考慮削峰填谷激勵的電動汽車集中充放電策略

王 豪，劉俊勇，劉友波

(四川大學(xué)電氣信息學(xué)院，四川 成都 610065;2.智能電網(wǎng)四川省重點實驗室，四川 成都 610065)

0 引言

汽車是現(xiàn)代社會的重要交通工具，然而傳統(tǒng)燃油汽車在使用過程中產(chǎn)生了大量的廢氣，且燃油的使用對不可再生資源有很強的依賴性。隨著科學(xué)技術(shù)的持續(xù)進步和環(huán)保意識的不斷提高，插電式電動汽車(plug－in electric vehicle，PEV)已經(jīng)成為了汽車發(fā)展的主要方向之一。在日本、北美以及歐洲地區(qū)可入網(wǎng)電動汽車已經(jīng)初具規(guī)模。與傳統(tǒng)燃油汽車相比，電動汽車具有環(huán)保、節(jié)約一次能源消耗的優(yōu)勢，同時電動汽車的使用可以大幅降低CO2的排放，有利于緩解溫室效應(yīng)。插電式混合動力電動汽車(plug－in hybrid electric vehicle，PHEV)作為PEV的主要類型之一，是一種結(jié)合內(nèi)燃機和電動機2種類型驅(qū)動的新型汽車，下述研究主要以PHEV 為對象進行。

可入網(wǎng)混合電動汽車可以被當(dāng)做儲能裝置使用。國內(nèi)外的研究工作表明大部分的電動汽車在1天中的96%的時間里是被閑置的［1］。通過電動汽車接入網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(vehicle to grid，V2G［2］)，這些閑置的電動汽車在用電高峰期可以將電能放到電網(wǎng)中，緩解高峰期的供電壓力。

文獻［3］介紹了電動汽車電力系統(tǒng)的影響，并評述了現(xiàn)有文獻中提到的電動汽車調(diào)度和控制方法。文獻［4］指出PHEV 接入電網(wǎng)后，會對電網(wǎng)負(fù)荷曲線產(chǎn)生巨大的影響。文獻［5－7］介紹了V2G技術(shù)概念及PHEV 對環(huán)境改善等方面帶來的影響預(yù)測。文獻［8］建立了計及V2G 功能的電動汽車的經(jīng)濟調(diào)度模型。文獻［9］提出了在電力市場環(huán)境下的電動汽車調(diào)度方法，通過選擇電價較低的時段充電和向系統(tǒng)提供調(diào)頻備用以最小化調(diào)度汽車的充電成本。文獻［10］建立了一個以丹麥電力市場為背景的電動汽車最優(yōu)調(diào)度方法，最小化大量電動汽車的運行成本。文獻［11］提出了基于實時電價的智能用電系統(tǒng)框架。文獻［12］提出了基于需求側(cè)響應(yīng)思想的插電式混合動力電動汽車集中充電機制，并分析了此機制下的經(jīng)濟收益，文獻［13］以降低網(wǎng)損為目標(biāo)，提出了電動汽車充電策略。

在實時電價市場框架下，以最小化負(fù)荷峰谷差為目標(biāo)，創(chuàng)新地考慮了PHEV 集中放電的情況，充電策略與文獻［12］類似，在此基礎(chǔ)上提出實時電價下的PHEV 用戶集中充放電策略，通過實際算例分析說明了所建模型的正確性與有效性。

1 可入網(wǎng)混合電動汽車集中充放電機制

PHEV 實現(xiàn)了車輛到電網(wǎng)的連接，可以利用夜間低價電力來充電。研究表明，大多數(shù)PHEV 用戶的充電時間在沒有外界激勵的情況下，會選擇在下班到家后的2 小時內(nèi)立即充電，這叫做PHEV 自主充電模式。如果PHEV 負(fù)荷過于集中，導(dǎo)致峰值過大，嚴(yán)重時還會導(dǎo)致負(fù)荷畸變，使電網(wǎng)運行存在安全隱患。對于PHEV 放電模式，如果不加引導(dǎo)，也不能達到緩解高峰期供電壓力的效果。

因此，提出了由供電側(cè)和PHEV 用戶側(cè)共同參與的集中充放電機制。通過集中調(diào)度PHEV 用戶充放電，來達到緩解電網(wǎng)壓力、平滑負(fù)荷曲線的目的。

為了實現(xiàn)所設(shè)計的集中充放電機制，作出以下假設(shè)。

1)參與集中充放電協(xié)議的PHEV 用戶，在結(jié)束每天的出行之后即刻接入電網(wǎng)，一天只充電放電各一次。

每個人從小接觸的環(huán)境，是從家庭到學(xué)校，從學(xué)校到社會，都沒有刻意營造一個有關(guān)財商知識的教育或培訓(xùn)。因此，很多人只能通過碎片化的、快餐式的學(xué)習(xí)過程，去填補財富領(lǐng)域的知識匱乏。然而這么做的結(jié)果卻是：渴望財富，卻很少去仔細(xì)研究如何才能擁有財富；渴望財務(wù)自由，卻不知道通過什么途徑去實現(xiàn)。

2)對于加入?yún)f(xié)議的PHEV 用戶，供電公司保證在規(guī)定時間內(nèi)完成充電，不影響用戶白天的使用。

3)對于參與到集中充放電協(xié)議的用戶，必須保證有剩余電量供集中放電使用，定義剩余50%電量，充電結(jié)束后保證有90%以上的電量。即初始，充電結(jié)束后保證有90%以上的電量。即初始SOC1≥50%，充電結(jié)束后SOC2≥90%。

4)為了不影響電池的壽命，供電公司保證連續(xù)充電以及連續(xù)放電。

2 數(shù)學(xué)模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

集中充放電機制的主要目標(biāo)是降低負(fù)荷的峰谷差以及最大限度地降低由于部分電動汽車的自主充電導(dǎo)致的峰值增加，因此可以將目標(biāo)函數(shù)定義為峰谷差。定義時間段TA～TB內(nèi)，對PHEV 進行集中充放電，目標(biāo)函數(shù)如下。

進一步可寫為

式中，i∈［TA，TB］;Lmax和Lmin表示日最大和最小負(fù)荷值;Li為i 時段的負(fù)荷預(yù)測值;Pj1為第j 輛PHEV的充電功率;Pj2表示第j 輛PHEV 的放電功率;n 為i 時段參與協(xié)議下的待充電PHEV 集合;m 為i 時段參與協(xié)議下的放電PHEV 集合;Xij和Yij是0－1 決策變量，分別表示第j 輛PHEV 在時段i 是否充電或者放電，0 表示未充電或者放電，1 表示在充電或者放電;Tj1表示第j 輛PHEV 充電時長;Tj2表示第j 輛PHEV 放電時長。

2.2 約束條件

Ti1表示充電開始時間;Ts1表示充電結(jié)束時間;Ti2表示放電開始時間;Ts2表示放電結(jié)束時間。式(6)和式(7)表示PHEV 充電和放電都是連續(xù)的，式(8)表示PHEV 的初始調(diào)度時間不超過研究時段的上限，式(9)表示PHEV 的充電放電結(jié)束時間不超過研究時段的下限。

3 算法步驟

步驟1:確定安排集中充放電的研究時段i(i∈［TA，TB］)，讀取該時段的負(fù)荷信息Li。

步驟2:讀取在i 時段能夠調(diào)度放電的PHEV 集合m，將第j(j∈m)輛PHEV 安排在研究時段內(nèi)負(fù)荷預(yù)測曲線峰值時段放電，并根據(jù)電池類型，初始SOC確定放電時長，形成新的負(fù)荷曲線，如果第j 輛PHEV 在負(fù)荷曲線峰值時段以后，則Yij為0。

圖1 算法流程

步驟3:讀取在i 時段需要充電的PHEV 集合n，將第k(k∈n)輛PHEV 安排在研究時段內(nèi)負(fù)荷預(yù)測曲線谷值時段充電，并根據(jù)電池類型，初始SOC確定充電時長，形成新的負(fù)荷曲線，如果第k 輛PHEV 在負(fù)荷預(yù)測曲線谷值時段以后，則Xij為0。

步驟4:重復(fù)步驟2 和3 直到該時段下的PHEV全部調(diào)度完畢。

在完成時段的調(diào)度后，進行下一個時段的調(diào)度，最終可以得到優(yōu)化負(fù)荷曲線。

4 算例及結(jié)果分析

4.1 算例數(shù)據(jù)

(1)由于夜晚大多數(shù)汽車處于未使用狀態(tài)，所以取研究時段為18:00 到次日06:00，TA=18，TB=6。

(2)該地區(qū)中PHEV 用戶共376 450 輛，60%加入集中充放電協(xié)議共225 870 輛。

(3)由于PHEV 用戶電池類型不一樣，將其分為3 個類型，8 kW·h，6 kW·h，4 kW·h，根據(jù)統(tǒng)計，各類型的PHEV 分別為25%，50%，25%，放電功率為和充電功率都2 kW。

(4)據(jù)美國交通部的調(diào)查統(tǒng)計顯示一天中有86%的家用車輛被使用［14］，且被使用車輛最后一次出行結(jié)束時間分布如圖2 所示。

圖2 最后一次出行結(jié)束時間

由于各時段加入集中充電的PHEV 用戶數(shù)量不同，按照圖2 中所示比例，各時段的加入集中充電的PHEV 數(shù)量如表1。

表1 各個時段加入集中充放電PHEV 數(shù)量

(5)以美國紐約長島地區(qū)2010年1月1 日的實時數(shù)據(jù)為例，研究時段為18:00～06:00，各時段價格為(62.2，68.1，70.5，71.5，71.1，63.4，58.8，62.7，39.8，44.7，53.1，65.3，57.8)，單位美元/MW，則cmin=3.8，cmax=71.5。

4.2 算例結(jié)果分析

根據(jù)調(diào)查結(jié)果［14］，有65%的電動汽車在18:00～22:00 接入電網(wǎng)開始充電，若采用自主充電模式，電動汽車充電對負(fù)荷曲線的影響如圖3 所示。從圖中可以看出，在峰值時段，采用自主充電模式會拉高負(fù)荷曲線峰值，給系統(tǒng)造成安全隱患，在谷值時段，負(fù)荷改變不大，達不到削峰填谷的效果。

采用所提出的PHEV 集中充放電策略后，結(jié)果如圖4 所示，PHEV 集中充放電模式下，在峰谷階段，PHEV 集中放電會降低負(fù)荷峰值，在低谷階段，PHEV 集中充電會提高負(fù)荷谷值值，達到了削峰填谷的預(yù)期效果。

圖3 自主充電模式下的負(fù)荷曲線

圖4 集中充放電模式下的負(fù)荷曲線

5 結(jié)語

分析了大量PHEV 自主充電可能給負(fù)荷曲線帶來的負(fù)面影響，以實時電價為背景建立PHEV 集中充放電的數(shù)學(xué)模型，仿真結(jié)果表示該策略能降低峰谷差。

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