面向配電網(wǎng)靈活性的電動(dòng)汽車充放電控制策略研究

王夢(mèng)涵，江全元

（浙江大學(xué) 電氣工程學(xué)院，浙江 杭州310027）

0 引 言

隨著“雙碳”政策的推進(jìn)，配電網(wǎng)中電動(dòng)汽車與新能源的占比日益提升，這對(duì)配電網(wǎng)的靈活性提出了新的要求。 與內(nèi)燃機(jī)相比，電動(dòng)汽車除了具有更高的效率外，還可以將可再生能源產(chǎn)生的電能充電，以進(jìn)一步減少溫室氣體的排放［1］。 電動(dòng)汽車的大規(guī)模部署將對(duì)未來的電網(wǎng)產(chǎn)生重大影響。 一方面，電動(dòng)汽車所需的大量能量，加上充電時(shí)間和持續(xù)時(shí)間的不確定性，對(duì)配電網(wǎng)電能質(zhì)量、局部供電能力、安全穩(wěn)定運(yùn)行等都帶來嚴(yán)重的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)［2-4］。 另一方面，電動(dòng)汽車在一定程度上具有儲(chǔ)能特性，它不僅可以作為負(fù)荷消耗電能，同時(shí)也可以通過電動(dòng)汽車入網(wǎng)（Vehicle to Grid，V2G）技術(shù)［5］向電網(wǎng)放電，這為配電網(wǎng)靈活性支持提供了一個(gè)獨(dú)特的機(jī)會(huì)。

目前對(duì)于電動(dòng)汽車充放電控制策略的研究可以歸納為兩種角度：電網(wǎng)側(cè)和用戶側(cè)。 當(dāng)從電網(wǎng)側(cè)入手時(shí)，優(yōu)化目標(biāo)多為電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差最小［6-7］或電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)［8］。 文獻(xiàn)［7］以最小化系統(tǒng)總負(fù)荷水平的方差為目標(biāo)建立了電動(dòng)汽車參與削峰填谷的雙層優(yōu)化模型。 文獻(xiàn)［8］考慮切除負(fù)荷帶來的效益損失、自上級(jí)電網(wǎng)處購電的費(fèi)用及富余可再生能源返送上網(wǎng)收益，以最小化電網(wǎng)運(yùn)行成本為目標(biāo)建立電動(dòng)汽車充放電調(diào)度優(yōu)化模型。 當(dāng)從用戶側(cè)角度進(jìn)行充放電控制時(shí)，優(yōu)化目標(biāo)多為電動(dòng)汽車車主充電費(fèi)用最低、充電時(shí)間最短等。 文獻(xiàn)［9］提出以需求側(cè)為決策主體、供需兩側(cè)協(xié)同優(yōu)化的電動(dòng)汽車充放電自動(dòng)需求響應(yīng)，為了確保用戶滿意度，以車輛接入電網(wǎng)到離開電網(wǎng)間的收益最大化為目標(biāo)，建立了用戶決策模型。 文獻(xiàn)［10］在綜合考慮用戶充電時(shí)間、充電費(fèi)用、等待時(shí)間、充電完成率等用戶滿意度指標(biāo)基礎(chǔ)上，建立了有序充電方法。

綜合來看，目前對(duì)于電動(dòng)汽車充放電控制的研究重點(diǎn)多集中在用戶側(cè)，綜合考慮實(shí)時(shí)電價(jià)、用戶滿意度、充電成本和電池?fù)p耗等等因素，對(duì)于電網(wǎng)層面的關(guān)注較少，一般只考慮峰谷差或者購電成本，對(duì)于配電網(wǎng)靈活性的研究更是少之又少。

針對(duì)上述情況，本文從配電網(wǎng)靈活性出發(fā)，提出了面向配電網(wǎng)靈活性的電動(dòng)汽車充放電雙層控制策略。 首先建立了配電網(wǎng)靈活性指標(biāo)體系和配電網(wǎng)靈活性評(píng)估方法，在此基礎(chǔ)上提出了電動(dòng)汽車充放電雙層控制策略。 上層決策者為配電網(wǎng)調(diào)度中心，以最優(yōu)化配電網(wǎng)靈活性為目標(biāo)制定調(diào)度指令發(fā)布給下層；下層決策者為各電動(dòng)汽車充電站，通過制定其所管轄的電動(dòng)汽車的充放電計(jì)劃來響應(yīng)上層指令，達(dá)到和上次指令偏差最小化。最后，算例驗(yàn)證了本文所提電動(dòng)汽車充放電控制方案能有效地提高配電網(wǎng)靈活性。

1 電動(dòng)汽車雙層調(diào)度架構(gòu)

當(dāng)大規(guī)模的電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)，如果由配電網(wǎng)調(diào)度中心直接對(duì)每輛電動(dòng)汽車進(jìn)行控制，則通信和計(jì)算的難度都很大［11］。 因此這里采用了雙層控制的調(diào)度架構(gòu)（見圖1），上層由配電網(wǎng)調(diào)度機(jī)構(gòu)制定調(diào)度指令，下層各電動(dòng)汽車充電站響應(yīng)上層計(jì)劃對(duì)站內(nèi)電動(dòng)汽車進(jìn)行靈活性控制。 具體調(diào)度方案如下：

圖1 電動(dòng)汽車雙層調(diào)度架構(gòu)

（1）日前申報(bào)機(jī)制。 為了方便上層配電網(wǎng)調(diào)度中心制定合理的靈活性調(diào)度決策，設(shè)定車主日前申報(bào)機(jī)制。 車主在前一天根據(jù)次日自己的出行需求申報(bào)相關(guān)信息，包括預(yù)期行駛里程、預(yù)計(jì)到達(dá)充電站時(shí)間、預(yù)期離開充電站時(shí)間和預(yù)期離開充電站的荷電狀態(tài)（SOC）。 各充電站對(duì)站內(nèi)的電動(dòng)汽車申報(bào)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算出下個(gè)時(shí)刻所能提供的最大向上、向下功率信息，并告知配電網(wǎng)調(diào)度中心。

（2）配電網(wǎng)靈活性計(jì)算。 電力系統(tǒng)調(diào)度中心根據(jù)各充電站上報(bào)的下個(gè)時(shí)刻所能提供的最大向上、向下功率信息，計(jì)算配電網(wǎng)靈活調(diào)度需求，并向下層充電站發(fā)布靈活性調(diào)度指令。

（3）電動(dòng)汽車靈活性控制。 各充電站對(duì)站內(nèi)電動(dòng)汽車進(jìn)行靈活性控制，在滿足車主日常行駛需求的前提下做到盡量貼合上層調(diào)度中心的調(diào)度計(jì)劃。

2 配電網(wǎng)靈活性評(píng)估方法

目前，已有研究提出電力系統(tǒng)靈活性是指電力系統(tǒng)在滿足相應(yīng)的約束條件下，面對(duì)系統(tǒng)中負(fù)荷的隨機(jī)性和波動(dòng)性能夠快速響應(yīng)的能力。 然而，多數(shù)研究集中于輸電網(wǎng)，對(duì)配電網(wǎng)靈活性定量評(píng)估的研究較少。

本文定義配電網(wǎng)靈活性是指配電網(wǎng)在受到電動(dòng)汽車負(fù)荷大規(guī)模接入條件下，能夠適應(yīng)負(fù)荷的較強(qiáng)增長(zhǎng)和隨機(jī)性，保證配電網(wǎng)的良好的供電質(zhì)量及運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的能力。

2.1 配電網(wǎng)靈活性指標(biāo)體系

根據(jù)配電網(wǎng)靈活性的定義，選取如下指標(biāo)建立配電網(wǎng)靈活性指標(biāo)體系。

（1）網(wǎng)絡(luò)損耗指標(biāo)

式中：Ploss·k為線路k的網(wǎng)損；Ploss為配網(wǎng)總網(wǎng)損；T為調(diào)度時(shí)段數(shù)。

（2） 線路裕度指標(biāo)

式中：Ik為線路k上的電流值；Isk線路k上允許的最大電流值；共有NF條線路。

（3） 電壓偏差指標(biāo)

式中：ΔV表示節(jié)點(diǎn)電壓與額定電壓的電壓差；UN為額定電壓；Ui為節(jié)點(diǎn)i的電壓；共有n 個(gè)節(jié)點(diǎn)。

（4） 饋線均衡指標(biāo)

式中：Si為線路i的負(fù)載率；表示取所有線路負(fù)載率的平均值。

（5） 負(fù)荷峰谷差指標(biāo)

式中：Pd，t表示t時(shí)刻的負(fù)荷值；為整個(gè)時(shí)段的負(fù)荷均值。

2.2 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

通過指標(biāo)評(píng)分并賦予權(quán)重系數(shù)將所建立的配電網(wǎng)靈活性指標(biāo)體系綜合成配電網(wǎng)靈活性綜合評(píng)分。

（1） 指標(biāo)的評(píng)分

指標(biāo)評(píng)分函數(shù)的歸一化方式不止一種，但一般對(duì)結(jié)論不產(chǎn)生影響。這里參考文獻(xiàn)［12］ 的方法進(jìn)行指標(biāo)評(píng)分，計(jì)算公式如下。

式中：x＇i為指標(biāo)得分；xi為指標(biāo)值；Mi、mi分別為指標(biāo)的理想值和不允許值；c、d 均為常數(shù)，通常取c=60，d =40。

（2） 指標(biāo)的權(quán)重

AHP層次分析法是一種定性和定量的計(jì)算權(quán)重的研究方法［13］，這里采用AHP層次分析法對(duì)于建立的指標(biāo)體系進(jìn)行綜合。對(duì)指標(biāo)層的每對(duì)指標(biāo)進(jìn)行比對(duì)，形成如下比較矩陣。

式中：aij是因素i相對(duì)因素j的重要程度。

然后根據(jù)采用AHP層次分析法計(jì)算出每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，具體見算方法見文獻(xiàn)［13］。

（3） 指標(biāo)綜合評(píng)分

基于上述方法，匯總各指標(biāo)評(píng)價(jià)得分得到綜合評(píng)分，計(jì)算公式為

式中：Y為綜合評(píng)分值；wi為權(quán)重系數(shù)；x＇i為評(píng)價(jià)指標(biāo)值。

3 電動(dòng)汽車充放電控制雙層優(yōu)化模型

3.1 上層優(yōu)化模型

本文提出的電動(dòng)汽車充放電控制策略共有兩層優(yōu)化模型組成。上層優(yōu)化的決策主體是配電網(wǎng)調(diào)度中心，上層配電網(wǎng)調(diào)度中心通過制定各個(gè)電動(dòng)汽車充電站各時(shí)段的充放電策略，使得配電網(wǎng)靈活性值以及各電動(dòng)汽車充電站實(shí)際的充放電控制結(jié)果和上層制定策略的偏差最小化，從而使配電網(wǎng)獲得更充裕的靈活性。因此，上層優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)由兩部分組成，第一部分為配電網(wǎng)靈活性值；第二部分為下層各電動(dòng)汽車充電站實(shí)際調(diào)度結(jié)果和上層下達(dá)指令的偏差。上層優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)具體如下：

式中：T為調(diào)度周期時(shí)段數(shù)；Fflex配電網(wǎng)綜合靈活性評(píng)分，由于經(jīng)過評(píng)分計(jì)算后的配電網(wǎng)綜合靈活性評(píng)分越高代表配電網(wǎng)靈活性越好，故此處取倒數(shù)；α為懲罰系數(shù)；N為配電網(wǎng)中電動(dòng)汽車充電站數(shù)量；Xi上層配電網(wǎng)調(diào)度中心對(duì)第i個(gè)充電站的調(diào)度指令；Yi為第i個(gè)充電站的實(shí)際調(diào)度結(jié)果；f（Xi，Yi） 為下層第i個(gè)充電站的實(shí)際調(diào)度結(jié)果和上層配電網(wǎng)調(diào)度中心的指令的偏差，當(dāng)上層配電網(wǎng)調(diào)度中心的指令和下層各充電站的調(diào)度情況產(chǎn)生偏差時(shí)，設(shè)置懲罰項(xiàng)

上層優(yōu)化模型需滿足的約束條件如下：

（1） 多時(shí)段潮流約束

式中：Pij、Qij為線路l（i，j） 的有功功率和無功功率；Iij表示線路l（i，j） 的電流；為節(jié)點(diǎn)j發(fā)電機(jī)組的有功功率和無功功率；為節(jié)點(diǎn)j處負(fù)荷的有功功率和無功需量；PEV，j為節(jié)點(diǎn)j電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷；N為此城市電網(wǎng)中汽車總數(shù)；rj表示節(jié)點(diǎn)j的電動(dòng)汽車負(fù)荷占總電動(dòng)汽車負(fù)荷的比例；L 為單臺(tái)電動(dòng)汽車的充電期望值；rij、xij為線路l（i，j） 的電阻和電抗；zij為線路l（i，j） 的阻抗；Ui為節(jié)點(diǎn)i電壓幅值的平方。

（2） 節(jié)點(diǎn)電壓約束

式中，Uu和Ul為節(jié)點(diǎn)電壓的上下限。

（3） 線路電流約束

（4） 線路傳輸功率約束

式中：Pl、Ql為線路l（i，j） 有功功率、無功功率下限；Pu、Qu為線路l（i，j） 的有功功率、無功功率上限。

（5） 各變電站在各時(shí)段可調(diào)度容量約束

式中：Pch、Pdis分別為電動(dòng)汽車平均充電和平均放電功率；nev為第i個(gè)充電站所管轄的電動(dòng)汽車數(shù)量；Ii，k，t為第i個(gè)充電站內(nèi)的第k輛車在t時(shí)段和電網(wǎng)的連接狀態(tài)，Ii，k，t=1 表示該車在t時(shí)段接入電網(wǎng)，Ii，k，t=0 表示該車在t時(shí)段未接入電網(wǎng)，該值由車主在日前申報(bào)階段的申報(bào)結(jié)果得出。

3.2 下層優(yōu)化模型

下層優(yōu)化的決策主體為各電動(dòng)汽車充電站，各電動(dòng)汽車充電站通過對(duì)站內(nèi)的電動(dòng)汽車充放電狀態(tài)的控制，使得電動(dòng)汽車實(shí)際的功率與上層配電網(wǎng)調(diào)度中心發(fā)布的指令的偏差達(dá)到最小。

下層優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)如下：

式中：Pev，i，k，t為第i個(gè)充電站內(nèi)的第k輛車在t時(shí)段的充放電功率。

下層優(yōu)化需滿足如下約束：

（1） 電動(dòng)汽車電池充放電約束

式中：SOCi，k，t為第i個(gè)充電站內(nèi)的第k輛車在t時(shí)段結(jié)束時(shí)的電池荷電狀態(tài)；Ei，k為第i個(gè)充電站內(nèi)的第k輛車的電池容量；ηch和ηdis分別為電動(dòng)汽車充電和放電的效率；Δt為一個(gè)時(shí)段長(zhǎng)度；Uch，i，k，t和Udis，i，k，t為第i個(gè)充電站內(nèi)的第k輛車在t時(shí)段的充放電狀態(tài)標(biāo)記變量，是0 -1 變量。Uch，i，k，t=1 表示該輛車在t時(shí)段處于充電狀態(tài)，Uch，i，k，t=0 表示該輛車在t時(shí)段不處于充電狀態(tài)；Udis，i，k，t=1 表示該輛車在t時(shí)段處于放電狀態(tài)，Udis，i，k，t=0 表示該輛車在t時(shí)段不處于放電狀態(tài)；式（23） 表示同一輛車同時(shí)只可能處于充電/放電一種狀態(tài)，充電和放電無法同時(shí)進(jìn)行。

（2） 電池安全約束

式中：SOCmin和SOCmax分別為電動(dòng)汽車電池荷電狀態(tài)的上下限。

（3） 日前申報(bào)約束

式中：ti，k，leave和t＜ti，k，arrive分別表示第i個(gè)充電站內(nèi)的第k輛車離開和接入該充電站的時(shí)間，該信息由各車車主在日前向各充電站申報(bào)。在車主申報(bào)的不可調(diào)度時(shí)段，不可對(duì)該車下達(dá)調(diào)度指令。

（4） 車主行駛需求約束

式中：SOCi，k，ti，k，leave和SOCi，k，leave分 別 為 屬 于 充 電站i的第k輛電動(dòng)汽車在離開該充電站時(shí)的實(shí)際SOC和需要達(dá)到的SOC。

4 模型求解方法

本文所建立的雙層優(yōu)化模型在MATLAB中進(jìn)行編寫，調(diào)用Mosek 商業(yè)求解器進(jìn)行求解，具體求解流程如圖2 所示。

圖2 電動(dòng)汽車充放電控制雙層優(yōu)化模型求解流程

在第一次迭代時(shí)，由于不知道下層充電站調(diào)度結(jié)果，上層配電網(wǎng)調(diào)度中心以配電網(wǎng)靈活性最優(yōu)為目標(biāo)制定下層的各電動(dòng)汽車充電站的調(diào)度指令。 下層接收到上層調(diào)度指令后，根據(jù)車主日前申報(bào)的各電動(dòng)汽車可調(diào)度時(shí)間信息，以各電動(dòng)汽車充電站實(shí)際調(diào)度結(jié)果和上層指令的偏差最小化為目標(biāo)制定各個(gè)電動(dòng)汽車的充放電計(jì)劃。 當(dāng)各電動(dòng)汽車充電站實(shí)際調(diào)度結(jié)果和上層指令的偏差小于設(shè)定值或者迭代次數(shù)到達(dá)上限時(shí)，則視為滿足終止條件，輸出最優(yōu)方案。 若不滿足終止條件，則重新回到上層優(yōu)化，以配電網(wǎng)靈活性值和上下層調(diào)度結(jié)果的偏差之和最小為目標(biāo)制定調(diào)度指令，重新下達(dá)給下層，如此進(jìn)行迭代，直至滿足終止條件，輸出結(jié)果。

5 算例分析

算例采用改進(jìn)IEEE33 配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)，該配電網(wǎng)拓?fù)淙鐖D3 所示，額定電壓為12.66 kV。節(jié)點(diǎn)2 安裝有1 MW 的風(fēng)機(jī)，節(jié)點(diǎn)7、19、26 安裝有0.5 MW 的風(fēng)機(jī)。 在節(jié)點(diǎn)17、31 處分別設(shè)置了一個(gè)電動(dòng)汽車充電站，設(shè)定每個(gè)充電站所管轄的接受調(diào)度的電動(dòng)汽車共有400 輛，電動(dòng)汽車電池和充電相關(guān)參數(shù)如表1 所示。

圖3 改進(jìn)的IEEE33 配電網(wǎng)

表1 電動(dòng)汽車相關(guān)參數(shù)

本章的研究對(duì)象是家庭電動(dòng)汽車，這類電動(dòng)汽車往往由于日常出行需求，集中在夜間充電。文獻(xiàn)［14］根據(jù)美國(guó)家庭出行調(diào)查（national household travel survey，NHTS）的結(jié)果，通過擬合得出第一次出行時(shí)刻和最后一次出行結(jié)束時(shí)刻的概率分布可近似為正態(tài)分布，而日行駛里程接近為對(duì)數(shù)正態(tài)分布函數(shù)［15］，具體的概率分布函數(shù)通過擬合后如式（27） -式（29）所示。

式中：fs（x）、fe（x）、fm（x）分別為第一次出行時(shí)刻、最后一次出行結(jié)束時(shí)刻和日行駛里程的概率密度函數(shù)。 μs=8.92，σs=3.24，μe=17.47，σe=341，μm=2.98，σm=1.14。

在車主的日前申報(bào)中，車主需提前一天向自己所要去的充電站上報(bào)預(yù)期行駛里程、預(yù)計(jì)到達(dá)充電站時(shí)間、預(yù)期離開充電站時(shí)間。 為了貼合實(shí)際，這里車主上報(bào)的信息將從上述概率密度函數(shù)中進(jìn)行抽樣，從而模擬電動(dòng)汽車接入充電時(shí)刻、次日離開充電站時(shí)刻以及接入充電時(shí)的電池荷電狀態(tài)。 假定車主離開時(shí)電動(dòng)汽車電池荷電狀態(tài)需要達(dá)到90%。

5.1 計(jì)算結(jié)果

上層調(diào)度指令和下層實(shí)際調(diào)度結(jié)果如圖4 所示。 可以看到經(jīng)過14 次迭代后，上下層調(diào)度曲線基本重合，結(jié)果基本一致。 其中0 -8 時(shí)中部分時(shí)段下層實(shí)際調(diào)度結(jié)果略高于上層調(diào)度指令，這是由于電動(dòng)汽車出行需求造成的。 家庭電動(dòng)汽車一般需要在早晨出門行駛，因此為了滿足電動(dòng)汽車出門行駛的荷電狀態(tài)需求，需要給電動(dòng)汽車在此時(shí)段進(jìn)行充電，造成下層調(diào)度結(jié)果偏高。 圖5 為上層調(diào)度指令和下層實(shí)際調(diào)度結(jié)果的偏差隨迭代次數(shù)的變化曲線。 可以看出剛開始迭代時(shí)，由于配電網(wǎng)靈活性的要求（上層目標(biāo)）和各電動(dòng)汽車車主的行駛需求存在一定的沖突，在迭代初上下層調(diào)度結(jié)果的偏差較大。 隨著迭代次數(shù)增加，上下層調(diào)度結(jié)果逐漸趨于一致，偏差漸趨于零，13 次和14 次迭代時(shí)，調(diào)度偏差變化小于10-5，迭代結(jié)束，輸出計(jì)算結(jié)果，此時(shí)下層對(duì)于電動(dòng)汽車充放電的控制既能滿足車主需求，又能保證配電網(wǎng)靈活性需求。

圖4 上下層調(diào)度優(yōu)化結(jié)果

圖5 上下層調(diào)度偏差

兩個(gè)電動(dòng)汽車充電站的實(shí)際調(diào)度結(jié)果如圖6所示。 圖中負(fù)荷為正值表示此充電站作為負(fù)荷向電網(wǎng)吸收電能，負(fù)值表示電動(dòng)汽車充電站向電網(wǎng)輸入電能。 由圖可知，接入充電站的電動(dòng)汽車大多在23 時(shí)到次日7 時(shí)處于充電狀態(tài)，8 到22 時(shí)多為放電狀態(tài)或者保持不充電也不放電，這和電網(wǎng)負(fù)荷峰谷時(shí)密切相關(guān)。 在本章提出的控制策略下，電動(dòng)汽車在峰時(shí)放電谷時(shí)充電，降低電網(wǎng)負(fù)荷高峰，緩解設(shè)備壓力。 其中8 到17 時(shí)電動(dòng)汽車充電站充放電負(fù)荷都處于一個(gè)比較低的水平，這在一定程度上也反映了電動(dòng)汽車的行駛規(guī)律，在白天電動(dòng)汽車大部分都處于外出行駛狀態(tài)，不接入充電站，在結(jié)束一天的行程后大部分電動(dòng)汽車選擇在晚上接入充電站接受充電站調(diào)度指令。

圖6 各電動(dòng)汽車充電站調(diào)度結(jié)果

5.2 多場(chǎng)景分析

為了驗(yàn)證本文提出的電動(dòng)汽車充放電雙層控制策略的有效性，計(jì)算三種場(chǎng)景下的配電網(wǎng)綜合靈活性評(píng)分：

場(chǎng)景1：無電動(dòng)汽車。 此時(shí)電網(wǎng)中僅考慮常規(guī)負(fù)荷，不考慮電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的接入。

場(chǎng)景2：電動(dòng)汽車無序充電。 此時(shí)電動(dòng)汽車完全按照車主自由意愿進(jìn)行充電，配電網(wǎng)不采取任何干預(yù)手段。

場(chǎng)景3：電動(dòng)汽車有序充放電。 此場(chǎng)景下采取本文所提出的電動(dòng)汽車雙層充放電控制策略。

三種場(chǎng)景下的配電網(wǎng)綜合靈活性評(píng)分如表2所示。 在場(chǎng)景1 中，配電網(wǎng)原始狀態(tài)下綜合靈活性評(píng)分為70.1 分。 在800 輛電動(dòng)汽車接入兩所電動(dòng)汽車充電站的情況下，如電動(dòng)汽車完全隨車主意愿自由充電，此時(shí)配電網(wǎng)靈活性降為60.7?？梢娫诖笠?guī)模電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)的情況下，如果不采取有效的控制策略，會(huì)對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行的靈活性造成比較大的影響。 在本文提出的電動(dòng)汽車雙層優(yōu)化控制策略之后，配電網(wǎng)綜合靈活性評(píng)分上升至95.6，可以看出，在采取本文所提出的控制策略之后配電網(wǎng)的靈活性得到了有效的提升。

表2 配電網(wǎng)靈活性綜合評(píng)分

圖7 為三種場(chǎng)景下配電網(wǎng)的負(fù)荷曲線。 圖中場(chǎng)景1 中負(fù)荷即配電網(wǎng)原始負(fù)荷值。 場(chǎng)景2 中電動(dòng)汽車隨車主意愿自由充電，可以看出電動(dòng)汽車充電時(shí)段在一定程度上和配電網(wǎng)負(fù)荷峰值相重疊，造成了配電網(wǎng)負(fù)荷“峰上加峰”的情況，形成了新的峰值，這對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行靈活性、可靠性、配電網(wǎng)設(shè)備容量都造成了一定的挑戰(zhàn)。 在場(chǎng)景3中，采取了本文所提出的控制策略，可以看出配電網(wǎng)峰值負(fù)荷明顯下降，緩解了配電設(shè)備容量壓力，改善了負(fù)荷曲線。 由場(chǎng)景2 和場(chǎng)景3 對(duì)比可以看出，場(chǎng)景3 中把場(chǎng)景2 中部分峰值負(fù)荷調(diào)整到了夜間谷時(shí)，有效改善了負(fù)荷曲線，這對(duì)配電設(shè)備的運(yùn)行效率也有一定的改善作用。

圖7 三種場(chǎng)景下配電網(wǎng)負(fù)荷曲線

5.3 多場(chǎng)景分析

為了更直觀的觀察單輛電動(dòng)汽車充放電情況，這里取800 輛車中兩輛典的電動(dòng)汽車一天的荷電狀態(tài)進(jìn)行觀察，如圖8（a）（b）所示。 表3 中給出了這兩輛車主在日前申報(bào)的信息。

表3 車主日前申報(bào)信息

由表3 可知，電動(dòng)汽車1 當(dāng)日行駛里程較少，接入充電站時(shí)電池剩余電量較為充足，因此在該車剛接入充電站時(shí)根據(jù)配電網(wǎng)靈活性的要求安排此車對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行放電，在次日凌晨在根據(jù)其行駛需求進(jìn)行充電。 而電動(dòng)汽車2 由于其當(dāng)日行駛里程較長(zhǎng)，接入充電站時(shí)電池電量較低，無法支撐其對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的放電。 不過相比較于自由充電下汽車在接入充電站即時(shí)開始充電的模式，從圖8（b）中可知該輛車充電時(shí)段根據(jù)電網(wǎng)需求整體向后延緩，這也驗(yàn)證了本章所提出的電動(dòng)汽車雙層優(yōu)化控制模型的有效性。

圖8 電動(dòng)汽車荷電狀態(tài)

5 結(jié) 語

本文提出了面向配電網(wǎng)靈活性的電動(dòng)汽車充放電雙層控制策略。 首先建立了配電網(wǎng)靈活性指標(biāo)體系和配電網(wǎng)靈活性評(píng)估方法，在此基礎(chǔ)上提出了電動(dòng)汽車充放電雙層控制策略。 上層決策者為配電網(wǎng)調(diào)度中心，以最優(yōu)化配電網(wǎng)靈活性為目標(biāo)制定調(diào)度指令發(fā)布給下層；下層決策者為各電動(dòng)汽車充電站，通過制定其所管轄的電動(dòng)汽車的充放電計(jì)劃來響應(yīng)上層指令，達(dá)到和上層指令偏差最小化。 算例驗(yàn)證了本章所提出的電動(dòng)汽車充放電雙層控制策略能夠有效地改善配電網(wǎng)的靈活性，緩解電動(dòng)汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)給電網(wǎng)造成的沖擊。