电动汽车有序充电方法研究.pdf
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第36卷第12期电网技术Vol.36No.122012年12月PowerSystemTechnologyDec.2012文章编号:
1000-3673(2012)12-0032-07中图分类号:
TM73文献标志码:
A学科代码:
4704054电动汽车有序充电方法研究李秋硕,肖湘宁,郭静,刘琳(华北电力大学新能源电网研究所,北京市昌平区102206)ResearchonSchemeforOrderedChargingofElectricVehiclesLIQiushuo,XIAOXiangning,GUOJing,LIULin(InstitutionofPowerGridwithNewEnergy,NorthChinaElectricPowerUniversity,ChangpingDistrict,Beijing102206,China)ABSTRACT:
Large-scalechargingofelectricvehicles(EV)inthefuturewillaffectpowergridoperationandunorderedchargingofEVwillbringaboutnegativeimpactstopowergrid.Charginloadpossessesadjustabilityintime-scaleandspace-scale,soitispossibletoperformdual-scaleloadschedulingintimeandspacetomakechargingloadofEVplayingapositiveroleinpowergridoperation.Basedonthefeatureofchargingloadandmeasuredchargingloaddata,aloadforecasting-basedorderedchargingschemeisproposedandanoptimizationequationisestablishedtoobtaintheoptimalchargingstartingtimeforeachchargingload,andthetotallaodcurvecanbeadjustedbychangingchargingstartingtimes.Onthebasisofsatisfyinguserdemand,theproposedschemecanchangeEVinthevalleyperiodasfaraspossibletostablizethefluctuationofloadandreduceloaddifferencebetweenpeakandvalleyperiod,andthenewpeakloadduetochargingEVcanbeavoided.Simulationresultsshowsthattheproposedschemeiseffective.Italsocanbeseenfromsimulationresultsthatduetotherestrictionofpowercharacteristicofchargingprocessandtheinfluenceofhumanbehavior,itisunabletoachieveidealeffectofloadadjustmentbymeansofchargingEVonly.KEYWORDS:
electricvehicle;orderedcharging;loadforecasting;nonlinearoptimization;loadfluctuation摘要:
未来规模化的电动汽车充电将会给电网的运行带来影响,无序的充电会给电网带来负面冲击。
充电负荷具有时空双尺度的可调节性,利用此特性可在时间和空间上进行双尺度的负荷调度,使电动汽车充电负荷对电网运行产生积极的作用。
基于此特性和实测的充电负荷数据,提出了一种基于负荷预测的有序充电方法,建立优化方程并求解,得到每个充电负荷的最优充电开始时间,通过改变充电开始时间调节基金项目:
“十二五”国家科技支撑重大项目(2011BAG02B14);国家863高技术基金项目(2011AA05A109)。
KeyProjectoftheNationalTwelfth-FiveYearResearchProgramofChina(2011BAG02B14);TheNationalHighTechnologyResearchandDevelopmentofChina863Program(2011AA05A109)总的负荷功率曲线。
该方法能够在满足用户需求的基础上,尽可能利用低谷电为电动汽车充电,平抑负荷波动,减小负荷峰谷差,避免充电过程产生新的负荷高峰。
仿真实验证明了该控制方法的有效性,并可从中看出受充电过程功率特性的限制和人类行为的影响,单纯依靠电动汽车充电进行负荷调节无法达到理想的效果。
关键词:
电动汽车;有序充电;负荷预测;非线性优化;负荷波动0引言随着人类社会的发展,人类对能源需求量不断增长,而煤炭、石油、天然气等化石燃料日渐枯竭,CO2等温室气体排放与全球气候变暖也成为人们关注的焦点。
据调查,在美国每天要消耗约1540万桶石油,其中2/3用于车辆燃油1,2009年美国94%的交通能源来自石油2。
石油储量日益减少导致油价飞涨,电动汽车的电池和驱动技术以及智能电网的快速发展,为电动汽车未来快速发展和普及提供了强大动力3-4。
为了达到环保要求,预计2020年苏格兰电动汽车至少要占汽车总量的10%5,而预计2025年美国纯电动汽车销量将占所有注册车辆的12%6。
在电力系统中,电能的生产、变换、输送和分配是同时进行的,发电厂在任何时刻生产的电能必须等于该时刻用电设备消耗的电能与变换、输送和分配环节中损耗的电能之和,即发电容量和用电容量随时应随时保持平衡7。
用电容量通常是由用户决定的,负荷波动不可避免。
而发电系统和输电系统希望负荷的波动尽可能小,从而获得更高的发电和输电经济性。
因此,人们想到用储能来平抑负荷的波动,但是储能的容量和经济性是制约其发展的主要瓶颈。
电动汽车充电负荷具有与其他负荷不同的特第36卷第12期电网技术33性,通过适当的方法对充电过程加以控制,可以达到平抑负荷波动的效果。
除节能外,电动汽车还可以作为虚拟的储能设备存在,提高电网运行的经济性。
如果与储能装置配合使用,将会获得更好的平抑负荷波动的效果。
电动汽车充电对电网影响的研究早在20世纪80年代就已开展。
文献8的研究结果表明,充电高峰负荷很可能与电网峰荷重叠,需进行负荷管理,避免过负荷的情况出现;文献9对文献8的分析进行了扩展,发现如果没有部署足够的充电基础设施,将会使峰荷的用电需求进一步增大;文献10认为在无序充电的情况下,电动汽车的充电可能会加剧电网负荷波动,使电网能量损耗和经济效益恶化;文献11-12等针对电动汽车的发展及其对配电网的影响进行了研究与探讨;而文献13则通过建立电动汽车充电负荷模型,预测电动汽车规模化接入对电网负荷的影响,并对无序充电和移峰充电2种情况进行了分析。
自2011年以来,有序充电的研究不再局限于对电网的影响分析,而是逐步深入到有序充电方法方面的探索。
文献14采用优化的方法求解最优解,提出了最小负荷方差、最大负荷因数和最小网损3种不同的目标函数,并对比了3种模型的优化结果和计算时间。
但其考察的仍然是负荷节点的总负荷功率,并未涉及对每辆电动汽车制定合适的充电计划的方法。
文献14中所用的电动汽车充电负荷模型是恒功率模型,不能真实反映电动汽车充电过程,尤其是后期恒压充电的过程。
文献15提出利用阶梯电价计算充电计划的方法,将研究深入到对单辆电动汽车合理充电方法。
然而,由于系统的单位电价不能平滑变动,可能导致用户在进入低电价时段的时刻集中开始充电,引起新的负荷高峰。
此外,文献16-19探讨了用户的充电需求对负荷的影响,但目前有序充电的研究并未对用户行为的影响加以考虑。
本文在总结电动汽车充电对电网影响的基础上,根据实测的充电功率数据拟合的功率曲线,提出一种电动汽车有序充电的方法,在保证电网安全和满足用户充电需求的前提下,尽可能使用谷期电力为电动汽车充电,减小电网负荷的波动,从而提高电网运行的经济性。
1电动汽车充电稳态负荷模型目前使用的电动汽车充电机通常由可控整流、DC/DC变换、逆变环节、高频隔离变压器、高频整流模块构成。
充电过程一般是经过短暂的预充电。
检测电池状态后,采用先恒流后恒压的充电方式,单台充电机充电功率曲线如图1所示。
17351122243364t/minP/kW图1单台充电机充电功率曲线Fig.1LoadcurveofsingleEVcharging充电机的整流部分采用脉宽调制(pulsewidthmodulation,PWM)控制,整流后的直流电压基本保持恒定,交流电网电压的小范围波动不会引起直流电压变化,因此在电网正常运行情况下可近似认为充电过程不受交流电网的影响;忽略充电机效率变化的影响,根据实测数据20,将充电过程拟合成式
(1)所描述的充电功率与时间的函数:
0048mCharg0014m0077477()234343e0.t,.Pt,pt.P,00225225450450tttt
(1)式中mP为最大充电功率。
当充电初始时刻电池荷电状态(stateofcharge,SOC)SSOC0不为0时,可将其转化为充电时间的偏移量。
若某负荷节点接有N个电动汽车充电负荷,该节点所接负荷总的功率为BaseChargs01()()()Nnnnptptpttt
(2)式中:
pBase(t)为基础负荷功率;tsn为第n台充电机充电开始时间;t0n为电池初始荷电状态折算成的充电开始时间的偏移量。
2无序充电对电网负荷曲线的影响从12:
00至次日12:
00的电网基础日负荷曲线如图2所示。
负荷低谷在02:
00点左右,负荷高峰出现在10:
0015:
00点。
低谷负荷仅为高峰负荷的28.6%。
按照目前国内住宅小区配电容量要求,每平方米60W,每户6kW,需用系数0.2计算,峰值负荷达到2.3MW的小区,有近2000户住户。
假设从16:
3020:
30有100辆电动汽车接入,接入规律服34李秋硕等:
电动汽车有序充电方法研究Vol.36No.122.51.50.513:
4218:
4823:
54时刻P/MW05:
0010:
06图2无电动汽车充电的电网日负荷曲线Fig.2DailybaseloadcurvewithoutEVcharging从以18:
15为中心的正态分布,接入时电池SOC在0.10.3内服从正态分布,每台电动汽车的充电功率服从式
(1)所示的函数关系。
当对电动汽车的充电过程不加控制,即在无序情况下进行充电时的日负荷曲线如图3所示。
无电动汽车充电的电网基础负荷曲线电动汽车无序充电时的电网负荷曲线0.51.52.513:
4318:
52时刻P/MW05:
1010:
1900:
01图3电动汽车无序充电情况下的电网日负荷曲线Fig.3DailyloadcurvewithEVdisorderedcharging从图3可以看到,无序充电情况下,电动汽车充电负荷与居民生活用电的晚间负荷高峰相重叠,峰值负荷达到2.3MW,已接近全天负荷峰值2.308MW。
可见,即便充电主要在晚间进行,仍然会产生负荷高峰,加剧负荷波动。
对于负荷低谷,电动汽车充电仅将谷荷从0.66MW抬高到0.6726MW,填谷的作用可忽略不计,负荷低谷期的电能并没有得到充分利用。
3电动汽车有序充电方法3.1假设条件假设条件如下:
1)在电网正常运行情况下,电网和用户都不会主动中断充电过程。
为电池充电。
2)充电机按恒流恒压(即设定的充电功率曲线)为电池充电。
3)约束条件为EVBasemaxEEIUT(3)式中:
EEV为所关注的时段内电动汽车充电所需能量;EBase为基础负荷消耗电能;Imax为基础负荷的最大负荷电流;U为负荷节点电压;T为所关注的时间段长度。
3.2有序充电方法说明电动汽车充电的同时受电网和人类行为的影响,因此有序充电方法需同时满足电网和用户两方面的需求:
既要为用户提供充足的电力,又要尽可能地降低电网运行成本。
基于上述因素,本文提出的有序充电方法如图4所示。
用户将电动汽车接到充电桩后,由用户设置充电完成时间,在此时间之前完成充电过程。
电池管理系统(batterymanagementsystem,BMS)根据当前电池SOC和充电功率曲线计算该电池充电功率曲线,并上传至充电桩。
充电桩再将用户设置的充电完成时间和充电功率曲线上传至有序充电控制系统。
有序充电控制系统根据充电完成时间和充电功率曲线判断该充电负荷是否具备可调节性。
若该负荷不具备可调节性,则根据充电功率曲线和预测的基础负荷曲线判断是否可立即开始充电,若可以,则立即开始为电动汽车充电,并将该充电负荷的充电功率曲线叠加到基础负荷曲线上;若不可以,向后搜索一个最早的允许充电时间,并提示用户。
如果用户同意该时间开始充电,则将该充电负荷的充电功率曲线在时间轴上平移叠加到基础负荷曲线上,等待时间到后为电动汽车充电。
如果用户不同意,则提示用户拔出充电枪,过程结束。
此时该区域内充电桩无法为用户提供充电服务,提示用户到附近的充电桩充电。
此状态对应某些特殊情况,如果系统负荷功率达到配电容量,不允许接入新的用电负荷等。
若该充电负荷具备可调节性,则根据用户设置的充电完成时间、该负荷的充电功率曲线和预测的基础负荷曲线,采用优化算法计算合适的充电开始时间,将该充电负荷的充电功率曲线在时间轴上平移后叠加到基础负荷曲线上,等待时间到后为电动汽车充电。
3.3充电开始时间的优化算法对于电动汽车充电负荷,用户关心的是规定时间内电网向负荷提供的能量,而基础负荷的功率变化由用户决定,因此加入充电负荷后,负荷在T时间内所需的总能量ETotal是确定的,即Total0()()dTEutitt(4)电网正常运行时()ut在额定电压U附近基本不变,故Total0()dTEUitt(5)第36卷第12期电网技术35电动汽车充电负荷接入用户确认充电桩电池管理系统有序充电控制系统是开始充电否是是否同意是否等待否用户设置充电完成时间获取充电完成时间和充电功率曲线上传充电完成时间和充电功率曲线至有序充电控制器拔出充电枪接收充电开始时间接收充电开始时间并提示用户预测电池充电功率曲线上传充电功率曲线至充电机搜索系统允许的最早充电开始时间获取充电完成时间和充电功率曲线获取电网基础负荷曲线预测充电所需总能量该负荷是否具备可调节性将该负荷充电功率曲线按计算出的充电开始时间叠加至基础负荷曲线上计算满足约束条件的充电开始时间计算结果发送开始时间至相应充电机是否可以立即开始充电用户图4电动汽车有序充电方法流程Fig.4DiagramofEVorderedcharging当ETotal和U确定时,0()dTitt是定值。
配电网的网损为2Loss0()dTERitt(6)线路电阻Rn不变,则2Loss0()dTEittR(7)令Total()()EititUT(8)将式(8)代入式(7)可得222TotalTotal20002()d()dd()dTTTEEittitttittUTUT(9)式(9)中第2项积分后恒等于0。
由式(8)可知,ETotal/(UT)是i(t)在0T内的均值,第3项20()d0Titt且201/()dTTitt是i(t)的3阶中心距。
由此可知,i(t)的3阶中心距越小,负荷曲线波动越小,网损ELoss越小;当i(t)=0,即i(t)为常值函数时,网损22LossTotal/()EEUT,此时ELoss最小。
同时,文献21-22证明了当电动汽车的接入使系统网损最小时,总负荷引起的电压波动也是最小的。
充电开始时间的选择采用非线性优化方法。
通过求解非线性方程,寻找合适的充电开始时间,使总的负荷曲线波动最小,以此作为优化的目标函数。
在此主要考察3种优化目标函数。
1)T时间内负荷方差最小。
当一个充电负荷接入后,若在某一时刻开始充电,可以使加入该负荷后的总负荷曲线在T时段内方差最小,则该时刻为选定的充电开始时间。
对于连续函数计算其2阶中心距表示方差,可得min2BaseChargs001()()dTptptttptT(10)式中p为加入电动汽车后总负荷功率平均值。
在实际应用中,单台电动汽车的最大充电功率通常在6kW左右,而总负荷功率通常是MW级,因此在计算方差时,无论在什么时间接入,总负荷36李秋硕等:
电动汽车有序充电方法研究Vol.36No.12曲线的方差基本相等,因此采用直接计算负荷方差的方法无法计算出理想的优化结果。
2)T时间内总负荷曲线最小值最大。
当一个充电负荷接入后,若在某一时刻开始充电,可以使加入该负荷后的总负荷曲线在T时段内最小值最大,即尽可能抬高负荷,则该时刻为选定的充电开始时间。
上述叙述可表示为maxChargs0Base()min()ptttpt,0tT(11)3)充电时段内总负荷曲线最大值最小。
当一个充电负荷接入后,若在某一时刻开始充电,可以使加入该负荷后的总负荷曲线在该复合充电时段内的最大值最小,则该时刻为选定的充电开始时间。
上述叙述可表示为maxChargs0Base()max()ptttpt,tstts+tct0(12)式中tc为电池从SOC为0至充满所需的时间。
在实际应用中,单台电动汽车的最大充电功率通常在6kW左右,而总负荷功率通常是MW级,因此在计算方差时,无论在什么时间接入,总负荷曲线的方差基本相等。
优化方程的边界条件如下:
BaseChargs0maxsc0Dmax()()nnnptptttPtttt(13)式中:
Pmax为系统允许的最大负荷功率;t0n为第n台充电机充电开始时间;tc为电池从SOC为0至充满所需的时间;tDn为第n台充电机充电完成时间。
4仿真分析在图2曲线所示的基础负荷情况下,分别考察50、100辆电动汽车接入时,4.3节所述优化算法的计算结果对负荷曲线的影响。
电动汽车充电负荷模型如式
(1)和
(2),最大充电功率为6.028kW,电动汽车接入时间16:
3020:
30,接入规律服从以18:
15为中心的正态分布,接入时电池SOC在0.10.3内服从正态分布。
目标1:
优化目标函数设为T时间内总负荷曲线最小值最大。
如式(11)(13)所述建立优化方程,采用遗传算法求解,并根据计算出的充电开始时间,将电动汽车充电负荷叠加到基础负荷曲线上,得到的结果如图5所示。
仿真实验结果可以看到,用此方法进行电动汽车充电的有序控制后,50辆电动汽车接入时最低负100辆电动汽车接入50辆电动汽车接入基础负荷0.51.52.513:
1517:
0020:
4500:
30时刻P/MW04:
1508:
0011:
45图5电动汽车有序充电总负荷曲线(目标1)Fig.5LoadcurvewithEVorderedcharging(objectivefunction1)荷从原来的0.66MW抬高到0.9576MW,峰谷差由原来的1.648MW减小至1.3504MW;100辆电动汽车接入时最低负荷抬高到1.15MW,峰谷差减小至1.158MW,充电负荷的填谷效果明显。
但是,由于电动汽车充电过程后期较长时间内功率很低,而这个低功率的阶段又与基础负荷的低谷相重合,寻找负荷最小值时总是会出现在这个低谷,当电动汽车数量较多以后,求解结果不理想,需对优化算法进行相应修正。
在原有算法上进行如下改进:
电动汽车充电后期,较长时间内功率较低,为电动汽车补给的能量较少,因此设置修改边界条件,在用户设置的充电完成时间内,将电池SOC充至90%以上即认为满足需求;在寻找最小负荷点避开低充电功率与电网复合低谷叠加后产生的低谷;对接入时刻的功率曲线形状增加约束,避免复合集中在同一时间内接入,使负荷曲线更平整。
算法修改后计算出的含电动汽车充电负荷负荷曲线如图6所示。
100辆电动汽车接入50辆电动汽车接入基础负荷0.51.52.513:
1517:
0020:
4500:
3004:
15时刻P/MW11:
4508:
00图6改进算法后电动汽车有序充电总负荷曲线(目标1)Fig.6LoadcurvewithEVorderedchargingusingimprovedalgorithm(objectivefunction1)改进后的总负荷曲线更加平整,负荷波动较小,但填谷效果不如原有方法。
当电动汽车接入数量增加到200辆时,采用2种方法分别计算优化后的总负荷曲线,如图7所示。
从图7可以看到,电动汽车数量较大时,这种改进对由电动汽车充电负荷产生的负荷波动的抑制效果会明显地显现出来。
目标2:
优化目标函数设为充电时段内总负荷曲线最大值最小。
第36卷第12期电网技术37如式(11)(13)所述建立优化方程,仿真条件和计算方法同上,得到的结果如图8所示。
改进未改进1.52.5P/MW13:
2121:
2701:
3017:
24时刻05:
3309:
36图7200辆电动汽车接入时改进算法前后负荷曲线对比(目标1)Fig.7Loadcurvecomparisonbetweenoriginalandtheimprovealgorithmwith200EVscharging(objectivefunction1)50辆电动汽车接入100辆电动汽车接入基础负荷13:
131.52.516:
5220:
31时刻P/MW0.500:
1003:
4907:
2811:
07图8电动汽车有序充电总负荷曲线(目标2)Fig.8LoadcurvewithEVorderedcharging(objectivefunction2)由仿真实验的结果可以看到,用此方法进行电动汽车充电的有序控制后,50辆电动汽车接入时最低负荷从原来的0.66MW抬高到0.96MW,峰谷差由原来的1.648MW减小至1.338MW;100辆电动汽车接入时最低负荷抬高到1.02MW,峰谷差减小至1.288MW,充电负荷的填谷效果明显。
在充电后期,基础负荷逐渐升高,因此通常在优化计算中寻找到的最大值是充电结束时刻的数据,导致计算结果不正确,故需对优化算法进行相应修正。
在原有算法上进行如下改进:
在电动汽车充电后期,较长时间内功率较低,为电动汽车补给的能量较少,因此设置修改边界条件,在用户设置的充电完成时间内将电池SOC充至90%以上即认为满足需求;在寻找最大负荷点时避开基础负荷增加产生的负荷高点;对接入时刻的功率曲线形状增加约束,避免复合集中在同一时间内接入,使负荷曲线更平整。
算
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