摘要:針對大規(guī)模電動汽車無序充電對電網(wǎng)運(yùn)行帶來的影響和目前我國新能源消納存在的問題，提出一種考慮新能源出力情況的動態(tài)分時電價策略，引導(dǎo)電動汽車有序充電以實現(xiàn)新能源的就地消納.以用戶充電總費(fèi)用最低和電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差最小為優(yōu)化目標(biāo)，綜合考慮用戶充電需求和新能源出力等約束條件，建立基于動態(tài)分時電價的多目標(biāo)優(yōu)化模型.通過算例仿真，驗證了所提策略可降低電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差和用戶充電總費(fèi)用，達(dá)到削峰填谷和消納新能源的效果.

　　關(guān)鍵詞:電動汽車;新能源消納;動態(tài)分時電價;有序充電;多目標(biāo)優(yōu)化

　　隨著電動汽車保有量持續(xù)增長，大量的電動汽車隨機(jī)充電會增加電網(wǎng)負(fù)擔(dān)，影響電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行.同時我國積極響應(yīng)發(fā)展可再生能源號召，但可再生能源總發(fā)電量大，出力具有間歇性，并網(wǎng)消納難，嚴(yán)重影響了我國可再生能源產(chǎn)業(yè)的長足發(fā)展[1-3].在此挑戰(zhàn)下，聯(lián)合新能源消納研究電動汽車的有序充電，以期在有效平抑電網(wǎng)負(fù)荷波動的同時，適應(yīng)新能源的大規(guī)模發(fā)展.國內(nèi)外已有一些學(xué)者對電動汽車的有序充電展開了研究.

　　文獻(xiàn)[4]以配電網(wǎng)區(qū)域的綜合運(yùn)行成本最低和電網(wǎng)負(fù)荷曲線方差最小為控制目標(biāo)建立優(yōu)化調(diào)度模型，協(xié)調(diào)電網(wǎng)負(fù)荷與電動汽車的充電需求.文獻(xiàn)[5]提出在時間和空間維度上的電動汽車充電協(xié)調(diào)調(diào)度模型，在考慮用戶出行情況、電價信息和區(qū)域配電網(wǎng)容量的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)充電負(fù)荷在時空上的轉(zhuǎn)移.文獻(xiàn)[6]提出一種電動汽車有序充電的控制模型，通過集中控制中心直接控制每輛電動汽車的充電行為，實現(xiàn)電網(wǎng)負(fù)荷方差最小的控制目標(biāo).文獻(xiàn)[7]采用分時段的方法，根據(jù)電網(wǎng)負(fù)荷裕度情況將一天分為紅黃藍(lán)3個時段分別限制和鼓勵電動汽車用戶充電.

　　文獻(xiàn)[8]采用峰谷電價，根據(jù)一天中電網(wǎng)負(fù)荷情況制定峰-谷-平3個時段的充電價格，以最小化用戶充電成本和電網(wǎng)負(fù)荷波動為控制目標(biāo)，建立電動汽車的有序充放電模型.文獻(xiàn)[9]提出了一種以用戶和電網(wǎng)兩者利益最大化為目標(biāo)的協(xié)調(diào)響應(yīng)策略，以充放電價格差為激勵，建立用戶的自響應(yīng)決策模型，提高用戶充放電收益，改善電網(wǎng)負(fù)荷波動.

　　上述文獻(xiàn)只研究了電動汽車有序充電用于平抑配電網(wǎng)負(fù)荷波動，沒有考慮利用電動汽車的有序充電促進(jìn)消納新能源.鑒于此，本文聯(lián)合新能源消納研究電動汽車有序充電.通過有序充電優(yōu)化模型，采用根據(jù)新能源出力制定的分時電價策略引導(dǎo)用戶充電，優(yōu)化電動汽車充電負(fù)荷的時間分布，同時利用電動汽車的儲能功能，促進(jìn)新能源直接消納，也可以達(dá)到降低電網(wǎng)負(fù)荷波動和提高用戶充電經(jīng)濟(jì)性的效果.

　　1電動汽車充電行為分析

　　針對私人家用電動汽車，采用美國交通部對全美車輛出行調(diào)查結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，得到電動汽車的開始充電時間和日行駛距離概率密度函數(shù)[10-11].在該分布下采用蒙特卡洛法模擬規(guī)模化電動汽車的出行數(shù)據(jù)，計算電動汽車的充電負(fù)荷.

　　1.1出行行為分析

　　分析無序隨機(jī)充電的用戶充電行為時，使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)中燃油汽車的最后一次出行結(jié)束時間代替電動汽車的開始充電時間[12-13].將數(shù)據(jù)歸一化，擬合開始充電時間和日行駛距離的概率分布.用戶多在10:00~24:00之間為車輛進(jìn)行充電，且大多數(shù)人使用電動汽車均為中短途.

　　1.2充電負(fù)荷模型

　　根據(jù)電動汽車動力電池的充電特性，為簡化計算，可將電動汽車充電過程視為恒功率充電:P=PC(3)電動汽車荷電狀態(tài)為:SOC=(1-d/dm)SOC'(4)式中，d為電動汽車日行駛距離;dm為電動汽車的最大行駛距離;SOC'為第一次出行前的荷電狀態(tài).單輛電動汽車的充電時長為:tc=(1-SOC)CPc(5)式中，tc為充電時長;C為電動汽車電池容量.

　　1.3用戶響應(yīng)度模型

　　根據(jù)消費(fèi)者心理學(xué)原理，用戶參與分時電價調(diào)節(jié)的響應(yīng)度受價格變化的影響[14].當(dāng)價格變化過低時，不能刺激用戶改變自身的充電習(xí)慣，用戶對價格的響應(yīng)存在死區(qū).只有當(dāng)價格的變化值超過一個差別閾值時，電動汽車用戶才愿意參與充電調(diào)節(jié)，這時用戶的響應(yīng)程度與價格的變化相關(guān).同時也存在一個飽和值，當(dāng)價格差值超過它時，達(dá)到用戶響應(yīng)極限，不再增加.該影響過程可以抽象為一個分段函數(shù).

　　2電動汽車有序充電控制策略

　　直接充電負(fù)荷控制和充電價格激勵控制是目前電動汽車有序充電的兩類主要控制方法[15].直接充電負(fù)荷控制是通過充電調(diào)度中心下達(dá)命令，根據(jù)電網(wǎng)負(fù)荷情況直接控制入網(wǎng)充電車輛的充電行為，包括開始充電時間和充電功率等.直接充電控制方式簡單易操控，但只適應(yīng)小范圍的電動汽車集中充電，當(dāng)電動汽車達(dá)到一定數(shù)量時，直接控制方式不再適用.電價引導(dǎo)的控制方式是利用各個時間段的充電價格差來激勵用戶自主參與有序充電，在用戶尋求充電費(fèi)用最低的同時實現(xiàn)了充電負(fù)荷在時間上的轉(zhuǎn)移.

　　本文使用電價激勵的控制方式，提出了一種根據(jù)新能源出力大小制定的分時電價策略，促進(jìn)消納新能源.根據(jù)一天中各時段新能源出力預(yù)測值計算該時段充電價格，將一天按等時間間隔Δt劃分為T個時間段，根據(jù)各時段新能源出力預(yù)測值的大小將這T個時段的充電價格分別劃分為高-低-平3個階段.新能源出力超過T時段平均值的125%為高出力時段，低電價;低于T時段平均值的75%為低出力時段，高電價;在兩者之間為平負(fù)荷時段電價.

　　高、低電價分別在平時段電價的基礎(chǔ)上浮動60%.電動汽車充電負(fù)荷具有高度可轉(zhuǎn)移性，利用各時段價格差將充電負(fù)荷轉(zhuǎn)移到新能源出力大的時段，實現(xiàn)最大化新能源利用.優(yōu)先利用新能源給電動汽車充電.電動汽車的充電價格隨著新能源發(fā)電量變化，在新能源出力大的階段充電價格s(t)較低;反之，在新能源出力小的階段充電價格s(t)較高.在不影響用戶正常出行的前提下，電動汽車用戶為降低充電費(fèi)用會盡量選擇在電價低谷段充電.此策略可將充電負(fù)荷聚集到新能源出力大的時段.

　　3考慮新能源消納的電動汽車有序充電優(yōu)化模型

　　3.1目標(biāo)函數(shù)

　　電動汽車無序充電會帶來大量的隨機(jī)負(fù)荷，使電網(wǎng)負(fù)荷“峰上加峰”.為了減小電網(wǎng)負(fù)荷波動、促進(jìn)消納新能源，本文采用動態(tài)分時電價策略，以電網(wǎng)負(fù)荷曲線峰谷差最小和用戶充電總費(fèi)用最低為目標(biāo)函數(shù)建立有序充電多目標(biāo)優(yōu)化模型.1)以負(fù)荷峰谷差最小為目標(biāo)以維持電網(wǎng)的安全穩(wěn)定為優(yōu)化目標(biāo)，為降低電動汽車入網(wǎng)充電對電網(wǎng)的沖擊、減小電網(wǎng)負(fù)荷波動.

　　4算例分析

　　4.1參數(shù)設(shè)置

　　以風(fēng)力發(fā)電為例，選取某區(qū)域充電站的實測數(shù)據(jù)進(jìn)行電動汽車充電仿真.該充電站配備風(fēng)力發(fā)電機(jī)組容量為700kW，服務(wù)的電動汽車規(guī)模為100輛.電動汽車的起始充電時間和日行駛里程服從正態(tài)分布N(17.6，3.42)和對數(shù)正態(tài)分布log-N(3.2，0.882).充電功率為7kW，電池容量為48kW·h，初始荷電狀態(tài)服從正態(tài)分布N(0.2，0.052)，預(yù)期荷電狀態(tài)服從正態(tài)分布N(0.9，0.042).

　　算例設(shè)定電價更新時間間隔Δt為1h，時段數(shù)T為24.無序充電采用固定電價，全天24時段均采用水平電價s0為0.8元/(kW·h)，用戶響應(yīng)啟動閾值為0.14元，飽和閾值為1.2元，用戶響應(yīng)比例常數(shù)k為0.9.設(shè)定遺傳算法的種群終止進(jìn)化代數(shù)為800，種群大小為20.交叉率和變異率分別為0.8和0.2.權(quán)重系數(shù)w1和w2均取0.5.4.2仿真結(jié)果分析一天內(nèi)的新能源出力大小如圖6所示，新能源發(fā)電功率超過高出力臨界值的時段為低電價時段，低于低出力臨界值的時段為高電價時段，介于兩者之前的為平電價時段.

　　根據(jù)用戶響應(yīng)度模型，電價差Δs為0.96元，用戶需求響應(yīng)度λ為74%.在固定電價無序充電和分時電價有序充電兩種情況下，加入電動汽車充電負(fù)荷后區(qū)域配電網(wǎng)的負(fù)荷曲線對比如圖7所示.在固定電價無序充電情況下，用戶不會對電價做出響應(yīng)，電動汽車隨機(jī)充電，充電負(fù)荷分布主要受車主的行為習(xí)慣影響.

　　電動汽車充電高峰期與居民用電高峰期重合，兩者疊加會使電網(wǎng)負(fù)荷“峰上加峰”，影響電網(wǎng)穩(wěn)定.采用分時電價有序充電合理調(diào)節(jié)電動汽車充電負(fù)荷，能將隨機(jī)充電負(fù)荷從傍晚的居民用電高峰期轉(zhuǎn)移到夜間居民用電低谷期和風(fēng)電出力高峰期，有效平緩電網(wǎng)負(fù)荷曲線.在固定電價無序充電和分時電價有序充電兩種情況下.

　　采用根據(jù)新能源出力大小制定的分時電價策略，將充電負(fù)荷轉(zhuǎn)移到風(fēng)電出力大的時段，增加了風(fēng)電利用量.在分時電價和固定電價兩種控制模式下的負(fù)荷峰谷差、用戶充電總費(fèi)用和風(fēng)電利用量的對比仿真結(jié)果.

　　與固定電價相比，在分時電價的有序充電控制下，電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差減小了1238.4kW，用戶充電總費(fèi)用降低了1984.6元，風(fēng)電消納量增加了457kW·h.所提的控制策略和所建立的優(yōu)化模型，在促進(jìn)新能源消納的同時降低了電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差，提高了用戶充電經(jīng)濟(jì)性，實現(xiàn)了電網(wǎng)和用戶雙贏，優(yōu)化效果明顯.隨著政府的各項利好政策的推廣，電動汽車的大規(guī)模發(fā)展是未來的必然趨勢.

　　為了分析該有序充電方法在不同規(guī)模電動汽車充電情況下的新能源消納能力，分別對電動汽車數(shù)量為100，200，300和400輛時進(jìn)行有序充電的風(fēng)電利用仿真.

　　在無序充電和有序充電兩種情況下，風(fēng)電利用量都隨著電動汽車入網(wǎng)充電規(guī)模的加大而增加.但相較于無序充電，有序充電控制的風(fēng)電利用量增加幅度更大，消納新能源的優(yōu)勢更明顯.電動汽車充電負(fù)荷具有可調(diào)節(jié)性，適當(dāng)增加電汽車入網(wǎng)充電量，可以提高電網(wǎng)的靈活性.

　　算例仿真結(jié)果表明，本文所提出的動態(tài)分時電價策略，在滿足用戶充電需求的前提下，能在時間上轉(zhuǎn)移充電負(fù)荷消納新能源.在綜合考慮系統(tǒng)功率平衡、風(fēng)電機(jī)組出力等多方面約束條件下建立的多目標(biāo)優(yōu)化模型，能成功達(dá)到對負(fù)荷曲線的“削峰填谷”和消納風(fēng)電的效果.

　　5結(jié)論

　　本文通過根據(jù)新能源出力大小計算的分時電價策略來改變電動汽車充電負(fù)荷的時間分布，促進(jìn)消納新能源.以電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差最小和用戶充電費(fèi)用最低兩個目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，找出綜合兩者最優(yōu)的充電方案.通過對電動汽車充電仿真分析，得到如下結(jié)論:1)采用所提的分時電價策略引導(dǎo)用戶有序充電，在滿足用戶基本用車需求的前提下，能有效提高新能源利用量.2)所建立的優(yōu)化模型能同時滿足對電網(wǎng)負(fù)荷的削峰填谷和用戶充電經(jīng)濟(jì)化兩個目標(biāo)，實現(xiàn)了電網(wǎng)和用戶的雙贏.3)所提的控制策略隨著電動汽車入網(wǎng)充電數(shù)量的增加，有序充電促進(jìn)新能源消納的優(yōu)勢越明顯，能適應(yīng)未來電動汽車的大規(guī)模發(fā)展.本文所提的分時電價策略只考慮了新能源出力大小，未考慮電網(wǎng)負(fù)荷情況，有待進(jìn)一步完善.

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