安科瑞电气股份有限公司 上海嘉定 201801
摘要:在住宅小区传统建设模式下,充电桩安装难、配套投资大,严重阻碍了充电桩在小区内进行普及使用。为解决该问题,本文首先调研了住宅小区内的电动汽车用户的出行习惯和充电特点,提出了分时电价响应和动态服务价响应两种有序充电模式,然后以用户充电费用较低为目标建立了数学模型,并引入特别小区配电变压器容量的惩罚因子,之后利用改进粒子群算法,仿真分析在无序充电、分时电价响应有序充电、动态服务价响应有序充电三种方式下的负荷波动性。算法仿真后,证明了所提出充电策略的正确性、有效性。之后,针对住宅小区公共、个人停车位充电桩,提出了住宅小区停车位安装充电桩响应有序充电建设方案,为今后住宅小区电动汽车实际应用充电提供了指导建议。
关键词:电动汽车;住宅小区;分时电价响应;动态服务价;有序充电策略
0引言
国家在加快电动汽车充电基础设施建设的指导文件《关于加快电动汽车充电基础设施建设的指导意见》中明确,住宅小区配建停车位时要同步建设充电设施或预留充电桩建设安装条件。但调查发现,小区物业部门担心安全责任准宅小区业主安装充电桩仍存在较多困难、物业不配合、报装以及接电难度大等情况。在住宅小区电动汽车规模化发展的基础上,小区安装充电桩数量将进一步增多。以山东省某市为例,约有1万个小区,每个小区变压器、高低压电缆等配套设施设备、施工费按30万元/台粗略估计,假设增容或新上5台变压器及配套设施用于小区充电桩充电使用,预计配套电源投资达到150亿元。全国耗资可能需要上万亿,投资成本数额巨大。并且在普遍的老旧小区,普遍因位置紧张、地方协调关系复杂,配电设施扩建改造非常困难。短时间内,无法实现该目标和要求,迫切需要在原有配电设施不改造的前提下,研究一种科学有效、合理有序、投资少见效快、可持续发展的住宅小区电动汽车有序充电策略[1-2]。国家在《新能源汽车产业发展规划(2021—2035年)》中明确,住宅小区内要积极推广建设有序慢速充电桩。文献[3-4]提出在原有配电设施不增容、不升级改造的前提下,利用谷时段充电,从而获取充电费用较低的有序充电方法。文献提出一种无需集中式通信系统实时监测控制的分布式电动汽车有序充放电策略。实际生活中,更需要以主动引导方式,鼓励电动汽车用户能够充分、主动响应充电价格参与有序充电策略。文献提出用户充电成本和电动汽车充电起始时间两个目标相结合为较优的充电控制策略。文献考虑充电站运营收益,以电网分时电价动态引导,建立有序充电模型。通过调整电动汽车充电时间和预测充电负荷,使得客户充电成本较低,建立有序充电模型。利用启发式算法,综合客户充电成本和负荷曲线较优为目标,建立有序充电模型。文献利用原有专变冗余容量,建立由专变用户、充电站运营商和电动汽车用户的三层有序充电模型。以上研究对充电价格定义尚不明确,仅在峰谷分时电价或动态分时电价上研究探讨。 国家在电动汽车用电价格的政策规定,电动汽车用户充电后应向充电桩运营企业缴纳电费、充电服务费两项。因此,本文将充电价格分为充电电价、充电服务价两部分,分别对应充电电费、充电服务费,并依据充电价格划分原则引导、鼓励用户主动调整用车行为和充电习惯,响应电动汽车有序充电策略。充电电价执行一般工商业分时电价,充电服务费由充电桩运营企业根据现场实际、自身经营情况等制定,主要用于弥补充电桩的运营成本和建设成本。本文在分析住宅小区电动汽车用户出行习惯和充电特点后,在无序充电方式的基础上定义分时电价响应和动态服务价响应的两种有序充电方式,建立以用户充电费用较低目标函数,并引入超小区配电变压器容量的惩罚因子,利用改进粒子群算法以,分析分时电价响应有序充电、动态服务价响应有序充电两种方式下负荷波动性影响。算例仿真验证了本文提出的有序充电策略的有效性和合理性。
1电动汽车出行习惯
1.1 电动汽车功率需求分析
假设电动汽车用户出行结束后,就开始充电。 假设充电过程近似为恒压过程,即恒功率充电。 一辆电动汽车的充电时间:
式(1)中:Tc为充电的时间;Pc为充电功率;SOCo为电动汽车初始荷电状态;w为电动汽车电池容量。将24小时分为96个充电时段,则t时段电动汽车的充电功率为:
式(2)中N为动汽车充电数量,Pev,i(t)为电动汽车i在第t时段的充电功率,其为正值表示在充电,为负值表示在放电,为零值表示不充电(为闲置状态)。
1.2 电动汽车用户行为习惯
一天24小时中,住宅小区电动汽车用户的出行时间不是均匀分布,具有显著的早晚高低峰现象叫由于上下班工作、接送孩子上学等生活工作习惯,电动汽车用户的出行高峰主要集中在7 : 00-8 : 00、17 : 00-19 : 00两个时间段区间,电动汽车用户在下班后进行充电的概率较大。而这期间本身就是住宅小区用电高峰期,电动汽车集中在此时间段充电会增加用电量,造成高峰时期电力负荷的紧张,给住宅小区配电设施带来运行风险,同时电力系统出现“峰上加峰”的现象。为此,需要通过充电价格引导用户,改变其充电习惯,避免造成电力负荷紧张的局面。
2住宅小区充电模式分析
小区用户购买电动汽车,主要用于生活、工作需求,在小区充电较为方便,工作日下班后、周末全天充电均可,用于第二天上班或生活使用,适合交流慢充。考虑在分时充电价格响应的有序充电方式下,不需要在小区配置专人管理电动汽车接入充电桩,只通过充电价格引导用户主动响应充电。
2.1 无需充电方式
无序充电方式下,不论充电价格如何变化,电动汽车用户下班后将电动汽车连接到住宅小区充电桩充电,近似恒功率充满电才断开充电连接。整个住宅小区所有电动汽车用户在有充电桩闲置的情况下,下班后随机接入充电。
2.2 分时电价响应的有序充电方式
分时电价响应的有序充电方式是在充电电价分时段、充电服务价固定统一的前提下,部分电动汽车用户下班后没有立即连接充电桩,而是选择在一段时间后连接充电,目的是花费较低的充电成本费用充满电。充电电价执行国家规定的一般工商业峰谷分时电价。
2.3 动态服务价响应的有序充电方式
动态服务价响应的有序充电方式是在充电价格分时段(充电电价、服务价均分时段)的前提下,部分电动汽车用户下班后没有立即连接充电桩,而是选择在一段时间后连接充电,目的是花费较低的充电成本费用充满电。 充电服务价制定规则。住宅小区配电室变压器容量是影响小区电动汽车充电的关键因素。为更有效地利用变压器余量,通过充电服务价响应参与住宅小区普通电力负荷曲线调度,根据上一时段电力负荷计算该时段的充电服务价。利用各时段价格差,通过充电管理系统控制充电桩电流大小,鼓励用户将充电负荷转移到普通电力负荷较低的时段,实现较大化利用住宅小区变压器容量。
充电服务价与普通电力负荷的关系为:
式(3),(4)中:P'n(t)为t时段普通电力负荷;Pn为一天中普通电力负荷平均值。v0为固定充电服务价,指充电桩运营企业向充电车主收取一定服务费弥补建设成本,本文取0.45元/千瓦时。
图1充电服务价变化曲线
高峰期充电,避免住宅小区配电设施超负载运行;普通电力负荷低时,充电服务价相对较低,吸引、鼓励住宅小区充电用户选择接入充电,提高住宅小区配电设施利用率。电动汽车的充电负荷具有可转移性,在充电服务价格差的刺激下,电动汽车用户为降低充电费用,尽量选择在充电服务价低的时段充电也就是将充电负荷聚集到普通电力负荷少的时段充电,充分利用小区配电室变压器容量。在0 : 00-6 : 00时间段内,充电服务价相对较低,在0.2元/千瓦时以下;在17 : 00-22 : 00时间段内,充电服务价相对较高,在0.8元/千瓦时以上。
3有序充电优化模型
3.1 优化目标
有序充电优化策略目标是在现有住宅小区配电网变压器余量的基础上,通过用户主动响应,让用户充电费用降特别多。
3.2 有序充电模型
(1)充电价格函数:s(t)=q(t) + v(t)无序充电方式下,q(t)、v(t)、s(t)为常数。
分时电价下的有序充电方式,q(t)为阶段函数,v(t)为一常数,因此s(t)为变量。
动态服务价下的有序充电方式,q(t)为阶段函数,v(t)为动态变量,因此s(t)为变量。
式中:s(t)为t时段充电价格,q(t)为t时段充电电价,v(t)为t时段充电服务价。
(2)配变余量函数:
式中Sn为小区配电室变压器额定容量;COSφN为变压器额定功率因数;μ为变压器负载率;Pb(t)为t时段住宅小区配电网普通电力负荷pi+(t)为t时段变压器用电余量。本公式是指充电桩与普通电力负荷同时接在一台变压器上,充电桩有功功率与普通电力负荷有功功率之和是变压器负载。 在不超过住宅小区配电变压器容量的前提下,以用户充电费用很低为目标建立函数:
式⑸ 中Pev,i(t)为第i辆电动汽车t时段充电功率,N为电动汽皋充电桩台数△t为时间间隔;γ为各时段超出小区配电变压器额定容量限制的惩罚因子本文取10元/千瓦。定义符号函数
3.3 约束条件
电动汽车充电响应主要受住宅小区电压范围、 充电容量、线路热负荷等因素限制。
- 住宅小区可允许的电压范围约束充电桩侧的电压维持额定范围为:
式(7)中:Vi为第i个充电桩的电压,Vmin和Vmax分别为住宅小区配电网允许的较大、较小电压值。
- 小区充电站内的充电功率变化范围为:
式(8)中:△P0为当前时段与上一时段小区充电站的充电功率变化范围,本文取20kW。
(3)充电容量约束
式⑼ 中SOCi,0为第i辆电动汽车动力电池的初始荷电状态;Wi为第i辆电动汽车动力电池容量。
(4)荷电状态连续性约束
式(10)中SOCi,0为第i辆电动汽车在t时间段末电池的荷电状态,SOCt-i为第i辆电动汽车在(t-1)时间段末电池的荷电状态。
(5)线路热负荷约束
式(11)中:LMCLMCMAX祝嗅分别为线路的热负荷、较大热负荷。
3.4有序充电控制算法
本文结合Monte-Carlo模拟,采用改进粒子群算法(improved particle swarmoptimization, IPS0)求解问题,并引入动态惯性因子w。
式(12) 中:Wmax、Wmin为惯性因子的较大、较小值,一般Wmax=0.9,Wmin =0.4,t、Tmax分别为当前迭代次数与设置的较大迭代次数。 使用IPSO进行优化求解时,将第i辆电动汽车在t时段的充电功率变量xit作为粒子的位置坐标,粒子维数为NxT。
图2有序充电方式算法流程图
本文研究24小时进行数学优化,采用Madab仿真求解,其算法流程图如图2所示。