用于電動汽車動態(tài)充電的需求側(cè)管理

用于電動汽車動態(tài)充電的需求側(cè)管理

電動汽車能夠有效減少化石能源的使用，從而減緩全球變暖發(fā)生的趨勢。采用動態(tài)充電的方法能夠增加電動汽車的續(xù)駛里程，減小車載電池尺寸和降低相應(yīng)的成本，同時可最大限度地減少因充電而造成的行駛停止，增加行駛過程的舒適性。由于電動汽車接入電網(wǎng)具有隨機(jī)性和間歇性，因而導(dǎo)致電力系統(tǒng)運(yùn)行的復(fù)雜程度大大增加。對此，出現(xiàn)了電力需求側(cè)管理（DSM）的概念，其能夠提高電動汽車用電效率、優(yōu)化電網(wǎng)的資源配置，滿足電動汽車充電的同時可保證電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定。目前制定的電力DSM方案主要針對電動汽車采用靜態(tài)充電方式時，當(dāng)將該方案應(yīng)用在電動汽車采用動態(tài)充電方式時，需要對所使用的電力DSM方案進(jìn)行評價(jià)。

常用的電力DSM方案包括集中式控制方案、分布式控制方案和分層控制方案3種。其中，基于加性增加乘性減少（AIMD）算法的分布式控制方案最適用于電動汽車的動態(tài)充電。在應(yīng)用該控制方案時，控制中心根據(jù)AIMD算法計(jì)算控制信號并傳播至電動汽車。電動汽車根據(jù)接收到的控制信號，結(jié)合本地約束（如電動汽車的結(jié)構(gòu)等多方面設(shè)計(jì)約束）進(jìn)行本地決策，并將決策結(jié)果反饋給控制中心。控制中心根據(jù)決策結(jié)果修正控制信號，重復(fù)迭代上述過程，直至達(dá)到控制目標(biāo)。控制中心與電動汽車之間的通信采用802.11p協(xié)議。使用道路交通仿真軟件VEINS對基于AIMD算法的分布式控制方案進(jìn)行仿真。仿真設(shè)定動態(tài)充電的車道長度為1km，且在道路兩側(cè)設(shè)置路側(cè)單元（RSU）用來實(shí)現(xiàn)擁塞控制，設(shè)定車速50km/h。仿真結(jié)果顯示，基于AIMD算法的分布式控制方案可以在電動汽車的動態(tài)充電情況下應(yīng)用，且在滿足電動汽車充電需求的同時還能實(shí)現(xiàn)充電費(fèi)用最小化。

刊名：IEEE Transactions on Industrial Electronics（英）

刊期：2016年第63期

作者：Theodoros V.Theodoropoulos

編譯：王祥