基于双层优化模型的电动汽车需求响应研究
2022-01-06门富媛
程 琳, 门富媛, 聂 煜, 钱 文
(1.国网安徽省电力有限公司培训中心,安徽 合肥 230022;2.国网亳州供电公司,安徽 亳州 236800)
电动汽车补充能源的方式主要分为充电式和换电式两种。其中,换电式通过更换电动汽车电池组来补充能量,这是未来电动汽车市场的发展趋势之一。换电式充电站(以下简称“换电站”)可以储存分布式能源系统中的电能,能够减小风电、光伏等新能源并网带来的电网波动。
文献[1]对换电站中的电池组配比进行分析,换电站接入电网将导致配电网压力增大,设备利用率低。文献[2]基于电动公交车及其换电站的实际工作状况,利用改进的遗传算法对公交车的充换电安排进行完善,降低换电站的营业费用。文献[3]利用分时电价这一经济措施,引导、控制用户对电动汽车的充放电行为,以降低对电网的不利影响。文献[4]-[8]提出采用电动汽车在电网负荷低谷时消耗能量,并探索在含有储能的主动配电网中开展双层联合调度。
在电力市场环境中,需求响应策略将激励用电方根据市场优惠政策,调整用电习惯,促使负荷需求与区域供电量相互配合,在不考虑电网升级或改造的前提下,实现供需两侧平衡。基于此,文章提出将电动汽车换电站自主纳入需求响应计划,建立基于电价激励的需求响应双层优化机制,在考虑平衡“储能-负荷”约束条件下,以节省电动汽车用户的用电成本和换电站整体运行经济性最佳为目标,降低用电高峰期电动汽车用户充电需求和用户峰值电价时段的购电损失。
1 考虑电动汽车换电站的等效需求侧管理
与充电模式相比,换电模式是实现电动汽车能“短时停留”唯一可行的补能手段,达到与燃油车同等效率。图1是电动汽车换电站的运行结构。
图1 电动汽车换电站的运行结构
在电动汽车换电站中,电池储备库中电池组的电能是通过逆变电源提前补充,电动汽车进入换电工作区后直接进行电池组的更换,从而节省电动汽车充电时间。若对上述运行详细过程进行建模,将给在线优化带来很大的计算量。目前的研究多采用混合整数线性规划思想对电动汽车换电站进行建模,在满足工程应用的前提下,简化建模过程。电动汽车换电站模型为:
(1)
式中,Swap表示电动汽车组,共计m
台电动汽车。每台电动汽车的实时用电由soc
表示。load
表示换电站的电池组的实时电荷状态,n
=1表示对应的电池组在电动汽车中且处于使用状态,n
=0表示对应的电池组处于待用状态。f
表示总充放电次数。电动汽车换电站的用电成本主要是由从主网中购电成本,其计算公式为:(2)
2 需求响应双层优化模型
双层优化模型中,上层问题和下层问题的决策向量映射关系如图2所示。每个上层决策向量,都将与之对应一个下层函数需要解决,下层函数的最优解可作为上层问题的决策向量。上层问题和下层问题的决策向量分别用{x
}和{x
}来表示,双层模型问题的一组可行解可表示为{x
,x
}。图2 双层问题解集空间示意图
为激励需求响应,提高用电的灵活性,在考虑电动汽车换电站等效的需求侧管理模型的基础上,根据双层优化模型,提出分布式能源双层调度策略。在考虑平衡“储能-负荷”约束条件下,以节省用户用电成本和整体运行经济性最佳为目标,建立用户用电成本和电动汽车效用函数的关联模型,如图3所示。
图3 分布式能源双层调度策略模型
图3中,上层模型以最小化用户经济损失为目标,引导、控制用户用电行为。当电力市场购电价格较高时,电网企业通过实施实际、有效的经济措施,引导用户在该时段减少换电电池组的使用量,增加向电网提供能源的换电电池组数量,从而用户降低在电力市场尖峰电价时段的购电经济损失,并获得电动汽车作为并网储能电池的经济补偿。下层模型是电动汽车在上层经济激励下优化自身的效用函数。上层用户的购电量和送电量分别为G
,,S
,;用户在电力市场购电量的电价为λ
,,受到的电力市场鼓励为R
,。上层用户的用电行为产生的消减负荷为X
,,用户消减负荷后的电量需求为D
,。用户优化的目标函数是最小化经济损失,模型表达式为:(3)
约束条件为:
(4)
下层模型的目标函数是优化电动汽车的效用函数,式(2)变形为:
(5)
式中,D
和D
分别代表用户参与需求响应后电量需求的下限和上限。调度控制器对k管辖区域的电动汽车需求量因子ω,变化区间为[0,1],电量需求与电价之间的关系可通过电量电价弹性系数来反映:
(6)
式中,β
是调度控制器管辖区域的用户需求价格弹性系数。双层模型求解采用KKT条件,将下层目标函数转换为等式约束,并将原问题转化为对偶问题并引入强对偶条件,将双层优化问题转化为单层优化问题。电动汽车用户目标函数的拉格朗日表达式如下:
(7)
约束条件:
(8)
3 算例验证
将电动汽车接入IEEE-33节点配电网,构建微电网群并进行算例验证,如图4所示。
图4 含电动汽车换电站的33节点配电网结构图
在电网节点10、26、18、33接入电动汽车换电站。换电站电池的充放电功率上限为160 kW,初始容量为350 kW·h,充电容量上限为400 kW·h,放电容量上限为300 kW·h,充放电效率为0.95,算例中采用的分时电价见表1。
表1 分时电价表
上层电力市场注入配电网的功率,即配电网节点1的输入功率用node1表示。图5为未采用双层优化调度模型,求解得到的换电站各时间段吸收配电网的功率。图6为采用双层优化调度后的结果,MT1、MT2、MT3、MT4为配电网分别与不同电动汽车换电站的功率交换。
图5 未采用双层优化调度结果
图6 采用双层优化调度结果
由图5可知,未采用双层优化调度时,电动汽车对电网的依赖程度较高。考虑到主动配电网的线路损耗,总输入功率大于总负荷功率。
对比图5与图6中两个负荷运行结果,采用双层优化调度后,电动汽车可作为负荷从电网吸收电能,还可作为储能设备向电网提供电能。如图6所示,当处于用电负荷低谷时,功率从电网传输至换电站进行充电;当处于用电负荷高峰时,换电站对电网反送电,缓解电网负担。未采用双层调度优化和采用双层调度优化两种情形下,配电网节点电压分布如图7所示。从图7中可以看出,采用双层调度优化后系统节点电压波动明显减小,有利于系统电压和系统运行稳定。
图7 优化前后的电网节点电压分布
在满足节点电压稳定的条件下,电动汽车换电站参与优化调度,向电网售电获得一部分经济效益。采用双层优化调度与未采用双层优化调度相比,电动汽车换电站经济效益提升18.85%,具体见表2。通过仿真验证了作为储能设备的电动汽车能够在电网高峰时段起到削峰填谷的功能,使电网更加稳定、经济,用户在受到激励的需求响应策略的影响下,能够有效减少电动汽车用户的用电成本。
表2 电动汽车换电站经济性能对比 单位:元
4 结论
文章提出一种基于电价激励的需求响应双层优化机制,建立以用户为上层决策者,电动汽车为下层决策者的双层优化模型,利用粒子群算法求解用户经济损耗最低的非线性的优化问题,以降低用户在峰值时的充电需求及购电损失,通过IEEE-33节点算例验证了该双层模型的经济效益。通过鼓励电动汽车换电站参与双层优化模型需求响应,用户将电动汽车作为储能设备并入电网,降低经济成本,同时减小电网在用电峰值时段的调峰压力,有利于电网稳定运行。