電動汽車和能量云在家庭微網中的協同調度研究

江晨,楊俊杰, 鄧正臣

(上海電力大學 電子信息與工程學院,上海 200090)

0 引 言

在智能電網的背景下,居民用戶不再是單純的電能消費者,而是轉變成電能的生產消費者[1]。利用智能電網雙向的信息流和能量流,用戶還可以在家庭能源管理系統(home energy management system, HEMS)[2]的調控下參與需求響應,從而實現資源的優化配置并推動能源互聯網的發展。

而在能源互聯網的相關技術中,儲能一直都是至關重要的一環。然而傳統的儲能設備也存在缺陷,容量的不可調難以適應可再生能源的季節性變化和用戶用電行為的不確定性[3]。所以能源互聯網的發展需要用戶側靈活可調的儲能來提高其運行的靈活性與可靠性。

研究表明,電動汽車(EV)的動力電池內存在大量閑置的儲能資源。近年來,隨著EV的快速發展,EV分布式儲能的特性廣泛受到關注和重視。通過車輛到電網(vehicle to grid, V2G)、車輛到家庭(vehicle to home, V2H)等技術,EV可以作為靈活可調的儲能單元與間接出力的分布式發電協調互補,滿足用戶存儲、使用過剩電能的需求。為了減少EV入網的不利影響,充分發揮EV接入的優勢,最大化電網與用戶的效益,對EV充放電行為優化控制的研究具有十分重要的理論意義和實用價值[4]。

近年來,許多學者對EV的控制策略展開了一系列研究。文獻[5]基于分時電價和EV入網的情況,以用戶成本和電網負荷波動為目標函數建立了優化模型。文獻[6]所提出的策略兼顧了用戶出行的便利度和用電成本的經濟性,算例仿真驗證了策略的有效性。文獻[7]建立了EV無序充電和有序充放電的負荷模型,結果表明有序入網的經濟性更好。文獻[8]考慮了不同時空電價的差異,采用雙環化優化模型對EV的容量配置和經濟調度進行協同優化。結果表明,該方法可以降低MG和用戶的成本。由于EV用戶的個性化需求會增加管理難度和成本,文獻[9-11]在EV和用戶之間引入代理商,整合充放電能量,參與電網互動。文獻[9]對EV聚合商的各種策略和技術條件進行了評估,力求將保有量快速增長的EV有效地整合到能源市場中。文獻[10]構建了EV參與削峰填谷的市場機制,考慮了市場電價的不確定性,建立了多目標區間的聚合商調度模型。文獻[11]提出了電動汽車分布式儲能的概念,將EV分為充電車群和放電車群,動態管理與電網的能量雙向交換。以上文獻雖然對EV聚集參與電力市場展開了探索,但少有涉及用戶之間的能量交互。

與傳統儲能設備不同,EV的首要任務始終是滿足車主的出行需求。因此,EV并不具備傳統儲能單元所固有的穩定性和持續性,EV參與電能調度時仍需與傳統儲能設備相配合。但是目前儲能設備成本依然較高,限制了分布式儲能的廣泛應用。文獻[12-13]的研究創新地提出了共享儲能的新概念—能量云,并用來代替微網中的傳統儲能單元。能量云是一種基于云的共享式儲能技術,用戶可以隨時按需使用運營商運營的集中式儲能資源,并能與其他用戶進行電能交易。運營商根據用戶使用情況收取費用獲得盈利。

針對上述提出的問題,為了優化家庭微網的能源管理并實現用戶之間的能量交互,文中提出一種EV和能量云協同參與電能調度的策略。能量云運營商既是共享儲能設備的提供商,也是EV聚合參與電能調度的代理商。EV集群將容量相對較小且分散的移動儲能單元轉化為社區內較大容量的儲能系統,并成為能量云集中式儲能的重要補充,有助于減少運營商的儲能初始投資和維護成本。同時,該策略充分利用了EV內豐富的閑置儲能資源,并通過統一管理實現了EV的有序充放電,有效抑制了EV無序放電對電網的不利影響,使EV與電網協調發展。

1 家庭微網結構

家庭微網的結構圖如圖1所示,主體包括電網、用戶和運營商。運營商主要負責提供兩方面的服務:共享儲能代理和EV代理。與文獻[12-13]相同,共享儲能代理負責投資、運營和維護集中式的儲能設施,所有家庭微網用戶都可以按需參與共享儲能服務。

圖1 家庭微網結構圖

而EV代理負責在社區公共停車場內裝備和建設能滿足用戶需求的智能充電樁和智能充放電控制系統。EV代理聚合所有用戶的EV,有序安排充放電計劃,整合所有能量參與系統的能量互動。當電動汽車結束最后一次行程并接入電網后,用戶需通過電池管理系統將入網時間、預計離網時間、電池當前電量、離網時期望電量、是否需要參與V2G和電能交易等信息上傳至EV控制中心。EV控制中心以不影響用戶的出行行程為前提,根據分時電價和電網狀況安排電動汽車的有序充電計劃,并將計劃發送給停車場內的智能充電樁以執行充電計劃。對于有意EV通過V2G功能參與電能調度的用戶,EV控制中心將根據用戶的負荷用電和能量云儲能系統(energy cloud energy storage system, ECESS)的充放電情況安排EV先在電價峰值時段作為能量云的后備儲能有序放電,然后在電價谷值階段有序充電。

EV代理作為電動汽車充放電服務的提供商,其運營成本主要是按分時電價向電網公司支付電費,其主要收入來源于向用戶收取的充電費用和停車費用。

用戶還可以通過能量云這個中間方與其他用戶之間進行電能交易。用戶將交易請求發送給能量云控制中心,控制中心收到請求后會將之與其他用戶的請求進行匹配,判斷是否可以交易。用戶的ECESS和EV動力電池的盈余電能都可以參與交易,賣方提高了可再生能源的利用率并獲得了經濟收益,而買方則獲得了相對較便宜的電能,減少了用電成本。在完成交易后,能量云運營商負責代為收取買方的買電費用并結算給賣電的用戶。在交易過程中,能量云僅起到統籌交易的第三方和電能中轉樞紐的作用,用戶從交易中購買的電能全部都來自于其他用戶。

能量云社區電能交易平臺的優勢集中體現在以下三個方面:1)運營商充分利用了規模效應和用戶用電行為之間的互補性,實現了可再生能源更好的消納。2)運營商作為交易服務的中間人,顯著減少了直接交易對交易時間和能力的限制。3)新的能量云共享儲能機制,將用戶的電動汽車聚集,使之作為能量云集中儲能設施的后備儲能,參與到電網互動中,進一步提高了用戶參與共享儲能服務的積極性。

2 家庭微網基本模型

2.1 PV模型

文中的分布式可再生能源主要考慮光伏發電,PV單元的發電能力與氣象、溫度和太陽輻射強弱有關,其輸出功率的表達式如下所示[14]:

(1)

式中PSTC和GSTC分別是標準測試條件下的最大測試功率和光照強度;GAC為太陽能輻射強度的實際值;k為功率溫度系數,取值為-0.0047/℃;Tr為參考溫度,取值為25℃;Tc為PV面板的工作溫度。

2.2 用電設備模型

在家庭微網中,智能用電設備通常根據時間靈活性可分為剛性負荷和柔性負荷。剛性負荷,如電視機、照明設備等,不參與電能調度,必須即時根據用戶的意愿滿足用電需求。柔性負荷具有時間彈性,根據在使用過程中能否中斷分為可中斷負荷和不可中斷負荷。文中假設用戶n共有M個柔性負荷,m∈{1,2,…,M},且所有設備均以額定功率Pm運行。將一個調度周期一天分為H個時間段,h∈Γ={1,2,…,H},每個時間段時長為Δh。用電設備m允許的工作時間段為[αm,βm],工作時長為dm。二進制變量Sa(h)用來表征用電設備a的工作狀態,其值為1時表示工作,為0時閑置。柔性負荷在工作時需滿足如下約束條件:

(2)

不可中斷負荷,如電飯煲、洗衣機等,還需滿足如下約束條件。該條件約束了不可中斷負荷能在dm個時段內保持連續工作狀態。

(3)

2.3 能量云共享儲能模型

能量云是一個涵蓋儲能服務、能量交易于一體的能量樞紐。能量云系統由用戶、能量云運營商和集中配置運營的儲能資源構成。任何時段h∈Γ,用戶租用的電池空間滿足如下能量守恒關系式:

EEC(h)=EEC(h-1)+[Pch,EC(h)λch,EC-

(4)

式中EEC(h)為儲能空間h時刻內的電能;Pch,EC(h)和Pdch,EC(h)分別為儲能空間h時刻充放電功率;λch,EC和λdch,EC分別為儲能空間h時刻充放電效率;Esell,EC(h)為用戶h時刻出售的電能。

當用戶使用共享儲能或參與電能交易時,整個儲能系統內的傳輸功率和能量必須滿足以下安全約束:

0≤Pch,EC(h)≤Pch,EC,max(h),?h∈Γ

(5)

0≤Pdch,EC(h)≤Pdch,EC,max(h),?h∈Γ

(6)

0≤EEC(h)≤Erent,?h∈Γ

(7)

Esell,EC,max(h)=Erent(SEC(h)-Sb,min),?h∈Γ

(8)

0≤Esell,EC(h)≤Esell,EC,max(h),?h∈Γ

(9)

式中Pch,EC,max(h)、Pdch,EC,max(h)為儲能空間的最大充放電功率;Erent為用戶租用儲能空間的容量;Esell,EC,max(h)為用戶h時刻出售電能的最大值;SEC(h)為用戶儲能空間h時刻的荷電狀態;Sb,min為荷電狀態的下限值。

運營商通過向用戶收取儲能服務費獲得利潤。能量云的儲能服務費根據云電池在使用過程中的損耗程度計算[15-16]。文中還設計了儲能空間利用率過低的處罰費用來引導用戶提高儲能的利用率。用戶需要支付的服務費的計算公式如下:

(10)

(11)

(12)

Crent,EC=ηEloss,EC+Cp,EC

(13)

式中xsoc為蓄電池的荷電狀態;fw(xsoc)為相應荷電狀態下儲能空間對應的壽命權重因子;Eloss,EC為儲能空間的累計吞吐量;Cp,EC為用戶的儲能空間低利用率的懲罰費;w為懲罰系數;Crent,EC為用戶的儲能服務費;η為損耗系數,與儲能空間總吞吐量有關。

2.4 EV模型

2.4.1 EV時空特性

目前,電動汽車常用的充電方式包括常規充電、快速充電和電池租賃。為了獲得較長的可調度時間和減小動力電池損耗,文中僅考慮常規充電方式。且文中主要考慮家用電動車參與電能調度,在光伏出力不足和高負載的時段給負載供電,提高整個微電網的經濟性。

與傳統蓄電池儲能不同,電動汽車的首要任務是滿足車主的出行需求。因此,電動汽車作為分布式儲能參與電能調度時,無論在時間上還是空間上都具有很強的不確定性。分析用戶的出行習慣是將電動汽車在入網后看作可調度的儲能資源的必要前提。采用電動汽車替代傳統內燃機汽車并不會影響用戶的出行計劃,因此文中采用傳統汽車用戶的統計數據分析電動汽車的時空特性。文中根據2017年NHTS報告中汽車出行的相關數據進行分析。車輛的最后一次返程時間ta近似為正態分布,概率密度函數為:

(14)

日行駛里程d近似為對數正態分布,概率密度函數為:

(15)

2.4.2 EV充放電模型

EV接入電網各個時段h∈Γ必須滿足如下能量守恒關系式:

Δh-Esell,EV(h)

(16)

式中EEV(h)為EV電池h時刻內的電能;Pch,EV(h)和Pdch,EV(h)分別為儲能空間的充放電功率;λch,EC和λdch,EC分別為EV電池h時刻充放電效率;Esell,EV(h)為用戶h時刻EV電池出售的電能。

式(17)限制了EV在任何時段都不能同時充放電。為了避免影響動力電池的循環壽命,式(18)限制了EV動力電池的荷電狀態保持在一定范圍內。公式(19)限制了EV離網時動力電池的荷電狀態需達到用戶的期望值。式(20)～式(21)限制了EV的充放電功率不超過額定功率。

Sch,EV(h)-Sdch,EV(h)≤1,?h∈Γ

(17)

Smin,EV≤SEV(h)≤Smax,EV,?h∈Γ

(18)

Std,EV(h)≥Se,EV(h),?h∈Γ

(19)

0≤Pch.EV(h)≤Pch,EV,max(h),?h∈Γ

(20)

0≤Pdch,EV(h)≤Pdch,EV,max(h),?h∈Γ

(21)

式中Sch,EV(h)表征電動汽車在第h個時段的充電狀態,其值為1表示充電,為0表示不充電;Sdch,EV(h)表征電動汽車在第h個時段的放電狀態,其值為-1表示放電, 為0表示不放電;SEV(h)為EVh時刻的荷電狀態;Smin,EV和Smax,EV分別為EV荷電狀態的上下限值;Std,EV(h)為EV離網時刻的荷電狀態;Se,EV(h)為用戶EV荷電狀態的期望值;Pch,EV,max(h)和Pdch,EV,max(h)分別為儲能空間的最大充放電功率;Sb,min為荷電狀態的下限值。

2.4.3 EV折舊成本模型

同其他儲能一樣,電動汽車在參與電能調度時不可避免地會對電池造成損耗。為了進可能減小電池折損,文中假設EV在一天48個時段內只進行一次連續充電和一次連續放電。根據分時電價和私家車用戶的出行習慣,有序安排電動汽車在凌晨谷時電價時段充電,在傍晚最后一次行程結束入網后放電,不僅可以滿足用戶的出行需求,還可以提高經濟性。

電池的循環壽命與放電深度息息相關,放電深度越小,循環壽命越大。文中采用等效吞吐量的方法來計算電動汽車在充放電過程中的電池損耗程度,且僅考慮電動汽車在入網后放電的損耗,出行階段的電池損耗不予考慮。電動汽車動力電池的折舊成本為[17]:

(22)

式中Cd,EV為折舊成本;DDOD為放電深度;Lc為在某放電深度下的電池循環壽命;Ci為EV動力電池的購買成本。EEV為EV電池容量;Eloss,EV(h)為EV電池h時刻的吞吐量。

2.5 能量交易模型

由第2節的內容可知,用戶的ECESS和EV可以在運營商的統一協調下按需買賣電能。在能量云的交易運行機制下,用戶ECESS間的電能交易沒有不同用戶云端電池物理上的充放電過程,只涉及到買賣的這部分電能在能量云電池控制系統中歸屬方的改變,避免了電能在直接交易充放電過程中的損耗。而EV當受到放電命令后,電能直接通過停車場內的智能充放電控制系統向其他用戶的負荷供電。用戶每日參與能源交易中的費用為:

(23)

式中Ctrade為用戶的電能交易費用;Etrade,EC(h)為用戶儲能空間內交易的電能;Etrade,EV(h)為用戶EV電池內交易的電能;Vtrade為交易電價。

3 經濟優化調度模型

文中考慮的調度目標是已知電網電價和社區內能源交易價格時,在不影響用戶出行計劃的前提下,求解EV利用V2G功能作為ECESS的后備儲能與ECESS協同調度時用戶最佳的儲能和交易決策,最大可能地降低用戶的用電成本。目標函數可以表示為:

Ctrade,EC+Cch,EV+Cd,EV

(24)

式中Pbuy,g(h)是用戶h時段向電網購電的功率;Vbuy,g(h)為電網h時段的電價;Cch,EV為用戶EV的充電費用。

能量云控制中心求解過程的流程圖如圖2所示。儲能控制中心首先收集用戶數據(包括發電量、負荷用電量、ECESS狀態和電價等),利用求解器求解,為用戶制定最優儲能決策,確保用戶從中受益。然后將該方案在實際儲能控制中執行并處理匹配用戶在實際使用中可能出現的電能交易請求。EV控制中心根據用戶每日EV離網、入網時間分別執行有序充電、放電計劃。在電價谷值階段,確保EV離網前的SOC達到用戶期望水平。當用戶的停車時長小于其充電所需時長時,EV在其停車時段內將一直處于充電狀態。而當用戶結束最后一次行程入網后,控制中心根據用戶意愿和ECESS的放電狀態,有序安排EV作為ECESS后備儲能的放電計劃并匹配用戶潛在的交易請求。

圖2 控制中心服務決策流程圖

電能調度過程中的變量包括每個用戶柔性負荷每時段的工作狀態、ECESS的充放電功率,EV的充放電功率以及電能交易買賣的電能功率。求每個用戶用電成本最優解的問題實際上是一個混合整數線性規劃問題,這類問題可通過高度集成的求解器軟件LINGO、CPLEX等求解。

4 案例分析

4.1 參數設置

文中基于一個主要由家庭用戶組成的社區進行研究,用戶之間的距離較近。調度周期為24小時,共分為48個時間段。隨機選取了上海地區6個家庭用戶的實際負荷和發電數據參與模擬。用戶1的柔性負荷的信息如表1所示,剛性負荷的用電量如圖3所示。各類電價如表2所示。所有用戶均配備5 kW容量的光伏發電系統,初始投資費用約為50 000元,使用壽命為20年。選用該地區7月份的平均發電量作為典型日的發電數據。

表1 柔性負荷參數

表2 系統內電價

圖3 用戶1剛性負荷用電量

假設所有用戶的EV規格相同,EV參數參考常用EV型號比亞迪E3,具體參數如表3所示。能量云儲能的參數如表4所示。用戶EV的入網/預計離網時間、入網SOC等信息如表5所示。

表3 EV參數

表4 ECESS參數

表5 用戶EV信息

為了簡化計算,現做出如下假設。1)首先,與文獻[12-13]不同,由于EV參與調度后能實現對可再生能源更好的消納,整個能量云系統不再向電網出售多余電能。2)能量云電池和分布式儲能具有相同的充放電效率和充放電約束,能量云電池的充放電特性是線性的,與電池的內部特性無關。電池內的初始可用能量都為零。3)運營商儲能總容量能滿足所有用戶的儲能需求。4)電能在整個系統內傳輸過程中產生的損耗忽略不計。

為了驗證EV和能量云儲能協同調度策略的經濟性,在相同的用電量和發電量下,分別對以下4種情景的電能調度結果進行分析。

情景1(S1):用戶自主投資使用分布式儲能設備,容量為25 kW·h,最大充放電功率為6 kW,電動汽車不參與放電計劃,只作為柔性負荷有序充電。用戶與其他用戶之間沒有電能交易。EV初始SOC為0.2。

情景2(S2):用戶租用能量云的共享儲能空間代替分布式儲能,為了方便比較,容量和最大充放電功率與S1相同。EV不參與放電,且用戶不參與交易。

情景3(S3):相比于S2,EV通過V2G功能有序放電參與電能調度,但仍不參與交易。EV入網時刻的SOC為0.802。

情景4(S4):相比于S3,用戶積極參與能量云運營商提供的能源交易服務,ECESS和EV內的盈余電能都可以參與交易,進一步減少用電成本。

4.2 調度結果與分析

典型用戶1在以上四種情景下的電能調度的結果如表6所示。表6顯示了不同情景下的用電成本構成,可見用戶的用電策略對用電成本有很大影響。

表6 用戶1電能調度結果

S1選用分布式儲能,用戶需要承擔高昂的一次儲能投資費用和潛在的維修費,投資成本為四種情景最高。用戶還需承擔電池在充放電過程中的折舊費15.214元。EV有序充電直至期望SOC的充電費用為10.595元。

不同于S1,S2情景下的用戶租用能量云共享的儲能空間滿足自身的儲能需求。用戶節省投資費用的同時省去了后續維護的麻煩。用戶可根據儲能需求的變化定期更改訂閱的儲能容量。存儲費用由電池折舊費和低利用率懲罰費構成,共計18.474元。相比于S1,S2向電網購買的電能更少,經濟性更高,總成本減少了11.28%。

S3情景下,用戶不僅訂閱了能量云儲能服務,而且EV通過V2G功能參與電能調度,在高負荷、電價高的時段作為ECESS的后備儲能向負荷放電。如圖5(b)所示,EV完成充電計劃后在15時段離網,在37時段結束最后的行程入網放電。在整個調度周期結束后,該用戶EV的SOC從入網時刻的0.802下降到0.429。因此,相比于圖4(a),圖5(a)中在TOU峰值時段,用戶向電網購買的電能顯著減少,用戶的購電成本降低了15.47元,顯著提高了用戶的經濟性。但用戶需要承擔因放電過程增加的EV動力電池的折舊費用。相比于僅有充電過程的S1和S2,EV動力電池的折舊費從5.469元增加到8.383元。用戶當天的用戶成本相比于S2下降了18.03%。EV作為儲能放電,雖然會增加下一個調度周期的充電成本,

圖4 S2用戶1的調度結果

圖5 S3用戶1的調度結果

但由于EV均統一安排至電價最低的TOU谷時時段有序充電,所以總體來看用戶的經濟性仍然獲得大幅度提高。

而S4,用戶積極通過能量云運營商提供的能量交易平臺在儲能能源不足/盈余時與其他用戶進行交易,在獲得經濟收益的同時提高整個社區能源的利用率。不同于S1～S3,S4中儲能和EV充放電的決策方式從用戶完全自主變成能量云和用戶合作共贏。能量云運營商能通過信息優勢為每位用戶安排最優的充放電計劃并統籌安排所有用戶的交易請求,規模效應能確保運營商獲得收益。而用戶仍然能保留自主權按照意愿選擇是否執行安排的計劃。

能量云的交易服務確保了用戶在自身儲能能源不足的時刻,可以向能量云購電從而避免向電網購買峰值電價的電能。通過比較圖5(a)和圖6(a),可以發現用戶1在EV未入網的34—37時段通過購買其他用戶的電能減少了部分向電網購買的電能。電網購電成本從S3的19.626元下降到17.569元。圖6(b)和圖6(c)給出了用戶1的能源交易情況,ECESS和EV都通過放電帶來了經濟收益。在整個調度周期結束后,EV的SOC從S3的0.429變成0.326,用戶1當天從能源交易中獲利8.515元,作為代價,EV動力電池的折舊費從S3的8.383元增加到9.246元。S4用戶的總成本為45.932元,相比于S3下降了19.53%。 從表7可知,所有用戶S4的用電成本相對于S3都有所下降,表明S4能量云的儲能和EV協同調度策略的經濟性最優。其中用戶1由于接入電網時刻EV的SOC較高,因此作為能源交易市場主要的賣方獲得了最大的經濟受益。用戶2、3和5作為主要的購買方,因購買到能量云系統內較為便宜的電能,總成本也獲得了不同程度的下降。

表7 所有用戶S4的電能交易成本

圖6 S4用戶1的調度結果

綜上所述,文中所提出的策略能有效降低用戶的用電成本,既避免了使用DES時遇到的一次投資過高、利用率低、容量不可調等問題,又充分利用了EV中的閑置儲能資源。能量云的交易服務進一步協調分配社區內的能源,提高能源利用率的同時確保所有參與的用戶和運營商同時受益。

5 結束語

1)文中以家庭微電網為背景,提出了EV和共享儲能協同運作的電力調度體系。能量云運營商既是共享儲能設備的提供商,也是EV聚合參與電能調度的代理商。兩種儲能形式配合運作,在不影響用戶出行需求的前提下能滿足用戶的儲能需求。

2) 案例研究表明,在4種場景中,S4用戶的用電成本最小,驗證了該策略的經濟性和適用性。能量云的交易服務使所有參與的用戶獲利,實現了能量的優化配置。