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      基于V2G技術的電動汽車充放電站建模及控制策略

      2021-04-19 11:13:46黃秋燕
      新能源汽車供能技術 2021年2期
      關鍵詞:基波充電站調峰

      黃秋燕,楊 志

      基于V2G技術的電動汽車充放電站建模及控制策略

      黃秋燕,楊 志

      (星星充電,江蘇 常州 213000)

      隨著電動汽車普及率的提高,利用V2G技術使電動汽車參與電網調峰調頻成為可能?;赩2G技術,首先對電動汽車充電站進行建模,其次探究其控制策略及優(yōu)勢。

      充電站;調峰調頻;V2G;充放電控制策略

      0 引言

      我國對V2G技術的研究起步相對較晚,研究主要集中在V2G技術帶來的經濟效益及運營模式,充電站的選址規(guī)劃,對V2G技術的建模以及參與電網的各類應用的研究一般都基于小型系統(tǒng),大型V2G系統(tǒng)的建模分析和控制策略研究較少[1],因此,本文主要研究基于V2G系統(tǒng)的電動汽車充電站的建模及其控制策略。

      1 V2G系統(tǒng)基本結構與建模

      V2G充放電機可以實現(xiàn)電動汽車電能與電網電能的雙向流動,基本拓撲為雙向AC/DC變換器與雙向隔離DC//DC變換器組成。

      V2G充電站的結構有共直流母線結構與共交流母線結構,共交流母線更方便靈活,共直流母線節(jié)省成本[2-4]。

      1.1 AC/DC拓撲結構及建模

      AC/DC變換器已研發(fā)和使用多年,具有多種不同的類型,通??梢苑譃閱蜗嗪腿啵凑针娐方Y構不同可以分為全橋和半橋電路。三相PWM整流器在大功率場合中應用較多,通過合理的控制方式,其功率因數(shù)可以接近1,本文選擇三相電壓源新PWM作為充電機前級AC/DC拓撲,如圖1所示。

      圖1 三相電壓源型PWM整流器主電路拓撲

      由基爾霍夫定律,根據(jù)電路拓撲可得微分方程[5]:

      變換到同步旋轉坐標系下:

      令導數(shù)項為零,且使電網電壓合成的通用矢量V與d軸方向重合,進一步得到穩(wěn)態(tài)控制方程[6]:

      目前廣泛使用雙閉環(huán)PI調節(jié)控制策略搭建控制框圖,如圖2所示

      1.2 DC//DC拓撲結構及建模

      雙向DC//DC拓撲采用CLLC諧振變換器拓撲,不僅可以實現(xiàn)能量雙向流動,同時可以通過ZVS技術,消除開關管開通損耗,主電路拓撲如圖3所示。

      目前描述諧振變換器增益函數(shù)的方法主要有三種,分別是基波等效法(FHA)、仿真分析法以及時域分析法。為簡化諧振變換器設計過程、提高變換器轉換效率,一般需保證流過高頻變壓器上的電流波形具有良好的正弦度,本文采用基波等效分析法進行分析。CLLC諧振變換器基波等效電路模型如圖4所示[7]。

      圖3 CLLC諧振變換器的電路結構

      圖4 CLLC諧振變換器的基波等效模型

      定義如下阻抗:

      可求得該諧振變換器基波簡化電路傳遞函數(shù)為:

      定義歸一化頻率為

      特征阻抗值為

      品質因數(shù)為

      勵磁電感與諧振電感比:

      副邊等效電容與原邊諧振電容比為

      通過化簡可得CLLC諧振型變換器的增益M表達式為[8]

      CLLC諧振變換器采用電壓環(huán)和電流環(huán)雙環(huán)競爭控制,如圖6所示,電壓環(huán)和電流環(huán)各自經過PI控制器得到閉環(huán)輸出量,通過比較電壓環(huán)和電流環(huán)的閉環(huán)輸出量來得到開關頻率。

      圖6 CLLC諧振變換器的控制框圖

      2 V2G參與電網調峰的控制策略

      V2G充電站主要針對電網高峰負荷進行調峰,通過模擬負荷曲線來進行,同時將發(fā)電成本、充電成本、用戶響應程度、用戶收益等作為優(yōu)化目標,根據(jù)參與V2G的車輛數(shù)目計算合理的充換電時序[9-11]。

      2.1 目標函數(shù)及約束條件

      約束條件:

      2.2 優(yōu)化算法

      V2G參與調峰就是通過目標函數(shù)尋找最優(yōu)解從而得出最優(yōu)化的電動汽車充放電策略,目前研究較多的智能算法有粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法[12]。

      1) 粒子群優(yōu)化算法。粒子群算法是一種進化計算技術,原理是一種不斷迭代的優(yōu)化計算技術,此類算法通過鳥類群體覓食的行為展開迭代,從一個解開始不斷迭代,最終找到最優(yōu)解,此算法通過目標函數(shù)也就是其適應度去判斷尋優(yōu)解的優(yōu)良程度。

      2) 遺傳算法。遺傳算法是一種基于生物界規(guī)律和自然遺傳機制的并行搜索算法。其主要特征是群體間的搜索方法以及群體中個體信息的交換。在智能充放電策略中,遺傳算法的校驗位正好用來代替新能源汽車的充放電狀態(tài),有效地選擇和交叉方法可以減少基因遺漏,增強全局收斂性和運算速率。

      3 結論

      本文首先介紹了充電站的系統(tǒng)結構,對充電機的AC/DC和DC//DC分別建模以及提出了各部分的控制策略,基于V2G參與電網調峰構建了優(yōu)化函數(shù)及約束條件,最后對比了兩種優(yōu)化算法的特點。未來隨著電動汽車普及率的提升,V2G模式下電動汽車參與電網控制將會廣受關注,也會出現(xiàn)更多新的問題有待解決。

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      Modeling and control strategy of EV charge and discharge station based on V2G

      HUANG Qiuyan, YANG Zhi

      (Start Charge, Changzhou 213000, China)

      With the increasing popularity of electric vehicles, V2G technology makes it possible for electric vehicles to participate in power grid peak-modulation. Based on V2G technology, this paper first conducts modeling for EV charge stations and explores its control strategies and advantages.

      charge station; peak and frequency adjustment; V2G; control strategy of charging and discharging

      2020-09-11

      黃秋燕(1986—),女,通信作者,碩士,研究方向為電動汽車充放電技術。E-mail: qiuyan.huang@wbst

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