王夢(mèng)涵,江全元
(浙江大學(xué) 電氣工程學(xué)院,浙江 杭州310027)
隨著“雙碳”政策的推進(jìn),配電網(wǎng)中電動(dòng)汽車與新能源的占比日益提升,這對(duì)配電網(wǎng)的靈活性提出了新的要求。 與內(nèi)燃機(jī)相比,電動(dòng)汽車除了具有更高的效率外,還可以將可再生能源產(chǎn)生的電能充電,以進(jìn)一步減少溫室氣體的排放[1]。 電動(dòng)汽車的大規(guī)模部署將對(duì)未來的電網(wǎng)產(chǎn)生重大影響。 一方面,電動(dòng)汽車所需的大量能量,加上充電時(shí)間和持續(xù)時(shí)間的不確定性,對(duì)配電網(wǎng)電能質(zhì)量、局部供電能力、安全穩(wěn)定運(yùn)行等都帶來嚴(yán)重的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)[2-4]。 另一方面,電動(dòng)汽車在一定程度上具有儲(chǔ)能特性,它不僅可以作為負(fù)荷消耗電能,同時(shí)也可以通過電動(dòng)汽車入網(wǎng)(Vehicle to Grid,V2G)技術(shù)[5]向電網(wǎng)放電,這為配電網(wǎng)靈活性支持提供了一個(gè)獨(dú)特的機(jī)會(huì)。
目前對(duì)于電動(dòng)汽車充放電控制策略的研究可以歸納為兩種角度:電網(wǎng)側(cè)和用戶側(cè)。 當(dāng)從電網(wǎng)側(cè)入手時(shí),優(yōu)化目標(biāo)多為電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差最小[6-7]或電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)[8]。 文獻(xiàn)[7]以最小化系統(tǒng)總負(fù)荷水平的方差為目標(biāo)建立了電動(dòng)汽車參與削峰填谷的雙層優(yōu)化模型。 文獻(xiàn)[8]考慮切除負(fù)荷帶來的效益損失、自上級(jí)電網(wǎng)處購電的費(fèi)用及富余可再生能源返送上網(wǎng)收益,以最小化電網(wǎng)運(yùn)行成本為目標(biāo)建立電動(dòng)汽車充放電調(diào)度優(yōu)化模型。 當(dāng)從用戶側(cè)角度進(jìn)行充放電控制時(shí),優(yōu)化目標(biāo)多為電動(dòng)汽車車主充電費(fèi)用最低、充電時(shí)間最短等。 文獻(xiàn)[9]提出以需求側(cè)為決策主體、供需兩側(cè)協(xié)同優(yōu)化的電動(dòng)汽車充放電自動(dòng)需求響應(yīng),為了確保用戶滿意度,以車輛接入電網(wǎng)到離開電網(wǎng)間的收益最大化為目標(biāo),建立了用戶決策模型。 文獻(xiàn)[10]在綜合考慮用戶充電時(shí)間、充電費(fèi)用、等待時(shí)間、充電完成率等用戶滿意度指標(biāo)基礎(chǔ)上,建立了有序充電方法。
綜合來看,目前對(duì)于電動(dòng)汽車充放電控制的研究重點(diǎn)多集中在用戶側(cè),綜合考慮實(shí)時(shí)電價(jià)、用戶滿意度、充電成本和電池?fù)p耗等等因素,對(duì)于電網(wǎng)層面的關(guān)注較少,一般只考慮峰谷差或者購電成本,對(duì)于配電網(wǎng)靈活性的研究更是少之又少。
針對(duì)上述情況,本文從配電網(wǎng)靈活性出發(fā),提出了面向配電網(wǎng)靈活性的電動(dòng)汽車充放電雙層控制策略。 首先建立了配電網(wǎng)靈活性指標(biāo)體系和配電網(wǎng)靈活性評(píng)估方法,在此基礎(chǔ)上提出了電動(dòng)汽車充放電雙層控制策略。 上層決策者為配電網(wǎng)調(diào)度中心,以最優(yōu)化配電網(wǎng)靈活性為目標(biāo)制定調(diào)度指令發(fā)布給下層;下層決策者為各電動(dòng)汽車充電站,通過制定其所管轄的電動(dòng)汽車的充放電計(jì)劃來響應(yīng)上層指令,達(dá)到和上次指令偏差最小化。最后,算例驗(yàn)證了本文所提電動(dòng)汽車充放電控制方案能有效地提高配電網(wǎng)靈活性。
當(dāng)大規(guī)模的電動(dòng)汽車接入電網(wǎng),如果由配電網(wǎng)調(diào)度中心直接對(duì)每輛電動(dòng)汽車進(jìn)行控制,則通信和計(jì)算的難度都很大[11]。 因此這里采用了雙層控制的調(diào)度架構(gòu)(見圖1),上層由配電網(wǎng)調(diào)度機(jī)構(gòu)制定調(diào)度指令,下層各電動(dòng)汽車充電站響應(yīng)上層計(jì)劃對(duì)站內(nèi)電動(dòng)汽車進(jìn)行靈活性控制。 具體調(diào)度方案如下:
圖1 電動(dòng)汽車雙層調(diào)度架構(gòu)
(1)日前申報(bào)機(jī)制。 為了方便上層配電網(wǎng)調(diào)度中心制定合理的靈活性調(diào)度決策,設(shè)定車主日前申報(bào)機(jī)制。 車主在前一天根據(jù)次日自己的出行需求申報(bào)相關(guān)信息,包括預(yù)期行駛里程、預(yù)計(jì)到達(dá)充電站時(shí)間、預(yù)期離開充電站時(shí)間和預(yù)期離開充電站的荷電狀態(tài)(SOC)。 各充電站對(duì)站內(nèi)的電動(dòng)汽車申報(bào)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算出下個(gè)時(shí)刻所能提供的最大向上、向下功率信息,并告知配電網(wǎng)調(diào)度中心。
(2)配電網(wǎng)靈活性計(jì)算。 電力系統(tǒng)調(diào)度中心根據(jù)各充電站上報(bào)的下個(gè)時(shí)刻所能提供的最大向上、向下功率信息,計(jì)算配電網(wǎng)靈活調(diào)度需求,并向下層充電站發(fā)布靈活性調(diào)度指令。
(3)電動(dòng)汽車靈活性控制。 各充電站對(duì)站內(nèi)電動(dòng)汽車進(jìn)行靈活性控制,在滿足車主日常行駛需求的前提下做到盡量貼合上層調(diào)度中心的調(diào)度計(jì)劃。
目前,已有研究提出電力系統(tǒng)靈活性是指電力系統(tǒng)在滿足相應(yīng)的約束條件下,面對(duì)系統(tǒng)中負(fù)荷的隨機(jī)性和波動(dòng)性能夠快速響應(yīng)的能力。 然而,多數(shù)研究集中于輸電網(wǎng),對(duì)配電網(wǎng)靈活性定量評(píng)估的研究較少。
本文定義配電網(wǎng)靈活性是指配電網(wǎng)在受到電動(dòng)汽車負(fù)荷大規(guī)模接入條件下,能夠適應(yīng)負(fù)荷的較強(qiáng)增長(zhǎng)和隨機(jī)性,保證配電網(wǎng)的良好的供電質(zhì)量及運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的能力。
根據(jù)配電網(wǎng)靈活性的定義,選取如下指標(biāo)建立配電網(wǎng)靈活性指標(biāo)體系。
(1)網(wǎng)絡(luò)損耗指標(biāo)
式中:Ploss·k為線路k的網(wǎng)損;Ploss為配網(wǎng)總網(wǎng)損;T為調(diào)度時(shí)段數(shù)。
(2) 線路裕度指標(biāo)
式中:Ik為線路k上的電流值;Isk線路k上允許的最大電流值;共有NF條線路。
(3) 電壓偏差指標(biāo)
式中:ΔV表示節(jié)點(diǎn)電壓與額定電壓的電壓差;UN為額定電壓;Ui為節(jié)點(diǎn)i的電壓;共有n 個(gè)節(jié)點(diǎn)。
(4) 饋線均衡指標(biāo)
式中:Si為線路i的負(fù)載率;表示取所有線路負(fù)載率的平均值。
(5) 負(fù)荷峰谷差指標(biāo)
式中:Pd,t表示t時(shí)刻的負(fù)荷值;為整個(gè)時(shí)段的負(fù)荷均值。
通過指標(biāo)評(píng)分并賦予權(quán)重系數(shù)將所建立的配電網(wǎng)靈活性指標(biāo)體系綜合成配電網(wǎng)靈活性綜合評(píng)分。
(1) 指標(biāo)的評(píng)分
指標(biāo)評(píng)分函數(shù)的歸一化方式不止一種,但一般對(duì)結(jié)論不產(chǎn)生影響。這里參考文獻(xiàn)[12] 的方法進(jìn)行指標(biāo)評(píng)分,計(jì)算公式如下。
式中:x'i為指標(biāo)得分;xi為指標(biāo)值;Mi、mi分別為指標(biāo)的理想值和不允許值;c、d 均為常數(shù),通常取c=60,d =40。
(2) 指標(biāo)的權(quán)重
AHP層次分析法是一種定性和定量的計(jì)算權(quán)重的研究方法[13],這里采用AHP層次分析法對(duì)于建立的指標(biāo)體系進(jìn)行綜合。對(duì)指標(biāo)層的每對(duì)指標(biāo)進(jìn)行比對(duì),形成如下比較矩陣。
式中:aij是因素i相對(duì)因素j的重要程度。
然后根據(jù)采用AHP層次分析法計(jì)算出每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,具體見算方法見文獻(xiàn)[13]。
(3) 指標(biāo)綜合評(píng)分
基于上述方法,匯總各指標(biāo)評(píng)價(jià)得分得到綜合評(píng)分,計(jì)算公式為
式中:Y為綜合評(píng)分值;wi為權(quán)重系數(shù);x'i為評(píng)價(jià)指標(biāo)值。
本文提出的電動(dòng)汽車充放電控制策略共有兩層優(yōu)化模型組成。上層優(yōu)化的決策主體是配電網(wǎng)調(diào)度中心,上層配電網(wǎng)調(diào)度中心通過制定各個(gè)電動(dòng)汽車充電站各時(shí)段的充放電策略,使得配電網(wǎng)靈活性值以及各電動(dòng)汽車充電站實(shí)際的充放電控制結(jié)果和上層制定策略的偏差最小化,從而使配電網(wǎng)獲得更充裕的靈活性。因此,上層優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)由兩部分組成,第一部分為配電網(wǎng)靈活性值;第二部分為下層各電動(dòng)汽車充電站實(shí)際調(diào)度結(jié)果和上層下達(dá)指令的偏差。上層優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)具體如下:
式中:T為調(diào)度周期時(shí)段數(shù);Fflex配電網(wǎng)綜合靈活性評(píng)分,由于經(jīng)過評(píng)分計(jì)算后的配電網(wǎng)綜合靈活性評(píng)分越高代表配電網(wǎng)靈活性越好,故此處取倒數(shù);α為懲罰系數(shù);N為配電網(wǎng)中電動(dòng)汽車充電站數(shù)量;Xi上層配電網(wǎng)調(diào)度中心對(duì)第i個(gè)充電站的調(diào)度指令;Yi為第i個(gè)充電站的實(shí)際調(diào)度結(jié)果;f(Xi,Yi) 為下層第i個(gè)充電站的實(shí)際調(diào)度結(jié)果和上層配電網(wǎng)調(diào)度中心的指令的偏差,當(dāng)上層配電網(wǎng)調(diào)度中心的指令和下層各充電站的調(diào)度情況產(chǎn)生偏差時(shí),設(shè)置懲罰項(xiàng)
上層優(yōu)化模型需滿足的約束條件如下:
(1) 多時(shí)段潮流約束
式中:Pij、Qij為線路l(i,j) 的有功功率和無功功率;Iij表示線路l(i,j) 的電流;為節(jié)點(diǎn)j發(fā)電機(jī)組的有功功率和無功功率;為節(jié)點(diǎn)j處負(fù)荷的有功功率和無功需量;PEV,j為節(jié)點(diǎn)j電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷;N為此城市電網(wǎng)中汽車總數(shù);rj表示節(jié)點(diǎn)j的電動(dòng)汽車負(fù)荷占總電動(dòng)汽車負(fù)荷的比例;L 為單臺(tái)電動(dòng)汽車的充電期望值;rij、xij為線路l(i,j) 的電阻和電抗;zij為線路l(i,j) 的阻抗;Ui為節(jié)點(diǎn)i電壓幅值的平方。
(2) 節(jié)點(diǎn)電壓約束
式中,Uu和Ul為節(jié)點(diǎn)電壓的上下限。
(3) 線路電流約束
(4) 線路傳輸功率約束
式中:Pl、Ql為線路l(i,j) 有功功率、無功功率下限;Pu、Qu為線路l(i,j) 的有功功率、無功功率上限。
(5) 各變電站在各時(shí)段可調(diào)度容量約束
式中:Pch、Pdis分別為電動(dòng)汽車平均充電和平均放電功率;nev為第i個(gè)充電站所管轄的電動(dòng)汽車數(shù)量;Ii,k,t為第i個(gè)充電站內(nèi)的第k輛車在t時(shí)段和電網(wǎng)的連接狀態(tài),Ii,k,t=1 表示該車在t時(shí)段接入電網(wǎng),Ii,k,t=0 表示該車在t時(shí)段未接入電網(wǎng),該值由車主在日前申報(bào)階段的申報(bào)結(jié)果得出。
下層優(yōu)化的決策主體為各電動(dòng)汽車充電站,各電動(dòng)汽車充電站通過對(duì)站內(nèi)的電動(dòng)汽車充放電狀態(tài)的控制,使得電動(dòng)汽車實(shí)際的功率與上層配電網(wǎng)調(diào)度中心發(fā)布的指令的偏差達(dá)到最小。
下層優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)如下:
式中:Pev,i,k,t為第i個(gè)充電站內(nèi)的第k輛車在t時(shí)段的充放電功率。
下層優(yōu)化需滿足如下約束:
(1) 電動(dòng)汽車電池充放電約束
式中:SOCi,k,t為第i個(gè)充電站內(nèi)的第k輛車在t時(shí)段結(jié)束時(shí)的電池荷電狀態(tài);Ei,k為第i個(gè)充電站內(nèi)的第k輛車的電池容量;ηch和ηdis分別為電動(dòng)汽車充電和放電的效率;Δt為一個(gè)時(shí)段長(zhǎng)度;Uch,i,k,t和Udis,i,k,t為第i個(gè)充電站內(nèi)的第k輛車在t時(shí)段的充放電狀態(tài)標(biāo)記變量,是0 -1 變量。Uch,i,k,t=1 表示該輛車在t時(shí)段處于充電狀態(tài),Uch,i,k,t=0 表示該輛車在t時(shí)段不處于充電狀態(tài);Udis,i,k,t=1 表示該輛車在t時(shí)段處于放電狀態(tài),Udis,i,k,t=0 表示該輛車在t時(shí)段不處于放電狀態(tài);式(23) 表示同一輛車同時(shí)只可能處于充電/放電一種狀態(tài),充電和放電無法同時(shí)進(jìn)行。
(2) 電池安全約束
式中:SOCmin和SOCmax分別為電動(dòng)汽車電池荷電狀態(tài)的上下限。
(3) 日前申報(bào)約束
式中:ti,k,leave和t<ti,k,arrive分別表示第i個(gè)充電站內(nèi)的第k輛車離開和接入該充電站的時(shí)間,該信息由各車車主在日前向各充電站申報(bào)。在車主申報(bào)的不可調(diào)度時(shí)段,不可對(duì)該車下達(dá)調(diào)度指令。
(4) 車主行駛需求約束
式中:SOCi,k,ti,k,leave和SOCi,k,leave分 別 為 屬 于 充 電站i的第k輛電動(dòng)汽車在離開該充電站時(shí)的實(shí)際SOC和需要達(dá)到的SOC。
本文所建立的雙層優(yōu)化模型在MATLAB中進(jìn)行編寫,調(diào)用Mosek 商業(yè)求解器進(jìn)行求解,具體求解流程如圖2 所示。
圖2 電動(dòng)汽車充放電控制雙層優(yōu)化模型求解流程
在第一次迭代時(shí),由于不知道下層充電站調(diào)度結(jié)果,上層配電網(wǎng)調(diào)度中心以配電網(wǎng)靈活性最優(yōu)為目標(biāo)制定下層的各電動(dòng)汽車充電站的調(diào)度指令。 下層接收到上層調(diào)度指令后,根據(jù)車主日前申報(bào)的各電動(dòng)汽車可調(diào)度時(shí)間信息,以各電動(dòng)汽車充電站實(shí)際調(diào)度結(jié)果和上層指令的偏差最小化為目標(biāo)制定各個(gè)電動(dòng)汽車的充放電計(jì)劃。 當(dāng)各電動(dòng)汽車充電站實(shí)際調(diào)度結(jié)果和上層指令的偏差小于設(shè)定值或者迭代次數(shù)到達(dá)上限時(shí),則視為滿足終止條件,輸出最優(yōu)方案。 若不滿足終止條件,則重新回到上層優(yōu)化,以配電網(wǎng)靈活性值和上下層調(diào)度結(jié)果的偏差之和最小為目標(biāo)制定調(diào)度指令,重新下達(dá)給下層,如此進(jìn)行迭代,直至滿足終止條件,輸出結(jié)果。
算例采用改進(jìn)IEEE33 配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)系統(tǒng),該配電網(wǎng)拓?fù)淙鐖D3 所示,額定電壓為12.66 kV。節(jié)點(diǎn)2 安裝有1 MW 的風(fēng)機(jī),節(jié)點(diǎn)7、19、26 安裝有0.5 MW 的風(fēng)機(jī)。 在節(jié)點(diǎn)17、31 處分別設(shè)置了一個(gè)電動(dòng)汽車充電站,設(shè)定每個(gè)充電站所管轄的接受調(diào)度的電動(dòng)汽車共有400 輛,電動(dòng)汽車電池和充電相關(guān)參數(shù)如表1 所示。
圖3 改進(jìn)的IEEE33 配電網(wǎng)
表1 電動(dòng)汽車相關(guān)參數(shù)
本章的研究對(duì)象是家庭電動(dòng)汽車,這類電動(dòng)汽車往往由于日常出行需求,集中在夜間充電。文獻(xiàn)[14]根據(jù)美國(guó)家庭出行調(diào)查(national household travel survey,NHTS)的結(jié)果,通過擬合得出第一次出行時(shí)刻和最后一次出行結(jié)束時(shí)刻的概率分布可近似為正態(tài)分布,而日行駛里程接近為對(duì)數(shù)正態(tài)分布函數(shù)[15],具體的概率分布函數(shù)通過擬合后如式(27) -式(29)所示。
式中:fs(x)、fe(x)、fm(x)分別為第一次出行時(shí)刻、最后一次出行結(jié)束時(shí)刻和日行駛里程的概率密度函數(shù)。 μs=8.92,σs=3.24,μe=17.47,σe=341,μm=2.98,σm=1.14。
在車主的日前申報(bào)中,車主需提前一天向自己所要去的充電站上報(bào)預(yù)期行駛里程、預(yù)計(jì)到達(dá)充電站時(shí)間、預(yù)期離開充電站時(shí)間。 為了貼合實(shí)際,這里車主上報(bào)的信息將從上述概率密度函數(shù)中進(jìn)行抽樣,從而模擬電動(dòng)汽車接入充電時(shí)刻、次日離開充電站時(shí)刻以及接入充電時(shí)的電池荷電狀態(tài)。 假定車主離開時(shí)電動(dòng)汽車電池荷電狀態(tài)需要達(dá)到90%。
上層調(diào)度指令和下層實(shí)際調(diào)度結(jié)果如圖4 所示。 可以看到經(jīng)過14 次迭代后,上下層調(diào)度曲線基本重合,結(jié)果基本一致。 其中0 -8 時(shí)中部分時(shí)段下層實(shí)際調(diào)度結(jié)果略高于上層調(diào)度指令,這是由于電動(dòng)汽車出行需求造成的。 家庭電動(dòng)汽車一般需要在早晨出門行駛,因此為了滿足電動(dòng)汽車出門行駛的荷電狀態(tài)需求,需要給電動(dòng)汽車在此時(shí)段進(jìn)行充電,造成下層調(diào)度結(jié)果偏高。 圖5 為上層調(diào)度指令和下層實(shí)際調(diào)度結(jié)果的偏差隨迭代次數(shù)的變化曲線。 可以看出剛開始迭代時(shí),由于配電網(wǎng)靈活性的要求(上層目標(biāo))和各電動(dòng)汽車車主的行駛需求存在一定的沖突,在迭代初上下層調(diào)度結(jié)果的偏差較大。 隨著迭代次數(shù)增加,上下層調(diào)度結(jié)果逐漸趨于一致,偏差漸趨于零,13 次和14 次迭代時(shí),調(diào)度偏差變化小于10-5,迭代結(jié)束,輸出計(jì)算結(jié)果,此時(shí)下層對(duì)于電動(dòng)汽車充放電的控制既能滿足車主需求,又能保證配電網(wǎng)靈活性需求。
圖4 上下層調(diào)度優(yōu)化結(jié)果
圖5 上下層調(diào)度偏差
兩個(gè)電動(dòng)汽車充電站的實(shí)際調(diào)度結(jié)果如圖6所示。 圖中負(fù)荷為正值表示此充電站作為負(fù)荷向電網(wǎng)吸收電能,負(fù)值表示電動(dòng)汽車充電站向電網(wǎng)輸入電能。 由圖可知,接入充電站的電動(dòng)汽車大多在23 時(shí)到次日7 時(shí)處于充電狀態(tài),8 到22 時(shí)多為放電狀態(tài)或者保持不充電也不放電,這和電網(wǎng)負(fù)荷峰谷時(shí)密切相關(guān)。 在本章提出的控制策略下,電動(dòng)汽車在峰時(shí)放電谷時(shí)充電,降低電網(wǎng)負(fù)荷高峰,緩解設(shè)備壓力。 其中8 到17 時(shí)電動(dòng)汽車充電站充放電負(fù)荷都處于一個(gè)比較低的水平,這在一定程度上也反映了電動(dòng)汽車的行駛規(guī)律,在白天電動(dòng)汽車大部分都處于外出行駛狀態(tài),不接入充電站,在結(jié)束一天的行程后大部分電動(dòng)汽車選擇在晚上接入充電站接受充電站調(diào)度指令。
圖6 各電動(dòng)汽車充電站調(diào)度結(jié)果
為了驗(yàn)證本文提出的電動(dòng)汽車充放電雙層控制策略的有效性,計(jì)算三種場(chǎng)景下的配電網(wǎng)綜合靈活性評(píng)分:
場(chǎng)景1:無電動(dòng)汽車。 此時(shí)電網(wǎng)中僅考慮常規(guī)負(fù)荷,不考慮電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的接入。
場(chǎng)景2:電動(dòng)汽車無序充電。 此時(shí)電動(dòng)汽車完全按照車主自由意愿進(jìn)行充電,配電網(wǎng)不采取任何干預(yù)手段。
場(chǎng)景3:電動(dòng)汽車有序充放電。 此場(chǎng)景下采取本文所提出的電動(dòng)汽車雙層充放電控制策略。
三種場(chǎng)景下的配電網(wǎng)綜合靈活性評(píng)分如表2所示。 在場(chǎng)景1 中,配電網(wǎng)原始狀態(tài)下綜合靈活性評(píng)分為70.1 分。 在800 輛電動(dòng)汽車接入兩所電動(dòng)汽車充電站的情況下,如電動(dòng)汽車完全隨車主意愿自由充電,此時(shí)配電網(wǎng)靈活性降為60.7??梢娫诖笠?guī)模電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)的情況下,如果不采取有效的控制策略,會(huì)對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行的靈活性造成比較大的影響。 在本文提出的電動(dòng)汽車雙層優(yōu)化控制策略之后,配電網(wǎng)綜合靈活性評(píng)分上升至95.6,可以看出,在采取本文所提出的控制策略之后配電網(wǎng)的靈活性得到了有效的提升。
表2 配電網(wǎng)靈活性綜合評(píng)分
圖7 為三種場(chǎng)景下配電網(wǎng)的負(fù)荷曲線。 圖中場(chǎng)景1 中負(fù)荷即配電網(wǎng)原始負(fù)荷值。 場(chǎng)景2 中電動(dòng)汽車隨車主意愿自由充電,可以看出電動(dòng)汽車充電時(shí)段在一定程度上和配電網(wǎng)負(fù)荷峰值相重疊,造成了配電網(wǎng)負(fù)荷“峰上加峰”的情況,形成了新的峰值,這對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行靈活性、可靠性、配電網(wǎng)設(shè)備容量都造成了一定的挑戰(zhàn)。 在場(chǎng)景3中,采取了本文所提出的控制策略,可以看出配電網(wǎng)峰值負(fù)荷明顯下降,緩解了配電設(shè)備容量壓力,改善了負(fù)荷曲線。 由場(chǎng)景2 和場(chǎng)景3 對(duì)比可以看出,場(chǎng)景3 中把場(chǎng)景2 中部分峰值負(fù)荷調(diào)整到了夜間谷時(shí),有效改善了負(fù)荷曲線,這對(duì)配電設(shè)備的運(yùn)行效率也有一定的改善作用。
圖7 三種場(chǎng)景下配電網(wǎng)負(fù)荷曲線
為了更直觀的觀察單輛電動(dòng)汽車充放電情況,這里取800 輛車中兩輛典的電動(dòng)汽車一天的荷電狀態(tài)進(jìn)行觀察,如圖8(a)(b)所示。 表3 中給出了這兩輛車主在日前申報(bào)的信息。
表3 車主日前申報(bào)信息
由表3 可知,電動(dòng)汽車1 當(dāng)日行駛里程較少,接入充電站時(shí)電池剩余電量較為充足,因此在該車剛接入充電站時(shí)根據(jù)配電網(wǎng)靈活性的要求安排此車對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行放電,在次日凌晨在根據(jù)其行駛需求進(jìn)行充電。 而電動(dòng)汽車2 由于其當(dāng)日行駛里程較長(zhǎng),接入充電站時(shí)電池電量較低,無法支撐其對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的放電。 不過相比較于自由充電下汽車在接入充電站即時(shí)開始充電的模式,從圖8(b)中可知該輛車充電時(shí)段根據(jù)電網(wǎng)需求整體向后延緩,這也驗(yàn)證了本章所提出的電動(dòng)汽車雙層優(yōu)化控制模型的有效性。
圖8 電動(dòng)汽車荷電狀態(tài)
本文提出了面向配電網(wǎng)靈活性的電動(dòng)汽車充放電雙層控制策略。 首先建立了配電網(wǎng)靈活性指標(biāo)體系和配電網(wǎng)靈活性評(píng)估方法,在此基礎(chǔ)上提出了電動(dòng)汽車充放電雙層控制策略。 上層決策者為配電網(wǎng)調(diào)度中心,以最優(yōu)化配電網(wǎng)靈活性為目標(biāo)制定調(diào)度指令發(fā)布給下層;下層決策者為各電動(dòng)汽車充電站,通過制定其所管轄的電動(dòng)汽車的充放電計(jì)劃來響應(yīng)上層指令,達(dá)到和上層指令偏差最小化。 算例驗(yàn)證了本章所提出的電動(dòng)汽車充放電雙層控制策略能夠有效地改善配電網(wǎng)的靈活性,緩解電動(dòng)汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)給電網(wǎng)造成的沖擊。