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    一種抑制配網(wǎng)電壓波動的電動汽車有序充放電策略

    2020-06-07 07:39:30陽,段
    關(guān)鍵詞:調(diào)壓充放電電動汽車

    陳 陽,段 偉

    (安徽水利水電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機械與汽車工程學(xué)院,安徽 合肥 231603)

    近年來,電動汽車因其環(huán)保便捷的特性而得到迅速發(fā)展。據(jù)2019年有關(guān)電動汽車產(chǎn)業(yè)報告預(yù)測,5年后全球電動汽車銷售額將達到3萬億元,21世紀中期全球電動汽車銷售量將達到5.59億輛,有可能占據(jù)全球汽車行業(yè)的半壁江山[1]。以美國、歐洲、日本、中國等為首的國家和地區(qū)也相繼頒布了電動汽車行業(yè)的有關(guān)政策法規(guī),大規(guī)模電動汽車投入使用勢在必行。

    電動汽車的大規(guī)模使用雖然給人類生活帶來了便利,但是電動汽車無序接入電網(wǎng)也會給電網(wǎng)質(zhì)量帶來不利影響。例如:大量電動汽車無序充電易出現(xiàn)充電峰值,給電網(wǎng)前期建設(shè)和投資預(yù)估帶來挑戰(zhàn);用戶不分時段只考慮自身需求的無序充電行為會增加電網(wǎng)節(jié)點負荷,導(dǎo)致電網(wǎng)潮流不穩(wěn)定;電動汽車內(nèi)部含有的非線性元件無序接入電網(wǎng),會影響電網(wǎng)的電壓和電流波形質(zhì)量。為了消除電動汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)所帶來的不利影響,需要對接入電網(wǎng)的電動汽車進行有序控制。目前,對于電動汽車并網(wǎng)的控制主要分為以下幾個方面:根據(jù)電網(wǎng)峰谷電價模型對電動汽車充電時刻進行規(guī)劃;根據(jù)電網(wǎng)發(fā)電和負荷水平對電動汽車充放電功率進行優(yōu)化,達到優(yōu)化電網(wǎng)運行的目的;作為能量存儲單元為電網(wǎng)提供輔助服務(wù)。其中,在利用電動汽車提供調(diào)壓輔助服務(wù)時,最主要的方式是將電動汽車等效為傳統(tǒng)發(fā)電機,利用Q-v下垂特性優(yōu)化電網(wǎng)節(jié)點注入的無功功率分配。張智晟等[2]通過分析電動汽車充電器與無功電壓的關(guān)系,提出了一種基于電動汽車充電器的無功調(diào)壓方式;蘇粟等[3]將有功功率與無功功率對電壓的影響結(jié)合起來,提出了一種含有有功功率和無功功率的綜合函數(shù)求解方式。對于電動汽車的調(diào)壓方式,這些研究均沒有考慮低壓配網(wǎng)中線路的特殊性,由于低壓配網(wǎng)線路較短,線路電阻遠遠大于電抗,節(jié)點有功功率的改變對配網(wǎng)電壓的影響更大[4],單純采用Q-v下垂特性調(diào)壓往往不能滿足實際需求,需要尋求新的配網(wǎng)調(diào)壓方式。

    當前,集中式控制和分布式控制作為電壓二次優(yōu)化方式,解決了單純采用下垂控制所帶來的偏差問題。集中式控制有一個中央控制器,處理來自各個區(qū)域的子控制器,通過高速通信線來完成整個電網(wǎng)的調(diào)度過程。與集中式控制需要高帶通、低延遲的通信線路不同,分布式控制在電網(wǎng)結(jié)構(gòu)和電氣參數(shù)發(fā)生變化時仍然能保持不間斷運行,對通信線路建設(shè)的要求比較低,但是建設(shè)成本較高。因此,本策略采用集中式控制中的粒子群算法對電動汽車最優(yōu)充放電功率進行優(yōu)化[5],以降低電壓波動,從而調(diào)節(jié)電網(wǎng)的電壓曲線。

    1 電動汽車行駛特性

    謝小英等[6]研究了電動汽車行駛距離與電動汽車數(shù)量的關(guān)系,從1 000輛電動汽車一天的行駛行為中可以看出,80%的電動汽車行駛距離在120 km以內(nèi),由于行駛距離比較短,在行駛結(jié)束后還有大量的剩余電量,在保證往返電量充足的前提下,采用V2G技術(shù)可以使電動汽車將多余的電能回饋給電網(wǎng)以實現(xiàn)電網(wǎng)能源的高效利用。為了保證電動汽車自身需求得到滿足的同時給配網(wǎng)提供調(diào)壓的輔助服務(wù),對于接在同一地點的電動汽車需要統(tǒng)計以下數(shù)據(jù):①電動汽車的數(shù)量n;②每臺電動汽車電池容量Ci,i=1,2,…,n;③每臺電動汽車的入網(wǎng)時間ti,e和離網(wǎng)時間ti, f;④電動汽車入網(wǎng)時的初始剩余電量SOCi, f和離開時的剩余電量SOCi,e。

    根據(jù)t時刻的統(tǒng)計信息,以同一地點接入的所有電動汽車為單位,每個地點在t時間間隔內(nèi)的可調(diào)度功率計算如下:

    (1)

    通過對每個充電樁的電動汽車在t時刻的統(tǒng)計計算,可以預(yù)算出充電樁在該時刻的可調(diào)度功率值。

    2 用于配網(wǎng)調(diào)壓的有序充放電策略

    電動汽車有序充放電策略的主要目標是減少配網(wǎng)的電壓波動,主要包含兩個階段,配網(wǎng)級預(yù)計算和電動汽車有序調(diào)度。具體操作過程如下:

    (1)配網(wǎng)級預(yù)計算

    將一天(24 h)分為以15 min為間隔的小時間段,在每15 min的小時間段中統(tǒng)計開始時刻配網(wǎng)的電壓幅值與各個節(jié)點的有功出力值,代入目標函數(shù)中求解,得出使當前配網(wǎng)電壓曲線方差最小的各個節(jié)點的最優(yōu)出力值。

    (2)電動汽車有序調(diào)度

    假設(shè)每臺電動汽車充放電功率一定,統(tǒng)計該15 min內(nèi)所有閑置電動汽車數(shù)量,根據(jù)計算得出的各個節(jié)點最優(yōu)出力值,將該時刻所需的每臺電動汽車出力指令發(fā)給每臺電動汽車,這個過程需要考慮電動汽車當前剩余電量及離開時的剩余電量。當接在某節(jié)點上的電動汽車可提供的可調(diào)度功率小于預(yù)算的節(jié)點最優(yōu)出力值時,以實際接入的電動汽車可調(diào)度功率為準,說明此時該節(jié)點出力值的優(yōu)化由于實際電動汽車數(shù)量因素調(diào)節(jié)力度不夠,應(yīng)考慮其他調(diào)壓方式作為補充。當接在某節(jié)點上的電動汽車提供的可調(diào)度功率大于預(yù)算的節(jié)點最優(yōu)出力值時,以預(yù)算的節(jié)點最優(yōu)出力值為準,最終決定電動汽車是否進行充放電操作。

    3 目標函數(shù)及其優(yōu)化求解

    3.1 目標函數(shù)及約束條件

    以配網(wǎng)中電壓方差作為目標函數(shù),目標函數(shù)如下:

    (2)

    根據(jù)酒熹堯[7]的研究可知,在低壓配網(wǎng)中,由于線路阻抗比較大,故各個節(jié)點的有功功率與節(jié)點電壓幅值有如下關(guān)系:

    (3)

    式中:Nij為網(wǎng)絡(luò)的雅克比矩陣中的元素;Uref為各個節(jié)點的參考電壓;ΔPj為各個節(jié)點的電壓波動量。

    約束條件包括節(jié)點電壓上、下限約束和整個網(wǎng)絡(luò)潮流平衡。

    3.2 目標函數(shù)優(yōu)化求解

    由于目標函數(shù)的求解屬于含約束的最值求解問題,可以采用ROSEN梯度投影法對目標函數(shù)進行求解。ROSEN梯度投影法是一種求解帶約束的非線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)方法。在已知一個可行解的前提下,ROSEN算法根據(jù)約束條件求出凸約束集邊界上梯度的投影,得出下一次搜索的方向和步長信息,根據(jù)精度要求直至求出最優(yōu)解。

    采用ROSEN梯度投影法對目標函數(shù)和約束條件進行求解,可以得到目標函數(shù)最優(yōu)解:

    (4)

    式中:Uj和Pj是整個配網(wǎng)上各個節(jié)點的電壓和有功功率信息;Cj為常數(shù)矩陣元素;矩陣H和矩陣K都是通過ROSEN梯度投影法求解得出的相關(guān)系數(shù)矩陣。從最優(yōu)結(jié)果可以看出,為了得到每個節(jié)點的最優(yōu)有功出力值,需要知道每個節(jié)點的電壓和有功功率信息,故采用粒子群算法進行優(yōu)化求解。

    粒子群優(yōu)化算法(PSO)是一種模擬鳥類搜索食物的智能優(yōu)化算法。假設(shè)在一群鳥類中,每只鳥只知道自身的位置和速度,為了尋找到食物,最快的辦法就是找到離食物最近的鳥,這些鳥就是一個個粒子。粒子根據(jù)式(5)對自身的速度和位置進行更新:

    (5)

    圖1 粒子群算法求解過程Fig.1 Particle swarm algorithm

    式中:k為當前迭代次數(shù);c1、c2為學(xué)習(xí)因子;ω為慣性權(quán)重;r1、r2為[0 1]的隨機數(shù)。粒子群算法求解的流程如圖1所示。

    4 仿真驗證

    搭建如圖2所示的配網(wǎng)仿真系統(tǒng)平臺,系統(tǒng)額定電壓為0.4 kV,額定容量為1 MW,具體仿真線路參數(shù)設(shè)置參見文獻[7],潮流計算采用MATPOWER 7.0程序包進行,梯度投影法程序編寫參考文獻[8]。

    圖2 配網(wǎng)仿真平臺Fig.2 Distribution network simulation platform

    電動汽車接在14節(jié)點和20節(jié)點上,假設(shè)每臺電動汽車充放電功率一定,電動汽車數(shù)量也足夠多,電壓曲線時間間隔為15 min。采用所提出的有序控制策略對節(jié)點接入電動汽車進行控制,可以看出電壓曲線波動有明顯改善,電壓曲線如圖3所示。由于可再生能源發(fā)電具有不確定性,導(dǎo)致初始電壓曲線在14節(jié)點之后出現(xiàn)峰值,電壓曲線波動嚴重。通過梯度投影法和粒子群優(yōu)化算法計算得出14節(jié)點和20節(jié)點的電動汽車有功功率增量為0.52 MW和0.02 MW。將計算得出的功率增量疊加到潮流計算中,可以看出電壓曲線由陡峭變得平穩(wěn)。

    以14節(jié)點接入的電動汽車充放電功率為例,其粒子群優(yōu)化算法計算得出的節(jié)點有功功率(標幺值)收斂過程如圖4所示。

    5 結(jié)論

    以調(diào)節(jié)配網(wǎng)電壓曲線波動差最小為目標,采用基于粒子群優(yōu)化算法的集中式控制方法建立了電動汽車有序充放電調(diào)壓模型。仿真結(jié)果表明:采用所提出的電動汽車有序充放電策略,可以減少電壓曲線的波動,提高配網(wǎng)運行的穩(wěn)定性。由于通過電動汽車進行電壓調(diào)節(jié)時,有功功率調(diào)節(jié)對電網(wǎng)電壓的影響更大,但本策略未考慮無功功率對電壓的影響,所以下一步需要考慮有功調(diào)壓與無功調(diào)壓的結(jié)合。

    圖3 電壓調(diào)節(jié)曲線Fig.3 Voltage regulation curve

    圖4 粒子群優(yōu)化算法14節(jié)點功率收斂圖Fig.4 PSO algorithm 14-node power convergence diagram

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