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電動汽車最優(yōu)充放電策略研究

2017-03-27 17:25:15劉勇那佳琪高原
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年7期
關(guān)鍵詞:電力系統(tǒng)

劉勇+那佳琪+高原

摘 要:隨著插入式混合電動汽車(PHEVs)規(guī)模化使用,其充放電過程將對電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運行造成重要的影響。文章根據(jù)有關(guān)PHEVs市場滲透率、行程的概率分布等數(shù)據(jù)資料對一天內(nèi)PHEVs充放電流量做了細(xì)致的預(yù)測。建立了以電價為引導(dǎo)因素的調(diào)度模型,對含有PHEVs的電力系統(tǒng)中的火電機組進(jìn)行負(fù)荷經(jīng)濟(jì)分配并制定PHEVs充放電策略。

關(guān)鍵詞:插入式混合動力電動車;充放電策略;經(jīng)濟(jì)調(diào)度;V2G;電力系統(tǒng)

PHEVs電力需求為動力電池、充電設(shè)施、用戶行為3方面。用戶的行為習(xí)慣影響充電需求的時間分布、決定PHEVs充放電行為,主要包括開始充電時刻和日行駛里程2個方面。行程與充電持續(xù)時間相關(guān)。文獻(xiàn)[1]的方法,考慮充放電開始時間和不同類型PHEVs日行程的概率分布。

Unifrnd函數(shù)產(chǎn)生充電時間內(nèi)均勻分布的隨機數(shù),模擬接入時刻(取整)。起始時刻加上時長得到充電結(jié)束時刻(取整)。依次得到每輛PHEV具體的充電時段,疊加在橫坐標(biāo)為時刻,縱坐標(biāo)為功率的坐標(biāo)圖上得到PHEVs充電功率圖。

因此, PHEVs的充放電可以對系統(tǒng)總負(fù)荷進(jìn)行削峰填谷,提高系統(tǒng)運行的經(jīng)濟(jì)性。

文獻(xiàn)[2]提出一種以車主的經(jīng)濟(jì)效益最大化為目標(biāo)的PHEV充放電策略,充或放取決于實時電價和PHEVs油價,充放電策略可以自動適應(yīng)動態(tài)電價。本文從系統(tǒng)的角度制定PHEVs充放電策略。

1 價格峰谷比為2:1(負(fù)荷高峰期電價高,負(fù)荷低谷期電價低)

分析:當(dāng)電價有一定峰谷比,且在高峰期電價高,低谷期電價低,可以較好地引導(dǎo)PHEVs在低谷期充電,在高峰期放電,能較好地削峰填谷,一天內(nèi)放電總量較上文策略明顯增加。(如圖2)

2 價格峰谷比為6:1(負(fù)荷高峰期電價高,負(fù)荷低谷期電價低)

分析:峰谷比進(jìn)一步提高,價格的引導(dǎo)作用進(jìn)一步加強,從圖3中可以看出,PHEVs的充放電策略很好地滿足了在負(fù)荷高峰期向電網(wǎng)放電,負(fù)荷低谷期完成充電的要求,非常好地平抑了電網(wǎng)峰谷差,而且一天內(nèi)總的放電量進(jìn)一步增加。

3 PJM電價

分析:這條PJM的電價曲線較為反常,晚上負(fù)荷高峰期時電價很低,甚至出現(xiàn)負(fù)電價,導(dǎo)致PHEVs在晚上用電高峰期對電網(wǎng)的放電量很小,沒有起到削峰作用。從圖4中可看出夜間填谷作用較明顯,但削峰作用很差,PHEVs負(fù)荷后的總負(fù)荷雖然峰谷差率有所改善,但之于其他充放電策略,負(fù)荷峰谷差率不理想。

4 和負(fù)荷曲線相同的電價

分析:這條電價曲線和負(fù)荷曲線完全一致,很好地引導(dǎo)PHEVs充放電,削峰填谷作用明顯,峰谷差率較理想。圖5中PHEVs充放電的峰、谷值和電網(wǎng)常規(guī)負(fù)荷的谷、峰值幾乎完全對應(yīng)。

選擇適當(dāng)?shù)碾妰r,尤其是負(fù)荷高峰期高電價,負(fù)荷低谷期低電價的電價曲線可以較好地引導(dǎo)PHEVs充放電,以調(diào)控電網(wǎng)負(fù)荷,減小峰谷差率,提高電網(wǎng)運行效率和可靠性。

5 結(jié)束語

研究中將電價加到目標(biāo)函數(shù)中,結(jié)果顯示,在合理的電價引導(dǎo)下,PHEVs的充放電策略可以很好地引導(dǎo)PHEVs在負(fù)荷低谷期充電,在負(fù)荷高峰期放電。一定程度上調(diào)控電網(wǎng)負(fù)荷,削峰填谷,減小電網(wǎng)的峰谷差率和供電壓力。

參考文獻(xiàn)

[1]楊洪明,熊腡成,劉保平.插入式混合電動汽車充放電行為的概率分析[J].電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報,2010,25(3).

[2]Federal Highway Administration, US Department of Transportation. National household travel survey[EB/OL]. http:/ /nhts.ornl.gov/tables09/FatCat. aspx,2010-07-10.

[3]Wikipedia, the free encyclopedia. PJM Interconnection[EB/OL].http://en.wikipedia.org/wiki/PJM_Interconnection,2011-3-31.

[4]Russell C.Eberhart, Yuhui Shi. Particle Swarm Optimization: Developments, Application and Resources[C].Evolutionary Computation, 2001. Proceedings of the 2001 Congress on. 27 May 2001-30 May 2001.

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