考慮電動汽車響應(yīng)的光儲微電網(wǎng)儲能優(yōu)化配置概述

錢霄杰

摘 要 鑒于化石能源污染日益嚴重，電動汽車受到其節(jié)能效果的影響。近年來，電動汽車的數(shù)量每年迅速增加，電動汽車充電不當(dāng)可能對電網(wǎng)產(chǎn)生負面影響，導(dǎo)致停電等，甚至對電力系統(tǒng)的安全運行造成很大的安全風(fēng)險。

關(guān)鍵詞 汽車響應(yīng);光儲微電網(wǎng);優(yōu)化配置

1現(xiàn)狀

電動汽車（electricvehicles，EV）電池具有響應(yīng)速度快、調(diào)節(jié)迅速等優(yōu)點，可為電網(wǎng)調(diào)頻輔助服務(wù)提供有利條件。通過電動汽車與電網(wǎng)互動（vehicletogrid，V2G），將處于停駛狀態(tài)的電動汽車作為分布式可移動儲能單元，通過合理的控制，實現(xiàn)與電網(wǎng)能量和信息的雙向交互。電動汽車不但可以從電網(wǎng)中獲取能量，而且能在滿足用戶出行條件下，將剩余可控能量回饋到電網(wǎng)，為系統(tǒng)提供輔助服務(wù)。相對于電動汽車單向有序充電研究，電動汽車參與AGC是基于V2G框架的能量流雙向管理?？紤]儲能資源快速響應(yīng)的特點，提出了儲能系統(tǒng)參與AGC的策略。根據(jù)電動汽車快速響應(yīng)特性和能量約束條件，提出按電動汽車電池荷電狀態(tài)比例分配調(diào)節(jié)功率的AGC策略?？紤]電動汽車用戶期望和隨機調(diào)度，提出一種電動汽車參與AGC的調(diào)度策略。提出了一種基于調(diào)頻容量和期望V2G功率的調(diào)頻控制策略，滿足電動汽車充電和電網(wǎng)調(diào)節(jié)需求。然而，這些研究是基于區(qū)域互聯(lián)的等效電力系統(tǒng)模型，未涉及系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型，因而無法討論電動汽車參與AGC對系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗的影響[1]。

2電動汽車參與AGC框架

電力系統(tǒng)保持供需瞬時平衡是維持系統(tǒng)穩(wěn)定運行的關(guān)鍵。由于負荷的隨機擾動，加上間歇性可再生能源并網(wǎng)，導(dǎo)致電力系統(tǒng)供需匹配變得更加困難，因而傳統(tǒng)機組因調(diào)節(jié)緩慢難以滿足調(diào)節(jié)需求。電動汽車作為一種新型的儲能單元，可參與AGC控制，削減傳統(tǒng)發(fā)電機組的調(diào)節(jié)壓力。電動汽車將實時充放電功率、荷電狀態(tài)（State Of Charge，SOC）等信息上傳至所在節(jié)點EV集群控制中心;各節(jié)點集群控制中心整合所管轄電動汽車，計算總的可調(diào)容量，并上傳至調(diào)度中心。根據(jù)系統(tǒng)運行狀態(tài)，調(diào)度中心計算實時的區(qū)域調(diào)節(jié)需求PARR，t，并將調(diào)節(jié)任務(wù)下發(fā)至電動汽車集群控制中心。各節(jié)點集群控制中心按照調(diào)度中心下發(fā)的調(diào)節(jié)任務(wù)，通過V2G控制，調(diào)整各電動汽車充放電功率[2]。

3網(wǎng)絡(luò)的耦合原則

①臨近性原則。含充電樁/站的路網(wǎng)節(jié)點優(yōu)先與距自身地理距離最近的電網(wǎng)節(jié)點進行耦合。②有限性原則。一個電網(wǎng)節(jié)點能夠耦合的路網(wǎng)節(jié)點數(shù)量有限，若某路網(wǎng)節(jié)點耦合后導(dǎo)致電網(wǎng)節(jié)點負荷超出自身容量限制，則為該路網(wǎng)節(jié)點另尋距離接近且滿足有限性原則的電網(wǎng)節(jié)點進行耦合。③主次性原則。建立耦合網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點及節(jié)點間連接關(guān)系時應(yīng)以電網(wǎng)拓撲為主要依據(jù)，路網(wǎng)內(nèi)所屬充電負荷最終應(yīng)被歸算為電網(wǎng)節(jié)點的充電負荷。

4微電網(wǎng)運營方式

本文包含獨立于運營公司和最終用戶充當(dāng)微網(wǎng)運營者的第三方資本公司。操作模式如圖1所示。電信公司向微型電網(wǎng)運營商領(lǐng)域的所有用戶提供電力服務(wù)。運營公司可以向運營公司出售額外的電力盈以補償停電。微網(wǎng)運營商負責(zé)微網(wǎng)的初步投資和長期維護，光波功能補貼由微網(wǎng)運營商承擔(dān)。本文根據(jù)凈回收率理論評價了微晶的可行性。如果凈值（NPV）大于零，則可以輸入凈值，否則無法輸入凈值。

5EV響應(yīng)模型

5.1 EV響應(yīng)模型

EV需求響應(yīng)機制的主要目的是改變EV用戶的加載時間，使DEV電池的負載及時到達交流電源。以減少功耗和內(nèi)存分配。此外，降低夜間EV商店的負荷，以確保微網(wǎng)的運行。

5.2 技術(shù)接受度模型

技術(shù)接受模型假定，使用新技術(shù)取決于行為的重要性，而行為的重要性源于意識的意圖和效用。其中態(tài)度取決于意識的實用性和意識的實用性;感知的可用性由感知的可用性和外部變量確定，而感知的可用性由外部變量確定。外部變量包括系統(tǒng)成員、用戶特征、工作項、策略影響等。

6算例分析

本文確定了微網(wǎng)系統(tǒng)中光伏驅(qū)動器的容量，并對存儲容量進行了優(yōu)化，利用HOMER軟件分析具有不同存儲容量的微網(wǎng)系統(tǒng)的結(jié)果。表1是不考慮EV響應(yīng)而進行內(nèi)存優(yōu)化的結(jié)果。表1顯示，隨著內(nèi)存容量的增加，微網(wǎng)的功耗降低。3.57%、4.93%、7.32%的功耗比3333.5000或更低的未分配存儲容量低。10000芯電池;但是，增加內(nèi)存配置會增加初始投資的購買成本，從而導(dǎo)致NPV值低于無內(nèi)存的系統(tǒng)。這意味著，以現(xiàn)有技術(shù)成本配置存儲將降低運營公司的優(yōu)勢，并在降低功耗的同時略微降低功耗。

7結(jié)束語

現(xiàn)有研究主要從電網(wǎng)角度研究EV充放電行為的影響，主要涉及電動汽車充電負荷的可預(yù)測性、無序并網(wǎng)引發(fā)的電壓偏低、網(wǎng)損過大和線路阻塞等問題，以及快速充電及慢速充電的調(diào)控解決措施。電動汽車快速充電（以下簡稱快充）負荷主要通過充電導(dǎo)航進行空間或時間上的轉(zhuǎn)移，導(dǎo)航策略中分別對實時交通路況及電網(wǎng)運行狀態(tài)、充電電價和車輛出行意愿博弈進行了深入研究，優(yōu)化了用戶出行成本，改善了局部交通擁堵及配電網(wǎng)節(jié)點電壓過低、線路功率損耗過多等問題。

參考文獻

[1] 王德陽.加油站油氣回收系統(tǒng)運行中的常見問題及對策[J].石油庫與加油站，2019，28（5）：20-23，4.

[2] 林楚標.加油站工藝管理的探討[J].石油庫與加油站，2018，27（6）： 1-6，53.