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    能源互聯(lián)網(wǎng)背景下的電動汽車協(xié)同管理研究

    2021-04-20 12:01:21黃曌鄧瑾
    機電信息 2021年14期
    關(guān)鍵詞:能源互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同管理電動汽車

    黃曌 鄧瑾

    摘要:立足于區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)視角,從用戶供電需求出發(fā),探討了電動汽車接入場景下的協(xié)同管理方法。首先根據(jù)用戶出行需求進行電動汽車充電負荷建模,然后以用戶峰谷負荷差及充電成本的綜合優(yōu)化為目標,利用分時電價機制引導電動汽車車主的充電行為,實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)負荷的削峰填谷,保障電網(wǎng)安全有序運行,最后基于MATLAB驗證了控制策略的可行性。研究成果為后續(xù)能源互聯(lián)網(wǎng)建設過程中源—網(wǎng)—儲—荷協(xié)同管理提供了一定的指導。

    關(guān)鍵詞:能源互聯(lián)網(wǎng);電動汽車;分時電價;協(xié)同管理

    0 引言

    近年來,新興的智能電網(wǎng)得到了大規(guī)模應用,多元化的分布式能源滲入電網(wǎng),使能源危機得到緩解[1]。為進一步加快智能電網(wǎng)的發(fā)展進程,人們提出了新一代能源供應模式,即能源互聯(lián)網(wǎng)(Energy Internet)。能源互聯(lián)網(wǎng)以智能電網(wǎng)為基礎,以用戶側(cè)需求為導向,集可再生能源、分布式發(fā)電、實時監(jiān)測等功能于一體[2],能更好地兼容不同類型分布式能源的接入,實現(xiàn)多能源的大規(guī)模輸送和高效管理。

    電動汽車作為車-網(wǎng)(V2G)系統(tǒng)的組成部分,是未來能源互聯(lián)網(wǎng)不可或缺的重要設備。但是電動汽車的大規(guī)模普及引發(fā)了電網(wǎng)諧波污染、三相電壓不平衡、變壓器老化等問題[3],尤其是電動汽車用戶隨機充電疊加形成的峰值負荷可能造成電網(wǎng)電壓故障。因此,應采取合適的協(xié)同管理措施,在滿足用戶出行需求的同時,減少電動汽車負面影響。分時電價機制是一種有效的需求側(cè)管理方法[4],通過經(jīng)濟刺激引導用戶調(diào)整充電時間,降低變壓器過載的可能性,實現(xiàn)用戶用電供需平衡。

    為此,本文從區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)視角出發(fā),以電動汽車接入樓宇場景為例,探討了在用戶冷熱電聯(lián)供前提下電動汽車的有序管理方法??紤]用戶對電動汽車的充電需求,以最大限度兼顧電網(wǎng)安全性和用戶經(jīng)濟性為目標,采用峰谷分時電價機制對用戶充電行為進行引導,實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)用戶電力負荷的削峰填谷及用戶的充電成本優(yōu)化。同時,基于MATLAB驗證了調(diào)度策略的可行性,并定性分析了用戶響應度、電價水平對管理成效的影響。

    1 電動汽車充電負荷建模

    電動汽車以車載電源為動力,電池類型決定充電功率特性,本文選擇25 kWh容量的鋰電池。設單臺電池負荷以2.5 kW功率進行充電,出于對電動汽車安全行駛及電池使用壽命的考慮,電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)安全閾值定為[10%,90%],則用戶充電時間不得超過8 h。另外,在電動汽車出行的過程中,每100 km消耗電能約15 kWh,可推算單臺電動汽車的理論續(xù)航里程為133 km。

    1.1? ? 無序充電模型

    用戶僅根據(jù)自身出行需求和生活習慣對電動汽車充電的行為稱為無序充電。因電動汽車出行符合一定的概率特性,單臺車輛一天內(nèi)的充電功率需求可通過蒙特卡洛法完成估算。本文將一天劃分為24個時段,每隔1 h對車輛充電狀態(tài)進行采樣,得到無序模式下車主對單臺車輛的充電期望,如圖1所示。

    1.2? ? 分時電價激勵下的有序充電模型

    分時電價政策的實施是為了建立電動汽車車主充電過程的正確導向,根據(jù)電網(wǎng)負荷變化情況在各時段制訂對應的電價水平,實現(xiàn)用電負荷的削峰填谷。在分時電價優(yōu)化建模前對接入場景作如下規(guī)定:

    (1)電池電量滿足當天用戶的行駛需求,且除正常出行外無其他耗電行為。

    (2)用戶每次充電至車載電池安全上限,充電過程理想,無損耗。參與有序充電調(diào)度的用戶比例為90%(響應度λ=0.9)。

    (3)采用峰谷分時電價機制,定義pv、pp為谷、峰時段電價,則電價模型p(t)為:

    (4)用戶充電前可查詢車輛當前電池狀態(tài),自主選擇充電起止時間。

    由上,于峰谷分時電價機制而言,參數(shù)t1、t2限定了電價的峰谷區(qū)段,指引著用戶的充電意愿,決定了車輛負荷特性,成為能源互聯(lián)網(wǎng)中電動汽車協(xié)同優(yōu)化控制的關(guān)鍵因素。

    2 電動汽車協(xié)同管理策略

    區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)總負荷L(t)由用戶原始負荷(僅含冷、熱負荷和電負荷)及電動汽車充電負荷構(gòu)成,選擇負荷峰谷差Lpv(t)作為目標函數(shù)1:

    另外,優(yōu)化電網(wǎng)負荷曲線峰谷差旨在實現(xiàn)電網(wǎng)的經(jīng)濟運行,為了確保用戶的經(jīng)濟利益,以車主充電費用Cch(t)最低作為目標函數(shù)2:

    pv,否則S(t)=pp。

    為同時確保電網(wǎng)安全性及用戶經(jīng)濟性,以上兩個目標函數(shù)的權(quán)重系數(shù)均選擇0.5。在滿足電動汽車安全SOC約束條件下,以參數(shù)t1、t2為變量,求解對應最優(yōu)目標函數(shù)值的峰谷時段,具體流程如圖2所示。

    (1)采集區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)中用戶基本負荷需求數(shù)據(jù)信息;

    (2)根據(jù)(1)采集的信息,產(chǎn)生參數(shù)t1、t2初始種群,并計算對應的目標函數(shù)值;

    (3)為提高尋優(yōu)效率,采用基于精英保存策略的遺傳算法[5],獲得對應最小適應度值的最優(yōu)峰谷時段解集,并完成電動汽車的有序充電調(diào)度管理。

    3 仿真研究

    本文以某區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)為例開展仿真研究,基于采集到的實測日用電基本負荷數(shù)據(jù),探討電動汽車充電行為給電網(wǎng)負荷及用戶帶來的影響。接入該區(qū)域的電動汽車規(guī)模設置為500輛,峰谷分時電價pv=0.335元/kWh,pp=1.253元/kWh,該區(qū)域現(xiàn)行固定電價0.75元/kWh。在指定比例車主參與協(xié)同管理的前提下,得到該地用電負荷優(yōu)化結(jié)果如圖3所示,且最優(yōu)谷電價區(qū)間為[00:01,11:58]。由圖3可知,無序充電模式下,17:00—20:00時段原始負荷高峰被加劇,對電網(wǎng)供電能力提出了更高的要求。分時電價實現(xiàn)了負荷削峰填谷功能,在滿足車主充電需求的同時,均勻轉(zhuǎn)移高峰時段的負荷至夜間低谷,充分利用電動汽車的可調(diào)度性,優(yōu)化了負荷曲線。具體而言,協(xié)同管理后該區(qū)域負荷峰谷差為3 108.1 kW,相比原始負荷曲線減小12.5%。

    此外,可計算出一天內(nèi)該區(qū)域所有用戶的總充電成本為8 152元,相比無序充電模式節(jié)省了49.8%。因此,通過峰谷電價的積極導向作用,有效達成了電動汽車協(xié)同管理的目的,折中實現(xiàn)了負荷峰谷差和用戶充電成本的優(yōu)化,從而確保了電網(wǎng)更經(jīng)濟安全地運行。

    該調(diào)度策略的實施效果與諸多因素密切關(guān)聯(lián)。分別設置該區(qū)域內(nèi)電動汽車用戶響應度λ=0.5、λ=0.8(分別表示50%及80%的車主參與有序充電管理),得到不同響應度的負荷曲線,如圖4所示。當λ=0.5時,峰谷差為3 400.5 kW;當λ=0.8時,峰谷差為3 190.2 kW,可知車輛用戶參與度越高,削峰填谷效果越明顯。此外,當λ=0.5、λ=0.8時,計算可得用戶充電成本分別為12 281元和9 868元,因此參與協(xié)同管理的用戶比例越大,回饋的經(jīng)濟優(yōu)勢越明顯,形成良性循環(huán)。

    維持用戶λ=0.9,引入另一峰谷分時電價水平:pv=0.4元/kWh,pp=1.15元/kWh,重新搜索最優(yōu)峰谷電價時段,計算得到負荷峰谷差和用戶充電成本分別為3 108 kW和9 623.4元。可見,在負荷峰谷差優(yōu)化效果相當?shù)那疤嵯拢耙浑妰r水平更能為用戶節(jié)省充電費用。這主要是因為前一電價具有更高的峰谷電價比,谷電價較低且低谷時期充電負荷增加,因而體現(xiàn)出經(jīng)濟優(yōu)勢。

    4 結(jié)語

    能源互聯(lián)網(wǎng)是以需求為導向的按需供能體系,是我國能源發(fā)展的重大戰(zhàn)略性舉措。電動汽車作為接入能源互聯(lián)網(wǎng)的重要設備,具有時空分散性和充電隨機性,為上層協(xié)同調(diào)度決策帶來了較大挑戰(zhàn)。本文從區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)視角出發(fā),探討了電動汽車接入場景下的協(xié)同管理方法,充分利用電動汽車的可控屬性,采用動態(tài)峰谷分時電價機制引導車輛用戶充電行為,實現(xiàn)負荷曲線的削峰填谷和用戶充電成本的優(yōu)化,并通過MATLAB仿真驗證了該策略的可行性。上述研究成果對于能源互聯(lián)網(wǎng)建設具有一定的指導意義。

    [參考文獻]

    [1] 孫志凰,王肖,徐冰兒.能源互聯(lián)網(wǎng)的驅(qū)動力及關(guān)鍵技術(shù)[J].電源技術(shù),2018,42(5):751-754.

    [2] 張淑婷,陸海,林小杰,等.考慮儲能的工業(yè)園區(qū)綜合能源系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度[J].高電壓技術(shù),2021,47(1):93-103.

    [3] 劉健,雷霞,閔偉成,等.考慮負荷與分布式電源隨機性的配電網(wǎng)無功優(yōu)化[J].電測與儀表,2016,53(12):92-97.

    [4] 王守相,張善濤,王凱,等.計及分時電價下用戶需求響應的分布式儲能多目標優(yōu)化運行[J].電力自動化設備,2020,40(1):125-132.

    [5] HUANG Z,F(xiàn)ANG B,DENG J,et al.Multi-objective optimization strategy for distribution network considering V2G-enabled electric vehicles in building integrated energy system[J].Protection and Control of Modern Power Systems,2020,5(10):577-585.

    收稿日期:2021-02-26

    作者簡介:黃曌(1985—),女,湖南人,博士,講師,研究方向:儲能材料及器件。

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