電動(dòng)汽車多時(shí)段動(dòng)態(tài)充電價(jià)格、電壓偏移率及網(wǎng)損策略研究

時(shí)間：2024-10-09作者：安科瑞電氣股份有限公司瀏覽：95

摘要：電動(dòng)汽車以無(wú)序充電方式接入配電網(wǎng)時(shí)與網(wǎng)內(nèi)基礎(chǔ)用電負(fù)荷疊加，會(huì)形成峰上加峰的現(xiàn)象，不利于配電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。針對(duì)上述問(wèn)題，對(duì)私家車充電負(fù)荷進(jìn)行建模，采用蒙特卡羅抽樣模擬電動(dòng)汽車無(wú)序行為下的充電負(fù)荷曲線。然后提出一種新型的多時(shí)段動(dòng)態(tài)充電價(jià)格機(jī)制，引導(dǎo)車主有序充電，并以配電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)比較小為目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化電動(dòng)汽車充電行為。比較后在IEEEE3節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)中，分別分析有序和無(wú)序充電負(fù)荷并網(wǎng)時(shí)電動(dòng)汽車充電費(fèi)用、配電網(wǎng)電壓偏移率及網(wǎng)損，結(jié)果表明所提策略可有效兼顧用戶利益和配電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

關(guān)鍵詞：電動(dòng)汽車；配電網(wǎng)；多時(shí)段充電價(jià)格；電壓偏移；網(wǎng)損

0引言

伴隨我國(guó)能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)可為推進(jìn)國(guó)家“雙碳”目標(biāo)的早日實(shí)現(xiàn)發(fā)揮積作用，電動(dòng)汽車的推廣和應(yīng)用在節(jié)能減排方面有優(yōu)勢(shì)，推進(jìn)電動(dòng)汽車發(fā)展是推動(dòng)我國(guó)能源轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。雖然電動(dòng)汽車的存在為人們出行帶來(lái)了的便利，但由于其充電行為具有不確定性，大量無(wú)序、隨機(jī)的負(fù)荷直接并網(wǎng)會(huì)對(duì)配電網(wǎng)造成許多不可預(yù)知的負(fù)面影響。因此應(yīng)大力推廣對(duì)電動(dòng)汽車的有序充電管理，以兼顧電網(wǎng)、經(jīng)濟(jì)效益和用戶利益．在解決電動(dòng)汽車并網(wǎng)時(shí)如何管控的問(wèn)題上，已有學(xué)者進(jìn)行研究?？紤]到配電網(wǎng)用電峰谷差較大導(dǎo)致變壓器過(guò)載和產(chǎn)生大量網(wǎng)內(nèi)損耗，提出了一種對(duì)電動(dòng)汽車充電功率進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化的策略，算例結(jié)果表明該策略可以有效降低網(wǎng)損。針對(duì)大規(guī)模電動(dòng)汽車入網(wǎng)現(xiàn)象，根據(jù)網(wǎng)內(nèi)用電負(fù)荷狀態(tài)及電動(dòng)汽車充電需求等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用模糊控制算法對(duì)電動(dòng)汽車的充電行為做有序優(yōu)化，有效避免了大規(guī)模車群入網(wǎng)引起的負(fù)荷尖峰問(wèn)題。將電動(dòng)汽車電池的可放比較大容量為選定優(yōu)化目標(biāo)，通過(guò)競(jìng)價(jià)的方法，引導(dǎo)用戶在用電高峰時(shí)間段利用電動(dòng)汽車的V2G技術(shù)饋電給電網(wǎng)，以達(dá)到“削峰填谷”的效果?；谔摂M電價(jià)，考慮以系統(tǒng)負(fù)荷峰谷差比較小、用戶經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)比較大和電池的折舊費(fèi)用比較小為目標(biāo)對(duì)電動(dòng)汽車建模，通過(guò)算例明了該策略提出的有效性。提出了一種基于峰谷分時(shí)電價(jià)為背景的，考慮電動(dòng)汽車充放電隨機(jī)性的有序充放電策略，使得電動(dòng)汽車在負(fù)荷高峰期向網(wǎng)饋電，負(fù)荷低谷期充電，平滑了網(wǎng)內(nèi)用電曲線。以分時(shí)電價(jià)為背景，構(gòu)建同時(shí)考慮用戶用電繳費(fèi)情況和負(fù)荷穩(wěn)定性的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，使電動(dòng)汽車參與有序充電管理規(guī)劃。通過(guò)算例分析驗(yàn)證了該方法不但可以減小負(fù)荷的峰谷差，還能提高用戶用電的經(jīng)濟(jì)效益。上述文獻(xiàn)中，學(xué)者從電網(wǎng)側(cè)角度通過(guò)對(duì)電動(dòng)汽車的充電特性直接調(diào)度或是從用戶側(cè)角度利用價(jià)格引導(dǎo)電動(dòng)汽車優(yōu)化充電行為來(lái)滿足電網(wǎng)功率的調(diào)節(jié)。前者的直接調(diào)度僅考慮了對(duì)電網(wǎng)的影響，沒(méi)有調(diào)動(dòng)用戶用電的主觀意愿，實(shí)施推廣具有難度；后者雖然利用價(jià)格因素很好調(diào)動(dòng)了用戶參與性，但現(xiàn)有的分時(shí)電價(jià)分區(qū)少，限制了調(diào)度的比較優(yōu)可能性。因此本文以私家車并入配電網(wǎng)為研究對(duì)象，根據(jù)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)為基礎(chǔ)提出一種新型的多時(shí)段動(dòng)態(tài)電價(jià)策略，引導(dǎo)電動(dòng)汽車有序充電。對(duì)用戶用電繳費(fèi)、配電網(wǎng)的電壓偏移及網(wǎng)損情況加以分析后，驗(yàn)了所提出的價(jià)格機(jī)制可以引導(dǎo)電動(dòng)汽車有序充電，并兼顧配電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和用戶利益。

1私家車無(wú)序模式充電模型

本文從以下4個(gè)方面構(gòu)建電動(dòng)汽車的充電模型。ａ?電動(dòng)汽車電池特性本文選用鋰電池為研究對(duì)象。與普通汽車相同，不同類型私家車電池容量有差異。

式中ｆQ為私家車鋰電池容量的概率密度；ｘ表示該時(shí)刻的電池容量大小，一般取值為20-30kwh。鋰電池充電變化過(guò)程如圖1所示。由于充電起始過(guò)程和結(jié)束過(guò)程的時(shí)間非常短暫，可以近似地認(rèn)為鋰電池充電是恒功率充電。ｂ?車主日行駛里程本文引用美國(guó)交通部汽車日出行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析

計(jì)算［13］，可知電動(dòng)汽車車主每日用車行駛里程數(shù)的概率密度函數(shù)為

式中：ｆD為車主日行駛里程的概率密度函數(shù)；μD為期望值；σD為標(biāo)準(zhǔn)差。ｃ?車主比較后歸程時(shí)刻設(shè)車主每日結(jié)束行程時(shí)刻即為電動(dòng)汽車每日開始充電時(shí)刻，比較后歸程概率密度函數(shù)為

式中：ｆｓ為車主比較后規(guī)程的概率密度函數(shù)；ｗ為回家時(shí)刻；μｓ為期望值；σｓ為標(biāo)準(zhǔn)差。ｄ?車主離家時(shí)間設(shè)車主每日用車期間只可放電不可充電，出行開始時(shí)刻的概率密度函數(shù)為

式中：ｆｅ為車主啟程離家的概率密度函數(shù)；ｖ為離家時(shí)刻。結(jié)合用戶出行數(shù)據(jù)及電動(dòng)汽車充電模型利用蒙特卡洛算法，得到500輛電動(dòng)汽車的24ｈ無(wú)序充電負(fù)荷曲線，如圖2所示。

２多時(shí)段動(dòng)態(tài)電價(jià)下電動(dòng)汽車有序充電模型

2.1多時(shí)段動(dòng)態(tài)電價(jià)區(qū)間劃分

傳統(tǒng)的分時(shí)電價(jià)一旦后其區(qū)間不再變化，但居民的用電行為會(huì)隨著季節(jié)變化、地域不同和個(gè)人舒適度而改變，與原分時(shí)電價(jià)的價(jià)格區(qū)間范圍有偏差，產(chǎn)生負(fù)荷和電價(jià)的峰谷不匹配的現(xiàn)象。而電動(dòng)汽車的充電行為在時(shí)間上有很大隨機(jī)性，導(dǎo)致實(shí)時(shí)電價(jià)的考慮因素十分復(fù)雜。因此本文根據(jù)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)為基礎(chǔ)提出一種新型的多時(shí)段動(dòng)態(tài)電價(jià)策略。目前為止，隸屬度函數(shù)是對(duì)傳統(tǒng)用電價(jià)格進(jìn)行劃分的比較成熟且通用性比較廣的方法。以表1某地區(qū)分時(shí)電價(jià)為例，基于模糊數(shù)學(xué)的理論，可將每個(gè)時(shí)間段認(rèn)為是一個(gè)立的模糊集合，然后利用隸屬度函數(shù)構(gòu)建時(shí)段內(nèi)每時(shí)刻對(duì)應(yīng)的隸屬度，并根據(jù)隸屬度值將其劃分到對(duì)應(yīng)的時(shí)間段［14］。再將短期預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)負(fù)荷劃分成多時(shí)段，根據(jù)每時(shí)段對(duì)應(yīng)的負(fù)荷值計(jì)算相對(duì)應(yīng)的電價(jià)。

式中：Cｍａｘ和Cｍｉｎ分別為分時(shí)電價(jià)的峰值與谷值；C?為每時(shí)段負(fù)荷在價(jià)格區(qū)間上的映射。

式中：Cｉ為。

2.2電動(dòng)汽車有序充電策略

電動(dòng)汽車聚合商是專門針對(duì)電動(dòng)汽車充電進(jìn)行資源整合的參與者，其部署的智能充電樁可提供常規(guī)充電模式和充電優(yōu)化模式。常規(guī)充電模式可將電動(dòng)汽車的電池充至期望電量值，而優(yōu)化模式則需要根據(jù)車主個(gè)人用電需求輸入結(jié)束充電時(shí)刻及結(jié)束時(shí)刻的充電期望值。車輛接入后，充電樁將該車信息，將輸入值及車電池的剩余電量反饋到系統(tǒng)調(diào)度中間，對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行在線智能計(jì)算，形成電動(dòng)汽車的充電計(jì)劃。

2.3目標(biāo)函數(shù)

本文以網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷波動(dòng)比較小為目標(biāo)函數(shù)。

式中：F為目標(biāo)函數(shù)；N為谷時(shí)段數(shù)目；Pｉ為ｉ個(gè)時(shí)段配電網(wǎng)的基礎(chǔ)負(fù)荷值。

2.4約束條件

小值和比較大值。

Bu充電時(shí)段T約束Tｓ≤T≤Tｅ（12）式中：Tｓ為車主每日充電開始時(shí)刻；Tｅ為當(dāng)天充電結(jié)束時(shí)刻。ｃ?總電量Ｓ約束本文優(yōu)化中不計(jì)電池?fù)p耗，設(shè)電池容量為恒定值。

式中：K為充電的電動(dòng)汽車數(shù)目；Tｃｈｉ為ｉ輛車總充電時(shí)間。

2.5算法求解

傳統(tǒng)的遺傳算法是一種起源于生物進(jìn)化規(guī)律演變的尋優(yōu)算法。從任意初始種群開始，通過(guò)選擇、交叉、變異等環(huán)節(jié)，產(chǎn)生一些對(duì)環(huán)境適應(yīng)度高的個(gè)體并進(jìn)入搜索空間中好的區(qū)域，不斷繁衍進(jìn)化，比較終得到比較大適應(yīng)度的個(gè)體作為比較優(yōu)解輸出。但由于進(jìn)化過(guò)程中交叉概率參數(shù)及變異概率參數(shù)為定值，忽略了進(jìn)化過(guò)程中種群的自適應(yīng)特性，存在過(guò)早收斂的缺陷。且算法沒(méi)有保留機(jī)制，適應(yīng)度高的個(gè)體可能在進(jìn)化中丟失好的基因。為了解決以上問(wèn)題，本文采用自適應(yīng)交叉概率Kｃ和自適應(yīng)變異概率Kｍ以及保留機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化求解［15］。自適應(yīng)交叉概率Kｃ和自適應(yīng)變異概率Kｍ公式如下：

式中：K1為基礎(chǔ)交叉概率；ｆｍａｘ為個(gè)體比較大適應(yīng)度；ｆａｖ為個(gè)體適應(yīng)度值的平均值；fｌ為每相鄰交叉?zhèn)€體中較大的適應(yīng)度。

式中：K2為基礎(chǔ)變異概率；ｆｉ為I代進(jìn)化的閾值，公式如下：

式中：ｆｉI為ｉ個(gè)個(gè)體；Kｅｅｐ＝1，則保留，Kｅｅｐ＝0，則不保留。優(yōu)化過(guò)程如圖4。

3算例與分析

3.1場(chǎng)景設(shè)定

本文過(guò)程選擇在IEEE33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)中進(jìn)行，其拓?fù)淙鐖D5所示。設(shè)節(jié)點(diǎn)1為平衡節(jié)點(diǎn)，即電源接入節(jié)點(diǎn)，余下32個(gè)節(jié)點(diǎn)全部為PQ節(jié)點(diǎn)。設(shè)整個(gè)配電網(wǎng)系統(tǒng)中含基礎(chǔ)負(fù)荷以及1500輛電動(dòng)汽車，車群被均勻分配到節(jié)點(diǎn)19,23和26中。以私家車比亞迪E1車型作為研究對(duì)象，規(guī)定每輛電動(dòng)汽車的動(dòng)力電池規(guī)格相同，參數(shù)為：220V，16Ａ慢充模式，限制容量為35KWH，3.52KWH恒功率充電，充電效率為0.82，轉(zhuǎn)換效率為0.90

3.2對(duì)用電負(fù)荷的分析

電動(dòng)汽車以不同方式充電的負(fù)荷曲線及配電網(wǎng)總負(fù)荷曲線如圖6、圖7所示。由圖6和圖7可知，通過(guò)動(dòng)態(tài)價(jià)格的引導(dǎo)，電動(dòng)汽車充電行為趨于有序化，車主對(duì)充電時(shí)間段的選擇逐漸向夜間轉(zhuǎn)移，負(fù)荷峰值水平大幅度下降，說(shuō)明新型電價(jià)的提出可以使車主的用電行為不再大面積集中，系統(tǒng)總用電負(fù)荷曲線相對(duì)變得平緩，有削峰填谷的效果。

由表2可知，無(wú)序充電車主日繳納電費(fèi)為21880.8元，基于多時(shí)段動(dòng)態(tài)電價(jià)的有序充電日繳費(fèi)為17248.8，比無(wú)序充電費(fèi)用降低了21.17％。因此新電價(jià)機(jī)制的提出可有效降低車主充電成本。




4安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)

4.1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)，用戶通過(guò)微信、支付寶，云閃付掃碼充電。





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