安科瑞 陳聰
摘要：分析電動(dòng)汽車(chē)充電對(duì)電網(wǎng)產(chǎn)生的影響,主要研究電動(dòng)汽車(chē)對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷平衡的影響。對(duì)電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷建模，分析其用戶(hù)出行等的時(shí)間概率分布，通過(guò)蒙特卡羅模擬法對(duì)電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷需求進(jìn)行計(jì)算，研究3 000輛電動(dòng)汽車(chē)全天的充電需求時(shí)間分布。建立含光伏發(fā)電系統(tǒng)的區(qū)域供電系統(tǒng)優(yōu)化模型，同時(shí)以動(dòng)態(tài)電價(jià)為激勵(lì)引導(dǎo)電動(dòng)汽車(chē)進(jìn)行有序充電，以參與電網(wǎng)輔助服務(wù)。以聯(lián)絡(luò)線交換功率波動(dòng)乘積較小和充電成本較低為目標(biāo)，并以其加權(quán)后的函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，結(jié)合4個(gè)約束條件，通過(guò)遺傳算法求解模型，得到符合目標(biāo)函數(shù)的較優(yōu)充電方案。較終通過(guò)算例驗(yàn)證該模型能夠?qū)崿F(xiàn)平移負(fù)荷、削峰填谷的作用。
關(guān)鍵詞：負(fù)荷平衡；蒙特卡羅模擬法；動(dòng)態(tài)電價(jià)；有序充電；削峰填谷；
0引言
由于二氧化碳排放增加和環(huán)境污染等問(wèn)題，以及原油價(jià)格和其他燃料資源的不穩(wěn)定性，電動(dòng)汽車(chē)自21世紀(jì)以來(lái)已經(jīng)逐漸進(jìn)入人們的生活，電動(dòng)汽車(chē)的普及也對(duì)電力系統(tǒng)產(chǎn)生了巨大的沖擊。文獻(xiàn)［1］—文獻(xiàn)［2］分析了我國(guó)電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展現(xiàn)狀及未來(lái)趨勢(shì)，根據(jù)實(shí)際情況，指明該過(guò)程中面臨的問(wèn)題。文獻(xiàn)［3］提出基于隨機(jī)森林的充電行為聚類(lèi)技術(shù)，分析電動(dòng)汽車(chē)充電行為特性，結(jié)果表明該方法較歐氏距離法更準(zhǔn)確。文獻(xiàn)［4］提出基于主動(dòng)配電網(wǎng)的源網(wǎng)荷優(yōu)化調(diào)度方法，可減少電動(dòng)汽車(chē)接入電網(wǎng)產(chǎn)生的波動(dòng)，具有重要的指導(dǎo)意義。文獻(xiàn)［5］通過(guò)采集居民電動(dòng)汽車(chē)接入電網(wǎng)的充電數(shù)據(jù)，研究其充電特性，結(jié)果表明充電負(fù)荷的聚集會(huì)使總負(fù)荷曲線惡化。文獻(xiàn)［6］為確定電氣設(shè)備的空間分布及選型，基于對(duì)電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷和分布式能源出力特性的分析，建立對(duì)應(yīng)的空間負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)算例分析證明其可行性。文獻(xiàn)［7］結(jié)合全球定位系統(tǒng)，建立了電動(dòng)汽車(chē)快速預(yù)約充電模型，通過(guò)Dijkstra算法求解模型，通過(guò)算例證明該模型的有效性。文獻(xiàn)［8］提出一種混合儲(chǔ)能虛擬電廠參與電力市場(chǎng)的優(yōu)化調(diào)度策略，包含了電動(dòng)汽車(chē)充電的不確定性參數(shù)，通過(guò)算例證明該策略的可行性，為虛擬電廠參與電力市場(chǎng)調(diào)度奠定了基礎(chǔ)?；谏鲜霰尘?，本文以區(qū)域內(nèi)私人電動(dòng)汽車(chē)為主體，通過(guò)對(duì)電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)出行規(guī)律進(jìn)行歸納總結(jié)，對(duì)出行、返回、日行駛里程及電池剩余荷電量（state of charge，SOC）概率分布特征進(jìn)行擬合，對(duì)比工作日、休息日私人電動(dòng)汽車(chē)的充電行為，并以工作日的充電行為作為輸入，基于蒙特卡羅模擬法對(duì)私人電動(dòng)汽車(chē)的充電負(fù)荷進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)。進(jìn)而考慮配電網(wǎng)和電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)的利益以及光伏消納情況，建立計(jì)及光伏發(fā)電系統(tǒng)的區(qū)域供電系統(tǒng)優(yōu)化模型，根據(jù)全天日照強(qiáng)度較大化吸收光伏輸出，改善綜合負(fù)荷曲線，同時(shí)以動(dòng)態(tài)電價(jià)為激勵(lì)引導(dǎo)電動(dòng)汽車(chē)進(jìn)行有序充電。以聯(lián)絡(luò)線交換功率波動(dòng)乘積較小和充電成本較低為目標(biāo)函數(shù)，結(jié)合4個(gè)約束條件，通過(guò)遺傳算法求解模型，得到符合目標(biāo)函數(shù)的較優(yōu)充電方案。通過(guò)算例驗(yàn)證該模型能夠?qū)崿F(xiàn)平移負(fù)荷、削峰填谷。
1電動(dòng)汽車(chē)對(duì)配電網(wǎng)的影響
我國(guó)電動(dòng)汽車(chē)的普及給電力系統(tǒng)帶來(lái)了不穩(wěn)定性和不確定性，電動(dòng)汽車(chē)聚集性地接入電網(wǎng)充電，將對(duì)電力系統(tǒng)產(chǎn)生巨大的沖擊，增加其運(yùn)行控制難度。其主要影響包括：
（1）電能質(zhì)量電動(dòng)汽車(chē)接入充電樁進(jìn)行充電時(shí)相當(dāng)于大功率、非線性負(fù)荷，在其充電過(guò)程中電網(wǎng)需要提供穩(wěn)定可靠的大電流進(jìn)行供電，同時(shí)對(duì)電力電子設(shè)備產(chǎn)生很高的諧波電流和沖擊電壓，若不采取相應(yīng)的措施，可能會(huì)帶來(lái)諧波污染、功率因數(shù)降低以及系統(tǒng)電壓波動(dòng)方面的影響。
（2）電網(wǎng)運(yùn)行控制難度
聚集性地充電會(huì)給電網(wǎng)帶來(lái)巨大的沖擊，而且電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)出行方式、充電特性、充電時(shí)長(zhǎng)都具有隨機(jī)性，會(huì)給充電負(fù)荷帶來(lái)不確定性，影響電網(wǎng)運(yùn)行控制。大多用戶(hù)出行的較終目的地都是高度隨機(jī)的，所以其行駛里程也是隨機(jī)的。每一輛電動(dòng)汽車(chē)的充電模式不一定相同，加入外界影響因素，其充電曲線是不同的，所以其充電特性具有隨機(jī)性。充電時(shí)間取決于駕駛習(xí)慣，用戶(hù)在充電時(shí)往往表現(xiàn)出隨機(jī)行為，應(yīng)由在這些實(shí)體內(nèi)優(yōu)化和安排充電時(shí)間的
集中代理進(jìn)一步控制。
（3）負(fù)荷不平衡2020—2030年，在無(wú)序充電情形下，國(guó)家電網(wǎng)公司經(jīng)營(yíng)區(qū)域峰值負(fù)荷預(yù)計(jì)增加1 361萬(wàn)kW和1.53億kW，相當(dāng)于當(dāng)年區(qū)域峰值負(fù)荷的1.6%和13.1%，導(dǎo)致區(qū)域負(fù)荷的不平衡。電動(dòng)汽車(chē)集中在某些時(shí)段進(jìn)行充電，或電動(dòng)汽車(chē)充電行為在平時(shí)段的疊加，將進(jìn)一步變大電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差，加重電網(wǎng)側(cè)的負(fù)擔(dān)。如果將多輛電動(dòng)汽車(chē)接入一個(gè)接近其極限的充電網(wǎng)絡(luò)，附近變壓器上的額外負(fù)載可能會(huì)導(dǎo)致其故障。從不同類(lèi)型充電基礎(chǔ)設(shè)施的用電特性來(lái)看，公共充電設(shè)施的用電行為較為分散，沒(méi)有明顯的峰谷差別，而專(zhuān)用設(shè)施的用電行為相對(duì)集中，峰谷差別更為明顯。綜合來(lái)看，在無(wú)序充電前提下，充電基礎(chǔ)設(shè)施負(fù)荷較大的時(shí)刻應(yīng)為傍晚大量私家車(chē)主回到居住地，開(kāi)始使用私人充電樁為私家車(chē)充電的時(shí)刻。本文對(duì)電動(dòng)汽車(chē)接入電網(wǎng)時(shí)的負(fù)荷平衡進(jìn)行研究，通過(guò)電價(jià)激勵(lì)引導(dǎo)電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)進(jìn)行有序充電，以達(dá)到平移負(fù)荷、削峰填谷的效果。
2 電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷建模
本文基于對(duì)NHTS數(shù)據(jù)庫(kù)2019年基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的分析，篩選出10萬(wàn)輛私人電動(dòng)汽車(chē)接入充電樁時(shí)的充電數(shù)據(jù)及充電行為等因素，為構(gòu)建電動(dòng)汽車(chē)有序充電行為提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
2.1 時(shí)間變量概率分布擬合
私人電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)出行概率主要受日常生活習(xí)慣和生活規(guī)律影響，首先需要得到初始出發(fā)時(shí)間的分布。出發(fā)時(shí)間分布可用正態(tài)分布的形式進(jìn)行擬合，其時(shí)間概率分布如圖1所示。用戶(hù)日出行概率密度函數(shù)為：
( 1 )式中：x1 為電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)較后出行時(shí)間；μ1 為期望值，取7.42；σ1 為標(biāo)準(zhǔn)差，取3.54。
用戶(hù)返回時(shí)刻概率密度函數(shù)為：
( 2 )式中：x2 為電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)返回時(shí)刻；μ2 為期望值，取16.92；σ2 為標(biāo)準(zhǔn)差，取3.43。其時(shí)間概率分布如圖2所示。
根據(jù)出行習(xí)慣及規(guī)律分析，大部分用戶(hù)駕駛的較終目的地都是高度隨機(jī)的，但在任何一天的平均行駛里程都約為38 km/d。電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)日行駛里程服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，其概率分布如圖3所示，概率密度函數(shù)為:
( 3 )式中：x3 為電動(dòng)汽車(chē)平均日行駛里程；μ3 為期望值，取2.92；σ3 為標(biāo)準(zhǔn)差，取0.93。
對(duì)電動(dòng)汽車(chē)電池 SOC 、日均行駛距離以及充電規(guī)律、充電時(shí)間等因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)［9］電動(dòng)汽車(chē)返回時(shí)剩余 SOC 也可用正態(tài)分布的形式進(jìn)行擬合，其電動(dòng)汽車(chē)剩余 SOC 的概率分布如圖4所示，概率密度函數(shù)為態(tài)分布，其概率分布如圖3所示，概率密度函數(shù)為:
( 4 )式中：x4 為電動(dòng)汽車(chē)返回時(shí)的剩余 SOC ；μ4 為期望值，取51.3；σ4 為標(biāo)準(zhǔn)差，取14.7。
私人電動(dòng)汽車(chē)工作日主要用于上下班，到達(dá)公司后基本屬于閑置狀態(tài)，也可進(jìn)行充電，而休息日私人電動(dòng)汽車(chē)大多外出娛樂(lè)，時(shí)間分布與工作日有所區(qū)別，圖5為工作日與休息日私人電動(dòng)車(chē)充電時(shí)間分布。
由圖5可知私人電動(dòng)汽車(chē)在工作日上午到達(dá)公司后即可進(jìn)行充電，晚上下班后為充電高峰期，且晚上充電的頻率高于上午；在14:00—16:00，休息日充電頻率高于工作日，但晚高峰時(shí)，其充電頻率低于工作日。后續(xù)將重點(diǎn)研究工作日私人電動(dòng)汽車(chē)的充電行為。
2.2基于蒙特卡羅模擬法的充電負(fù)荷計(jì)算
2.2.1 充電負(fù)荷模型建立
由蒙特卡羅模擬法設(shè)置基礎(chǔ)參數(shù)，如模擬次數(shù)、電動(dòng)汽車(chē)數(shù)量、快充慢充比例等。由式（4）生成初始 SOC 。由于汽車(chē)充電行為具有隨機(jī)性，所以按圖5生成電動(dòng)汽車(chē)開(kāi)始充電時(shí)刻。使用蒙特卡羅模擬法對(duì)電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷曲線進(jìn)行模擬，由上述得到的電動(dòng)汽車(chē)充電起始時(shí)間及初始SOC ，對(duì)單輛電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷進(jìn)行模擬，隨后將所有電動(dòng)汽車(chē)的充電負(fù)荷累加，可以得到完整的區(qū)域電動(dòng)汽車(chē)總充電負(fù)荷曲線。區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車(chē)總充電功率為:
( 5 )式中：M 為全天總時(shí)長(zhǎng)，取為1 440 min；N 為電動(dòng)汽車(chē)總數(shù)，設(shè)為3 000輛，作為初始數(shù)據(jù)輸入蒙特卡羅模擬法進(jìn)行仿真；Pi, j 為第 j 輛電動(dòng)汽車(chē)在i時(shí)刻的充電功率。
2.2.2 地區(qū)基本負(fù)荷保持一定
有序充電是一種調(diào)度手段，通過(guò)這種手段可以使電動(dòng)汽車(chē)避免在高峰期給電網(wǎng)帶來(lái)的峰上加峰現(xiàn)象，同時(shí)也避免大部分用戶(hù)避開(kāi)高峰期進(jìn)行充電而出現(xiàn)的第二高峰期，但應(yīng)保持原負(fù)荷不變，即不影響用戶(hù)生活及正常行動(dòng)之外進(jìn)行合理“減負(fù)"。
2.2.3電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷計(jì)算
假設(shè)電動(dòng)汽車(chē)充電過(guò)程不被干預(yù)且直至 SOC充滿(mǎn)，即充電時(shí)長(zhǎng)不受限制，抽取初始電動(dòng)汽車(chē)SOC 、日行駛里程以及開(kāi)始充電時(shí)刻，在滿(mǎn)足充滿(mǎn)電所需時(shí)長(zhǎng)的約束下，計(jì)算一天中各個(gè)時(shí)段電動(dòng)汽車(chē)的充電功率。在這個(gè)過(guò)程中，將電動(dòng)汽車(chē)分為快速充電和常規(guī)慢充，分別計(jì)算每個(gè)時(shí)刻的負(fù)荷，較后進(jìn)行累加，其流程圖如圖6所示。
使用蒙特卡羅模擬法計(jì)算一天 24 h 內(nèi)每個(gè)時(shí)間點(diǎn)電動(dòng)汽車(chē)負(fù)荷的充電需求概率，并在 1 500 次操作后重復(fù)平均值，以獲得區(qū)域總電動(dòng)汽車(chē)負(fù)荷需求的預(yù)期曲線。曲線如圖7所示。設(shè)置電動(dòng)汽車(chē)數(shù)量為3 000輛，且采用一天一充模式，充電過(guò)程為快速充電模式的功率為24 kW，常規(guī)慢充模式的功率為12 kW，各占50%。其結(jié)果如圖7所示。
由圖7可知，電動(dòng)汽車(chē)充電存在兩個(gè)峰值時(shí)刻，大規(guī)模電動(dòng)汽車(chē)接入電網(wǎng)會(huì)帶來(lái)電網(wǎng)頻率波動(dòng)以及電能質(zhì)量不穩(wěn)定等問(wèn)題，后續(xù)通過(guò)電價(jià)激勵(lì)政策與光伏發(fā)電系統(tǒng)的接入緩解電網(wǎng)側(cè)的壓力。
3 電動(dòng)汽車(chē)參與電網(wǎng)削峰填谷服務(wù)
3.1區(qū)域供電系統(tǒng)優(yōu)化模型
變電站供電區(qū)域包含光伏發(fā)電系統(tǒng)，同時(shí)也包含一定量的電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷，變電站供電區(qū)域的負(fù)荷情況如圖8所示，供電區(qū)域包括光伏發(fā)電系統(tǒng)，區(qū)域常規(guī)負(fù)荷和電動(dòng)汽車(chē)快速充電負(fù)荷，當(dāng)電動(dòng)汽車(chē)快速充電時(shí)，通過(guò)充電樁連接到電網(wǎng)，等效連接到變電站的交流母線。本文將光伏發(fā)電系統(tǒng)納入變電站供電區(qū)域時(shí)，采用相應(yīng)的電價(jià)激勵(lì)策略對(duì)電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)進(jìn)行引導(dǎo)，使得電動(dòng)汽車(chē)參與有序充電以消納光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率，同時(shí)縮小區(qū)域負(fù)荷峰
谷差。區(qū)域負(fù)載能量控制框架如圖9所示。
通過(guò)對(duì)控制框圖的分析，將區(qū)域負(fù)荷分為調(diào)節(jié)負(fù)荷和非調(diào)節(jié)負(fù)荷兩大類(lèi)，光伏發(fā)電系統(tǒng)和區(qū)域常規(guī)負(fù)荷均為非調(diào)節(jié)負(fù)荷。光伏發(fā)電系統(tǒng)的不可調(diào)節(jié)性指其輸出功率受溫度、光強(qiáng)等因素的影響，控制系統(tǒng)無(wú)法調(diào)節(jié)其輸出功率。區(qū)域常規(guī)負(fù)荷主要指除變電站供電區(qū)域的電動(dòng)汽車(chē)負(fù)荷外的居民負(fù)荷，相當(dāng)于交流母線，根據(jù)其生活規(guī)律以及需求進(jìn)行用電。
快速充電的電動(dòng)汽車(chē)是一種可調(diào)負(fù)荷，充電站根據(jù)全天不同時(shí)刻配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的電價(jià)調(diào)整來(lái)影響電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)的充電選擇；電動(dòng)汽車(chē)的充電功率與光伏發(fā)電系統(tǒng)和區(qū)域常規(guī)負(fù)荷相匹配，以吸收分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出的功率。分布式光伏和電動(dòng)汽車(chē)的接入在一定程度上改變了配電網(wǎng)的負(fù)荷特性曲線。分布式電源的輸出受自然環(huán)境的影響，存在很大的不確定性。因此，本文構(gòu)建了一種電動(dòng)汽車(chē)與配電網(wǎng)交互優(yōu)化模型，即配電網(wǎng)利用電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷的可轉(zhuǎn)移特性就地吸收光伏輸出，改善綜合負(fù)荷曲線；同時(shí)，電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)根據(jù)調(diào)整后的電價(jià)選擇較優(yōu)充電時(shí)間，降低自身充電成本。利用電動(dòng)汽車(chē)“用電時(shí)間有彈性、用電行為可引導(dǎo)、用電規(guī)律可預(yù)測(cè)的特點(diǎn)，將其納入電網(wǎng)優(yōu)化控制，可有效增加資源條件，推動(dòng)電動(dòng)汽車(chē)參與電網(wǎng)削峰填谷輔助服務(wù)，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)與電動(dòng)汽車(chē)的雙贏。
3.2 目標(biāo)函數(shù)
配電網(wǎng)作為主體，設(shè)置動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)價(jià)格，充電站將節(jié)點(diǎn)價(jià)格作為充電價(jià)格傳遞給用戶(hù)。根據(jù)光伏發(fā)電系統(tǒng)和區(qū)域常規(guī)負(fù)荷的時(shí)間分布特點(diǎn)，制定了較優(yōu)的電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷時(shí)間轉(zhuǎn)移策略，以達(dá)到吸收光伏輸出的目的。節(jié)點(diǎn)價(jià)格作為一種調(diào)節(jié)手段，用以減少變電站交流母線的總波動(dòng)。為了改善區(qū)域負(fù)荷曲線，以變電站交流母線功率波動(dòng)乘積 ΔP 較小為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，目標(biāo)函數(shù)可表示為:
(6)(7)(8)(9)式中：PG 為區(qū)域變電站交流母線功率；fG(t) 為區(qū)域變電站后一段時(shí)間 t + 1 與當(dāng)前時(shí)段 t 的交流母線功率之差；GPV(t) 為變電站所在區(qū)域在時(shí)段 t 之前的功率峰谷差；k 為一天的時(shí)間段數(shù)，k =24；Pch(t)為充電站 t 時(shí)段的快速充電負(fù)荷；Pload(t)為充電站在所屬變電站供電區(qū)域 t 時(shí)段的常規(guī)負(fù)荷；PPV(t)為充電站在所屬變電站供電區(qū)域 t時(shí)段的分布式光伏輸出。光伏板在時(shí)間 t 發(fā)出的功率 PPV(t) 與當(dāng)前溫度和光強(qiáng)有關(guān)。電流輸出功率系數(shù) FT 可以通過(guò)溫度和相應(yīng)的輸出功率系數(shù)圖 FT -T 以及電流溫度 T 獲得。功率計(jì)算公式為:
（10）式中：當(dāng)光照強(qiáng)度為1 kW/m2時(shí)，Pmpp 為光伏陣列在一定溫度下的輸出功率參考值；FT 為輸出功率系數(shù)；Irr 為當(dāng)前時(shí)刻的光照強(qiáng)度。光伏發(fā)電系統(tǒng)通過(guò)逆變器將直流電轉(zhuǎn)換為交流電，并連接至負(fù)荷。當(dāng)光伏板發(fā)出的功率 PPV 小于截止功率時(shí)，逆變器停止工作；當(dāng)光伏板發(fā)出的功率 PPV 大于啟動(dòng)功率時(shí)，逆變器工作?？紤]到逆變器損耗，設(shè)置效率系數(shù)，光伏板發(fā)出的功率 PPV 乘以其相應(yīng)的效率系數(shù) EFF ，以獲得整個(gè)光伏系統(tǒng)的有功功率 PPV(t) ，可表示為:
PPV(t)= PPV·EFF
（11）式中,光伏板輸出功率對(duì)應(yīng)的效率系數(shù)可從 PPV - EFF曲線中獲得。
(12)式中：b 為光伏出力不平衡系數(shù)；PG 為區(qū)域變電站交流母線功率；Pch 為充電站的快速充電負(fù)荷；Pload為充電站在所屬變電站供電區(qū)域的常規(guī)負(fù)荷。
規(guī)定充電站配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的電價(jià)為充電電價(jià)，區(qū)域內(nèi)有充電需求的車(chē)輛數(shù)為n ，充電站可接受的車(chē)輛數(shù)為N,為使電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷盡可能跟隨光伏輸出，動(dòng)態(tài)電價(jià)更新策略為:
(13)式中：λt + 1 為充電站在 t + 1時(shí)間段的電價(jià)；a 為電價(jià)系數(shù)；λt 為充電站在 t 時(shí)間段的電價(jià)。可以看出，充電電價(jià)主要隨著有充電需求的電動(dòng)汽車(chē)數(shù)量 n 和光伏出力不平衡系數(shù) b 的大小而改變，而 b 主要與光伏出力 PPV 、充電負(fù)荷 Pch 的大小有關(guān)。
以充電成本較低為目標(biāo)，目標(biāo)函數(shù)為:
(14)式中：C 為電動(dòng)汽車(chē)充電成本；SOC2 為電動(dòng)汽車(chē)充電結(jié)束時(shí)的荷電量；SOC1為電動(dòng)汽車(chē)開(kāi)始充電時(shí)的荷電量；Ba 為動(dòng)力電池總?cè)萘?；?為充電效率，設(shè)為0.9。
3.2.2 有序充電目標(biāo)函數(shù)
將上述 F1 和 F2 通過(guò)加權(quán)后得到一個(gè)有序充電的目標(biāo)函數(shù):
(15)式中：w1 和 w2 分別為兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重，據(jù)實(shí)際情況而定，且 w1 + w2 = 1。
3.3 約束條件
（1）電動(dòng)汽車(chē) SOC 約束：電動(dòng)汽車(chē)在 t 時(shí)間段的SOC滿(mǎn)足:
(16)式中：SOCi(t) 為第 i 輛電動(dòng)汽車(chē)在 t 時(shí)刻的電池剩余容量；SOCmin,i 、SOCmax,i 分別為第 i 輛電動(dòng)汽車(chē)在 t時(shí)刻的電池剩余容量上下限。
（2）電價(jià)約束：合理的電價(jià)調(diào)整有利于調(diào)動(dòng)電動(dòng)汽車(chē)車(chē)主響應(yīng)需求的積極性。根據(jù)相關(guān)政策規(guī)定，電價(jià)約束為本文提出一種動(dòng)態(tài)分時(shí)電價(jià)策略，光伏一天的出力大小有波動(dòng)，通過(guò)光伏出力不平衡系數(shù) b 來(lái)引導(dǎo)電價(jià)，即當(dāng)某時(shí)刻光伏出力大于或小于充電負(fù)荷和常規(guī)負(fù)荷之和時(shí)，適當(dāng)降低或提高電動(dòng)汽車(chē)充電電價(jià)以引導(dǎo)電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)的充電行為，從而達(dá)到削峰填谷的目的。光伏出力不平衡系數(shù)為:λt ≤ λt,max
(17)式中：λt,max 為充電站在 t 時(shí)間段內(nèi)的較高電價(jià)。
（3）充電站容量限制：充電站可提供的較大充電功率不得大于所有充電樁的較大輸出功率之和，即:
式中：Nui 為充電站內(nèi)充電樁的數(shù)量；Pch,max 為充電站內(nèi)每個(gè)充電樁的較大輸出功率。
（4）光伏消納約束：在 t 時(shí)刻，充電站常規(guī)負(fù)荷和充電負(fù)荷與光伏輸出的比值應(yīng)高于規(guī)定的較小光伏消耗限制 θPV(t) ，即:
(19)式中：θPV(t) 為 t 時(shí)刻較低光伏消納率。
3.4 求解模型
本文采用遺傳算法求解電動(dòng)汽車(chē)與配電網(wǎng)交互優(yōu)化模型。遺傳算法是一種自適應(yīng)全局優(yōu)化搜索算法，通過(guò)自適應(yīng)、交叉、變異等方法，實(shí)現(xiàn)適應(yīng)度的提高，將其應(yīng)用于求解模型，從而得到較優(yōu)解。其流程圖如圖10所示。
步驟 1：采集負(fù)荷功率曲線數(shù)據(jù)和光伏輸出曲線數(shù)據(jù)，獲取每一時(shí)刻電動(dòng)汽車(chē)充電需求數(shù)據(jù)，包括其相應(yīng)的 SOC 及未來(lái)出行安排。步驟2：光伏發(fā)電系統(tǒng)出力時(shí)將充電站的充電功率較大化，并計(jì)算充電站可接受的較佳電動(dòng)汽車(chē)數(shù)量。步驟3：根據(jù)動(dòng)態(tài)電價(jià)模型計(jì)算更新后的電價(jià)，計(jì)算充電成本，判斷 F2 是否較低。步驟 4：獲取滿(mǎn)足約束條件的使得充電站交流母線功率波動(dòng)乘積 ΔP 較小的充電方案，同時(shí)得到充電成本較低的電動(dòng)汽車(chē)充電方案。步驟5：確定電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)是否選取該方案，如果選取，則輸出決策結(jié)果；如果不選取，則判斷是否達(dá)到較大迭代次數(shù)，重復(fù)步驟4。
4 算例分析
某區(qū)域分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)采用較大輸出策略，光伏容量為7 MW，實(shí)際輸出較大功率為5.6 MW。光強(qiáng)數(shù)據(jù)如表1所示，假設(shè)全天中7:00—18:00有陽(yáng)光，其余時(shí)刻光照強(qiáng)度為0，全天光照強(qiáng)度分布如圖11所示。電動(dòng)汽車(chē)充電初始SOC為0.51，初始種群規(guī)模為3 000輛電動(dòng)汽車(chē)，電動(dòng)汽車(chē)充電樁快充的輸出功率為24 kW，常規(guī)慢充輸出功率為12 kW，充電效率為90%，區(qū)域常規(guī)負(fù)荷的時(shí)間序列曲線如圖12所示，電動(dòng)汽車(chē)全天負(fù)荷的時(shí)間序列曲線如圖7所示。
同時(shí)在保證不影響出行的前提下使車(chē)主在充電費(fèi)用上的支出有所減少，達(dá)到一個(gè)整體較優(yōu)的狀態(tài)。優(yōu)化后有序充電場(chǎng)景下，電網(wǎng)閑時(shí)充電擬采用分時(shí)電價(jià)措施，其較優(yōu)充電價(jià)格如圖13所示。
當(dāng)電動(dòng)汽車(chē)無(wú)序充電時(shí)，用戶(hù)上午出行至公司后大多數(shù)電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)有充電行為。傍晚開(kāi)始充電的電動(dòng)汽車(chē)在下半夜充滿(mǎn)，此時(shí)電網(wǎng)基本處于閑置狀態(tài)。大量用戶(hù)會(huì)聚集在傍晚時(shí)對(duì)電動(dòng)汽車(chē)進(jìn)行充電，集聚充電的現(xiàn)象對(duì)電網(wǎng)以及變壓器產(chǎn)生影響，圖14為區(qū)域常規(guī)負(fù)荷與電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷的總負(fù)荷曲線，優(yōu)化前的負(fù)荷峰谷差明顯。在電動(dòng)汽車(chē)并網(wǎng)前，充電站的功率曲線會(huì)因接入光伏輸出而產(chǎn)生較大的峰谷差，不利于電網(wǎng)的可靠運(yùn)行。在電動(dòng)汽車(chē)有序充電策略的控制下，通過(guò)優(yōu)化過(guò)程獲得電動(dòng)汽車(chē)的接入較優(yōu)數(shù)量后，光伏系統(tǒng)輸出能夠被較有效地吸收，交流母線功率曲線平滑，實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷的削峰填谷功能。
5 安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)
5.1概述
AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)系統(tǒng)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)接入系統(tǒng)的電動(dòng)電動(dòng)自行車(chē)充電站以及各個(gè)充電整法行不間斷地?cái)?shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實(shí)時(shí)監(jiān)控充電樁運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理，交易結(jié)算，資要管理、電能管理，明細(xì)查詢(xún)等。同時(shí)對(duì)充電機(jī)過(guò)溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過(guò)壓，欠壓，絕緣低各類(lèi)故障進(jìn)行預(yù)警；充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng)，用戶(hù)通過(guò)微信、支付寶，云閃付掃碼充電。
5.2應(yīng)用場(chǎng)所
適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實(shí)業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)。
5.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
5.3.1系統(tǒng)分為四層：
1）即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)中心層和客戶(hù)端層。
2）數(shù)據(jù)采集層：包括電瓶車(chē)智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車(chē)智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù)，并進(jìn)行電能計(jì)量和保護(hù)。
3）網(wǎng)絡(luò)傳輸層：通過(guò)4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。
4）數(shù)據(jù)中心層：包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器，應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站，數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、歷史數(shù)據(jù)庫(kù)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。
5）應(yīng)客戶(hù)端層：系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問(wèn)電瓶車(chē)充電樁收費(fèi)平臺(tái)。終端充電用戶(hù)通過(guò)刷卡掃碼的方式啟動(dòng)充電。
小區(qū)充電平臺(tái)功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實(shí)時(shí)監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計(jì)分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能，同時(shí)為運(yùn)維人員提供運(yùn)維APP，充電用戶(hù)提供充電小程序。
5.4安科瑞充電樁云平臺(tái)系統(tǒng)功能
5.4.1智能化大屏
智能化大屏展示站點(diǎn)分布情況，對(duì)設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時(shí)長(zhǎng)、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯示，同時(shí)可查看每個(gè)站點(diǎn)的站點(diǎn)信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁，查看設(shè)備使用率，合理分配資源。
5.4.2實(shí)時(shí)監(jiān)控
實(shí)時(shí)監(jiān)視充電設(shè)施運(yùn)行狀況，主要包括充電樁運(yùn)行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過(guò)程中的充電電量、充電電壓/電流，充電樁告警信息等。
5.4.3交易管理
平臺(tái)管理人員可管理充電用戶(hù)賬戶(hù)，對(duì)其進(jìn)行賬戶(hù)進(jìn)行充值、退款、凍結(jié)、注銷(xiāo)等操作，可查看小區(qū)用戶(hù)每日的充電交易詳細(xì)信息。
5.4.4故障管理
設(shè)備自動(dòng)上報(bào)故障信息，平臺(tái)管理人員可通過(guò)平臺(tái)查看故障信息并進(jìn)行派發(fā)處理，同時(shí)運(yùn)維人員可通過(guò)運(yùn)維APP收取故障推送，運(yùn)維人員在運(yùn)維工作完成后將結(jié)果上報(bào)。充電用戶(hù)也可通過(guò)充電小程序反饋現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題。
5.4.5統(tǒng)計(jì)分析
通過(guò)系統(tǒng)平臺(tái)，從充電站點(diǎn)、充電設(shè)施、、充電時(shí)間、充電方式等不同角度，查詢(xún)充電交易統(tǒng)計(jì)信息、能耗統(tǒng)計(jì)信息等。
5.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理
在系統(tǒng)平臺(tái)建立運(yùn)營(yíng)商戶(hù)，運(yùn)營(yíng)商可建立和管理其運(yùn)營(yíng)所需站點(diǎn)和充電設(shè)施，維護(hù)充電設(shè)施信息、價(jià)格策略、折扣、優(yōu)惠活動(dòng)，同時(shí)可管理在線卡用戶(hù)充值、 凍結(jié)和解綁。
5.4.7運(yùn)維APP
面向運(yùn)維人員使用，可以對(duì)站點(diǎn)和充電樁進(jìn)行管理、能夠進(jìn)行故障閉環(huán)處理、查詢(xún)流量卡使用情況、查詢(xún)充電\充值情況，進(jìn)行遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置，同時(shí)可接收故障推送
5.4.8充電小程序
面向充電用戶(hù)使用，可查看附近空閑設(shè)備，主要包含掃碼充電、賬戶(hù)充值，充電卡綁定、交易查詢(xún)、故障申訴等功能。
5.5系統(tǒng)硬件配置
6結(jié)語(yǔ)
電動(dòng)汽車(chē)負(fù)荷對(duì)于電網(wǎng)是優(yōu)質(zhì)可調(diào)負(fù)荷，以可控負(fù)荷的形式參與電網(wǎng)調(diào)控，可發(fā)揮其削峰填谷的作用，改善電網(wǎng)性能。本文利用價(jià)格響應(yīng)機(jī)制，將電動(dòng)汽車(chē)組建成需求響應(yīng)架構(gòu)下的大型分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)，同時(shí)結(jié)合光伏發(fā)電系統(tǒng)較大化吸收光伏輸出，就地消納光伏，降低用戶(hù)充電成本，緩解電網(wǎng)壓力，實(shí)現(xiàn)輔助電網(wǎng)峰谷調(diào)節(jié)功能。未來(lái)對(duì)電動(dòng)汽車(chē)如何實(shí)現(xiàn)參與電網(wǎng)調(diào)頻，作為儲(chǔ)能系統(tǒng)向電網(wǎng)優(yōu)化放電等問(wèn)題，將展開(kāi)進(jìn)一步研究。
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更新時(shí)間：2023-06-30 
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