含電動汽車和P2G 的虛擬電廠調度優(yōu)化策略

黃兆元* 馬海 林俊安 元金生 吳璽

（1、華北水利水電大學電力學院，河南 鄭州 450045 2、黃淮學院智能制造學院，河南 駐馬店 463000 3、平頂山學院電氣與機械工程學院，河南 平頂山 467000）

隨著社會的不斷向前發(fā)展，人們希望將科技進步和節(jié)約能源二者結合統(tǒng)一。建設分布式能源系統(tǒng)是實現(xiàn)我國“雙碳”發(fā)展目標，順應供給側結構性改革，推動我國經濟向綠色低碳方向轉型的關鍵。但就目前的分布式能源系統(tǒng)的應用現(xiàn)狀來看，它雖然具有運行靈活、方便等特點，但分布電源中新能源出力具有隨機性，會給整個系統(tǒng)穩(wěn)定運行帶來不良影響[1]。

虛擬電廠（Virtual power plant，VPP）是將多個分布式電源、儲能裝置和負荷等分布式單元通過先進的通信技術和最優(yōu)控制有效集成為可控的“獨立發(fā)電廠”，它以規(guī)模化的手段有效解決分布式電網的控制調度問題，是一個基于客戶需求、兼顧考慮可再生能源的利用，將過剩的新能源轉化為可儲備、可調度的能源系統(tǒng)[2]。通過在VPP 中應用電轉氣（power-to-gas，P2G）技術,將過剩的新能源出力通過電解水等一系列操作轉化為CH4儲存起來，因此P2G 技術對VPP的優(yōu)化調度是應對VPP 內新能源出力不穩(wěn)定的關鍵[3]。

無論是國內還是國外，對VPP 優(yōu)化調度的研究都是一個熱點。文獻[4]提出了一種考慮電動汽車氣電互聯(lián)VPP 的調度策略優(yōu)化方法，但沒有考慮燃氣輪機發(fā)電余熱的回收再利用；文獻[5]提出了一種考慮用戶供需需求的電動汽車充放電調度策略，但沒有考慮電動汽車的荷電約束；隨著人們環(huán)保意識的不斷增強，駕駛電動汽車的用戶數(shù)量日益增加，文獻[6]對含有P2G 機組的虛擬電廠進行物理建模與分析，但并沒有考慮電動汽車對虛擬電廠的影響。

因此，本文構建了含電動汽車和P2G 設備的虛擬電廠調度優(yōu)化模型，并且選取某地符合本文所描述的VPP 冬季供暖場景進行算例分析，最終獲得了合理的調度優(yōu)化方案。

1 含有電動汽車和P2G 設備的虛擬電廠結構

圖1 明確了含電動汽車和P2G 設備的虛擬電廠結構，包括風光發(fā)電設備、儲電、儲氣設備、電動汽車、燃氣輪機和P2G 設備。負荷主要包括用戶側負荷、電動汽車充電負荷、天然氣負荷及供暖負荷。VPP 可以在不改變分布電源并網方式的前提下，通過對分布式能源進行聚合，實現(xiàn)電網和天然氣網能量交互。

圖1 含電動汽車的虛擬電廠結構圖

本文所介紹的VPP 中含有的P2G 設備的工作原理是：P2G 設備在用電低谷期可對低谷電能進行轉化利用，通過使用該能量電解水產生H2，并以燃氣輪機運作時產生的二氧化碳為原料生成CH4，將電能轉化為天然氣能量儲存起來。并且在燃氣輪機運行過程中產生的余熱可以用來給用戶供暖。這樣VPP 內部就可以實現(xiàn)能量的靈活流動和轉變，降低了分布式電源特別是新能源出力的不穩(wěn)定性。

2 VPP 內各單元模型

2.1 風電機組模型

在額定風速vn下，風機出力與自然來風的關系為：

其中：PWPP表示風機出力；Pn表示機組的額定出力；vin和vout分別表示切入和切除風速。

2.2 光伏發(fā)電模型

設有x 塊光伏電池板，每塊面積為Si，轉換效率為ηi，則光伏電站總出力可表示為：

其中：r 為實際接受的光照強度；S 為太陽能電池板總面積；η 為光伏電站總換效率。

2.3 燃氣輪機模型

本文考慮燃氣輪機在穩(wěn)定運行狀態(tài)下的運行，忽略了其內部的一些動態(tài)特性和外界不穩(wěn)定因素對燃燒效率帶來的影響，在此條件下其電功率可以表示為：

其中：PMT（t）燃氣輪機單位時間內輸出的電功率；Vf（t）天然氣在單位時間內的消耗量，單位為：m3；ηMT為燃氣輪機發(fā)電效率；RLHVng（t）為天然氣低熱值，取9.8kw·h/m3。

燃氣輪機的發(fā)電余熱可用于對居民用戶供暖，其熱功率與電功率的關系為：

其中：QMT（t）為燃氣輪機單位時間內輸出的熱功率；ηLOSS為散熱損失率。

燃氣輪機二氧化碳排放量與燃氣輪機的電功率關系如下：

其中：QCO2為燃氣輪機二氧化碳排放總量；CCO2為燃氣輪機發(fā)電排放二氧化碳系數(shù)；ρCO2為二氧化碳密度，取ρCO2=1.977Kg/m3。

2.4 P2G 設備模型

P2G 設備利用用電低峰電能經過電解水產生氫氣，并通過甲烷反應器釋放天然氣。對P2G 設備數(shù)學建模如下：

其中：XH2和ηH2分別是P2G 設備產生的氫氣量和產氫率；PP2G為P2G 設備的耗電功率；LH2為氫氣的低熱值。XCH4為甲烷反應器產生的天然氣量；ηp2GCH4是甲烷運行器的反應效率；XH2是P2G 設備產生的氫氣量；LCH4為甲烷的低熱值；β是氫氣轉化為天然氣的摩爾質量系數(shù)；mCH4為天然氣氣體質量密度，單位為kg/m3。

2.5 電動汽車模型

電動汽車在日常生活中正在逐步代替燃油汽車，它即能滿足人們的出行需求，又符合低碳環(huán)保的理念。根據(jù)用戶的可調度時刻和電動汽車的電池的SOC(即荷電狀態(tài)，用來反映電池的剩余容量)建立電動汽車的充電模型，具體如下：

其中：Pev（t）為電動汽車t 時刻的目標充電功率；SOCev為電動汽車用戶所期望的荷電狀態(tài)；SOCev（t）為電動汽車t 時刻的荷電狀態(tài)；C 是電動汽車電池的額定容量；tq是電動汽車駛離時刻；td為當前時刻。

3 含有電動汽車和P2G 設備的虛擬電廠優(yōu)化調度策略

3.1 目標函數(shù)的建立

為實現(xiàn)本文所描述的虛擬電廠在運行經濟效益和用戶舒適度兩個方面達到最優(yōu)，將運行經濟效益和各個時刻實際溫度與設定溫度偏差的平方和（即用戶熱舒適度的一種表達方式，用戶熱舒適度與上述偏差的平方和成反比）作為目標函數(shù)，具體目標函數(shù)F 如下：

其中：Tnow（t）為t 時刻作用與用戶的溫度；TS為設定溫度。

3.2 約束條件

4 算例分析

選取某地符合本文所描述的VPP 冬季供暖場景進行算例分析。

4.1 經濟性最優(yōu)調度案

此方案通過高低峰期間的用電需求不同，來調度優(yōu)化市場經濟。

調度結果如圖2 所示，在22:00～6:00 期間光伏作用微乎其微，電動汽車夜間用電多，充電功率大，此時的電網交互功率達到峰值，燃氣輪機為保證電動汽車及用戶用電需求將達到其高功率的工作狀態(tài)；在用電低谷期，儲電功率作用效果明顯，為高峰期用電提供充足的準備。

圖2 經濟性最優(yōu)方案調度結果圖

4.2 舒適性最優(yōu)方案

此方案通過對燃氣輪機工作效率的控制來滿足電負荷的需求來控制室內溫度，可較好滿足用戶制熱性的需求，達到最優(yōu)舒適性。

調度結果如圖3 所示：P2G 設備在用戶用電高峰期間，工作效率增高，將剩余電量利用并降低損耗；同時，燃氣輪機工作效率增高，電網交互功率曲線增大，EV 充電功率降低，儲電功率降低，接近用戶用電與配電平衡，滿足制熱需求又降低用電消耗。

圖3 舒適性最優(yōu)方案調度結果圖

5 結論

分布式能源系統(tǒng)雖然具有運行靈活、方便等特點，但其運行具有不穩(wěn)定性。在此背景下本文研究了虛擬電廠在不同時段下的優(yōu)化調度策略，首先建立了含電動汽車和P2G 設備的模型，然后建立了運行經濟效益最大和用戶熱舒適度最小目標函數(shù)，考慮了功率平衡約束和電動汽車約束，最后通過算例仿真，證明了本文數(shù)學模型的有效性。