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    基于換電運(yùn)營模式的電動(dòng)車電池充電策略研究

    2019-04-23 03:29:52,,,
    微型電腦應(yīng)用 2019年2期
    關(guān)鍵詞:換電電價(jià)儲(chǔ)備

    , , ,

    (同濟(jì)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院,上海 201804)

    0 引言

    隨著能源短缺日益嚴(yán)重,環(huán)保呼聲高漲,電動(dòng)汽車(electric vehicle, EV)作為一種低碳、情節(jié)的交通工具,受到世界各國政府的高度關(guān)注[1],成為我國新時(shí)期重點(diǎn)發(fā)展的7個(gè)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一[2]。電池是電動(dòng)汽車運(yùn)行的能量來源。規(guī)模化電動(dòng)汽車運(yùn)行以后,必將帶來蓄電池的充電問題[3]。本文通過蒙特卡洛方法模擬出電動(dòng)汽車的出行分布特征和換電需求分布特征,并由此使用線性規(guī)劃算法求解運(yùn)營成本最低的充電方案。

    換電模式是一種基于換電站(Battery Swap Station, BSS)的充電模式,換電技術(shù)最初是由Renault和Better Place公司提出的,目前成為電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新模式。在這種模式下,用戶只需要在一個(gè)距離最近的換電站或配送站,用他們需要充電的電池?fù)Q取已充滿的電池即可。由于換電式電動(dòng)汽車在出行距離和能源交換方式方面的優(yōu)勢,基于換電模式的充電策略已經(jīng)提出,并且在近幾年受到了越來越多的關(guān)注[4]。

    本文利用真實(shí)的私家車出行數(shù)據(jù),通過蒙特卡洛方法模擬出大規(guī)模電動(dòng)汽車在一天內(nèi)的出行分布和換電需求分布,再基于這些模型建立了換電站的運(yùn)營成本模型,包括了電池充電成本、儲(chǔ)備電池成本和充換電設(shè)備成本。在此基礎(chǔ)上,利用線性規(guī)劃算法求出最優(yōu)的電池充電調(diào)度策略。

    1 基于蒙特卡洛方法的電動(dòng)汽車換電需求分析

    蒙特卡洛方法[5]的基本思想是當(dāng)所求解的問題是某種隨機(jī)時(shí)間出現(xiàn)的概率,或者是某個(gè)隨機(jī)變量的期望值時(shí),通過某種“隨機(jī)試驗(yàn)”的方法,以這種事件出現(xiàn)的頻率估計(jì)這一隨機(jī)事件的概率,或者得到這個(gè)變量的某些數(shù)字特征,并將其作為問題的解。由于電動(dòng)汽車的換電服務(wù)仍是一個(gè)正在規(guī)劃的行業(yè),目前沒有確切的換電服務(wù)需求模型,因此,本文查閱了小汽車出行分布模型,通過蒙特卡洛方法模擬每輛電動(dòng)汽車在一個(gè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的出行分布和剩余電量分布,從而得到電動(dòng)汽車換電服務(wù)需求模型。

    文獻(xiàn)[6]統(tǒng)計(jì)了北京市居民小汽車的出行時(shí)間分布,通過統(tǒng)計(jì)可以發(fā)現(xiàn),小汽車的日均出行次數(shù)為3.16次/日??紤]到每天的差異性,對于N輛電動(dòng)汽車,可以假設(shè)每天出行的總數(shù)量服從U[3N,3.32N]的均勻分布。本文依據(jù)北京市居民小汽車的出行時(shí)間分布和出行比例作為電動(dòng)汽車的出行比例,在一小時(shí)內(nèi)按照均勻分布,如圖1所示。

    圖1 私家車出行比例

    文獻(xiàn)[7]按照不同的城市規(guī)模和城市布局建立了私家車出行距離分布模型,發(fā)現(xiàn)城市私家車每次出行的距離服從瑞利(Rayleigh)分布,并且由于城市規(guī)模與布局的不同,瑞利分布的參數(shù)λ也不同,對于上海這種大型城市而言,可選λ=11.17。

    假設(shè)電池容量為19.2 kWh,從滿電到空電行駛100 km。電動(dòng)汽車的行駛行為是其主要的耗電原因,因此若要建立電動(dòng)汽車換電的日需求模型,必須描述車輛在一天內(nèi)的行駛狀況??紤]到車速不斷變化會(huì)對行駛距離造成影響,進(jìn)而影響到電池電量消耗的過程,可假設(shè)電動(dòng)汽車在行駛過程中每個(gè)時(shí)刻的時(shí)速S滿足正態(tài)分布,本章的每個(gè)時(shí)刻表示1分鐘的時(shí)長,可認(rèn)為車輛速度在1分鐘內(nèi)是恒定的。S服從N[21,32]的正態(tài)分布。

    本文以換電閾值作為判斷電動(dòng)汽車是否前往換電站進(jìn)行換電服務(wù)的依據(jù),換電閾值分為兩類:一類是車輛在剩余電量過低時(shí),為了維持車輛良好的使用狀態(tài)所產(chǎn)生的換電需求,以QL表示其換電閾值,稱為低電量閾值,該類型需求為低電量換電需求;另一類時(shí)電動(dòng)汽車在一天最后一次出行結(jié)束后,為次日進(jìn)行電能儲(chǔ)備而產(chǎn)生換電需求,以QS表示其換電閾值,稱為儲(chǔ)備閾值,該類型需求為儲(chǔ)備換電需求。依據(jù)QS的定義,可以認(rèn)為QL小于等于QS,并且認(rèn)為電動(dòng)汽車在計(jì)算初始時(shí)刻的電量與儲(chǔ)備閾值有關(guān)。假設(shè)QS=[0.35,0.55],QL=[0.10,0.20]],電動(dòng)汽車在日常行駛中,會(huì)在電量位于QS范圍內(nèi)時(shí)隨機(jī)前往換電站進(jìn)行換電,當(dāng)電動(dòng)汽車在進(jìn)行一天內(nèi)的最后一次行駛活動(dòng)時(shí),若結(jié)束時(shí)的電量位于QL范圍內(nèi),則電動(dòng)汽車有可能在最后一次行駛的全過程內(nèi)接受一次換電服務(wù),進(jìn)行換電服務(wù)的時(shí)間滿足均勻分布。

    上海市目前常住人口為2 415萬,其中嘉定區(qū)常住人口為143萬人,至2017年上海市私家車保有量為213萬輛,取電動(dòng)汽車滲透率為5%,可算出嘉定區(qū)電動(dòng)汽車數(shù)量為6 330輛,本文將這6 330輛電動(dòng)汽車作為換電服務(wù)的研究對象。

    考慮到車輛的運(yùn)行規(guī)律,部分車輛的運(yùn)行可能會(huì)持續(xù)到24:00之后,且車輛每天第一次出行時(shí)的電池電量不一定滿足均勻分布。為了減小對分析結(jié)果的影響,所有計(jì)算均以2:00作為開始的時(shí)刻,連續(xù)進(jìn)行兩天的計(jì)算,并將第二天的結(jié)果作為最終的模擬結(jié)果。通過蒙特卡洛方法得到的電動(dòng)汽車換電的時(shí)間分布模型,如圖2所示。

    圖2 電動(dòng)汽車的日換電需求分布

    經(jīng)過一天的運(yùn)行,6 330輛電動(dòng)汽車會(huì)產(chǎn)生2 353次換電需求,如何對這些換電需求進(jìn)行優(yōu)化,從而減少換電站的運(yùn)營成本是本文研究的核心。

    2 電動(dòng)汽車換電站的運(yùn)營成本分析

    電動(dòng)汽車換電的成本模型可以分為3部分,電池充電成本,儲(chǔ)備電池成本和充換電設(shè)備成本。

    (1) 電池充電成本

    在此使用兩部制電價(jià)進(jìn)行充電成本模型的建立,充電成本分為電量電價(jià)成本和基本電價(jià)成本,分別與實(shí)際充電電量與最大充電功率相關(guān),電價(jià)使用上海市商業(yè)分時(shí)電價(jià),具體參數(shù)如表1所示。

    表1 分時(shí)電價(jià)與最大需求參數(shù)

    充電成本的公式為式(1)。

    (1)

    式中:

    Ccharge表示充電成本;

    ∑t∈T(C(t)×E(t)×P)表示電量電價(jià);

    C(t)表示在t時(shí)刻充電的電池?cái)?shù)量;

    E(t)表示t時(shí)刻的電價(jià),P表示電池充電功率;

    kmax_demand表示最大需量參數(shù)。

    (2) 儲(chǔ)備電池成本

    采用換電模式進(jìn)行能量更換,電動(dòng)汽車更換下的電池由集中式充電站安排充電,待充滿后電池會(huì)在下一個(gè)時(shí)刻運(yùn)至電池配送站等待電動(dòng)汽車取用,并在為電動(dòng)汽車更換電池時(shí)獲得其他待充電電池。電池循環(huán)示意圖如圖3所示。

    圖3 電池循環(huán)示意圖

    將模型中充電站所保有的電池都視作站內(nèi)儲(chǔ)備庫電池,根據(jù)電池循環(huán)流程圖可知,儲(chǔ)備庫電池分為滿電待用電池、正在充電電池和待充電電池,分別用兩個(gè)集合BF,BC和BN分別表示,可知換電站的儲(chǔ)備電池總數(shù)為|BT|=|BF|+|BC|+|BN|。

    對于時(shí)刻t而言,對于BN,BC和BF而言分別存在約束條件,如式(2)。

    (2)

    式中:

    BF(t),BC(t),BN(t)分別表示t時(shí)刻滿電待用電池、正在充電電池和待充電電池的數(shù)量;

    SW(t)表示t時(shí)刻更換下的待充電池?cái)?shù)量;

    CS(t)表示t時(shí)刻開始充電的電池?cái)?shù)量,只要滿足上述約束條件即為儲(chǔ)備電池的可行解,儲(chǔ)備電池成本正比于最少儲(chǔ)備電池的數(shù)量;

    CE(t)表示t時(shí)刻結(jié)束充電的電池?cái)?shù)量。

    儲(chǔ)備電池成本的計(jì)算式為式(3)。

    Cbattery=|BT|×kbattery

    (3)

    式中,kbattery為折算后每塊電池每日的折舊成本。

    (3) 充電設(shè)備成本

    充電設(shè)備成本為換電站為充電準(zhǔn)備的電池充電機(jī)的成本,該成本正比與充電策略中的最大同時(shí)充電電池?cái)?shù)。其計(jì)算式為式(4)。

    (4)

    式中,kche為折算后的單臺(tái)充電設(shè)備每日運(yùn)營成本。

    3 換電站內(nèi)電池充電策略的優(yōu)化方法分析

    換電站對電池充電策略相關(guān)的運(yùn)營成本主要包括了電池充電成本,儲(chǔ)備電池成本和充電設(shè)備成本。

    假設(shè)充電機(jī)的功率為5 kW,電池功率為19.2 kWh,充電策略將一天劃分為每段4小時(shí)的6個(gè)時(shí)段,分別2:00-6:00, 6:00-10:00,10:00-14:00,14:00-18:00,18:00-22:00,22:00-次日2:00。在每個(gè)時(shí)段開始時(shí)將電池統(tǒng)一接入充電裝置,在每個(gè)時(shí)段結(jié)束時(shí)將已充滿的電池統(tǒng)一從充電裝置中移除,故每個(gè)時(shí)段的充電電池?cái)?shù)量即為該時(shí)段開始時(shí)進(jìn)行充電的電池?cái)?shù)量,每個(gè)時(shí)段獲得的新充滿待用電池?cái)?shù)量為上一時(shí)段開始充電的電池?cái)?shù)量,如式(5)。

    (5)

    6個(gè)時(shí)間段的電價(jià)向量e=[0.291 0,0.291 0,1.005 5,1.005 5,0.892 3,1.118 8]kWh。通過換電模型可知一天內(nèi)更換的電池總量為2 353塊,平均每塊電池需要充電12.33 kWh。假設(shè)充電策略為c=[c1,c2,c3,c4,c5,c6],則電量電價(jià)成本為e×c,基本電價(jià)為40.5/30×5×max(c),充電設(shè)備運(yùn)營成本為0.72×max(c)。

    可以看出,構(gòu)建的運(yùn)營成本模型主要存在兩個(gè)非線性因素:充電設(shè)備成本計(jì)算過程中的電池最大充電數(shù)量max(c)和儲(chǔ)備電池成本的迭代計(jì)算過程。在使用算法對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化前,需要首先消除這兩項(xiàng)非線性因素。

    對于非線性變量max(c),通過對充電成本的定性研究可以發(fā)現(xiàn),充電最多的時(shí)刻一定位于電價(jià)最低的時(shí)刻,即max(c)=max(c1,c2),由于c1和c2為換電服務(wù)的低谷時(shí)間段,在這段時(shí)間內(nèi)充滿電池的數(shù)量高于換電服務(wù)需求的電池?cái)?shù)量,故c1和c2的選擇只影響充電設(shè)備成本,而不會(huì)影響充電成本和儲(chǔ)備電池成本。因此,最優(yōu)的充電策略會(huì)讓c1和c2的值相等,且為向量c=[c1,c2,c3,c4,c5,c6]的最大元素,故可令c1=c2,max(c)=c1。

    對于儲(chǔ)備電池成本而言,消除非線性因素的方法是假設(shè)[bf,bc,bn]為一天開始時(shí)換電供應(yīng)商擁有的滿電待用電池、正在充電電池和待充電電池?cái)?shù)量。將[bf,bc,bn]作為待求變量放入充電規(guī)劃模型中,即將規(guī)劃的解由c=[c1,c2,c3,c4,c5,c6]擴(kuò)充為c=[c1,c2,c3,c4,c5,c6,bf,bc,bn]。

    此時(shí)還需對式(2)的約束做線性化操作。

    對BC和BT的線性化操作類似于BF,在此不做過多描述。

    因此,充電策略的規(guī)劃模型為式(6)。

    式中,

    (6)

    4 算例分析

    配送站和換電站中的儲(chǔ)備電池,充電設(shè)備和換電設(shè)備具有不同的使用成本和使用壽命。對各類資源的單價(jià)及維護(hù)費(fèi)用按表2進(jìn)行設(shè)置。

    表2 設(shè)備單價(jià)及維護(hù)費(fèi)參數(shù)

    4.1 未進(jìn)行充電策略優(yōu)化的成本分析

    通過蒙特卡洛方法模擬出的換電分布模型(圖2)作為研究對象,在沒有任何優(yōu)化策略的條件下,可計(jì)算電動(dòng)汽車換電服務(wù)商每天的運(yùn)營成本。

    a) 充電成本

    由于電池總電量為19.2 kWh,假設(shè)充電功率為5 kW,則認(rèn)為單塊電池的充電周期為4小時(shí),因此可將一天分成6個(gè)充電周期,每個(gè)周期內(nèi)充電站將上個(gè)充電周期內(nèi)更換下的待充電池充滿,并將已充滿的電池配送至配送站。充電站在6個(gè)充電周期內(nèi)充的電池?cái)?shù)量,如圖4所示。

    在這樣的充電分布下,充電站每日的電量電價(jià)成本為27 682元/天,折算的基礎(chǔ)電價(jià)為7 924元。

    b) 儲(chǔ)備電池成本

    儲(chǔ)備電池的數(shù)量與充電分布和換電分布均相關(guān),在沒有任何優(yōu)化措施的條件下,每個(gè)充電周期會(huì)將上個(gè)周期更換的待充電池充滿,并將這些電池在下個(gè)充電周期開始時(shí)配送至各配送站。通過24小時(shí)的迭代計(jì)算可求出儲(chǔ)備電池?cái)?shù)量為1 859塊,各個(gè)充電周期內(nèi)的已充滿電池和未充滿電池如圖5所示。由表2得kbattery=2.19,可計(jì)算出儲(chǔ)備電池成本為4 071元。

    圖4 即換即充策略下的充電電池分布

    c) 充電設(shè)備成本

    綜上所述,在沒有任何優(yōu)化策略時(shí),換電站每日運(yùn)營總成本為40 522元。如圖5所示。

    圖5 充電站已充滿電池與未充滿電池分布

    4.2 進(jìn)行充電策略優(yōu)化的成本分析

    對以上模型進(jìn)行線性規(guī)劃,可求得最優(yōu)解為c=[1 177,0,0,0,0,1 176],可以看出此時(shí)充電策略(如圖6)會(huì)偏向電價(jià)較低的時(shí)間段進(jìn)行充電。此時(shí)的儲(chǔ)備電池?cái)?shù)量為2 348塊,換電站內(nèi)3種類型的電池分布如圖6所示。

    圖6 優(yōu)化充電策略后充電站充電策略

    使用優(yōu)化充電策略后,可得換電商各部分成本為:

    電量電價(jià)成本:8 448元;

    基本電價(jià)成本:7 938元;

    充電設(shè)備成本:847元;

    儲(chǔ)備電池成本:5 142元。

    綜上,使用充電策略優(yōu)化后,換電商和充電相關(guān)的運(yùn)營總成本為24 175元。使用充電策略優(yōu)化后的各項(xiàng)運(yùn)營成本與未進(jìn)行充電策略優(yōu)化前的各項(xiàng)運(yùn)營成本對比如表3所示。

    由表3可得,在建立的換電服務(wù)商的運(yùn)營成本模型中,相比即換即充的充電策略,使用優(yōu)化后的充電策略能通過減少充電成本和儲(chǔ)備電池的成本,減少約40%的運(yùn)營成本。如圖7所示。

    表3 充電策略優(yōu)化前后的換電站運(yùn)營成本分析

    圖7 優(yōu)化充電策略后充電站各類電池分布情況

    5 總結(jié)

    本文主要通過蒙特卡洛方法模擬出換電式電動(dòng)汽車在一天內(nèi)的出行分布特征和換電需求分布特征,并建立了換電運(yùn)營商的運(yùn)營成本模型。同時(shí),本文建立了換電運(yùn)營成本與電池充電策略之間的關(guān)系模型,并將其規(guī)約為一個(gè)線性規(guī)劃求解最優(yōu)值的問題。最后,本文使用了整數(shù)線性規(guī)劃算法對充電策略進(jìn)行求解,并與未進(jìn)行優(yōu)化前的成本進(jìn)行比較和分析。可以看出,在使用的算例中,用充電策略優(yōu)化后,換電運(yùn)營商的成本相比未使用充電策略優(yōu)化前減少了約40%。

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