電價引導機制對電動汽車有序充電負荷的影響

胡 嘉,郭世萍,陳 博

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0 引言

為了更好地節約資源,以電力為驅動的節能環保型汽車開始得到廣泛應用[1]。電動汽車是新興產業發展的重要方向之一,大力推廣新能源汽車有利于促進汽車產業的良好發展[2]。為了實現汽車產業轉型,純電動汽車的產業化發展具有極好的發展前景,汽車充電行為對電力負荷影響也成為突出問題。文獻[3]根據汽車快速充電原理,模擬快速充電負荷建立相應的模型,結合交通均衡和用戶行為計算不同充電站的充電負荷,完成負荷影響研究,并通過分支定價方法選取最優充電負荷路徑,但未考慮分時電價對充電負荷分布的影響,模型應用范圍較小。文獻[4]以出行鏈隨機模擬技術為核心,明確電動汽車充電負荷分布情況,根據用戶1天內的行駛狀態,利用馬爾可夫模擬算法對行駛特性進行空間轉移,結合分時電價的影響特點,獲取充電負荷分布的影響結果,該方法未考慮交通因素的影響,影響結果分析不夠全面。文獻[5]根據汽車動態交通信息,得到電動汽車的充電需求,并且預測大規模充電后電網負荷變化,針對交通道路分布特點,生成動態交通模型,以此為基礎明確交通網絡與配電網絡之間的關聯性,并通過交互處理提取電動汽車移動特點,推斷出不同場景下汽車充電負荷變化,該方法具有較強的可行性,但是未考慮用戶行為的相互影響關系,研究結果的客觀性有待提升。

為了改善電動汽車充電負荷不均衡的狀況,本文通過概率密度分布情況,獲取汽車負荷分布特性。根據用戶的充電需求,構建峰谷分時電價引導模型,分析用戶需求側響應,確定電動汽車的充電價格區間,得到電動汽車有序充電負荷。根據電網負荷分布特點,生成充電負荷影響曲線,得到有序充電的負荷影響結果。將研究結果應用到優化控制過程中,可促進電動汽車充電時負荷平衡。

1 獲取汽車負荷分布特性

以汽車集中充電時間為基礎,通過工作日、休息日的汽車充電概率,明確汽車充電負荷的時間分布特點[6]。利用蒙特卡模擬算法,結合車輛的駕駛時間與電動汽車充電時間,獲取電動汽車充電負荷的分布特性計算公式,如下

式中:a為汽車充電時間;L為總充電功率;N為電動汽車總數量;n為某輛電動汽車;P為電動汽車n的充電功率?？紤]到電動汽車的類型眾多,且每種類型電動汽車的應用目的有所差異,其負荷特性亦不同。通過電動汽車的分布情況,獲取了某區域各類型電動汽車24 h分時段充電概率,如圖1所示。

圖1 某區域各類型電動汽車24 h分時段充電概率

圖1中主要包括私家車、公交車、出租車3種類型的電動汽車,約有10萬輛。根據圖1可知,即便是同一種電動汽車,其充電行為也存在波動。其中,私家車充電概率較高的時間段有2個,分別為21:00—次日06:00、09:00—15:00。在09:00—15:00,電動汽車大規模進行充電,會使負荷出現較大波動,使該區域供電壓力增加,影響供電安全。

為了直觀展現汽車負荷分布特性,基于電動汽車的運行里程,采用正態分布檢測方法得出如下概率密度函數

式中:f(s)為概率密度函數;s為汽車日平均行駛里程;σ為標準差;μ為均值。計算時,根據汽車2次充電時間計算時間間隔系數,采用線性計算公式,獲取電池荷電量與行駛里程之間的關系。針對電池初始荷電狀態進行研究,得到以下約束關系公式

式中:Isoc為汽車負荷分布情況;b為時間間隔系數;M為滿電后最大行駛里程。公式(3)的反函數W計算公式為

反函數公式具有連續導數,按照隨機變量函數,得出概率密度函數計算公式

通過上述公式,得出概率密度分布情況,明確汽車負荷分布特性。

2 構建峰谷分時電價引導模型

文中分析的充電負荷影響結果,以電價引導為核心,所以,分析過程中需要構建峰谷分時電價引導模型。根據用戶用電要求,將每天的用電情況劃分為高峰、低谷、平峰3個時間段,針對每個時間段,設置不同的電力價格。所謂電價引導是以降低充電成本為目的,將電動汽車的充電時間段選定為低谷時間段,一定程度上減小配電網的峰谷差,使得電力負荷均衡化發展,促進配電網的穩定運行[7-8]。

通過電價的差額鼓勵用戶避開用電高峰期充電,達到削峰填谷的效果[9],峰谷分時電價模型表示為

式中:t為某時刻;θf為峰時段電價;θg為谷時段電價;θp為平時段電價;tf1為峰電價初始時刻;tf2為峰電價結束時刻;tg1為谷電價初始時刻;tg2為谷電價結束時刻。

為了直觀描述峰谷分時電價的引導實施效果,將響應度作為評價指標。響應度計算結果越大,表明電價引導方案實施效果越好,更多用戶選擇在谷電價時間段進行電動汽車充電。但是,在實際應用過程中,天氣情況、電力價格、時間安排等多種影響因素均會引起響應度計算結果的變化,因此,在負荷影響研究時,需要根據用戶的實際用電習慣合理調整電價制度和電價執行時間段[10]。

3 計算電動汽車有序充電負荷

電動汽車的有序充電行為[1112]本質上是以價格為基礎的需求側響應分析。通過分析需求側響應,明確用戶消費心理,構建了電價引導下電動汽車充電響應模型,如圖2所示。

圖2 電價引導下電動汽車充電響應模型

在圖2所示的電動汽車充電響應模型中,β10為低迷時段的響應低閾值點,β11為低迷時段的響應高閾值點,λmax1為該時段響應飽和度,β20為迫切時段響應低閾值點,β21為迫切時段的響應高閾值點,λmax2為該時段響應飽和度。

根據充電響應模型,將充電時段的變化準確描述出來,并以此為依據計算電動汽車充電行為的響應率。為了改進汽車充電行為,以配電網峰谷價格變化狀態為基礎,獲取電動汽車的電價響應度

式中:η為電價響應度;w為接受電價引導的汽車數量;Q為區域內汽車總數。

電動汽車原始充電過程中,采用固定電價的方式,與本文提出的分時電價有序充電有所差異,利用高峰時段的電價減去電網低谷時段的電價,并計算二者之間的差值與固定電價之間的比值,將其定義為充電峰谷電價差比

式中:z為充電峰谷電價差比;p為固定電價;p1為高峰時段電價;p2為低谷時段電價。

根據上述計算結果生成電價引導下電動汽車充電響應模型。模型內包含高閾值、低閾值2個關鍵拐點。將公式(8)計算結果與2個閾值進行對比,當計算結果比低閾值點小時,表明電動汽車用戶依舊保持原始的充電時間,沒有隨著電力價格的變化改變充電時間,當計算結果高于低閾值點的狀態下,大部分電動汽車擁有者會改變原始充電行為,將充電行為從負荷高峰轉換到負荷低谷時期,并且發生充電行為轉移情況的用戶數量,取決于價格差值。最后,當公式(8)計算結果高于高閾值時,表明響應用戶數量滿足設定要求,將會保持不變。

考慮到基礎響應模型具有較大的不確定性,文中提出電動汽車充電改進模型,將響應行為中的不確定性條件轉移出去。因此,以原始線性模型為核心,添加2個響應界限,分別是上界限和下界限,劃分出不確定響應區間。結合不確定性轉移后可得出響應度變化規律,保證激勵水平不變的情況下,電動汽車的響應偏好隨著實際情況產生極大變化。當汽車行駛要求較低的情況下,充電響應會比較高,而且電動汽車充電響應會隨著行駛需求的迫切化發展逐漸降低。

綜上所述,當充電價格正式確定后,確定電動汽車的充電響應度價格區間,結合電動汽車的負荷分布特性建立充電負荷時空分布模型,形成最終的有序充電負荷計算結果。

4 生成充電負荷影響曲線

選取覆蓋面積較廣的110 k V區域電網,針對復雜的電網負荷分布特點,獲取電價引導條件下,汽車有序充電負荷影響曲線,將電量峰谷差和負荷情況反映出來。通過以下公式,得到負荷曲線的峰谷差

式中:ΔX為負荷曲線的峰谷差;k,l為時刻;δ為負荷值。而充電負荷曲線的峰谷差率u計算公式為

電動汽車充電負荷影響曲線的描繪,需要注意城市內電動汽車推廣程度[13],通過城市電動汽車占有率反應新能源汽車行業發展水平,計算公式為

式中:φ為城市電動汽車占有率;v為車輛的種類;Bv為電動汽車類型v的保有量;Y為各類汽車總保有量。

最后,結合政策推廣因素,分析目標城市中不同類型的電動汽車推廣速度,根據汽車占有率計算結果,明確電價引導對充電負荷變化的影響。根據上述分析結果,獲取電價引導下電動汽車有序充電負荷影響結果。

5 實驗分析

5.1 基本情況

為了驗證文中方法的負荷影響結果,選取IEEE-33節點配電網為研究目標進行實驗分析。研究區域的電力負荷數據主要分為3種類型,分別是工業負荷數據、商業負荷數據以及居民用電負荷數據,具體負荷分布如圖3所示。

圖3 某區域電力負荷分布示意

通過統計可知,配電網工作區域內包含5 000余輛電動汽車,電動汽車充電負荷接入節點分布情況如圖4所示。

通過研究發現,該區域內電動汽車的蓄電池主要包括鎳基、鉛酸和鋰離子3種類型。按照每個區域電動汽車數量,確定不同區域充電樁建設比例,工業用電區域充電樁占充電樁的38%,居民用電區域充電樁占充電樁的27%,商業用電區域充電樁占充電樁的35%。

圖4 電動汽車充電負荷接入節點分布

5.2 電價引導的影響

以電價引導為背景,針對研究區域內的私家電動汽車進行研究,分析電動汽車有序充電負荷影響。由于私家電動汽車充電較多,用戶選取充電時間更加隨意,大多情況下,會將電動汽車充電時間選擇為電價低谷時段(23:00—次日06:00),在白天的電價高峰時段,電動汽車充電數量較少。而當電價引導響應系數為0時,私家電動汽車可以直接進行充電處理。根據不同響應系數條件,獲取汽車充電總負荷曲線如圖5所示。

圖5 不同響應系數下汽車充電總負荷曲線

根據圖5所示的總負荷曲線可知,隨著電價引導響應系數的增大,充電負荷呈現下降趨勢,其根本原因在于電價引導策略的響應使得負荷曲線的高峰時段與低谷時段產生了合理性變化,有利于降低配電系統負荷峰谷差,間接促進了汽車在高峰時段總充電負荷下降。

5.3 實驗結果分析

為了驗證文中得出的負荷影響結果的真實性以及優化效果,根據上述電價引導機制對電動汽車有序充電負荷的影響研究,設計電力負荷優化方案。

該區域內,12:30—13:30、18:30—21:30為峰時段。在峰時段中,電動汽車充電量明顯增加,同時疊加居民用電峰荷,導致系統負荷量明顯上升,拉大了系統峰谷差值。04:00—09:00為谷時段。在谷時段內,通過對電動車進行有序的充電后,可以增加谷時段的負荷,達到移峰填谷的作用。負荷優化過程中,得到最優峰時段設置為17:00—23:00,最優谷時段設置為04:00—08:00,并將電價響應度設置為0.8?；谏鲜鰠?得到電價時段優化前后的負荷曲線如圖6所示。

圖6 電價時段優化前后的負荷曲線

根據圖6所示的優化前、優化后負荷曲線可知,經由電價引導下的有序充電負荷影響研究,優化電力汽車充電負荷曲線,展現了極好的削峰填谷效果,使得負荷曲線向著平滑趨勢發展。經過優化處理后,汽車有序充電的日最大負荷降低了2.8 MW,日負荷峰谷差從優化前的8.5 MW,經過優化后降低至1.6 MW?？紤]到充電的經濟效益,對比有序充電和無序充電情況下,電動汽車的充電成本,如圖7所示。

圖7 2種形式下電動汽車充電成本對比

由圖7可知,在無序充電情況下電動汽車的充電成本較高,而利用電價引導機制使電動汽車實行有序充電后,充電成本明顯下降,低于無序充電的成本。通過實驗結果可知,以電價引導為基礎,分析其對汽車有序充電負荷影響,基于影響研究結果制定的負荷優化方案,展現了極好的削峰填谷效果,降低了用戶在高峰期充電的情況和充電成本,促進了配電網電力負荷的均衡發展,提升電動汽車充電穩定性。

6 結束語

以電力引導為發展背景,明確電動汽車有序充電負荷影響。根據汽車負荷分布特性,構建峰谷分時電價引導模型。計算電動汽車充電負荷,獲取最終計算結果。根據電網負荷分布特點,獲取汽車有序充電負荷影響曲線,得到電價引導下電動汽車有序充電負荷影響結果。根據實驗分析結果可知。

(1)基于文中得到的負荷影響研究結果進行負荷優化,汽車有序充電的日最大負荷降低了2.8 MW,日負荷峰谷差降低至1.6 MW。證明該方法有利于負荷曲線的平滑發展,可有效改善電動汽車充電負荷不均衡的狀況。

(2)在電價引導機制下,有序充電成本明顯低于無序充電成本。證明制定的負荷優化方案,可有效降低充電成本,提高電動汽車充電負荷優化效果和經濟效益。