考虑新能源消纳的电动汽车有序充电策略研究综述

刘靓雯 高传彬 王丹阳

西安电力高等专科学校 陕西省西安市 710032

1 引言

自《巴黎协定》以来，世界多国相继提出了碳中和发展目标。2020 年9 月，我国明确提出2030 年“碳达峰”与2060 年“碳中和”目标，加快能源结构优化、加速能源绿色低碳转型势在必行。

根据《“十四五”现代能源体系规划》，自2012 年至2021 年，我国一次能源生产结构中化石能源占比从88.8%下降到79.7%，清洁能源消费占能源消费总量的比重由14.5%上升到25.5%。总体来看，化石能源占比仍然较高，且短时间内化石能源主体地位难以改变。为了实现我国“3060”碳达峰碳中和的发展目标，国务院在《中共中央 国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》中提出要加快构建清洁低碳安全高效能源体系。因此，提升可再生能源占比、促进可再生能源高水平消纳，成为“十四五”期间我国可再生能源发展的关键。同时，发展新能源汽车产业也是我国应对气候变化、推动绿色发展的战略举措之一。促进新能源汽车与可再生能源高效协同，鼓励“绿电绿用”，能够提升可再生能源应用比例，降低新能源汽车用电成本，提高电网调峰调频响应能力。

本文从电动汽车、新能源接入电网的影响入手，针对提升新能源消纳水平采取的主要方式以及对于电动汽车的考虑形式和相应的约束条件两方面分析考虑新能源消纳的电动汽车有序充电策略研究现状，并对相关方向未来的发展进行展望。

2 电动汽车和新能源接入对电网的影响

2.1 电动汽车接入对电网的影响

2.1.1 对负荷曲线的影响

大规模电动汽车接入电网充电会导致对应时段电网负荷的上升。在不对用户充电时段进行引导，即电动汽车入网后采取无序充电的情况下，大部分用户的充电时间将会与负荷高峰时间重合，从而加剧电网的负荷峰谷差。而负荷峰谷差过大会对机组调度、电力系统频率稳定带来不利影响。

2.1.2 对电能质量的影响

电动汽车在充电模式下属于大功率、非线性的用电负荷。非线性用电负荷接入电网会导致电压波形的畸变，给电网带来谐波污染。同时，还会带来电压降的增大，导致系统中各节点电压降低甚至越限的情况发生。

2.1.3 对电能损耗的影响

电动汽车在充电过程中，会产生包括变压器损耗、电缆线路损耗以及电压模块的转换损耗在内的电能损耗。当电动汽车入网达到一定规模时，这个损耗的数值将会非常巨大，不利于电力系统经济运行。

2.2 新能源接入对电网的影响

2.2.1 对调峰调频的影响

新能源发电普遍存在随机性、间歇性强的特点。以风电为例，其波动性强且存在反调峰特性，也就是说，当电网负荷较小的时段，如夜间，风电的出力往往较高，而当电网负荷较大时，风电的出力相对较低。因此，当风电大规模接入电网，电网的等效峰谷差会增加，从而导致电网调峰难度增加，当负荷较低时往往会出现弃风的情况。同时，新能源出力的不确定性，会使得系统有功功率调节变得困难，进而带来系统频率的波动及调频难度的增加。

2.2.2 对电能质量的影响

新能源发电站发出的功率随着新能源的波动而变化，而发电站发出功率的变化将会直接导致电压出现波动。此外，新能源发电系统中存在大量电力电子装置，这些装置在运行过程中会带来一定的谐波分量，进而引起电网电压波形的畸变。同时，当新能源发电并网达到一定规模时，还会导致电网频率的波动。

除上述两点外，新能源接入还会影响到电网稳定性、电力系统潮流分布、短路电流以及继电保护等。

3 考虑新能源消纳的电动汽车有序充电策略研究现状

3.1 提升新能源消纳水平的方式

在利用电动汽车有序充电消纳新能源的相关研究中，为了提升系统内新能源消纳水平，通常采取利用目标函数直接提升和通过调整分时电价间接提升两种方式。

3.1.1 利用目标函数直接提升新能源消纳水平

利用目标函数提升新能源消纳水平，也就是将新能源消纳需求纳入目标函数中。具体优化时，为了尽可能提升新能源消纳率，通常采取以下两种途径：1）对各类机组完成优化调度后剩余新能源发电量按弃风弃光处理，将弃风弃光量最小纳入目标函数[1-2]或将弃风弃光量以弃风弃光惩罚成本的形式纳入目标函数[3-5]；2）将新能源消纳量最大纳入目标函数[6]。

3.1.2 调整分时电价间接提升新能源消纳水平

在传统分时电价的基础上，将新能源发电情况纳入分时电价定价规则，建立能够体现电价与新能源发电量关联性的动态分时电价。具体定价时，可以采取的方式有：

（1）单独考虑新能源发电情况定价，例如，以当日新能源出力的平均值为基准，当某一时段新能源出力高于平均值一定比例时设为高电价，当某一时段新能源出力低于平均值一定比例时设为低电价，其余时段设为平电价[7]；

（2）综合考虑新能源出力与负荷情况，协同定价[1，8]，例如，利用计及新能源出力后的等效负荷及其平均值、峰谷差对分时电价的峰、平、谷时段进行规划安排，对各时段分别定价[8]。

3.2 对于电动汽车负荷的考虑形式

在针对电动汽车有序充电的研究当中，对于电动汽车，较早的研究主要以可平移负荷的形式对其进行规划。随着电动汽车V2G（Vehicle to Grid）技术的不断发展，目前的研究当中更多的将电动汽车以移动储能单元的形式纳入系统进行规划。

3.2.1 将电动汽车视为可平移负荷

将电动汽车视为可平移负荷进行优化时，电动汽车仅作为充电负荷从电网吸收功率，不对电网反向放电。主要是通过将电动汽车充电负荷由新能源出力较低、基本用电负荷较高的时段平移至新能源发电较高、基本用电负荷较低的时段，从而达到消纳新能源出力的目的。在此场景下，通常考虑的电动汽车约束条件包括：

A.荷电状态（State of Charge，SOC）约束

SOC 约束主要包括充电过程当中的SOC约束以及电动汽车离开充电站时的SOC 约束两方面。

（a）电动汽车任意时刻的荷电状态应满足其荷电状态上下限约束[2]：

式中，SOCi，min为电动汽车i荷电状态下限，SOCi，t为电动汽车i在t时段的荷电状态，SOCi，min为电动汽车i荷电状态上限。

（b）电动汽车在离开充电站时的荷电状态应至少达到用户期望的荷电状态[7]：

式中，SOCi，desire为电动汽车i用户期望的荷电状态，SOCi，end为电动汽车i离开充电站时的荷电状态。

B.充电功率约束[7]

式中，PEV，i，min为电动汽车i允许的最小充电功率，PEV，i，t为电动汽车i在t时段的充电功率，PEV，i，max为电动汽车i允许的最大充电功率。

C.充电时长约束[9]

式中，ti，start为电动汽车i到达充电站的时间，ti，end电动汽车i计划离开充电站的时间。

D.有序充电调节前后充电负荷平衡约束

（a）用整个充电过程中的总负荷量表示[6，9]；

（b）用参与调节的充电负荷变化量表示[4]：

式中，ΔPEV，i，t，in为电动汽车i转入t时段的充电负荷，PEV，i，t，out为电动汽车i从t时段转出的充电负荷。

此外，为防止用户过度响应，还可以对每个调度时段内可调节的充电负荷上限进行约束[5]。

3.2.2 将电动汽车视为移动储能单元

将电动汽车视为移动储能单元纳入系统参与协同调度，也就是在充电负荷的基础上，进一步考虑应用V2G 技术，使电动汽车可以向电网反送电。当电网负荷过高时，电动汽车可以向电网馈电；当电网负荷较低时，电动汽车可以通过充电存储过剩的电量。在此场景下，除了考虑式（1）（2）荷电状态约束、式（4）充电时长约束外，还要进一步考虑：

A.充放电功率约束[3，10]

式 中，PEV，i，ch，min、PEV，i，t，dis、PEV，i，dis，max分别表示电动汽车i充电功率下限、t时刻充电功率以及充电功率上限；PEV，i，dis，min、PEV，i，t，dis、PEV，i，dis，max分别表示电动汽车i放电功率下限、t时刻放电功率以及放电功率上限；uEV，i，t，ch表示电动汽车i在t时刻的充电状态，充电取1，否则取0；uEV，i，t，dis表示电动汽车i在t时刻的放电状态，放电取1，否则取0。

B.充放电状态约束[3，10]

考虑到电动汽车频繁充放电会对电池产生的损耗，还可以进一步限制电动汽车在整个充电过程中的充放电转换次数[8]。

在考虑以上约束条件的有序充电优化策略中，通常默认电动汽车用户全部愿意参与有序充电的优化过程。然而，实际当中用户的意愿往往存在更多的随机性，采用统一的、群体化的方式对电动汽车用户进行描述和归类，其优化结果与实际情况可能存在一定的偏差。

4 结语

在我国积极推动风电和光伏发电分布式开发、促进电动汽车与新能源发电高效协同的当下，“新能源发电+电动汽车”构成的微电网模式有望迎来快速发展，因此未来对于考虑新能源消纳的电动汽车有序充电策略的研究会成为一个必不可少的热点。通过对含新能源发电的微电网内电动汽车充放电情况的合理安排，不但可以为电动汽车车主带来实惠，同时也可以为充电桩、微网运营商和电网带来经济收益。从服务用户的角度出发，以提升用户满意度为目标，未来可以进一步关注以下两个问题：

（1）可以通过在充电桩服务界面或通过智能手机APP 终端为车主提供可视化服务窗口的方式进行充电意愿选择，包括但不限于可充电时长、是否接受V2G 形式、倾向于快充还是慢充等，并将选择结果纳入算法程序；

（2）结合车主充电意愿，在车主惯用充电方式的基础上，可额外提供1-2 种更优的充电方案及价格，通过价格对比，直观的展现参与有序充电能给车主带来的收益，提高车主参与有序充电的积极性。