柴油，光伏模块，风力涡轮机，电池和水力抽水蓄能组成的混合隔离微电网的设计（Matlab实现）

目录

0 引言

1 概述

2  HYMOD 软件操作

2.1 设计的三个阶段

3 HYMOD 软件架构

4 系统和元件的可靠性

5 微电网设计示例

6 Matlab代码与结论

7 操作指南

7.1 概述

7.2 操作

7.3 软件具体操作 

---

0 引言

本文介绍了混合微电网优化设计 (Hymod) 软件。该软件具有最先进的动态模型，用于预测可再生能源和传统能源提供的电力，以及存储系统的充电状态。此外，Hymod 的一个新特点是在微电网设计阶段结合电动汽车，使它们能够为电网提供辅助服务。 Hymod 使用迭代优化方法，同时计算调度和设计变量，具有易于使用的图形界面，允许限制柴油发电的每日可用能量，并包括柴油燃料价格的每月变化。描述了 Hymod 的架构和操作，并提供了一个测试算例。

---

1 概述

如今，农村或偏远地区的很大一部分人口受到电力短缺的影响。此外，在某些情况下，由于这些地区地处偏远和地形复杂，电网的扩展在某些情况下是不可行的。在许多偏远地区，电力供应由使用化石燃料的热电厂提供，这些燃料需要运输到发电地点。因此，在这种情况下，传统的发电方法效率不高，因为它们依赖于化石燃料的价格和运输，这会对环境造成影响。这些问题催生了新的发电替代方案，例如集成到微电网中的可再生能源，这是一种通过协调和控制系统集成不同能源和负载的配电系统；特别是集成了传统和可再生能源的微电网被称为混合微电网。然而，与仅使用传统发电系统相比，微电网可能涉及较高的初始投资成本 。出于这个原因，微电网设计应该具有成本效益，在系统运行中提供最低的可靠性水平。因此，在微电网设计软件工具中使用了优化过程，以便从一组可行的解决方案中找到成本最低的设计。一些微电网设计软件工具包括 HOMER 、HYbrid2  和 iHOGA ，这些计算工具中的优化过程是通过启发式方法执行的。例如，iHOGA 使用遗传算法，而 HOMER 实现了穷举搜索。但是，使用详尽搜索方法获得的设计取决于探索点的数量。另一方面，使用遗传算法获得的设计取决于复制过程和起点。出于这个原因，已经提出了迭代方法作为替代方法。上述软件工具的另一个特点是它们为存储系统和传统电源执行固定的电力调度策略。因此，存储系统的充电和放电功率以及传统电源提供的功率不是最佳分配的，而是根据指定的标准分配的。此外，该工具不考虑在微电网设计阶段集成电动汽车等新技术，考虑到它们作为附加存储系统的积极参与。在这种情况下，Hymod 软件考虑从设计阶段开始的 EV 集成。 Hymod 采用 Gurobi 求解器 ，它使用称为分支和切割的迭代优化方法来求解优化。这种优化方法同时计算设计和电力调度变量。 Hymod 的运营以为哥伦比亚的 Unguia 市设计混合微电网为例。

本文结构如下：在第二节中解释了 Hymod 的操作，在第三节中介绍了 Hymod 的体系结构，在第五节中，使用 Hymod 计算了哥伦比亚 Ungu ́ıa 社区的微电网设计.

2  HYMOD 软件操作

2.1 设计的三个阶段

Hymod 是一款开源软件，用于执行混合隔离微电网的设计，包括柴油、光伏 、风力涡轮机、电池和水力抽水蓄能，它还以两种方式集成电动汽车 (EV)： (i) 作为附加负载，定义为 1 类电动汽车。 (ii) 作为额外的存储系统，允许它们参与负载承诺，这被定义为类型 2 EVS。 Hymod 需要安装 Matlab ® R2015b 或更高版本、CVX 和 Gurobi 。图 1 显示了基于的 Hymod 操作示意图。在这个示意图中，微电网设计过程分为三个阶段 ：

阶段 I：估计或获取设计输入变量。此任务的目的是找到所需设计期间的负载曲线和气象数据。因此，必须在微电网位置获取太阳辐照度 G(t)、风速 v(t)、环境温度 Ta(t)、负载需求和 2 类电动汽车每日行驶距离的小时时间序列数据，并以 xls 文件格式上传到 Hymod。

第二阶段：对微电网的元素进行建模。这项任务涉及计算可再生能源或不可调度能源的输出功率，使用风力涡轮机数学模型和光伏电池板模型。此外，在此阶段确定设计中使用的可再生能源单元的数量和存储系统的大小，以保证系统的充分运行并最大限度地减少每年的系统成本和二氧化碳排放量。

第三阶段：计算可再生能源元素的数量和存储容量。在这里，由可调度资源（例如柴油发电机 (Pdg(t)) 和存储系统）提供的能量经过编程，以响应不可调度资源无法提供的负载，同时考虑到最低可靠性水平 (RL)，即是系统在设计期间未提供或未满足的总负载需求的百分比。 RL 参数由用户定义。

因此，微电网设计过程遵循这样一个事实，即可调度源具有几乎永久可用的能源资源，或者比不可调度源具有更低的不确定性。储能系统的调度变量解释如下： Php(t) 为抽水蓄能系统水泵消耗的功率； Pht(t) 是水轮机产生的功率； Pv2c(t) 为 2 型电动汽车的充电功率； Pv2d(t) 是 2 型电动汽车向电网排放的功率。

                     

                                             图 1 显示基于的 Hymod 操作示意图

2.2 储能系统的调度变量解释如下：

Php(t) 为抽水蓄能系统水泵消耗的功率； Pht(t) 是水轮机产生的功率； Pv2c(t) 为 2 型电动汽车的充电功率； Pv2d(t) 是 2 型电动汽车向电网释放的功率。为了执行阶段 II 和 III 的任务，Hymod 使用了 Gurobi 求解器 ，它采用了一种迭代优化技术，称为整数混合分支和切割。

2.3 电动汽车模型 

Hymod 包括微电网设计阶段的电动汽车。包括两种类型的电动汽车：第一种是动态负载车辆，而第2种是可以作为电网的额外存储元素参与的电动车。

1） 类电动汽车：

这些车辆被视为可延迟负载。在这种情况下，所设计的系统将提供足够的电力，使它们在非工作时间达到完全充电，即1 型电动汽车的充电功率 (Pvic(t)) 将根据发电可用性动态分配。 1 型电动汽车的运行时间表或工作时间由用户提供，系统将此时电动汽车的充电功率限制在 0 kW。

2) 2 型电动汽车：

2 型电动汽车能够在停车时间（对应于非工作时间）作为附加存储系统参与。 2 型电动汽车的充电过程是在考虑到这些车辆每天必须行驶用户定义的距离的情况下进行的。因此，第 2 类电动汽车的充电水平，在工作时间开始时，必须等于或高于每天计划行程的估计能耗。因此，根据每日消耗量，Hymod 计算出系统需要时车辆将返回到电网的每日剩余能量。 2 型电动汽车电池中存储的能量由公式 1 确定，其参数由使用方提供：

                 

其中，Ev2(t)是第2类电动车在时间t储存的能量，γv是电动车电池的自放电系数。

3 HYMOD 软件架构

图 2 说明了 Hymod 的类图。该图包含几个类，如下所述：

输入：该类包括用户提供的所有参数和输入数据，即气候变量、负荷需求、项目参数、模拟参数和元素的模型参数。输入变量的图形用户界面（GUI）窗口如图3所示。负荷需求可以以xls文件的形式上传，也可以从典型的每日住宅负荷曲线中生成。 

 元素模型：此类中的对象包含每个能源和存储系统的元素模型参数，如第 II 节所示。这些参数包括源的最大功率输出、存储系统中的最大能量、最大充电或放电功率、柴油机的最大能量容量、投资成本、维护成本、二氧化碳排放量和元素占用的土地。此外，与可再生能源相关的对象包括它们提供的电力。

能量表达式矩阵：此类表示计算 h 存储系统中能量的一般形式，如公式 2 所示

其中，Eh(t)是t时刻存储在存储系统h中的能量，γh是h存储系统的自放电系数，Ph,c(t)是t时刻的充电功率，Ph,d(t)是t时刻的放电功率，ηh,c是充电效率，ηh,d是放电效率。通过用时间变量来说明这个方程，可以得到下一个形式：

Eh(0)是h存储系统的初始能量，ˆEh、ˆPh,c和ˆPh,d向量的行分别包含每个时间步长的变量Eh、Ph,c和Ph,d的值，矩阵A、B遵循方程4-5的表达。

                    

其中N是所选设计期的小时数。该类的对象为每个存储系统构建矩阵A和B，其中包括模型参数的信息。

电动汽车消费：为了在考虑到电动汽车的情况下进行微电网设计的优化过程，有必要定义以下约束。1型电动车的约束条件。非工作时间的总充电能量必须等于或高于电池的最大充电水平乘以可靠性水平RL的倒数。这个系数表示必须提供的总变化功率的百分比。这个约束条件的矩阵表达式在方程6中给出

                  

 优化：在这个类中执行优化过程。第 II 节中定义的设计和调度变量在两个输出窗口中计算和打印。第一个窗口仅显示设计变量、微电网成本和排放。系统成本可以用三种不同的货币显示：美元、欧元或哥伦比亚比索。系统成本窗口包含四个不同的成本指标：年度系统成本、平准化电力成本、千瓦时成本和仅基于柴油的系统的节省。此外，还显示了系统在设计期间的总 CO2 排放量。值得澄清的是，每年的系统成本计算为系统总成本（CT）加上系统排放总成本（ET）。总系统成本使用公式 10 计算：

                      

---

4 系统和元件的可靠性

系统电源故障的概率包含在以下两个参数中： 对于整个系统，可靠性指标 RL 由用户定义。该指标表示在计算期间设计的微电网不能提供的总需求部分。在这种情况下，系统必须满足用户定义的最小小时需求，但是，如果用户想要，它可能不会一直供应总需求，以节省投资成本。对于柴油发电机，用户可以在柴油模型参数中确定每日能量的极限容量。如果微电网中的能源需求超过此限值，柴油发电机将无法供电，只能通过储能系统和可再生能源来满足负载。尽管如此，需要强调的是，柴油发电机组的非可用性时间表也可以包括在内，以反映由于故障、缺乏资源或维护而无法运行的时间。在这两种情况下，Hymod 都会计算在缺乏柴油发电的情况下满足需求所需的要素。需要说明的是，对于其他元素，不考虑这种不可用性，尽管 Hymod 允许用户决定在设计中包含哪些存储元素和哪些能源.

---

5 微电网设计示例

Hymod 版本 17.9.1 用于为位于 Choc ́o 省（即 Ungu ́ıa）的哥伦比亚农村社区设计微电网。 Ungúıa 的负荷需求平均为每天 6,802.80 kW，太阳能发电量平均为每天 3.04 kW，风能发电量平均为每天 114.82 kW。输入负荷需求和气候数据取自 2015 年。使用了 1 月第一周对应的数据。负荷需求数据由提供，与气候变量相关的数据由提供。 1 型 EV 的运行时间表定义为周一至周日 7:00 至 19:00 之间。此外，对于 2 型 EV，下一个工作时间确定为 [21] 周一至周五 8:00 至 18:00 之间。本例所考虑的微电网元件的技术特性是： 1 [kW] 的光伏模块、30 [kW] 风力涡轮机、300 [Ah] 电池、2 台 475 [kVA] 的柴油发电机组Ungu ́ıa 的水力抽水蓄能系统，由位于 233 [m] 高度的水箱组成，来自 Ungu ́ıa 河的水将通过 12 英寸管道泵送。柴油燃料价格和要素参数取自 [9]。

为了在 Matlab 中对优化问题进行建模，Hymod 使用 CVX 并解决优化 Hymod 使用 Gurobi 。使用 Hymod 为 Ungu ́ıa 社区获得的混合微电网设计如图 4 所示。获得的 Ungu ́ıa 微电网设计比风力涡轮机拥有更多的光伏板，因为太阳能资源 与风资源不同，风资源每天都呈现相同的行为模式，风资源的可变性需要大量使用存储系统。因此，如果增加风力涡轮机的数量，储能系统的能量容量也需要增加，系统成本会更高。另一方面，获得的柴油发电使用量占总发电量的 58.7%。这是因为柴油发电比可再生能源便宜，因为 Ungúıa 社区已经有两台柴油发电机，因此柴油发电并不意味着初始投资成本。然而，柴油发电能力是有限度的，当每日柴油发电能力耗尽时，可再生能源提供能源。此外，图 5 显示了 Ungu ́ıa 微电网设计的系统成本指标。请注意，与仅基于柴油的系统相比，可节省 14.14 美元的成本。虽然这种节省很少，但混合微电网减少了柴油燃烧产生的二氧化碳排放，并使发电矩阵多样化，使系统不易受到柴油可用性的影响，从而提高了其可靠性。最后，三个调度变量如图 6 所示：需求电力、未供应电力和可再生能源发电。图 6 中观察到负载需求和供应功率之间的差异。这是因为系统仅在总时间段内供应负载需求的 80%，这意味着未满足的负载在某些小时内可能不同于零。每小时未满足负载的值是优化的结果

                                   

                             图 4. 使用 Hymod 获得的微电网设计Ungu ́ıa 社区。

                             图 5. Hymod 为 Ungu ́ıa 社区获得的微电网设计成本指标。

               

                            图 6. 使用 Hymod 为 Ungu ́ıa 社区获得的微电网设计输出变量 

6 Matlab代码与结论

本文介绍了优化隔离混合微电网设计软件 Hymod 的操作和架构。此外，为 Ungu ́ia 的哥伦比亚社区设计了一个混合微电网作为测试用例。 Hymod 考虑的微电网元素包括风力涡轮机、光伏电池板、柴油发电机、电池、水力抽水蓄能系统和电动汽车。 Hymod 允许在设计阶段包含电动汽车，考虑两种情况：电动汽车作为额外的可延迟负载，以及能够为微电网提供辅助服务的电动汽车。在最后一种情况下，电动汽车可以用作额外的存储系统，因此所需的微电网存储容量减少了。对于 Ungu ́ıa 的微电网，Hymod 找到了一种成本低于唯一基于柴油的替代方案的设计，这进一步提高了系统的可靠性并使发电资源多样化。此外，Hymod 的一些优点包括使用迭代优化方法，即分支和切割算法，而不是穷举和随机搜索。因此，Hymod 能够避免陷入局部最小值。此外，Hymod 具有易于使用的图形界面，允许包含每月可变柴油价格，限制柴油发电能力并同时优化调度和设计变量。但是，Hymod 需要 安装Matlab、CVX 和 Gurobi 。此外，由于调度和设计变量与优化同时计算，Hymod 的内存需求与设计周期大小的平方成正比增长.

---

7 操作指南

7.1 概述

本文件包含Hymod软件使用的用户指南。该软件允许用户确定混合隔离微电网的尺寸，该微电网由以下元素组成：光伏板、风力涡轮机、柴油发电机、电池、水力抽水蓄能系统、住宅负荷和电动汽车。设计的目标是使每年的成本和系统的二氧化碳排放量最小化。

7.2 操作

图2.1展示了软件操作的方案。该方案假定系统采用普通的交流母线拓扑结构，因此可再生能源和电池组通过电源转换器连接到交流电网上。还考虑到风力涡轮机是变速的；因此，必须安装一个AC/DC-DC/AC功率转换器，将风力发电机与电网连接起来，并将其输送的变速电力转化为固定频率的交流电力。光伏模块有一个逆变器作为与交流电网的接口设备。蓄电池有一个双向的转换器，因为它们需要吸收并向电网输送电力。所有需要的功率转换器的效率被认为是100%，因此，这些设备对电网的影响在计算过程中被忽略了。从图2.1可以看出，Hy-mod软件的运行情况如下所示。

在步骤一中，可再生能源的输出功率是应用计算期间每小时的气象变量数据（太阳辐照度G(t)、风速v(t)和环境温度Ta(t)）和第七章中规定的模型来计算的。

第二步：在知道一个风力涡轮机和一个光伏板产生的功率后，Hymod计算每个可再生资源所需的单元数量（Nwt是风力涡轮机的数量，Npv是光伏板的数量），并估计总的可再生发电量，将一个单元的功率按计算元素的数量缩放。Pwt(t)是与整个风力涡轮机有关的功率，Ppv(t)是与每小时的光伏板组有关的功率。

同时，在步骤三中，Hymod计算必须由可调度的资源，如柴油发电机（Pdg(t)），以及必须在每小时从存储系统充电或放电的功率，以满足住宅负荷（Pld(t)）和电动汽车的需求；Pbc(t)、Pbd(t)分别为电池组充电和放电的功率。

                           

                                                    图2.1 软件操作方案

Php(t) 水力抽水蓄能系统水泵消耗的功率，Pht(t) 水轮机产生的功率，Pv2c(t) 2 型电动汽车的充电功率，Pv2d(t ) 2 型电动汽车向电网排放的电力。可调度能源提供的电力将被编程，以供应可再生能源和存储系统无法满足的需求。除了存储系统的容量之外，Hymod 还计算了另一个变量。该存储容量与组中电池的数量Nbt、水箱的容积V、水泵的额定功率PMp和水轮机的额定功率PMt有关。此外，还有一个称为 Pul(t) 的计算变量，它表示每小时的未满足负荷。该变量在设计期间的总和被限制为小于由用户 LPSP 指数定义的阈值。该值表示系统必须提供的总需求百分比。

为了做到这一点，Hymod进行了一个优化过程。在这些过程中，从一组可行的解决方案中选择上述决策变量的最佳值。为了比较这些解决方案，建立了一个衡量标准。这是由每年的系统总成本和每年的系统总排放量组合而成。系统总成本取决于项目利率、寿命、初始投资成本、维护成本和元素的运行成本，如图所示。就其本身而言，总的系统排放取决于每个元素单独产生的排放，正如在[4]中提出的那样。

Gurobi 用来解决优化问题的算法是分支和切割 [6]，它是迭代优化技术的一部分。在这种方法中，分支定界算法与切割平面算法相辅相成，以在每次探索搜索树的分支时限制松弛问题的执行。这里必须考虑到计算优化的内存需求随着决策变量数的平方而增长，即 θ (frn2)，其中 fr = (1 + m1)2 + m2 + m1m2 [7]，是一个取决于不等式约束个数m1和等式约束个数m2的因子，n为决策变量个数，分别为：光伏板个数（Npv）、风力发电机组个数（Nwt）、蓄电池（Nb）、水箱容积（V）、柴油发电机每小时输出功率（PGi（t））、蓄电池每小时充电功率（Pbc（t））、放电功率每小时电池电量(Pbd(t))，每小时抽水功率(Php(t))，每小时水轮机输出功率(Pht(t))，充电功率每小时1辆电动汽车(Pv1c(t))、每小时2型电动汽车充电功率(Pv2c(t))、每小时2型电动汽车放电功率(Pv2d(t))和未满足负载每小时（ Pns(t))。那么 n 是 4 + 9T，其中 T 是设计周期 T = 最终小时 - 初始小时

7.3 软件具体操作 

将代码下载并保存Hymod的文件夹在任何目录下，并将其位置的路径添加到Matlab中。接下来，在Matlab中打开名为micr.m的文件并运行它。然后下一个窗口将被打开：

                                         图 2.2：Hymod 启动窗口 

（1）输入变量

Hymod 17.9.3允许用户选择他们将在微电网中使用的资源和存储系统，填写每个元素上方的复选框。根据选择的电源，用户需要提供下一个输入数据：气候变量，如果微电网包括风力涡轮机，则为风速；如果微电网包括光伏电池板，则为光伏电池板水平表面的太阳辐照度和环境温度。消耗变量：负载需求和2型电动车的日行驶距离。只有在包括电动汽车的情况下，2型电动汽车的日行驶距离才是必要的。这些都是时间序列数据，必须是xls for-mat。此外，风速、太阳辐照度、环境温度和负荷需求必须是每小时的时间序列。图3.1所示的气候学变量是按每个变量对应的按钮上传的。

   

                                                图 3.1：气候变量

另一方面，负载需求必须作为 xls 文件上传或从图 3.2 所示的典型日常住宅负载配置文件中生成。此配置文件按对话框中指示的家庭数量进行缩放。此外，为了生成整个设计周期内的负荷曲线，将正态概率函数分配给最大日负荷值。这个概率函数每个月都在变化，每个正态分布的参数都是从称为 La 的负荷数据集获得的，该数据集对应于哥伦比亚 Choc ́o 的 Ungu ́ıa 市的负荷消耗数据。

                           

                                          图 3.2：典型的住宅负荷曲线

最后，2型电动车的每日行驶距离必须作为一个xls文件上传，按下电动车按钮，然后按下2型电动车的每日行驶距离按钮，如图3.3所示。

                               图3.3：第2类电动车的每日行驶距离。

（2）模拟参数选项卡

仿真参数如图 4.1 所示。这些参数是：初始模拟时间和最终模拟时间。初始小时对应于考虑气候和需求时间序列数据以计算微电网设计的值，最后一小时表示所考虑数据的结束

                                       

                                            图 4.1：Hymod 模拟参数。

举个例子，如果计算微电网设计时只考虑1月份的数据，并且已经上传了每年的时间数据序列，那么初始小时数为0，最终小时数为744。

 （3）货币选项卡

Hymod 允许提供元素的价格并以不同的货币可视化设计成本。它们是：

• 美元 (USD)。

• 欧元(EUR)。

• 哥伦比亚比索 (COP)。

这些货币可以从名为货币的下拉列表中选择，如图 5.1 所示。

                   

                                              图 5.1：Hymod 货币列表。

（4） 项目参数选项卡

工程参数如图 6.1 所示。它们是：

• 利率。

• 寿命。

• 排放成本。

• 最低每小时功率：是系统每小时必须满足的最低需求。

• LPSP 指数：是系统的可靠性水平。该值对应于设计期间必须涵盖的最低需求部分。当系统保证覆盖总负荷需求时，参数 LPSP 指数取值为 1。但是如果设计者想要降低系统成本，他可以建立一个不同的值。

• 地价：是在拟建微型电网位置占用一平方米的价格

                                    

                                                  图 6.1：项目参数。 

（5）元素模型参数选项卡

为混合微电网提出的设计要素，符合以下模式。

1）独立的涡轮机模型

风力涡轮机组在每个小时内输送的功率（Pwt(t)），由公式给出：

其中，v(t)是在资源和需求表3中上传的风速，PR是风轮机的额定功率，vR是额定风速，vC是切入风速，vF是为风轮机规定的切断风速。这些参数在风轮机模型标签中输入，如图7.1所示。可以看到，除了风轮机模型参数外，还需要提供初始成本（风轮机投资成本、功率转换器投资成本和地基成本）、维护成本（占初始成本的百分比）、施工产生的排放和占用面积。 

                          

                                       图 7.1：风力涡轮机选项卡

2）太阳能电池板模型

一组光伏电池板 (Ppv(t)) 每小时提供的功率由等式给出：

G(t) 假设它们都具有相同的位置，则在每个光伏组件的水平面上接收到的太阳辐射。该变量在资源和需求标签3中上传。G0是标准工作条件下的太阳辐射，PMpv是额定功率，μPm是最大功率提取条件下的温度变化系数，TM(t)是温度模块，TM0 标准条件下的温度和 fpv 功率降低系数。

模型参数 G0、PMpv、μPm 和 TM0 在风能光伏面板选项卡中输入，如图 7.2 所示。每个光伏模型的温度计算为： 

 

 这里 Ta(t) 是环境温度。假设所有光伏模块具有相同的位置，具有指定的方位角和倾斜角。并且所有的事件辐照度都是相同的。在光伏组件选项卡（图 7.2）中，初始成本（面板投资成本和电源转换器投资成本）、维护成本（占初始成本的百分比）

（6）输出变量窗口

此窗口允许绘制与电源和存储系统每小时的电力调度相关的变量。图 8.2 显示了一个示例，其中绘制了需求功率 (Pld(t)) 和存储在水箱中的能量 (Ehp(t)) 

                                                  图 8.2：输出变量窗口 

可以在此窗口中显示的变量有：

• 需求功率 (Pld(t))。

• 未供电(Pul(t))。

• 柴油发电（Pdg(t)）。

• 太阳能发电（Ppv(t)）。

• 风力发电（Pwt(t)）。

• 可再生能源发电（Pwt(t)+Ppv(t)）。

• 电池充电功率(Pbc(t))。

• 电池放电功率(Pbd(t))。

• 储存在电池中的能量(Ebt(t))。

• 水泵功率(Php(t))。

• 水轮机发电（Pht(t)）。

• 储存在水箱中的能量（Ehp）。

• 电动汽车电池的充电功率（Pv1c +Pv2c）。

• EV 1 型电池 (Pv1c) 的充电功率。

• 为电动汽车充电 2 型电池 (Pv2c)。

• 2 型电动汽车向电网排放的电力（非运营时间为 Pv2c）。

• 释放 2 型电动汽车的驱动功率（Pv2c 用于运行时间）。

• 2 型电动汽车 (Ev2) 电池中的能量。