考慮微電網(wǎng)波動性的電動汽車電價制定策略

張 可，王 賀，趙書健，劉孟石，林玉浩

(1.東北電力大學(xué)，吉林 吉林 132012；2.國網(wǎng)吉林省電力有限公司營銷服務(wù)中心，長春 130062；3. 國網(wǎng)承德供電公司，河北 承德 068250)

微電網(wǎng)作為整合分布式電源、儲能裝置和負(fù)荷的有機(jī)整體，其整體運行方式影響著經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性，對微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運行具有重要意義。微電網(wǎng)中接入電動汽車(electric vehicle,EV)能緩解能源需，求同時減少環(huán)境污染[1]，但EV的無序充電會給微電網(wǎng)的穩(wěn)定運行帶來很大的隱患，故需要對微電網(wǎng)和EV聯(lián)合運行進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化。

針對微電網(wǎng)中分布式電源和EV的協(xié)調(diào)運行，目前有很多文獻(xiàn)進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[2]通過切負(fù)荷操作，以達(dá)到EV與微電網(wǎng)之間的協(xié)同控制。文獻(xiàn)[3]引入模型預(yù)測控制方法，提出一種動態(tài)EV互動響應(yīng)控制策略以提升微電網(wǎng)內(nèi)分布式電源消納水平。文獻(xiàn)[4]使用粒子群-模擬退火混合算法對模型進(jìn)行優(yōu)化求解。然而上述文獻(xiàn)均沒有對微電網(wǎng)中可再生能源的出力不確定性進(jìn)行分析和研究。

本文建立包含EV的風(fēng)-光-儲的微電網(wǎng)模型，針對EV用戶的充電行為，提出一種分時-動態(tài)電價策略，通過分析微電網(wǎng)內(nèi)可再生能源出力與負(fù)荷的實時關(guān)系，制定有利于微電網(wǎng)運行的EV充電電價，同時給EV用戶帶來了經(jīng)濟(jì)收益。最后通過搭建微電網(wǎng)模型對所提電價策略進(jìn)行了驗證。

1 EV負(fù)荷模型

考慮到EV用戶的工作生活習(xí)慣不同，以普通慢充EV為研究目標(biāo)，采用美國交通部對全美家用車輛出行進(jìn)行統(tǒng)計的結(jié)果[5]，EV用戶出發(fā)時刻和EV離開時刻近似服從正態(tài)分布，平均EV每日行駛里程數(shù)服從對數(shù)正態(tài)分布。EV與微電網(wǎng)連接的時間取決于用戶的出行習(xí)慣，EV的出行時間概率分布近似滿足正態(tài)分布。用戶返程時間即接入電網(wǎng)時間，用戶次日出發(fā)時間即離開電網(wǎng)時間，這二者都服從正態(tài)分布N(μ，δ)。其中車輛日行駛里程概率密度函數(shù)表達(dá)式見式(1)，EV返程時間表達(dá)式見式(2)。

(1)

(2)

式中：x和t分別為行駛里程和行駛結(jié)束時刻；μ和σ分別為對應(yīng)的數(shù)學(xué)期望和標(biāo)準(zhǔn)差，μ1、σ1、μ2、σ2的值分別為3.20、0.88、17.60、3.40。根據(jù)式(1)、(2)可得到單臺EV的負(fù)荷隨時間的分布即負(fù)荷曲線，進(jìn)而計算整個微電網(wǎng)內(nèi)EV的總負(fù)荷曲線。

價格彈性系數(shù)是指在一定時期充電價格引起的充電負(fù)荷的相對變動，用價格彈性系數(shù)表示在某一個時期內(nèi)，用戶充電負(fù)荷的變化率與充電價格的變化率的比值，其表達(dá)式為[6]：

(3)

式中：ε為價格彈性系數(shù)，且為固定值；l為EV的充電負(fù)荷；p為EV的充電價格；Δl為充電負(fù)荷的變化量；Δp為EV充電價格的變化量。

由此可知，微電網(wǎng)內(nèi)EV充電負(fù)荷的變化量與電價變化成線性關(guān)系。

2 三種EV調(diào)度策略

2.1 EV無序充電

當(dāng)整個微電網(wǎng)對EV用戶的充電行為不采取任何激勵或補償措施時，EV的充放電行為則會取決于用戶自身需求和其充電習(xí)慣,這時EV用戶充電過程為無序充電，大量EV的無序充電將會形成負(fù)荷高峰，影響微電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。本文采用的是蒙特·卡羅算法對1臺EV在1天內(nèi)的無序充電過程進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測。

2.2 常規(guī)分時電價引導(dǎo)策略

常規(guī)分時電價策略是通過分析負(fù)荷數(shù)據(jù)，基于微電網(wǎng)實時負(fù)荷將一天的時段劃分為峰、谷、平三類時段，制定不同的電價引導(dǎo)EV用戶充電，實現(xiàn)負(fù)荷的轉(zhuǎn)移，達(dá)到削峰填谷的效果，本文所設(shè)分時電價在峰、平、谷三類時段的電價分別為1.2、0.8、0.4 元/(kW·h)。

2.3 分時-動態(tài)電價引導(dǎo)策略

本文提出一種分時-動態(tài)電價策略，用以制定EV的充電電價來引導(dǎo)微電網(wǎng)內(nèi)的EV用戶充電行為，該電價策略是對常規(guī)分時電價制定策略進(jìn)行改進(jìn)以更好地對微電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化。由于微電網(wǎng)其負(fù)荷和可再生能源出力都具有波動性，所以只考慮負(fù)荷來制定分時電價的策略并不完全適用于微電網(wǎng)。

為了解決以上問題，提出了分時-動態(tài)電價制定方法，主要分為兩步。第一步，參考分時電價策略劃分峰谷平時段，制定不同時段選擇不同的電價基準(zhǔn)值，以保證所指定電價的合理性。第二步，對可再生能源出力的波動規(guī)律和負(fù)荷的波動規(guī)律進(jìn)行如下分析：使用不平衡功率系數(shù)a來描述微電網(wǎng)的可再生能源出力波動，當(dāng)風(fēng)機(jī)和光伏出力大于或小于負(fù)荷時，適當(dāng)降低或提高EV充電電價以引導(dǎo)EV增大或減少用電來配合微電網(wǎng)負(fù)荷曲線，從而達(dá)到削峰填谷的目的，見式(4)。

(4)

式中：Pre為微電網(wǎng)內(nèi)的可再生能源出力；Pload為負(fù)荷在t時刻的出力。

使用負(fù)荷的變化百分比b來描述負(fù)荷的波動，b代表微電網(wǎng)的負(fù)荷當(dāng)前時刻較上一時刻的波動對設(shè)定電價的影響因素，當(dāng)上一時刻負(fù)荷大于或小于當(dāng)前時刻負(fù)荷時，適當(dāng)提高或降低EV充電電價以維持微電網(wǎng)負(fù)荷曲線的平滑穩(wěn)定，見式(5)。本文依據(jù)式(3)建立了分時-動態(tài)電價計算模型，見式(6)。

(5)

(6)

式中：pstc為電價的基準(zhǔn)值；p(t)為所制定的分時-動態(tài)電價；pa、pb為小于pstc的電價設(shè)定值，且二者的和為pstc，經(jīng)過多組數(shù)據(jù)試驗對比分析，當(dāng)pa取值為pstc的90%，pb取值為pstc的10%時，能夠在微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性與穩(wěn)定性之間取得較好的平衡，具體數(shù)據(jù)見表1。

本文在制定電價時，根據(jù)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)對每個時段制定的電價設(shè)計上下限，從而保證制定的電價不會偏離實際，避免造成微電網(wǎng)總負(fù)荷曲線波動過于頻繁或幅值過大等現(xiàn)象。

表1 pa、pb不同值時微電網(wǎng)的總運行成本及負(fù)荷峰谷差比變化情況

3 仿真分析

本文以某區(qū)域的微電網(wǎng)為例，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中包括風(fēng)電機(jī)組、光伏發(fā)電機(jī)組、用戶負(fù)荷、蓄電池、EV及配電網(wǎng)，調(diào)度周期為24 h，調(diào)度單位為1 h，其中，風(fēng)機(jī)、光伏出力及常規(guī)負(fù)荷見圖1。

圖1 可再生能源出力及常規(guī)負(fù)荷曲線

本文通過式(4)和式(5)求得一個調(diào)度周期內(nèi)風(fēng)光出力與負(fù)荷的功率差額以及負(fù)荷的波動情況，然后根據(jù)這二者求得系數(shù)a和系數(shù)b，其變化曲線見圖2，由所得的系數(shù)a和系數(shù)b計算動態(tài)-分時電價，得到的EV的電價曲線見圖3。

在滿足用戶充電需求的前提下模擬微電網(wǎng)運行，可得到微電網(wǎng)在無序充電、常規(guī)分時電價以及在分時-動態(tài)電價策略下運行的EV負(fù)荷曲線，設(shè)無序充電為策略1，常規(guī)分時電價引導(dǎo)為策略2，分時-動態(tài)電價引導(dǎo)為策略3，策略1和策略2下的EV負(fù)荷曲線見圖4，策略2和策略3下的EV負(fù)荷曲線見圖5。

圖2 分時-動態(tài)電價制定系數(shù)

圖3 分時-動態(tài)電價制定結(jié)果

圖4 策略1和策略2下的EV負(fù)荷曲線

圖5 策略2和策略3下的EV負(fù)荷曲線

由圖4可知，EV在無序充放電時，其負(fù)荷曲線的高峰和低谷十分顯著，而EV在常規(guī)分時電價引導(dǎo)時，車主受電價差激勵，從而對自身的EV充電行為模式進(jìn)行調(diào)整，使一部分高峰時段的EV負(fù)荷轉(zhuǎn)移至其他時段，鼓勵用戶在微電網(wǎng)負(fù)荷低谷時段多充電，高峰時段減少充電，而在分時-動態(tài)電價引導(dǎo)下，EV用戶的充電行為同樣受電價差激勵而改變。由圖5可知，與常規(guī)分時電價不同的是，分時-動態(tài)電價制定時考慮了風(fēng)機(jī)光伏出力和負(fù)荷的波動這兩個因素，所以相比于常規(guī)分時電價，更多的EV負(fù)荷從高峰時段轉(zhuǎn)移至低谷時段，微電網(wǎng)在分時-動態(tài)電價策略下運行時，其運行成本更低，EV負(fù)荷曲線和總負(fù)荷曲線也更加平滑。

同時，用戶也能夠利用EV充電的電價差來獲利，保持了EV用戶參與需求響應(yīng)的積極性，最后，由于EV負(fù)荷的轉(zhuǎn)移，微電網(wǎng)在低谷時段的負(fù)荷會增加，提升了微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境友好性，達(dá)到了微電網(wǎng)和用戶的多角度共贏。

對微電網(wǎng)在分時-動態(tài)電價策略與常規(guī)分時電價策略及無序充電策略下的運行結(jié)果進(jìn)行分析，見表2。

表2 各種策略下微電網(wǎng)運行結(jié)果

由以上三種情況可知，微電網(wǎng)在分時-動態(tài)電價策略下運行時，EV用戶充電費用比無序充電時降低了19.8%，比常規(guī)分時電價時降低了12.9%，其運行成本比無序充電時降低了12.8%，比常規(guī)分時電價時降低了7.3%，同時微電網(wǎng)負(fù)荷的峰谷差比相比于前兩種情況減少了22.1%和11.53%，從以上結(jié)果可以看出，使用本文所提出的分時-動態(tài)電價策略后，可以使含EV的微電網(wǎng)的整體經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性都得到顯著提升。

4 結(jié)論

本文構(gòu)建了微電網(wǎng)的EV模型，對常規(guī)的EV分時電價策略進(jìn)行改進(jìn)，考慮微電網(wǎng)的風(fēng)光出力與負(fù)荷的實時關(guān)系及負(fù)荷自身的波動性，提出了一種考慮這兩者的分時-動態(tài)電價制定策略，通過對EV無序充電、常規(guī)分時電價引導(dǎo)策略、分時-動態(tài)電價引導(dǎo)策略進(jìn)行算例仿真，結(jié)果證明采用分時-動態(tài)電價引導(dǎo)策略對日負(fù)荷曲線進(jìn)行削峰填谷，能使日負(fù)荷曲線的波動減小，使含EV的微電網(wǎng)的整體經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性都得到顯著提升。