考慮用戶出行需求的電動(dòng)汽車充放電優(yōu)化調(diào)度策略

南京理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院 吳宇翔 楊 偉

隨著科技的不斷進(jìn)步，電動(dòng)汽車的成本日益降低，其保有量逐年增加。而一定規(guī)模的電動(dòng)汽車無序充電易使得電網(wǎng)負(fù)荷“峰上加峰”[1-2]，不利于電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。本文提出一種考慮用戶出行需求的電動(dòng)汽車充放電優(yōu)化調(diào)度策略，建立了兼顧電網(wǎng)負(fù)荷方差和用戶充放電費(fèi)用的多目標(biāo)優(yōu)化模型。采用基于雜交的混合粒子群算法求解，算例對(duì)不同電價(jià)下優(yōu)化調(diào)度的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果表明，較大的峰谷分時(shí)電價(jià)差會(huì)使用戶通過響應(yīng)電網(wǎng)來獲得更大的收益，充分調(diào)動(dòng)用戶參與電網(wǎng)調(diào)度的積極性，從而可以使電網(wǎng)的負(fù)荷曲線更加平緩。

1 電動(dòng)汽車充放電調(diào)度模型

本文提出的考慮用戶出行需求的電動(dòng)汽車充放電優(yōu)化調(diào)度策略以分時(shí)電價(jià)機(jī)制為基礎(chǔ)，充分考慮到用戶的日常用車需求，以平衡電網(wǎng)負(fù)荷和降低用戶的用電成本為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。

1.1 目標(biāo)函數(shù)

1.1.1 目標(biāo)函數(shù)1

電網(wǎng)側(cè)負(fù)荷方差最小。負(fù)荷方差可以較為直觀的反應(yīng)電網(wǎng)負(fù)荷的波動(dòng)情況，方差越小負(fù)荷變化越平穩(wěn)。以電網(wǎng)側(cè)負(fù)荷方差[3]最小為目標(biāo)函數(shù)：

式中：PLj為j 時(shí)段電網(wǎng)的常規(guī)負(fù)荷（未考慮電動(dòng)汽車充放電負(fù)荷）；Pij為電動(dòng)汽車i 在j 時(shí)段的充放電功率，充電功率為正，放電功率為負(fù)；Pave為考慮電動(dòng)汽車負(fù)荷后電網(wǎng)總負(fù)荷的平均值；n 表示電動(dòng)汽車數(shù)量。

1.1.2 目標(biāo)函數(shù)2：用戶用電成本最小

為調(diào)動(dòng)用戶響應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度的積極性，結(jié)合分時(shí)電價(jià)[4]的情況，以用戶用電成本最低為目標(biāo)，用電成本由充電費(fèi)用、放電補(bǔ)貼和電池?fù)p耗費(fèi)用三部分組成， 即，式中：Sj為j 時(shí)段的電價(jià)，電動(dòng)汽車的充電電價(jià)為正、放電電價(jià)為負(fù)，包括放電時(shí)的電網(wǎng)電價(jià)和國家分布式發(fā)電的補(bǔ)貼電價(jià)。對(duì)以上三個(gè)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行歸一化處理，建立綜合目標(biāo)函數(shù)為：式中：T1max為只考慮常規(guī)負(fù)荷的電網(wǎng)負(fù)荷方差；T2max為不參與電網(wǎng)調(diào)度下車主的最大充電費(fèi)用，即車主從到達(dá)就開始充電，直到電量充滿為止的費(fèi)用。λ1為電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)的權(quán)重系數(shù)，λ2為電動(dòng)汽車用戶充放電費(fèi)用的權(quán)重系數(shù)。

1.2 約束條件

本文主要考慮充放電功率約束、電池容量約束、出行需求約束。

充放電功率約束Pmin≤Pij≤Pmax，式中：Pij為電動(dòng)汽車i 在j 時(shí)段的充放電功率，Pmax表示電動(dòng)汽車在每個(gè)時(shí)段的最大充電功率；Pmin為最小放電功率。

電池可用容量約束SOCmin≤SOCij≤SOCmax，式中：SOCij為電動(dòng)汽車i 在j 時(shí)段的電池電量；SOCmax和SOCmin分別為電池電量的上下限。考慮到蓄電池的充放電安全，取SOCmin為0.2，SOCmax為0.9。

出行SOC 需求約束。電動(dòng)汽車的出行需要約束SOCi(t)≥SOCi(need),tc≤t ≤24， 式中：SOCi(need)為電動(dòng)汽車滿足日常出行所需的荷電狀態(tài)，本文取0.5；tc為電動(dòng)汽車充電到電池荷電狀態(tài)大于等于SOCi(need),的時(shí)刻；SOCi(t)表示電動(dòng)汽車i 在t 時(shí)段的荷電狀態(tài)。

1.3 調(diào)度策略求解方法

粒子群算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法相比，是一種參數(shù)少、收斂快且易于實(shí)現(xiàn)的智能算法，在求解非線性優(yōu)化問題時(shí)被廣泛應(yīng)用。本文借鑒遺傳算法的思想，將遺傳算法中的交叉遺傳的步驟加入粒子群算法中，新加入的交叉遺傳步驟可以有效提高算法的收斂精度，更大概率收斂于全局最優(yōu)解。

2 算例分析

2.1 基本參數(shù)設(shè)置

本文采用某商用建筑日用電負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真。算例中電動(dòng)汽車的電池容量為24kWh；電動(dòng)汽車充放電功率的約束范圍設(shè)置為-3～3kW。本文取1萬元進(jìn)行電池的損耗費(fèi)用計(jì)算。電動(dòng)汽車起始時(shí)刻的SOC 設(shè)定為0.3。目標(biāo)函數(shù)歸一化參T1max=4561.8，T2max=66.54。算例中的粒子數(shù)N 為20，慣性權(quán)重w 取0.9，最大迭代次數(shù)為2000，每個(gè)粒子速度取值范圍為[-0.4，0.4]。

2.2 結(jié)果分析

圖1為兩種分時(shí)電價(jià)下優(yōu)化后的負(fù)荷曲線，并和初始的負(fù)荷曲線進(jìn)行了比較。由圖1可看出，與固定電價(jià)相比，分時(shí)電價(jià)下電網(wǎng)側(cè)負(fù)荷的方差以及峰谷差都有顯著的降低，負(fù)荷率也略有提升。這說明分時(shí)電價(jià)策略更能調(diào)動(dòng)用戶參與電網(wǎng)調(diào)度的積極性，可以更好地平衡電網(wǎng)負(fù)荷。而分時(shí)電價(jià)的峰谷時(shí)間段和電網(wǎng)原始負(fù)荷的峰谷時(shí)間段大致相同，用戶放電不僅能獲得國家給予的放電補(bǔ)貼，同時(shí)在電價(jià)低時(shí)充電、電價(jià)高時(shí)放電，賺取充放電電價(jià)的差值，從而降低自己的充電成本。

通過圖1可以看出，在分時(shí)電價(jià)2下，電網(wǎng)側(cè)負(fù)荷的方差、峰谷差和負(fù)荷率的優(yōu)化結(jié)果均是優(yōu)于分時(shí)電價(jià)1的，這是因?yàn)榕c分時(shí)電價(jià)1相比分時(shí)電價(jià)2的峰谷差值更大、電價(jià)均值更高，并含有尖峰電價(jià)。通常情況下車輛充電集中在谷時(shí)，更低的谷時(shí)電價(jià)可以進(jìn)一步削減充電費(fèi)用。而受到尖峰電價(jià)的影響，用戶為了賺取更多收益，將按照電價(jià)稍微改變放電時(shí)間段，更多的選擇在峰時(shí)段尤其是電價(jià)的尖峰時(shí)段放電，以獲得更多的放電收益。電價(jià)峰谷時(shí)段與負(fù)荷峰谷時(shí)段更對(duì)應(yīng)的分時(shí)電價(jià)2在進(jìn)一步降低用戶成本的同時(shí)，也使得負(fù)荷波動(dòng)更加平緩，可以獲得更好的優(yōu)化效果。

圖1 兩種分時(shí)電價(jià)下優(yōu)化后的負(fù)荷曲線

3 結(jié)語

本文針對(duì)充放電調(diào)度策略問題，建立了考慮分時(shí)電價(jià)和電池?fù)p耗的電動(dòng)汽車充放電優(yōu)化調(diào)度策略，采用交叉遺傳粒子群算法求解，所得結(jié)果揭示了固定電價(jià)和不同分時(shí)電價(jià)對(duì)調(diào)度策略的影響。結(jié)果顯示：增加峰谷分時(shí)電價(jià)差對(duì)電網(wǎng)的削峰填谷效果明顯，同時(shí)較大的峰谷分時(shí)電價(jià)差也會(huì)使用戶通過響應(yīng)電網(wǎng)來獲得更大的收益，調(diào)動(dòng)用戶參與電網(wǎng)調(diào)度的積極性。

本文充分考慮用戶的日常出行需要，提出了滿足用戶出行需要的最低電量約束。雖然電動(dòng)汽車不能參與電網(wǎng)調(diào)度深度充放電，在平衡負(fù)荷曲線和增加自身充放電收益上或許有所不足，但這樣可以確保用戶隨時(shí)使用電動(dòng)汽車，并且沒有深度充放電也可以大大延長電池的使用壽命，降低每次充放電的電池?fù)p耗成本，對(duì)用戶來說利大于弊。

總體來說，本文在分時(shí)電價(jià)2下實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)負(fù)荷平衡和用戶收益的雙贏，但是本文的電池購置成本是以未來電池技術(shù)發(fā)展以及國家對(duì)電動(dòng)汽車的大力支持為前提的。要想進(jìn)一步平衡電網(wǎng)負(fù)荷并增加用戶參與調(diào)度的收益，需要進(jìn)一步研究來尋找更加合理且分段更細(xì)的分時(shí)電價(jià)制度、或者進(jìn)一步增加國家對(duì)分布式電源放電的補(bǔ)貼。