考慮用戶需求差異的源-車-儲微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方法

（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司清遠(yuǎn)供電局，廣東 清遠(yuǎn) 511500）

0 引言

隨著社會和經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，大量化石能源的使用導(dǎo)致環(huán)境污染、資源短缺等問題愈發(fā)嚴(yán)重。在這種背景下，可再生能源發(fā)電技術(shù)和EV（電動汽車）受到廣泛的關(guān)注和發(fā)展。EV 因其環(huán)保、節(jié)能等優(yōu)勢得到了各國政府的大量支持[1-3]。EV 電池技術(shù)的發(fā)展使得EV 成本不斷下降，普及率得到了較大提升。然而，大量EV 并網(wǎng)給電網(wǎng)行業(yè)帶來了新的挑戰(zhàn)。

微電網(wǎng)技術(shù)是集分布式電源、負(fù)荷及相關(guān)控制器于一體的小型發(fā)配電系統(tǒng)，是解決大量分布式電源并網(wǎng)問題的有效方法之一。微電網(wǎng)能獨(dú)立控制網(wǎng)內(nèi)電源和負(fù)荷，構(gòu)成一個相對主網(wǎng)而言的功率可控單元。微電網(wǎng)技術(shù)也是解決EV 并網(wǎng)問題的有效途徑。目前，已有大量學(xué)者針對微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題從不同角度開展了研究，主要從經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性、可靠性等性能指標(biāo)方面構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，綜合考慮技術(shù)性的約束，建立微電網(wǎng)調(diào)度模型[4-8]。文獻(xiàn)[6]以提高微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效益為目標(biāo)，通過控制儲能單元的運(yùn)行方式進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度；文獻(xiàn)[7]構(gòu)建經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性的目標(biāo)函數(shù)，控制柴油發(fā)電機(jī)和儲能系統(tǒng)的功率，采用NSGA-Ⅱ算法求解微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度問題。有學(xué)者從環(huán)保、節(jié)能方面研究微電網(wǎng)調(diào)度問題，文獻(xiàn)[8]建立了計及污染物排放量的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，通過實(shí)例仿真驗(yàn)證該模型不僅減少了運(yùn)行費(fèi)用和污染物排放量，而且提高了微電網(wǎng)的環(huán)保性。

上述文獻(xiàn)在不同程度上研究了微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題，但關(guān)于EV 與微電網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化調(diào)度的研究有待深入。在含EV 的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究中，以不同的EV 并網(wǎng)模型進(jìn)行劃分，主要有EV 充換電站模型、EV 群模型及單一EV 模型。考慮不同的EV 并網(wǎng)模型，研究的微電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化效果也不同，具體以實(shí)際工程需求為準(zhǔn)[9-13]。如文獻(xiàn)[10]針對EV 充換儲一體化電站，構(gòu)建基于Stackelberg 博弈微電網(wǎng)雙層優(yōu)化調(diào)度模型，有效提高了微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性，充分利用了EV 的響應(yīng)能力；文獻(xiàn)[11]以EV 群為單位建立微電網(wǎng)多目標(biāo)分級優(yōu)化調(diào)度模型，降低了微電網(wǎng)運(yùn)行成本，提高了可再生能源利用率；文獻(xiàn)[12]研究含EV 的家庭微電網(wǎng)能量調(diào)度問題，建立了計及不確定性的單臺EV 響應(yīng)模型，并提出全局在線優(yōu)化的微電網(wǎng)調(diào)度方法。有學(xué)者通過刻畫EV 的V2G 響應(yīng)邊界模型來研究微電網(wǎng)源-車協(xié)同優(yōu)化調(diào)度[13]。雖然已有學(xué)者在不同方面研究了含EV 的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題，但上述文獻(xiàn)中并未考慮EV 用戶的需求差異性，對EV 并網(wǎng)方式的選擇上未作分析和建模。

綜上所述，本文提出一種考慮用戶需求差異的源-車-儲微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方法。首先，分析不同EV 用戶的需求特性，建立不同類型EV 群響應(yīng)邊界模型。從技術(shù)性和經(jīng)濟(jì)性方面考慮微電網(wǎng)的運(yùn)行約束，構(gòu)建源-車-儲微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型。通過分段線性化將非線性優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)線性規(guī)劃問題，利用YALMIP/GUROBI 求解優(yōu)化模型。最后，以某微電網(wǎng)為實(shí)例，對所提模型的有效性進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

1 源-車-儲微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)

微電網(wǎng)是解決分布式電源和EV 并網(wǎng)問題的有效方法之一。集成EV、分布式電源及負(fù)荷的微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。微電網(wǎng)的可再生能源發(fā)電系統(tǒng)由光伏發(fā)電系統(tǒng)和風(fēng)力發(fā)電機(jī)組構(gòu)成，儲能系統(tǒng)為蓄電池組，除了網(wǎng)內(nèi)普通負(fù)荷，還有EV充電站的特殊負(fù)荷。微電網(wǎng)能量管理調(diào)度系統(tǒng)根據(jù)收集到的4 個部分特征信息，合理安排各部分的運(yùn)行方式，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、可靠的微電網(wǎng)最佳運(yùn)行方式。

圖1 源-車-儲微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)

2 考慮用戶需求差異的EV 群響應(yīng)邊界模型

2.1 EV 用戶分類

微電網(wǎng)運(yùn)營商可以通過提供激勵條款來提高EV 用戶的響應(yīng)程度，但用戶是高度自主的個體，最終選擇何種EV 充能方式還是取決于其個人的意愿和實(shí)際需求。EV 并網(wǎng)狀態(tài)共有充電和放電兩種方式，不同的用戶行為將生成不同的EV 充能方式。本文根據(jù)用戶的需求差異性，將EV 的響應(yīng)類型分為剛性EV、彈性EV 和靈活EV。

（1）剛性EV 模型（第1 類）。該類型EV 用戶選擇即插即用，用戶不參與微電網(wǎng)調(diào)度或EV 實(shí)際情況不滿足調(diào)度的要求（充電周期過短），屬于無序充電范疇。通過普通用電負(fù)荷模型對其進(jìn)行描述，以額定充電功率為用戶EV 充能，表達(dá)式為：

（2）彈性EV 模型（第2 類）。該類EV 用戶的充電方式受微電網(wǎng)調(diào)度，在滿足用戶出行的電能需求前提下，允許運(yùn)營商改變其充電時段，屬于有序充電范疇。彈性EV 的充電功率表示為：

（3）靈活EV 模型（第3 類）。該類EV 用戶在并網(wǎng)期間接受微電網(wǎng)調(diào)度，在滿足用戶出行的電能需求前提下，允許運(yùn)營商改變其并網(wǎng)狀態(tài)，不僅可以改變充電方式，而且支持對電網(wǎng)放電。靈活EV 的充放電功率表示為：

2.2 EV 集群響應(yīng)邊界模型

以EV 群為單位的變量有利于提高優(yōu)化模型的求解效率。根據(jù)2.1 節(jié)所提的EV 分類方式，本文參考文獻(xiàn)[13]和文獻(xiàn)[14]所提的V2G 響應(yīng)模型，構(gòu)建不同EV 用戶類型的響應(yīng)模型。EV 并網(wǎng)后以額定功率進(jìn)行充放電或最長延遲充放電，經(jīng)計算可得EV 響應(yīng)容量和響應(yīng)功率的上、下邊界，具體如圖2 所示。

圖2 EV 響應(yīng)邊界模型

用戶在并網(wǎng)前需要上傳EV 參數(shù)、出行計劃以及充能方式（如并網(wǎng)時刻、出行需求電量、離網(wǎng)時刻），微電網(wǎng)能量控制系統(tǒng)根據(jù)用戶信息和實(shí)際情況對EV 進(jìn)行分類，整合不同EV 群的響應(yīng)模型。任一類型EV 群的響應(yīng)容量和響應(yīng)功率表達(dá)式為：

式中： Eev，n（t）為第n 類用戶EV 群在t 時段的響應(yīng)容量；為第n 類用戶的第k 輛EV 響應(yīng)容量；分別為第n 類用戶EV 群在t時段的充、放電功率；Kn為第n 類EV 的集合。需要注意的是，文中所述第n 種EV 的具體含義為：剛性EV 為1，彈性EV 為2，靈活EV 為3。

對于任一種類型EV 群的響應(yīng)容量邊界模型可以寫為：

EV 群的響應(yīng)功率表達(dá)式為：

由此，微電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)根據(jù)劃分好的EV 群響應(yīng)模型，結(jié)合分布式電源和負(fù)荷的功率情況進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度。

3 源-車-儲微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型

微電網(wǎng)可以通過控制儲能系統(tǒng)和EV 的充放電方式來實(shí)現(xiàn)削峰填谷，優(yōu)化電源和負(fù)荷之間的不平衡功率。本文從經(jīng)濟(jì)性方面構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)來優(yōu)化微電網(wǎng)調(diào)度模型。

3.1 目標(biāo)函數(shù)

微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的目標(biāo)是最小化調(diào)度成本函數(shù)。該函數(shù)由電能交互成本CEX、儲能系統(tǒng)調(diào)度成本CESS以及EV 調(diào)度成本CEV構(gòu)成，總表達(dá)式為：

（1）電能交互成本。為微電網(wǎng)與配電網(wǎng)進(jìn)行電能交換時產(chǎn)生的費(fèi)用，由微電網(wǎng)的購電成本和售電收益組成，計算式為：

式中： Ppur（t），Psel分別為微電網(wǎng)在t 時段的購電功率和售電功率；cpur，t，csel，t分別為t 時段的購電電價和售電電價；T 為微電網(wǎng)的調(diào)度周期。

（2）儲能系統(tǒng)調(diào)度成本。儲能設(shè)備頻繁地充放電操作時將降低設(shè)備壽命，產(chǎn)生儲能系統(tǒng)損耗成本。本文參考總吞吐量法來構(gòu)建儲能系統(tǒng)調(diào)度成本[15-16]，具體表達(dá)式為：

（3）EV 調(diào)度成本。微電網(wǎng)調(diào)用EV 群需要向用戶支付一定的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，針對彈性EV 群和靈活EV 群的充放電響應(yīng)，充電響應(yīng)采用優(yōu)惠電價的方式進(jìn)行補(bǔ)償，放電響應(yīng)則采用一定比例的售電價格進(jìn)行補(bǔ)償。具體表達(dá)式如下：

式中： CEV_ch，CEV_dis分別為EV 充電響應(yīng)和放電響應(yīng)的補(bǔ)償成本；α 為微電網(wǎng)對EV 充電響應(yīng)的補(bǔ)償系數(shù)；β 為微電網(wǎng)對EV 放電響應(yīng)的補(bǔ)償系數(shù)。

3.2 約束條件

3.2.1 微電網(wǎng)功率平衡約束

微電網(wǎng)實(shí)時運(yùn)行過程中需要滿足有功功率的平衡關(guān)系，包含源荷不平衡功率Pun、儲能系統(tǒng)充放電功率PESS、EV 群充放電功率PEV及微電網(wǎng)購售電功率Ppur，Psel。

式中： PWT（t），PPV（t）分別為風(fēng)電機(jī)組和光伏陣列在t 時段的發(fā)電功率；PL（t）為微電網(wǎng)在t 時段的負(fù)荷功率；PESS（t），PEV（t）分別為儲能系統(tǒng)和EV群在t 時段的充放電功率。

3.2.2 儲能運(yùn)行約束

本文的儲能系統(tǒng)采用蓄電池組，蓄電池組的充放電功率和蓄電容量的約束有利于提高儲能系統(tǒng)的使用年限，降低運(yùn)行成本。儲能系統(tǒng)運(yùn)行約束的具體表達(dá)式如下：

3.2.3 EV 群響應(yīng)約束

EV 群的運(yùn)行受到響應(yīng)邊界模型約束，分別是響應(yīng)容量約束和響應(yīng)功率約束。響應(yīng)容量約束由能量守恒和容量邊界構(gòu)成，該約束具體的表達(dá)式為：

EV 群的響應(yīng)功率約束則由功率邊界組成，具體表達(dá)式為：

3.2.4 聯(lián)絡(luò)線功率約束

為了防止微電網(wǎng)與主網(wǎng)之間大量功率交互而影響系統(tǒng)安全運(yùn)行和電能質(zhì)量，需對聯(lián)絡(luò)線功率進(jìn)行約束，表達(dá)式為：

3.2.5 源荷不平衡功率波動率約束

電源功率和負(fù)荷功率的差額為源荷不平衡功率。為防止源荷不平衡功率波動過大而影響微電網(wǎng)和主網(wǎng)的運(yùn)行穩(wěn)定性[17]，本文通過源荷不平衡功率波動率指標(biāo)進(jìn)行約束，具體表達(dá)式為：

其中：

式中： Pun2（t）為微電網(wǎng)調(diào)度后的源荷不平衡功率；εlim為最大允許的波動率；為調(diào)度前的源荷不平衡功率平均值。

4 模型求解

4.1 模型線性化處理

由于微電網(wǎng)調(diào)度成本函數(shù)中儲能系統(tǒng)調(diào)度成本計算存在非線性部分，增加了優(yōu)化模型的求解復(fù)雜性，故本文將損耗成本函數(shù)進(jìn)行分段線性化，以便于計算，將式（9）變形為：

采用積分方式計算損耗系數(shù)函數(shù)fess（Soc（t）），并通過分段線性化處理后得到分段線性的累積函數(shù)Flinear（Soc（t）），將其代入式（21）有：

由于式（22）含有非線性的絕對值表達(dá)，故需要線性化該等式[18]，同時分段線性化將產(chǎn)生相關(guān)約束，具體表達(dá)式如下：

由此，微電網(wǎng)調(diào)度的非線性優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為MILP（混合整數(shù)線性規(guī)劃）問題，可直接采用求解器GUROBI 計算。

4.2 求解流程

本文所提的源-車-儲微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型是一個MILP 問題，其中涉及到多個計算過程，有EV 用戶的分類及其邊界模型的建立，還有微電網(wǎng)調(diào)度模型的計算。具體流程如下：

（1）輸入微電網(wǎng)數(shù)據(jù)及其參數(shù)初始化，包括微電網(wǎng)、負(fù)荷功率、光照強(qiáng)度、風(fēng)速及溫度等數(shù)據(jù)。生成微電網(wǎng)初始數(shù)據(jù)，如分布式電源輸出功率。

（2）收集EV 用戶信息，包括用戶車輛參數(shù)、充能方案及出行計劃等。

（3）微電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)根據(jù)用戶信息進(jìn)行EV 分類，并生成對應(yīng)的響應(yīng)邊界模型、集總數(shù)據(jù)。

（4）整合電源、負(fù)荷及EV 群信息，通過求解器GUROBI 計算源-車-儲微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題。

（5）輸出微電網(wǎng)的最優(yōu)調(diào)度計劃。

5 算例仿真與分析

5.1 算例概述

本文以廣東省某市微電網(wǎng)項(xiàng)目作為驗(yàn)證算例，選取一典型日仿真。微電網(wǎng)內(nèi)光伏發(fā)電系統(tǒng)容量為600 kW，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組容量為650 kW。分布式電源發(fā)電功率和負(fù)荷功率如圖3 所示。分時電價的數(shù)據(jù)見表1。微電網(wǎng)內(nèi)含有300 輛EV，單臺EV 容量為24 kWh，額定充、放電功率為3 kW，補(bǔ)償系數(shù)α 和β 分別為0.2 和1。微電網(wǎng)調(diào)度周期為24 h，仿真計算步長為1 h。儲能系統(tǒng)容量為650 kW，初始荷電狀態(tài)為0.6，運(yùn)行范圍為[0.2，0.95]，充、放電效率分別為90%和85%；源荷不平衡功率的最大允許波動率為15%。

圖3 電源功率和負(fù)荷功率

表1 分時電價數(shù)據(jù)

5.2 結(jié)果分析

為了考慮用戶需求差異性對源-車-儲微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度影響，本文將300 輛EV 分為剛性EV群100 輛、彈性EV 群100 輛、靈活EV 群100輛，根據(jù)第2 節(jié)所提的EV 群響應(yīng)邊界模型，可以計算得出第2 類和第3 類EV 群的響應(yīng)容量邊界模型，如圖4 所示。

圖4 EV 群響應(yīng)容量的邊界模型

由圖4 可以看出，EV 在下午時段接入微電網(wǎng)的數(shù)量較多，在凌晨00:00 時響應(yīng)容量達(dá)到峰值，而在次日06:00 時離網(wǎng)數(shù)量開始增加。可見EV 群的調(diào)度時段集中在下午至凌晨時段。相比彈性EV 群，靈活EV 群的響應(yīng)容量下界更小，具有更大幅度的響應(yīng)容量，這是因?yàn)殪`活EV 群支持雙向充放電功能，彈性EV 群僅在充電行為上接受調(diào)度，故靈活EV 群的響應(yīng)效果優(yōu)于彈性EV 群。

EV 群充放電功率如圖5 所示。源-車-儲微電網(wǎng)的最大源荷不平衡功率波動率為12%，調(diào)度總成本為3 759 元，其中電能交互成本為2 072元，儲能系統(tǒng)調(diào)度成本為957 元，EV 調(diào)度成本為729 元。可見EV 群的調(diào)度成本較低，且可調(diào)特性強(qiáng)于儲能系統(tǒng)。增大EV 群的響應(yīng)容量有利于微電網(wǎng)的運(yùn)行穩(wěn)定性和調(diào)度經(jīng)濟(jì)性。需要說明，本節(jié)各功率圖中充電功率和負(fù)荷功率以負(fù)值表示，而電源功率和放電功率為正值。

圖5 微電網(wǎng)EV 群充放電功率

由圖5 可知，微電網(wǎng)可調(diào)度的EV 群起到了削峰填谷的作用。在微電網(wǎng)嚴(yán)重缺少電源功率時，EV 群減少充電功率并增加了放電功率；在微電網(wǎng)電源功率相對富余時，EV 群增加了充電功率來滿足負(fù)荷的充電需求。微電網(wǎng)的負(fù)荷功率在電價尖峰時刻（18:00）開始出現(xiàn)峰值，隨后EV群轉(zhuǎn)移了部分充電功率，并進(jìn)行適當(dāng)放電操作，有效減小了源荷不平衡功率的波動，提高了微電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。

微電網(wǎng)運(yùn)行情況如圖6 所示。對比圖5 的源荷不平衡功率，圖6 中計及EV 群的源荷不平衡功率曲線更為平緩，有利于提高微電網(wǎng)的運(yùn)行穩(wěn)定性。儲能系統(tǒng)選擇在電價尖峰時刻放電，而在電價低谷期充電，降低了微電網(wǎng)的購電成本。同時，儲能系統(tǒng)的充放電行為具有削峰填谷的作用，在用電高峰放電，而在用電低谷時充電。在電能交互方面，微電網(wǎng)售電功率基本為0，這是因?yàn)槲㈦娋W(wǎng)內(nèi)部電源無法全天滿足負(fù)荷的用電需求。購電功率根據(jù)不平衡功率進(jìn)行匹配，微電網(wǎng)通過在電價低谷時段購買更多電能來提高自身的經(jīng)濟(jì)性。

圖6 微電網(wǎng)運(yùn)行情況

綜上所述，源-車-儲微電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度結(jié)果表明EV 群和儲能系統(tǒng)均起到了削峰填谷的作用，有效提高了微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性。

5.3 模型對比分析

為了驗(yàn)證本文所提模型的實(shí)用性，設(shè)置三種場景進(jìn)行對比分析，考量用戶需求差異性對微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的影響程度。場景Ⅰ，未考慮用戶需求差異的源-車-儲微電網(wǎng)（即EV 均為剛性EV群）；場景Ⅱ，考慮用戶彈性充電需求的源-車-儲微電網(wǎng)（即100 輛剛性EV 群和200 輛彈性EV 群）；場景Ⅲ，充分考慮用戶需求差異的源-車-儲微電網(wǎng)（即剛性EV 群、彈性EV 群和靈活EV 群各100輛）。場景Ⅰ和場景Ⅱ的微電網(wǎng)運(yùn)行情況如圖7、圖8 所示，三種場景的調(diào)度結(jié)果如表2 所示。

由圖7 可知，當(dāng)EV 群均為剛性需求時，計及EV 的源荷不平衡功率值增大，微電網(wǎng)在下午和晚上時段的功率波動幅度較大，這不利于微電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性。由于EV 群沒有可響應(yīng)容量，故需要儲能系統(tǒng)增加充放電次數(shù)及其功率，以提高微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。同樣的，儲能系統(tǒng)起到了削峰填谷的作用。

由圖8 可知，場景Ⅱ考慮了用戶彈性充電行為后，微電網(wǎng)的不平衡功率曲線比場景Ⅰ（圖7）更平緩些，但由于缺少靈活EV 群用戶，其不平衡功率波動仍較大。場景Ⅱ儲能系統(tǒng)充放電次數(shù)較場景Ⅰ更少，這是因?yàn)槲㈦娋W(wǎng)有彈性EV 群的響應(yīng)容量。

圖7 場景Ⅰ微電網(wǎng)運(yùn)行情況

圖8 場景Ⅱ微電網(wǎng)運(yùn)行情況

表2 不同場景的源-車-儲微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度結(jié)果

由表2 可知，場景Ⅰ未考慮用戶需求差異的源-車-儲微電網(wǎng)表現(xiàn)最差，在技術(shù)性和經(jīng)濟(jì)性方面，場景Ⅰ的性能均低于場景Ⅱ和場景Ⅲ。由于場景Ⅱ微電網(wǎng)有彈性EV 群響應(yīng)容量進(jìn)行調(diào)度，節(jié)約了電能交互成本和儲能調(diào)度成本，提高了經(jīng)濟(jì)性。場景Ⅱ的最大源荷不平衡功率波動率較場景Ⅰ降低了20.58%，微電網(wǎng)的運(yùn)行穩(wěn)定性得到提高。場景Ⅲ的微電網(wǎng)在經(jīng)濟(jì)性和技術(shù)性上均優(yōu)于場景Ⅰ和場景Ⅱ，更多類EV 群和更大響應(yīng)容量使得微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和技術(shù)性均為最優(yōu)，其中最大源荷不平衡功率波動率僅為12%，可見考慮用戶需求差異性的微電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定性更強(qiáng)。場景Ⅲ的電能交互成本最小，表明該微電網(wǎng)系統(tǒng)對外網(wǎng)的依賴性更小，供電可靠性更高。通過場景Ⅲ和場景Ⅱ?qū)Ρ瓤芍`活EV 群的響應(yīng)效果較彈性EV 群的更好。此外，場景Ⅲ的EV 用戶擁有更多并網(wǎng)方式的選擇，符合工程實(shí)際情況。

綜上所述，本文所提考慮用戶需求差異的源-車-儲微電網(wǎng)模型的經(jīng)濟(jì)性和技術(shù)性更優(yōu)，并且充分考慮到EV 用戶需求差異性，符合實(shí)際工程情況。

5.4 孤島運(yùn)行分析

微電網(wǎng)支持并網(wǎng)運(yùn)行和孤島運(yùn)行兩種模式，正常情況下微電網(wǎng)以并網(wǎng)運(yùn)行為主。當(dāng)主網(wǎng)發(fā)生故障時，為了保障微電網(wǎng)的可靠運(yùn)行，采用孤島運(yùn)行模式。在孤島運(yùn)行模式中，微電網(wǎng)接入400 kW 柴油發(fā)電機(jī)作為備用電源來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)內(nèi)功率平衡。為了研究孤島模式下源-車-荷微電網(wǎng)模型效果，設(shè)置并網(wǎng)和孤島兩種情景進(jìn)行對比分析。在孤島運(yùn)行下，微電網(wǎng)的總調(diào)度成本需計及柴油發(fā)電機(jī)的發(fā)電成本CDE，具體表達(dá)式如下[19]：

式中： PDE（t）為柴油發(fā)電機(jī)的輸出功率；cfuel為燃料的單位價格，取6 元/L；ζDE為柴油發(fā)電機(jī)的油耗系數(shù)，取0.3 L/kWh。本文所提模型的微電網(wǎng)孤島運(yùn)行情況如圖9 所示，兩種情景的對比結(jié)果如表3 所示。

圖9 微電網(wǎng)孤島運(yùn)行情況

表3 不同情景的微電網(wǎng)調(diào)度結(jié)果元

由圖9 可知，當(dāng)微電網(wǎng)孤島運(yùn)行時，由于網(wǎng)內(nèi)可再生能源發(fā)電功率不足，需要柴油發(fā)電機(jī)增加出力，保障微電網(wǎng)的供電可靠性。蓄電池組在系統(tǒng)電源功率充裕時充電，在系統(tǒng)電源功率不足時放電，起到削峰填谷的作用。由源荷不平衡功率曲線可知，計及EV 群響應(yīng)的源荷不平衡功率變化更平緩，尤其在次日05:00 時較大地降低了源荷不平衡功率的波動，有利于保障微電網(wǎng)孤島運(yùn)行的穩(wěn)定性。

由表3 可知，源-車-儲微電網(wǎng)在孤島模式下的總調(diào)度成本遠(yuǎn)大于并網(wǎng)模式，主要是因?yàn)椴裼桶l(fā)電機(jī)發(fā)電成本和電能交互成本的差異較大，電能交互所需的成本遠(yuǎn)小于柴油發(fā)電機(jī)發(fā)電成本，故孤島模式的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性較差。但孤島模式的微電網(wǎng)不依賴主網(wǎng)運(yùn)行，具有高供電可靠性[20-28]。在儲能和EV 群的調(diào)度成本方面，二者的差異性較小。綜上所述，源-車-儲微電網(wǎng)能在孤島模式下穩(wěn)定、可靠地運(yùn)行，但經(jīng)濟(jì)性會有所降低。

6 結(jié)語

為充分挖掘EV 的削峰填谷能力，提高微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和可靠性，本文提出一種考慮用戶需求差異的源-車-儲微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方法。分析不同EV 用戶的行為特性，分別建立不同類型EV 群的響應(yīng)邊界模型，并通過YALMIP/GUROBI求解源-車-儲微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型。

算例結(jié)果表明，本文所提的三種EV 群響應(yīng)邊界模型可以有效降低微電網(wǎng)源荷不平衡功率的波動，起到削峰填谷作用，靈活性EV 群的響應(yīng)效果較彈性EV 群表現(xiàn)更優(yōu)。考慮用戶需求差異的源-車-儲微電網(wǎng)調(diào)度模型降低了調(diào)度成本，提高了系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，并為EV 用戶提供了更多的并網(wǎng)方式選擇，符合工程實(shí)際情況。

綜上所述，該模型充分利用了EV 的可控特性，有效提高了微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性和技術(shù)性，為含EV 群的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度工作提供了新思路。