基于電動汽車并網的一種峰谷電價時段優化方法

渠硯青，趙 爽，黃小群，李星星

（1.廣州工商學院工學院，廣東廣州 510850；2.西北工業大學航海學院，陜西西安 710072）

引言

隨著國家低碳政策的提出，以清潔無污染的二次能源電能為動力的電動汽車受到了各國的青睞。據國家統計局的統計預測電動汽車在2030 年將達到6000萬輛[1]，假設每輛電動汽車電池是60 kwh 那么總等效容量有50 億kwh，相當于我國2019 年日平均用電量的五分之二。具有光明前景的電動汽車市場所產生的電能可以有效緩解我國資源問題，同時也將對傳統的電力系統提出新的挑戰。電動汽車車主的行駛里程和充電習慣多變且隨機，傳統電力系統成本較高、浪費資源等不足已經不能滿足社會和經濟的快速發展[2]。通過V2G（Vehicle to Grid）的智能電網中電動汽車與電網的互動協作功能可以將所有接入電網的車輛作為可調控的分布式儲能裝置，實現電網與電動汽車間的雙向互動。

在20 世紀90 年代，由于電動汽車能量儲存的可移動性和不可預見性，人們已認識到其儲能能力不同于電網中的其它負荷，電動汽車V2G 技術處于萌芽階段，并未找到很好的解決方案[3]。特拉華大學的威利特肯普頓與他帶領的團隊以15 輛Mini Cooper 電動汽車作為研究對象進行電網智能控制的實驗[4]，進一步研究證明了V2G 技術在電動汽車上的應用價值和經濟效益的可觀性與可行性[5]。2014 年，美國西南研究院于2013 年研制出第一代V2G 集中控制系統，通過分析電網負荷水平，智能控制電動汽車的充電方法，從而自動延緩電動汽車的充電時間，標志著穩定傳輸電能的技術已經成熟。《推廣電動汽車和充電基礎設施指南》于2015 年發布，旨在大力倡導支持V2G 應用創新模式[6]。日本在電動汽車的研發上比較領先，近年來也在大力研究如何有效的把電動汽車電池上的電能反饋給電網，這些電能將用于發生突發狀況的應急電源、為各種電器以及商務大廈提供電力，開啟新的V2G 技術的發展。支持V2G 技術發展的多項政策已在日本實現了小規模應用示范。本論文從電動汽車用戶和電網運行角度出發，闡述了電動汽車和電網的車網融合互動關系，對電動汽車制定有序充電模式，從電網各個時間段用電負荷的角度和電動汽車用戶充電需求的角度出發，制定合理的電網分時電價政策。

1 電動汽車充放電對電網負荷的影響

1.1 電動汽車用戶的用電需求彈性

彈性是指經濟發展過程中對物質需求變化的反應靈敏程度，是指某一物質需求與另一物質需求變化的百分比，彈性系數隨比值的變化而變化[7]。即：

1.2 日行駛里程

根據美國交通部對全美私人車輛的調查結果顯示，基本日常生活中14%的車輛處于閑置停駛狀態，43.5%的私家車日行駛里程在20 英里之內，有87.3%的私家車日行駛距離不超過60 英里，得到私家車每日行駛里程數的概率分布曲線，如公式（2）所示：

1.3 私家車出行習慣

為了分析大規模電動汽車接入電網對電網的影響，對電動汽車車主的出行行為做如下分析：

（1） 補貼政策，電動汽車的私家車用戶，一方面可以獲得國家補貼和電池的充放電折舊費，另一方面電動汽車用戶可以利用在峰谷充放電的電價差獲得額外的收入，減少運營成本。

（3） 因要對電池進行充放電工作，應該考慮電動汽車的實際運行充放電情況，將電動汽車電池的可用荷電狀態SOC 范圍確定為10%～90%[9]。

（4） 按照電動汽車車主一天的日常用車規律，上午電動汽車車主到達單位上班，17:00 離開單位下班。無序充電的模式時電動汽車每一時刻放電幾率是一樣的。

2 有序模式下峰谷電價時段優化

2.1 峰谷電價時段

按電力部門一天24 h，常規用電負荷和接入電動汽車充電負荷，制定合理的峰谷電價政策，選擇合適的時間進行充電服務。峰谷電價政策的數學模型公式如下：

2.2 有序模式的V2G 時刻選擇

電動汽車用戶在有序模式下，響應分時電價政策，其充電與放電時刻選擇按照如下兩種情況。

利用峰谷電價差選擇在用電低谷時期為電動車充電儲存電量的用戶，其中開始選擇充電的時間由公式（6）表示：

利用峰谷電價差選擇在用電高峰時期將電能放電至電網的車主，其中開始選擇放電的時刻由公式（7）表示：

通過公式（6）和公式（7）可見，利用分時電價政策，車主可在谷（峰）電價時間段內的任意時刻去充（放）電。

2.3 優化模型

假設電動汽車用戶都是為了自身最大利益化，降低電動汽車的使用費用，在峰谷電價政策的引導下，利用電價低谷階段，給電動汽車充滿電量，當電網用電緊張，負荷較大時，利用高峰電價向電力系統輸送電能以獲取經濟利益。由此可見，峰谷電價時段的選擇對于用戶來說是非常重要的。同時，按照峰谷電價政策對電動汽車用戶響應度 η的高低，也影響著電動汽車的日負荷功率曲線。因此需要考慮用戶響應度η政策的制定的政策。其中，仍有1-η的車主不響應峰谷電價差，則將其充放電功率不按相關有序充電模式的進行充電。

根據某區域內電力系統用電的日負荷數據，設其負荷曲線為L0，同時利用蒙特卡洛隨機模擬的方法，統計某地一天內N 臺車每個時刻的充放電負荷大小，即為一天的充放電負荷曲線L1，其中，包含按照峰谷電價差政策選擇去充放電的有序負荷η·N與（1- η）·N的無序負荷。根據這些用電負荷的大小，從而可以得到某地電力系統的實際用電負荷曲線為L（i）=L0（i）+L1（i）,1≤i≤24。

在計算統計的過程中，將車輛數N 與常規負荷L0一定時，電網實際負荷L 與峰谷電價時段和峰谷電價響應度有關。例如，模擬電動汽車總數N 為100 輛，假設電動汽車參與有序充放電的響應度為1.0，相同響應度下，當峰谷電價時段分別為[21 ：0 0 ，03 ： 0 0 ]、[1 0： 0 0， 14 ： 00]和[02 ：0 0 ，06 ： 0 0] 、[1 4： 0 0， 17： 00]時的電網負荷變化曲線見圖1。

圖1 不同峰谷時段的電網負荷曲線

以100 量電動汽車為模擬總數N，假設電動汽車響應度不同，η 為1.0 和0.5 為基礎，峰谷電間價間段為[21 ：00 ,03 ：0 0 ]、[1 0： 0 0, 14 ： 00]，其中電網負荷變化曲線見圖2。

圖2 不同峰谷電價響應度的電網負荷曲線

2.4 算例分析

為驗證上述所建優化數學模型，將城市A 中私家車為參考對象，即計算電動汽車100 輛為參考數據，以表1 中夏季與冬季日負荷曲線為例，應用優化模型對峰谷電價優化時段進行分析。

表1 A 市夏冬季典型日的負荷峰谷值

其中，根據夏季、冬季典型日用電量曲線，由于夏季天氣原因，用電需求負荷量大，故負荷曲線較陡，而冬季用電需求分布廣，負荷曲線較穩定。根據負荷曲線的變化，得到夏季與冬季利用峰谷電價差的優化結果見表2 和表3。

表2 夏季典型日峰谷電價時段優化前后的峰谷差率

表3 冬季典型日峰谷電價時段優化前后的峰谷差率

在高低響應強度不同的情況下，夏季優化前后電網負荷曲線變化見圖3 和冬季優化前后電網負荷曲線圖4。

圖3 夏季高低響應度負荷曲線

圖4 冬季高低響應度負荷曲線

由表3 和表4 的計算結果與圖3 和4 的變化得出，在夏冬季中，將無序充放電的電動汽車接入電網，拉高用電負荷峰值，是電網的波峰值更加增大，使電網運行更不穩定。通過峰谷電價時段優化方法，在谷電價時段和峰電價時段，電動汽車負荷接入電網發揮了削峰填谷效果。若用戶參與峰谷電價差給電動汽車充放電的響應度 η越高，則優化后電網的負荷峰谷差率越小，優化后的負荷曲線越平滑，即用戶運營成本降低，電網運行越穩定。

3 結論

本論文根據電動汽車用戶的充電行為習慣，以電動汽車充放電模型為基礎，提出峰谷電價時段的優化模型，運用算例進行仿真驗證。根據其結果顯示：當無序充放電電動汽車時，電網日常用電負荷的波峰波谷差變大，而利用電動汽車V2G 技術中的峰谷差價，選擇合適的電價優化充電時間，有序的充放電，不僅可以起到削峰填谷的作用，還可以降低電網的峰谷差率。所以根據電網用電負荷的實際情況，制定合理的峰谷電價時段，對電網運營經濟型的提高起到至關重要的作用。