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    基于峰谷電價(jià)的多微網(wǎng)協(xié)調(diào)控制方法研究

    2020-08-31 14:53:17于文萍羅敏吳婕萍
    價(jià)值工程 2020年23期
    關(guān)鍵詞:協(xié)調(diào)控制電動(dòng)汽車

    于文萍 羅敏 吳婕萍

    摘要:針對(duì)電動(dòng)汽車的無序充電讓多微網(wǎng)負(fù)荷增加,導(dǎo)致其供電不穩(wěn)定的問題,本文將峰谷電價(jià)引入含電動(dòng)汽車的多微網(wǎng)協(xié)調(diào)控制中,使電動(dòng)汽車根據(jù)電價(jià)信息有序充放電,達(dá)到削峰填谷的效果。該方法不僅實(shí)現(xiàn)了各子微網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行,還與外部電網(wǎng)進(jìn)行了合理有效的功率交互。最后,通過仿真驗(yàn)證所提控制策略的正確性和有效性。

    Abstract: The disorderly charging of electric vehicles increases the load of multi-microgrid, which leads to the problem of unstable power supply. Therefore, this paper introduces peak-valley price into the coordinated control strategy of multi-microgrid with electric vehicles. According to the electricity price information, electric vehicles can orderly charge and discharge to achieve the effect of peak filling. This method not only realizes the stable operation of each sub-microgrid, but also achieves reasonable and effective power interaction with the external power grid. Finally, the correctness and effectiveness of the proposed control strategy are verified by simulation.

    關(guān)鍵詞:峰谷電價(jià);電動(dòng)汽車;多微網(wǎng);協(xié)調(diào)控制

    Key words: peak-valley price;electric vehicles;multi-microgrid;coordinated control

    中圖分類號(hào):TM714? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1006-4311(2020)23-0198-02

    0? 引言

    隨著新能源技術(shù)不斷的提升與成熟,使得其可作為分布式電源加入微電網(wǎng),而兩個(gè)以上的相鄰微電網(wǎng)組成多微網(wǎng)系統(tǒng)[1]。分布式電源的波動(dòng)性與間歇性讓多微網(wǎng)的協(xié)調(diào)控制比單微網(wǎng)更加復(fù)雜,加入電動(dòng)汽車(Electric Vehicle,EV)后還需考慮其帶給多微網(wǎng)的影響以及對(duì)大電網(wǎng)的沖擊等問題。而多微網(wǎng)可以使多種分布式能源實(shí)現(xiàn)互補(bǔ),提高供電的可靠性和電能質(zhì)量,為智能電網(wǎng)和新能源的充分利用奠定了基礎(chǔ)。因此,多微網(wǎng)相關(guān)技術(shù)的研究具有必要性。

    EV加入微電網(wǎng)可作為雙重角色:充電時(shí)作為負(fù)荷,放電時(shí)作為電源,但EV的無序充放電行為無疑增加了多微網(wǎng)的供電不穩(wěn)定性,因此將EV進(jìn)行有序充放電尤為必要。文獻(xiàn)[2]將EV加入微網(wǎng),建立起EV無序與有序充電策略和神經(jīng)型膜計(jì)算模型,降低了微網(wǎng)并網(wǎng)公共連接點(diǎn)電壓波動(dòng)影響。而峰谷電價(jià)將一天24小時(shí)分成三段:7-11h、19-23h為高峰段,11-19h為平時(shí)段,23-7h為低谷段,通過拉開高峰和低谷段電價(jià)差的方式,鼓勵(lì)居民分時(shí)分段用電,以緩解高峰用電量。文獻(xiàn)[3]根據(jù)EV行駛特性,建立了峰谷電價(jià)有序充放電模型,通過引導(dǎo)EV有序充放電減少了負(fù)荷高峰段的供電負(fù)擔(dān)。綜上,本文為實(shí)現(xiàn)含電動(dòng)汽車的多微網(wǎng)協(xié)調(diào)控制,提出了一種基于峰谷電價(jià)的多微網(wǎng)協(xié)調(diào)控制方法,即采用峰谷電價(jià)和電動(dòng)汽車的有序充放電來達(dá)到削峰填谷的效果,實(shí)現(xiàn)多微網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

    1? 基于峰谷電價(jià)的多微網(wǎng)協(xié)調(diào)控制方法

    1.1 基于峰谷電價(jià)的子微網(wǎng)協(xié)調(diào)控制策略

    在該策略中,首先計(jì)算出各子微網(wǎng)的功率差額,得到總發(fā)電量與用電量,然后根據(jù)峰谷電價(jià)做出相應(yīng)的調(diào)度措施,分為以下三種情況。

    在電價(jià)高峰時(shí):①首先判斷各子微網(wǎng)的功率差額大小(即?駐Pi),若?駐Pi=0即平衡。②若?駐Pi >0,首先讓儲(chǔ)能裝置充至上限,若功率缺額還大于零就逐步切除微型燃?xì)廨啓C(jī)(Micro Turbines,MT),切MT后若功率缺額還大于零,則向多微網(wǎng)發(fā)出多電信號(hào)。③若?駐Pi<0,先讓EV賣電至下限,若功率缺額還小于零就讓MT逐步發(fā)電來滿足,若MT滿發(fā)后功率缺額還小于零就讓蓄電池放電至下限,最后再向多微網(wǎng)發(fā)出缺電信號(hào)。

    在電價(jià)一般時(shí):①首先判斷?駐Pi大小,若?駐Pi=0就平衡。②若?駐Pi>0,重復(fù)高峰時(shí)?駐Pi>0的步驟。③當(dāng)?駐Pi<0時(shí),先讓MT逐步發(fā)電來滿足,如果還小于零就讓蓄電池放電至下限,最后再向多微網(wǎng)發(fā)出缺電信號(hào)。

    在電價(jià)低谷時(shí):①首先判斷?駐Pi大小,若?駐Pi=0就平衡。②若?駐Pi>0,先讓EV充電至滿,隨后還有多余的電就讓蓄電池充電至滿,若?駐Pi=0就平衡,若不等于零就慢慢切除MT,最后向多微網(wǎng)發(fā)出多電信號(hào)。③當(dāng)若?駐Pi<0時(shí),先讓蓄電池放電至下限,若?駐Pi=0就平衡,若不等于零則讓MT逐步滿發(fā),最后若還缺電就向多微網(wǎng)發(fā)出缺電信號(hào)。

    1.2 基于峰谷電價(jià)的多微網(wǎng)協(xié)調(diào)控制策略

    在該策略中,首先判斷各子微電網(wǎng)的功率缺額,選擇三個(gè)模式:①各子微網(wǎng)發(fā)電量均大于用電量(即?駐P>0)。②各子微網(wǎng)發(fā)電量均小于用電量(即?駐P<0);此時(shí)各子微網(wǎng)先根據(jù)電價(jià)信息對(duì)應(yīng)參與內(nèi)部調(diào)控,調(diào)控不成功再向大電網(wǎng)并網(wǎng)。③兩子微網(wǎng)功率缺額剛好相反,先進(jìn)行兩子微網(wǎng)的功率缺額比較,再根據(jù)電價(jià)信息選擇不同操作。

    當(dāng)?駐P>0時(shí):①電價(jià)高峰時(shí),先讓蓄電池充電至上限,若?駐P≠0則切除MT,再與大電網(wǎng)并網(wǎng)賣電。②電價(jià)一般時(shí),執(zhí)行電價(jià)高峰時(shí)的步驟。③電價(jià)低谷時(shí),先讓EV充電至滿,再讓蓄電池充電至滿,若?駐P≠0則切除MT,最后再與大電網(wǎng)并網(wǎng)賣電。

    當(dāng)?駐P<0時(shí):①電價(jià)高峰時(shí),先讓EV放電,再讓MT發(fā)電至上限、蓄電池放電至下限,最后再與大電網(wǎng)進(jìn)行交互。②電價(jià)一般時(shí),先讓MT發(fā)電至上限,若?駐P≠0則讓蓄電池放電至下限,最后與大電網(wǎng)并網(wǎng)。③低谷時(shí),先讓蓄電池放電至下限,若?駐P≠0則讓MT發(fā)電至滿,最后再與大電網(wǎng)進(jìn)行功率交互。

    當(dāng)兩子微網(wǎng)功率缺額一大一小時(shí):①當(dāng)?駐Pi(子微網(wǎng)i功率過剩)和?駐Pj(子微網(wǎng)j功率不足)絕對(duì)值相等時(shí),?駐Pj向?駐Pi買電至?駐Pj=0;②當(dāng)?駐Pi<|?駐Pj|時(shí),高峰時(shí)優(yōu)先讓EV放電,再向?駐Pi買電,最后向大電網(wǎng)買電;電價(jià)一般時(shí)直接進(jìn)行子微網(wǎng)內(nèi)部調(diào)控;低谷時(shí)優(yōu)先向?駐Pi買電,再與大電網(wǎng)交互,最后進(jìn)行子微網(wǎng)內(nèi)部調(diào)控。③當(dāng)?駐Pi>|?駐Pj|時(shí),子微網(wǎng)j的功率缺額由子微網(wǎng)i承擔(dān),后續(xù)多余電量在電價(jià)高峰時(shí)賣與大電網(wǎng);電價(jià)一般時(shí)進(jìn)行子微網(wǎng)內(nèi)部調(diào)控;電價(jià)低谷時(shí),先進(jìn)行子微網(wǎng)內(nèi)部調(diào)控,最后再與大電網(wǎng)進(jìn)行交互。

    2? 基于峰谷電價(jià)的多微網(wǎng)協(xié)調(diào)控制仿真

    如圖1所示為多微網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意圖,多微網(wǎng)經(jīng)過變壓器與大電網(wǎng)相連,兩個(gè)子微網(wǎng)以并聯(lián)的形式連接。其中包括:微型燃?xì)廨啓C(jī)MT1、MT2,蓄電池SOC1、SOC2,電動(dòng)汽車EV1、EV2,負(fù)荷L1、L2,光伏發(fā)電PV和風(fēng)力發(fā)電WT。

    如圖2-圖5所示,在1-6h時(shí),子微網(wǎng)1有多余電量而子微網(wǎng)2缺電,此時(shí)電價(jià)不高因此不考慮EV放電,由子微網(wǎng)1向子微網(wǎng)2供電;在7-11h時(shí),子微網(wǎng)1和子微網(wǎng)2均缺電且處于高峰時(shí)段,此時(shí)優(yōu)先考慮EV放電,各子微網(wǎng)進(jìn)行內(nèi)部調(diào)控,沒有與大電網(wǎng)交互。在18-21h時(shí),各子微網(wǎng)均缺電且處于電價(jià)高峰段,EV此時(shí)儲(chǔ)量不足因此考慮由MT發(fā)電和蓄電池放電,子微網(wǎng)2因內(nèi)部調(diào)控不足最后向大電網(wǎng)買電。子微網(wǎng)1和子微網(wǎng)2在1-6時(shí)和22點(diǎn)進(jìn)行功率交互來協(xié)調(diào)控制以滿足功率平衡和頻率的穩(wěn)定。

    3? 結(jié)束語

    因分布式電源風(fēng)力和光伏具有隨機(jī)性和波動(dòng)性,負(fù)荷容易出現(xiàn)用電高峰,多微網(wǎng)供電復(fù)雜,嚴(yán)重時(shí)可能導(dǎo)致電網(wǎng)癱瘓,而電動(dòng)汽車的加入更容易導(dǎo)致峰上加峰。因此,本文提出了基于峰谷電價(jià)的含電動(dòng)汽車的多微網(wǎng)協(xié)調(diào)控制策略。該策略可使電動(dòng)汽車有序充放電,以此來保證多微網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

    參考文獻(xiàn):

    [1]許志榮,楊蘋,趙卓立,等.中國多微網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)展分析[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2016,40(17):224-231.

    [2]Wang Tao, Wang Jun, Ming Jun, et al. Application of Neural-Like P Systems With State Values for Power Coordination of Photovoltaic/Battery Microgrids[J]. IEEE Access, 2018, 6:46630-46642.

    [3]王璟,王利利,郭勇,等.計(jì)及電動(dòng)汽車的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2016,44(17):111-117.

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