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    考慮用戶需求差異的源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方法

    2020-12-09 05:08:44
    浙江電力 2020年11期
    關(guān)鍵詞:充放電儲(chǔ)能調(diào)度

    (廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司清遠(yuǎn)供電局,廣東 清遠(yuǎn) 511500)

    0 引言

    隨著社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,大量化石能源的使用導(dǎo)致環(huán)境污染、資源短缺等問題愈發(fā)嚴(yán)重。在這種背景下,可再生能源發(fā)電技術(shù)和EV(電動(dòng)汽車)受到廣泛的關(guān)注和發(fā)展。EV 因其環(huán)保、節(jié)能等優(yōu)勢(shì)得到了各國(guó)政府的大量支持[1-3]。EV 電池技術(shù)的發(fā)展使得EV 成本不斷下降,普及率得到了較大提升。然而,大量EV 并網(wǎng)給電網(wǎng)行業(yè)帶來了新的挑戰(zhàn)。

    微電網(wǎng)技術(shù)是集分布式電源、負(fù)荷及相關(guān)控制器于一體的小型發(fā)配電系統(tǒng),是解決大量分布式電源并網(wǎng)問題的有效方法之一。微電網(wǎng)能獨(dú)立控制網(wǎng)內(nèi)電源和負(fù)荷,構(gòu)成一個(gè)相對(duì)主網(wǎng)而言的功率可控單元。微電網(wǎng)技術(shù)也是解決EV 并網(wǎng)問題的有效途徑。目前,已有大量學(xué)者針對(duì)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題從不同角度開展了研究,主要從經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性、可靠性等性能指標(biāo)方面構(gòu)建目標(biāo)函數(shù),綜合考慮技術(shù)性的約束,建立微電網(wǎng)調(diào)度模型[4-8]。文獻(xiàn)[6]以提高微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效益為目標(biāo),通過控制儲(chǔ)能單元的運(yùn)行方式進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度;文獻(xiàn)[7]構(gòu)建經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性的目標(biāo)函數(shù),控制柴油發(fā)電機(jī)和儲(chǔ)能系統(tǒng)的功率,采用NSGA-Ⅱ算法求解微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度問題。有學(xué)者從環(huán)保、節(jié)能方面研究微電網(wǎng)調(diào)度問題,文獻(xiàn)[8]建立了計(jì)及污染物排放量的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型,通過實(shí)例仿真驗(yàn)證該模型不僅減少了運(yùn)行費(fèi)用和污染物排放量,而且提高了微電網(wǎng)的環(huán)保性。

    上述文獻(xiàn)在不同程度上研究了微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題,但關(guān)于EV 與微電網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化調(diào)度的研究有待深入。在含EV 的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究中,以不同的EV 并網(wǎng)模型進(jìn)行劃分,主要有EV 充換電站模型、EV 群模型及單一EV 模型。考慮不同的EV 并網(wǎng)模型,研究的微電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化效果也不同,具體以實(shí)際工程需求為準(zhǔn)[9-13]。如文獻(xiàn)[10]針對(duì)EV 充換儲(chǔ)一體化電站,構(gòu)建基于Stackelberg 博弈微電網(wǎng)雙層優(yōu)化調(diào)度模型,有效提高了微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性,充分利用了EV 的響應(yīng)能力;文獻(xiàn)[11]以EV 群為單位建立微電網(wǎng)多目標(biāo)分級(jí)優(yōu)化調(diào)度模型,降低了微電網(wǎng)運(yùn)行成本,提高了可再生能源利用率;文獻(xiàn)[12]研究含EV 的家庭微電網(wǎng)能量調(diào)度問題,建立了計(jì)及不確定性的單臺(tái)EV 響應(yīng)模型,并提出全局在線優(yōu)化的微電網(wǎng)調(diào)度方法。有學(xué)者通過刻畫EV 的V2G 響應(yīng)邊界模型來研究微電網(wǎng)源-車協(xié)同優(yōu)化調(diào)度[13]。雖然已有學(xué)者在不同方面研究了含EV 的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題,但上述文獻(xiàn)中并未考慮EV 用戶的需求差異性,對(duì)EV 并網(wǎng)方式的選擇上未作分析和建模。

    綜上所述,本文提出一種考慮用戶需求差異的源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方法。首先,分析不同EV 用戶的需求特性,建立不同類型EV 群響應(yīng)邊界模型。從技術(shù)性和經(jīng)濟(jì)性方面考慮微電網(wǎng)的運(yùn)行約束,構(gòu)建源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型。通過分段線性化將非線性優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)線性規(guī)劃問題,利用YALMIP/GUROBI 求解優(yōu)化模型。最后,以某微電網(wǎng)為實(shí)例,對(duì)所提模型的有效性進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

    1 源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)

    微電網(wǎng)是解決分布式電源和EV 并網(wǎng)問題的有效方法之一。集成EV、分布式電源及負(fù)荷的微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。微電網(wǎng)的可再生能源發(fā)電系統(tǒng)由光伏發(fā)電系統(tǒng)和風(fēng)力發(fā)電機(jī)組構(gòu)成,儲(chǔ)能系統(tǒng)為蓄電池組,除了網(wǎng)內(nèi)普通負(fù)荷,還有EV充電站的特殊負(fù)荷。微電網(wǎng)能量管理調(diào)度系統(tǒng)根據(jù)收集到的4 個(gè)部分特征信息,合理安排各部分的運(yùn)行方式,以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、可靠的微電網(wǎng)最佳運(yùn)行方式。

    圖1 源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)

    2 考慮用戶需求差異的EV 群響應(yīng)邊界模型

    2.1 EV 用戶分類

    微電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商可以通過提供激勵(lì)條款來提高EV 用戶的響應(yīng)程度,但用戶是高度自主的個(gè)體,最終選擇何種EV 充能方式還是取決于其個(gè)人的意愿和實(shí)際需求。EV 并網(wǎng)狀態(tài)共有充電和放電兩種方式,不同的用戶行為將生成不同的EV 充能方式。本文根據(jù)用戶的需求差異性,將EV 的響應(yīng)類型分為剛性EV、彈性EV 和靈活EV。

    (1)剛性EV 模型(第1 類)。該類型EV 用戶選擇即插即用,用戶不參與微電網(wǎng)調(diào)度或EV 實(shí)際情況不滿足調(diào)度的要求(充電周期過短),屬于無序充電范疇。通過普通用電負(fù)荷模型對(duì)其進(jìn)行描述,以額定充電功率為用戶EV 充能,表達(dá)式為:

    (2)彈性EV 模型(第2 類)。該類EV 用戶的充電方式受微電網(wǎng)調(diào)度,在滿足用戶出行的電能需求前提下,允許運(yùn)營(yíng)商改變其充電時(shí)段,屬于有序充電范疇。彈性EV 的充電功率表示為:

    (3)靈活EV 模型(第3 類)。該類EV 用戶在并網(wǎng)期間接受微電網(wǎng)調(diào)度,在滿足用戶出行的電能需求前提下,允許運(yùn)營(yíng)商改變其并網(wǎng)狀態(tài),不僅可以改變充電方式,而且支持對(duì)電網(wǎng)放電。靈活EV 的充放電功率表示為:

    2.2 EV 集群響應(yīng)邊界模型

    以EV 群為單位的變量有利于提高優(yōu)化模型的求解效率。根據(jù)2.1 節(jié)所提的EV 分類方式,本文參考文獻(xiàn)[13]和文獻(xiàn)[14]所提的V2G 響應(yīng)模型,構(gòu)建不同EV 用戶類型的響應(yīng)模型。EV 并網(wǎng)后以額定功率進(jìn)行充放電或最長(zhǎng)延遲充放電,經(jīng)計(jì)算可得EV 響應(yīng)容量和響應(yīng)功率的上、下邊界,具體如圖2 所示。

    圖2 EV 響應(yīng)邊界模型

    用戶在并網(wǎng)前需要上傳EV 參數(shù)、出行計(jì)劃以及充能方式(如并網(wǎng)時(shí)刻、出行需求電量、離網(wǎng)時(shí)刻),微電網(wǎng)能量控制系統(tǒng)根據(jù)用戶信息和實(shí)際情況對(duì)EV 進(jìn)行分類,整合不同EV 群的響應(yīng)模型。任一類型EV 群的響應(yīng)容量和響應(yīng)功率表達(dá)式為:

    式中: Eev,n(t)為第n 類用戶EV 群在t 時(shí)段的響應(yīng)容量;為第n 類用戶的第k 輛EV 響應(yīng)容量;分別為第n 類用戶EV 群在t時(shí)段的充、放電功率;Kn為第n 類EV 的集合。需要注意的是,文中所述第n 種EV 的具體含義為:剛性EV 為1,彈性EV 為2,靈活EV 為3。

    對(duì)于任一種類型EV 群的響應(yīng)容量邊界模型可以寫為:

    EV 群的響應(yīng)功率表達(dá)式為:

    由此,微電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)根據(jù)劃分好的EV 群響應(yīng)模型,結(jié)合分布式電源和負(fù)荷的功率情況進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度。

    3 源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型

    微電網(wǎng)可以通過控制儲(chǔ)能系統(tǒng)和EV 的充放電方式來實(shí)現(xiàn)削峰填谷,優(yōu)化電源和負(fù)荷之間的不平衡功率。本文從經(jīng)濟(jì)性方面構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)來優(yōu)化微電網(wǎng)調(diào)度模型。

    3.1 目標(biāo)函數(shù)

    微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的目標(biāo)是最小化調(diào)度成本函數(shù)。該函數(shù)由電能交互成本CEX、儲(chǔ)能系統(tǒng)調(diào)度成本CESS以及EV 調(diào)度成本CEV構(gòu)成,總表達(dá)式為:

    (1)電能交互成本。為微電網(wǎng)與配電網(wǎng)進(jìn)行電能交換時(shí)產(chǎn)生的費(fèi)用,由微電網(wǎng)的購電成本和售電收益組成,計(jì)算式為:

    式中: Ppur(t),Psel分別為微電網(wǎng)在t 時(shí)段的購電功率和售電功率;cpur,t,csel,t分別為t 時(shí)段的購電電價(jià)和售電電價(jià);T 為微電網(wǎng)的調(diào)度周期。

    (2)儲(chǔ)能系統(tǒng)調(diào)度成本。儲(chǔ)能設(shè)備頻繁地充放電操作時(shí)將降低設(shè)備壽命,產(chǎn)生儲(chǔ)能系統(tǒng)損耗成本。本文參考總吞吐量法來構(gòu)建儲(chǔ)能系統(tǒng)調(diào)度成本[15-16],具體表達(dá)式為:

    (3)EV 調(diào)度成本。微電網(wǎng)調(diào)用EV 群需要向用戶支付一定的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償,針對(duì)彈性EV 群和靈活EV 群的充放電響應(yīng),充電響應(yīng)采用優(yōu)惠電價(jià)的方式進(jìn)行補(bǔ)償,放電響應(yīng)則采用一定比例的售電價(jià)格進(jìn)行補(bǔ)償。具體表達(dá)式如下:

    式中: CEV_ch,CEV_dis分別為EV 充電響應(yīng)和放電響應(yīng)的補(bǔ)償成本;α 為微電網(wǎng)對(duì)EV 充電響應(yīng)的補(bǔ)償系數(shù);β 為微電網(wǎng)對(duì)EV 放電響應(yīng)的補(bǔ)償系數(shù)。

    3.2 約束條件

    3.2.1 微電網(wǎng)功率平衡約束

    微電網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行過程中需要滿足有功功率的平衡關(guān)系,包含源荷不平衡功率Pun、儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電功率PESS、EV 群充放電功率PEV及微電網(wǎng)購售電功率Ppur,Psel。

    式中: PWT(t),PPV(t)分別為風(fēng)電機(jī)組和光伏陣列在t 時(shí)段的發(fā)電功率;PL(t)為微電網(wǎng)在t 時(shí)段的負(fù)荷功率;PESS(t),PEV(t)分別為儲(chǔ)能系統(tǒng)和EV群在t 時(shí)段的充放電功率。

    3.2.2 儲(chǔ)能運(yùn)行約束

    本文的儲(chǔ)能系統(tǒng)采用蓄電池組,蓄電池組的充放電功率和蓄電容量的約束有利于提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的使用年限,降低運(yùn)行成本。儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行約束的具體表達(dá)式如下:

    3.2.3 EV 群響應(yīng)約束

    EV 群的運(yùn)行受到響應(yīng)邊界模型約束,分別是響應(yīng)容量約束和響應(yīng)功率約束。響應(yīng)容量約束由能量守恒和容量邊界構(gòu)成,該約束具體的表達(dá)式為:

    EV 群的響應(yīng)功率約束則由功率邊界組成,具體表達(dá)式為:

    3.2.4 聯(lián)絡(luò)線功率約束

    為了防止微電網(wǎng)與主網(wǎng)之間大量功率交互而影響系統(tǒng)安全運(yùn)行和電能質(zhì)量,需對(duì)聯(lián)絡(luò)線功率進(jìn)行約束,表達(dá)式為:

    3.2.5 源荷不平衡功率波動(dòng)率約束

    電源功率和負(fù)荷功率的差額為源荷不平衡功率。為防止源荷不平衡功率波動(dòng)過大而影響微電網(wǎng)和主網(wǎng)的運(yùn)行穩(wěn)定性[17],本文通過源荷不平衡功率波動(dòng)率指標(biāo)進(jìn)行約束,具體表達(dá)式為:

    其中:

    式中: Pun2(t)為微電網(wǎng)調(diào)度后的源荷不平衡功率;εlim為最大允許的波動(dòng)率;為調(diào)度前的源荷不平衡功率平均值。

    4 模型求解

    4.1 模型線性化處理

    由于微電網(wǎng)調(diào)度成本函數(shù)中儲(chǔ)能系統(tǒng)調(diào)度成本計(jì)算存在非線性部分,增加了優(yōu)化模型的求解復(fù)雜性,故本文將損耗成本函數(shù)進(jìn)行分段線性化,以便于計(jì)算,將式(9)變形為:

    采用積分方式計(jì)算損耗系數(shù)函數(shù)fess(Soc(t)),并通過分段線性化處理后得到分段線性的累積函數(shù)Flinear(Soc(t)),將其代入式(21)有:

    由于式(22)含有非線性的絕對(duì)值表達(dá),故需要線性化該等式[18],同時(shí)分段線性化將產(chǎn)生相關(guān)約束,具體表達(dá)式如下:

    由此,微電網(wǎng)調(diào)度的非線性優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為MILP(混合整數(shù)線性規(guī)劃)問題,可直接采用求解器GUROBI 計(jì)算。

    4.2 求解流程

    本文所提的源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型是一個(gè)MILP 問題,其中涉及到多個(gè)計(jì)算過程,有EV 用戶的分類及其邊界模型的建立,還有微電網(wǎng)調(diào)度模型的計(jì)算。具體流程如下:

    (1)輸入微電網(wǎng)數(shù)據(jù)及其參數(shù)初始化,包括微電網(wǎng)、負(fù)荷功率、光照強(qiáng)度、風(fēng)速及溫度等數(shù)據(jù)。生成微電網(wǎng)初始數(shù)據(jù),如分布式電源輸出功率。

    (2)收集EV 用戶信息,包括用戶車輛參數(shù)、充能方案及出行計(jì)劃等。

    (3)微電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)根據(jù)用戶信息進(jìn)行EV 分類,并生成對(duì)應(yīng)的響應(yīng)邊界模型、集總數(shù)據(jù)。

    (4)整合電源、負(fù)荷及EV 群信息,通過求解器GUROBI 計(jì)算源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題。

    (5)輸出微電網(wǎng)的最優(yōu)調(diào)度計(jì)劃。

    5 算例仿真與分析

    5.1 算例概述

    本文以廣東省某市微電網(wǎng)項(xiàng)目作為驗(yàn)證算例,選取一典型日仿真。微電網(wǎng)內(nèi)光伏發(fā)電系統(tǒng)容量為600 kW,風(fēng)力發(fā)電機(jī)組容量為650 kW。分布式電源發(fā)電功率和負(fù)荷功率如圖3 所示。分時(shí)電價(jià)的數(shù)據(jù)見表1。微電網(wǎng)內(nèi)含有300 輛EV,單臺(tái)EV 容量為24 kWh,額定充、放電功率為3 kW,補(bǔ)償系數(shù)α 和β 分別為0.2 和1。微電網(wǎng)調(diào)度周期為24 h,仿真計(jì)算步長(zhǎng)為1 h。儲(chǔ)能系統(tǒng)容量為650 kW,初始荷電狀態(tài)為0.6,運(yùn)行范圍為[0.2,0.95],充、放電效率分別為90%和85%;源荷不平衡功率的最大允許波動(dòng)率為15%。

    圖3 電源功率和負(fù)荷功率

    表1 分時(shí)電價(jià)數(shù)據(jù)

    5.2 結(jié)果分析

    為了考慮用戶需求差異性對(duì)源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度影響,本文將300 輛EV 分為剛性EV群100 輛、彈性EV 群100 輛、靈活EV 群100輛,根據(jù)第2 節(jié)所提的EV 群響應(yīng)邊界模型,可以計(jì)算得出第2 類和第3 類EV 群的響應(yīng)容量邊界模型,如圖4 所示。

    圖4 EV 群響應(yīng)容量的邊界模型

    由圖4 可以看出,EV 在下午時(shí)段接入微電網(wǎng)的數(shù)量較多,在凌晨00:00 時(shí)響應(yīng)容量達(dá)到峰值,而在次日06:00 時(shí)離網(wǎng)數(shù)量開始增加。可見EV 群的調(diào)度時(shí)段集中在下午至凌晨時(shí)段。相比彈性EV 群,靈活EV 群的響應(yīng)容量下界更小,具有更大幅度的響應(yīng)容量,這是因?yàn)殪`活EV 群支持雙向充放電功能,彈性EV 群僅在充電行為上接受調(diào)度,故靈活EV 群的響應(yīng)效果優(yōu)于彈性EV 群。

    EV 群充放電功率如圖5 所示。源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)的最大源荷不平衡功率波動(dòng)率為12%,調(diào)度總成本為3 759 元,其中電能交互成本為2 072元,儲(chǔ)能系統(tǒng)調(diào)度成本為957 元,EV 調(diào)度成本為729 元??梢奅V 群的調(diào)度成本較低,且可調(diào)特性強(qiáng)于儲(chǔ)能系統(tǒng)。增大EV 群的響應(yīng)容量有利于微電網(wǎng)的運(yùn)行穩(wěn)定性和調(diào)度經(jīng)濟(jì)性。需要說明,本節(jié)各功率圖中充電功率和負(fù)荷功率以負(fù)值表示,而電源功率和放電功率為正值。

    圖5 微電網(wǎng)EV 群充放電功率

    由圖5 可知,微電網(wǎng)可調(diào)度的EV 群起到了削峰填谷的作用。在微電網(wǎng)嚴(yán)重缺少電源功率時(shí),EV 群減少充電功率并增加了放電功率;在微電網(wǎng)電源功率相對(duì)富余時(shí),EV 群增加了充電功率來滿足負(fù)荷的充電需求。微電網(wǎng)的負(fù)荷功率在電價(jià)尖峰時(shí)刻(18:00)開始出現(xiàn)峰值,隨后EV群轉(zhuǎn)移了部分充電功率,并進(jìn)行適當(dāng)放電操作,有效減小了源荷不平衡功率的波動(dòng),提高了微電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。

    微電網(wǎng)運(yùn)行情況如圖6 所示。對(duì)比圖5 的源荷不平衡功率,圖6 中計(jì)及EV 群的源荷不平衡功率曲線更為平緩,有利于提高微電網(wǎng)的運(yùn)行穩(wěn)定性。儲(chǔ)能系統(tǒng)選擇在電價(jià)尖峰時(shí)刻放電,而在電價(jià)低谷期充電,降低了微電網(wǎng)的購電成本。同時(shí),儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電行為具有削峰填谷的作用,在用電高峰放電,而在用電低谷時(shí)充電。在電能交互方面,微電網(wǎng)售電功率基本為0,這是因?yàn)槲㈦娋W(wǎng)內(nèi)部電源無法全天滿足負(fù)荷的用電需求。購電功率根據(jù)不平衡功率進(jìn)行匹配,微電網(wǎng)通過在電價(jià)低谷時(shí)段購買更多電能來提高自身的經(jīng)濟(jì)性。

    圖6 微電網(wǎng)運(yùn)行情況

    綜上所述,源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度結(jié)果表明EV 群和儲(chǔ)能系統(tǒng)均起到了削峰填谷的作用,有效提高了微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性。

    5.3 模型對(duì)比分析

    為了驗(yàn)證本文所提模型的實(shí)用性,設(shè)置三種場(chǎng)景進(jìn)行對(duì)比分析,考量用戶需求差異性對(duì)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的影響程度。場(chǎng)景Ⅰ,未考慮用戶需求差異的源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)(即EV 均為剛性EV群);場(chǎng)景Ⅱ,考慮用戶彈性充電需求的源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)(即100 輛剛性EV 群和200 輛彈性EV 群);場(chǎng)景Ⅲ,充分考慮用戶需求差異的源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)(即剛性EV 群、彈性EV 群和靈活EV 群各100輛)。場(chǎng)景Ⅰ和場(chǎng)景Ⅱ的微電網(wǎng)運(yùn)行情況如圖7、圖8 所示,三種場(chǎng)景的調(diào)度結(jié)果如表2 所示。

    由圖7 可知,當(dāng)EV 群均為剛性需求時(shí),計(jì)及EV 的源荷不平衡功率值增大,微電網(wǎng)在下午和晚上時(shí)段的功率波動(dòng)幅度較大,這不利于微電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性。由于EV 群沒有可響應(yīng)容量,故需要儲(chǔ)能系統(tǒng)增加充放電次數(shù)及其功率,以提高微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。同樣的,儲(chǔ)能系統(tǒng)起到了削峰填谷的作用。

    由圖8 可知,場(chǎng)景Ⅱ考慮了用戶彈性充電行為后,微電網(wǎng)的不平衡功率曲線比場(chǎng)景Ⅰ(圖7)更平緩些,但由于缺少靈活EV 群用戶,其不平衡功率波動(dòng)仍較大。場(chǎng)景Ⅱ儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電次數(shù)較場(chǎng)景Ⅰ更少,這是因?yàn)槲㈦娋W(wǎng)有彈性EV 群的響應(yīng)容量。

    圖7 場(chǎng)景Ⅰ微電網(wǎng)運(yùn)行情況

    圖8 場(chǎng)景Ⅱ微電網(wǎng)運(yùn)行情況

    表2 不同場(chǎng)景的源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度結(jié)果

    由表2 可知,場(chǎng)景Ⅰ未考慮用戶需求差異的源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)表現(xiàn)最差,在技術(shù)性和經(jīng)濟(jì)性方面,場(chǎng)景Ⅰ的性能均低于場(chǎng)景Ⅱ和場(chǎng)景Ⅲ。由于場(chǎng)景Ⅱ微電網(wǎng)有彈性EV 群響應(yīng)容量進(jìn)行調(diào)度,節(jié)約了電能交互成本和儲(chǔ)能調(diào)度成本,提高了經(jīng)濟(jì)性。場(chǎng)景Ⅱ的最大源荷不平衡功率波動(dòng)率較場(chǎng)景Ⅰ降低了20.58%,微電網(wǎng)的運(yùn)行穩(wěn)定性得到提高。場(chǎng)景Ⅲ的微電網(wǎng)在經(jīng)濟(jì)性和技術(shù)性上均優(yōu)于場(chǎng)景Ⅰ和場(chǎng)景Ⅱ,更多類EV 群和更大響應(yīng)容量使得微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和技術(shù)性均為最優(yōu),其中最大源荷不平衡功率波動(dòng)率僅為12%,可見考慮用戶需求差異性的微電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定性更強(qiáng)。場(chǎng)景Ⅲ的電能交互成本最小,表明該微電網(wǎng)系統(tǒng)對(duì)外網(wǎng)的依賴性更小,供電可靠性更高。通過場(chǎng)景Ⅲ和場(chǎng)景Ⅱ?qū)Ρ瓤芍?,靈活EV 群的響應(yīng)效果較彈性EV 群的更好。此外,場(chǎng)景Ⅲ的EV 用戶擁有更多并網(wǎng)方式的選擇,符合工程實(shí)際情況。

    綜上所述,本文所提考慮用戶需求差異的源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)模型的經(jīng)濟(jì)性和技術(shù)性更優(yōu),并且充分考慮到EV 用戶需求差異性,符合實(shí)際工程情況。

    5.4 孤島運(yùn)行分析

    微電網(wǎng)支持并網(wǎng)運(yùn)行和孤島運(yùn)行兩種模式,正常情況下微電網(wǎng)以并網(wǎng)運(yùn)行為主。當(dāng)主網(wǎng)發(fā)生故障時(shí),為了保障微電網(wǎng)的可靠運(yùn)行,采用孤島運(yùn)行模式。在孤島運(yùn)行模式中,微電網(wǎng)接入400 kW 柴油發(fā)電機(jī)作為備用電源來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)內(nèi)功率平衡。為了研究孤島模式下源-車-荷微電網(wǎng)模型效果,設(shè)置并網(wǎng)和孤島兩種情景進(jìn)行對(duì)比分析。在孤島運(yùn)行下,微電網(wǎng)的總調(diào)度成本需計(jì)及柴油發(fā)電機(jī)的發(fā)電成本CDE,具體表達(dá)式如下[19]:

    式中: PDE(t)為柴油發(fā)電機(jī)的輸出功率;cfuel為燃料的單位價(jià)格,取6 元/L;ζDE為柴油發(fā)電機(jī)的油耗系數(shù),取0.3 L/kWh。本文所提模型的微電網(wǎng)孤島運(yùn)行情況如圖9 所示,兩種情景的對(duì)比結(jié)果如表3 所示。

    圖9 微電網(wǎng)孤島運(yùn)行情況

    表3 不同情景的微電網(wǎng)調(diào)度結(jié)果元

    由圖9 可知,當(dāng)微電網(wǎng)孤島運(yùn)行時(shí),由于網(wǎng)內(nèi)可再生能源發(fā)電功率不足,需要柴油發(fā)電機(jī)增加出力,保障微電網(wǎng)的供電可靠性。蓄電池組在系統(tǒng)電源功率充裕時(shí)充電,在系統(tǒng)電源功率不足時(shí)放電,起到削峰填谷的作用。由源荷不平衡功率曲線可知,計(jì)及EV 群響應(yīng)的源荷不平衡功率變化更平緩,尤其在次日05:00 時(shí)較大地降低了源荷不平衡功率的波動(dòng),有利于保障微電網(wǎng)孤島運(yùn)行的穩(wěn)定性。

    由表3 可知,源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)在孤島模式下的總調(diào)度成本遠(yuǎn)大于并網(wǎng)模式,主要是因?yàn)椴裼桶l(fā)電機(jī)發(fā)電成本和電能交互成本的差異較大,電能交互所需的成本遠(yuǎn)小于柴油發(fā)電機(jī)發(fā)電成本,故孤島模式的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性較差。但孤島模式的微電網(wǎng)不依賴主網(wǎng)運(yùn)行,具有高供電可靠性[20-28]。在儲(chǔ)能和EV 群的調(diào)度成本方面,二者的差異性較小。綜上所述,源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)能在孤島模式下穩(wěn)定、可靠地運(yùn)行,但經(jīng)濟(jì)性會(huì)有所降低。

    6 結(jié)語

    為充分挖掘EV 的削峰填谷能力,提高微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和可靠性,本文提出一種考慮用戶需求差異的源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方法。分析不同EV 用戶的行為特性,分別建立不同類型EV 群的響應(yīng)邊界模型,并通過YALMIP/GUROBI求解源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型。

    算例結(jié)果表明,本文所提的三種EV 群響應(yīng)邊界模型可以有效降低微電網(wǎng)源荷不平衡功率的波動(dòng),起到削峰填谷作用,靈活性EV 群的響應(yīng)效果較彈性EV 群表現(xiàn)更優(yōu)。考慮用戶需求差異的源-車-儲(chǔ)微電網(wǎng)調(diào)度模型降低了調(diào)度成本,提高了系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性,并為EV 用戶提供了更多的并網(wǎng)方式選擇,符合工程實(shí)際情況。

    綜上所述,該模型充分利用了EV 的可控特性,有效提高了微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性和技術(shù)性,為含EV 群的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度工作提供了新思路。

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