高速公路服务区光伏与虚拟电厂协同控制策略研究

戚野白，刘开欣，刘 杰，李齐丽，毛 宁

（1.电力规划设计总院，北京 100120；2.中国电力科学研究院有限公司，北京 100192；3.交通运输部规划研究院，北京 100028；4.交通排放控制监测技术实验室，北京 100028）

0 引言

交通领域低碳转型与绿色清洁化发展十分迫切，结合交通设施开发利用清洁能源是实现交通绿色供能的必然选择[1-4]。交通运输领域的碳排放量持续快速增长，仅依靠大电网供电的电源结构调整，无法支撑交通领域快速增长的绿色供能需求。“3060”目标下，必须结合交通设施建设条件，推动清洁能源就地开发利用。同时，公路等交通设施具有长线型分布、低能耗密度、建设期与运营期能耗变化大的特点，在电网未覆盖的偏远地区，大电网供电成本高，基于清洁能源就地开发利用的低碳供能方案，是降低用能成本的重要选择。以高速公路为例，考虑服务区、互通区、路侧边坡土地等闲置建设条件，估算每百公里可开发光伏规模约5至10万千瓦，清洁能源开发潜力较大[5-6]。

在高速公路服务区分布式光伏发电领域，文献[6]论述了分布式发电在高速公路服务区的原理、趋势和设计系统功能；文献[7]总结了高速公路服务区光伏发电站的设计安装标准，倡导在服务区配备太阳能充电停车棚以弥补电动汽车续航里程较短的问题；文献[8]以徐官屯服务区为例研究了光储充电站的总体技术方案、储能充放电策略和项目运行管理模式，并分析了项目成本、收益、投资回收期等经济型指标。总的来看，目前关于高速公路服务区光伏与用户侧通过虚拟电厂形式深度结合的研究较少。

本文利用高速公路服务区闲置场地部署光伏发电，依托虚拟电厂调控技术，能够有效提升高速公路用能体系新能源消纳比重，推动高速公路绿色转型发展，本文提出的交通与新能源融合发展模式和调控策略将为加快高速公路绿色低碳发展提供新的发展思路。

1 高速公路服务区光伏融合发展典型模式

根据高速公路服务区的实际用能规模、位置、光伏发电系统接入大电网的物理条件，结合当前能源电力领域的管理与市场机制，可以考虑以下三种发展模式。

1.1 局域微网平衡自洽模式

采用微电网供电模式，利用高速公路服务区闲置空地建设小型光伏电站供能，将一定区域内的高速公路用电负荷如隧道照明、收费站、服务区用电负荷、养护公司用电负荷等进行整合，依托储能装置和需求侧调控手段，实现在此范围内的源荷高度自我平衡，形成局域网。此种模式安全保障能力相对较低，适合于大电网网架相对薄弱、电网支撑能力不足的偏僻路段地区。

1.2 自发自用、余电上网模式

此模式是最为常见的分布式光伏接入电网发展形式。通过分布式电源和需求侧管理协调控制，实现高速公路服务区光伏发电量绝大部分本地就近消纳，少量余电可上网交易，最大化增加收益。在规模配置方面，应统筹考虑本地消纳负荷特性和余电上网的比例要求，该模式适合于大电网网架相对可靠、线路容量充裕、能提供一定调峰能力的路段区域。

1.3 可控电力负荷构成虚拟电厂

将邻近地区相邻的多个高速公路用电负荷智慧连接，构成发用电特性灵活可调节的虚拟电厂，通过在更大范围内负荷和电力资源的优化配置，实现该区域由多个高速公路服务区光伏组成的供能系统与由多个路段电力负荷组成的用能系统之间的动态匹配，提升协作化运行能力和公路交通能源系统的可控性、可调度性，实现从“局部平衡”到“大范围优化配置”，提高能源利用率。

该模式是未来高速公路与新能源深度融合发展的重要技术手段，也是本文重点关注的发展模式。在运行方面，还可以结合车流信息和电力市场机制，引导车辆充电分流，在具备条件的服务区开放V2G模式，使车辆在一定时间段内向电网返送富余电力，获取额外收益。

2 虚拟电厂建模

高速公路服务区常见的可控负荷有两大类，一是温控负荷，如单体空调、中央空调等，为服务区提供冷热需求支撑；另一类为电池型负荷，包括储能和电动汽车等，能够与电网进行双向互动，调节性能更加优异。

本文以单体空调和电动汽车为对象，通过聚类形成异构虚拟电厂，配合光伏出力变化，实现最大化新能源消纳的目标。

2.1 单体空调双质模型

该模型保留了建筑物物理模型和关键参数，以单体空调调节的室内空气温度及室内物质表面温度作为模型的状态变量，因此也被称为双质模型[9]。

用热容、热阻等热力学概念建立设备模型，具体模型如下：

式中，Ca为室内空气热容；Cm为室内物质热容；Ra为待机室内空气热阻；Rm为待机室内物质热阻；K为单体空调设备操作热比率；To为室外温度；T为室内空气温度；Tm为室内物质温度。

上述微分方程描述了单体空调设备的热动态过程，由于单体空调开关状态的改变在时间上是离散的，且在两次状态改变之间，室内的温度变化范围较小，因此上式可以被离散化为：

式中，k为控制时刻。

考虑单体空调设备的区域分布多样性、参数多样性等因素，Ca，Cm，Ra，Rm等热力学参数具有随机分布特性，可将它们考虑为正态随机分布N（a，σ）。单体空调的热功率由其自身开关状态及额定功率决定，而开关状态由设备温度和设备前后时刻运行状况共同决定。其设备温度与设备电功率消耗具有一一对应的关系，因此，由其构成的热电耦合模型可以表示为：

式中，P为单体空调的实际功率，Pop为单体空调设备的额定热比率，n为单体空调设备的开关状态，η为单体空调设备效率因数，Prated为单体空调的额定功率。

当单体空调用户室内环境温度发生变化时，设备根据室内温度及自身预设的开关控制逻辑进行开关状态转换，其控制逻辑如式（5）所示：

式中，nk为k时刻设备的开关状态；分别为设备的用户室内温度、温度设定值、室内温度上下边界；δ为温度调节死区。以上仅考虑了单体空调制热运行过程，当它运行于制冷模式时，其工作原理类似，即当室内温度达到温度上限时，单体空调开始制冷；室温到达温度下限时，单体空调关断，室内温度上升。

2.2 电动汽车迟滞模型

迟滞模型是电动汽车最常见的一类模型，它控制电动汽车充放电状态，通过延缓电动汽车充电过程，可以降低对系统的不利影响，从而实时响应来自系统控制中心的调度指令。模型原理如下：

定义电动汽车k的额定充放电功率为和分别为充、放电效率。在时刻，电动汽车k接入电网，其荷电状态（state of charge，SOC）为。电动汽车用户根据自身出行需求，选择离开电网时间为，对应SOC需求为。为满足电动汽车k的充电需求，可知其最短充电时间为：

其中，Ck为电动汽车k的电池容量。

充电状态：

入网电动汽车k在t时刻的充电状态可以描述为下式：

闲置状态：

闲置状态是指电动汽车处于入网状态但既不充电也不放电，其SOC变化率为0：

放电状态：

入网电动汽车k在t时刻的放电状态可以描述为：

离网状态：

在该模型中，电动汽车k每时刻的运行状态，由平均充电曲线及上下边界、共同决定。

在不施加控制策略的情况下，模型中电动汽车k有充电和闲置两种状态。当其充电轨迹触碰到上边界时，电动汽车k运行状态由充电切换为闲置，如图1中的a1时刻所示；当充电轨迹触碰到下边界时，电动汽车k运行状态由闲置状态切换为充电，如图1中的a2时刻所示。

图1 单台电动汽车迟滞控制模型示意图Fig.1 Schematic diagram of hysteresis control model of a single electric vehicle

为了描述电动汽车状态切换的过程，定义电动汽车k状态切换指标εk（t）：

在不施加控制策略时，电动汽车自然状态切换过程由下式表示：

单台电动汽车的状态切换指标εk（t）变化过程如图1所示。

综上所述，在迟滞模型中，电动汽车k的充电轨迹始终保持在上下边界范围之内。在入网时间段内，电动汽车交替进行充电状态和闲置状态的切换，满足用户的充电需求。

当电动汽车k的充电轨迹没有达到上下边界时，可以提前改变电动汽车充电状态以接受上层控制中心的调控指令，如在图1的a5时刻控制电动汽车提前结束充电，在a6时刻控制电动汽车提前开始充电，在a4时刻控制电动汽车进行放电等。

基于迟滞模型的电动汽车充电过程是间断的、序列化的过程，与不间断的传统持续充电方法相比，其充电过程在时间上具有延迟和滞后的特性。

2.3 虚拟电厂聚合模型

虚拟电厂是电力需求侧管理的一类特殊形式，可以在减少用户电能耗费和提高用能效率的同时，达到与建设相应的输电系统、配电系统以及建设电厂相同的目标，是一种可以有效、直观实现节能减排的重要途径[10-12]。本文基于精细化负荷模型，建立可面向不同种类需求侧可控资源的虚拟电厂模型并定义关键组件。

由前述介绍的各不同类型负荷运行特性可以看出：对于单个设备，依据本身固有的控制逻辑进行运行状态的切换，消耗或停止消耗功率，可将其看作时变的单个离散负荷。从宏观的角度来看，大量的负荷在地区分布、型号参数、用户使用行为以及开关状态上存在多样性，因此负荷群体经过聚合将对外表现平滑的负荷特性。当一定规模的设备选择参与需求响应控制时，可将所有设备聚合形成虚拟电厂。

基于以上考虑，按如下原则建立不同类型负荷虚拟电厂模型，其在t+Δt时刻的功率上下边界Pmax和Pmin可表示为：

其中，λ为系统关键运行变量，上式在计算虚拟电厂边界时，充分考虑设备运行状态约束，筛选出符合条件的设备群体参与构建虚拟电厂，对于不在区间内的群体，不参与构建虚拟电厂。

可用下图说明上式的工作原理：阴影三角形区域代表在Δt时间段内，由控制策略引起的集群负荷能耗减少部分。灰色虚线表示其能耗边界，黑色圆点表示集群负荷可能的运行状态点。

图2 虚拟电厂出力边界Fig.2 Virtual power plant output boundary

如图所建立的虚拟电厂有四个主要参数：和用户舒适程度直接相关的Pmax和Pmin；不控状态下的负荷能耗，控制状态下的负荷能耗。由图可知，运行点若较靠近上边界，则虚拟电厂有较大的下调空间，此种情况下更有利于切负荷。其他主要的参数可计算如下：

受控容量：

上调容量：

下调容量：

不施加外界控制信号时，各单体空调设备独立运行，其群体负荷曲线由各单体设备功率总和得到。空调群的负荷曲线水平受多个因素影响，设备数目越多，总负荷曲线越平缓；设备群体间热力学参数差异化程度越大，总负荷曲线就越平缓；δW越小，总负荷曲线波动周期越小，这是因为δW间接影响开关频率，进一步影响其所消耗的功率。

3 光伏与虚拟电厂协同控制策略

本文提出通用序列化参数方法来实现由单体空调和电动汽车构成的虚拟电厂的优化控制，以跟踪光伏出力为优化目标制定设备级指令。

3.1 负荷分群

每一时刻，系统都可按负荷运行状态分为若干个负荷群（如针对单体空调负荷可分为开启和关闭群，电动汽车负荷可分为充电、放电、闲置、离网群等），共计n个，如下式所示：

4.2 整合关键运行参数，形成综合序列化指标

负荷的关键运行参数，反映了负荷在运行过程中的主要物理属性，通过对该参数或参数的组合进行分析，能够还原负荷的工作状态。定义响应群体在t时刻的不同关键运行参数集合如下，共有s个。

其中，第i个关键运行参数集合可表示为下式，为t时刻，第i个关键运行参数集合中的第ia个参数，也可表示为。

由上式可知：对于第i个负荷（以下简称“负荷i”），其在t时刻有s个关键运行参数：。将各关键运行参数进行整合，可得到t时刻的参数序列化综合指标如下式，定义I t为综合指标集合，如下式所示，为I t中的第iu个指标。h(·)代表了参数整合方法。

整合方法可采用权重法：分配各个关键运行参数参与综合指标计算的权重，还可通过具有关联性的关键运行参数之间的运算，来实现综合指标的构造，如将不同单体空调所处室内温度及对应温度设定死区的比值作为综合指标，可考虑设备的多样性差异。

类似地，定义在t时刻，负荷群运行控制变量合集如式（25）所示，共计e个。其中，第i个运行控制变量合集可表示为式（26），为t时刻，第i个运行控制变量合集中的第ic个变量，也可表示为。

在t时刻，负荷i消耗的电功率应为以上各运行控制变量的函数，如下式所示中的f(·)，定义V t为负荷群的功率集合，为V t中的第iν个负荷功率，如下式：

4.3 综合序列化指标优先排序

至此，已形成按序列化参数升序或降序排列的响应群体的功率集合。为中的第ϑ个元素，可表示为

4.4 响应群体筛选

4.5 响应群体控制

通用化参数序列化方法流程如图3所示：在算法设计过程中，其主要思路为对响应群体按照一定原则进行分群；进一步确定负荷的关键运行参数，整合后形成综合序列化参数；将该参数作为序列化方法排序依据，进行响应群体的筛选；调节群体的关键运行参数，实现群体响应控制。不同类型的负荷群体，其分群方法、排序指标、调控手段也不尽相同。

图3 通用参数序列化方法流程图Fig.3 Flow chart of general parameter serialization method

5 仿真结果

5.1 虚拟电厂空调群

假设某服务区酒店和生活区内使用空调设备，均同意参与调控。具体参数见表1所示。

表1 空调群仿真参数表Tab.1 Simulation parameters of air-conditioning group

图4 虚拟电厂空调群体调控效果图Fig.4 Virtual power plant air conditioning group regulation effect

仿真结果显示，采用通用化参数序列化方法，空调群体能够较好地跟踪光伏出力波动，通过调整各单体空调负荷工作状态，改变虚拟电厂空调群整体输出功率，最终实现最大化消纳清洁电力的目标。

5.2 虚拟电厂电动汽车群

假设某高速公路服务区酒店和生活区内使用空调设备，且同意参与负荷调控。具体参数见表2。

表2 电动汽车群仿真参数表Tab.2 Simulation parameters of electric vehicle group

由于在6：00—10：00时间段接入电网的电动汽车数量相对少，所以在仿真过程中设置在10：00之后开始控制集群电动汽车响应功率目标。功率目标跟踪结果如图5所示。由仿真结果可以看出，电动汽车能够较好地跟踪功率目标信号。

图5 虚拟电厂电动汽车群体调控效果图Fig.5 Electric vehicle group regulation effect picture of virtual power plant

6 结语

为适应国家“碳达峰、碳中和”目标的发布和实施，交通新能源融合发展势在必行。构建清洁低碳、安全高效的现代化交通能源体系，提速公路运输“终端用电化”和“电力去碳化”进程，将有效推动交通运输领域节能降碳，也是交通强国建设纲要的重要牵引举措。本文聚焦交通行业高速公路领域，研究在服务区布局光伏发电设施，并通过整合服务区内典型可控负荷资源，按类型分别聚集形成虚拟电厂，提出针对性的控制策略，仿真结果验证了所提策略的有效性。本文提出的交通与新能源融合发展模式和调控策略将为加快高速公路绿色低碳发展提供新的发展思路。