电动汽车协调充放电对电网的影响

涂轶昀

(上海电力学院 电气工程学院，上海 200090)

石油资源的危机、环境污染的加重使得各国政府越来越意识到节能减排、保护环境的重要性，发展电动汽车将是解决这个技术难点的途径之一.电动汽车以车载电源为动力，是一种清洁汽车，它的广泛应用将减少交通系统对于石油资源的依赖，可以大大减少汽车尾气对环境的污染.

因此，大量电动汽车随机接入电网及其负载特性将成为电力系统需要面对的新课题.如果没有适当的引导，将成为电网的巨大负担，但如果主动对电动汽车进行有效调度，电动汽车群也可以成为一种新的电源方式，并为电力系统的稳定运行提供有益补充.

本文分析了电动汽车接入电网后的影响，建立了电动汽车参与电网负荷调节的模型，通过仿真算例验证了电动汽车协调充放电对负荷曲线和电压稳定的作用.

1 电动汽车接入对电网的影响

当电动汽车与电网相连，将电能反方向输送给电网时，我们称之为“电动汽车接入电网”(Vehicle-to-Grid，V2G)，即电动汽车的能量在受控状态下实现与电网之间的双向互动和交换，它是“智能电网技术”的重要组成部分.

应用V2G和智能电网技术，电动汽车电池的充放电被统一部署，根据既定的充放电策略，在满足电动汽车用户行驶需求的前提下，将剩余电能双向可控回馈到电网.V2G技术体现的是能量双向、实时、可控、高速地在车辆和电网之间流动，充放电控制装置既有与电网的交互，又有与车辆的交互，交互的内容包括能量转换、客户需求信息、电网状态、应用车辆信息、计量计费信息等.

同时，智能电网的发展要求建设更多更高效的分布式储能设施.储能技术是实现智能电网的关键技术之一.电动汽车作为既有的分布式移动储能单元，可以对智能电网起到有效的支撑作用.

(1)当电动汽车谷时(夜间)充电，峰时(日间)放电，那么对电网的峰谷调节作用非常显著;同时，电动汽车还可以为电网提供旋转备用，为智能电网的电压稳定提供无功补偿.对于电动汽车用户，主动参与削峰填谷还可以得到电价的价格差所形成的费用，部分补偿电动汽车的初始投资费用，降低电动汽车保有成本，促进电动汽车的推广应用.同时，电动汽车充/放(换)电站往往处于交通中心，通常也是负荷中心，如果其储备容量许可，可以提供电网的实时调频服务.由于其距离负荷中心近，而且有功投入响应快，因此比常规电厂的调频服务响应更为迅速，效果明显，且成本低廉.

(2)在目前城市智能电网大力发展的背景下，可以考虑将电动汽车的充/放(换)电站纳入智能电网的控制范围，电动汽车的充放电将为电网调节提供实时响应，实现电动汽车充放电的智能控制.该特性可以加入经济激励，使之更有利于电网稳定运行.同时，该特性也会对电动汽车充放电设备提出更高的要求，并增加电动汽车的附加效益.[1-9]

但电动汽车大量接入电网后，可能由于其接入时间的随机性及负荷特性的特殊性，造成“峰上加峰”等负面影响.因此，需要通过对电动汽车群的协调控制，来引导电动汽车进行合理的充放电，平抑负荷曲线，达到削峰填谷的目的.

2 电动汽车协调充放电模型

2.1 目标函数

该模型中将一天分为24个时段，电动汽车在每个时段都有可能通过充电或放电模式与电网实现功率的交换，电动汽车接入电网后，可以利用其电池储存的能量与电网进行功率交换，高峰时期提供电能，低谷时期消耗电能，从而达到减小负荷峰谷差的目的.

本模型以电网负荷的峰谷差最小为目标函数，[10-12]即:

式中:Pj——第j时段对应的负荷功率;

Pij——第j时段第i辆车的充/放电功率.

2.2 约束条件

(1)功率约束 功率约束主要体现在电池最大充放电功率:

式中:Pijmin，Pijmax——电动汽车最小和最大充放电功率.

(2)电池可用容量约束 电动汽车的电池容量空间是固定的，其电量状态可用SOC(State-of-Capacity)表示，电池处于满状态时SOCmax=1，考虑到电池深度放电对电池的影响不可逆，通常设置SOCmin=0.2.考虑电池的能量约束时，主要用SOC的最大值和最小值来表示:

3 仿真验证

本文以 IEEE14节点网络为研究对象，其接线图如图 1 所示.[13]

在节点9以某变电站负荷曲线为例，等比例得到其负荷曲线如图2所示.

算例中，假设电动汽车的电池参数统一，以BYDE6为参考，表1给出了电池参数数据.控制中心首先从V2G站内的数据库系统采集记录的可用电动车信息，然后再给出最优的功率分配策略.假设在一个时段内充放电功率恒定不变，其最大充放电功率均为6 MW，电动汽车群的初始电池容量状态SOC0为0.8.

采用的粒子群算法各项参数如表2所示.惯性权重因子 ω 取值情况为:ωmax=0.9，ωmin=0.4;最大迭代次数为2 000;粒子速度阈值取经验值vmax=4，vmin= －4.

图1 IEEE14节点接线示意

图2 节点9日负荷曲线

表1 电动汽车群的电池参数

表2 粒子群算法参数

以电网负荷峰谷差最小为目标函数，经过粒子群算法进行优化计算，电动汽车群在各个时段与电网交换的功率及加入电动汽车前后的日负荷曲线如图3所示.由图3可以看出，加入了电动汽车负荷功率后，两个高峰时段的负荷功率降低了，而低谷时段的负荷增加了，电网负荷曲线变得平坦了.如果没有容量和功率约束，电网负荷曲线将成为一条直线.此时，通过潮流计算，可以得到IEEE14节点网络中各节点电压变化情况，如图4至图6所示.其中，假设其余节点均为恒定负荷，不随时间变化.

图3 接入电动汽车群的节点9日负荷曲线

图4 加入电动汽车前后节点4的电压幅值变化曲线

图5 加入电动汽车前后节点9的电压幅值变化曲线

图6 加入电动汽车前后节点11的电压幅值变化曲线

由图4至图6可以看出，加入电动汽车充放电功率后，局部电网中多节点的电压变化幅度大大降低，甚至可以保持恒定不变，这将使电网更加安全稳定地运行.

节点 1，2，3，6，8 直接连接发电机，为平衡节点和PV节点，其电压不变.其余节点离节点9的距离较远，变化幅度很小.

综合电网电压变化情况可知，电动汽车群加入电网后，经过协调充放电，可以使得负荷曲线更加平坦，邻近的节点电压变化幅度大大降低，甚至保持不变.这对于电网的稳定安全运行是很有好处的.

4 结语

电动汽车的大力发展，为电动汽车接入电网打下了扎实的基础.而未来电网的发展模式是向分布式发电、交互式供电的智能电网过渡，更加强调对环境的保护和可再生能源的应用.但电动汽车的大量接入，需要进行有效调度，才能发挥电动汽车对于负荷曲线的作用.

本文建立了电动汽车参与电网负荷调节的模型，采用粒子群算法进行优化求解，并通过IEEE14节点网络仿真，验证了电动汽车协调充放电后，可以使负荷曲线更加平坦，节点电压更加稳定.

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