劉艷萍,李欣,楊景旭,曾順奇,黃國(guó)華
(1. 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司廣州供電局,廣州 510620;2. 廣州市奔流電力科技有限公司,廣州 510670)
近年來(lái),電動(dòng)汽車(electric vehicle, EV)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展給電網(wǎng)運(yùn)行帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)[1 - 3],其中充足的變壓器容量是EV負(fù)荷接入電網(wǎng)的安全保障之一[4 - 6]。對(duì)此,目前有兩種解決方法:1)利用公變的冗余容量來(lái)消納新增EV負(fù)荷[7 - 8];2)由充電站運(yùn)營(yíng)商新建專用變壓器(以下簡(jiǎn)稱“專變”)[9],但新建配電系統(tǒng)成本較大。而城市中大廈、商場(chǎng)、辦公樓宇等場(chǎng)所還有很多具有一定冗余容量的專用變壓器[10](簡(jiǎn)稱“專變”),因此充分利用專變?nèi)哂嗳萘繛槌潆娬竟╇姵蔀楫?dāng)前一個(gè)可行的方案。
為此,文獻(xiàn)[11]提出利用單樓宇專變的冗余容量為充電站供電的“專變共享”模式。雖然這一模式能挖掘?qū)W內(nèi)哂嗳萘康膬r(jià)值,以更節(jié)約的方式來(lái)滿足更多EV的充電需求,但是當(dāng)樓宇負(fù)荷與充電負(fù)荷高峰重疊時(shí),專變負(fù)荷壓力很大,需要大量EV轉(zhuǎn)移到其他時(shí)段充電[12],可能會(huì)出現(xiàn)單樓宇供電下專變?nèi)萘慷倘眴?wèn)題。由于不同類型樓宇的負(fù)荷特性往往存在一定的差異[13],其專變?nèi)哂嗳萘靠赡芫哂幸欢ǖ幕パa(bǔ)性。因此,相鄰樓宇專變?nèi)哂嗳萘康臅r(shí)空差異性給依托樓宇專變建設(shè)的充電站帶來(lái)了有序充電聯(lián)合調(diào)節(jié)的可能性,這對(duì)充分挖掘?qū)W內(nèi)萘績(jī)r(jià)值、提升充電服務(wù)能力和促進(jìn)EV產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要意義。
在充電負(fù)荷控制上,目前的研究主要是通過(guò)改善充電負(fù)荷的時(shí)序特性來(lái)解決線路和變壓器過(guò)載等問(wèn)題,主要采用電價(jià)引導(dǎo)的有序充電[14 - 16]、進(jìn)行激勵(lì)補(bǔ)償?shù)男枨箜憫?yīng)[17 - 20]和充電樁功率直接控制[21]等措施。而充電站的聯(lián)合調(diào)節(jié)需要電動(dòng)汽車進(jìn)行空間上的轉(zhuǎn)移,因此如何根據(jù)充電站之間的電價(jià)差信息確定車主的充電站點(diǎn)選擇成為解決該問(wèn)題的關(guān)鍵。此外,當(dāng)需要EV車主從原計(jì)劃充電站轉(zhuǎn)移到所聯(lián)合的另一個(gè)充電站充電時(shí),由于轉(zhuǎn)移過(guò)程耗時(shí)耗電,因此聯(lián)合充電站距離也影響車主的充電成本,在有序充電策略中如何量化評(píng)估車主選擇其他充電站的代價(jià),是策略能否得到車主響應(yīng)的關(guān)鍵。
此外,由于不同類型樓宇負(fù)荷特性差別較大,聯(lián)合不同樓宇專變進(jìn)行有序充電調(diào)節(jié)的難度可能不同。因此評(píng)估集群樓宇專變的互補(bǔ)特性和運(yùn)營(yíng)商聯(lián)合調(diào)節(jié)的難度,為運(yùn)營(yíng)商選擇與EV充電需求更匹配的樓宇專變提供參考建議,是當(dāng)前的重要需求。
為此,本文提出運(yùn)營(yíng)商利用鄰近多棟樓宇的專變?yōu)榭鐦怯畛潆娬竟╇姷膶W內(nèi)萘炕?jì)模式(簡(jiǎn)稱互濟(jì)模式),即聯(lián)合不同樓宇的專變?nèi)哂嗳萘縼?lái)為同一運(yùn)營(yíng)商管理的多個(gè)充電站供電,通過(guò)實(shí)施時(shí)空差異化的聯(lián)合充電價(jià)來(lái)引導(dǎo)車主有序充電: 一方面靈活調(diào)節(jié)各時(shí)段充電價(jià)以引導(dǎo)車主錯(cuò)開樓宇負(fù)荷高峰充電;另一方面協(xié)調(diào)聯(lián)合充電站在相同時(shí)段的充電價(jià)格,以站間充電價(jià)差引導(dǎo)車主錯(cuò)站充電。首先建立了運(yùn)營(yíng)商、專變用戶和車主的三方博弈調(diào)節(jié)機(jī)制,提出了互濟(jì)模式下有序充電效果和難度評(píng)價(jià)的指標(biāo)和方法,建立聯(lián)合充電站EV有序充電的優(yōu)化模型與策略。最后,通過(guò)仿真驗(yàn)證了模型的有效性。
如圖1所示,在互濟(jì)模式中,為簡(jiǎn)單化模型,以運(yùn)營(yíng)商聯(lián)合兩棟樓宇建設(shè)充電站為例,假設(shè)樓宇負(fù)荷由單專變供電(當(dāng)樓宇由多專變供電時(shí)將同一棟樓宇的多個(gè)專變等效為單個(gè)專變),運(yùn)營(yíng)商依托一棟樓宇的專變建設(shè)一個(gè)充電站。定義聯(lián)合調(diào)節(jié)的充電站群(如圖1中的充電站1和充電站2)為聯(lián)合充電站;相應(yīng)地,定義所聯(lián)合的專變(如圖1的專變1和專變2)為聯(lián)合專變。電動(dòng)汽車依據(jù)電價(jià)信息在聯(lián)合充電站之間進(jìn)行轉(zhuǎn)移。
圖1 互濟(jì)模式原理圖Fig.1 Schematic diagram of the mutual assistance mode
在互濟(jì)模式中,專變用戶、聯(lián)合充電站運(yùn)營(yíng)商和車主各方都將基于需求和利益參與運(yùn)營(yíng)。運(yùn)營(yíng)商不需新裝變壓器,通過(guò)充電價(jià)與電網(wǎng)電價(jià)差獲利。專變用戶通過(guò)收取專變租費(fèi)來(lái)獲利,可通過(guò)調(diào)節(jié)租費(fèi)價(jià)格來(lái)協(xié)助運(yùn)營(yíng)商引導(dǎo)EV錯(cuò)峰充電。車主根據(jù)電價(jià)選擇充電時(shí)間和充電站,減小充電成本[11]。
在三方博弈過(guò)程中,將形成以下調(diào)節(jié)機(jī)制。
1)專變用戶:可根據(jù)樓宇預(yù)測(cè)負(fù)荷來(lái)初步制定租費(fèi)價(jià)格,原則上是專變?nèi)哂嗳萘吭酱笞赓M(fèi)價(jià)格設(shè)置越低,以配合運(yùn)營(yíng)商調(diào)節(jié)電價(jià)策略來(lái)引導(dǎo)車主在專變?nèi)哂嗳萘看蟮臅r(shí)段充電。
2)聯(lián)合充電站運(yùn)營(yíng)商:根據(jù)租費(fèi)價(jià)格、專變?nèi)哂嗳萘恳约俺潆婎A(yù)測(cè)負(fù)荷來(lái)進(jìn)行電價(jià)調(diào)節(jié);總體上抬高充電負(fù)荷和樓宇負(fù)荷高峰重疊時(shí)段電價(jià),壓低專變負(fù)荷壓力較小時(shí)段電價(jià),以引導(dǎo)車主錯(cuò)峰充電,同時(shí)根據(jù)樓宇負(fù)荷和充電負(fù)荷協(xié)調(diào)聯(lián)合充電站的充電價(jià)以引導(dǎo)車主錯(cuò)站充電,稱之為聯(lián)合充電價(jià);然后根據(jù)租費(fèi)價(jià)格、車主響應(yīng)程度和各方需求的滿足程度來(lái)循環(huán)調(diào)節(jié)聯(lián)合充電價(jià)。
3)車主:根據(jù)聯(lián)合充電站的電價(jià)策略對(duì)原計(jì)劃的充電時(shí)間和充電站進(jìn)行響應(yīng)性調(diào)整。在這過(guò)程中,除了電價(jià)外,還需要考慮排隊(duì)候時(shí)、轉(zhuǎn)移損耗等,以總成本最小作為選擇準(zhǔn)則。
三方將根據(jù)調(diào)節(jié)效果及各方需求滿足程度來(lái)循環(huán)調(diào)節(jié),以制定出在互濟(jì)模式下更有效的專變租費(fèi)價(jià)格和充電站電價(jià)策略,最大程度挖掘各專變?nèi)哂嗳萘康膬r(jià)值。
為了更好地實(shí)現(xiàn)互濟(jì)模式的有序充電控制,需要評(píng)估聯(lián)合調(diào)節(jié)的效果和難度。
互濟(jì)模式的聯(lián)合調(diào)節(jié)效果,一方面反映為聯(lián)合專變滿足EV充電需求的程度,另一方面反映為單一專變獨(dú)立為EV充電活動(dòng)供電和聯(lián)合專變?yōu)镋V充電活動(dòng)供電時(shí)滿足率的差異。
2.1.1 EV發(fā)生充電站轉(zhuǎn)移情況
從車主的角度出發(fā),當(dāng)EV了解到在聯(lián)合充電站內(nèi)排隊(duì)充電的EV過(guò)多時(shí),為了減少候時(shí),將會(huì)考慮轉(zhuǎn)移到聯(lián)合充電站外進(jìn)行充電。因此本文假設(shè)當(dāng)聯(lián)合充電站總排隊(duì)EV數(shù)大于基準(zhǔn)數(shù)Np0時(shí),新到站的EV需轉(zhuǎn)移到聯(lián)合充電站外進(jìn)行充電。判斷標(biāo)準(zhǔn)為:
(1)
(2)
式中:φ=1時(shí)表示新到站的EV需轉(zhuǎn)移到聯(lián)合充電站外充電,φ=0時(shí)表示排隊(duì)問(wèn)題可通過(guò)聯(lián)合充電價(jià)協(xié)調(diào)解決;NES(j,t)為t時(shí)刻在充電站j的EV的數(shù)量;Nr(j,t)為t時(shí)刻充電站j可同時(shí)提供充電服務(wù)的EV數(shù)量;P0為充電樁的額定充電功率;Sr(j,t)為t時(shí)刻專變j的冗余容量,計(jì)算方法參見文獻(xiàn)[10]。
2.1.2 聯(lián)合專變充電滿足率
當(dāng)聯(lián)合充電價(jià)無(wú)法協(xié)調(diào)專變?nèi)哂嗳萘慷倘焙虴V充電需求矛盾時(shí),部分EV可能轉(zhuǎn)移到聯(lián)合充電站外充電,此時(shí)將不滿足這部分EV的充電需求。因此可定義聯(lián)合專變充電滿足率ηc為聯(lián)合專變?nèi)哂嗳萘繚M足EV充電需求的程度,即:
(3)
式中N0和Nc分別為一天中計(jì)劃和實(shí)際在聯(lián)合充電站充電的EV總數(shù)。
2.1.3 聯(lián)合調(diào)節(jié)提升比
互濟(jì)模式的一個(gè)重要功能是利用不同專變?nèi)哂嗳萘繒r(shí)序特性的互補(bǔ)關(guān)系來(lái)解決單專變?nèi)萘慷倘眴?wèn)題??疾鞂W儶?dú)立為充電站供電和聯(lián)合專變?yōu)槌潆娬竟╇姇r(shí)滿足率的差異,可反映互濟(jì)模式的聯(lián)合調(diào)節(jié)效果。為此,本文以聯(lián)合調(diào)節(jié)提升比δ為指標(biāo)來(lái)考察互濟(jì)模式的聯(lián)合調(diào)節(jié)效果。
(4)
式中:ηc為聯(lián)合專變?yōu)镋V充電供電時(shí)的滿足率;ηs為專變獨(dú)立為EV充電供電時(shí)的滿足率。
2.1.4 聯(lián)合專變?nèi)哂嗳萘坷寐?/p>
為考察聯(lián)合專變?nèi)哂嗳萘康睦们闆r,定義冗余容量利用率為各時(shí)段充電站負(fù)荷與專變?nèi)哂嗳萘勘戎档钠骄?,并定義聯(lián)合專變的冗余容量利用率ηr為各專變?nèi)哂嗳萘坷寐实钠骄?,即?/p>
(5)
式中:PES(j,k)為專變j的冗余容量;Ng為充電站個(gè)數(shù)。
對(duì)于不同的樓宇負(fù)荷組合,為了評(píng)估聯(lián)合專變的互補(bǔ)特性,并考察聯(lián)合專變?nèi)哂嗳萘颗c充電需求的匹配程度,定義聯(lián)合專變互補(bǔ)性指標(biāo)θ為聯(lián)合專變?nèi)哂嗳萘颗c引導(dǎo)前充電預(yù)測(cè)負(fù)荷標(biāo)準(zhǔn)差σ的倒數(shù)。
(6)
(7)
由于并非所有的樓宇專變都適合并愿意為充電站供電,聯(lián)合的充電站可能有一定的距離。當(dāng)聯(lián)合充電站距離太遠(yuǎn)時(shí),很難通過(guò)聯(lián)合充電價(jià)引導(dǎo)EV轉(zhuǎn)移到另一個(gè)充電站充電,無(wú)法發(fā)揮互濟(jì)模式的功能,基于此本文評(píng)估聯(lián)合充電站極限距離,從而為運(yùn)營(yíng)商選擇樓宇專變提供參考。
聯(lián)合調(diào)節(jié)提升比能夠反映互濟(jì)模式的有序充電聯(lián)合調(diào)節(jié)效果,以聯(lián)合充電站距離100 m為基準(zhǔn)計(jì)算出對(duì)應(yīng)的聯(lián)合調(diào)節(jié)提升比δ100, 設(shè)定能夠接受的聯(lián)合調(diào)節(jié)提升比與δ100相比的降低率為μ。一般地,0<μ<1,其推薦值為0.5,基于此定義聯(lián)合充電站極限距離Lmax為:
(8)
式中:L為聯(lián)合充電站路程距離;δL為聯(lián)合充電站距離為L(zhǎng)時(shí)的聯(lián)合調(diào)節(jié)提升比。
互濟(jì)模式下的有序充電聯(lián)合調(diào)節(jié)涉及車主、運(yùn)營(yíng)商、專變用戶等多方利益,需同時(shí)兼顧各方利益,并充分發(fā)揮專變?nèi)哂嗳萘康淖饔谩?/p>
3.1.1 車主充電代價(jià)
車主充電代價(jià)包含充電費(fèi)用、候時(shí)成本、充電轉(zhuǎn)移成本等。
1)車主充電費(fèi)用
充電費(fèi)用是車主最關(guān)注的問(wèn)題。第i輛EV日充電費(fèi)用Dc(i)和充電均價(jià)pavg(i)計(jì)算公式分別為:
(9)
式中:Wc(i)為第i輛EV的日充電量;pch(k)為該EV所選充電站在k時(shí)段的充電價(jià)格;T(i,k)為第i輛EVk時(shí)段在該充電站的充電時(shí)長(zhǎng);P0為充電功率均值。
2)車主充電候時(shí)成本
車主充電候時(shí)成本Dw(i)可通過(guò)官方公布的市民時(shí)薪均值ph與各輛車候時(shí)的乘積來(lái)計(jì)算。
Dw(i)=ph[tc(i)-ta(i)]/60
(10)
式中:tc(i)和ta(i)分別為第i輛EV開始充電時(shí)間和到站時(shí)間。候時(shí)以分鐘為單位,其值小于1 min時(shí),當(dāng)作0來(lái)處理。
3)充電轉(zhuǎn)移成本
綜合車主在充電站間轉(zhuǎn)移時(shí)耗費(fèi)的時(shí)間成本和電量成本,可計(jì)算車主進(jìn)行充電站轉(zhuǎn)移的代價(jià),即充電轉(zhuǎn)移成本Dm(i)。 設(shè)EV進(jìn)行充電站轉(zhuǎn)移時(shí)往返需多行駛的距離為聯(lián)合充電站距離的兩倍,則有:
(11)
式中:ΔTm(i)和ΔWm(i)分別為第i輛EV轉(zhuǎn)移時(shí)間損耗和轉(zhuǎn)移電量損耗;vm為EV平均時(shí)速;EEV為EV電池容量;Lr為滿電巡航距離,L(i)為第i輛車的巡航距離。
4)車主充電代價(jià)
綜合3項(xiàng)成本得到車主i的充電總代價(jià)DCh(i)。
DCh(i)=Dc(i)+Dw(i)+Dm(i)
(12)
綜合累計(jì)一天中在該充電站充電的所有EV的總充電成本DCT為:
(13)
3.1.2 專變租金收益
專變用戶通過(guò)向運(yùn)營(yíng)商收取專變租費(fèi)來(lái)獲利??偝潆娏吭酱?,專變用戶收取費(fèi)用越高,因此聯(lián)合專變租金收益Dz0與各時(shí)段充電負(fù)荷有關(guān),即:
(14)
式中:pr(j,k)為專變j在k時(shí)段的租費(fèi)價(jià)格;PES(j,k)為充電站j在k時(shí)段的充電負(fù)荷。
3.1.3 運(yùn)營(yíng)商毛利潤(rùn)
運(yùn)營(yíng)商聯(lián)合經(jīng)營(yíng)多個(gè)接入不同專變的充電站,向車主收取電網(wǎng)電價(jià)費(fèi)用和充電服務(wù)費(fèi)用,其中充電服務(wù)費(fèi)用體現(xiàn)在充電服務(wù)價(jià)格上,同時(shí)運(yùn)營(yíng)商向?qū)W冇脩糁Ц秾W冏赓M(fèi)。運(yùn)營(yíng)商日毛利潤(rùn)Ds0為[22]:
(15)
式中:ps(j,k)為充電站j在k時(shí)段的充電服務(wù)價(jià)格,即充電價(jià)和電網(wǎng)電價(jià)之差。
為保證各方的需求和利益都得到滿足,綜合車主充電成本最小化、專變租金收益最大化和運(yùn)營(yíng)商毛利潤(rùn)最大化建立有序充電綜合目標(biāo),即:
max(-γ1DCT+γ2Dz0+γ3Ds0)
(16)
式中:γ1~γ3為權(quán)重系數(shù),且γ1+γ2+γ3=1。
將一天均分為96個(gè)時(shí)段,設(shè)聯(lián)合充電站的數(shù)目為Ng, 則每個(gè)車主除了原充電計(jì)劃外,還有Ng×96個(gè)充電站和開始充電時(shí)間選擇方案。根據(jù)車主原計(jì)劃選擇的充電站和開始充電時(shí)間,在其他車主開始充電時(shí)間和充電站選擇不變的情況下,計(jì)算某EV在Ng×96個(gè)選擇方案下的充電總代價(jià),以充電總代價(jià)最小調(diào)整開始充電時(shí)間和充電站選擇方案;所有車主都調(diào)整后,再根據(jù)各車主新的充電方案來(lái)優(yōu)化開始充電時(shí)間和充電站選擇,如此不斷循環(huán)直到各車主的選擇方案不再變化為止。
上述有序充電優(yōu)化模型需滿足充電價(jià)格、專變租費(fèi)價(jià)格、電池電量和運(yùn)營(yíng)商毛利潤(rùn)的約束,即:
pgrid(k)≤pchg(j,k)≤pmax
(17)
式中:pchg(j,k)為充電價(jià);pmax為最大充電價(jià);pgrid為電網(wǎng)電價(jià)。
pr.min≤pr(j,k)≤pr.max
(18)
式中:pr.max為最大租費(fèi)價(jià)格;pr.min為最小租費(fèi)價(jià)格。
SOC≥Sm
(19)
式中:SOC為電池剩余容量;Sm為電池最小允許剩余電量。
(20)
對(duì)于專變互濟(jì)模式中有序充電控制問(wèn)題,本文采用粒子群算法[23]進(jìn)行優(yōu)化。在算法迭代時(shí),對(duì)于各粒子的聯(lián)合充電價(jià)和租費(fèi)價(jià)格方案,根據(jù)3.3節(jié)車主充電行為決策優(yōu)化方法來(lái)優(yōu)化各車主的充電和充電站選擇,然后求解各EV充電負(fù)荷和充電站負(fù)荷,進(jìn)而計(jì)算有序充電綜合目標(biāo),并更新各粒子個(gè)體極值和全局極值。具體流程如圖2所示。
本文以兩棟樓宇充電站進(jìn)行有序充電聯(lián)合調(diào)節(jié)為例進(jìn)行仿真。引導(dǎo)前服務(wù)價(jià)格取值1元/kWh[22],
圖2 有序充電優(yōu)化流程Fig.2 Optimisation process of orderly charging
pmax取2.2元/kWh;為維持運(yùn)營(yíng)商和專變用戶利潤(rùn)分配比在3:1左右[11],pr.max和pr.min分別取0.3和0.1元/kWh。為避免過(guò)充,充滿電的SOC期望設(shè)為0.9。兩個(gè)專變的容量皆為1 250 kVA,接入充電負(fù)荷前專變各時(shí)段平均負(fù)載率為0.4。粒子數(shù)取1 000,迭代次數(shù)取400;γ1~γ3比值按1:1:1 設(shè)置;Np0取6;Sm取0.1;電網(wǎng)峰平谷電價(jià)參見文獻(xiàn)[24]。設(shè)計(jì)劃到兩個(gè)充電站充電的EV皆為700輛,因此N0為1 400輛。循環(huán)次數(shù)mx設(shè)為20。EV參數(shù)和車主充電行為概率見文獻(xiàn)[25],抽取各輛EV的充電行為參數(shù)作為其原充電計(jì)劃。
樓宇負(fù)荷根據(jù)文獻(xiàn)[13]的迎晚峰型、價(jià)格敏感型、早九晚五型、夜間用電型和用電穩(wěn)健型(分別記為類型1~5)的負(fù)荷特征進(jìn)行負(fù)荷數(shù)據(jù)生成,如圖3所示。
圖3 不同類型樓宇負(fù)荷曲線圖Fig.3 Curves of different types of building load
聯(lián)合充電站距離為0.4 km,樓宇負(fù)荷組合為類型1和類型3時(shí),采用本文的有序充電調(diào)節(jié)機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化,聯(lián)合調(diào)節(jié)后充電站的充電價(jià)如圖1所示(與基于電網(wǎng)電價(jià)的充電價(jià)進(jìn)行對(duì)比)。充電站預(yù)測(cè)負(fù)荷分別如圖4—5所示,需求指標(biāo)如表1所示。充電站轉(zhuǎn)移情況如表2所示。
圖4 調(diào)節(jié)后的充電價(jià)Fig.4 Charging price after regulation
圖5 充電預(yù)測(cè)負(fù)荷對(duì)比Fig.5 Comparison of charging load forecast
結(jié)合圖5和表1可知,互濟(jì)模式下,充電成本更低,專變租金收益以及運(yùn)營(yíng)商毛利潤(rùn)更大,說(shuō)明各方的需求都得到了更大的滿足;專變1和專變2的充電滿足率ηc和冗余容量利用率ηr增大了,說(shuō)明專變?nèi)哂嗳萘康玫搅烁映浞值睦?,可以為更多的EV提供充電服務(wù)。
表1 聯(lián)合節(jié)前后需求指標(biāo)Tab.1 Demand indicators before and after joint regulation
表2 EV進(jìn)行充電站轉(zhuǎn)移的數(shù)量Tab.2 Number of EV choosing another charging station
由圖4—5可得,聯(lián)合調(diào)節(jié)后,運(yùn)營(yíng)商抬高專變?nèi)哂嗳萘慷倘睍r(shí)段的充電價(jià),壓低專變?nèi)哂嗳萘坑欣每臻g的時(shí)段的充電價(jià)。在電價(jià)激勵(lì)下,部分EV的充電時(shí)間從專變?nèi)哂嗳萘慷倘睍r(shí)段轉(zhuǎn)移到專變負(fù)載率小的時(shí)段。同時(shí),在20:00~22:00時(shí)段專變1冗余容量短缺,導(dǎo)致其專變滿足率較小,而同時(shí)段專變2冗余容量還有可利用的空間;在08:00~10:00時(shí)段專變2冗余容量極度緊缺,導(dǎo)致其專變滿足率較小,而同時(shí)段專變1冗余容量還有可利用的空間。在上述時(shí)段,運(yùn)營(yíng)商抬高專變?nèi)哂嗳萘慷倘钡某潆娬镜某潆妰r(jià),壓低冗余容量利用空間的充電站的充電價(jià),以引導(dǎo)車主錯(cuò)站充電。由表2可知,在聯(lián)合充電價(jià)調(diào)節(jié)下,共有88輛EV從充電站1轉(zhuǎn)移到充電站2,有127輛EV從充電站2轉(zhuǎn)移到充電站1。EV轉(zhuǎn)移到聯(lián)合充電站外充電的需求減小,因此專變能夠滿足更多EV的充電需求。聯(lián)合調(diào)節(jié)后,轉(zhuǎn)移到聯(lián)合充電站外充電的EV數(shù)由350輛降低到22輛,改善效果明顯。
總的來(lái)說(shuō),在聯(lián)合充電價(jià)調(diào)節(jié)下,聯(lián)合充電站能夠?yàn)楦嗟腅V提高充電服務(wù),專變用戶租金收益和運(yùn)營(yíng)商毛利潤(rùn)也因此得到了提高。由于車主在電價(jià)策略下選擇時(shí)間金錢成本更小的時(shí)段和充電站充電,在一定程度上降低了其充電代價(jià)。因此,本文提出的專變互濟(jì)模式下的聯(lián)合調(diào)節(jié)機(jī)制夠很好地滿足各方的需求。
設(shè)聯(lián)合充電站距離為0.4 km時(shí),對(duì)于表3中不同類型的樓宇負(fù)荷組合情況,采用本文的調(diào)節(jié)機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化,需求層指標(biāo)如表3所示。
表3 不同樓宇組合的需求指標(biāo)Tab.3 Demand indicators with different building group
由表3可知,聯(lián)合專變互補(bǔ)性θ越強(qiáng)的組合,聯(lián)合調(diào)節(jié)難度πd越小,聯(lián)合專變滿足率越大,運(yùn)營(yíng)商毛利潤(rùn)和專變租金收益也越高。由圖1可知,當(dāng)樓宇負(fù)荷組合與充電需求高峰相對(duì)錯(cuò)開時(shí),專變?nèi)哂嗳萘吭跁r(shí)序特性上更加互補(bǔ),因此在引導(dǎo)前樓宇專變?nèi)哂嗳萘烤偷玫捷^好的利用,引導(dǎo)EV從樓宇負(fù)荷高峰轉(zhuǎn)移到其他時(shí)段充電的需求較小,因此有序充電聯(lián)合調(diào)節(jié)的難度更小。同時(shí)由于能夠更加充分利用樓宇專變的冗余容量為更多EV充電活動(dòng)供電,聯(lián)合專變滿足率ηc更大,運(yùn)營(yíng)商和專變用戶也容易獲得更大的利潤(rùn)。當(dāng)聯(lián)合專變互補(bǔ)性較弱時(shí),需要車主轉(zhuǎn)移到其他時(shí)段充電的需求較大,此時(shí)需要運(yùn)營(yíng)商在電價(jià)上做出較大讓步來(lái)引導(dǎo)車主,因此運(yùn)營(yíng)商的利潤(rùn)將會(huì)被壓縮。因此運(yùn)營(yíng)商應(yīng)選擇互補(bǔ)性更強(qiáng)的樓宇專變?yōu)镋V充電活動(dòng)供電。
上述仿真場(chǎng)景中,組合5是以組合1和4兩種樓宇負(fù)荷組合作為聯(lián)合專變樓宇負(fù)荷進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的。由表3可知,組合5的聯(lián)合專變互補(bǔ)性大于組合1和組合4的,組合5的聯(lián)合調(diào)節(jié)難度小于后兩種情況,組合5的聯(lián)合專變充電滿足率等指標(biāo)也明顯優(yōu)于組合1和4的。這說(shuō)明聯(lián)合具有互補(bǔ)性的樓宇專變?yōu)槌潆娬竟╇?,通過(guò)站間電價(jià)差引導(dǎo)EV錯(cuò)站充電,能利用不同專變?nèi)哂嗳萘繒r(shí)序特性的互補(bǔ)關(guān)系來(lái)解決單專變?cè)谄錁怯钬?fù)荷高峰時(shí)段冗余容量極度緊缺問(wèn)題,比采用單類型樓宇專變時(shí)能夠?yàn)楦郋V提供充電服務(wù)。同理,由組合2、3、6和組合3、4、7也可得到相同結(jié)論,這進(jìn)一步驗(yàn)證了專變互濟(jì)模式的合理性和有效性。
樓宇負(fù)荷組合為類型1和類型3時(shí),不斷增大聯(lián)合充電站距離,各項(xiàng)指標(biāo)變化情況化情況如表4所示,其中Dm0為所有車主的充電轉(zhuǎn)移成本之和。
表4 距離增大時(shí)指標(biāo)的變化Tab.4 Changes in indicators as the distance increases
由表4可知,當(dāng)聯(lián)合充電站距離增大時(shí),車主充電轉(zhuǎn)移成本Dm0不斷增大,導(dǎo)致車主充電成本DCT不斷增大,聯(lián)合專變充電滿足率ηc、 聯(lián)合調(diào)節(jié)提升比δ不斷下降,運(yùn)營(yíng)商毛利潤(rùn)Ds0和專變租金收益Dz0也不斷降低。這說(shuō)明隨著聯(lián)合充電站距離增大,車主進(jìn)行充電站轉(zhuǎn)移的代價(jià)增大,充電成本增大,因此車主進(jìn)行充電站轉(zhuǎn)移的積極性和響應(yīng)程度受到限制,聯(lián)合調(diào)節(jié)效果變差,專變互濟(jì)模式的功能無(wú)法很好地發(fā)揮。專變?cè)谄湄?fù)荷高峰時(shí)段冗余容量短缺,無(wú)法部分EV的充電需求,因此有部分EV轉(zhuǎn)移到聯(lián)合充電站外充電,聯(lián)合專變充電滿足率和聯(lián)合調(diào)節(jié)提升比下降,專變用戶和運(yùn)營(yíng)商利潤(rùn)減少。由此可得,聯(lián)合充電站距離對(duì)聯(lián)合調(diào)節(jié)效果有直接的影響,當(dāng)聯(lián)合充電站距離過(guò)大時(shí),無(wú)法實(shí)現(xiàn)專變互濟(jì)模式。
經(jīng)計(jì)算,在該樓宇負(fù)荷組合下,設(shè)δL為0.5時(shí),聯(lián)合充電站極限距離為0.73 km,當(dāng)選擇的樓宇專變距離大于該極限值時(shí),聯(lián)合調(diào)節(jié)效果有限,難以發(fā)揮專變互濟(jì)模式的功能。
本文提出了充電站運(yùn)營(yíng)商聯(lián)合跨樓宇的專變來(lái)為充電站群供電的專變互濟(jì)模式及其有序充電優(yōu)化控制模型,并得出以下結(jié)論。
1)在本文互濟(jì)模式中,運(yùn)營(yíng)商調(diào)節(jié)聯(lián)合充電價(jià),通過(guò)電價(jià)激勵(lì)保證了車主參與有序充電的積極性,并且能夠很好地引導(dǎo)車主錯(cuò)峰錯(cuò)站充電,從而為更多的EV提供充電服務(wù),能夠更好地滿足各方需求。
2)聯(lián)合專變互補(bǔ)性越強(qiáng),聯(lián)合調(diào)節(jié)難度越小,且聯(lián)合具有互補(bǔ)性的樓宇專變比聯(lián)合單類型樓宇專變能夠?yàn)楦郋V提供充電服務(wù),因此運(yùn)營(yíng)商應(yīng)選擇聯(lián)合專變互補(bǔ)性更強(qiáng)的樓宇專變?yōu)槌潆娬竟╇姟?/p>
3)聯(lián)合充電站距離過(guò)大時(shí)無(wú)法實(shí)現(xiàn)專變互濟(jì)模式。以聯(lián)合調(diào)節(jié)提升比為指標(biāo)來(lái)評(píng)估聯(lián)合充電站極限距離,可為運(yùn)營(yíng)商選擇合適樓宇專變提供參考。
此外,本文主要研究局部區(qū)域充電站聯(lián)合調(diào)節(jié)的效果,因此以聯(lián)合兩棟樓宇的充電站進(jìn)行有序充電聯(lián)合調(diào)節(jié)為例進(jìn)行仿真,調(diào)節(jié)效果較為明顯。在后續(xù)的研究中,可以進(jìn)一步擴(kuò)大聯(lián)合調(diào)節(jié)的充電站數(shù)量規(guī)模,以進(jìn)一步證明本文模型的普適性。