wǎng)展開了大量研究。文獻(xiàn)[11-12]在考慮用戶出行習(xí)慣的基礎(chǔ)上,提出了電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測模型;文獻(xiàn)[13]通過對電動汽車充電過程進(jìn)行有效控制,探索了電動汽車作為需求側(cè)響應(yīng)資源的可行性;文獻(xiàn)[14]構(gòu)建了基于下垂控制的電動汽車V2G調(diào)頻響應(yīng)模型,以提升系統(tǒng)的頻率質(zhì)量。上述文獻(xiàn)利用電動汽車集群EVA(EV Aggregator)的響應(yīng)能力參與系統(tǒng)的有功調(diào)控,尚未將EVA上升到能效電廠的概念,而能效電廠作為一種需求側(cè)資源,具有規(guī)模大且容易操作的優(yōu)勢,能夠為電網(wǎng)提供常規(guī)電廠等價服務(wù)支撐。文獻(xiàn)[15]驗證了需求側(cè)響應(yīng)資源構(gòu)建能效電廠的可能性和合理性;文獻(xiàn)[16]基于現(xiàn)代通信技術(shù)提出了電動汽車能效電廠E-EPP(Efficient Power Plant of EVs)的基本構(gòu)架,能夠?qū)崿F(xiàn)對地理上分散的電動汽車進(jìn)行集中管控;文獻(xiàn)[17]提出了基于蒙特卡洛方法的EVA有功響應(yīng)能力評估方法;文獻(xiàn)[18]提出了針對電動汽車的價格響應(yīng)模型,分析了補償電價對EVA有功響應(yīng)能力的影響;文獻(xiàn)[19]分析了EVA的有功響應(yīng)能力能夠參與電力市場交易的可行性。當(dāng)前研究主要針對電動汽車的有功功率進(jìn)行調(diào)度控制,而基于電力電子接口的充電樁能夠為電網(wǎng)提供無功支持[20],文獻(xiàn)[21-22]驗證了電動汽車充電樁作為無功補償裝置的可行性,能夠根據(jù)需求調(diào)節(jié)與電網(wǎng)互動過程中的功率因數(shù)。

    因此,EVA能夠作為能效電廠參與電網(wǎng)的調(diào)度控制,然而,目前的研究成果在以下3個方面需要進(jìn)一步探究:在評估EVA響應(yīng)能力過程中,忽略了電動汽車用戶參與電網(wǎng)調(diào)度控制的意愿和調(diào)度電動汽車的成本;電動汽車具有無功響應(yīng)能力,需要在保證有功充電的基礎(chǔ)上提出針對EVA無功響應(yīng)能力的評估方法;針對E-EPP的概念,需要對能效電廠的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行更為全面且有效的定義,尤其是獲取能效電廠出力的成本函數(shù),對能效電廠參與電力市場交易具有重要的意義。

    為此,在充分研究用戶交通出行特征、電池約束條件等基礎(chǔ)上,同時考慮補償電價對用戶參與度的影響,提出了E-EPP模型,該模型可將EVA看作一種能效電廠,并對能效電廠的參數(shù)進(jìn)行定義,包括能效電廠有功和無功出力的上下邊界、能效電廠的儲能能力、能效電廠出力與補償電價的關(guān)系、能效電廠價格響應(yīng)的成本函數(shù)。該模型能夠從能效電廠運營商的角度,為E-EPP參與電網(wǎng)的調(diào)度控制提供關(guān)鍵的模型參數(shù),能夠為能效電廠參與電力市場交易機制提供模型基礎(chǔ),促進(jìn)E-EPP從概念提出到實際應(yīng)用的實現(xiàn)。

    1 E-EPP實現(xiàn)框架

    E-EPP的實現(xiàn)框架如圖1所示,圖中CMP表示充電管理系統(tǒng)。

    圖1 E-EPP實現(xiàn)框架圖Fig.1 Implementation framework of E-EPP

    E-EPP運營商是實現(xiàn)E-EPP參與電力市場的關(guān)鍵環(huán)節(jié),也是實現(xiàn)與用戶進(jìn)行電力交易的重要環(huán)節(jié),本文從E-EPP運營商的角度,對E-EPP的響應(yīng)能力進(jìn)行評估,對考慮用戶參與度的能效電廠價格響應(yīng)的成本進(jìn)行研究。

    E-EPP運營商負(fù)責(zé)對所管轄范圍內(nèi)的充電設(shè)備、信息采集設(shè)備、數(shù)據(jù)服務(wù)器、通信設(shè)備等進(jìn)行統(tǒng)一的管理和維護(hù),并與用戶簽訂交易合同。運營商根據(jù)電網(wǎng)實時電價和充電需求強弱,對電動汽車的充電電價進(jìn)行日前規(guī)劃,同時根據(jù)電動汽車市場的統(tǒng)計數(shù)據(jù),對用戶參與電網(wǎng)響應(yīng)的補償電價進(jìn)行設(shè)置,從而影響用戶參與電網(wǎng)調(diào)控的意愿,達(dá)到管控電動汽車充放電行為的目的。

    E-EPP控制中心是實現(xiàn)各個能效電廠協(xié)調(diào)控制的核心單元,負(fù)責(zé)對各個能效電廠上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和處理,根據(jù)補償電價和交易合同的內(nèi)容,確定能夠參與市場交易的電動汽車,并向各個EVA控制中心發(fā)出控制命令。

    EVA控制中心對單個E-EPP進(jìn)行直接管理和控制,借助智能量測單元SM(Smart Meter)對電動汽車接入電網(wǎng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲,并能夠根據(jù)上層的控制命令,對所管轄區(qū)域內(nèi)的電動汽車充放電過程進(jìn)行調(diào)度和控制,并計算用戶在整個接入過程中的成本和收益。

    2 單體電動汽車V2G模型

    本文主要針對以分布式充電樁進(jìn)行常規(guī)慢速充電的電動汽車,建立其V2G模型。

    電動汽車在接入電網(wǎng)的過程中,在保證用戶出行舒適度的基礎(chǔ)上,能夠靈活變換其接入狀態(tài),如充/放電、吸收/發(fā)出無功等[23-26]。從功率的角度,單體電動汽車V2G運行區(qū)域如圖2所示,區(qū)域Ⅰ為放電,發(fā)出無功;區(qū)域Ⅱ為充電,發(fā)出無功;區(qū)域Ⅲ為充電,吸收無功;區(qū)域Ⅳ為放電,吸收無功。圖中,以放電(發(fā)出無功)為正方向,Pi,0和 Qi,0分別為電動汽車 i接入電網(wǎng)后的額定有功和無功功率;Si,0為電動汽車的額定視在容量,滿足Si,0=Pi,0=Qi,0;Pi(t)、Qi(t)和Si(t)分別為t時刻電動汽車與電網(wǎng)交換的有功、無功和視在功率,滿足約束條件

    圖2 單體電動汽車V2G運行區(qū)域(功率角度)Fig.2 Operation area of V2G for individual EV(perspective of power)

    從能量累積角度,單體電動汽車V2G運行區(qū)域如圖3所示。為防止電動汽車在V2G過程中充電或放電過度,為電動汽車 i的荷電狀態(tài)(SOC)上下限范圍;SOCi,s為電動汽車 i出行結(jié)束后,接入電網(wǎng)時的初始SOC值;SOCi,d為用戶出行前對電池 SOC 的需求;ti,s為電動汽車 i接入電網(wǎng)的時間;ti,d為電動汽車i離開電網(wǎng)并開始出行的時間。為獲取最大V2G可控區(qū)域,假設(shè)電動汽車i接入電網(wǎng)后立即以額定有功功率進(jìn)行充電,如圖中ab段所示,直到電動汽車SOC達(dá)到其上限值SOCi;假設(shè)電動汽車i接入電網(wǎng)后立即以額定有功功率進(jìn)行放電,如圖中ad段所示,直到電動汽車SOC達(dá)到其下限值SOCi;為保證電動汽車離開電網(wǎng)時(ti,d時刻),其SOC能夠滿足用戶需求,即保證SOC不低于SOCi,d,ef段為強制充電過程。

    圖3 單體電動汽車V2G運行區(qū)域(能量角度)Fig.3 Operation area of V2G for individual EV(perspective of energy)

    電動汽車接入電網(wǎng)過程中,以放電為正方向,電動汽車i的SOC變化如式(1)所示。

    其中,SOCi(t)為 t時刻電動汽車的 SOC 值;Δt為仿真時間間隔;Pi(t)為t時刻電動汽車與電網(wǎng)交換的有功功率;為t時刻修正后電動汽車的電池容量,如式(2)所示。

    其中,Di為電動汽車的實際電池容量;和分別為電動汽車的充電和放電效率。

    在接入電網(wǎng)過程中,電動汽車有功功率上、下限和無功功率上、下限分別如式(3)和式(4)所示。

    為了更加詳細(xì)地說明單體電動汽車在接入電網(wǎng)時的響應(yīng)能力,結(jié)合圖2和圖3,電動汽車i在接入電網(wǎng)過程中,各時刻有功功率上、下限和無功功率上、下限如表1所示。

    3 電動汽車參與度響應(yīng)模型

    3.1 電動汽車交通行為特征

    本文主要是針對工作用途的電動汽車,該類型車輛的出行特征具有明顯的規(guī)律性,如圖4所示,該類型車輛在一天中的上午和下午各有一次出行時段,即上班途中和下班途中,而其他時段都接入電網(wǎng)進(jìn)行充電。根據(jù)該類型車輛所具有的行為特性,可以將電動汽車的充電場所分為工作區(qū)和住宅區(qū)。上班時間該類型電動汽車在工作區(qū)接入電網(wǎng)進(jìn)行充電,其接入電網(wǎng)時間在06∶00—09∶30時段內(nèi)服從如圖 5(a)所示的概率分布;下班后該類型電動汽車則在住宅區(qū)接入電網(wǎng)進(jìn)行充電,其接入電網(wǎng)時間在16∶15—19∶45 時段內(nèi)服從如圖 5(b)所示的概率分布[27]。 概率分布所服從的數(shù)學(xué)表達(dá)式如式(5)所示。

    表1 電動汽車有功/無功功率上、下限Table1 Upper and lower boundaries of EV’s active/reactive power

    圖4 電動汽車出行特征Fig.4 Travelling characteristic of EV

    圖5 電動汽車接入電網(wǎng)時刻分布Fig.5 Distribution of integrating time of EVs

    其中,為上班或下班時段電動汽車接入電網(wǎng)時間的取值范圍;針對上班的電動汽車,其接入電網(wǎng)時間的平均值 μs=7.87 h,標(biāo)準(zhǔn)差 σs=0.50 h,取值范圍為[6.25,9.50]h;而對于下班的電動汽車,其接入電網(wǎng)時間的平均值μs=17.88 h,標(biāo)準(zhǔn)差σs=0.51 h,取值范圍為[16.25,19.75]h。

    電動汽車在接入電網(wǎng)前,其SOC值與行駛距離相關(guān),可根據(jù)式(6)獲得。

    其中,di為電動汽車接入電網(wǎng)前的行駛距離;di,max為電動汽車滿充狀態(tài)下的最大行駛距離;δi為電動汽車滿充狀態(tài)下的 SOC 值,0.8≤δi≤0.9。

    3.2 電動汽車參與度響應(yīng)模型

    為了構(gòu)建電動汽車的參與度響應(yīng)模型,本節(jié)提出了電動汽車參與度的概念,即表征電動汽車用戶在補償機制下參與電網(wǎng)響應(yīng)的意愿。根據(jù)電動汽車接入電網(wǎng)的狀態(tài)(充電、空閑、放電),本文定義了電動汽車的2種響應(yīng)方式:充電空閑、空閑放電。2種響應(yīng)方式均以增加對電網(wǎng)的功率輸出為目的。考慮到不同響應(yīng)方式下補償機制的差異性,同時為了降低建模過程的復(fù)雜度,假設(shè)電動汽車不允許直接從充電狀態(tài)轉(zhuǎn)換為放電狀態(tài),而電動汽車由充電狀態(tài)轉(zhuǎn)換為放電狀態(tài),則通過“充電空閑”的過程來實現(xiàn)。

    根據(jù)電動汽車的響應(yīng)特性,研究不同響應(yīng)方式下電動汽車對補償電價的響應(yīng),是構(gòu)建參與度響應(yīng)模型的關(guān)鍵步驟。在充電過程中,隨著補償電價的提高,電動汽車用戶的充電需求會減少(充電 空閑);而在放電過程中,隨著補償電價的提高,電動汽車用戶的放電需求會增加(空閑 放電)。在考慮文獻(xiàn)[28]中價格對電力需求響應(yīng)影響的基礎(chǔ)上,參考所提出的電動汽車的不同響應(yīng)方式,將補償電價對電動汽車功率的影響定義為彈性系數(shù),如式(7)所示。

    其中,ΔPk,ev和 Δρk,ev分別為 k 響應(yīng)方式下電動汽車功率和補償電價的變化量;k取值1、2,分別代表電動汽車“充電空閑”、“空閑放電”響應(yīng)方式;Pk,ev和ρk,ev分別為k響應(yīng)方式下電動汽車功率和補償電價的基準(zhǔn)值。

    在考慮不同響應(yīng)方式差異性的基礎(chǔ)上,同時兼顧電動汽車響應(yīng)對補償電價的敏感程度,結(jié)合文獻(xiàn)[29]中價格型需求響應(yīng)與電價的關(guān)系,如式(8)所示。

    其中,ak,ev和 bk,ev為 k 響應(yīng)方式下的價格關(guān)系系數(shù);和分別為k響應(yīng)方式下電動汽車有功出力的上、下限。

    在此基礎(chǔ)上,為定義電動汽車參與度的數(shù)學(xué)模型,在不同響應(yīng)方式下,電動汽車參與度與補償電價的關(guān)系如式(9)所示。

    其中,γk,ev為 k 響應(yīng)方式下電動汽車的參與度;αk,ev和βk,ev為參與度價格響應(yīng)的關(guān)系系數(shù)。

    以峰谷分時充電電價為研究背景,假設(shè)用戶在充電前已設(shè)定好離開電網(wǎng)的時間,本文將工作用途的電動汽車按照響應(yīng)方式的差異性分為A、B、C 3種類型。

    a.A類型電動汽車。

    在峰谷分時電價實施后,A類型電動汽車不改變其充電時間,即接入電網(wǎng)后立刻以額定功率進(jìn)行充電且不參與V2G過程,該類型電動汽車對補償電價無任何響應(yīng),可以看作不可控負(fù)荷。

    以該類型的電動汽車i為例,其充電時長如式(10)所示,充電的成本費用如式(11)所示。

    其中,為了區(qū)分不同類型的電動汽車,本文變量的上標(biāo) A、B、C 代表不同類型的電動汽車;ρ(t)為實時充電電價;為充滿電的時刻。

    對于該類型EVA,不同響應(yīng)方式下的響應(yīng)能力如式(12)和式(13)所示。

    由于該類型電動汽車對補償電價無任何響應(yīng),其充電過程可參照圖3中的運行區(qū)域abc,根據(jù)式(9)、(12)和(13)易知,該類型電動汽車在各響應(yīng)方式下的參與度均為 0,即在不影響充電的情況下,電動汽車能夠為電網(wǎng)提供無功支撐,因此該類型電動汽車的作用是僅能夠在空閑時為電網(wǎng)提供無功支撐。

    b.B類型電動汽車。

    在峰谷分時充電電價實施后,B類型電動汽車改變其充電時間,以接入電網(wǎng)時段內(nèi)用戶的充電成本最低來規(guī)劃充電時間,即轉(zhuǎn)移充電負(fù)荷至電價較低的時段。在不增加用戶充電成本的基礎(chǔ)上,該類型電動汽車可以實現(xiàn)“充電 空閑”的響應(yīng)方式,該響應(yīng)方式延長了用戶的充電時間,因此需要對用戶延長的充電時間進(jìn)行補償,該類型電動汽車不參與V2G放電過程。

    以該類型的電動汽車i為例,其規(guī)劃的充電過程滿足成本費用最低,同時要滿足SOC狀態(tài)約束、充電約束以及充電功率約束,如式(14)所示。在考慮補償電價后,由于延長了充電時間,需要對延長時段內(nèi)的電動汽車充電過程進(jìn)行補償,其充電的成本費用(包括充電成本和補償收益)如式(15)所示。

    對于該類型EVA,不同響應(yīng)方式下的響應(yīng)能力如式(16)和式(17)所示。

    其中為t時刻能夠?qū)崿F(xiàn)“充電 空閑”響應(yīng)方式的電動汽車數(shù)量。

    由于該類型電動汽車不考慮V2G放電過程,其充電過程可參照圖3中的運行區(qū)域abcfg,根據(jù)式(9)、(16)和(17)易知,該類型電動汽車的參與度滿足和

    c.C類型電動汽車。

    在峰谷分時電價實施后,C類型電動汽車能夠以充電成本最低進(jìn)行充電,而在補償電價的刺激下能夠改變其接入電網(wǎng)的狀態(tài),從而參與V2G過程(充電 空閑、空閑 放電)。

    以該類型的電動汽車i為例,其規(guī)劃的充電過程同樣需滿足成本費用最低,類似式(14),將B改為C即可。在考慮補償電價后,其充電的成本費用(包括充電成本和補償收益)如式(18)所示。

    對于該類型EVA,不同響應(yīng)方式下的響應(yīng)能力如式(19)和式(20)所示。

    其中,分別為 t時刻能夠?qū)崿F(xiàn) “充電 空閑”、“空閑 放電”響應(yīng)方式的電動汽車數(shù)量。

    由于該類型電動汽車考慮其V2G過程,其充電過程可參照圖3中的運行區(qū)域abcfed,根據(jù)式(9)、(19)和(20)易知,該類型電動汽車的參與度滿足和

    4 E-EPP模型

    本節(jié)在單體電動汽車V2G模型和參與度響應(yīng)模型的基礎(chǔ)上,針對EVA,構(gòu)建了E-EPP模型,并定義了能效電廠模型參數(shù),將EVA等效為能效電廠,該能效電廠模型能夠評估EVA的響應(yīng)能力、儲能能力、價格響應(yīng)的成本,為EVA參與電力市場提供模型參考。

    4.1 E-EPP響應(yīng)能力

    為評估EVA的響應(yīng)能力,本文定義了E-EPP的出力范圍,包括各時刻能效電廠的實際有功出力值(如式(21)所示)、最小和最大有功出力值(如式(22)所示);電動汽車無功出力與電動汽車類型無關(guān),本文中無功僅作為服務(wù)商的輔助服務(wù),在不影響單體電動汽車有功出力的前提下,同時滿足充電樁的容量約束,能效電廠無功出力的最小和最大值如式(23)所示。

    其中,n(t)為t時刻EVA中電動汽車接入電網(wǎng)的數(shù)量。

    4.2 E-EPP儲能能力

    為評估EVA的儲能能力,本文定義了各時刻能效電廠的儲能能力,由于僅有C類型的電動汽車能夠?qū)Υ嬖陔姵刂械哪芰恳訴2G放電的形式來響應(yīng)電網(wǎng)的需求,因此,能效電廠的儲能能力主要是針對C類型的電動汽車。本文定義了EVA的儲能容量,如式(24)所示;定義了EVA的SOC值,如式(25)所示。

    4.3 考慮參與度的E-EPP價格響應(yīng)

    為評估EVA的價格響應(yīng)特性,在考慮參與度響應(yīng)模型的基礎(chǔ)上,根據(jù)式(9)中參與度γk,ev和補償電價ρk,ev的關(guān)系,“充電 空閑”響應(yīng)方式在補償電價為 ρ1,ev時的參與度為 γ1,ev,“空閑 放電”響應(yīng)方式在補償電價為 ρ2,ev時的參與度為 γ2,ev,如式(26)所示。在考慮用戶參與度后,能效電廠的有功出力變化 Δρev受參與度的響應(yīng),如式(27)所示,結(jié)合參與度和補償電價的關(guān)系,獲取電動汽車出力受補償電價影響的價格響應(yīng)曲線。

    考慮到ΔPev是補償電價ρev和時間t的函數(shù),如式(28)所示,而ρev和t是相互獨立的變量,可以獲得ρev受 ΔPev和t影響的函數(shù)關(guān)系,如式(29)所示。 在式(29)的基礎(chǔ)上,以t0時刻為例,以ΔPev為變量對ρev進(jìn)行積分,如式(30)所示,可得 E-EPP 價格響應(yīng)的成本函數(shù)。

    5 算例分析

    5.1 算例數(shù)據(jù)

    算例主要考慮工作用途的電動汽車,根據(jù)該類型電動汽車的工作特性,將配電網(wǎng)分為工作區(qū)和住宅區(qū),對一天中配電網(wǎng)區(qū)域中電動汽車的響應(yīng)能力進(jìn)行評估,電動汽車的數(shù)據(jù)如下所示。

    a.配電網(wǎng)區(qū)域中電動汽車數(shù)量為324輛,其中A、B、C 3種類型的電動汽車所占的比例分別為0.2、0.3、0.5,所有車輛均按照圖5中所示的概率分布接入電網(wǎng)進(jìn)行充電。

    b.電動汽車充放電功率的額定值為7 kW,充放電的效率均為 0.90[30]。

    c.電動汽車的電池容量為35 kW·h,其接入電網(wǎng)時的SOC值服從N(0.6,0.1)的正態(tài)分布,電動汽車離開電網(wǎng)時的 SOC 值服從[0.8,0.9]的均勻分布[31]。

    d.電動汽車的充電采用公共充電設(shè)施執(zhí)行的峰谷分時充電電價[27],如表2所示。

    表2 電動汽車的充電電價Table 2 Charging price for EVs

    e.電動汽車接入電網(wǎng)時間、離開電網(wǎng)時間、電池容量、接入電網(wǎng)時的SOC值、離開電網(wǎng)時的SOC值為相互獨立的變量。

    f.電動汽車有“充電 空閑”和“空閑 放電”2種響應(yīng)方式,電動汽車不能由充電狀態(tài)直接轉(zhuǎn)換為放電狀態(tài)。

    g.對于“充電 空閑”響應(yīng)方式的電動汽車,參與度初始補償電價為0.1元/(kW·h),參與度最高補償電價為 0.5 元 /(kW·h)[29];考慮到電池的損耗并不長時間處于極端狀態(tài),對于“空閑 放電”響應(yīng)方式的電動汽車,參與度初始補償電價為 0.5 元/(kW·h)[27],參與度最高補償電價為1.082元/(kW·h)。

    本文采用MATLAB R2013b對研究工作進(jìn)行建模及仿真研究,根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的概率分布特性,本文利用蒙特卡洛抽樣方法對單體電動汽車模型參數(shù)進(jìn)行抽樣,包括電動汽車接入電網(wǎng)的時間、接入和離開電網(wǎng)前的SOC值、用戶出行需求等參數(shù),構(gòu)建E-EPP模型,評估EVA響應(yīng)能力、儲能能力、價格響應(yīng)的成本等,仿真時間為10.786 s。

    5.2 E-EPP響應(yīng)特性

    為了詳細(xì)說明E-EPP的響應(yīng)特性,圖6給出了A、B、C 3種類型電動汽車的充電負(fù)荷以及峰谷分時電價,可以看出,A類型電動汽車的充電過程不受電價的影響,而B和C類型的電動汽車避開峰時電價選擇在價格較低的谷時段和平時段進(jìn)行充電,以最小化充電的成本費用。電動汽車在一天中的充電費用的概率分布如圖7所示,B和C類型電動汽車的充電成本大幅低于A類型電動汽車,A類型車輛一天的平均充電費用為18.7元,而B、C類型電動汽車一天的平均充電費用僅為8.3元。

    圖6 3種類型電動汽車充電負(fù)荷Fig.6 Charging load of three kinds of EVs

    圖7 3種類型電動汽車充電費用的概率分布Fig.7 Distribution of charging cost for three kinds of EVs

    針對不同類型的電動汽車,在不同響應(yīng)方式下有功響應(yīng)能力的上、下邊界如圖8所示,可以看出電動汽車的響應(yīng)能力具有時間分布特性,能夠獲取不同時刻電動汽車所能提供的最大響應(yīng)能力,為運營商參與電力市場提供詳細(xì)的響應(yīng)能力參考。圖8(a)對應(yīng)式(16),其響應(yīng)能力主要來自B類型車輛“充電 空閑”響應(yīng)方式;圖8(b)對應(yīng)式(19),其響應(yīng)能力主要來自C類型車輛“充電 空閑”響應(yīng)方式,圖8(c)對應(yīng)式(20),其響應(yīng)能力主要來自C類型車輛“空閑 放電”響應(yīng)方式,圖8(d)對應(yīng)式(22),是 B、C類電動汽車響應(yīng)能力之和。

    圖8 E-EPP有功響應(yīng)能力Fig.8 Active power response capacity of E-EPP

    考慮到A、B、C 3種類型電動汽車的無功響應(yīng)能力,能效電廠在一天中各時刻的無功響應(yīng)能力如圖9所示。對應(yīng)式(23),通過獲取能效電廠的無功響應(yīng)能力,能夠為電動汽車運營商提供無功響應(yīng)能力的邊界信息,運營商與電網(wǎng)公司簽署的交易合同加入無功服務(wù)條款,在同等報價(有功功率服務(wù))的前提下,該條款會提升電網(wǎng)公司選擇該運營商意愿,在參與電網(wǎng)有功調(diào)度的同時,為電網(wǎng)提供無功功率,實現(xiàn)無功的就地補償,改善配電網(wǎng)的電壓水平。

    圖9 E-EPP無功響應(yīng)能力Fig.9 Reactive power response capacity of E-EPP

    根據(jù)第4節(jié)中對E-EPP儲能能力的定義,能效電廠在一天中各時刻的儲能能力如圖10所示,能夠為電動汽車運營商提供能效電廠在各時刻的儲能容量值。在考慮電動汽車電池充放電約束的情況下,圖10中給出了能效電廠在各時刻可用的儲能總?cè)萘浚▽?yīng)式(24))和 SOC 值(對應(yīng)式(25)),在任一時刻,圖中儲能容量和SOC值的乘積即為當(dāng)前時刻能效電廠的儲能值。

    圖10 E-EPP儲能能力Fig.10 Storage capability of E-EPP

    5.3 考慮參與度的E-EPP價格響應(yīng)

    在對E-EPP響應(yīng)能力進(jìn)行評估的基礎(chǔ)上,考慮補償電價對用戶參與調(diào)度控制的激勵作用,本文研究用戶參與度對能效電廠實際出力的影響。根據(jù)第4節(jié)提出的考慮用戶參與度的E-EPP價格響應(yīng)模型,在考慮電動汽車不同類型、不同響應(yīng)方式的基礎(chǔ)上,以 00∶00、04∶00、08∶00 和 12∶00 為例,圖 11 給出了能效電廠出力受補償電價的影響。

    圖11 考慮補償電價的E-EPP出力Fig.11 Power output of E-EPP considering compensation price

    根據(jù)E-EPP出力受補償電價的影響情況,結(jié)合式(30),仍以 00∶00、04∶00、08∶00 和 12∶00 為例,圖 12給出了E-EPP價格響應(yīng)的成本與出力大小的關(guān)系。

    圖12 E-EPP出力的成本曲線Fig.12 Cost curves of power output of E-EPP

    利用最小二乘法對各時刻E-EPP出力的成本曲線進(jìn)行擬合,以00∶00為例,并參考火力發(fā)電機的運行成本函數(shù),擬合后的函數(shù)形式為b0ΔPev+c0[32],根據(jù)獲得的二次多項式擬合結(jié)果,擬合前、后E-EPP價格響應(yīng)的成本與出力大小的關(guān)系如圖13所示。為進(jìn)一步詳細(xì)說明各時刻E-EPP出力與成本的關(guān)系,表3給出了各時刻二次多項式擬合后的參數(shù)結(jié)果以及響應(yīng)能力的范圍。

    圖13 擬合后E-EPP出力的成本函數(shù)Fig.13 Cost function of power output of E-EPP after fitting

    表3 擬合前、后E-EPP出力的成本曲線(00∶00)Table 3 Cost curves of power output of E-EPP at 00∶00 after fitting

    6 結(jié)論

    本文從E-EPP運營商的角度,針對工作用途的電動汽車,提出了考慮用戶參與度的E-EPP模型,用來評估不同時刻EVA的響應(yīng)能力、儲能能力以及參與價格響應(yīng)的成本函數(shù),具體研究結(jié)論如下:

    a.在考慮不同類型電動汽車響應(yīng)特性的基礎(chǔ)上,所提出的能效電廠模型能夠有效評估EVA的有功和無功響應(yīng)能力、儲能能力受出行時間和峰谷分時充電電價的影響,其響應(yīng)能力和儲能能力具有明顯的時間分布特性;

    b.用戶參與度主要是受補償電價的直接影響,因此,E-EPP的實際出力受補償電價的影響,隨著補償電價的提高,用戶的參與度增大,E-EPP的出力也增加;

    c.在補償電價的基礎(chǔ)上,根據(jù)E-EPP價格響應(yīng)的成本函數(shù),能夠獲取各時刻能效電廠出力的成本曲線,參考火力發(fā)電廠的成本函數(shù),獲取各時刻成本曲線擬合后的二次多項式系數(shù),能夠為能效電廠參與電力市場報價提供參考的成本曲線;

    d.區(qū)域中的EVA能夠作為一個等效的能效電廠,根據(jù)每個能效電廠的參數(shù),包括有功和無功響應(yīng)能力、儲能能力、成本函數(shù),E-EPP運營商能夠參與電力市場競爭,考慮到當(dāng)前時刻能效電廠的響應(yīng)能力受上一時段是否參加電網(wǎng)響應(yīng)的影響,同時結(jié)合電動汽車的快速響應(yīng)能力,能效電廠更適用于參加現(xiàn)貨市場交易。

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