白英楠，姜志新，羅曉樂(lè)，車(chē)寶林

（國(guó)網(wǎng)吉林省電力有限公司松原供電公司，吉林 松原 138000）

0 引 言

發(fā)展電動(dòng)汽車(chē)作為解決能源短缺和全球氣候問(wèn)題的有效途徑受到了全世界的關(guān)注。我國(guó)政府高度重視電動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，預(yù)計(jì)到2030年電動(dòng)汽車(chē)充電總功率將占裝機(jī)容量的25%[1]。但是，電動(dòng)汽車(chē)的接入會(huì)給電網(wǎng)安全帶來(lái)沉重的負(fù)擔(dān)。研究電動(dòng)汽車(chē)有序充電放調(diào)度策略，減小對(duì)電網(wǎng)的影響，具有重要意義。文獻(xiàn)[2]以供電側(cè)填谷和用戶(hù)成本最小為目標(biāo)，采用動(dòng)態(tài)插值算法協(xié)調(diào)控制區(qū)域電動(dòng)汽車(chē)，實(shí)現(xiàn)了電動(dòng)汽車(chē)的有序充電。文獻(xiàn)[3]基于分時(shí)電價(jià)引導(dǎo)電動(dòng)汽車(chē)有序充電。文獻(xiàn)[4]考慮網(wǎng)損的約束，提出了局部電網(wǎng)結(jié)構(gòu)充電和全局電網(wǎng)充電的方法。

V2V（Vehicle to Vehicle）技術(shù)利用電池儲(chǔ)存電量可對(duì)其他電動(dòng)汽車(chē)充電，實(shí)現(xiàn)了電動(dòng)汽車(chē)的相互充電，也能改善電網(wǎng)運(yùn)行的可靠性。與V2G技術(shù)不同的是，V2V技術(shù)通過(guò)電動(dòng)汽車(chē)之間的相互供電，可在電網(wǎng)的負(fù)荷高峰期直接減少充電負(fù)荷，使電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行，調(diào)節(jié)方式更加直接和有效。

本文提出基于對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的電動(dòng)汽車(chē)充放電控制方法，以電動(dòng)汽車(chē)為單位設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)的通信、運(yùn)算及實(shí)時(shí)決策，以對(duì)等計(jì)算（Peer-to-Peer Computing）技術(shù)為基礎(chǔ)，建立了電動(dòng)汽車(chē)充放電的對(duì)等網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)?？紤]到電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)最大利益，結(jié)合電網(wǎng)運(yùn)行指標(biāo)，在電動(dòng)汽車(chē)狀態(tài)約束條件下采用粒子算法進(jìn)行求解，并通過(guò)算例分析驗(yàn)證了模型的有效性。

1 電動(dòng)汽車(chē)有序充放電對(duì)等網(wǎng)絡(luò)框架

電動(dòng)汽車(chē)有序充放電對(duì)等網(wǎng)絡(luò)框架將能源互聯(lián)網(wǎng)劃分為平臺(tái)層、業(yè)務(wù)層和應(yīng)用層3個(gè)邏輯業(yè)務(wù)領(lǐng)域，如圖1所示。廣泛分布式電動(dòng)汽車(chē)集群主要在應(yīng)用層業(yè)務(wù)范疇。基于能源互聯(lián)網(wǎng)的廣泛分布式電動(dòng)汽車(chē)對(duì)等協(xié)調(diào)控制策略的實(shí)施如下：位于應(yīng)用層的廣泛分布式電動(dòng)汽車(chē)1集群，其車(chē)載智能EV矩陣控制系統(tǒng)2作為整個(gè)系統(tǒng)對(duì)等協(xié)調(diào)控制的節(jié)點(diǎn)抽象信息和控制載體，實(shí)現(xiàn)任意一點(diǎn)與其他一點(diǎn)或者多點(diǎn)能夠直接發(fā)起和結(jié)束充放電需求，而不需要供電側(cè)的干預(yù)和介入；當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)應(yīng)用層的需求發(fā)生極端情況，知識(shí)區(qū)域內(nèi)所有的應(yīng)用層需求互相之間不能滿(mǎn)足時(shí)，區(qū)域主動(dòng)式EV矩陣能源分配與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)4介入進(jìn)行協(xié)調(diào)與分配，進(jìn)而可以通過(guò)配電自動(dòng)化子站5向更高的配電自動(dòng)化主站7申請(qǐng)協(xié)調(diào)控制；配電自動(dòng)化主站7一方面直接進(jìn)行協(xié)調(diào)與分配，另一方面在必要時(shí)可以向更高的配電調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)。

圖1 電動(dòng)汽車(chē)有序充放電對(duì)等網(wǎng)絡(luò)框架

傳統(tǒng)電動(dòng)汽車(chē)的信息流動(dòng)方向?yàn)閱喂つＪ剑磸膯蝹€(gè)電動(dòng)汽車(chē)節(jié)點(diǎn)到供電側(cè)再到調(diào)度側(cè)，然后從調(diào)度側(cè)到供電側(cè)再到單個(gè)電動(dòng)汽車(chē)節(jié)點(diǎn)，各節(jié)點(diǎn)之間以及各節(jié)點(diǎn)到供電側(cè)之間的需求信息是互相隔離和封閉的。本策略能夠?qū)崿F(xiàn)廣泛分布式電動(dòng)汽車(chē)集群任意兩點(diǎn)和多點(diǎn)之間的通信，構(gòu)建符合電動(dòng)汽車(chē)使用特性的數(shù)據(jù)模型、與其對(duì)應(yīng)的通信和控制模式以及各級(jí)控制系統(tǒng)。各節(jié)點(diǎn)基于雙向和多向信息進(jìn)行智能化決策，不但能夠獲取供電側(cè)的相應(yīng)信息，更能獲取其他節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)信息。

信息共享方式的改變，使得廣泛分布式電動(dòng)汽車(chē)集群內(nèi)任意一點(diǎn)能夠直接發(fā)起或者響應(yīng)充放電需求，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)用戶(hù)需求驅(qū)動(dòng)，并實(shí)現(xiàn)基于能源互聯(lián)網(wǎng)的即插即用、開(kāi)放互聯(lián)以及自由對(duì)等特性，同時(shí)實(shí)現(xiàn)用戶(hù)之間直接進(jìn)行需求交換，即實(shí)現(xiàn)用戶(hù)需求的透明化、信息傳遞的扁平化以及系統(tǒng)控制與響應(yīng)的分布化。

傳統(tǒng)控制方式中，所有的調(diào)度、分配、控制都是基于電動(dòng)汽車(chē)發(fā)生需求后，或者使用特定的數(shù)學(xué)方法預(yù)測(cè)或者預(yù)估電動(dòng)汽車(chē)的需求，只能被動(dòng)獲取電動(dòng)汽車(chē)節(jié)點(diǎn)信息，因而控制方式可定義為被動(dòng)響應(yīng)式。本策略可以變電動(dòng)汽車(chē)控制方式被動(dòng)為主動(dòng)，由電動(dòng)汽車(chē)節(jié)點(diǎn)自身實(shí)現(xiàn)需求匹配和通信控制，主動(dòng)進(jìn)行狀態(tài)信息的更新和互通。在這個(gè)過(guò)程中，區(qū)域控制中心充當(dāng)保護(hù)、監(jiān)督和調(diào)配的角色。正常情況下，區(qū)域控制中心僅確保安全運(yùn)行的監(jiān)督。極端情況下，區(qū)域控制中心才介入進(jìn)行管理和控制，以及申請(qǐng)上級(jí)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)、支持與調(diào)配。

2 對(duì)等網(wǎng)絡(luò)下電動(dòng)汽車(chē)有序充放電的控制策略

2.1 目標(biāo)函數(shù)

本文建立典型日負(fù)荷曲線下峰谷差最小、負(fù)荷波動(dòng)最小的目標(biāo)，因此優(yōu)化目標(biāo)為系統(tǒng)負(fù)荷水平的方差最小。其中，目標(biāo)函數(shù)以各時(shí)段的充電負(fù)荷為控制變量，目標(biāo)函數(shù)為：

式中：Pb,t表示常規(guī)負(fù)荷在t時(shí)刻的負(fù)荷大小，ub表示一天內(nèi)，常規(guī)負(fù)荷的平均水平，表示第k輛電動(dòng)汽車(chē)在時(shí)段t內(nèi)的充電功率需求。

2.2 約束條件

電動(dòng)汽車(chē)充電功率約束為：

電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池SOC約束為：

式中：SOC(l,k,t)表示電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池的實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)。SOCmin、SOCmax表示保證電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池壽命不受損壞的情況下動(dòng)力電池的最大荷電量和最小荷電量。

電動(dòng)汽車(chē)充電約束為：

3 算例分析

3.1 參數(shù)設(shè)定

隨著電池技術(shù)的發(fā)展和政府對(duì)新能源汽車(chē)的大力支持，未來(lái)電動(dòng)私家車(chē)的市場(chǎng)相當(dāng)可觀。以比亞迪集團(tuán)的秦EV300電動(dòng)私家車(chē)為例，它的最大續(xù)航里程可達(dá)到300 km。由于電動(dòng)私家車(chē)的運(yùn)行特性、充電方式等與用戶(hù)行為密切相關(guān)，故可分為工作日和休息日進(jìn)行考慮。從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度來(lái)看，人出行多出現(xiàn)在工作單位、住宅和商場(chǎng)等娛樂(lè)場(chǎng)所。因此，分析私家車(chē)的行為特性，在各地點(diǎn)的停放時(shí)間在概率上將呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。

電動(dòng)私家車(chē)行駛的結(jié)束時(shí)間與人的行駛規(guī)律密切相關(guān)，與使用傳統(tǒng)的油動(dòng)力汽車(chē)還是電動(dòng)私家車(chē)無(wú)密切關(guān)系。人們使用汽車(chē)多用于上下班、商場(chǎng)購(gòu)物等，因此可參照傳統(tǒng)燃油動(dòng)力私家車(chē)數(shù)據(jù)。通過(guò)統(tǒng)計(jì)私家車(chē)行駛規(guī)律，私家車(chē)每天行程結(jié)束時(shí)間x近似滿(mǎn)足正態(tài)分布，概率密度函數(shù)為：

式中：us是電動(dòng)私家車(chē)行駛結(jié)束時(shí)間概率密度函數(shù)的期望值，取us=15.6；σs表示概率密度函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，取σs=3.4。

3.2 電動(dòng)私家車(chē)每日行駛里程概率分布

去除偶然事件，電動(dòng)私家車(chē)行駛里程相對(duì)固定，即家、工作地點(diǎn)以及商場(chǎng)之間的道路。美國(guó)統(tǒng)計(jì)局對(duì)電動(dòng)私家車(chē)行駛里程做了大量統(tǒng)計(jì)，電動(dòng)私家車(chē)電動(dòng)汽車(chē)每日行駛里程近似滿(mǎn)足對(duì)數(shù)正態(tài)分布[5-6]。對(duì)數(shù)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)為：

式中：r表示單臺(tái)電動(dòng)私家車(chē)每日行駛里程；μD表示概率密度函數(shù)變量r的對(duì)數(shù)lnr的平均數(shù)，取μD=4.4；σD表示概率密度函數(shù)變量r的對(duì)數(shù)lnr的標(biāo)準(zhǔn)差，取σD=0.88。

2020年全國(guó)電動(dòng)汽車(chē)推廣運(yùn)行超過(guò)500萬(wàn)輛，到2030年中國(guó)電動(dòng)汽車(chē)總量將突破8 000萬(wàn)輛。工作日充電負(fù)荷曲線如圖2所示。對(duì)比遼寧省電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展規(guī)劃“在2020年遼寧省電動(dòng)汽車(chē)推廣使用應(yīng)超過(guò)2萬(wàn)輛以上”，電動(dòng)汽車(chē)數(shù)量設(shè)置在15 000輛。

圖2 2030年電動(dòng)汽車(chē)工作日充電負(fù)荷曲線

本文選取松原市夏季典型日負(fù)荷為例優(yōu)化電動(dòng)汽車(chē)有序充電。松原市夏季典型日負(fù)荷曲線在夜晚22時(shí)刻負(fù)荷為20 129 kW，達(dá)到當(dāng)日負(fù)荷峰值；在凌晨4時(shí)刻負(fù)荷為17 945 kW，為該日負(fù)荷上午最低谷。

3.3 模型求解及仿真結(jié)果分析

仿真算例以電動(dòng)汽車(chē)有序充放電后日負(fù)荷峰谷差的平方最小為目標(biāo)，以電動(dòng)汽車(chē)充放電時(shí)間為控制變量，考慮電網(wǎng)與電動(dòng)汽車(chē)充電本身的實(shí)際約束，采用傳統(tǒng)粒子群算法求解仿真算例，仿真500次求平均值，最后結(jié)果如圖3所示。

圖3 有序調(diào)控充電負(fù)荷曲線

如圖3所示，當(dāng)電動(dòng)汽車(chē)無(wú)序充電時(shí)，日負(fù)荷峰谷差為5 984 kW，有序充放電調(diào)控下峰谷差為2 935 kW。峰谷差減小了2 945 kW。

普通有序充電和采用對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的電動(dòng)汽車(chē)充放電控制均能實(shí)現(xiàn)“削峰填谷”的效果，減輕電網(wǎng)運(yùn)行的壓力，使電網(wǎng)具有更高的可靠性。但是采用對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的電動(dòng)汽車(chē)充放電控制通過(guò)電動(dòng)汽車(chē)的放電轉(zhuǎn)移部分充電負(fù)荷，使負(fù)荷峰值較普通有序充電模式更小，變壓器有更大的安全運(yùn)行裕度。

4 結(jié) 論

本文提出了對(duì)等網(wǎng)絡(luò)下的電動(dòng)汽車(chē)充放電控制方法，實(shí)現(xiàn)了移峰填谷，不僅能顯著減少用戶(hù)充電成本，而且有利于電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)安全運(yùn)行。仿真結(jié)果顯示，對(duì)等網(wǎng)絡(luò)下電動(dòng)汽車(chē)充電減少了電網(wǎng)的峰谷平衡，相比傳統(tǒng)的有序充電電動(dòng)汽車(chē)相應(yīng)度更加靈活，充電控制更好。