面向微網(wǎng)運營商的電動汽車參與需求側(cè)響應(yīng)調(diào)控策略

洪萊 陳曉宇

摘要：隨著目前經(jīng)濟的發(fā)展，需求側(cè)響應(yīng)已成為協(xié)調(diào)系統(tǒng)平衡的重要方式。而電動汽車作為一種新型交通工具，鼓勵電動汽車參與需求側(cè)響應(yīng)可以提高用戶的響應(yīng)水平，并且在一定程度上保證系統(tǒng)穩(wěn)定運行。因此本文主要是從微網(wǎng)運營商的角度分析，并且綜合考慮可再生能源和負荷不確定條件的影響，對電動汽車參與需求側(cè)響應(yīng)踐行合理的調(diào)控，并且通過調(diào)控的方式來降低運行成本。

關(guān)鍵詞：微網(wǎng)、電動汽車、需求響應(yīng)

一、引言

隨著目前保護環(huán)境政策的深入人心，在生產(chǎn)生活中人們傾向于使用可再生資源。并且在目前我國能源應(yīng)用過程中，可再生資源的應(yīng)用頻率比較高，在未來發(fā)展過程中可再生能源的應(yīng)用可能會變得更廣泛。而需求側(cè)響應(yīng)可以實現(xiàn)系統(tǒng)之間的互動，并且可以解決電力系統(tǒng)存在的問題，但目前發(fā)展過程中電動汽車在節(jié)能減排方面具有重大的貢獻，因此受到了許多地區(qū)的推廣。然而電動汽車作為一種特殊復(fù)合在運營過程中存在著眾多問題，因此為了促進電動汽車整個系統(tǒng)的發(fā)展需要是及參與需求側(cè)響應(yīng)調(diào)控，以此保證其穩(wěn)定發(fā)展。

二、傳統(tǒng)微網(wǎng)調(diào)控模型

1、目標函數(shù)

在目前社會發(fā)展過程中，由于市場的激烈作用。因此微網(wǎng)運營商在運營過程中，會以縮小運營成本為目標，并且在系統(tǒng)的也會對各類型分布式的電源進行合理的調(diào)控。因此傳統(tǒng)的調(diào)控模型函數(shù)可以表示為以下方程式：

這一方程式中既體現(xiàn)了分布式電源的發(fā)電成本又體現(xiàn)出了在某一時段的發(fā)電量，同時在這個方程式中也將停電損失納入公示范圍內(nèi)。

2、約束條件

在約束條件過程中，最重要的為平衡約束。平衡約束的具體方程式如下

其中，體現(xiàn)出了電源的處理以及切點處的切負荷量。其次，線路潮流約束也屬于約束條件之一，線路潮流約束的方程式如下，在這一方程式中也體現(xiàn)出了線路的最大載流量。

三、電動汽車參與需求側(cè)響應(yīng)調(diào)控模型

1、目標函數(shù)

為了得出具體的目標函數(shù)，本文主要是通過假設(shè)參與需求側(cè)響應(yīng)項目。并且運營商是通過支付電動汽車容量和電費收取的方式，來對不同電動汽車充電進行調(diào)控。通過這一方式的應(yīng)用也在一定程度上降低了運營成本，給運營商帶來了最大程度的收益，并且通常情況下微網(wǎng)運營商的成本主要為公式所示。

根據(jù)運算公式表明為網(wǎng)運營商的運營成本不僅包括支付的集成商容量，而且還包括電費以及應(yīng)用過程中的電源發(fā)電成本和可再生電源用電成本以及停電費用等。這些因素都在一定程度上影響著微網(wǎng)運營商的運營成本。

2、約束條件

在探討電動汽車參與需求側(cè)響應(yīng)調(diào)控模式中，約束條件是通過對各節(jié)點處的電量平衡約束來計算出來的，同時可以根據(jù)具體的計算公式來訪用出具體的影響因素。

其次，電動汽車充電站的電量和剩余可充的容量也會在一定程度上產(chǎn)生約束條件，電動汽車充電站的電量狀態(tài)和剩余容量會隨著電動汽車放電的變化而發(fā)生一定程度上的變化，通常情況下，充電站會對即將離開的電動汽車進行及時的充電，以此保證電動汽車的電量穩(wěn)定。通過具體的運算公式，可以得出在情景s中電動汽車充電站在具體時刻地所產(chǎn)生的放電狀態(tài)。同時通過參考運算公式也可以分析出眾多因素對約束條件的影響。

四、算例分析

1、算力系統(tǒng)

為了保證研究的真實可靠，本文主要是以某智能源區(qū)為例，在選擇的參考例子中包括相同的分布式電源以及三個復(fù)核節(jié)點和可再生分布電源。為了使模型驗證的有效性，具體的系統(tǒng)配置如下圖

并且傳統(tǒng)模式下分布式電源的爬坡也限制在相應(yīng)的范圍內(nèi)，這種模式下的發(fā)電功率比較大，同時電動汽車充電站的停車容量也多達兩百兩。根據(jù)相用的數(shù)據(jù)可推測出每輛電動汽車的電池容量為25千瓦左右。同時電動汽車的放電效率為98%。因此在進入停車場時剩余電量在35%左右，而通過停車場的作用，在離開時電量可高達95%左右。

此外，為了保正對成本分析的合理性，本文也通過對棄風(fēng)棄光和切負荷損失成本的假設(shè)來進行合理的分析傳統(tǒng)分布式緊急發(fā)電成本在1.45元左右。而集成商可以在中間獲利0.145元。也可已在提供G2V為備用時實現(xiàn)充電免費，而在提供服務(wù)中，微網(wǎng)運營商也會向集成商支付0.1元。

2、確定性模型下的調(diào)控結(jié)果

為了保證調(diào)控結(jié)果的真實性，本文也通過在確定性模型下來進行調(diào)控，因此保證調(diào)控結(jié)果的穩(wěn)定性具體情況。為了在不同需求想用機制下穩(wěn)定運行，主要是對電動汽車參與需求側(cè)響應(yīng)后所產(chǎn)生的運營成本進行計算，通過對成本的計算來研究。電動汽車在不同需求響應(yīng)機制的情況下所應(yīng)該采取的調(diào)控策略。第一種策略表現(xiàn)為電動自行車不參與DR，而第二種策略則表現(xiàn)為電動車在參與一定時間的DR電動車充電站，可以根據(jù)時間的情況來對充電時間進行合理的安排，進而降低電費，通過合理安排的方式也可以中和電網(wǎng)負荷的需求。

運營商也可以根據(jù)充電站的具體充電模式來調(diào)整傳統(tǒng)分布式電源通過合理調(diào)整分布式電源出力的方式來盡可能的降低運行成本。

3、隨機模型下的調(diào)控結(jié)果

在隨機模型調(diào)控下為了得出具體的結(jié)果，本文是通過調(diào)查停車場利用率對結(jié)果的影響來展開的。停車場的利用率主要表示為停車場中可以應(yīng)用的電動汽車數(shù)量，并且停車場利用率也會在一定程度上影響電動汽車提供備用容量，由于城市運營中的功能區(qū)不同，因此，不同區(qū)域之間的運營狀態(tài)不同。

本文主要是對三個區(qū)域進行重點研究，并且通過研究對停車場利用率的研究來反映出電動汽車充電站備用容量變化。

五、總結(jié)語

在電動汽車運營過程中，為了保證運營的有效性，應(yīng)該對電動汽車參與需求響應(yīng)機制進行合理的調(diào)控。通過調(diào)控的方式來保證電動汽車充電站的整體收益，同時保證微網(wǎng)運營商的最大利益。為了保證調(diào)控結(jié)果的準確性，本文主要是通過算例仿真的方式和對不同停車場利用率分析的方式來盡可能的降低運營成本保證微網(wǎng)運營商的收益。

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