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計(jì)及電動(dòng)汽車移動(dòng)儲(chǔ)能動(dòng)態(tài)電價(jià)的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究及解決方案

jf_45886594 ? 來源:jf_45886594 ? 作者:jf_45886594 ? 2024-09-14 15:05 ? 次閱讀

摘 要:電動(dòng)汽車(elecric vehicle,EV)充電負(fù)荷變化量受微電網(wǎng)爬坡性能限制,因此文中考慮微電網(wǎng)機(jī)組爬坡特性,提出一種計(jì)及動(dòng)態(tài)電價(jià)的 EV參與微電網(wǎng)調(diào)度雙層優(yōu)化策略。上層為 EV 負(fù)荷模型,分析不同類型EV 快/慢充特性,考慮微電網(wǎng)電價(jià)對(duì)EV 充電需求的引導(dǎo),建立以用戶滿意度最大為目標(biāo)的EV負(fù)荷模型。下層為多微電網(wǎng)運(yùn)行模型,根據(jù)微電網(wǎng)凈負(fù)荷大小制定動(dòng)態(tài)電價(jià)策略,考慮EV 充電負(fù)荷對(duì)微電網(wǎng)新能源的消納及電源爬坡的需求優(yōu)化各區(qū)域動(dòng)態(tài)電價(jià),并以微電網(wǎng)凈負(fù)荷波動(dòng)及運(yùn)行成本最小為目標(biāo),建立多微電網(wǎng)區(qū)域運(yùn)行模型。最后對(duì)某城市區(qū)域微電網(wǎng)及 EV 充電需求算例進(jìn)行分析和驗(yàn)證,結(jié)果表明:與固定電價(jià)及峰谷分時(shí)電價(jià)相比,所提方法實(shí)現(xiàn)了EV 負(fù)荷在微電網(wǎng)區(qū)域有序充電、平抑凈負(fù)荷波動(dòng)的效果,能有效降低充電行為對(duì)微電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的影響。

關(guān)鍵詞:電動(dòng)汽車(EV);微電網(wǎng);動(dòng)態(tài)電價(jià);快/慢充負(fù)荷;爬坡

一、引言

隨著化石能源的不斷消耗,其導(dǎo)致的環(huán)境問題日益嚴(yán)峻,分布式電源大量人網(wǎng),微電網(wǎng)作為分布式電源的重要載體,逐漸成為解決不可再生能源緊缺及其污染問題的主要形式。同時(shí),由區(qū)域內(nèi)多個(gè)微電網(wǎng)經(jīng)輸電線路聯(lián)絡(luò)構(gòu)成的多微電網(wǎng)系統(tǒng)得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。電動(dòng)汽車(electric vehicle,EV)作為微電網(wǎng)中的一種柔性負(fù)荷,不僅能提高微電網(wǎng)內(nèi)可再生能源的利用率,還能增強(qiáng)微電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性,具有巨大的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境價(jià)值。但是,隨著 EV 在微電網(wǎng)中的滲透率不斷提升,其時(shí)空分布的隨機(jī)性和不確定性會(huì)增大微電網(wǎng)原有的負(fù)荷峰值,對(duì)微電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行造成影響。因此,如何利用 EV 負(fù)荷需求響應(yīng)特性,減小大規(guī)模聚集充電對(duì)微電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的影響實(shí)現(xiàn) EV 負(fù)荷在微電網(wǎng)區(qū)域的優(yōu)化調(diào)度,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、EV充電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型

文中主要研究私家車、出租車和公交車3類充電負(fù)荷需求,具體分析各類型車輛的充電模式、充電地點(diǎn)和充電時(shí)間的選擇,并設(shè)置負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的各類參數(shù)。

不同類型的EV充電負(fù)荷在時(shí)間和空間上都具有隨機(jī)性,近似認(rèn)為3類用戶群體的充電需求初始時(shí)刻在不同的時(shí)間段都滿足正態(tài)分布,且充電需求初始時(shí)刻的 S0C 也滿足正態(tài)分布。

(1)私家車負(fù)荷。私家車的用戶最多,在不同時(shí)段和不同地點(diǎn)都有充電需求。在辦公區(qū),用戶在白天工作時(shí)段靈活選擇快充或慢充模式補(bǔ)充電能;在商業(yè)區(qū),用戶在白天及傍晚選擇快充模式快速補(bǔ)充電能;在居民區(qū),極少數(shù)用戶在白天選擇快充模式補(bǔ)充電能,大多數(shù)用戶在傍晚及夜間選擇慢充模式補(bǔ)充電能。

(2)出租車負(fù)荷。出租車的運(yùn)營(yíng)時(shí)間為全天,所以一般采取一天兩充的模式,充電時(shí)間選擇在人流量較少的時(shí)段,分別為中午時(shí)段以及午夜時(shí)段。由于出租車的行程不固定,所以充電需求節(jié)點(diǎn)分布較為隨機(jī),考慮距離和充電價(jià)格后選擇快充模式。

(3)公交車負(fù)荷。公交車的運(yùn)營(yíng)時(shí)間大致為06:00-22:00,其運(yùn)營(yíng)時(shí)間、路線相對(duì)集中,可以進(jìn)行集中充電,一般采取一天兩充的模式。隨機(jī)選擇各個(gè)微電網(wǎng)充電站節(jié)點(diǎn)進(jìn)行充電,在中午時(shí)段進(jìn)行快充,晚上下班后進(jìn)行慢充。

表1為EV充電負(fù)荷預(yù)測(cè)參數(shù)。

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部分私家車選擇白天在辦公區(qū)、晚上在居民區(qū)進(jìn)行慢充,由于慢充時(shí)間較長(zhǎng),所以將此類 EV 看作時(shí)間上可轉(zhuǎn)移的負(fù)荷。由于快充時(shí)間較短,調(diào)度更為靈活,私家車及出租車處于快充模式時(shí)可以在充電時(shí)段內(nèi)選擇不同充電站進(jìn)行快充,因此可作為空間上可轉(zhuǎn)移的負(fù)荷。另外,公交車的充電時(shí)間和地點(diǎn)相對(duì)固定,所以其充電方式在相關(guān)約束下切換充電時(shí)間可在固定的某段時(shí)間內(nèi)靈活安排。

三、算例分析

3.1情景設(shè)置

文中設(shè)置如下3個(gè)對(duì)照情景。

情景一:根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)參數(shù)生成EV快/慢充負(fù)荷曲線,無序充電,采取固定電價(jià)模式。

情景二:通過峰谷分時(shí)電價(jià)引導(dǎo)EV充電需求時(shí)空分布。

情景三:采用文中所提方法,通過各區(qū)域微電網(wǎng)動(dòng)態(tài)電價(jià)引導(dǎo)EV 充電需求時(shí)空分布。

3.2各區(qū)域負(fù)荷分析

根據(jù)各類型EV負(fù)荷預(yù)測(cè)參數(shù),運(yùn)用蒙特卡洛模擬方法對(duì)充電位置、充電需求初始時(shí)刻及S0C 等參數(shù)進(jìn)行概率抽樣,模擬得到各區(qū)域的快/慢充負(fù)荷。3 個(gè)情景所得結(jié)果如圖1所示。

對(duì)比各區(qū)域快/慢充負(fù)荷及凈負(fù)荷可知07:00-10:00 時(shí)段內(nèi),情景一中辦公區(qū)的快/慢充負(fù)荷均在快速增長(zhǎng),導(dǎo)致辦公區(qū)的凈負(fù)荷爬坡較大,此時(shí)快充負(fù)荷通過動(dòng)態(tài)電價(jià)被引導(dǎo)至商業(yè)區(qū)及居民區(qū)進(jìn)行快充,慢充負(fù)荷通過改變充電起始時(shí)間,實(shí)現(xiàn)了快/慢充負(fù)荷在時(shí)空上的轉(zhuǎn)移。優(yōu)化后,情景三中辦公區(qū)的凈負(fù)荷波動(dòng)大幅減小,同時(shí)對(duì)商業(yè)區(qū)及居民區(qū)的凈負(fù)荷波動(dòng)的影響較小。

10:00-18:00 時(shí)段內(nèi),情景一中居民區(qū)微電網(wǎng)內(nèi)有較多的風(fēng)/光出力未被消納,此時(shí)辦公區(qū)及商業(yè)區(qū)的部分快充負(fù)荷通過動(dòng)態(tài)電價(jià)被引導(dǎo)至居民區(qū)進(jìn)行快充。情景三通過負(fù)荷轉(zhuǎn)移實(shí)現(xiàn)了風(fēng)/光出力的有效消納,同時(shí)對(duì)商業(yè)區(qū)的凈負(fù)荷波動(dòng)也有減小,但辦公區(qū)的凈負(fù)荷波動(dòng)略有增大。

18:00-24:00 時(shí)段內(nèi),光伏停止發(fā)電,風(fēng)電出力減小,各區(qū)域基礎(chǔ)負(fù)荷處于高峰時(shí)段,情景一中商業(yè)區(qū)的凈負(fù)荷爬坡最大,此時(shí)商業(yè)區(qū)的部分快充負(fù)荷通過動(dòng)態(tài)電價(jià)被引導(dǎo)至辦公區(qū)及居民區(qū)進(jìn)行快充。情景三中辦公區(qū)和居民區(qū)的凈負(fù)荷波動(dòng)略有增大,但有效緩解了凈負(fù)荷波動(dòng)對(duì)商業(yè)區(qū)微電網(wǎng)帶來的沖擊。

00:00-07:00時(shí)段內(nèi),風(fēng)電出力逐漸增大,基礎(chǔ)負(fù)荷用電減小,情景三中辦公區(qū)及居民區(qū)的部分慢充負(fù)荷由 18:00-24:00 時(shí)段轉(zhuǎn)移至此時(shí)段進(jìn)行充電,商業(yè)區(qū)的部分快充負(fù)荷也轉(zhuǎn)移到辦公區(qū)及居民區(qū)進(jìn)行快充。

情景二則按照不同時(shí)段的不同電價(jià)對(duì)EV 負(fù)荷進(jìn)行引導(dǎo)。相較于情景二,情景三中快充負(fù)荷的調(diào)度更為靈活,其能夠根據(jù)各微電網(wǎng)的運(yùn)行特性選擇不同充電站進(jìn)行電能補(bǔ)充。通過對(duì)各個(gè)時(shí)段的分析,情景三基于各區(qū)域動(dòng)態(tài)電價(jià)引導(dǎo)快/慢充負(fù)荷進(jìn)行時(shí)空轉(zhuǎn)移,實(shí)現(xiàn)了多微電網(wǎng)區(qū)域整體利益最優(yōu)。

相較于情景一,情景二中部分區(qū)域的凈負(fù)荷峰谷差及方差出現(xiàn)了不降反升的情況,而情景三中各區(qū)域凈負(fù)荷峰谷差分別減小了 11.3%、22.2%及 19.7%,凈負(fù)荷方差分別減小了 18.9%、22.5%及6.5%??梢园l(fā)現(xiàn),通過動(dòng)態(tài)電價(jià)引導(dǎo) E充電需求時(shí)空分布,各區(qū)域微電網(wǎng)的凈負(fù)荷峰谷差、方差都得到了不同程度的降低,實(shí)現(xiàn)了多微電網(wǎng)區(qū)域的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

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四、解決方案

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圖2平臺(tái)結(jié)構(gòu)圖

充電運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)是基于物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的充電設(shè)施管理系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)充電樁的監(jiān)控、調(diào)度和管理,提高充電樁的利用率和充電效率,提升用戶的充電體驗(yàn)和服務(wù)質(zhì)量。用戶可以通過APP或小程序提前預(yù)約充電,避免在充電站排隊(duì)等待的情況,同時(shí)也能為充電站提供更準(zhǔn)確的充電需求數(shù)據(jù),方便后續(xù)的調(diào)度和管理。通過平臺(tái)可對(duì)充電樁的功率、電壓、電流等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理充電樁故障和異常情況對(duì)充電樁的功率進(jìn)行控制和管理,確保充電樁在合理的功率范圍內(nèi)充電,避免對(duì)電網(wǎng)造成過大的負(fù)荷。

五、安科瑞充電樁云平臺(tái)具體的功能

平臺(tái)除了對(duì)充電樁的監(jiān)控外,還對(duì)充電站的光伏發(fā)電系統(tǒng)、儲(chǔ)能系統(tǒng)以及供電系統(tǒng)進(jìn)行集中監(jiān)控和統(tǒng)一協(xié)調(diào)管理,提高充電站的運(yùn)行可靠性,降低運(yùn)營(yíng)成本,平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示。

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圖3充電樁運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)

大屏顯示:展示充電站設(shè)備統(tǒng)計(jì)、使用率排行、運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)圖表、節(jié)碳量統(tǒng)計(jì)等數(shù)據(jù)。

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圖4大屏展示界面

站點(diǎn)監(jiān)控:顯示設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)、設(shè)備列表、設(shè)備日志、設(shè)備狀態(tài)統(tǒng)計(jì)等功能。

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圖5站點(diǎn)監(jiān)控界面

設(shè)備監(jiān)控:顯示設(shè)備實(shí)時(shí)信息、配套設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備實(shí)時(shí)曲線、關(guān)聯(lián)訂單信息、充電功率曲線等。

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圖6設(shè)備監(jiān)控界面

運(yùn)營(yíng)趨勢(shì)統(tǒng)計(jì):顯示運(yùn)營(yíng)信息查詢、站點(diǎn)對(duì)比曲線、日月年報(bào)表、站點(diǎn)對(duì)比列表等功能。

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圖7運(yùn)營(yíng)趨勢(shì)界面

收益查詢:提供收益匯總、實(shí)際收益報(bào)表、收益變化曲線、支付方式占比等功能。

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圖8收益查詢界面

故障分析:提供故障匯總、故障狀態(tài)餅圖、故障趨勢(shì)分析、故障類型餅圖等功能。

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圖9故障分析界面

訂單記錄:提供實(shí)時(shí)/歷史訂單查詢、訂單終止、訂單詳情、訂單導(dǎo)出、運(yùn)營(yíng)商應(yīng)收信息、充電明細(xì)、交易流水查詢、充值余額明細(xì)等功能。

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圖10訂單查詢界面

六、產(chǎn)品選型

安科瑞為廣大用戶提供慢充和快充兩種充電方式,便攜式、壁掛式、落地式等多種類型的充電樁,包含智能7kw/21kw交流充電樁,30kw直流充電樁,60kw/80kw/120kw/180kw直流一體式充電樁來滿足新能源汽車行業(yè)快速、經(jīng)濟(jì)、智能運(yùn)營(yíng)管理的市場(chǎng)需求。實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)力電池快速、安全、合理的電量補(bǔ)給,同時(shí)為提高公共充電樁的效率和實(shí)用性,具有有智能監(jiān)測(cè):充電樁智能控制器對(duì)充電樁具備測(cè)量、控制與保護(hù)的功能;智能計(jì)量:輸出配置智能電能表,進(jìn)行充電計(jì)量,具備完善的通信功能;云平臺(tái):具備連接云平臺(tái)的功能,可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控,財(cái)務(wù)報(bào)表分析等等;遠(yuǎn)程升級(jí):具備完善的通訊功能,可遠(yuǎn)程對(duì)設(shè)備軟件進(jìn)行升級(jí);保護(hù)功能:具備防雷保護(hù)、過載保護(hù)、短路保護(hù),漏電保護(hù)和接地保護(hù)等功能;適配車型:滿足國(guó)標(biāo)充電接口,適配所有符合國(guó)標(biāo)的電動(dòng)汽車,適應(yīng)不同車型的不同功率。下面是具體產(chǎn)品的型號(hào)和技術(shù)參數(shù)。

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八、結(jié)論

針對(duì)峰谷分時(shí)電價(jià)不能較好地應(yīng)用于EV參與微電網(wǎng)調(diào)度的問題,文中提出了計(jì)及動(dòng)態(tài)電價(jià)的EV參與微電網(wǎng)調(diào)度雙層優(yōu)化策略,對(duì)峰谷分時(shí)電價(jià)進(jìn)一步優(yōu)化,根據(jù)各區(qū)域微電網(wǎng)出力以及負(fù)荷的異質(zhì)性,通過電價(jià)引導(dǎo)EV 負(fù)荷的時(shí)空分布,最后對(duì)區(qū)域微電網(wǎng)及EV 充電需求進(jìn)行算例驗(yàn)證,對(duì)比不同電價(jià)模式下 EV 負(fù)荷參與微電網(wǎng)調(diào)度的結(jié)果,得出以下結(jié)論:

(1)文中通過不同類型EV 負(fù)荷預(yù)測(cè)參數(shù)以及快/慢充調(diào)度策略,得到各區(qū)域EV負(fù)荷時(shí)空分布由優(yōu)化結(jié)果對(duì)比可知,慢充負(fù)荷在不同電價(jià)模式下的變化幅度較小,主要是快充負(fù)荷參與電價(jià)需求響應(yīng)。

(2)峰谷分時(shí)電價(jià)引導(dǎo)EV 負(fù)荷參與微電網(wǎng)調(diào)度,在峰谷差、方差及微電網(wǎng)運(yùn)行成本上都只得到小幅度優(yōu)化,甚至出現(xiàn)不降反升的情況;相比于峰谷分時(shí)電價(jià),文中動(dòng)態(tài)電價(jià)策略充分考慮微電網(wǎng)內(nèi)機(jī)組的爬坡特性以及新能源的消納,達(dá)到了各區(qū)域凈負(fù)荷“削峰填谷”的實(shí)際效果,實(shí)現(xiàn)了微電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

(3)用戶參與需求響應(yīng)會(huì)減小出行滿意度,但動(dòng)態(tài)電價(jià)策略大幅提升了用戶的充電費(fèi)用滿意度,使得整體的用戶滿意度得到有效保證,文中雙層優(yōu)化模型將電價(jià)作為上下層的交互變量,實(shí)現(xiàn)了微電網(wǎng)與 EV 用戶的互利共贏。

參 考 文 獻(xiàn):

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[9]姜欣,馮永濤,熊虎,等.基于出行概率矩陣的電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2019,34(S1):272-281.

JANG Xin,FENG Yongtao ,XIONG Hu,et al. Electric vehiclecharging station planning based on travel probability matrix[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2019, 34(S1):272-281.

審核編輯 黃宇

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