电动汽车V2G调度优化策略的多指标评估方法*

郑 鑫，邱泽晶，郭 松，廖 晖，黄玉萍，雷 霆

电动汽车V2G调度优化策略的多指标评估方法*

郑 鑫1,2，邱泽晶1,2，郭 松1,2，廖 晖3†，黄玉萍3，雷 霆4

（1. 南瑞集团公司(国网电力科学研究院有限公司)，南京 211106；2. 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司，武汉 430077；3. 中国科学院广州能源研究所，广州 510640；4. 国网上海市电力公司，上海 200122）

随着车网互动（V2G）活动频繁，如何评价V2G调度策略效果成为V2G运营的关键问题。从电网调度、电网安全与能源安全等多个角度，提出一种基于V2G调度策略运行效果的多指标评估方法。首先，系统剖析V2G调度系统的运行方式与运行特点，建立基于V2G调度系统的多指标评估框架。其次，从V2G调度策略运行效果层面，围绕可再生能源消纳比率、可调度容量、调度响应时间、负荷平稳度和调度运行经济效益共五个指标，构建V2G调度策略运行效果的多指标评估模型。最后以某区域内的电动汽车集群为案例进行分析，选取某市三个场景区域内常规负荷，分别执行分时电价、停车费减免、可再生能源消纳三种V2G调度策略，对系统调度运行结果实施多指标评估，评估结果验证了电动汽车V2G调度优化策略多指标评估方法的有效性及优越性。

电动汽车；V2G；多指标评估；调度策略；标准化

0 引 言

在应对气候变化与实现碳达峰、碳中和目标过程中，电动汽车（electric vehicle, EV）作为一种环境友好型交通工具，近年来在全球范围内得到大力推广。EV作为一种可移动储荷资源，有别于电力系统中其他常规负荷，不仅能在电力系统任意节点充电，还能通过车网互动（vehicle to grid, V2G）技术向系统中的节点进行反向馈电。截至2021年底，全球道路上拥有1 000万辆EV，且EV保有量继续呈逐年攀升趋势。预计2025年将达到5 000万辆，届时EV可向电网提供的最大容量达到600 GW[1]。EV的大规模发展在促进减碳减排的同时，也使得电力系统的运行面临着巨大挑战[2]。V2G调度策略通过研究EV的时空特性，进一步挖掘EV移动储荷资源，从而支撑电网进行移峰填谷，提高可再生能源消纳比例。因此，合理引导EV在特定时空下参与V2G调度，以及开展V2G调度策略下多指标评估分析具有重要的现实意义。

目前，V2G的理论技术研究已经有大量丰富的研究成果[3]，尤其在调度技术上对V2G的调度策略研究方面。ANTÚNEZ等[4]提出一种基于混合整数线性规划的方法来求解考虑V2G技术的非平衡配电系统中EV的最优充电协调问题。SCARABAGGIO 等[5]提出两种控制策略来实现EV蓄电池在频率调节过程中的最优控制。为弥补大规模EV接入调度产生的各层级信息断层与延迟问题，采用多层级调度策略来提高EV集群的响应速度，最大化利用EV的储荷资源[6-8]。文献[9-11]通过研究EV的时空活动特性，分析EV与EV集群的需求响应潜力。文献[12-14]以充分消纳吸收可再生能源为目标，研究V2G调度策略实现方法，充分利用EV的移动储荷资源提高多方参与主体的经济性。文献[15-16]研究采用动态的可再生能源电价取代现有的固定充放电价格模式，采用V2G策略消纳更多的可再生能源，提高可再生能源利用率，增加了社会的经济效益。NEYESTANI等[17]建立一种基于城市EV不确定性的混合整数规划V2G调度模型，该模型验证在适当的定价方案下可以使得多方获得更高的利润。以上工作聚焦在技术层面对V2G调度进行研究，通过V2G调度充分利用EV集群资源实现电网负荷的波动小、可再生能源消纳多、社会经济效益佳等效果，然而均未对调度效果进行评估。

在可再生能源高渗透的背景下，基于时间序列方向矩阵，LIU等[18]提出二分法嵌入式粒子群优化算法，充分利用EV储荷特性消纳尽可能多的可再生能源，该方法同时对调度效果进行评估，指导V2G调度策略闭环优化，提高了区域系统内能源的自给率。文献[19-20]提出“可调度能力”概念，建立了以配电网总负荷峰谷差最小化为指标的EV可调度能力分析模型。张亚朋等[21]以大规模EV构成的虚拟电厂（electric vehicle virtual power plant, EVPP）为分析对象，提出一种多时间尺度响应能力评估模型，该模型能评估日前响应能力并指导修正调控策略。WEI等[22]提出了一种基于改进的NSGA-II算法，对V2G与综合能源系统（integrated energy systems, IES）耦合作为灵活存储的可行性的评估方法，主要评估经济和环境效益，评估结果准确地描述V2G与IES耦合的可行性。TAN等[23]对风−光电−水电混合动力系统互补运行的效益和风险进行评估，通过量化不确定性风险指标来建立可靠性指数，对可靠性进行评估。以上文献在优化调度评估方面已有深入的研究，但是在EV V2G的可靠性和经济性评估方面还未形成体系，缺少从多个指标对V2G调度策略效果进行评估，无法为调度决策者提供全面的信息。

针对V2G调度策略执行后的效果，提出一种多指标评估模型，从电网和用户的角度，围绕可再生能源消纳比率、可调度容量、调度响应时间、负荷平稳度和调度运行经济效益共五个指标来评估调度策略运行效果。该模型可以分析在相同的情景条件下运行不同的调度策略，直观地展示V2G调度策略在不同指标上的表现。为调度系统优化、调度策略选型等提供依据和指导，提升调度决策全面性和可靠性，促进调度理想度水平的提升。

1 V2G调度系统的多指标评估框架

V2G调度系统由V2G充放电桩、电力负荷、可再生能源发电设备与传统发电机组设备组成，所有系统组成单元均通过信息流和能量流双向流通，实时交互。信息流包含V2G调度中心与分布式发电、充电桩运营商、电力负荷以及EV之间的双向交流。能量流包含电网与充电桩、充电桩与EV之间的能量双向流通。

所提出的多指标评估框架是建立于V2G日前调度模型基础上，对调度时段内调度结果状态进行评估，评估结果反映调度运行的理想度水平。结合传统储能综合评估模型[24]，借鉴於益军等[25]提出电力系统调度运行后评估方案与应用架构设计评估思路进行拓展，从不同参与主体构建可量化评估指标，形成V2G调度策略多指标评估体系，最后生成雷达图来展示调度策略的运行情况。区域 V2G调度系统的多指标评估框架如图1所示。

图1 面向V2G调度系统的多指标评估框架

V2G调度中心包含整个调度过程中的事前、事中及事后所有数据，其中事前对系统数据进行预处理，模拟策略执行过程，得到事中数据。根据事中数据对调度策略进行反馈，最后获得事后调度结果。对调度整个过程进行多指标评估，与调度策略的预期目标进行对比分析，闭环调整调度策略参数，使得模拟调度结果达到调度策略的期望。

2 V2G调度模型

2.1 目标函数

在V2G调度系统中，日前、日内的V2G调度模型重点考虑EV用户出行距离、出行起止时间等出行需求以及电池类型、容量、单位里程能耗等车辆特性参数。V2G调度可以充分有效调度规模化EV的移动储荷资源进行充放电，使得系统达到预期的运行目标，如平衡电网负荷波动、提升可再生能源消纳比例和最大化调度运行经济效益等。基于前期研究提出的V2G经济调度模型及多级车网优化调度方法[26]，调整不同场景下V2G调度参数与策略目标方程，以实现各策略之间的择优。

V2G日前调度模型约束条件组包括EV服务约束、并网功率约束和电力系统平衡约束。

2.2 EV服务约束

V2G系统控制管理有个充放电桩，分布在个网络节点，调度仿真周期为。在调度计划时段内，共有辆EV响应V2G服务邀约，V2G调度系统的特征常量参数如表1所示，特征变量见表2。

表1 V2G系统特征常量参数表

表2 V2G系统特征变量表

图2 V2G调度下EV服务状态示意图

2.3 EV并网功率约束

2.4 电力系统平衡约束

3 多指标V2G调度策略评估方法

基于前述的V2G调度策略运行框架，EV参与V2G给电网与运营商带来的收益及影响需要从多方面判断和衡量，本文提出的V2G EV调度策略的多指标评估方法，围绕可调度容量、调度响应时间、可再生能源消纳比率、负荷平稳度和调度运行经济效益，建立五个独立指标，形成V2G调度的多指标评估模型。

首先，V2G调度中心获取区域内的EV、充电桩等物理参数特征，对EV参与V2G的初始状态、并离网要求及行驶计划进行初始化，设定调度策略的服务价格、充放电价格等参数，V2G调度中心统计接受邀约的车辆状态信息，然后确定V2G调度优化目标，更新车辆充放电节点、起始时间与服务时长，求解获得车辆参与V2G调度计划，并判定当前调度结果是否满足特定评估指标。若未能满足该指标，则调整V2G调度策略参数，激励改变参与V2G邀约车辆的数量、充放电容量、充放电起始时间与时长，找到满足特定指标的最佳V2G策略和车辆调度计划。V2G调度策略多指标评估流程如图3 所示。

图3 V2G调度策略多指标评估流程

3.1 可再生能源消纳比率评估

3.2 EV可调度容量评估

EV可调度容量表征愿意参与调度的EV集群在满足基本出行前提下，EV集群可以参与V2G的容量。

3.3 可再生能源消纳比率评估

3.4 EV调度负荷平稳度评估

3.5 EV调度运行经济效益评估

EV调度运行经济效益表征在EV参与调度下，V2G系统整体经济效益。合理引导EV在时间上和空间上参与V2G调度，不仅可以降低EV无序充电对电网的冲击，还能通过移峰填谷、调峰调频，提高多方主体的经济效益。用户响应服务收益为1，环境收益为2，节点负荷不能满足造成的补偿为3，电网过网费用为4。

3.6 多指标评估结果标准化

V2G调度策略需从多指标中评估衡量，由于各指标间的量纲单位不同，且结果值范围不一致，难以判断各自策略的优缺点，需对评估结果进行标准化处理。

(25)

4 算例分析

4.1 算例场景及参数设置

调研分析某市三个典型场景（工业区、商业活动区、居民小区）内的电力负荷消费数据。调研结果显示：①工业区内光伏发电、风力发电等可再生能源发电量占园区总负荷30%左右[27]，火力发电机组最低负荷为额定负荷的10%；②商场的电力负荷特性为当23:00后停止营业至次日8:00开始营业前，其间电力负荷降至最低点，在中午时段、傍晚至夜间时段迎来用电高峰[28]；③居民区电力负荷特性[29]在工业区下班后开始逐渐爬升。三个场景典型的负荷曲线、可再生能源发电曲线及EV集群充电功率曲线如图4所示。

图4 负荷、可再生能源发电与EV集群充电日负荷曲线

表4 EV集群类型及特性参数

表5 EV充放电分时电价

假定每个算例场景分别执行分时电价、停车费减免、可再生能源消纳三种调度策略，三种策略的简要特点如表6所示，三种调度策略的目标函数如表7所示。

表6 V2G调度策略

表7 V2G调度策略的目标函数

4.2 调度运行结果分析

依次对工业区区域分别执行分时电价、停车费减免、可再生能源消纳三种调度策略。得到不同场景下执行不同调度策略后系统的峰谷负荷见表8。

表8 三种算例场景、三种调度策略充放电峰值

综合表8可以得到，在工业区场景中，分时电价、停车费减免和可再生能源消纳调度策略的EV峰值充电功率分别降低65.5%、62.2%、18.5%；商业区场景中的调度策略EV的峰值充电功率分别降低76.6%、67.2%、47.5%；居民区场景的调度策略EV的峰值充电功率分别降低71.2%、51.6%、60.9%。同时发现，停车费减免调度策略能显著提升EV车主参与V2G的积极性，使峰值放电功率也相对更高,该策略尤适用于工业区和商业区。

4.3 多指标评估结果分析

对工业区分别执行分时电价、停车费减免、可再生能源消纳三种调度策略的结果进行多指标评估，评估结果如图5所示。

由评估结果可以看出，在工业园区场景中，分时电价的V2G调度策略在可再生能源消纳比率、可调度容量、调度响应时间、负荷平稳度和调度运行经济效益五个指标表现均衡。若提高工业园区V2G系统的可调度容量与缩短响应时间，则需对V2G调度模型的容量约束条件以及响应车辆规模进行调整。通过停车费减免和可再生能源消纳，V2G调度系统的可调度容量与响应时间指标均能显著提高。由于更多的EV参与V2G并网，在短时间总体负荷改变较大，重点影响了电网运行过程中的负荷平稳度，同时降低运行的经济效益。

图5 工业区场景下运行不同的调度策略的评估结果

在商业区场景中，三种策略下新能源消纳指标无显著差异，新能源发电高峰时段与商业区用电高峰时段无重叠，新能源发电能被日常运营消纳。分时电价策略较其他两种策略具有更高经济效益，但在响应时长和调度容量方面不及停车费减免策略。而停车费减免策略更适用于商业区，确保调度过程拥有更多EV可调度容量和更长服务时长，满足调峰调频任务的执行。

在居民区场景中，由于大多数车主停车都是刚性需求，通过停车费减免策略可以激发车主参与V2G的意愿，增大车辆并网概率，增加可调度容量。此外，峰谷时段负荷差异明显，分时电价和停车费减免策略均能获得较佳的经济效益。

5 结 论

对调度策略的闭环管控是提高调度成效的重要手段。为此，首先分析了EV V2G调度策略的目标方程和边界约束，提出多指标评估方法和流程。选取某市区的工业区、商业区、居民生活区三个典型应用场景，分别基于分时电价、停车费用减免、可再生能源消纳的三种EV调度V2G优化调度策略进行仿真对比分析，得出以下结论：

（1）在相同场景下，调度策略在不同指标下的表现结果不同，通过对调度策略的边界约束进行调整，可以提升V2G调度系统目标指标的调度结果，如在工业区使用分时电价调度策略，在可调度容量与调度响应指标上表现不理想，通过停车费减免V2G调度措施，能够增加EV的车网互动响应时长，从而使V2G调度系统整体调度容量提高66%。

（2）同一种调度策略应用在不同场景，其调度评估指标结果不尽相同。如分时电价调度策略在商业区具有很好的经济性，可以达到96%，但是在居民区，由于居民的刚性负荷需求，其经济效益只有70%。因此调度策略调整需要结合应用场景的用能特点。

算例分析结果表明，提出的V2G调度策略多指标方法能够实现调度策略的优化和改进，但同时也发现，不同主体间的利益对系统的运行结果影响较大，后续为了更好地应用本评估模型，需挖掘和发现影响V2G调度效果的其他因子，在满足用户出行需求与电网运行平稳的同时，最大限度提高社会效应与多方的经济效益。

[1] International EnergyAgency. Global EV outlook 2021[R]. Paris: IEA, 2021.

[2] 万佑红, 王鲁, 曹卫涛, 等. 电动汽车有序充电的方法: 201911164278.1[P]. 2020-04-07.

[3] 陈一凡, 刘廷章, 金勇, 等. 电动汽车充电调度综述[J]. 电气自动化, 2017, 39(3): 26-29. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3886.2017.03.009.

[4] ANTÚNEZ C S, FRANCO J F, RIDER M J. et al. A new methodology for the optimal charging coordination of electric vehicles considering vehicle-to-grid technology[J]. IEEE transactions on sustainable energy, 2016, 7(2): 596-607. DOI: 10.1109/TSTE.2015.2505502.

[5] SCARABAGGIO P, CARLI R, CAVONE G, et al. Smart control strategies for primary frequency regulation through electric vehicles: a battery degradation perspective[J]. Energies, 2020, 13(17): 4586. DOI: 10.3390/en13174586.

[6] GAO S, WANG L Y, GUO L, et al. A two-layer model to dispatch electric vehicles and wind power[J]. MATEC web of conferences, 2020, 309: 05015. DOI: 10.1051/matecconf/202030905015.

[7] WANG X Y, SUN C, WANG R T, et al. Two-stage optimal scheduling strategy for large-scale electric vehicles[J]. IEEE access, 2020, 8: 13821-13832. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2966825.

[8] 潘振宁, 张孝顺, 余涛, 等. 大规模电动汽车集群分层实时优化调度[J]. 电力系统自动化, 2017, 41(16): 96-104. DOI: 10.7500/AEPS20160919012.

[9] 钱甜甜, 李亚平, 郭晓蕊, 等. 基于时空活动模型的电动汽车充电功率计算和需求响应潜力评估[J]. 电力系统保护与控制, 2018, 46(23): 127-134. DOI: 10.7667/ PSPC180763.

[10] 王明深, 穆云飞, 贾宏杰, 等. 考虑用户出行时间和补偿价格的电动汽车集群响应能力评估模型[J]. 华北电力技术, 2017(3): 23-31. DOI: 10.16308/j.cnki.issn1003- 9171.2017.00.006.

[11] CHENG S, WEI Z B, SHANG D D, et al. Charging load prediction and distribution network reliability evaluation considering electric vehicles’ spatial-temporal transfer randomness[J]. IEEE access, 2020, 8: 124084-124096. DOI: 10.1109/access.2020.3006093.

[12] FATTORI F, ANGLANI N, MULIERE G. Combining photovoltaic energy with electric vehicles, smart charging and vehicle-to-Grid[J]. Solar energy, 2014, 110: 438-451. DOI: 10.1016/j.solener.2014.09.034.

[13] SHI R F, ZHANG P H, ZHANG J, et al. Multidispatch for microgrid including renewable energy and electric vehicles with robust optimization algorithm[J]. Energies, 2020, 13(11): 2813. DOI: 10.3390/en13112813.

[14] 潘军, 吴红斌, 许道强, 等. 光伏/电动汽车/负荷博弈的屋顶光伏容量优化[J]. 电力系统自动化, 2019, 43(1): 186-193. DOI: 10.7500/AEPS20180422006.

[15] FALKONI A, PFEIFER A, KRAJAČIĆ G. Vehicle-to-grid in standard and fast electric vehicle charging: comparison of renewable energy source utilization and charging costs[J]. Energies, 2020, 13(6): 1510. DOI: 10.3390/en13061510.

[16] 麻秀范, 王超, 洪潇, 等. 基于实时电价的电动汽车充放电优化策略和经济调度模型[J]. 电工技术学报, 2016, 31(S1): 190-202. DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753. tces.2016.s1.025.

[17] NEYESTANI N, DAMAVANDI M Y, CATALÃO J P S. Pricing G2V/V2G modes through characterizing the PEVs traffic behavior[C]//Proceedings of 2017 IEEE Manchester PowerTech. Manchester: IEEE, 2017: 1-6. DOI: 10.1109/PTC.2017.7981245.

[18] LIU X O. Research on flexibility evaluation method of distribution system based on renewable energy and electric vehicles[J]. IEEE access, 2020, 8: 109249-109265. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3000685.

[19] 杨晓东, 任帅杰, 张有兵, 等. 电动汽车可调度能力模型与日内优先调度策略[J]. 电力系统自动化, 2017, 41(2): 84-93. DOI: 10.7500/AEPS20160323006.

[20] 王浩林. 电动汽车时空多维度负荷预测及其可调度潜力容量评估方法[D]: 华南理工大学, 2020. DOI: 10.27151/d.cnki.ghnlu.2020.002226.

[21] 张亚朋, 穆云飞, 贾宏杰. 等. 电动汽车虚拟电厂的多时间尺度响应能力评估模型[J]. 电力系统自动化, 2019, 43(12): 94-103. DOI: DOI: 10.7500/AEPS20180731009.

[22] WEI H Q, ZHANG Y T, WANG Y Z, et al. Planning integrated energy systems coupling V2G as a flexible storage[J]. Energy, 2022, 239: 122215. DOI: 10.1016/j. energy.2021.122215.

[23] TAN Q F, WEN X, SUN Y L, et al. Evaluation of the risk and benefit of the complementary operation of the large wind-photovoltaic-hydropower system considering forecast uncertainty[J]. Applied energy, 2021, 285: 116442. DOI: 10.1016/J.APENERGY.2021.116442.

[24] 王仁顺, 赵宇, 马福元, 等. 受端电网高比例可再生能源消纳的运行瓶颈分析与储能需求评估[J]. 电网技术, 2021: 1-12. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2021.2103.

[25] 於益军, 冯树海, 俞智鹏, 等. 调度运行后评估方案与应用架构设计[J]. 电力系统自动化, 2019, 43(22): 194-200. DOI: 10.7500/AEPS20190428006.

[26] GUO S, QIU Z J, XIAO C P, et al. A multi-level vehicle-to-grid optimal scheduling approach with EV economic dispatching model[J]. Energy reports, 2021, 7: 22-37. DOI: 10.1016/j.egyr.2021.10.058.

[27] LIAO H, HUANG Y P, ZHAO D Q. An optimal strategic portfolio of biomass-based integrated energy system[C]// Proceedings of 2019 IEEE PES Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference. Macao, China: IEEE, 2019: 1-6. DOI: 10.1109/APPEEC45492.2019.8994364.

[28] 梁哲诚, 陈颖, 肖小清, 等. 广州市3栋商业建筑冷、热、电负荷特性分析[J]. 建筑科学, 2012, 28(8): 13-20. DOI: 10.3969/j.issn.1002-8528.2012.08.004.

[29] 高蓉, 徐迅, 周江昕, 等. 上海市安居小区电力负荷特性分析[J]. 华东电力, 2012, 40(6): 1064-1066.

[30] 杨苹, 许志荣, 袁昊哲, 等. 考虑峰谷电价的串联结构光储型多微网经济运行[J]. 电力系统及其自动化学报, 2018, 30(1): 8-14. DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2018. 01.002.

[31] 朱明成. 基于改进分布式潮流计算的主动配电网经济性综合评估[D]. 厦门: 厦门大学, 2018.

Multi-Index Evaluation Method Considering V2G Scheduling Optimization Strategy of EV Charging and Discharging

ZHENG Xin1,2, QIU Ze-jing1,2, GUO Song1,2, LIAO Hui3, HUANG Yu-ping3, LEI Ting4

(1. Nari Group Corporation/State Grid Electric Power Research Institute, Nanjing 211106, China; 2. State Grid Electric Power Research Institute Wuhan Efficiency Evaluation Co. Ltd., Wuhan 430077, China; 3. Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Science, Guangzhou 510640, China; 4. State Grid Shanghai Electric Power Company, Shanghai 200122, China)

With the frequent activities of vehicle network interaction (V2G), how to evaluate the effect of the V2G scheduling strategy has become a key problem of V2G operation. From the perspective of power grid dispatching, power grid security and energy security, a multi-index evaluation method based on V2G dispatching strategy was proposed. Firstly, the operation mode and characteristics of the V2G scheduling system were analyzed systematically, and a multi-index evaluation framework based on the V2G scheduling system was established. Secondly, from the perspective of the implementation effect of the V2G scheduling strategy, around the five dimensions of schedulability, scheduling response, renewable energy consumption, load stability and scheduling economy, a multi-index evaluation method for the implementation effect of the V2G scheduling strategy was constructed, and the evaluation results were normalized. Finally, the conventional load in three scene regions of a city was selected to compare three V2G scheduling strategies of time-of-use price, parking fee reduction, renewable energy consumption. The multi-index evaluation of the system operation results verified the effectiveness of the multi-index evaluation method considering the V2G scheduling optimization strategy of electric vehicles.

EV; V2G; multi-index evaluation; scheduling strategy; normalization

2095-560X（2022）05-0485-09

TK-9

A

10.3969/j.issn.2095-560X.2022.05.012

2022-04-10

2022-06-07

国家电网公司总部科技项目（5418-201917162A-0-0-00）

廖 晖，E-mail：liaohui@ms.giec.ac.cn

郑 鑫（1986-），男，硕士，高级工程师，主要从事电气工程及其自动化研究。

廖 晖（1987-），男，博士研究生，主要从事电动汽车V2G调度优化研究。