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    電動(dòng)汽車充電成本最優(yōu)方案研究及仿真模擬

    2019-12-24 08:54:59徐磊冬
    青年與社會(huì) 2019年31期
    關(guān)鍵詞:仿真模擬

    摘 要:隨著電動(dòng)汽車推廣速度的加快,作為主要充電設(shè)施之一的充電站有著極其重要的作用。文章基于排隊(duì)理論,研究以不造成擁堵為前提的最小購(gòu)買成本為目標(biāo)的分時(shí)計(jì)價(jià)政策與用戶響應(yīng)度,以及若干儲(chǔ)能電池配置。再用Poisson分布進(jìn)行仿真模擬和檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)模型具有良好的穩(wěn)定性。從意識(shí)形態(tài)滯后、消費(fèi)行為傳統(tǒng)、充電技術(shù)落后、產(chǎn)業(yè)布局信心不足四個(gè)維度進(jìn)行分析,結(jié)合案例和數(shù)據(jù),提出了加大快充技術(shù)的研發(fā),加快儲(chǔ)能電池容量研發(fā)力度,提高儲(chǔ)能電池的安全性,優(yōu)化充電價(jià)格模式等合理建議。

    關(guān)鍵詞:充電站設(shè)計(jì);規(guī)劃模型;排隊(duì)理論;仿真模擬

    一、問題設(shè)定

    文章假設(shè)各等級(jí)充電站均采用快充模式且配有儲(chǔ)能電池。由于一天中充電車輛的時(shí)間分布不均,即在某些時(shí)間段存在充電峰值,可能會(huì)導(dǎo)致以下問題:

    (1)充電功率超過電網(wǎng)實(shí)際負(fù)荷量,對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定性造成影響;

    (2)峰值期間充電車輛過多充電樁不夠分配,造成排隊(duì)和擁堵;而谷時(shí)段會(huì)出現(xiàn)設(shè)備閑置;

    (3)充電峰值期間與工業(yè)用電峰時(shí)段部分重合,購(gòu)電價(jià)格較高。

    電池更換是最為便捷的充電方式,每塊儲(chǔ)能電池的容量在60kwh左右,電池更換的速度在5分鐘左右,非常接近傳統(tǒng)的加油站加油。如果可接受的初始造假足夠高,備用儲(chǔ)能電池的數(shù)量足夠多,運(yùn)營(yíng)方可以選擇23:00~7:00共8各小時(shí)享受夜間打折電價(jià),用以對(duì)日間前來充電的車輛更換電池,且由于電池更換速度較快,基本不會(huì)造成排隊(duì)和擁堵。如果充電站配備的儲(chǔ)能電池?cái)?shù)量有限,可以考慮在充電車輛數(shù)小于充電樁數(shù)量時(shí),用多余的充電接口對(duì)儲(chǔ)能電池進(jìn)行快充;在充電車輛數(shù)大于充電樁數(shù)量時(shí),用儲(chǔ)能電池對(duì)排隊(duì)車輛充電換電。這種方案可以更多的利用較低時(shí)段的電價(jià),并且可以極大的避免排隊(duì)和擁堵現(xiàn)象。

    從運(yùn)營(yíng)管理角度看,穩(wěn)定的規(guī)模化客流更有利于充電站健康發(fā)展和工業(yè)電網(wǎng)的安全;從服務(wù)管理角度看,由需求波動(dòng)造成的容量過?;虿蛔?,不僅會(huì)加大購(gòu)買工業(yè)用電的成本,還會(huì)影響服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。為此,可以分析影響電動(dòng)汽車充電行為的因素,調(diào)節(jié)分時(shí)充電價(jià)格調(diào)節(jié)充電峰值,實(shí)現(xiàn)更合理的分時(shí)價(jià)格配置;基于工業(yè)分時(shí)電價(jià),合理利用儲(chǔ)能電池,實(shí)現(xiàn)電能使用上的“移峰填谷”,最終達(dá)到充電站工業(yè)用電成本最小化。

    二、分時(shí)電價(jià)政策下的用戶充電時(shí)間選擇

    (一)客觀用戶充電時(shí)間選擇

    在此模型中,僅考慮充電用戶數(shù)量隨時(shí)間變化關(guān)系以及分時(shí)電價(jià)政策影響下的購(gòu)電成本變化。假設(shè)充電樁數(shù)量足夠多,用戶到達(dá)充電站時(shí)間等于充電起始時(shí)間,即不考慮排隊(duì)造成的充電時(shí)間延遲對(duì)實(shí)際充電時(shí)刻的電價(jià)造成的影響。

    在未實(shí)施電價(jià)引導(dǎo)政策的情況下,用戶充電時(shí)間的選擇主要受出行習(xí)慣和生活規(guī)律的影響。由于充電站尚未廣泛普及,類似的,根據(jù)加油站日吞吐數(shù)據(jù),擬合出車輛在不同時(shí)刻到達(dá)加油站的概率分布密度曲線基本符合正態(tài)分布。由此得出在不受控制的情況下車主開始充電時(shí)刻ts的概率分布密度:

    其中μ=17.5,σ=3.4,表示概率分布密度曲線在5:30pm達(dá)到峰值,在5:30am達(dá)到谷值,并且是一個(gè)以24為周期的周期函數(shù)。

    由于充電時(shí)間to為定值30分鐘,我們不妨假設(shè)將連續(xù)的車輛充電曲線,以充電時(shí)間tc為間隔進(jìn)行離散化,則一個(gè)周期24小時(shí)分為48個(gè)時(shí)間段,車輛均在時(shí)間段間隔時(shí)刻到達(dá)或離開充電站。則離散模式下每個(gè)時(shí)間段到達(dá)充電站的車輛概率密度為

    其中i=1,2K 48為事件段編號(hào),ti為第i個(gè)時(shí)間段的起始時(shí)間,且各時(shí)間段到達(dá)充電站的概率密度車輛數(shù)滿足

    若充電站每天的實(shí)際負(fù)荷為L(zhǎng),則第i個(gè)時(shí)間段到達(dá)的充電車輛數(shù)li=LPi.

    定義

    時(shí)間段屬于峰時(shí)期}

    時(shí)間段屬于平時(shí)期}

    時(shí)間段屬于谷時(shí)期}

    已知快充模式下每人充電量為Wo峰平谷三個(gè)時(shí)期的電價(jià)分別為rp ,rF ,rV ,此時(shí)購(gòu)買一般工業(yè)用電的成本為:

    (二)分時(shí)電價(jià)政策下的用戶充電時(shí)間選擇

    在新的分時(shí)電價(jià)政策下,原來在電價(jià)高峰時(shí)段充電的用戶中,有α1比例的用戶選擇在平時(shí)段充電,有α2比例的用戶選擇谷時(shí)段,其余比例為1-α1- α2的用戶不受電價(jià)引導(dǎo)影響;原來在電價(jià)平時(shí)段充電的用戶中,有β比例的用戶選擇在谷時(shí)段充電,其余比例為1-β的用戶不受電價(jià)引導(dǎo)影響;原來在電價(jià)谷時(shí)段充電的用戶完全不受電價(jià)政策影響。稱α1,α2,β為調(diào)節(jié)系數(shù),是由各時(shí)段價(jià)格調(diào)整幅度決定的。為了簡(jiǎn)化模型,不妨假設(shè)α1= α2=β,稱為用戶對(duì)分時(shí)電價(jià)政策的響應(yīng)系數(shù)。

    若用戶不受電價(jià)政策影響,選擇開始充電的時(shí)刻仍按照上述隨機(jī)充電分布規(guī)律fts分布,而對(duì)于其他選擇改變充電時(shí)段的用戶,假設(shè)其開始充電時(shí)刻為該用戶可以享受其所選擇的分段電價(jià)的任意時(shí)刻。離散模式下的峰平谷時(shí)段到達(dá)充電站的車輛概率分別為

    在新的概率分布下,第個(gè)時(shí)間段到達(dá)的充電車輛數(shù)。購(gòu)買工業(yè)用電總成本

    (三)模型求解

    不妨以二級(jí)充電站為例,若此充電站滿負(fù)荷,即其實(shí)際負(fù)荷等于服務(wù)能力,根據(jù)上述函數(shù),用matlab進(jìn)行編程求解。

    可以看出,合理的分時(shí)計(jì)價(jià)政策對(duì)用戶充電時(shí)間會(huì)起到很好的調(diào)節(jié)作用。當(dāng)當(dāng)用戶對(duì)電價(jià)政策的響應(yīng)系數(shù)較小時(shí),用戶充電曲線在符合原充電曲線走勢(shì)的基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)節(jié),響應(yīng)系數(shù)越高,調(diào)節(jié)程度越大,理論購(gòu)電成本越低。

    三、儲(chǔ)能電池調(diào)節(jié)下的移峰填谷

    (一)模型建立

    充電站配置有一定容量的儲(chǔ)能電池,可以將用電谷時(shí)段的電能儲(chǔ)存起來,在用電峰時(shí)期再使用。不妨設(shè)二級(jí)充電站有n個(gè)輸出接口,備有m個(gè)儲(chǔ)能電池。則

    其中l(wèi)i*為經(jīng)過價(jià)格調(diào)整后第i個(gè)時(shí)間段到達(dá)的充電車輛數(shù)。

    即夜間籌備的儲(chǔ)能電池不足以對(duì)白天所有排隊(duì)車輛充電,否則研究沒有意義。

    設(shè)等待車輛數(shù)為N(N∈?),充滿電的儲(chǔ)能電池?cái)?shù)為M(M∈?),該模型要研究該充電站配備多少儲(chǔ)能電池,以購(gòu)電費(fèi)用降低為前提,使得車輛排隊(duì)等待總時(shí)間較少?;谂抨?duì)理論,對(duì)于每個(gè)時(shí)間段采用如下流程操作:

    (1)若該時(shí)段車輛數(shù)大于充電接口數(shù),理論存在等待車輛,用儲(chǔ)能電池對(duì)等待車輛充電

    ①若儲(chǔ)能電池?cái)?shù)大于等待車輛數(shù),排隊(duì)數(shù)為0,電池?cái)?shù)減少;

    ②若儲(chǔ)能電池?cái)?shù)小于等待車輛數(shù),電池?cái)?shù)減少為0,其余車輛進(jìn)入排隊(duì)隊(duì)列

    (2)若該時(shí)段車輛數(shù)小于充電接口數(shù),理論存在充電樁空余

    ①對(duì)于電價(jià)高峰時(shí)段:

    等待車輛數(shù)為0;其余充電接口閑置;優(yōu)先使用蓄電池對(duì)車輛充電;

    ②對(duì)于電價(jià)平谷時(shí)段:

    等待車輛數(shù)為0;其余充電接口對(duì)閑置儲(chǔ)能電池充電;

    (二)模型求解

    根據(jù)以上流程利用matlab編程進(jìn)行仿真模擬,研究不同響應(yīng)系數(shù),不同充充電接口數(shù)量,不同儲(chǔ)能電池配備數(shù)量下的用戶排隊(duì)相對(duì)總量與購(gòu)電成本之間的關(guān)系,得到如下結(jié)果。

    (1)充電樁數(shù)量越多,充電站擁擠度越小,即總排隊(duì)量越小。一般情況下二級(jí)充電站的充電接口數(shù)為10。

    (2)在充電接口數(shù)為10的情況下模擬蓄電池?cái)?shù)量和購(gòu)電成本的關(guān)系。一般來說,儲(chǔ)能電池?cái)?shù)量越多,購(gòu)電成本越低。

    (三)模型檢驗(yàn)與仿真模擬

    模型通過將連續(xù)的充電函數(shù)曲線以充電時(shí)間為間隔離散化的方法,得到上述結(jié)果,可以認(rèn)為,當(dāng)分時(shí)電價(jià)政策對(duì)充電時(shí)段選擇的調(diào)節(jié)系數(shù)均為0.1,且二級(jí)充電站配有十個(gè)儲(chǔ)能電池的情況下,能夠有效的緩解擁堵,降低用戶排隊(duì)時(shí)間,并能夠有點(diǎn)的降低購(gòu)電成本。下面我們對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行連續(xù)的仿真模擬,驗(yàn)證結(jié)果的可靠性。

    定義0-1向量

    表示充電站內(nèi)10個(gè)充電接口的使用情況,若ai=0則該接口閑置,若ai=1則該接口正在使用中并進(jìn)行計(jì)價(jià),并由1*10的向量b記錄已其使用時(shí)間。

    根據(jù)排隊(duì)理論,單位時(shí)間到達(dá)充電站的顧客數(shù)X可以看作泊松流,即X : P(λ) ,在任意隨機(jī)生成的時(shí)間間隔(0,t)內(nèi),到達(dá)的用戶數(shù)量服從參數(shù)為λt的泊松分布,其概率分布為

    其中λt為泊松流的強(qiáng)度,由該時(shí)刻充電曲線的概率分布密度決定。用戶到達(dá)后,若向量a中存在某一項(xiàng)為0,則待充電用戶隨機(jī)選取任意接口充電;若a所有項(xiàng)均為1,則用戶進(jìn)入排隊(duì)等待期并開始計(jì)時(shí)。仿真模擬后得到的購(gòu)買成本最低與模型結(jié)果差距在5%以內(nèi),且沒有造成大規(guī)模排隊(duì)和擁堵,認(rèn)為模型是有效的。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 姜啟源.數(shù)學(xué)模型[M].北京:高等教育出版社,2017.

    [2] 葛少云,黃镠,劉洪.電動(dòng)汽車有序充電的峰谷電價(jià)時(shí)段優(yōu)化[J].2012,40(10):1-5.

    [3] 肖波.電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃研究[DB/OL].中國(guó)知網(wǎng),2018-02-07.

    [4] 徐智威,胡澤春,宋永華.[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2014.

    作者簡(jiǎn)介:徐磊冬(1994- ),女,漢族,黑龍江人,西南大學(xué)附屬中學(xué)校。

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