基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化

摘 要：

        在研究电动汽车用户充电需求的前提下，利用蒙特卡洛方法对２种不同充电方式进行模拟并对其进行分析；分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响，建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型，在模拟出电动汽车无序充电负荷的基础上，用实际案例对模型进行验证，利用多目标优化遗传算法进行求解，验证峰谷分时电价对电网负荷优化的有效性。
关　键　词：电动汽车；分时电价；有序充电；电价响应

　    近年来，在国内外石油资源紧缺，环境问题日益严重的情况下，电动汽车因具有显著的经济性与环境性，其发展迅速，在中国，至2030年，电动汽车数量将达到6000万辆。随着电动汽车数量的不断增加，由于其负荷在时间与空间上所具有的不确定性，使得当大规模电动汽车并网进行充电时会对电网造成负荷冲击。虽然会加剧负荷的波动性与随机性，但是若能够将电动汽车负荷好好利用作为可调度负荷资源，则能够抑制电网系统的峰谷差，为电网安全稳定运行提供更强有力的保障。因此，实现电动汽车充电负荷的合理控制，避免电动汽车在系统负荷高峰时大量充电造成尖峰，高效的抑制峰谷负荷差，是电网面临的重要挑战。
目前，国内有很多学者参与了峰谷分时电价引导电动汽车用户参与有序充电的研究，根据电动汽车类型的不同采用相适应的充电负荷计算方法，对电动汽车充电负荷进行较为精准的预测；建立电动汽车负荷最优潮流模型，通过调配各机组出力以优化系统发电成本，在用户侧，将电池损耗和充电等待时间成本计入用户充电费用中，运用双层模型进行优化；从电动汽车充电运营商方面考虑，利用动态响应峰谷电价形成有序充电，但文章未能考虑负荷波动造成电网的不稳定，大量电动汽车在后半夜充电又造成另一个用电高峰；以电网峰谷差为目标函数，利用电网电价时段的划分来平抑区域配电网负荷的波动，使得电网安全稳定的运行。
该文在以上研究的基础上，根据电动汽车负荷影响因素进行分析，利用蒙特卡洛方法模拟电动汽
车无序充电和有序充电负荷曲线，设立不同的响应系数以研究用户参与有序充电时负荷曲线的特点。研究峰谷分时电价价格弹性与电动汽车负荷之间的关系，建立峰谷分时电价优化模型，利用多目标优化遗传算法对模型进行求解，分析峰谷电价对电网负荷以及用户的影响。
１　电动汽车充电负荷建模
１．１　电动汽车充电需求分析
该文研究对象为纯电动私家车，电动汽车充电负荷的大小与行驶里程、返程时刻和电池特性等因
素相关。由于电动汽车在停泊时才能进行充电，所以停泊时间的长短决定了充电时长，电动汽车充电方式均为慢充。目前电动汽车电池主要以锂电池为主，锂电池的充电过程可近似认为是恒功率充
电。假设电动汽车每天充电一次并且充电过程不被中断，也不考虑突发事件对充电过程影响。
根据美国交通部门对传统燃油私家车进行调查所得到的统计数据，每日用户最后一次返程时刻t0
可以用正态分布表示，概率密度函数为

１．２　电动汽车充电需求分析
该文假设电动汽车数量为１　０００辆并进行充电行为仿真。无序充电时，电动汽车在最后一次返程后就开始以恒定功率充电，直到荷电状态（ｓｔａｔｅ　ｏｆｃｈａｒｇｅ，ＳＯＣ）达到１００％，期间不受电价激励影响。电动汽车采用慢充充电方式Ｐｃ＝３ｋＷ，ηｃ＝０．９，每公里耗电量Ｅ 为０．５ｋＷ·ｈ／ｋｍ，由于个体相互独立，故采用蒙特卡洛方法模拟，如图１所示。
由返程时刻以及充电时长而得到单辆电动汽车一天的入网负荷，再根据式（４）进行累加得到每个时间段的充电负荷，从而日负荷曲线：

式中　Ｐｃｉ为第ｉ 辆电动汽车充电功率，ｔｉ用来判断第ｉ辆电动汽车在ｔ时刻是否充电，０为未充电，１为充电。

根据图１的算法流程，模拟得到１　０００辆电动汽车在无序充电的情况的负荷曲线，如图２所示。

图１ 电动汽车无序充电算法流程

２　电动汽车有序充电价格响应建模
２．１　电动汽车充电负荷的价格响应分析
专家学者对电价所具有的时空两重差异性进行了大量研究。由于电动汽车充电负荷具有时间与空
间随机性，大规模高渗透率的电动汽车充电将对电网带来影响。合理的峰谷电价能够使电网调控电动汽车进行有序充电，即电网公司以及提供电能服务的供应商通过电价引导用户在负荷低谷时充电，调控电动汽车的充电起始时间，对电网负荷尖峰进行优化。

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