电动汽车参与电网调峰的关键技术研究综述

白泽洋，巨健，姜炎君，刘耀先，孙晓晨，王金锋，陈珂

（1.国网陕西省电力有限公司，西安 710000；2.需求侧多能互补优化与供需互动技术北京市重点实验室（中国电力科学研究院有限公司），北京 100192）

0 引言

目前，交通领域碳排放约占我国碳排放总量的10%［1］，在“双碳”目标下，推动电动汽车（electrical vehicle，EV）取代传统的燃油车，已是不可阻挡的趋势。按照国家有关规划，2025年我国新能源汽车新车销售量将达到汽车新车销售总量的20%左右，2035年纯EV将成为新销售车辆的主流，公共领域用车全面电动化［2］。有统计数据预测表明，2025年我国EV保有量将至少达到2 390万［3］。但EV的大量入网，将会增大电力系统的负担，造成峰值负荷增加、线路节点电压下降等问题［4］，不断扩增配网容量，固然可以解决以上问题，但这种做法所需周期长，建设成本高，不符合新型电力系统的要求。可将EV视为一个良好的移动储能单元，使用电动汽车并网（vehicle to grid，V2G）技术与电网进行友好互动，不但可以降低或消除EV对电力系统产生的不利影响，还可以使EV参与到系统的辅助服务市场中，对提高电力系统的稳定性、降低电网峰谷差、增加新能源发电消纳有着积极意义［5］。使用物联网技术对接入网中的EV的充电状态进行采集，使用大数据对EV用户出行的时空分布进行分析预测，使用云计算对EV的充电方案进行实时调整，再通过政策引导、经济补贴、合理的市场交易模式，对大量处于闲置状态的EV进行充放电的统一调度，参与到辅助服务市场中，对电力系统负荷进行削峰填谷，在理论上是完全可行的。

因此，本文将从EV参与电网调峰的经济性、市场交易模式与策略、可调节能力的刻画与预测、优化控制策略等方面进行研究和分析，详细介绍这些领域的最新研究成果，并针对现有研究中的不足进行总结和展望。

1 EV参与电网调峰的潜力和经济性

新能源发电具有不确定性，尤其是在出现了负荷高峰期新能源发电不升反降的情况时，系统的稳定性将受到极大挑战。在这种情况下，为了满足峰值负荷的需要，部分传统发电厂不得不增大自身的备用容量，这样的做法显然经济性不强，也会增大系统碳排放，但若能使EV参与到调峰中，在负荷高峰期降低EV的充电负荷，或将EV电能倒送入电网中，无疑可以大大降低系统的调峰压力，助力“双碳”目标。

文献［6］分析了EV有序充电对于新能源发电的消纳潜力，并通过仿真验证了在含有新能源发电的电力系统中，通过调控EV进行有序充电可有效降低负荷峰谷差，促进新能源消纳。

EV参与电网调峰不仅会提高系统的稳定性、降低系统调峰压力、助力“双碳”目标，还会对EV用户本身带来十分可观的经济性。文献［7］基于美国新泽西地区的交通统计数据，结合纽约的辅助服务市场模式，对EV提供辅助服务的经济性进行了计算分析，结果表明在电力市场环境下，EV通过代理聚合商参与辅助服务市场，经济上是完全可行的。文献［8］以上海EV用户的习惯和相关市场的数据为基础，计算了上海电动私家车在无序充电、有序充电、V2G充电3种模式下的充电总支出，计算结果表明无序充电的总支出大约为V2G充电模式下的3倍。鉴于EV参与系统调峰的诸多优势，国内外也有许多项目进行了相关研究。丹麦于2009年了开展了EDISON项目，旨在使EV参与到辅助服务市场中，该项目着重研究了EV智能并网及其与风电交互的优化，并在一个具有4万居民的岛上进行了实际试点运行［9］。我国也有EV参与调峰比较典型的案例，如京津冀地区的EV聚合商参与华北的辅助服务市场，EV聚合商统计负荷曲线，预测负荷基线走向，然后考虑EV集群的响应能力，估计自身可调节能力，进而在辅助服务市场上报容量和价格，然后通过智能运行管控平台进行响应控制，电网的夜间负荷随之上升，对电网负荷进行了有效的填谷［10］。

2 EV参与电网调峰的关键技术

2.1 交易模式与交易策略

交易模式和交易策略的研究主要是基于新型电力市场理论和多人博弈理论，在包含了EV等一系列柔性负荷的需求侧资源池中，通过多人博弈理论充分考虑用户、负荷聚合商、电网等不同主体的需求和特点，结合新型电力市场理论中的交易规则，协调和优化多方之间的关系，进而在需求侧资源池中挖掘出各方主体所需的资源和利益。

EV参与调峰辅助服务市场，主要采用集中式交易模式，通过负荷聚合商来实现，如图1所示，在交易中EV聚合商作为车主的代理商，直接参与到电力交易市场竞价中。单一EV的行为难以预测，但集群EV出行、充电行为呈现较强的规律性，因此可以为电网提供容量较大的、响应速度较快的可调节资源，使需求侧的响应资源更加可控，提高系统运行的稳定性。但EV聚合商若想聚集到足够多的EV资源并进行控制，也将涉及到一些新的问题：其一，负荷聚合商要与EV用户签约，获取EV在充电期间的充放电控制权，合理的签约策略才能调动用户的积极性，提高经济性，文献［11］分析了固定签约策略与灵活签约策略下参与激励调度的EV数量，以及EV聚合商的收益问题；其二，负荷聚合商为了实现与EV的互动，必须配备相应的通信、控制和量测技术，但这些技术在本质上是能源互联网基础技术的一部分，结合能源互联网的技术进行研究应该是可行的方向，文献［12］结合了能源互联网框架下的先进通信技术，基于能源互联网思维对EV充电站的通信模式进行了展望。

图1 集中式交易模式Fig.1 Centralized transaction mode

在集中式交易模式下，EV参与辅助服务市场的交易策略也是能否充分发挥EV集群调峰潜力的关键，目前基于新型电力市场理论和多人博弈理论策略主要有3种：

（1）以虚拟电厂形式参与日前市场交易。文献［13］结合我国目前售电侧开放下的电力市场机制，提出了在EV充电管理中以虚拟电厂作为实体的优化调度模型。文献［14］构建了包含EV和风力发电机组的虚拟电厂参与日前能量市场和调节市场的联合竞价策略。通过对次日EV行为和用户的参与度进行预测，获得次日可调度容量，综合考虑自身成本、用户出行的需求约束和其他报价者的报价信息，以调峰边际成本最低为目标模拟市场出清，进而生成自身报价信息。这种交易方式对系统运营商和EV聚合商预测能力提出较高的要求，且现有的研究大多都没有考虑到辅助服务市场有多个独立运行主体参加，且单个主体的交易决策最优时，整体上的最优能否满足，因此包含多个运营主体的合作竞争以达到整体最优化的策略值得进一步研究。

（2）以虚拟电厂形式参与时前源荷联动的市场交易。文献［15］为了解决新能源发电大规模并网而电源的可调节能力不足的问题，提出了一种包含负荷聚合商参与的源荷联动调峰辅助服务市场框架和交易流程，并通过算例表明，在这种市场机制下系统中的新能源消纳容量大幅度提升，有效降低了系统的调峰缺额。这种交易方式虽然在一定程度上降低了对其可调节能力的预测难度，但增加了对单台EV充放电计划的求解难度。

（3）以虚拟电厂形式参与实时能量市场交易。文献［16］充分考虑了EV聚合商参与电网互动的优势，建立起了EV聚合商从参与日前辅助服务市场到实时辅助服务市场的优化调度模型。文献［17］提出了一种交互能源机制，用于协调配网中不同层次、不同特点多主体需求，其应用时间尺度涵盖了日前到实时控制和系统运行结构。这种交易策略可最大限度地发挥出EV响应速度快这一特点需要一个十分完善的电力市场体制来支撑。

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总体来说，由EV聚合商为主导的集中式交易模式能够降低单体EV参与辅助服务市场的风险和成本，其交易行为更为经济，且不同的交易时间尺度对应着不同的交易策略，以此能适应集群EV的特点，进一步挖掘其调节潜力。与此同时，由于电力市场价格具有不确定性，EV聚合商利用聚合管理和风险管理手段，也为EV个体承担了参与市场的价格风险。

2.2 EV可调节容量的刻画与预测

EV参与电网调峰要与电网需求相结合，电网须根据自身的负荷特性和EV的可调节容量向其下达对应调峰指令，使其有效合理的参与到调峰当中。所以对EV可调节容量的刻画，是使EV参与电网调峰，制定EV参与电网调峰计划的基础任务之一。影响EV可调节容量的因素关联如图2所示，对实际运行中的EV，其可调节容量受EV用户的出行需求、EV的充放电功率、局部电网的功率约束等诸多关联因素的影响，但其中很多因素是难以预测的，难以实现对所有的因素进行全面考虑，以下文献分别从影响EV可调节容量的一些关键因素考虑，进行了分析研究。

图2 影响EV可调节容量的因素关联图Fig.2 Correlation diagram of factors affecting EV adjustable capacity

文献［18］通过EV的最低荷电率以及EV离网时用户的期望荷电率进行约束，刻画了EV在不同荷电率下的可调节能力，但并未考虑到EV的实时数据以及配电网的功率约束问题。文献［19］综合考虑了EV用户的出行需求、电池寿命、电池电量等多种因素，分别提出了EV的实时上调节容量与下调节容量的评估算法，并通过仿真验证了算法的有效性。文献［20］通过划定EV充放电可行域，并结合EV的功率边界、电量边界、放电深度、放电次数约束，提出了EV短时的上备用和下备用容量的计算方法，放电可行域的划定为后续EV充放电策略的设计提供了很好的基础。

对于EV可调节容量的刻画已取得了较多的研究成果，且这个预测精度直接影响了汽车聚合商参与辅助服务市场的经济效益［21］。文献［22］针对不同类型的EV集群，基于蒙特卡洛仿真，提出了一种V2G可用容量评估方法，可以预测EV集群在某一特定时间段内的可用容量。文献［23］使用随机森林算法所建立起的分类模型，判断EV用户是否愿意参与V2G调度，进而预测EV集群的充放电容量。

由此可见，对于集群EV可调节容量的预测，目前主要是通过概率抽样建模的手段，来获取不同类型EV集群离网时间、入网时间、行驶里程以及荷电状态等随机变量的概率分布，进而结合可调节容量的评估算法，预测汽车集群的可调节容量。这种方法固然可以对EV集群的可调节容量在更大时间尺度上进行预测，但未来随着其EV集群规模不断扩大，内部复杂程度的进一步上升，已建立的正态分布模型可能无法准确表征集群的充放电特征，之后的研究结合大数据、物联网、机器学习等技术，通过不断对EV集群信息的采集、分析和聚类，进一步划分出更精细的EV集群类型，并分别建立起对应的动态模型，可以得到在大时间尺度上，EV集群可调节容量更精准可信的预测数据。

2.3 有序充电控制策略

有序充电是指在满足EV用户充电需求的情况下，对EV的充电时段和充电功率进行调控，进而达到参与电网调峰的目的，并依据优化目标的不同，产生不同的有序充电控制策略。

文献［24］以减少配电网的有功网损为优化目标，使用二次规划和动态规划的数学模型，提出了对于配网EV充电的控制方法。文献［25］针对一地区不同种类的EV，以平抑电网负荷波动和用户充电成本最小为目标制定了一种有序充电控制策略。文献［26］提出了通过制定动态分时电价，使用户根据电价自主响应，实现有序充电，达到降低负荷峰谷差的目的。文献［27］以售电方和EV用户为博弈双方，综合考虑双方需求和约束后，建立起博弈模型，寻找两方的均衡点来制定电价，通过用户对电价的自主响应降低了负荷方差。文献［28］考虑了EV与综合能源系统的交互，提出了动态分时电价引导策略，通过仿真表明，它有效抑制了EV的无序充电，降低了综合能源系统的电负荷峰谷差和运行成本。

以上控制策略都很好地兼顾了EV用户的出行需求和电网的调峰需求，电网的负荷曲线得到了改善，避免了峰上加峰的情况，新能源发电的消纳达到了更高的水平，并降低了用户的充电支出。但在使用电价引导用户进行有序充电的策略中，尤其是对于分时、实时电价引导，用户可能无法持续关注电价决定何时使汽车充电，而导致EV用户无法及时快速响应电价信号，使在实际应用中已有的策略可能无法达到预期效果。结合本文对于交易模式的研究，本文认为单一的有序充电控制策略也可以与集中式交易模式相结合，由用户委托EV聚合商调节充电计划，及时响应电价信息，且由于此过程只涉及到充电行为控制，其控制策略相对固定，不会为聚合商增加过多计算负担。

2.4 V2G控制策略

V2G是一种新型的、综合的、高度集成的电网控制技术，与有序充电控制技术不同，V2G可以实现与电网能量的双向交互，更大限度的发挥出EV的调峰潜力，但同时也增加了对EV充放电策略的制定难度。

文献［29］以充电运营商收益最高配网网损最低为优化目标，提出了一种分层分区的多目标有序充放电控制模型。文献［30］基于V2G技术设计了一种车网聚合器，结合其内置的优化策略可为电网提供频率和电压支撑，并结合英国EV历史的充电数据集在一个33节点的系统中验证了其算法的有效性。文献［31］综合考虑了电网侧和用户侧的需求，以电网侧负荷波动最小，用户侧参与V2G获得最大收益为优化目标，采用了粒子群优化算法进行了求解，仿真结果表明，该方法可有效降低电网负荷峰谷差，提高用户收益，但随着EV规模的不断扩大，此优化问题的求解维数将出现爆炸性增长，求解难度增加。文献［32］以EV聚合商的角度，结合分时电价，电池损耗等实际因素，探究了使EV参与V2G充放电控制的具体实现模式和响应成本，为V2G的实际应用提供了一种分析模型。

总的来说，多目标优化是V2G控制策略的研究热点，涉及到了电网侧、用户侧、运营代理商等多个主体，可以针对不同的场景和不同的主体优先级构建不同的充放电策略。随着对于EV协同参与V2G调控更加全面的考虑，建立的优化模型将出现更多的变量、更高的维度，通过粒子群算法、遗传算法等元启发算法求解难度将越来越大，求解速度难以保证。针对这一问题，未来可关注采用边缘计算技术解决复杂的V2G调度问题，如图3所示。

图3 带有边缘服务器的3层调度架构Fig.3 Three tier scheduling architecture with edge server

由图3可知，对现有的3层调控模型中的聚合商层，进一步加入分区域的边缘服务器层，各区域内边缘服务器接收区域内所有EV的信息，进行汇总处理后，将其区域的可调节容量—调节成本曲线上报到聚合商的集中控制平台，集中控制平台结合所有区域内边缘服务器上报的信息，通过收益优化模型和任务分配模型，对各区域边缘服务器下发对应的调节任务，各区域边缘服务器根据调节任务结合优化策略，再对区域内所有的EV下发相应的充放电控制信号。在这种架构下，完成了集中控制层和边缘服务器层的双层优化，降低了聚合商集中控制平台对优化问题的求解难度，应当是可行的研究方向。

3 大规模EV参与调峰面临的问题

EV参与调峰会使电网的运行更加稳定，更加灵活，近些年虽然相关的理论研究已经取得了很多成果，但在使EV大规模的参与电网调峰的实际应用中，下列问题值得关注。

（1）EV参与调峰对充电桩技术提出了更高的要求，参与V2G调度的每个EV都需要连接一个具有双向充电功能的充电桩，其中双向充电器由复杂的控制器和复杂的高压布线组成，具有严格的安全要求和较高的投资维护成本，且现有的充电桩大都不支持这种功能，若要使EV大规模的参与调峰，新的充电桩或充电桩改造技术需要继续研究。此外使能量在车网之间双向流动涉及到许多电力电子装置，已有的V2G控制技术，在电能的双向流动中将会产生较大的损耗［33］，同时也会给电网注入更多的谐波，影响电网的电能质量，所以在考虑这些实际因素的背景下，EV参与电网调峰的经济性和综合效益分析值得进一步研究。此外，现有的电动汽车充电接口绝大多数不支持反向放电，所以结合V2G技术对电动汽车充放电接口进行新标准的制定，也是使EV大规模参与V2G调度所面临的首要问题。

（2）电动汽车用户对于电网调峰的参与度，是影响集群电动汽车可调节容量大小的关键因素，而参与度又主要受到补偿价格的影响，所以通过研究并量化EV用户参与调峰辅助服务的参与度与补偿价格之间关系，对调动EV参与电网调峰，预测集群EV可调节容量大小有着十分重要的意义。此外在新型电力系统中，EV作为需求侧中比较特殊且独立的柔性资源，结合EV的调节特性与需求侧其它柔性负荷的调节特性，充分发挥不同柔性负荷的调节优势，协调统一参与电网调峰的策略值得深入研究。

（3）使EV参与电网调峰的研究，尤其是V2G调度大部分仍处于技术验证阶段，对其商业模式的研究并不充分，缺乏市场引导和政策驱动机制。本文结合现有的研究和需求侧参与电网调峰的相关机制，对EV参与电网调峰的交易方式和交易策略进行了一定的探索，但充分结合我国双碳目标，需求侧标准以及电力交易市场新要求的详细商业模式仍需进一步探索研究。

4 结束语

随着辅助服务市场机制的不断完善，EV规模的不断扩大，EV参与电网调峰有着深远的发展前景。本文梳理从交易模式和交易策略、EV可调节容量的刻画与预测、有序充电控制策略、V2G控制策略等4个方面梳理了EV参与电网调峰的关键技术，着重介绍了相关的最新研究成果，并结合大数据与边缘计算技术，针对一些研究问题提出了可能的研究方向，为大规模EV参与电网调峰的实施提供参考借鉴。未来，为进一步发挥出大规模EV参与电网调峰和调频的潜力，电网与负荷聚合商应结合用户的角度去完善技术体系，引导用户将自身EV的需求响应潜力充分释放到电网的调峰调频中。D