(1.山東科技大學交通學院 山東 青島 266590；2.青島理工大學汽車與交通學院 山東 青島 266500) (3.山東科技大學機械電子工程學院 山東 青島 266590)

基于風光互補系統(tǒng)的新能源汽車充電站

鄒亞男1宋著賀2陳曉煥1劉學彬3

(1.山東科技大學交通學院山東青島266590；2.青島理工大學汽車與交通學院山東青島266500) (3.山東科技大學機械電子工程學院山東青島266590)

電動汽車與新能源的綜合利用是當前研究的熱點問題，考慮電動汽車用電需求的前提下，同時發(fā)揮新能源汽車換電模式所具備的儲能能力，以系統(tǒng)投資成本、運行成本和電量不足損失成本綜合最低為目標，并考慮風光系統(tǒng)、電量需求和充放電機功率的約束條件，構造了一種基于風光互補系統(tǒng)的新能源汽車充電站。不僅環(huán)保、清潔，而且減少了市供電的壓力，緩解了高峰期的用電問題。

新能源汽車；風光互補系統(tǒng)；充電站

一、引言

隨著能源危機日益臨近，新能源已經成為今后世界上的主要能源之一，風光互補系統(tǒng)應運而生。這是一套發(fā)電應用系統(tǒng)，該系統(tǒng)是利用太陽能電池方陣、風力發(fā)電機將發(fā)出的電能存儲到蓄電池組中，其運行模式是在夜間和陰雨天無陽光時由風力發(fā)電系統(tǒng)將風能轉換輸出電能，或在有太陽輻射時由光伏發(fā)電系統(tǒng)將太陽能轉換輸出電能，經過直流匯流箱集中送入直流配電柜，由并網逆變器逆變成交流電供給建筑自身負載，多余或不足的電力通過聯(lián)接電網來調節(jié)實現(xiàn)了全天候的發(fā)電功能，比單用風機和太陽能更經濟、科學、實用。

二、研究背景

隨著經濟的快速發(fā)展，資源匱乏和環(huán)境污染問題越來越嚴重。目前龐大的汽車市場正在加劇資源的耗費，同時也為城市環(huán)境增添了更多的壓力。而新能源汽車因其具有節(jié)能環(huán)保的特點正在成為汽車工業(yè)的主要發(fā)展方向。目前，已有部分新能源汽車的產品成型并投入示范運行，產業(yè)化和商業(yè)化的模式也在逐步完善。隨著普及程度的增大，新能源汽車的充電將會成為電網承擔的又一重要負荷。

三、系統(tǒng)及模型

圖1 系統(tǒng)總體結構圖

(一)系統(tǒng)構成

綜合考慮國內外風光互補獨立系統(tǒng)的結構，主要由一下4個模塊構成：風光互補發(fā)電模塊、儲能模塊、負荷輸出模塊和控制模塊。結構圖如下所示：

(二)模型建立

1.風機和光伏電池輸出模型

參考已有模型，風力發(fā)電機的輸出特性方程PW(V)使用最小二乘法對其實際的輸出特性曲線擬合而得到的，其表達式為：

(1)

式中：v表示風機轉軸高度處的風速；vc、vr、vf分別表示風機的啟動風速、額定風速和切斷風速；Pr表示風機的額定功率。

2.新能源汽車的換電需求模型

根據美國交通部對全美車輛的調查結果顯示，車輛日行駛里程近似為對數(shù)正態(tài)分布[1]，其概率密度函數(shù)為

(2)

式中：σD=3.20，μD=0.88；x為行駛距離。

由式(2)可求出每輛電動汽車日行駛距離的期望為

(3)

參考目前電動新能源汽車的技術水平，假設每百公里耗電量固定為15KWh,該區(qū)域有Npn輛新能源汽車，則每天的電量需求為0.15NpnE(x)。新能源汽車一天的換電需求概率分布可認為與充電需求概率分布相似，并服從正態(tài)分布N(13,6)[1]。

四、目標函數(shù)及約束條件

(一)目標函數(shù)

優(yōu)化目標是在滿足充電和負荷需求的情況下，系統(tǒng)一次設備投資成本最小，其目標函數(shù)為

minCt=min(CW+CPV+Cb+Cc+Cr)

(4)

式中：Ct為系統(tǒng)總成本；CW、CPV、Cb、Cc、Cr、分別表示風機、光伏發(fā)電系統(tǒng)、動力電池、充放電機和系統(tǒng)電量損失成本。

(二)約束條件

(1)t時刻可為電動汽車提供換電服務的動力電池數(shù)量約束條件為

Nba(t)≥Nb(t) t∈[1,T]

(5)

式中：Nba(t)是t時刻可為電動汽車換電的動力電池數(shù)量；Nb(t)是t時刻電動汽車需要更換的動力電池數(shù)量。

(6)

式中，Nb(t-1)、Nb(t-2)、Nb(t-3)分別是t-1時刻、t-2時刻和t-3時刻電動汽車需要更換的動力電池數(shù)量。

(2)光伏電池傾斜角度約束條件為

0<θ<90°

(7)

(3)充放電機功率約束條件為

P(t)≤Pc≤Pcmaxt∈[1,T]

(8)

式中，P(t)為根據系統(tǒng)充放電量而得到的任意時刻充放電機的功率；Pcmax為充放電機最大功率。二者的計算方法為

(9)

式中，Δt=1。若P(t)大于上限Pcmax，則P(t)=Pcmax。

(三)優(yōu)化算法

含風光互補系統(tǒng)的新能源汽車充電站具有非線性、多約束的特點，傳統(tǒng)數(shù)學規(guī)劃難以獲取全局最優(yōu)解。微分進化算法是一種智能優(yōu)化算法，其基本思想是：從某一隨機產生的初始種群開始，按照一定的操作規(guī)則，按變異、交叉、選擇的流程不斷迭代計算，并根據個體的適應值，優(yōu)勝劣汰，引導搜索過程向最優(yōu)解逼近[1]。

五、結束語

目前風光互補發(fā)電技術發(fā)展相當成熟，電動汽車行業(yè)也逐步的發(fā)展壯大。利用風光發(fā)電系統(tǒng)給新能源汽車充電是本文的創(chuàng)新思路，為新能源的再利用提供了新的理念。該技術不僅環(huán)保，清潔，而且減少了市供電的壓力，緩解了高峰期的用電問題[2]。

[1]張穎達,劉念,張建華,李洋.含電動汽車充電站的風光互補系統(tǒng)容量優(yōu)化配置[J/OL].電力系統(tǒng)保護與控制,2013,41(15):126-134.(2013-07-29)[2017-09-15].http://kns.cnki.net/kcms/detail/41.1401.TM.20130729.1537.012.html

[2]楊金相.風光互補電動汽車充電智能控制系統(tǒng)[D].河北聯(lián)合大學,2013.

鄒亞男(1991-)，女，漢族，碩士研究生在讀，山東科技大學，專業(yè)交通運輸工程。