電動汽車參與孤島微網系統調頻仿真與研究

王 鑫，施偉鋒

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電動汽車參與孤島微網系統調頻仿真與研究

王 鑫，施偉鋒

（上海海事大學物流工程學院，上海 201306）

隨著微網系統的不斷研究與發展，電動汽車作為一種可控負荷，逐步參與到微網系統的運行與調度中。基于此，首先，建立一個包含有柴油機發電系統、風力發電系統和光伏發電系統的孤島微網仿真模型，然后將電動汽車接入微網系統，并制定一種電動汽車作為分布式電源參與調頻的控制策略，最后，在仿真模型的基礎上加入一系列的干擾進行驗證。仿真結果表明：V2G技術的應用提高了微網系統對于頻率波動的調節能力。

微網系統 分布式電源 V2G 頻率波動

0 引言

微網是由一些分布式電源和負荷所構成的系統，相比于大電網更容易管理與調控。微網被認為是提高分布式電源利用效率的有效方式[1]?？紤]到電動汽車具有儲能特性，對一定數量接入微網的電動汽車進行合理規劃和調度即電動汽車入網技術(vehicle-to-grid,V2G)，可以減少儲能設備投入量，提高微網經濟效應[2]。

文獻[3]對微網的優化配置進行了研究，但是沒有考慮電動汽車的介入。文獻[4]提出包含風力發電廠與電動汽車的兩區域互聯系統頻率控制動態模型。有的文獻搭建了V2G系統的模型，在此基礎上研究了電動汽車參與調峰服務的問題。有的文獻分析了電動汽車充放電控制策略總體思路。

在此背景下，本文對含有電動汽車的孤島微網系統進行建模，并模擬分布式電源可能出現的幾種擾動，然后制定電動汽車參與孤島微網系統調頻的控制策略，最后使用MATLAB/Simulink仿真軟件進行有效性驗證。

1 孤島微網系統結構

本文的微網系統是不參與并網的獨立運行的交流孤島微網系統。從孤島微網系統的結構進行分析，采用樹狀結構，主要組成單元有柴油機發電單元、風力發電單元、光伏發電單元以及居民負荷單元和電動汽車負荷單元，其結構如圖1所示。柴油機發電單元用于平衡系統發出和消耗的電能；風力發電單元和光伏發電單元利用清潔的能源為系統提供電能；居民負荷單元為居民日常工作生活所消耗的電能；電動汽車負荷單元既可以作為負荷消耗電能，又可以作為分布式電源為系統提供電能。

圖1 獨立微網系統結構圖

2 電動汽車參與孤島微網系統調頻概述

電動汽車之于微網系統既可以看成是負載單元，又可以看成是分布式儲能單元。因為一定數量的電動汽車接入電網，其蓄電池的容量總和相當可觀。當電動汽車充電時，蓄電池將從微網獲取能量；當電動汽車無需充電時，蓄電池可以暫時將部分電能反饋給微網。V2G的概念也由此而產生。V2G具有雙向調節和響應速度快的特點。通過合理的引導和控制，電動汽車可以作為頻率調節單元為微網提供調頻服務。相比于傳統的柴油發電機組調速，電動汽車參與調頻的調速度快、調節精度高，具有較明顯的優越性。

電動汽車參與微網系統調頻是通過控制變流器模擬發電機的一次調頻，根據微網的頻率偏差響應負荷的變化實現的。當微網系統中分布式電源輸出功率突然降低或輸出為零導致系統頻率降低時，電動汽車可作為一種分布式電源為微網提供減少的電能從而減小頻率波動。

3 系統建模

3.1柴油機發電系統

柴油發電機用于平衡分布式電源發出和負載消耗的電能。當系統頻率發生變化時，同步發電機組利用本身的頻率/有功下垂特性自啟動調速系統進行頻率的一次調節，以保證正常運行時微網系統的頻率和電壓穩定。柴油機發電機組的控制框圖如圖2所示，首先，利用傳感器測量同步發電機的轉速和端電壓，將轉速信號傳入到原動機轉速控制系統以控制柴油機的轉矩輸出，再將端電壓信號輸入到勵磁調壓模塊，控制同步電機的勵磁電壓，最終實現輸出轉速和端電壓的雙閉環反饋控制。本文不考慮分布式電源總出力小于總負荷需求的情況。

圖2 柴油機發電機組控制框圖

3.2新能源發電系統

新能源發電系統包括風力發電系統和光伏發電系統。

風力發電的原理是利用風能帶動風車葉片旋轉，經由增速機提升轉速，從而牽引發電機發電，以達到將風能轉換成電能的目的。當風速低于切入風速時，風車葉片不轉動；當風速達到切入風速時，風車葉片開始轉動，牽引發電機發電，風速越大，發出功率越大；當風速達到額定風速時，風速增大，發電機發出的功率保持恒定；當風速大于切出風速時，為了保護風力發電機組，發電機的輸出功率為零。風力發電機組實時輸出功率和風速之間呈近似線性關系，其系統模型如圖3所示。此模型首先輸入一天風速曲線，然后通過風速控制器對風機運行狀態進行調整，最后經過相應變換將風機發出的電能轉換成三相電并入到微網。

圖3風力發電系統模型

光伏發電的原理是應用光生伏特效應將可再生的清潔太陽能轉換為電能。為了方便研究，簡化光伏發電系統的模型，不考慮溫度的因素，近似認為太陽能光伏板的輸出功率和光照強度，照射面積和效率呈線性關系，其系統模型如圖4所示。此模型是首先輸入一天光照曲線，然后通過光伏發電板將光照轉換成相應的電能，最后通過相應變換將電能轉換成三相電并入到微網。

圖4光伏發電系統模型

3.3居民負荷系統

居民負荷包括住宅負荷以及感性負荷（例如：通風系統）。感性負荷的特性可由異步電機表征，其模型如圖5所示。

圖5居民負荷系統模型

3.4 V2G系統

V2G系統具有控制電動汽車充電和調節微網頻率的功能。為了延長蓄電池的壽命規定最大充電量不能超過總容量的95%。電動汽車接入微網，當剩余電量低于85%時，進行充電；當剩余電量高于85%時，可隨時為微網提供電能。通過實時測量柴油發電機轉子的轉速可以反映系統頻率的大小。當發電子轉子轉速偏差大于±0.05%時，接入微網并且剩余電量滿足條件的電動汽車放電提供調頻服務。V2G功能的實現可由圖6所示的狀態轉移圖表示。

圖6 V2G系統狀態轉移圖

4 仿真與分析

本系統仿真持續24小時，設定柴油機組發電系統的額定為15 MW，風力發電系統的額定功率為4.5 MW，光伏發電系統的額定功率為8 MW，居民住宅負荷的最大功率為10 MW，工業感性負荷的視在功率為0.16 MVA。孤島微網系統仿真圖如圖7所示。

圖7孤島微網系統V2G仿真圖

為了便于分析，假設不處于行駛路程中的電動汽車均接入微網系統。依據實際情況，配置五種不同出行特性的電動汽車，分別是：第一類，上班路程較短，為早上6點至8點左右，下班時間在下午4點至6點之間，假設此類電動汽車數量為30輛；第二類，上班路程更短，行駛時間基本在2小時以內，白天無需進行充電，假設此類電動汽車數量為15輛；第三類，上班路程較長，行駛時間為早上5點至8點、下午4點至7點，假設此類電動汽車數量為25輛；第四類，充電汽車無行駛時間，設此類電動汽車數量為10輛；第五類，行駛時間為晚8點至次日4點，設此類電動汽車數量為20輛。目前大多數充電樁的額定功率為40 kW，設定電動汽車的額定容量為85 kWh，充電效率為90%，每行駛一小時消耗的電量為10%。

分別設置三個導致分布式電源輸出功率和負荷突然變化的情景：表征工業感性負荷的異步電機啟動瞬間、光伏太陽能電池板被遮擋、風速大于額定風速導致風力發電系統停機。

V2G系統中，五類電動汽車的充電負荷曲線如圖8-12所示，Soc值為零表示電動汽車處于行駛階段。由圖可見，大部分時間電動汽車處于閑置狀態，可以提供V2G服務。

由于頻率大小正比于發電機轉子轉速的大小，所以頻率的波動可由發電機轉子的轉速波動反映。不同干擾下計及V2G和不計V2G時發電機轉子轉速波動對比情況如圖13～圖15所示。圖13顯示，在凌晨3點左右，異步電機啟動瞬間產生大電流，導致負荷瞬間增大。計及V2G時的發電機轉子轉速波動范圍約為不計V2G時的一半。

圖8第一類電動汽車充電負荷

圖9第二類電動汽車充電負荷

圖10第三類電動汽車充電負荷

圖11第四類電動汽車充電負荷

圖12第五類電動汽車充電負荷

圖14顯示，在中午12點光照充足時，陽光被云彩遮擋導致光伏發電系統的輸出功率瞬間減小至零，發電機轉子轉速隨之而產生波動。在不計V2G的情況下，發電機轉子轉速的波動范圍接近±0.3%；而在計及V2G的情況下，發電機轉子轉速波動范圍不到±0.15%，并且轉速恢復到平穩值的時間要少于不計V2G的情況。

圖13異步電機啟動瞬間頻率波動

圖14光照被遮擋瞬間平率波動

圖15風機停機瞬間頻率波動

圖15顯示，夜間22點左右，風速達到一天內的最大值，超出了風力發電機組的切出風速，此時風機的輸出功率為零，發電機轉子轉速產生振蕩。在計及V2G的情況下，發電機轉子轉速波動最大幅值和時間都低于不計V2G時的情況。上述仿真結果表明，在計及V2G的情況下，微網系統的頻率即發電機轉子轉速的波動大小和波動時間明顯小于不計V2G的情況。

5 結論

本文通過MATLAB/Smulink軟件對具有V2G功能的孤島微網系統進行建模與仿真，并且模擬了實際生活中可能出現的幾種擾動。對比計及V2G和不計V2G情況下系統的調頻特性，可得出結論：V2G技術的應用可以使電動汽車參與微網系統的調頻，并且對微網系統的穩定和經濟運行具有現實的意義。

[1] 王成山, 李鵬. 分布式發電、微網與智能配電網的發展與挑戰[J]. 電力系統自動化, 2010, 34(02): 10-14+23.

[2] 錢科軍, 周承科, 袁越. 純電動汽車與電網相互關系的研究現狀[J]. 電網與清潔能源, 2010, 26(11): 1-7.

[3] 陳健, 王成山, 趙波, 等. 考慮不同控制策略的獨立型微電網優化配置[J]. 電力系統自動化, 2013, 37(11): 1-6.

[4] H Liu, Z Hu, et al. Decentralized Vehicle-to-Grid Control for Primary Frequency Regulation Considering Charging Demands. IEEE Transactions on Power System, 2013, 28(3), 3480-3489.

FM Simulation and Research of Electric Vehicle Participating in Isolated Island Microgrid System

Wang Xin，Shi Weifeng

(Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

TP393

A

1003-4862（2018）05-0021-04

2018-02-15

王鑫（1992-），男，碩士研究生。研究方向：電力系統及其自動化。