电动汽车V2G技术

电动汽车V2G技术V2G概述V2G机组组合V2G约束条件V2G算例分析一、V2G概述目前，可再生能源系统（如太阳能，风能等）正被大量接入电力系统中，由于其不连续性会引起发电的波动，所以迫切需要其他能源（如电池能量存储系统）进行补偿，以平滑可再生能源的自然可变性，保证电网频率的稳定并抑制由反向功率流引起的电压上升。

V2G的概念就是针对上述问题提出的，其核心思想就是利用大量电动汽车的储能源作为电网和可再生能源的缓冲。1.1背景VGvehiclegrid2to电能电能当电网负荷过高时，由电动汽车储能源向电网馈电；而当电网负荷低时，用来存储电网过剩的发电量，避免造成浪费。通过这种方式，电动汽车用户可以在电价低时，从电网买电，电网电价高时向电网售电，从而获得一定的收益。1.2V2G的结构V2G示意*在电力市场中，后三种功能属于辅助服务范畴削峰填谷在负荷低谷充电、在高峰负荷期间放电延伸，与新能源发电出力相配合调频参与一次调频(可本地控制)参与二次调频(纳入AGC系统)调压维持电压水平合格参与无功优化备用旋转备用/可中断负荷应急电源V2G的主要功能实际就是有序充放电行为与控制削峰填谷被认为是较有潜力的应用：电网需要的调频容量较小，约占高峰负荷的1%对电池浅充浅放，对电动汽车影响较小V2G参与调频1.3V2G的优越性效率高污染小与传统燃油汽车相比，电动汽车具有更高的能源利用效率，对传统燃油汽车和电动汽车“从矿井到车轮”能量效率分析表明，电动汽车的能源利用效率比传统燃油汽车高出46%以上。应用V2G模式的电动汽车由于动力装置的区别，以电动机取代燃油机，使用清洁的二次能源电能为汽车提供动力，在行驶过程中并不会产生CO2排放，即使我们考虑到电力生产过程的C02排放，相较于传统汽车而言，纯电动汽车也具有13%～68%的碳减排潜力，而混合动力电动汽车的碳减排能力也能达到30%。机组组合应对负荷波动保证系统可靠性降低发电成本的重要方式二.V2G机组组合电力调度中心根据发电机组运行状况、常规负荷预测结果和电动汽车行为特性预测结果，优化电动汽车的充电价格曲线，引导电动汽车用户选择在电价较低的时间段进行充电，达到电动汽车充电负荷的转移，减小系统发电成本，形成经济调度计划。基于需求响应的电动汽车充电策略在满足电动汽车用户出行约束的基础上，为降低电动汽车用户的充电成本，根据电网电价曲线，用户可以设定充电电价触发值pset，当电网电价大于设定的充电电价触发值pset时，停止充电，而当电网电价小于设定的充电电价触发值pset时，电动汽车充电，其目标函数为约束条件充电状态约束充电功率约束荷电状态约束所需充电时间约束用户出行约束三.V2G约束条件对于普通电动汽车用户，让其自己优化设定充电电价触发值pset困难较大，因此可以把该权利移交给充电桩。每当有新的电动汽车接入充电桩时，充电桩的充电控制系统按照如下3个步骤实现电动汽车的有序充电。步骤一：获取电动汽车的充电需求。充电桩通过电动汽车上的电池能量管理系统获取电动汽车的电池容量WC、当前电池荷电状态SOCstart。为了合理制定充电电价触发值pset，用户需设定离开时期望的荷电状态SOCset以及离开时间tend。步骤二：计算能否满足充电需求。充电控制系统根据用户设定的信息计算满足充电需求所需的充电时间Tneed，当充电所需要的时间Tneed＞tend—tstart，即满足不了用户设定的充电需求时，充电桩应发出警告让用户更改离开时间tend或离开时期望的荷电状态SOCset，直到能满足充电需求为止。步骤三：优化充电电价触发值pset。充电控制系统读取电网电价信息并根据电动汽车状态参数优化充电电价触发值pset，并进行充电。基于需求响应的电动汽车充电调度模型目标函数在某一价格曲线下，电动汽车的充电收入为调度中心以电网公司收益最大化为目标，则经济调度的目标函数为采用遗传算法对模型进行求解，每条染色体代表一种充电电价曲线，染色体长度为待优化电价数，以1h为最小时间间隔，则一天共有24个待优化电价，采用实数编码策略。电力调度中心的经济调度求解流程以26机24节点系统为例来验证上述模型与方法的可行性与有效性，电网常规负荷如图下图所示。假设某地区的汽车数量为100万辆，电动汽车渗透率为5%。假设充电桩数量能够满足电动汽车的充电需求，充电功率为3kW，充电效率为90%，电动汽车的电池容量为25kW·h。将电动汽车充电场所分为工作区和住宅区，其相关参数如表所示，到达时间和离开时间近似服从正态分布，起始荷电状态近似服从均匀分布。随着电动汽车的发展，通过与充电桩的信息交互，可以统计得到电动汽车的行为特性。实行动态充电电价前的平均充电电价为0.65元/（kW·h），动态充电电价的最小、最大值分别为0.3元/（kW·h）和1元/（kW·h）。电网常规负荷曲线充电场景比例到达时间离开时间起始荷电状态离开时设定荷电状态工作区充电35.5%N(9,0.52)N(18,0.52)U(0.3,0.4)0.8或0.9（各占50%）住宅区充电64.5%N(19,1.52)N(7,0.52)U(0.2,0.3)1电动汽车相关参数通过经济调度优化得到的电动汽车充电电价如图2-4所示，从图中可以看出，为了引导电动汽车用户转移充电负荷，降低电网调度成本，电动汽车充电电价曲线基本上和电网负荷曲线的变化趋势一致，即在负荷低谷时充电电价低，在负荷高峰时充电电价高。假设某辆电动汽车在9:00接入电网，初始荷电状态为0.4，离开时间和设定的荷电状态分别为18:00和0.9，则在该充电电价下，该辆电动汽车的充电功率如图4所示。从图中可以看出，在电动汽车进行充电时，其首先会在满足出行需求的基础上根据电网充电电价曲线设定充电电价触发值pset=0.92元，当充电电价≤触发值时进行充电，反之则不进行充电。该充电策略既能保证电动汽车用户的出行需求，同时又能降低电动汽车用户的充电成本。电动汽车充电电价与单辆电动汽车充电功率曲线系统总负荷场景负荷值/MW峰谷差率负荷曲线方差机组组合成本/万元峰荷谷荷无电动汽车2859182436.2%10.598×10473.8无序充电2875182636.5%11.444×10476.0经济调度2859192132.8%8.654×10475.4负荷曲线特征参数和机组组合成本电动汽车渗透率灵敏度分析电动汽车渗透率对峰谷差率的影响电动汽车渗透率对机组组合成本的影响（1）提出了一种基于需求响应的电动汽车充电策略，能够根据电网实时电价信息优化电动汽车用户充电电价触发值。该充电策略既能保证满足电动汽车用户的出行需求，同时又能降低电动汽车用户的充电成本。（2）建立了基于需求响应的电动汽车经济调度模型，通过优化制定电动汽车充电电价，转移充电负荷，降低了系统的峰谷差率和机组组合成本，适用于对大规模电动汽车接入电网进行经济调度。电动汽车的双层调度模式宏观层中，电力公司为了改善负荷曲线或缓解系统的电力不平衡问题，电力公司调度部门通过负荷预测与电网供需情况，公布次日需要削减负荷的时段，并根据负荷聚合商上报的出力和报价等投标信息，制定次日的调度计划，与负荷聚合商签订合同，规定每个负荷聚合商需要向电网反馈电能的时段、出力以及相应的报酬。若电网运行良好，没必要对电动汽车进行放电调度来削减电网的高峰负荷，则可不公布次日需要削减负荷的时段，负荷聚合商不参与需求侧放电竞价，电动汽车将通过选择在电价较低的时段充电以改善电网的负荷曲线。微观层中，负荷聚合商通过与电动汽车用户签订合同获得其充放电控制权。鉴于我国目前的电力市场机制，电动汽车充电电价仍执行电力公司发布的充电电价，电动汽车用户充电产生的充电费用仍上缴电力公司，负荷聚合商不参与市场买电行为，负荷聚合商的作用仅仅是将分散的电动汽车储能资源进行有效整合，为电力公司提供需求响应资源，并从中获得相应报酬，同时支付一定的补偿费用给电动汽车用户。负荷聚合商在日前通过对次日电动汽车行为特性的预测，预测次日向电网反馈电能的时段所能提供的出力，并在日前市场参与需求侧放电竞价。根据中标情况，负荷聚合商需实时优化电动汽车的充放电调度，使得在满足电动汽车用户的充电需求的同时降低充电成本和调度偏差，最大化其利润。负荷聚合商的出力投标决策模型电力公司首先需要公布次日电动汽车向电网反馈电能的时段以便负荷聚合商对可放电容量进行预测，假设共有M个时段（x=1,2,…M）需要削减负荷。由于在负荷削减时段以外向电网反馈电能时电力公司并不给予报酬，因此负荷聚合商只在x时段内对电动汽车进行放电调度。假设负荷聚合商的调度周期为T，根据电力公司公布的负荷削减时段（x⊊

T），通过对次日电动汽车行为特性的预测，负荷聚合商以最大化负荷削减量（电动汽车放电量）为目标对可控容量进行预测，为参与需求侧放电竞价提供参考。式中，QDA为日前预测的电动汽车放电量；nDA为日前预测的电动汽车数量；Pdc(x,i)为第i辆电动汽车在x时段的可放电功率；Δx为时段间隔。约束条件用户出行需求约束充放电状态约束荷电状态约束电力公司调度计划优化模型假设一共有m家负荷聚合商，在日前市场，负荷聚合商向电力公司上报各时段的需求响应资源供应量和报价后，为促进负荷聚合商之间的竞争，电力公司调度部门按需求侧统一边际成本结算的负荷调度成本最低为目标优化制定调度计划，式中，PMP(x)为x时段的需求侧边际成本，为竞价成功者中的最高报价；D(x,k)为x时段负荷聚合商k竞价获得的负荷削减量；p(x,k)为x时段负荷聚合商k的报价；QDA(x,k)为x时段负荷聚合商的k投标的电力削减量；R(x)为电力公司在x时段所需的系统总削减量。电动汽车实时调度优化模型电动汽车不参与调度时的充电成本式中，Fci为第i辆电动汽车不参与调度时的充电成本；c(t)为t时刻电动汽车的充电电价，tbi为第i辆电动汽车接入电网时间，tei为第i辆电动汽车离开电网时间。调度流程四.V2G算例分析由于电动汽车所特有的行为特性，可将电动汽车充电场所分为工作区和住宅区，相应的可将其调度周期分为白天和晚上，以白天为例对算例进行分析，调度周期为6:00~19:00，并做出如下假设，晚上的调度方法与此类似。a.电动汽车动力电池容量服从[20,30]（kWh）上的均匀分布；b.电动汽车充电桩以恒功率对电池进行充放电，充放电功率分布为3kW和4kW，充放电效率均为90%；c.电动汽车接入电网时的荷电状态服从N(0.6,0.12)的正态分布，用户设定的离开电网时的荷电状态为0.8或0.9（各占50%）；d.电动汽车接入电网充电时刻、离开电网时刻、电池容量、电池初始荷电状态、设定的离开电网时的荷电状态为相互独立的随机变量；e.电动汽车电池的损耗并不长时间处于极端状态，因此取单位电量补偿费率r为0.5元/kWh；分类时段电价（元/kWh）峰时段8:00-12:00；17:00-21:001.082平时段12:00-17:00；21:00-24:000.649谷时段0:00-8:000.316可控容量预测电动汽车离开电网分布情况电动汽车接入电网分布情况电力公司日前调度计划制定负荷聚合商投标功率/MW能量报价(元/kWh)时段1时段2时段3时段4时段5时段6时段7时段8A7.58.59999991.5B44.55555552C14141515151515151.2D555666661.9E9.59.51010101010101.4电力公司确定9:30~11:30共8个时段各自所需削减的功率分别为25MW、30MW、35MW、40MW、45MW、40MW、35MW、30MW，调度计划允许的最大偏差值δmax=0.1MW，超出部分罚款为γ=2000元/MWh。根据2.2节的日前调度计划优化模型，制定使电力公司负荷调度成本最小的调度计划，即各时段负荷聚合商的中标情况负荷聚合商的投标信息负荷聚合商的中标情况负荷聚合商中标功率/MW时段1时段2时段3时段4时段5时段6时段7时段8A1.56.5999995B

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C1414151515151515D

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