孙伟卿,刘通,陈顺风,潘乐真,吴小东(.上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海 0009;.国网温州供电公司,浙江温州 5000;.上海电器科学研究所(集团)有限公司,上海 0006)
考虑电动汽车换电站负荷特性的电网管理效益分析
孙伟卿1,刘通1,陈顺风1,潘乐真2,吴小东3
(1.上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;2.国网温州供电公司,浙江温州325000;3.上海电器科学研究所(集团)有限公司,上海200063)
摘要:电动汽车充放电管理是智能电网需求侧管理的重要组成部分。基于对3种常见充电模式的比较,首先分析了换电模式在电动汽车负荷管理方面的优势。然后,分析了电动汽车换电站的负荷特性,研究了其对电网运行的影响。最后,以一假想的换电站接入IEEE 33节点配电系统,比较电动汽车换电站有序和无序充放电对电网运行的影响,从而说明换电站有序充放电的管理效益。
关键词:电动汽车;智能电网;负荷特性;管理效益
Project Supported by Natural Science Foundation of China (51407117);Yangfan Program of Shanghai for Youth Talents (14YF1410100);the Hujiang Foundation of China(B1402/D1402).
在传统的电力系统优化分析中,电力负荷总是被电网管理和决策者视为被动接受的、刚性的系统参数。电力负荷总是单向地作用于被服务者,并不反作用于电力供应方。但是,在面临资源枯竭、环境恶化等多重问题的今天,实现负荷与电网双向互动,使其成为一类灵活可变的柔性系统参数具有十分显著的现实意义[1]。因为通过负荷主动参与电网运行控制,可以达到增加可再生能源接入、降低资源消耗、提高电力资产利用率等目的[2]。一般将此类具有柔性特征的负荷称为“柔性负荷”[3-4]。
电动汽车具有清洁能源产业的一般特性,但也具有作为负荷的特殊性。在电网中,电动汽车不仅仅作为电力负荷存在,同时也可以作为移动的、分布式的微电源接入电网[5]。与其他负荷相比,电动汽车不但能够在电网中起到很好的削峰填谷的作用,而且还能作为系统的旋转备用。因此,电动汽车是智能电网中一类重要的柔性负荷[6]。
传统汽车补充能源只有单一的加油模式。对于电动汽车而言,则方式较为多样化,在目前有3种充电方式较为普遍[7],其一是普通的充电模式,其二是快速充电模式,其三是电池更换模式。
普通充电模式多为家庭和停车场充电,其充电桩安装与充电时间较为随意,多采用小电流恒压恒流三段式充电,消耗时间较长,对电网而言,难以进行准确的负荷预测与调度。快速充电模式多应用于室内交通流通场所,可以在数分钟内充满所需电量,但充电的电流较大,对安全管理要求较大,对电网负荷预测的不确定性甚于普通充电模式。电池更换模式通过统一模式的电动汽车换电站进行更换坚持,其操作简便,投资费用低,其行为可准确预测等特点,国家电网已将换电模式列为电动汽车的主要充电模式[8]。
电动汽车换电站通过电池更换,一般进行长时间的晚间充电。利用此时段的电网低谷,降低运营成本,平衡本区域的区间用电。此外,在能保证电动汽车换电需求下,换电站还可以在日间(电价较高)向电网出售电能,提高换电站经济收益。
在电力系统中,电动汽车充放电需使用汽车到电网(vehicle to grid,V2G)技术[9],而这,必须车载式智能充电器,从而达到电动汽车的智能充电[10-11]。
基于以上因素,如果以换电站为单位进行集中管理与控制,实现由V2G向电池到电网(battery to grid,B2G)的转变[12],则单位电池充电费用降低,电动汽车使用效率增加,由无法准确预测的不确定性负荷转变为具备削峰填谷、负荷调平、备用电源等作用的柔性负荷。
对于电动汽车充电产业而言,换电站可以向用户收取一定的充电费用,利用充电费用与电网电价之间的差价,赚取利润。也可以经用电管理部门的同意,增加与电网换电的功能,“低充高放”获得利润。当此利润达到一定规模时,可吸收大量市场资本,从而加速推动电动汽车换电站的进一步推广建设。同时,低充高放还可以用来削峰填谷,提高电网运行经济性和安全性的效果,这种获利行为对电动汽车换电站和电网是双赢的。
电动汽车换电站的收益主要由以下3部分组成:其一是换电站的电池租用费用,其二是“低充高放”获得利润,其三是换电价格和上网电价之间的价差。
基于以上对电动汽车换电站盈利模式的分析,可以得到以下两点结论,并以此作为对电动汽车换电站负荷特性分析的依据。
其一,在用户规模及售/换电价格确定的情况下,电动汽车换电站从用户处获取的收入是相对固定的。在此情况下,换电站可以通过降低运营成本,获取更大的净利润。换电站电池充电的电费成本是其可控运营成本的重要组成部分,因此,换电站须在分时电价机制下进行合理的电池充电管理,在满足用户换电需求的前提下,尽可能地选择在电价较低时充电以降低电池的充电成本,方能获取更大的经济利益。
其二,在分时/分段电价机制下,若高低电价之间的价差达到一定的程度,换电站可以利用低(电价)充电,高(电价)放电的方式,从电网直接获取利润。并且,这种获利方式的前提条件是:换电站中的电池数量达到一定规模,以保证换电站低(电价)充电、高(电价)放电的获利行为不会影响用户的正常换电需求;边界条件是电池一次充放电的获利大于其折旧成本。
根据以上两点结论,对电动汽车换电站的负荷特性进行分析。
首先,电动汽车换电站负荷是有序、可控的,并且其各时段负荷的大小主要与其电池充放电的管理策略有关,因此电动汽车换电站负荷是一类柔性负荷。
其次,由于分时/分段电价机制下的电价一般与负荷高低呈正相关的关系,即高负荷高电价、低负荷低电价,因此电动汽车换电站尽可能选择在低电价时段充电,以及低(电价)充电、高(电价)放电从电网获利的运营方式,客观上能够起到削峰填谷的作用,对电网的安全、高效运行是有利的。
再次,以电动汽车换电站经济效益最大化为目标的电池储能充放电管理策略,既可实现运营方对经济效益最大化的需求,又为电网管理人员优化和管理换电站负荷的重要依据。
基于以上分析,本文作者在文献[13]中以换电站日运营收益最大化为目标,兼顾各类运营约束条件,建立电动汽车换电站最优充放电策略的线性优化模型,这不仅是换电站运营方收益最大化的需要,也是电网管理人员分析换电站负荷特性的需要。因此,以该模型求得的换电站日负荷曲线作为分析换电站负荷对电网运行影响的依据也是合理的。
根据上文的分析,负荷柔性的最重要作用之一体现在削峰填谷上,而削峰填谷可以改善电网运行的经济性[14]。电网运行中的能量损耗主要来源于输电线路上的线损和变压器上的负载损耗。
3.1对输电线路线损的影响
仅考虑高峰和低谷2个时段,输电线路上的能量损耗为:
式中:V为线路端电压;R为线路电阻;φ为功率因数角;PH和PL分别为高峰和低谷时段流经该线路的有功功率平均值;hH和hL分别为高峰和低谷时段的时长。
假设高峰和低谷时段该线路上有功负荷的差为ΔP,即PH=PL+ΔP;且高峰和低谷时段的时长相等,即hH=hL=h。
此时,考虑负荷柔性的削峰填谷作用,且假设高峰时段线路上有kΔP(0<k<1)的有功负荷被转移到低谷时段,则考虑负荷柔性削峰填谷作用后的线路能量损耗变为:
那么,ΔEloss与ΔE′loss之差即为削峰填谷前后线路能量损耗的差异:
由此可见,发挥负荷柔性削峰填谷的作用,可以有效降低输电线路能量损耗,提高电网运行经济性。
3.2对变压器负载损耗的影响
另一方面,变压器功率损耗也是电网运行中能量损耗的主要组成部分,以双绕组变压器功率损耗计算为例,说明削峰填谷对改善变压器运行经济性的影响。
设变压器高峰和低谷时段的视在功率分别为SH和SL,变压器短路损耗为Pk,额定容量为SN,则该变压器高峰和低谷时段负载的有功损耗之和为:
同样,假设高峰和低谷时段该变压器上负载视在功率的差为ΔS,即SH=SL+ΔS;且高峰和低谷时段的时长相等,即hH=hL=h。
同样,考虑负荷柔性的削峰填谷作用,且假设高峰时段变压器上有kΔS(0<k<1)的负载被转移到低谷时段,则考虑负荷柔性削峰填谷作用后的变压器能量损耗变为:
那么,ΔET,loss与ΔE′T,loss之差即为削峰填谷前后变压器负载损耗的差异:
可见,发挥负荷柔性削峰填谷的作用,还可以有效降低变压器运行的能量损耗,提高电网运行经济性。
此外,高峰时段的大负荷往往对应更多潜在的系统运行安全隐患。因此,利用换电站负荷的削峰填谷作用,还能有效提高电网运行的安全性和可靠性。
因电动汽车换电站一般接于配电网中,因此以IEEE 33节点配电测试系统为算例,分析电动汽车换电站负荷对电网运行的影响。系统接线图见图1,具体数据见文献[15],并设换电站的接入位置为节点5。
图1 IEEE-33节点测试系统接线图Fig. 1 Diagram of IEEE 33-bus test system
基于此,以文献[15]中的系统负荷为基准,设系统一天24个时段内的负荷倍数如表1所示。
应用文献[13]建立的线性优化模型求解以上电动汽车换电站的最大日运营收益(各时段电动汽车换电需求、电池参数等与文献[13]取相同值),并以求得的优化结果计算换电站有序充放电的负荷,与换电站无序充放电时的电网运行状态作比较。本文中,换电站无序充电负荷根据文献[16]无序充电负荷曲线拟合,不考虑换电站向电网倒送电能,换电站负荷功率因数皆设为0.95。无序充电情况下,换电站负荷一天中的早晚高峰分别出现在11时和20时,与电网负荷高峰相比延迟1~2 h,这与一般的居民生活生产规律是一致的。
表1电网24 h负荷倍数Tab. 1 Load multiples in 24 hours
以电网总运行成本最小为优化目标函数,分别计算一天24个时段内电网的最优潮流。其中,电网24小时总运行成本函数如(7)所示。
式中:Ng为电网中的发电机数量;ai,bi,ci为发电机i的运行经济系数;PGi为发电机i的有功出力。
2种情况下,电网的运行费用和电能损耗如表2所示。
由表2可见,EVBSS有序充放电情况下,无论是电网一天24 h内的总运行成本,还是总电能损耗,都要优于EVBSS无序充放电情况。
2种情况下,换电站和电网的日负荷曲线分别如图2和图3所示。
图2 2种情况下换电站日负荷曲线Fig. 2 Daily load curve of the EVBSS under two situations
图2中,负荷功率为正表示换电站从电网吸收电能,负荷功率为负表示换电站向电网释放电能。无序充放电情况下,换电站的负荷曲线与电网负荷曲线是基本一致的,而有序充放电情况下,换电站起到了削峰填谷的作用。由图3可见,在满足相同换电站充电负荷总需求的情况下,换电站有序充放电时的电网日负荷曲线比换电站无序充放电时更加平缓。
表2电网运行经济性比较Tab. 2 Comparison of system operation economy
图3 2种情况下电网日负荷曲线Fig. 3 Daily load curve of the grid under two situations
电网各时段的网损曲线如图4所示。
由图4可见,由于有序充放电起到的削峰填谷作用,电网24 h的网损曲线也更加平缓,使得总的网损量也有所减小。
图4 2种情况下电网网损曲线Fig. 4 Daily loss curve of the grid under two situations
在以上算例中,一天中电动汽车换电站的用电量占电网总用电量的比例不足6%,随着电动汽车渗透率的进一步提高,其削峰填谷、提高电网运行效率的作用将更加明显。
此外,在电网负荷最高峰(即时段20),换电站有序充放电时节点5剩余的有功负载能力约为9.5 MW,而无序充电时其剩余的有功负载能力仅为1.1 MW。这说明,在有序充放电情况下可以接纳更多电动汽车进入现有电网。
通过换电站及电网管理人员对充放电行为的有序管理及优化调度,电动汽车电池可以成为“灵活可变”的柔性负荷,不但可以提高换电站经济效益,而且还能起到显著的削峰填谷作用,改善电网运行的经济性与安全性。
随着电动汽车渗透率的不断提高,电动汽车负荷对电网运行的影响将日益显现,并成为智能电网需求侧管理的重要组成部分,对其有序充放电行为所产生的管理效益也将更加明显。
参考文献
[1]薛晨,黎灿兵,曹一家,等.智能电网中的电网友好技术概述及展望[J].电力系统自动化,2011,35(15):102-107. XUE Chen,LI Canbing,CAO Yijia,et al. An review and prospects of grid friendly technology in smart grid[J]. Automation of Electric Power Systems,2011,35(15): 102-107(in Chinese).
[2]王蓓蓓,李扬,高赐威.智能电网框架下的需求侧管理展望与思考[J].电力系统自动化,2009,33(20):17-22. WANG Beibei,LI Yang,GAO Ciwei. Demand side management outlook under smart grid infrastructure[J]. Automation of Electric Power Systems,2009,33(20): 17-22(in Chinese).
[3] MOGHADDAM M P,BABOLI P T,ALISHAHI E,et al. Flexible load following the wind power generation[C]. IEEE International Energy Conference and Exhibition(Energy Con),2010: 802-807.
[4]孙伟卿,王承民,张焰.智能电网中的柔性负荷[J].电力需求侧管理,2012,14(3):10-13. SUN Weiqing,WANG Chengmin,ZHANG Yan. Flexible load in smart grids[J]. Power Demand Side Management,2012,14(3): 10-13(in Chinese).
[5]曹一家,谭益,黎灿兵,等.具有反向放电能力的电动汽车充电设施入网典型方案[J].电力系统自动化,2011,35(14):48-52. CAO Yijia,TAN Yi,LI Canbing,et al. Typical schemes of electric vehicle charging infrastructure connected to grid[J]. Automation of Electric Power Systems,2011,35 (14): 48-52(in Chinese).
[6]徐丙垠,李天友,薛永端.智能配电网与配电自动化[J].电力系统自动化,2009,33(17):38-41. XU Bingyin,LI Tianyou,XUE Yongduan. Smart distribution grid and distribution automation[J]. Automation of Electric Power Systems,2009,33(17): 38-41(in Chinese).
[7]徐韵,淡淑恒,刘方.考虑电动汽车换电站不同充电模式的微网能量优化[J].陕西电力,2015(5):26-31. XU Yun,DAN Shuheng,LIU Fang. Micro-grid energy optinmization considering of different charging mode about battery-swapping station[J]. Shaanxi Electric Power,2015 (5): 26-31(in Chinese).
[8]岳思,李艳.电动汽车充电模式及方式浅析[J].通信电源技术,2012,29(2):38-40. YUE Si,LI Yan. Analysis of electric vehicle charging modes and methods[J]. Telecom Power Technology,2012,29(2): 38-40(in Chinese).
[9]刘晓飞,张千帆,崔淑梅.电动汽车V2G技术综述[J].电工技术学报,2012,27(2):121-127. LIU Xiaofei,ZHANG Qianfan,CUI Shumei. Review of electric vehicle V2G technology[J]. Transactions of China Electrotechnical Society,2012,27(2): 121-127(in Chinese).
[10] OTA Y,TANIGUCHI H,NAKAJIMA T,et al. Anautonomous distributed vehicle-to-grid control of gridconnected electric vehicle[C]. Industrial and Information Systems(ICIIS),2009: 414-418.
[11] SABER A Y,VENAYAGAMOORTHY G K . Unit commitment with vehicle-to-grid using particle swarm optimization[C]. IEEE Bucharest Power Tech,2009: 1-8.
[12]薛飞,雷宪章,张野飚,等.电动汽车与智能电网从V2G到B2G的全新结合模式[J].电网技术,2012,36(2):29-34. XUE Fei,LEI Xianzhang,ZHANG Yebiao,et al. A brand-new approach of connecting electrical vehicles with smart grid from vehicle-to-grid mode to battery-to-grid mode [J]. Power System Technology,2012,36(2): 29-34 (in Chinese).
[13]孙伟卿,王承民,曾平良,等.基于线性优化的电动汽车换电站最优充放电策略[J].电力系统自动化,2014,38(1):21-27. SUN Weiqing,WANG Chengmin,ZENG Pingliang,et al. An optimal charging/discharging strategy for electric vehicle battery swapping stations based on linear optimization[J]. Automation of Electric Power Systems,2014,38(1): 21-27(in Chinese).
[14]张静,汤奕,陈成,等.考虑分时电价和系统峰谷差动态约束的电动汽车有序充电策略[J].电网与清洁能源,2014(5):79-84. ZHANG Jing,TANG Yi,CHEN Cheng,et al. Coordinated charging strategy for electric vehicles considering time-of-use price and peak-valley difference dynamic constraints[J]. Power System and Clean Energy,2014(5): 79-84(in Chinese).
[15] ZIMMERMAN R D,MURILLO-SANCHEZ C E,GAN D Q. MATPOWER [Online] [2015-12].Available: http://www. pserc.cornell.edu/matpower/
[16]徐智威,胡泽春,宋永华,等.充电站内电动汽车有序充电策略[J].电力系统自动化,2012,36(11):38-43. XU Zhiwei,HU Zechun,SONG Yonghua,et al. Coordinated charging of plug-in electric vehicles in charging stations[J]. Automation of Electric Power Systems,2012,36(11): 38-43(in Chinese).
孙伟卿(1985—),男,博士,讲师,从事电力系统优化、智能电网方面的研究;
刘通(1990—),男,硕士研究生,主要研究方向为微电网运行优化。
(编辑徐花荣)
Analysis on Load Characteristic and Management Benefits of Electric Vehicle Battery Swapping Station
SUN Weiqing1,LIU Tong1,CHEN Shunfeng1,PAN Lezhen2,WU Xiaodong3
(1. School of Optical-Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China;2. State Grid Wenzhou Electric Power Company,Wenzhou 325000,Zhejiang,China;3. Shanghai Electrical Apparatus Research Institute(Group)Co.,Ltd.,Shanghai 200063,China)
ABSTRACT:The charging and discharging management of electric vehicles is an important component of the demand side management in smart grid. Based on the comparison of the three most common charging modes,this paper analyzes the advantages of battery swapping mode in load management. Then,the load characteristics and its effects on grid operation of electric vehicle battery swapping station(EVBSS)are analyzed. Finally,a fictitious EVBSS is connected to the IEEE 33-bus test system to compare the difference on grid operation between orderly and disorderly charging and discharging,so that the management benefits of EVBSS orderly charging and discharging can be shown.
KEY WORDS:electric vehicle;smart grid;load characteristics;management benefit
作者简介:
收稿日期:2015-10-20。
基金项目:国家自然科学基金项目(51407117);上海市青年科技英才“扬帆计划”项目(14YF1410100);沪江基金(B1402/D1402)。
文章编号:1674- 3814(2016)02- 0127- 06
中图分类号:TM714;U469.72
文献标志码:A