电价引导机制对电动汽车有序充电负荷的影响
时间：2023-03-03 16:15:05 来源：千叶帆 本文已影响人
胡 嘉,郭世萍,陈 博
(国网河北省电力有限公司营销服务中心,河北 石家庄 050035)
为了更好地节约资源,以电力为驱动的节能环保型汽车开始得到广泛应用[1]。电动汽车是新兴产业发展的重要方向之一,大力推广新能源汽车有利于促进汽车产业的良好发展[2]。为了实现汽车产业转型,纯电动汽车的产业化发展具有极好的发展前景,汽车充电行为对电力负荷影响也成为突出问题。文献[3]根据汽车快速充电原理,模拟快速充电负荷建立相应的模型,结合交通均衡和用户行为计算不同充电站的充电负荷,完成负荷影响研究,并通过分支定价方法选取最优充电负荷路径,但未考虑分时电价对充电负荷分布的影响,模型应用范围较小。文献[4]以出行链随机模拟技术为核心,明确电动汽车充电负荷分布情况,根据用户1天内的行驶状态,利用马尔可夫模拟算法对行驶特性进行空间转移,结合分时电价的影响特点,获取充电负荷分布的影响结果,该方法未考虑交通因素的影响,影响结果分析不够全面。文献[5]根据汽车动态交通信息,得到电动汽车的充电需求,并且预测大规模充电后电网负荷变化,针对交通道路分布特点,生成动态交通模型,以此为基础明确交通网络与配电网络之间的关联性,并通过交互处理提取电动汽车移动特点,推断出不同场景下汽车充电负荷变化,该方法具有较强的可行性,但是未考虑用户行为的相互影响关系,研究结果的客观性有待提升。
为了改善电动汽车充电负荷不均衡的状况,本文通过概率密度分布情况,获取汽车负荷分布特性。根据用户的充电需求,构建峰谷分时电价引导模型,分析用户需求侧响应,确定电动汽车的充电价格区间,得到电动汽车有序充电负荷。根据电网负荷分布特点,生成充电负荷影响曲线,得到有序充电的负荷影响结果。将研究结果应用到优化控制过程中,可促进电动汽车充电时负荷平衡。
以汽车集中充电时间为基础,通过工作日、休息日的汽车充电概率,明确汽车充电负荷的时间分布特点[6]。利用蒙特卡模拟算法,结合车辆的驾驶时间与电动汽车充电时间,获取电动汽车充电负荷的分布特性计算公式,如下
式中:a为汽车充电时间;L为总充电功率;N为电动汽车总数量;n为某辆电动汽车;P为电动汽车n的充电功率。考虑到电动汽车的类型众多,且每种类型电动汽车的应用目的有所差异,其负荷特性亦不同。通过电动汽车的分布情况,获取了某区域各类型电动汽车24 h分时段充电概率,如图1所示。
图1 某区域各类型电动汽车24 h分时段充电概率
图1中主要包括私家车、公交车、出租车3种类型的电动汽车,约有10万辆。根据图1可知,即便是同一种电动汽车,其充电行为也存在波动。其中,私家车充电概率较高的时间段有2个,分别为21:00—次日06:00、09:00—15:00。在09:00—15:00,电动汽车大规模进行充电,会使负荷出现较大波动,使该区域供电压力增加,影响供电安全。
为了直观展现汽车负荷分布特性,基于电动汽车的运行里程,采用正态分布检测方法得出如下概率密度函数
式中:f(s)为概率密度函数;s为汽车日平均行驶里程;σ为标准差;μ为均值。计算时,根据汽车2次充电时间计算时间间隔系数,采用线性计算公式,获取电池荷电量与行驶里程之间的关系。针对电池初始荷电状态进行研究,得到以下约束关系公式
式中:Isoc为汽车负荷分布情况;b为时间间隔系数;M为满电后最大行驶里程。公式(3)的反函数W计算公式为
反函数公式具有连续导数,按照随机变量函数,得出概率密度函数计算公式
通过上述公式,得出概率密度分布情况,明确汽车负荷分布特性。
文中分析的充电负荷影响结果,以电价引导为核心,所以,分析过程中需要构建峰谷分时电价引导模型。根据用户用电要求,将每天的用电情况划分为高峰、低谷、平峰3个时间段,针对每个时间段,设置不同的电力价格。所谓电价引导是以降低充电成本为目的,将电动汽车的充电时间段选定为低谷时间段,一定程度上减小配电网的峰谷差,使得电力负荷均衡化发展,促进配电网的稳定运行[7-8]。
通过电价的差额鼓励用户避开用电高峰期充电,达到削峰填谷的效果[9],峰谷分时电价模型表示为
式中:t为某时刻;θf为峰时段电价;θg为谷时段电价;θp为平时段电价;tf1为峰电价初始时刻;tf2为峰电价结束时刻;tg1为谷电价初始时刻;tg2为谷电价结束时刻。
为了直观描述峰谷分时电价的引导实施效果,将响应度作为评价指标。响应度计算结果越大,表明电价引导方案实施效果越好,更多用户选择在谷电价时间段进行电动汽车充电。但是,在实际应用过程中,天气情况、电力价格、时间安排等多种影响因素均会引起响应度计算结果的变化,因此,在负荷影响研究时,需要根据用户的实际用电习惯合理调整电价制度和电价执行时间段[10]。
电动汽车的有序充电行为[1112]本质上是以价格为基础的需求侧响应分析。通过分析需求侧响应,明确用户消费心理,构建了电价引导下电动汽车充电响应模型,如图2所示。
图2 电价引导下电动汽车充电响应模型
在图2所示的电动汽车充电响应模型中,β10为低迷时段的响应低阈值点,β11为低迷时段的响应高阈值点,λmax1为该时段响应饱和度,β20为迫切时段响应低阈值点,β21为迫切时段的响应高阈值点,λmax2为该时段响应饱和度。
根据充电响应模型,将充电时段的变化准确描述出来,并以此为依据计算电动汽车充电行为的响应率。为了改进汽车充电行为,以配电网峰谷价格变化状态为基础,获取电动汽车的电价响应度
式中:η为电价响应度;w为接受电价引导的汽车数量;Q为区域内汽车总数。
电动汽车原始充电过程中,采用固定电价的方式,与本文提出的分时电价有序充电有所差异,利用高峰时段的电价减去电网低谷时段的电价,并计算二者之间的差值与固定电价之间的比值,将其定义为充电峰谷电价差比
式中:z为充电峰谷电价差比;p为固定电价;p1为高峰时段电价;p2为低谷时段电价。
根据上述计算结果生成电价引导下电动汽车充电响应模型。模型内包含高阈值、低阈值2个关键拐点。将公式(8)计算结果与2个阈值进行对比,当计算结果比低阈值点小时,表明电动汽车用户依旧保持原始的充电时间,没有随着电力价格的变化改变充电时间,当计算结果高于低阈值点的状态下,大部分电动汽车拥有者会改变原始充电行为,将充电行为从负荷高峰转换到负荷低谷时期,并且发生充电行为转移情况的用户数量,取决于价格差值。最后,当公式(8)计算结果高于高阈值时,表明响应用户数量满足设定要求,将会保持不变。
考虑到基础响应模型具有较大的不确定性,文中提出电动汽车充电改进模型,将响应行为中的不确定性条件转移出去。因此,以原始线性模型为核心,添加2个响应界限,分别是上界限和下界限,划分出不确定响应区间。结合不确定性转移后可得出响应度变化规律,保证激励水平不变的情况下,电动汽车的响应偏好随着实际情况产生极大变化。当汽车行驶要求较低的情况下,充电响应会比较高,而且电动汽车充电响应会随着行驶需求的迫切化发展逐渐降低。
综上所述,当充电价格正式确定后,确定电动汽车的充电响应度价格区间,结合电动汽车的负荷分布特性建立充电负荷时空分布模型,形成最终的有序充电负荷计算结果。
选取覆盖面积较广的110 k V区域电网,针对复杂的电网负荷分布特点,获取电价引导条件下,汽车有序充电负荷影响曲线,将电量峰谷差和负荷情况反映出来。通过以下公式,得到负荷曲线的峰谷差
式中:ΔX为负荷曲线的峰谷差;k,l为时刻;δ为负荷值。而充电负荷曲线的峰谷差率u计算公式为
电动汽车充电负荷影响曲线的描绘,需要注意城市内电动汽车推广程度[13],通过城市电动汽车占有率反应新能源汽车行业发展水平,计算公式为
式中:φ为城市电动汽车占有率;v为车辆的种类;Bv为电动汽车类型v的保有量;Y为各类汽车总保有量。
最后,结合政策推广因素,分析目标城市中不同类型的电动汽车推广速度,根据汽车占有率计算结果,明确电价引导对充电负荷变化的影响。根据上述分析结果,获取电价引导下电动汽车有序充电负荷影响结果。
5.1 基本情况
为了验证文中方法的负荷影响结果,选取IEEE-33节点配电网为研究目标进行实验分析。研究区域的电力负荷数据主要分为3种类型,分别是工业负荷数据、商业负荷数据以及居民用电负荷数据,具体负荷分布如图3所示。
图3 某区域电力负荷分布示意
通过统计可知,配电网工作区域内包含5 000余辆电动汽车,电动汽车充电负荷接入节点分布情况如图4所示。
通过研究发现,该区域内电动汽车的蓄电池主要包括镍基、铅酸和锂离子3种类型。按照每个区域电动汽车数量,确定不同区域充电桩建设比例,工业用电区域充电桩占充电桩的38%,居民用电区域充电桩占充电桩的27%,商业用电区域充电桩占充电桩的35%。
图4 电动汽车充电负荷接入节点分布
5.2 电价引导的影响
以电价引导为背景,针对研究区域内的私家电动汽车进行研究,分析电动汽车有序充电负荷影响。由于私家电动汽车充电较多,用户选取充电时间更加随意,大多情况下,会将电动汽车充电时间选择为电价低谷时段(23:00—次日06:00),在白天的电价高峰时段,电动汽车充电数量较少。而当电价引导响应系数为0时,私家电动汽车可以直接进行充电处理。根据不同响应系数条件,获取汽车充电总负荷曲线如图5所示。
图5 不同响应系数下汽车充电总负荷曲线
根据图5所示的总负荷曲线可知,随着电价引导响应系数的增大,充电负荷呈现下降趋势,其根本原因在于电价引导策略的响应使得负荷曲线的高峰时段与低谷时段产生了合理性变化,有利于降低配电系统负荷峰谷差,间接促进了汽车在高峰时段总充电负荷下降。
5.3 实验结果分析
为了验证文中得出的负荷影响结果的真实性以及优化效果,根据上述电价引导机制对电动汽车有序充电负荷的影响研究,设计电力负荷优化方案。
该区域内,12:30—13:30、18:30—21:30为峰时段。在峰时段中,电动汽车充电量明显增加,同时叠加居民用电峰荷,导致系统负荷量明显上升,拉大了系统峰谷差值。04:00—09:00为谷时段。在谷时段内,通过对电动车进行有序的充电后,可以增加谷时段的负荷,达到移峰填谷的作用。负荷优化过程中,得到最优峰时段设置为17:00—23:00,最优谷时段设置为04:00—08:00,并将电价响应度设置为0.8。基于上述参数,得到电价时段优化前后的负荷曲线如图6所示。
图6 电价时段优化前后的负荷曲线
根据图6所示的优化前、优化后负荷曲线可知,经由电价引导下的有序充电负荷影响研究,优化电力汽车充电负荷曲线,展现了极好的削峰填谷效果,使得负荷曲线向着平滑趋势发展。经过优化处理后,汽车有序充电的日最大负荷降低了2.8 MW,日负荷峰谷差从优化前的8.5 MW,经过优化后降低至1.6 MW。考虑到充电的经济效益,对比有序充电和无序充电情况下,电动汽车的充电成本,如图7所示。
图7 2种形式下电动汽车充电成本对比
由图7可知,在无序充电情况下电动汽车的充电成本较高,而利用电价引导机制使电动汽车实行有序充电后,充电成本明显下降,低于无序充电的成本。通过实验结果可知,以电价引导为基础,分析其对汽车有序充电负荷影响,基于影响研究结果制定的负荷优化方案,展现了极好的削峰填谷效果,降低了用户在高峰期充电的情况和充电成本,促进了配电网电力负荷的均衡发展,提升电动汽车充电稳定性。
以电力引导为发展背景,明确电动汽车有序充电负荷影响。根据汽车负荷分布特性,构建峰谷分时电价引导模型。计算电动汽车充电负荷,获取最终计算结果。根据电网负荷分布特点,获取汽车有序充电负荷影响曲线,得到电价引导下电动汽车有序充电负荷影响结果。根据实验分析结果可知。
(1)基于文中得到的负荷影响研究结果进行负荷优化,汽车有序充电的日最大负荷降低了2.8 MW,日负荷峰谷差降低至1.6 MW。证明该方法有利于负荷曲线的平滑发展,可有效改善电动汽车充电负荷不均衡的状况。
(2)在电价引导机制下,有序充电成本明显低于无序充电成本。证明制定的负荷优化方案,可有效降低充电成本,提高电动汽车充电负荷优化效果和经济效益。
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