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    基于考慮V2G參與下的電網(wǎng)可靠性評估

    2021-12-29 07:46:50王艷飛
    黑龍江電力 2021年5期
    關鍵詞:電價充放電時段

    王艷飛

    (廣東電網(wǎng)有限責任公司韶關城區(qū)供電局,廣東 韶關 512023)

    0 引 言

    近些年來,電動汽車(electric vehicle,EV)作為一種新能源汽車,因其低碳環(huán)保、使用成本低、噪音低、國家大力補貼等優(yōu)點,越來越受到人們的青睞,促進了電動汽車的迅速發(fā)展。在電網(wǎng)方面,國家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)積極響應國家政策,加大投資,大力建設充電樁,計劃近幾年將充電網(wǎng)絡覆蓋到主要城市的郊區(qū)縣[1]。另外,中國各大車企也積極投入到新能源汽車的研發(fā)中,國產新能源汽車技術也有了很大進步。因此,在未來幾年內,電動汽車銷量將會激增,電動汽車將會走進千家萬戶。但電動汽車給社會生活帶來便利,但也給電網(wǎng)帶來不小沖擊。如此大規(guī)模的電動汽車在用電高峰時段進行充電,會對電網(wǎng)的穩(wěn)定運行帶來很大的負面影響,負荷增加、線路及變壓器過載、增大電網(wǎng)運行控制難度等等。這些問題的出現(xiàn),將會影響電能質量,大大降低電網(wǎng)運行的可靠性[2]。因此,規(guī)?;妱悠嚨某潆娦枰右钥刂?,合理的充電方式將有效緩解電動汽車無序充電給電網(wǎng)帶來的負面影響。文獻[3]介紹電動汽車在不同電價下車主的響應程度。文獻[4]分析了大規(guī)模的電動汽車充電下無序充電對電網(wǎng)的日負荷曲線影響,表明電動汽車的充電時段正好與晚用電時段吻合,大規(guī)模電動汽車在此時段進行充電,將會創(chuàng)日用電負荷新高,大大影響了電網(wǎng)的電能質量。文獻[5]研究了不同規(guī)模下電動汽車無序充電對電網(wǎng)可靠性的影響,通過計算分析得出,目前的電力系統(tǒng)在接納一定數(shù)量的電動汽車進行同時充電時,電網(wǎng)不能進行穩(wěn)定運行,需要改造現(xiàn)有的電網(wǎng)結構才能保證穩(wěn)定運行。文獻[6-7]分析了電網(wǎng)V2G充電模式下一定數(shù)量的電動汽車進行充電時對電網(wǎng)的影響,并通過算例進行了分析。分析表明,通過合理時段對電動汽車進行充電和放電,將會大大降低對電網(wǎng)帶來的沖擊,提高電能質量。文獻[8]結合電動汽車電機充放特性,考慮電池容量、充放電功率、日行駛里程等相關因素,建立電動汽車的充放電模型,采用時序蒙特卡羅法對電動汽車的配電系統(tǒng)進行可靠性評估。有序充電方式的提出,在一定程度下緩解了電網(wǎng)的壓力。另外,通過V2G技術,用戶還可以選擇在相應時段并網(wǎng)賣電,為用戶帶來一定的收益。

    以上文獻從不同角度分析了電動汽車充電對電網(wǎng)的影響。但在實際充電過程中,這些方法很大程度上依賴于電動汽車車主是否愿意采納電動汽車V2G充電策略[9],并不是所有車主都會積極響應該充電策略,實際效果很難得到保證。結合電動汽車車主參與程度,提出一種峰-平-谷三時段分時電價充放電控制策略,對規(guī)?;妱悠嚱尤肱潆娋W(wǎng)后的可靠性評估,具有重要意義。

    1 電動汽車充電模型

    1.1 電動汽車充電負荷模型

    要建立電動汽車的充電模型,首先要了解電動汽車的類型、電池特性、用車習慣等。電動汽車的類型也決定著電動汽車的相關參數(shù)、出行習慣等因素。目前,根據(jù)電動汽車用途的差別,電動汽車可分為電動公交車、電動私家車、電動出租車等。由于電動私家車數(shù)量較多,最具有代表性,因此文中以電動私家車為例,結合其相關參數(shù)、出行規(guī)律等因素,對電動汽車進行建模。

    假設其相關參數(shù)如下:

    1)電池總容量為57 kW·h,續(xù)航能力316 km;

    2)電動汽車充電功率為8.1 kW;

    3)電動汽車充電恒功率,直至充滿;

    4)電池充電時初始狀態(tài)(state of charge, SOC)。

    1.2 電動汽車的出行需求模型

    通過調查發(fā)現(xiàn),在一天當中,有14%的電動私家車不被使用[10],該部分電動汽車處于閑置狀態(tài),不參與這一天當中的充、放電,剩余86%的電動私家車下班回到家后需立即充電直至充滿。根據(jù)相關統(tǒng)計,用戶的車輛返回時刻滿足正態(tài)分布 ,其概率密度函數(shù)如式(1)所示。式中,均值μs取18,標準差σs取1。

    (1)

    私家車輛最后行程返回時刻概率分布如圖1所示。

    圖1 私家車輛最后行程返回時刻概率分布Fig.1 Probability distribution of return time of last trip of private vehicles

    私家電動汽車的日行駛里程具有一定的不確定性,且服從對數(shù)正態(tài)分布,其概率密度函數(shù)如式(2)所示,式中均值μD為3.2,標準差σD為0.88。

    (2)

    私家車輛日行駛里程概率分布如圖2所示。

    圖2 私家車輛日行駛里程概率分布圖Fig.2 Distribution of daily mileage of private vehicles

    1.3 充電時長的建模

    電動汽車的充電時長可用式(3)計算:

    (3)

    式中:TC為充電時間長度,h;SOC為電動汽車充電時電池的負荷狀態(tài);BC為電池總容量,kW·h;PC為電動汽車的充電功率,kW。其中SOC可用下式計算:

    (4)

    式中:d1為電池的續(xù)航能力,km;dC為日行駛里程,km。

    假設電動汽車的日行駛里程與充電功率相互獨立,聯(lián)立(3)、(4)可得電動汽車的充電時長TC:

    (5)

    化簡得:

    (6)

    結合電動私家車的相關參數(shù),得出電動私家車充電時長為

    (7)

    2 電動汽車V2G充放電模型

    2.1 峰谷時段劃分

    假設私家電動汽車出行時間的早高峰點為07:30,晚高峰點為 18:00。結合車輛的出行情況,將一天中的負荷分為峰、谷兩個時段,即峰時段07:30—22:00,谷時段22:00—07:30。

    2.2 電動汽車V2G充放電建模

    電動汽車以慢充的方式接入到各個居民負荷點進行充電,其接入方式如圖3所示,充放電機組成示意圖如圖4所示。

    圖3 電動汽車接線示意圖Fig.3 Electric vehicle wiring diagram

    圖4 充放電機組成示意圖Fig.4 Composition diagram of the charging and discharging motor

    (8)

    根據(jù)電動汽車電池容量和放電功率,可得電動汽車最大放電時長為

    (9)

    式中:Dt為t時刻電動汽車的實際電池容量,ηD為電動汽車放電效率。

    在對V2G技術進行仿真時,假設電動汽車車主完全掌握了電價信息,用戶會首選在谷時段開始后電價較低時進行充電,在峰時段電價較高時向配電網(wǎng)放電。根據(jù)充放電需求,電動汽車接入配電網(wǎng)的時間為當日下班到家后至次日上班前的時間段。充放電時段區(qū)域如圖5所示。

    圖5 工作日充放電時段可選擇區(qū)域Fig.5 Select area during working day charge or discharge period

    2.3 V2G策略實現(xiàn)過程

    計算機讀取電動汽車到家后的電池狀態(tài)、電池放電極限、電池的充放電功率,計算出電動汽車的放電時長TD和充電時長TC。

    分析電動汽車車主的用車需求信息(電動汽車參與V2G進行充放電的時段為18:00—07:30),假設85%的電動汽車參與V2G,用計算機對每輛返回的電動汽車隨機抽取100個介于[1,100]之間的數(shù)字,若T1抽取結果為1~85之間,電動汽車當天參與充放電,若抽取結果為86~100之間,電動汽車當天不參與V2G充放電。

    分析電動汽車的充電時長和放電時長,根據(jù)時段劃分,晚用電高峰時段即電動汽車放電時段為18:00—22:00,晚用電谷時段,即電動汽車進行充電時段為22:00—07:30。若電動汽車在22:00之前能夠完成最大放電,則電動汽車轉為空閑狀態(tài),到22:00之后開始充電;若電動汽車在22:00之前不能完成最大放電,則電動汽車在用電峰時段持續(xù)放電,直到22:00用電谷時段時,電動汽車直接轉為充電模式。

    以1 h為1個時段,將1天分為24個時段,模擬出居民區(qū)電動汽車參與V2G技術下的日負荷曲線流程圖如圖6所示。

    圖6 電動汽車參與V2G下的日負荷曲線流程圖Fig.6 Flow chart of daily load curve of electric vehicle participating in V2G

    3 配電網(wǎng)可靠性評估

    3.1 線路過載分析

    大量電動汽車接入電網(wǎng)進行無序充電,勢必會引起一部分單位線路過載。特別是在用電高峰時段,短時間內電網(wǎng)同時接入大規(guī)模的電動汽車進行充電。如果不加以有效控制,將會導致線路上電流過大,導線發(fā)熱、線路絕緣燒毀、甚至燒斷線的可能。這大大影響了電網(wǎng)的穩(wěn)定運行。

    3.2 可靠性指標計算

    在中壓配電網(wǎng)可靠性評估當中,電網(wǎng)的可靠性評估指標可以分為負荷點可靠性指標和系統(tǒng)可靠性指標。

    結合元件的生命周期,采用次蒙特卡羅仿真對電氣元件狀態(tài)進行抽取。假設該電氣元件運行T時間后,元件將不可修復,將采用新的元件替換。圖7是蒙特卡羅仿真流程圖。

    圖7 可靠性指標評估流程圖Fig.7 Flowchart of reliability index evaluation

    4 算例及分析

    以IEEE-RBTS Bus6測試系統(tǒng)為主系統(tǒng)在主饋線上加入電動汽車負載進行分析,電動汽車隨機接入各負荷點,結構圖如圖8所示。額定電壓15 kV,線路、變壓器和開關的可靠性數(shù)據(jù)見表1。

    圖8 IEEE-RBTS Bus6系統(tǒng)結構圖Fig.8 IEEE-RBTS Bus6 system structure diagram

    表1 元件可靠性數(shù)據(jù)Table 1 Component reliability data

    電動汽車的充放電考慮V2G峰-谷電價的定制策略,計算出電動汽車充電和放電的電價合理范圍。采用公共充電設施執(zhí)行的峰-谷分時充電電價[11],如表2所示。

    表2 電動汽車充電電價Table 2 Charging price for electric vehicles

    假設該小區(qū)接入電動汽車為500輛,通過蒙特卡羅模擬出該小區(qū)電動汽車在不同充放電策略下的日負荷曲線如圖9~10所示。

    通過圖9日負荷曲線可以看出,電動汽車的充電時間正是用電高峰期,該時刻負荷達到全天最高值,此時可能引起過載問題。

    圖9 無序充電負荷曲線圖Fig.9 Load curve of disorderly charge

    從圖10中可以看出,在谷時段開始時,會有充電峰值,這是因為居民在此時刻參與了V2G,有效將電動汽車負荷從用電高峰時段轉移到用電谷時段,達到了削峰填谷的目的。

    圖10 有序充電負荷曲線圖Fig.10 Load curve of orderly charge

    分別對不同充電情況下配電網(wǎng)絡高峰時段進行潮流計算,分析主線各段的負載情況,計算結果如表3所示。

    表3 不同情況下電流值Table 3 Current value under different circumstances 單位:A

    從計算結果來看,在不接入電動汽車時,各段線路均未出現(xiàn)過載現(xiàn)象(線路電流值小于載流量),當500輛電動汽車無序接入該小區(qū)后,部分線路出現(xiàn)過載情況(線路電流值大于載流量)。制定分時電價,引導車主在用電低谷時進行充電,分析此時的配電網(wǎng)絡,對用電高峰時期進行潮流計算,計算結果來看,在一定的范圍內,無序充電所引起的線路過載問題,可通過有序充電進行有效的控制。

    5 結 語

    對電動汽車接入配電網(wǎng)后引起的線路過載問題進行研究。分析了電動汽車在用電高峰期進行充電線路負載情況,并對比了有序充電時的線路負載情況。通過算例驗證,得出如下結論。

    1) 居民到家時刻與晚用電高峰起始時刻吻合,常規(guī)無序充電,將產生“峰上加峰”,此時刻線路將會產生過載現(xiàn)象。

    2) 在考慮用戶參與V2G策略的情況下,在電動汽車用電低谷時充電,在用電高峰期向電網(wǎng)放電,將起到削峰填谷的作用,可有效避免線路出現(xiàn)過載問題。

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