需求响应下基于电动汽车负荷聚合商的充放电电价与时段研究

赵梓潼,顾 兵

(1.华北电力大学国际教育学院(保定),保定 河北 071003;2.东北电力大学经济管理学院,吉林 吉林 132012)

0 引 言

可再生能源发电如风力发电,其特点是不可控的,间歇性的,所以当可再生能源发电接入电网的比例逐渐增大时,对电网运行的安全稳定性的影响也越来越大。风电的迅猛发展也带来了因电网的规划建设与风电的大量装机之间失衡所导致的弃风限电问题的出现[1]。为了确保电力系统运行的安全稳定,就需要在可再生能源并网的比例逐渐提高的情况下,引入更多的灵活性资源来维持电力系统运行的稳定与平衡,以降低可再生能源发电对电网带来的影响[2]。目前所引入的灵活性资源主要是水电机组、调峰机组、互联电网、抽水蓄能电站与需求侧响应等[3-4]。需求响应(Demand Response,DR)在市场中的作用在目前大数据日趋成熟的背景之下变得越来越重要。

需求响应是指电力系统根据供需平衡和电网稳定性的需要,通过改变用户用电行为来调整负荷需求。柔性负荷作为新型电力系统的重要组成部分,其具备需求侧响应能力,因此作为调配资源在有序用电中可以发挥重要作用[5]。快速、准确的挖掘需求响应潜力来保证电网安全有效运行缓解供电压力,是地市公司开展供电服务的重要工作目标[6-7]。

近年电动汽车大力发展对电力系统产生了巨大的影响,特别是在需求响应方面。电动汽车所使用的用动力电池具有可控性,并且能够向电网反向馈电,可作为分布式储能单元来使用,通过电动汽车的充电和放电行为,可以调节负荷需求,从而实现需求响应。这一特性使电动汽车以灵活性资源服务于电网系统有着巨大的潜力。据统计,2022年截止,新能源汽车在我国的市场保有量达到1 310万辆,其中纯电动汽车占比为79.77%,市场保有量为1 045万辆。假设以每辆电动汽车的电池容量为50 kWh计算,那么将有超过6.55亿kWh的动力电池电容量。我国在2030年预计将有近1亿辆的电动汽车[8],那么将有超过49亿kWh的动力电池电容量。电动汽车负荷灵活并且可以快速响应[9-11],能够对新能源大规模的接入电网后产生的功率波动具有抵消作用,使电网可以安全稳定的运行[12-13]。

1 电动汽车参与需求响应支持电网运行

1.1 社会效益

由于电能无法进行大规模储存,因此应使发电与用电量之间平衡。电网发电量小于负荷需求,会导致电网频率下降,反之,电网频率会上升[14]。为保证电网运行安全,应对电网采取调频工作,其通常是采用调节机组的出力的方式进行调频,但其经济性差,响应速度慢。而采用电池储能进行调频则可以降低成本,而且对需求的响应速度比传统调频方式更加迅速与灵活。基于电池储能的这一特性,电动汽车可以参与到系统调频这一过程。对电动汽车成规模控制来响应电网或以负荷聚合商的形式来参与调度,则能够改善电能质量,可以削峰填谷、提供移动储能等服务,能带来一定的社会效益。

1.2 新能源消纳

协调电动汽车与新能源发电之间的互补关系,是一种能够使二者达到双赢的策略,同时又能对新能源发电具有波动性这一天特点具有平抑作用,相较于对储能设备进行单独配置的成本,此成本要更为低廉。新能源发电如风电以及光伏,其在与负荷需求的匹配性上较差,主要是因为新能源发电出力随机性强,波动性大[15],而利用储能技术则可以提高电网接纳新能源发电的能力,可以有效解决新能源发电并网这一问题[16-17],从而保证新能源发电接入网后电网运行安全。因此拥有储能特性的电动汽车使得在抑制风能的波动性方面拥有了很大的可实现性。电动汽车可以在总体负荷小而新能源出力大的时间段进行充电,相反,在总体负荷大而新能源出力小的时间段进行放电,以此来对新能源发电进行间接调节,又可以使得电动汽车所需要的电能大部分来源于新能源发电。

1.3 削峰填谷

电动汽车市场保有量大,可以将每辆电动汽车都看作是一个分布式储能装置,在对其充放电过程进行协调控制,使其在新能源出力大系统负荷低谷时进行充电,新能源出力小系统负荷高峰时进行放电,以此来实现系统的削峰填谷。电动汽车的无序充电会使电网出现峰上加峰或者产生新的负荷高峰的现象,给电网的安全经济运行带来一系列问题,如造成谐波污染、加剧电能损耗以及运营成本上升等[18]。通过引导电动汽车的充放电行为使得电动汽车进行有序充电,可以调整电网峰谷差负荷。对电动汽车的充放电进行有序的调度可以减小电网的峰谷差,同时电网的负荷曲线也能更加平滑,最终降低电网的电能损耗[19]。

2 电动汽车参与需求响应的途径

2.1 用户直接参与需求响应

电动汽车用户个体直接参与需求响应是电动汽车参与车网互动的基本形式,这一基本形式为电网将所需的调频容量公布或发送给电动汽车用户,电动汽车用户根基自己的行程规划选择是否接受调频响应,同时用户还应直接与电网签订合同,以进行调频交易的结算。但是电动汽车以个体形式直接参与调度会带来一定的调度压力,电网或运营商很难将指令下发给每一个电动汽车用户,且用户接受指令后是否响应未知,同时,基于分时电价的引导下,当大规模电动汽车入网时又可能会在原本的低谷时段产生新的高峰。

2.2 通过负荷聚合商参与需求响应

电动汽车负荷聚合商(Electric Vehicle Aggregator,EVA)是通过平台将分散的电动汽车的充放电行为进行统一管理,并对用户的充放电需求进行分类、汇总、整理,然后以负荷聚合商平台的形式与供电公司进行交易,使得电动汽车用户间接的参与到需求响应中,将用户需求响应资源进行整合并与市场的购买者进行交易的独立运行组织。

电动汽车负荷聚合商的盈利模式为与供电公司签署合同,合同内容包括参与需求需求响应的充放电时间、电量、电价等,并以电量售卖过程中的电价差值实现获利。在电动汽车负荷聚合商与电动汽车用户之间也可以通过签订合同的方式使电动汽车用户根据聚合商平台发出的信息来调整自己的充放电策略,使自己的用车成本降低。

3 电动汽车聚合商参与需求响应设计

3.1 电动汽车聚合商有序放电策略

在对电动汽车不加引导的无序充电方式下,多数电动汽车用户的充电行为多是根据自身的用车规律或出行历程进行充电,很少会根据电网负荷的峰谷阶段进行充电行为。以我国多数公司的工作时间阶段与汽车用户的出行阶段为参考,假设17:00～18:00是处于晚高峰的时间段,平均1～2h到家,此时也正处于居民侧的用电上升阶段,并在将在未来3～4h达到用电高峰,同时多数电动汽车用户在下班回到家中时会选择立刻充电,这就造成了大量电动汽车负荷与电网负荷重叠,电网系统的运行负担进一步加重,另一方面,在新能源发电方面,如风电,在电网负荷低谷的夜间往往其出力更多,而电动汽车的荷电量在这时多数已经处于饱和状态,因其不会再消纳更多的电能使得消纳风电的难度大大增加。

某地根据前文电动汽车用户充电时间的假设,则与系统负荷的关系如图1所示。

图1 电动汽车充电概率密度与电网负荷

由图1可知,在20:00时,电动汽车的充电概率达到做大,其概率密度约为0.16,而此时电网的负荷也达到最高值,约为3 200 MW,同样,在2:00～7:00的这一时间段,电动汽车的充电概率与电网的负荷也来到了最低。在对电动汽车不加以引导的无序充电的情景之下,电动汽车的充电概率与电网的原始负荷发生了重叠,电网的峰谷差被进一步加剧。

激励型与价格型是需求响应的两种实现方法,二者均可以引导用户参与需求响应可以有效的对电动汽车实施有序的充放电。分时电价是实现价格型需求侧响应的方法之一,通过引导用户通过电价在不同时间段的差异来对自己的充电时间进行相应的改变,从而实现对电动汽车充放电的有序控制。

峰谷电价的问题之一是现有的分时电价时间段与每天实时变化的实际负荷之间不能很好的对应[20],以及基于引导下的多数电动汽车在时间设计较短的的谷时段大量充电,造成了原本谷时段又产生了新的负荷高峰这一问题[21]。所以在大量电动汽车接入电网的情况下,寄希望于通过分时电价来满足电网的调峰需求是难以实现的。而基于实时电价引导用户进行有序充放电又过于依赖电价的变化时间,实时电价策略很可能会因为电价变化时间间隔过长而产生新的负荷高峰[22]。因此需求响应价格型下的分时电价与实时电价,都是通过制定不同时间阶段的电价继而引导电动汽车用户进行有序的用电行为,两种需求响应本质上是一样的。分时电价可能会使得用户过度响应,使符合峰谷差进一步加大,实时电价可能会引起用户响应疲惫,造成出现新的负荷尖峰的情况。为克服分时电价和实时电价的缺点,考虑到电动汽车负荷特性和用户响应的意愿参与意愿,在分时电价与实时电价的基础之上,重新制定顶级策略与充放电策略。

基于分时电价与实时电价下易造成电动汽车用户的过度响应与响应疲态这一弊端,对充放电策略进行优化,本文采用电动汽车聚合商的方式对电动汽车进行统一的充放电规划,同时电网可根据对每天的发电量以及负荷进行估计,得出每天不同时段下的分时电价,而电动汽车聚合商平台将信息发送给电动汽车用户,用户根据自己的出行状态以及对自己在参与需求响应后的电量期望值,反馈给聚合商平台,由聚合商平台在不同的时间段对电动汽车进行统一的充放电,这样可以大大减弱过度响应与响应疲态这一弊端。

3.2 电动汽车负荷聚合商参与需求响应设计思路

图2为电力市场框架下的电动汽车负荷聚合商参与需求响应下各方之间能量流与信、息流的关系。

图2 电动汽车负荷聚合商参与需求响应各方之间能量流与信息流的关系

从图2可以看出,电网将调频指令发送给电动汽车负荷聚合商,电动汽车负荷聚合商通过电网发布的调频指令向充电桩运营商发送功率调节指令,而充电桩运营商则对负荷聚合商发送用户的响应反馈,以及车辆状态信息。电动汽车负荷聚合商向交易中心发送通过计算得到可调容量、基准负荷报量报价以及响应结果反馈,之后交易中心向负荷聚合商发送中标调频容量和里程、中标价格、调频指令、结算信息。同时交易中心会向电网发送安全校核之前的出清结果,最后电网向交易中心发送校核之后的出清结果。

3.3 电动汽车负荷聚合商参与需求响应市场机制

本电动汽车负荷聚合商参与需求响应市场机制流程如下:

1)再辅助服务市场中,电网与电动汽车负荷聚合商提交辅助服务相关的报价报量。

2)电网下达调频容量需求,中标的市场主体在运行时段接收到上调(下调)指令后,电动汽车负荷聚合商通过价格引导控制充电桩减少充电(增加充电),提供下调(上调)容量。

那么市场流程中的关键环节就是市场出清机制。本文在电动汽车负荷聚合商参与需求响应的市场机制中之开展日前交易与日内交易,本文将以每15 min划分为一个节点的方式将24个小时分为96个节点,以通过不同时间段的供求关系保证电价在不同时间的差别。同时将日内交易则分为小时前与5 min前的出清。

预计的调频需求由电网在运行日的前一天进行公布,同时公布根据调频需求所计算得到的各时间段的充电电价与放电电价,各聚合商平台将信息发送给电动汽车用户,电动汽车用户根据自己的用车需求以及期望的用车时间选择充电与放电时间段,上传至聚合上平台,聚合上平台将用户上报的数据反馈给电网运营商,进行日前的出清。

在日内市场进行5 min前调频需求预测,并开展小时前和5 min前的出清,电动汽车负荷聚合商分别以日前中标量、小时前中标量和5 min前中标量参加需求响应。其中调频容量应满足条件为

(1)

(2)

(3)

4 峰谷分时充放电电价制定

4.1 电动汽车充电电价制定

4.1.1 充电电价下限

本文选择的电动汽车充电电价的下限为电力部门规定的峰谷电价中的谷时电价,仅考虑纯电动私家车的基础上,得到充电电价模型为

(4)

公式中:Pv为谷时电价;Pp为峰时电价;Pn为平时电价;[tv1,tv2]为谷时电价时间段;[tp1,tp2]为峰时电价时间段。

4.1.2 充电电价上限

在一定的的条件下,电动汽车的用车费用要低于传统燃油车的用车费用时,消费者才更有意愿选择电动汽车来取代燃油汽车。

设C1为传统燃油汽车的用车费用,则有:

C1=Cv1+Co+Cm

(5)

公式中:Cv1为购买燃油汽车的裸车价格;Co为燃油汽车使用生命周期中的总燃油费用;Cm为燃油汽车使用生命周期中的总保养维修费用。Co的计算可以由公式(6)得到。

(6)

设C2为电动汽车的用车费用,则有:

C2=Cv2+Ce+Be-Bb

(7)

公式中:Cv2为购买电动汽车的裸车价格;Ce为电动汽车使用生命周期的充电费用总额;Be为电动汽车电池更换的费用总额;Bb为电动汽车电池被回收时得到的收入总额。Ce、Bb分别为

(8)

Bb=Eas×Bbr

(9)

公式中:Tat为平均每天电动汽车的出行次数;Sat为电动汽车每次的平均行驶距离;S1kWh为每度电电动汽车行驶的里程;Dy为一年中电动汽车参与需求响应天数;Eas为电动汽车电池的平均荷电量;Bbr为回收电动汽车电池的价格。

因此,燃油汽车的用车费用C1与电动汽车的用车费用C2之间的差值便是电动汽车充电电价的上限Pcmax为

Pcmax=C1-C2

(10)

4.2 电动汽车放电电价的制定

4.2.1 电动汽车放电电价下限

电动汽车每天平均的充电费用为

(11)

在负荷高峰时段峰时段,电动汽车向电网反向充电,电动汽车用户每天的可得到的收益为

I=Po(Wmax-We)-PcminWmax-Lb

(12)

公式中:Po为电动汽车放电电价;Wmax为每辆电动汽车单次充电用电量的均值;We为每辆电动汽车放电后的剩余电量的均值;Lb电池充放电造成的电池损耗。Lb计算为

(13)

公式中:ηc、ηd分别为电动汽车电池充、放电效率。

所以,电动汽车用户会将电动汽车并网并对电网进行反向馈电的条件为:电动汽车反向入网放电所能得到的收益大于充电的支出费用,即:

(14)

求解得:

(15)

4.2.2 电动汽车放电电价上限

电网需要电动汽车进行放电行为是只会出现在电网负荷的高峰阶段,其他时段不会要求电动汽车进行反向馈电,此时电网峰时电价是一定的也即最高上限,因此放电电价上限以电力部门制定的分时电价中的峰时电价为准。

5 数值模拟分析

5.1 参数设置

5.1.1 仿真参数

本文假设该地区的电动汽车的市场保有量为30万辆,以比亚迪e6作为数值模拟的车型,比亚迪e6的相关数据如表1所示,以图1中夏季典型日负荷数据作为仿真的电网负荷数据。

表1 电动汽车参数

5.1.2 放电电价计算结果

假设电动汽车平均每次出行的距离为20 Km,电动汽车的充放电效率分别为90%、85%,那么平均充电一次的最大用电量可以计算得Wmax为5.85kW·h,以峰时电价作为放电电价上限为Pdmax为2.0元/(kW·h)。参与需求响应的电动汽车放电电价下限可以有由公式(11)～公式(15)计算得Pdmin为1.84元/(kW·h)。

5.1.3 充电电价计算结果

分时电价参数设置为电动汽车负荷聚合商采取国内用电分时电价价格从电网购电,而负荷聚合商对电动汽车的充电电价以峰时电价、平时电价、谷时电价的5∶3∶1的比例形式进行收取,如表2所示。

表2 电价参数

其中峰时、平时、谷时电价分别为:Pp=2.0元/(kW·h),Pn=1.2元/(kW·h),Pv=0.4元/(kW·h),充电电价下限以谷时电价为准为Pcmin为0.4元。

作为与电动汽车的对比,同时其汽车售价应与选择的电动汽车售价基本相等,购买比亚迪e6裸车价格30.98万元,因为周末以及节假日与工作日的电网与电动汽车负荷不同,因此采用非周末节假日的电网负荷数据,将一年的参与需求响应天数计为260天,比亚迪e6平均每度电的行驶里程为S1 kwh为4.762 km/(kW·h),以每天行驶里程32 km作为这两种车的出行距离,以原价的10%作为电动汽车电池的回收价格,以12年作为平均使用年限,电池更换价格Bb为78 000元,电动汽车使用费用由公式(7)～公式(9)计算得到C2为388 386.4元。本文以宝马3系作为燃油车数值摸你的车型,购买宝马三系的裸车价格为32.59万,油价Wo为6.5元/L,宝马3系的每百公里油耗为6.2元(L/100 km),同样以12年作为平均使用年限,燃油车使用费用可由公式(5)和公式(6)计算得到C1为388 390.2元。因此根据公式(10)可得电动汽车充电电价上限Pcmax为3.8元/(kW·h)。

5.2 数值模拟结果分析

以30万辆电动汽车作为假设模拟数值,结果分别如表3、图3所示。

表3 峰谷电价下需求响应最优时段

图3 优化前后峰谷电价时段的负荷

由表3、图3可知,电动汽车在缺乏引导的无序充放电行为下,系统负荷出现了新高峰,相较于原始负荷,峰谷差率增加4.78%,系统负荷的峰谷差明显增加,已经对电力系统的安全稳定运行产生了影响,同时负荷的变化在连续时间段内不够稳定,加剧了电网控制的难度。相反,在通过电价对电动汽车进行引导的有序充放电行为下,电动汽车的充电时间段转移到了电网负荷的谷时段,这大大降低了电网峰时段的负荷,但电网系统的负荷又出现了新的高峰,这是由于不合理的设置了谷时电价的时长,同样影响了电网的安全稳定运行。这与前文的分析表现出了一致性。而系统负荷的峰谷差率在采用最优的充放电策略后,由41.73%减小到32.28%,一方面避免了电动汽车在某一特定时间段集中充电的现象,另一方面较好的起到了“削峰填谷”作用。

电网负荷的峰谷差率在最优充放电策略下随电动汽车并网数量的不同的便变化趋势如表4、图4所示。

表4 不同数量电动汽车接入后峰谷差率

图4 不同数量电动汽车接入后电网负荷

由图4和表4可知,系统的峰谷差率随着电动汽车接入电网的数量增加而逐渐减小,相比于无电动汽车接入,系统的峰谷差率在接入电网的电动汽车达到30万辆时减小了10.64%。

表5为执行最优有序充放电策略前后电动汽车每天的冲放电时段与充放电电量。由表5可知,与缺乏引导的无序充电情况相比,最优充放电策略每台电动汽车的充电电量由峰时段大量转移到了谷时段,而放电电量则集中到峰时段,平、谷时段电动汽车不会进行放电行为,电量降至0。

表5 优化前后各时段充放电电量

执行最优有序充放电策略前后电动汽车用户每天参与需求响应的收益情况,如表6所示。

表6 优化前后用户收益情况

由表6可知,在最优充放电策略下,用户平均每天收益增加了5.51元。

6 结 论

本文分析了电动汽车参与需求响应并入电网后对电网产生的积极影响,同时阐述了电动汽车参与需求响应的不同途径,并认为电动汽车应该以负荷聚合商的形式参与需求响应,这样更利于信息的传递以及对电动汽车的有序充放电行为更为有效的控制,同时解决了电动汽车用户以个体形式参与需求响应的弊端。针对电动汽车参与需求响应,本文提出了最优充放电策略,构建了电动汽车以负荷聚合商形式参与需求响应的思路,并且设计了交易市场的机制。为引导电动汽车进行有序充放电行为,通过规划充放电时段与制定充放电电价,以价格型需求侧响应为引导,以“削峰填谷”和电动汽车用户用车费用最少为目标,制定了电动汽车充放电电价。由模拟仿真结果表明,采用了最优有序充放电策略后,电动汽车充电充电时间段转移到了系统负荷的低谷时间段,电动汽车的放电行为全部集中在了电网系统的高峰时间段,同时系统的峰谷差随着电动汽车的接入数量增多而逐渐减小。在用户收益方面,用户平均每天收益由1.44元增长到了6.95元。