電動汽車負荷聚類及參與電網一次調頻控制策略

羅維祥，常喜強,，3*，伏睿，陳麗娜，聶昕磊，趙鑫

(1.新疆大學電氣工程學院， 烏魯木齊 830047； 2.國網新疆電力有限公司, 烏魯木齊 830011；3.國網新疆能源互聯網大數據實驗室，烏魯木齊 830002; 4.國網新疆烏魯木齊電力有限公司， 烏魯木齊 830011)

隨著全球經濟發展和化石能源過度消耗，節能減排和提高新能源在能源消費中的比例是未來能源和經濟發展的趨勢。隨著新能源發電所占比例的提高和滲透率的增加，以太陽能和風能為代表的新能源發電波動性強，出力不穩定造成電網頻率波動，頻率偏離額定值，更有甚者會造成頻率越限，增加電力系統調頻難度。頻率是衡量電能質量的指標之一，頻率波動超出既定范圍會給電網造成巨大損失。為了抑制新能源發電產生的電能大規模入網造成電力系統頻率波動問題，系統需要額外的頻率調節設備，倘若沒有新的調頻技術得到應用，新建備用調頻設備的費用將達致2.5億元人民幣[1]。傳統的調頻方式是根據輸出跟蹤來調整發電機組功率輸出，但是隨著越來越多的新能源接入電網，使得電網的頻率控制愈發復雜[2]。電動汽車(electric vehicle, EV)作為一種可調節資源和可中斷負荷，中斷其用電不會造成重大損失，同時可以作為系統的非旋轉備用容量，利用V2G(gehicle-to-grid)技術與電網進行能量和信息互動，改善系統電壓和頻率失穩問題。

電動汽車作為一種清潔，高效的能源消費方式，無論是在國際還是在中國規模化入網已經成為一種趨勢，預計在2047年，EV保有量將超過傳統汽車[3]。EV具有靈活性和移動儲能的特性，可以作為一種柔性負荷，也可以作為一種分布式移動儲能電源，實現電網和EV的雙向互動。EV并不是單純的負荷，還可以作為一種移動式儲能電源向電網供電[4]。EV作為一種儲能單元可以參與電網一次調頻。發電廠發電機調速器和負荷的頻率調節響應相互協作共同完成電力系統一次調頻。當負荷增加時，發電廠在保持原有出力不變的情況下，頻率降低；當負荷減小時，發電廠在保持原有出力不變的情況下，頻率增加。EV一方面作為一種可中斷負荷和靈活調節資源，另一方面也可以作為儲能設備向電網供電。一次調頻時間為2.5～15 s而電動汽車只要保持在網的狀態下，就可以滿足系統調頻的需求參與電網調頻。目前已有研究表明：電動汽車有序充放電不僅可以做到平抑負荷波動，削峰填谷[5]，也可以補償無功功率[6]，提高電網運行水平，降低電網運行成本[7]。但是目前針對通過V2G技術EV參與電網調頻控制研究相對較少。

文獻[8]提出了電動汽車充放電控制策略，通過V2G技術將電動汽車與電網進行互動，減小負荷波動，平滑負荷曲線，但只是研究電動汽車參與電網削峰填谷，并沒有研究電動汽車參與電網調頻。文獻[9]提出了通過采用提高電能收益和電池充放電次數較多產生的損耗補貼收益來提高用戶參與電網一次調頻的積極性。文獻[10]從維持EV電池能量和補給電池能量兩個方面提出了EV入網一次調頻控制策略。由于不同用戶出行需求和對電池的荷電狀態預期不一樣，參與電網一次調頻的容量也會有所不同，所以并沒有考慮到在EV入網前可參與調頻的容量。文獻[11]提出了一種考慮配電網損耗的EV參與電網一次調頻的控制策略。在充分考慮用戶滿意度的前提下，調節充放電功率，平抑頻率波動，但是并沒有考慮EV入網荷電狀態和出行預期荷電狀態。文獻[12]提出了滿足EV用戶差異性的電動汽車參與電網調頻控制策略，只是考慮了EV用戶個體差異性，并沒有著重對EV電池容量在滿足用戶出行需求的前提下合理分配。文獻[13]考慮了不同類型EV參與電網調度可提供的容量的不同，允許達到可供調度的荷電狀態條件下參與電網調頻，但是沒有將EV視作可控負荷參與系統調頻。

基于現有研究現狀，提出一種電動汽車負荷聚類及參與電網一次調頻控制策略。現通過對EV負荷聚類，對參與調頻的EV容量進行合理分配，考慮不同EV初始荷電狀態的不同，在不影響用戶出行需求和預期荷電狀態的條件下對調頻功率進行合理的分配。最后在MATLAB/Simulink仿真平臺上對EV參與電力系統調頻控制進行仿真，仿真預期達到EV負荷聚類對其容量合理分配后有效減小電網頻率波動的效果。

1 EV負荷參與一次調頻控制系統結構

EV負荷雖然整體儲能能量大，移動性強，控制簡單，響應快。但是在功率缺額條件下個體EV負荷給系統提供功率就會面臨EV車載電池當前荷電狀態、出行時間及預期荷電狀態難以統一，控制復雜的問題。EV單體所能提供參與調頻的容量是有限的，所以需要大規模的EV參與才能通過控制EV充放電達到改善電網頻率波動的目的。針對個體EV設置不同的調頻時間和功率難以滿足系統調頻的要求，針對該問題提出分層式控制結構，如圖1所示。

圖1 EV參與系統調頻分層控制結構Fig. 1 Hierarchical control structure of EV participating system in frequency modulation

如圖1所示，控制單元處在電網和EV中間。能量管理系統(energy management system,EMS)只需要將控制信息傳輸到控制單元，而控制單元就可以對EV負荷進行控制。該控制結構優勢在于減少了通信數據量和通信時間，提高了控制的實時性。其中控制結構有3層。

(1)第一層：EMS和EV參與電力系統調頻控制系統。該層的作用就是控制EV負荷充放電和發電廠發電出力達到系統的動態功率平衡。

(2)第二層：EV負荷聚合商。EV負荷聚合商的作用就是接受EV調頻控制系統的信號，計算自身所能提供的調頻容量，并將所需的調頻容量依據各個EV的初始荷電狀態，停泊時間及預期荷電狀態等信息分配到每輛EV。

(3)第三層：EV充電樁控制系統。該系統將EV的實時動態信息收集并傳遞給聚合商，在聚合商下達調頻指令時控制EV充放電。

2 EV負荷聚類

2.1 EV負荷第一階段聚類

考慮到不同EV接入電網時的隨機性，無法對每輛EV的充電需求、當前荷電狀態和預期荷電狀態做到準確預測，因此以15 min作為一個時間段，將1 d分為96個時間段，對每個時間區間開始時刻的EV信息進行統計，進而對EV進行劃分，如圖2所示。

圖2 EV控制時段示意圖Fig.2 Schematic diagram of EV control period

EV參與電網一次調頻的前提就是要充分保障不影響用戶出行需求，因此在控制EV參與系統調頻時，判斷其是否具體參與調頻的狀態。因此可以依據EV當前荷電狀態和其充放電功率對EV負荷進行聚類。若EV車載電池荷電狀態足以滿意用戶出行需要，則該類EV可以向電網輸送功率或者在不造成過充的前提下從電網吸收功率。若EV荷電狀態低，在停泊時間約束條件范圍之內對EV充電，不影響其出行，則該類EV負荷可以作為一種可供電網調節負荷參與電力系統一次調頻。若EV初始荷電狀態很低，在其停泊時間范圍之內持續充電也不能滿足用戶期望，則這部分EV負荷時不可控，不能參與電力系統調頻。由于EV的荷電狀態隨時在發生變化，因此每隔一個時間間隔即15 min，控制系統會重新確定EV下一時間段的荷電狀態，使得EV更好參與電網一次調頻，同時也能防止過充或者過放對電池造成損壞，判定式為

(1)

式(1)中：Lev，i電動汽車負荷；Sexp為預期車載電池容量；tpi為EV停泊時間；Pi為EV當前充電功率；LEV1為EV可向系統饋電負荷；LEV2為EV充電功率可向上調節負荷；LEV3為EV充電功率不可向上調節負荷。

2.2 基于K-means聚類算法的EV負荷第二階段聚類

為解決不同EV入網荷電狀態、停泊時間和預期荷電狀態的不同參與調頻導致調頻效果不理想問題。對單體EV進行容量分配，對各個用戶針對不同的問題，采用K-means聚類算法對參與電網一次調頻的EV負荷進行聚類。K-means聚類算法根據對象數據的特點，對數據進行分類，其步驟如下。

(1)聚類數目K用來衡量聚類效果的精準性。K越大，聚類效果更加精準，誤差平方和又與聚類數目K有關，則誤差平方和減小，K增加，聚類效果更精準。誤差平方和(sum of the squared errors,SSE)計算公式為

(2)

式(2)中：k為參與聚類的EV數量；P為EV負荷功率；Pi為第i輛EV負荷車載電池功率;Ci為EV車載電池最大功率。

(2)在EV負荷種群里任意找到一個EV負荷數據為初始樣本，計算每個負荷數據到樣本中心的距離，EV負荷n維參數[xa1,xa2，…，xan]，a為EV的車輛信息，式(3)為對每一輛EV的車輛信息進行標幺化處理，式(4)為距離公式，表示除初始樣本之外的其他EV樣本對初始樣本中心的距離。即

(4)

(3)執行步驟(2)，運行結果出K個聚類中心。

(4)將所有的EV負荷分配給最小的聚類中心。

(5)求所得到的聚類數據平均值，此平均值作為新的聚類中心。

通過分析可以得到影響EV負荷參與電網調頻的信息有EV當前荷電狀態、充電功率、停泊時間和預期荷電狀態。

3 EV負荷調頻容量控制策略

3.1 EV負荷可用調頻容量計算

不同EV移動儲能特性和用戶行為導致EV在不同場景下所能提供調頻容量不同。EV有不同調頻場景，其中有靈活調頻場景，可進行上、下調頻，另一種調頻場景只能進行下調頻。EV在不同場景下所供調頻容量如圖3所示。

圖3 不同場景下EV可調頻容量圖Fig.3 EV frequency adjustable capacity diagram in different scenarios

假設功率正向為EV向電網吸收功率。EV1和EV2為不同的EV負荷在系統發生頻率波動時所能提供的最大調頻容量，公式為

(6)

式中：Pmax為EV充電功率上限；Cap1為LEV1低頻率波動場景下所能提供的最大調頻容量。Cap2為LEV2高頻率波動場景下所能提供的最大調頻容量。

同理可以得到EV負荷群在發生低頻場景下的最大調頻容量，計算式為

(7)

式(7)中：Cal1為LEV1低頻率波動場景下所能提供的最大調頻容量。

3.2 EV負荷可用調頻容量聚類控制策略

當調度中心給聚合商發來調度指令時，需要Pload的調頻容量。此時有N輛EV可供給調頻調度，對參與調頻的EV進行聚類，屬于LEV1負荷組有N1輛，屬于LEV2負荷組有N2輛。

當系統發生高頻波動時，提高屬于LEV2負荷組的EV充電功率，與此同時對屬于LEV1組的EV充電；當系統發生低頻波動時，控制部分屬于LEV1的EV向電網輸送電能，若此部分電能不足以滿足系統調頻容量需求，則需要降低屬于LEV2的EV充電功率。

為減小因充放電狀態頻繁轉化而造成的電池損耗。同一調度時刻參與電網一次調頻的負荷小組數量可以單一也可以為多個，利用調頻容量較高的調頻小組優先滿容量參與調頻，降低電池充放電轉換次數，所以提出了基于EV負荷聚類的一次調頻控制策略。

當系統屬于低頻波動時，當前調頻小組備用容量可以支撐系統所需調頻容量，其調頻備用容量分配式為

(8)

(9)

式(8)中：S1,i為LEV1中第i輛EV負荷調頻容量；S2,i為LEV2中第i輛EV負荷調頻容量；S1為當前系統所需上調頻備用；S2為當前系統所需調頻備用；η1,i為第i輛EV上調頻系數；η2,i為第i輛EV調頻系數；SOC1,i為LEV1中第i輛EV負荷當前荷電狀態；SOC2,i為LEV2中第i輛EV負荷預期荷電狀態；SOCmax為LEV2中第i輛EV負荷最大荷電狀態。

η1,i是考慮不同EV車載電池的不同，因此選擇大多數EV的車載電池作為基準，將其余EV容量歸算到同一基準容量之下，歸算公式為

(10)

式(10)中：C1,i為EV1中第i輛EV電池容量；CP為標準的EV電池容量。

當系統發生高頻波動時，當前調頻所需的備用容量大于調頻所需容量，調頻容量的分配式為

(11)

(12)

式(12)中：P2,i為LEV2中第i輛EV充電功率。

在分配過程中，可能會出現因所需調頻容量過大而造成EV向電網饋電過多低于電池下限的情況，也可能會出現EV過充造成荷電狀態超過電池上限問題。因此針對過充或者過放問題限制EV向電網過度充電或者放電，表達式為

(14)

式(13)中：P1,ikmax為LEV1中EV向電網饋電功率上限；P1,icmin為LEV1中EV充電功率上限；P2,icmin為LEV2中充電功率下限；P2,icmax為LEV2中充電功率上限。

由于在充放電過充中會造成功率損失，假設功率損失由車載電池承擔，荷電狀態的計算公式為

(15)

(16)

式中：SOC1,i0為LEV1中EV初始荷電狀態；ηd為放電效率；t1、t2為放電時間段。SOC2,i0為LEV2中EV初始荷電狀態；ηc為充電效率；t1、t2為充電時間段。

4 算例分析

建立如圖4所示的電力系統模型，電動汽車模塊通過上述策略對EV進行負荷分組，聚合，容量分配,控制策略流程圖如圖5所示。

圖4 電動汽車負荷參與一次調頻電力系統模型Fig.4 Model of electric vehicle participating in primary FM power system

圖5 控制策略流程圖Fig. 5 Flow chart of scheduling policy

本模擬在24 h內持續仿真，該區域內電動汽車總量為100輛，EV初始荷電狀態滿足N(0.4,0.9)的正態分布，EV預期荷電狀態滿足N(0.7,0.05)的正態分布，上下限為[0.55,0.85]。EV車載電池容量為40 kW·h，充放電效率為0.9，最大充放電功率為7 kW·h。為了防止過充過放造成電池損耗，荷電狀態設定為0.9。將柴油機組發電系統的額定功率設置為15 MW，風力發電系統的額定功率為4.5 MW，光伏發電系統的額定功率為8 MW，住宅負荷的最大功率為10 MW，感性負荷實際功率為0.16 MV·A。

為了驗證本文所提調頻策略的有效性，特對下面調頻策略進行仿真。

調度策略1：EV負荷不參與系統調頻；

調度策略2：EV負荷參與系統調頻，但是對EV負荷不進行聚類；

調度策略3：應用本文所提出的EV負荷聚類參與系統調頻；

調度策略4：當負載增加時EV不參與系統調頻；

調度策略5：當負載增加，EV參與系統調頻。

圖6 調度策略1、2頻率波動對比Fig.6 Comparison of frequency fluctuation of scheduling strategy 1 and 2

圖7 調度策略2、3頻率波動對比Fig.7 Comparison of frequency fluctuation of scheduling strategies 2 and 3

圖8 調度策略4、5頻率波動對比Fig.8 Comparison of frequency fluctuation of scheduling strategies 4 and 5

由圖6～圖8對比可以得出：隨著EV大規模入網，可以將EV作為一種調頻手段參與調頻，而且調頻效果顯著，具體結果見表1和表2。由圖9可以得出，本文所提的EV負荷聚類參與調頻控制策略相對于EV直接參與系統調頻荷電狀態波動范圍小，EV電池充放電轉換次數也就會比較小，降低了車載電池在頻繁充放電的過程中帶來的電池損耗。

圖9 EV荷電狀態對比Fig.9 Comparison of EV charged states

EV參與調頻相比于EV沒有參與調頻的電網系統，頻率波動幅度大小和波動時間都相應減小。為了將兩種情況的頻率響應特性量化分析，分別以上升時間、超調量和調節時間三個指標進行評價。

表1 EV對調頻結果影響

由表1可得：當電網遭受負荷擾動時，基于V2G技術的EV作為可調節負荷和可中斷負荷參與電網的調頻，可以有效減小系統頻率偏差，平均減小52.04%。縮短系統頻率的調節時間，平均縮短29.62%，維持電網頻率的穩定，從而提高電能質量。

設置系統模型加入一個1 MW的負荷作為擾動，即增加ΔPL=1 000 kW的負荷擾動量，分別記錄EV數量不同時頻率跌落時的最小值和最大值比，以上升時間、超調量和調節時間三個指標進行記錄，如表2所示。

表2 不同規模EV參與一次調頻結果

上述仿真結果表明，在計及V2G的情況下，電動汽車作為可控負載規模化接入電網的數量與電網頻率擾動大小呈負相關，電動汽車數量越大，電網頻率波動越小。

5 結論

隨著大規模的EV入網，EV作為一種可調節，移動式儲能電源參與電網一次調頻以提高傳統調頻的效果，更能適應未來發展。為了EV有效參與電網一次調頻，主要做了如下工作。

(1)根據分層調頻控制結構，負荷聚合商負責收集EV車輛信息，并將車輛信息傳遞給能量管理系統，由能量管理系統負荷調度EV車輛參與電網調度，由負荷聚合商負責將調度信息傳遞到每輛參與電網調度的EV中。

(2)考慮到不同EV入網時的荷電狀態、充放電時間、預期荷電狀態不同，首先對不同狀態的EV進行負荷聚類以解決單體EV容量分配和有效參與電網一次調頻問題。

(3)為了發揮EV移動式儲能、分布式儲能和減少因為電池過充過放造成車載電池損耗的問題，本文提出了考慮荷電狀態的容量分配方法。

(4)本文建立了24 h EV參與電網一次調頻的仿真模型，仿真結果驗證了本文所提控制策略的有效性。

本文所提出的EV負荷聚類及參與電力系統一次調頻的控制策略沒有考慮用戶參與調頻的滿意度問題。負荷聚合商可以提供電力輔助服務，通過分配電能所得的收益，充放電次數過多產生的電池損耗補償激勵用戶參與電網一次調頻。下一步工作將結合用戶充放電收益和充放電電池損耗成本來制定考慮用戶參與電網一次調頻滿意度策略。