基于成長體系的電動汽車充電站需求響應方法研究

唐冬來,李擎宇,龔奕宇,鐘 聲,謝 飛,聶 瀟

(1.四川思極科技有限公司,四川 成都 610047;2.國網(wǎng)四川省電力公司,四川 成都 610041)

0 引言

隨著新型電力系統(tǒng)建設的逐步開展,需求響應作為優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)控的方式之一,在新型電力系統(tǒng)中得到了廣泛應用[1]。隨著中國電動汽車(electric vehicle,EV)的大規(guī)模普及,需求響應的對象由空調(diào)、建筑樓宇等負荷對象,逐步延伸到EV[2]。EV兼具儲能和負荷雙重特征,可靈活參與需求響應。但EV充電時段隨機性大,不能滿足單獨參與需求響應的條件[3]。因此,亟需通過電動汽車充電站(electric vehicle station,EVS)整合零散的EV資源,以參與需求響應。

國內(nèi)外許多學者對EV參與需求響應作了大量研究。目前的需求響應主要為價格激勵。文獻[4]提出了基于時空規(guī)律的EVS需求響應方法,通過EV出現(xiàn)時間、車輛行駛路徑等因素優(yōu)化EVS需求響應。文獻[5]提出了基于競爭圖譜的EVS需求響應方法,通過博弈定價的方式提高了EV參與需求響應的積極性。文獻[6]提出了基于長短期記憶(long short-term memory,LSTM)網(wǎng)絡的EVS需求響應方法,通過LSTM建立供電功率與成本的映射模型,從而有針對性地進行需求響應。文獻[7]提出了基于云邊協(xié)同的EVS需求響應方法,采用云邊協(xié)同技術實現(xiàn)EVS需求響應任務的裝載,從而提高EVS需求響應水平。但上述方法僅針對單一場景,部分EV用戶出于車輛充電時間等待過長和電池損耗等原因的考慮,可能不愿與EVS簽署需求響應合作協(xié)議,從而導致EVS不能對該類EV進行需求響應調(diào)控。

為解決EVS對不同類型EV用戶激勵不足的問題,本文提出了1種基于成長體系的EVS需求響應方法。該方法在考慮不同類型的EV用戶需求響應參與特點,結合EV電池退化成本的基礎上制定。該方法通過成長值浮動,實現(xiàn)多類型的EV用戶激勵。某市的應用實例證明,該方法有效提高了EV用戶參與EVS需求響應的積極性。

1 EVS需求響應流程

基于成長體系的EVS需求響應方法分為建立EV成長體系、EVS需求響應分析與執(zhí)行、EVS需求響應交易結算這3個部分。

(1)建立EV成長體系。

①采集EV用戶數(shù)據(jù),獲取EV用戶的充電車輛、充電時間、充電功率等信息。

②進行EV充放電需求分析,并統(tǒng)計參與需求響應意愿的強弱。

③計算EV電池退化成本及EV給電網(wǎng)(vehicle-to-grid,V2G)送電的電池損耗成本,并將其作為EV成長體系的補償部分。

④結合EV用戶特征、充電需求和電池退化成本,基于EV需求響應次數(shù)、需求響應電量等信息制定EV成長體系。

(2)EVS需求響應分析與執(zhí)行。

①計算EVS需求響應所產(chǎn)生的成本。

②結合電網(wǎng)的需求響應補償制定本地的EVS需求響應策略。

③在EVS盈利的情況下參加需求響應。

(3)EVS需求響應交易結算。

在EVS需求響應交易結算環(huán)節(jié),按照EV成長體系的不同等級給予EV用戶不同的激勵,并對EV成長值進行更新。

2 EVS需求響應模型

2.1 建立EV成長體系

EV成長體系是1種EVS需求響應運營激勵體系。該體系采用激勵制度,保持前段EV用戶的需求響應活躍度,提升中段和尾段EV用戶的需求響應次數(shù)[8]。EV成長體系結合成長值機制實施。EVS運營商根據(jù)EV用戶的參與需求響應次數(shù)、需求響應時間、需求響應電量記錄EV值。EV用戶參與需求響應越多,則成長值越高。當EV成長值達到對應的階梯式標準時,EVS運營商給予EV用戶不同的激勵,從而提升EV用戶參與需求響應的積極性。

EV成長體系通過應用程序接口(application programming interface,API)[9],采集EVS運營系統(tǒng)中EV的基礎數(shù)據(jù)。EV數(shù)據(jù)Da為:

Da={d1a,d2a,…,dna}

(1)

式中:na為EVS運營商采集的EV用戶指標數(shù)量;{d1a,d2a,…,dna}為EV用戶不同的指標采集數(shù)據(jù)。

EV是用戶設備,EVS運營商不能直接控制EV的充放電行為,而是由EV司機主動參與EVS的需求響應調(diào)度。EV充、放電量Lin和Lout分別為:

(2)

式中:nb為EV在EVS需求響應時段充電需求的時間點數(shù),本文方法為15 min/點,每天96點;lai為不同時間點的EV需求充電量。

(3)

式中:nc為EV在EVS需求響應時段放電需求的時間點數(shù);lbi為不同時間點的EV需求放電量;losi為不同時間點的EV放電線損電量。

為激勵EV自主參與需求響應,除EV需求響應收益外,還應考慮補償EV的電池退化成本。EV電池退化成本Ca為:

(4)

式中:nd為EV電池衰退的區(qū)段數(shù)量;cci為不同電池衰退區(qū)段所需的退化成本;pai為不同電池衰退區(qū)段的EV放電功率。

本文在計及EV電池退化成本的基礎上,依據(jù)EV需求響應次數(shù)、需求響應時間、需求響應電量等制定EVS成長體系。EV成長值Ja為:

(5)

式中:ne為EV成長體系指標數(shù)量;jai為不同指標成長值;wai為不同指標權重。

2.2 EVS需求響應分析與執(zhí)行

EVS參與需求響應以盈利為目的。EVS接收到電網(wǎng)公司發(fā)出的需求響應信號后,首先計算當前EVS中EV的數(shù)量與功率,從而獲得EVS參與電網(wǎng)公司需求響應的收益;其次計算EVS在需求響應中,分別需要支付給EV充電負荷響應用戶和V2G的EV用戶成本,并判斷EVS是否盈利;最后,在EVS盈利的前提下,針對不同成長值的EV用戶,制定浮動的EVS需求響應激勵標準。

EVS參與電網(wǎng)公司需求響應的收益Cin為:

(6)

式中:nf為電網(wǎng)需求響應時間段內(nèi),EVS可參與需求響應的EV數(shù)量;pbi為不同的EV用戶參與需求響應的功率;tai為不同的EV用戶參與需求響應的時間;vai為不同的EV用戶參與需求響應所獲得的電網(wǎng)收益。

EVS支付給EV用戶的成本Cout為:

(7)

式中:ng為電網(wǎng)需求響應時間段內(nèi),EVS可參與需求響應的EV充電負荷響應用戶;nh為電網(wǎng)需求響應時間段內(nèi),EVS內(nèi)可參與需求響應V2G的EV用戶;pci為不同的EV充電負荷響應用戶參與需求響應的功率;tci為不同的EV充電負荷響應用戶參與需求響應的時間;gci為不同的EV充電負荷響應用戶參與需求響應的價格;pdi為不同V2G的EV用戶參與需求響應的功率;tdi為不同V2G的EV用戶參與需求響應的時間;gdi為不同V2G的EV用戶參與需求響應的價格;Δf為EVS為支付成長體系EV用戶所花費的額外成本。

當EVS參與電網(wǎng)公司需求響應的收益大于成本時,EVS參與電網(wǎng)需求響應,并制定不同EV成長值的激勵標準。

EV成長值激勵標準如表1所示。

表1 EV成長值激勵標準表

由表1可知,EV成長值激勵標準按成長值排序范圍分為5個級別。其中:差和極差這2個級別在EV需求響應基準價格的基礎上進行下浮;優(yōu)秀、良好、及格這3個級別在EV需求響應基準價格的基礎上進行上浮。

2.3 EVS需求響應交易結算

EVS需求響應需確定需求響應的基準價格。斯坦克爾伯格(Stackelberg)模型是一種靜態(tài)博弈模型[9-10]。在該模型中,領導者EVS作出決策后,EV跟隨EVS的決策調(diào)整策略并不斷重復,直至達到納什均衡[11]。因此,本文采用Stackelberg模型確定需求響應基準價格。

EVS需求響應的基準價格vsd為:

vsd={vevs∪vev∪vv2g}

(8)

式中:vevs為EVS的需求響應報價,是Stackelberg模型的領導者;vev、vv2g分別為EV充電負荷響應用戶和V2G的EV用戶報價,是Stackelberg模型的跟隨者。

上述博弈不斷重復,直至EV需求響應報價達到納什均衡。

在EV需求響應基準價格的基礎上,本文按照表1的標準進行激勵,并在激勵后對EV成長值進行更新。

EV成長值更新如表2所示。

表2 EV成長值更新表

由表2可知,在EV成長級別中:極差級別采用標準成長值進行更新;優(yōu)秀、良好、及格、差這4個級別分別采用從高到低的成長值比例進行激勵。此類激勵方式可保持前段EV用戶的需求響應活躍度,從而提升中段和尾段EV用戶的需求響應次數(shù)。

3 算例分析

3.1 場景與參數(shù)設定

本文方法在中國某城市的EVS運營商進行了驗證。該EVS運營商有107個充電站,充電功率共計138.5 MW,有EV用戶5.8萬戶。其中,V2G用戶為0.9萬戶。EVS充電樁通過無線網(wǎng)關接入EVS分布式邊緣計算節(jié)點。EVS邊緣部署節(jié)點與服務器采用光纖連接。EVS需求響應服務器采用的中央處理器(central processing unit,CPU)為第三代英特爾至強E5-2600v3版本;CPU 4顆、14核、線程數(shù)28;運行頻率為2 GHz;服務器內(nèi)存為256 GB;硬盤容量大小為64 TB。本文EVS需求響應方法采用Python開發(fā)。本文采用文獻[12]中的多時間尺度隨機優(yōu)化EV需求響應方法作為對比方法。該方法在EVS中廣泛使用,具有行業(yè)通用性。

3.2 算例運行分析

①EV需求響應成本分析準確性。

EV需求響應成本分析準確性是評估本文方法EV需求響應成本計算是否準確的核心指標。該指標的計算方式為:在EV需求響應成本計算中,將算法計算出的成本與人工依據(jù)行業(yè)標準計算出的成本進行比較。兩者一致即為準確。兩者的比值則為準確率。

本文分別選擇1 000個、2 000個、3 000個、4 000個、5 000個、6 000個、8 000個和10 000個EV需求響應用戶,采用本文方法與文獻[12]方法,比較EV需求響應成本分析準確性。

EV需求響應成本分析準確率比對如表3所示。

表3 EV需求響應成本分析準確率比對表

由表3可知,本文方法EV需求響應成本分析平均準確率為99.7%,高于多時間尺度隨機優(yōu)化EV需求響應方法的平均準確率(96.4%)。因此,本文方法的EV需求響應成本分析更準確。

②EV需求響應基準價格博弈分析。

EV需求響應基準價格博弈分析的目的是為了評估EV需求響應各方博弈的最優(yōu)價格求解的性能。獲得最優(yōu)求解博弈的次數(shù)越少,則說明博弈分析的效果越好。其計算方法為將EV需求響應博弈價格最優(yōu)質(zhì)的博弈次數(shù)作為EV博弈分析性能評估指標進行分析。與本文方法進行對照的試驗博弈方法主要為動態(tài)博弈方法和重復博弈方法。其中,動態(tài)博弈指參與者行動包含先后順序。后行動者可根據(jù)前者的行動進行選擇。動態(tài)博弈在EV需求響應博弈中廣泛使用,具有行業(yè)通用性。重復博弈是對相同的結構進行多次博弈。而本文方法中,EVS和EV的調(diào)整策略博弈結構不盡相同,不能將重復博弈方法作為對照試驗的方法。因此,本文選擇動態(tài)博弈方法與本文所提方法進行對照試驗。

本文選擇100次、200次、300次、400次、500次、600次博弈,分別采用所提Stackelberg模型與動態(tài)博弈方法比較EV需求響應基準價格博弈次數(shù)。

EV需求響應基準價格博弈次數(shù)如表4所示。

表4 EV需求響應基準價格博弈次數(shù)

由表4可知,Stackelberg博弈基準價格收斂次數(shù)平均為58次,實現(xiàn)了EV需求響應基準價格最優(yōu)解的求解。Stackelberg模型在博弈時,領導者EVS和EV的調(diào)整策略快速達成一致,從而完成收斂。動態(tài)博弈的博弈基準價格收斂次數(shù)平均為251次。動態(tài)博弈方法EVS和EV的調(diào)整策略博弈過程較長,在博弈210次左右時實現(xiàn)了對EV需求響應基準價格最優(yōu)解的求解。由此可見,本文所提Stackelberg模型博弈性能更好。

③EVS需求響應利潤分析。

EVS需求響應利潤分析的目的是為了評估本文方法的盈利能力。其計算方法為EVS參與電網(wǎng)需求響應所獲得的收益減去EVS支付給EV參與需求響應的成本。計算結果的值越大,則說明EVS盈利能力越強。

本文分別選擇所研究城市7個區(qū)域各5個充電站,采用本文方法和文獻[5]方法,比較參與20次電網(wǎng)需求響應的利潤。每次需求響應時長為1 h。電網(wǎng)需求響應價格依據(jù)某省規(guī)定設置為4.8元/(kW·h)。

EVS需求響應利潤分析如表5所示。

表5 EVS需求響應利潤分析表

由表5可知,本文方法在上述區(qū)域的平均利潤為2.45萬元。該結果在文獻[5]方法區(qū)域平均利潤1.38萬元的基礎上提升了77.97%。因此,本文方法的盈利能力更強。

4 結論

為解決EVS對不同類型的EV用戶激勵不足的問題,本文提出了1種基于成長體系的EVS需求響應方法。該方法具有以下優(yōu)點。

①采用EV需求響應成長值等級激勵措施,實現(xiàn)了對不同需求的EV用戶需求響應價格的浮動,從而保持了前段EV用戶的需求響應活躍度、提升了EVS需求響應的盈利能力。

②除EV需求響應收益外,本文方法在EVS需求響應的收益部分考慮了補償EV的電池退化成本,從而減少了EV用戶的電池退化損失、提高了EV用戶參與需求響應的積極性。

③Stackelberg模型可以快速完成博弈收斂,從而減少EVS和EV之間達成一致策略的時間、提高需求響應速度。