基于补偿激励的电动汽车与电网联合优化调度

阿依努尔·阿布都艾尼江，希望·阿不都瓦依提，王维庆，买买提沙比尔·玉苏甫

(新疆大学电气工程学院可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心，乌鲁木齐 830047)

随着化石能源危机和环境污染问题日益恶化，各个国家越来越注重新能源的发展。中国在新能源领域发展迅速，截至2021年一季度末，风电装机容量达2.87亿kW、光伏发电装机容量达2.59亿kW[1]、计划到2025年末，光伏+风电的装机规模将达到11亿kW[2]。由于风电和光伏发电具有随机性和间歇性，风光电的大规模并网对以火电为主的中国电力系统造成了冲击[3-4]。

通过储能设备改善风光电出力不确定性，是目前较为有效的方法[5]。文献[6-7]验证了储能技术能够有效平抑风光电波动。单一类电池储能技术很难满足平抑波动需求。文献[8-9]采用超级电容和锂电池组成混合储能系统，从而改善储能系统的出力特性。但是，电池储能系统投资成本及运行成本高，寿命短，投资成本回收成本高，安全性差等问题，限制了储能技术的大规模应用[10-12]。

电动汽车作为动力电池的载体，集群化处理后，可辅助电力系统参与调度，提高电力系统稳定性[13]。据不完全统计，中国2018年电动汽车(electric vehicle，EV)轿车日均行驶里程约为40 km，百公里电耗约为15 kW·h[14]，折算日行驶平均耗电量约为6 kW·h。若某一区域10万辆EV的动力电池平均容量为45 kW·h，并为电网提供15%的电池储能容量，则该区域的EV能够提供675 MW·h 的储能容量。而且EV保有量的激增，会使以EV为基础的灵活可调性储能平台的规模进一步扩大、盈利空间更大。文献[15-16]通过EV集群的储能作用，对新能源波动进行平抑，从而提高电力系统的稳定性；文献[17-19]考虑EV的可调备用负荷的作用，通过优化EV充放电控制策略，提高新能源的消纳率；文献[20]通过EV的储能特性实现了区域配电网调峰削谷作用。

然而，目前针对EV充放电控制策略研究仍存在以下问题：在不同电价激励与用户有序充放电关系研究中，忽略了用户电价选择意向，用户的电价选择权受到了限制；不同荷电状态(state of charge，SOC)的EV在充放电控制过程中，主要是根据EV接入时间顺序来排队，并依次参与充放电，被选中的EV在充电、空闲、放电之间切换，忽略了部分充电桩充放电功率的调节能力；日出行历程较小、充电需求较低的EV同充电需求较高的EV采用同一种充电控制策略，使集群内各辆EV的SOC不均匀、充电需求较低的EV易充满，导致EV集群可用储能容量的快速降低，影响EV集群的调节能力。

为此，现将入网EV，按照是否支持电动汽车双向充放电(vehicle-to-grid，V2G)V2G功能来分两种不同集群，针对不支持V2G的集群，提出一种基于补偿激励引导的用户自定义选择充电电价的充电功率分配策略；针对支持V2G的EV，提出一种基于补偿的充放电功率分配策略，并构建了EV充放电服务系统(electric vehicle charging and discharging service system，EV-CDSS)。EV-CDSS基于平等性和能量一致性原则，追踪区域新能源输出功率，辅助区域火电参与区域电网调度，保证区域电网安全稳定运行的前提下，满足车主充放电需求，并让车主从参与的服务中获得经济效益或节省充电费用。以期为实际工程提供了一定的指导意义。

1 电动汽车与区域电网联合优化调度框架

EV-CDSS跟电网调度中心交换实时的调度数据，根据区域基本负荷需求和区域新能源实时发电量，计算当前时刻需处理的电能流量。通过接入EV-CDSS的电动汽车储能作用和可调备用负荷特性，协同区域火电辅助区域电网调度。EV接入EV-CDSS后，按照是否支持或是否接受V2G服务分别加入支持V2G的集群A(EV等效为电池储能单元)和不支持V2G的集群B(EV等效为可调备用负荷)。接入集群A的车主从手机端选择能够给电网提供的储能容量(SOC变化接受区间)；接入集群B的车主选择目标SOC即可。车主确认服务协议后，系统会自动识别接入的每一辆EV的电池容量、电池荷电状态SOC、最大充放电功率、最小充放电功率等信息。在保证每一辆EV电池的正常运行和健康状态的前提之下，计算当前时刻EV-CDSS能处理的最大、最小功率，并跟电网调度中心进行数据交换；在区域火电与EV-CDSS的共同作用下平抑区域电网功率的波动，从而加快区域电网应对负荷变化的响应速度，提高区域电网系统的稳定性和区域新能源的消纳率。其基于补偿激励的电动汽车与区域电网联合优化调度框架如图1所示。

图1 电动汽车与区域电网联合优化调度策略架构图

2 电动汽车与区域电网联合优化调度模型

EV-CDSS辅助区域火电参与电网调度的工作流程如图2所示。

图2 EV-CDSS参与区域电网优化调度策略流程

EV接入电网后，可以等效为储能单元和可调备用负荷。以电力电子装置为基础的充电桩对其入网EV充放电功率连续调节[16]，在保证车主充放电意向的前提下，参与到电网调度运行中。

(1)

(2)

(3)

区域火电场的需要调节的功率分量PG(t)为

(4)

表1 EV-CDSS充放电服务机制

接入EV-CDSS的EV充、放电优先级别指数为

(5)

当计算集群B的参数时，首先判断t时刻集群B补贴后的充电成本是否在EV车主的接受范围内。若是，该EV接受充电服务；若集群B补贴后的电价仍高于EV车主能接受的电价，该EV不接受充电服务。

集群B内EV的充电度电成本为

(6)

EV-CDSS的充、放电容量是由接入的EV充、放电裕度来衡量。设集群A有m辆EV，集群B有n辆EV。其t时刻集群A和集群B的充、放电容量为

(7)

(8)

集群A的充电功率参数为

(9)

集群A的放电功率参数为

(10)

其集群B的充电功率参数为

(11)

EV-CDSS的充、放电功率参数为

(12)

(13)

(14)

3 EV-CDSS充放电功率分配策略

3.1 以EV集群为单位的充放电功率分配策略

(1)当ΔP(t)>0时，区域电网有多余的电能，EV-CDSS接入EV充电服务模式，集群A和集群B同时参与充电。其系统内充电功率分配策略如下。

(15)

(16)

(2)当ΔP(t)<0时，区域电网需补充电能，EV-CDSS接入EV放电服务模式，系统放电任务由支持V2G的EV集群A来完成。其系统集群A的放电功率为

(17)

3.2 以EV为单位的充放电功率分配策略

3.2.1 集群A充放电功率分配策略

(18)

其集群A内充电功率分配策略如下。

(19)

(2)当Pch_mid≤Pch(t)

(20)

(21)

②计算待分配的充电功率，即

(22)

(23)

(24)

(25)

(26)

(27)

(28)

集群A中参与充电的EV充电费用计算式和SOC表达式为

(29)

集群A的放电控制策略类似于集群A的充电功率分配策。其参与放电任务的EV放电收益计算式和SOC表达式为

(30)

3.2.2 集群B充电功率分配策略

(31)

集群B的EV充电功率分配策略类似于集群A的充电功率分配策略。其集群B的EV充电费用的计算式和SOC表达式为

(32)

4 算例分析

算例分析基于区域电网中的典型负荷数据、风电场及光伏电站某日24 h的功率数据作为所建立的EV-CDSS的仿真参考数据。区域某日分时电价、负荷需求、风电场输出功率、光伏电站输出功率以及分配给EV-CDSS的高频功率分量如图3所示。

图3 区域电网某日源/荷功率

在仿真验证中，分别采用EV传统充电方式和EV-CDSS充放电功率分配策略，给30辆EV进行充、放电。其中有14辆不支持V2G的EV和16辆支持V2G的EV，并将EV接入充电桩的时间归一化处理，均设置为20:00。其中不支持V2G的部分EV在传统充电模式下电池SOC曲线如图4所示。

由图4可见，在传统充电模式下，EV接入充电桩后，立即开始充电，忽略了此刻电网供需平衡关系和充电成本，因此在传统充电模式下的EV具有即插即充特性。若此刻电网基本负荷需求较高或正处于负荷高峰期，在传统充电模式下，接入充电桩的若干EV会对电网造成的冲击影响，从而导致线路过载、降低输电设备的使用寿命和电网系统的安全稳定运行能力。

图4 不支持V2G的EV在传统充电模式下SOC变化

不支持V2G的部分EV在EV-CDSS充电控制策略下的SOC曲线如图5所示。

由图5可见，不支持V2G的EV接入EV-CDSS后，在充电成本和充电功率的双重约束条件下，跟踪EV-CDSS充放电指令，当补贴后的充电成本在车主的充电成本接受范围之内时，接入充电状态。如图5中EV19为例，车主选择的充电成本接受范围为0～0.37元/(kW·h)，而在当天补贴后的EV充电成本满足小于0.38元/(kW·h)的时间区域是在23:35—4:30。当且仅当EV17此日内补贴后的充电成本满足该EV在充电成本约束条件的时间区域23:35—4:30，跟踪EV-CDSS充放电指令，在充电和空闲两种状态之间不断进行切换，电池SOC也随着EV充电和空闲状态的切换，在涨和停两种趋势之间徘徊；在充电成本不能满足EV17的充电成本约束条件的时间段20:00—23:35与4:30之后的时间区域内，EV17保持待在待机状态，不参与充电，电池SOC均未发生变化。与EV传统充电模式相比，EV-CDSS充电控制策略能够有效改善EV即插即充特性。若此刻区域电网多余的电能较多，可以通过加大补贴力度，使更多的EV参与充电来实现多余电能的快速消纳。

图5 不支持V2G的EV在EV-CDSS中的SOC变化

不支持V2G的EV在两种模式不同充电控制策略下的充电度电成本对比如图6所示。

由图6可见，与EV传统充电模式相比，EV-CDSS充电控制策略能够将EV的充电成本基本控制在EV车主接受的充电电价范围之内。部分EV虽然在EV-CDSS充电控制策略下进行充电，但是由于EV充电过程中存在一定的电能损耗，其这一损耗使最后实际的度电充电成本略高于EV车主允许的充电成本极限值，而这部分超出的费用EV车主仍能接受，EV-CDSS充电控制策略对不支持V2G的EV仍为有效，EV车主仍能节省EV充电成本。

图6 不支持V2G的EV在两种充电模式下的度电成本对比

支持V2G的EV在EV-CDSS充电控制策略下的SOC曲线如图7所示。

由图7可见，由支持V2G的EV构成的集群A以储能特性为基础，在充放电功率和车主提供的EV储能容量的双重约束条件下，跟踪EV-CDSS充放电指令，在充电和放电状态之间不断切换，辅助区域火电参与区域电网调度，为区域电网提供响应速度比火电更快的电网调频储能平台，从而加快区域电网调度的响应速度。

图7 支持V2G的EV在EV-CDSS中SOC变化

支持V2G的16辆EV在不同充放电功率分配策略下的充电度电成本对比如图8所示(对接入集群A的EV提供0.3元/(kW·h)的充电补贴)。

由图8可见，EV-CDSS给集群A内EV车主提供了电能双向交易平台。其集群A中参与调度任务的EV车主会从中获得经济收益。若车主提供的储能容量及EV支持的功率调节量越大，车主所得的放电收益就会越大。

图8 支持V2G的EV在两种模式下的度电(充电)成本对比

分配给EV-CDSS的功率及EV-CDSS实际输出的功率曲线如图9所示：

由图9可见，EV-CDSS收到功率调节指令后，在当前时刻EV-CDSS的最大输出功率约束条件下，调节所分配的功率调节量。通过EV的储能作用，在用户端辅助区域电网调度是具有一定的可行性。因EV充放电功率及储能容量的约束，由少辆EV构成的EV-CDSS调节能力是有限的。若接入EV-CDSS的EV数量越多，辅助区域电网调度的调节能力越显著，系统所得的服务费就会越多。

EV-CDSS基本数据及系统收益如表2所示[EV-CDSS服务费收取标准设定为0.05元/(kW·h)]。

由表2可见，EV-CDSS通过接入的EV储能作用，给电网提供灵活的共享储能平台。在EV-CDSS充放电控制策略下，接入服务系统的EV能够节省充电成本或获得放电收益，EV-CDSS也会从中获得一定的经济收益。若接入系统的EV数量越多，EV-CDSS给电网提供的储能容量会越高，电网波动平抑能力越强，系统服务收益就会越高。

表2 EV-CDSS基本数据及运行效益明细表

5 结论

针对EV无序充放电对电网造成危害与弃风弃光问题，考虑EV集群的储能作用和可调备用负荷特性，提出一种基于补偿激励的电动汽车与区域电网联合优化调度策略。在电价和补偿激励的双重约束条件下，通过EV动力电池组的快速响应能力，辅助火电参与区域电网调度，减轻区域火电的调度压力。并鼓励EV在负荷低谷期参与充电，从而提高区域电网快速应对负荷变化的响应能力，提高区域电网稳定性和新能源的消纳率；针对不同充电需求的EV，提出了一种基于补贴激励的具有用户自定义选择电价权的经济充电方案，使EV边充边参与调度，从而节省充电成本及减少EV无序充放电对区域电网的冲击影响。通过仿真，验证了所提出的电动汽车充放电功率分配策略的可行性。