电动汽车和能量云在家庭微网中的协同调度研究

江晨,杨俊杰, 邓正臣

(上海电力大学 电子信息与工程学院,上海 200090)

0 引 言

在智能电网的背景下,居民用户不再是单纯的电能消费者,而是转变成电能的生产消费者[1]。利用智能电网双向的信息流和能量流,用户还可以在家庭能源管理系统(home energy management system, HEMS)[2]的调控下参与需求响应,从而实现资源的优化配置并推动能源互联网的发展。

而在能源互联网的相关技术中,储能一直都是至关重要的一环。然而传统的储能设备也存在缺陷,容量的不可调难以适应可再生能源的季节性变化和用户用电行为的不确定性[3]。所以能源互联网的发展需要用户侧灵活可调的储能来提高其运行的灵活性与可靠性。

研究表明,电动汽车(EV)的动力电池内存在大量闲置的储能资源。近年来,随着EV的快速发展,EV分布式储能的特性广泛受到关注和重视。通过车辆到电网(vehicle to grid, V2G)、车辆到家庭(vehicle to home, V2H)等技术,EV可以作为灵活可调的储能单元与间接出力的分布式发电协调互补,满足用户存储、使用过剩电能的需求。为了减少EV入网的不利影响,充分发挥EV接入的优势,最大化电网与用户的效益,对EV充放电行为优化控制的研究具有十分重要的理论意义和实用价值[4]。

近年来,许多学者对EV的控制策略展开了一系列研究。文献[5]基于分时电价和EV入网的情况,以用户成本和电网负荷波动为目标函数建立了优化模型。文献[6]所提出的策略兼顾了用户出行的便利度和用电成本的经济性,算例仿真验证了策略的有效性。文献[7]建立了EV无序充电和有序充放电的负荷模型,结果表明有序入网的经济性更好。文献[8]考虑了不同时空电价的差异,采用双环化优化模型对EV的容量配置和经济调度进行协同优化。结果表明,该方法可以降低MG和用户的成本。由于EV用户的个性化需求会增加管理难度和成本,文献[9-11]在EV和用户之间引入代理商,整合充放电能量,参与电网互动。文献[9]对EV聚合商的各种策略和技术条件进行了评估,力求将保有量快速增长的EV有效地整合到能源市场中。文献[10]构建了EV参与削峰填谷的市场机制,考虑了市场电价的不确定性,建立了多目标区间的聚合商调度模型。文献[11]提出了电动汽车分布式储能的概念,将EV分为充电车群和放电车群,动态管理与电网的能量双向交换。以上文献虽然对EV聚集参与电力市场展开了探索,但少有涉及用户之间的能量交互。

与传统储能设备不同,EV的首要任务始终是满足车主的出行需求。因此,EV并不具备传统储能单元所固有的稳定性和持续性,EV参与电能调度时仍需与传统储能设备相配合。但是目前储能设备成本依然较高,限制了分布式储能的广泛应用。文献[12-13]的研究创新地提出了共享储能的新概念—能量云,并用来代替微网中的传统储能单元。能量云是一种基于云的共享式储能技术,用户可以随时按需使用运营商运营的集中式储能资源,并能与其他用户进行电能交易。运营商根据用户使用情况收取费用获得盈利。

针对上述提出的问题,为了优化家庭微网的能源管理并实现用户之间的能量交互,文中提出一种EV和能量云协同参与电能调度的策略。能量云运营商既是共享储能设备的提供商,也是EV聚合参与电能调度的代理商。EV集群将容量相对较小且分散的移动储能单元转化为社区内较大容量的储能系统,并成为能量云集中式储能的重要补充,有助于减少运营商的储能初始投资和维护成本。同时,该策略充分利用了EV内丰富的闲置储能资源,并通过统一管理实现了EV的有序充放电,有效抑制了EV无序放电对电网的不利影响,使EV与电网协调发展。

1 家庭微网结构

家庭微网的结构图如图1所示,主体包括电网、用户和运营商。运营商主要负责提供两方面的服务:共享储能代理和EV代理。与文献[12-13]相同,共享储能代理负责投资、运营和维护集中式的储能设施,所有家庭微网用户都可以按需参与共享储能服务。

图1 家庭微网结构图

而EV代理负责在社区公共停车场内装备和建设能满足用户需求的智能充电桩和智能充放电控制系统。EV代理聚合所有用户的EV,有序安排充放电计划,整合所有能量参与系统的能量互动。当电动汽车结束最后一次行程并接入电网后,用户需通过电池管理系统将入网时间、预计离网时间、电池当前电量、离网时期望电量、是否需要参与V2G和电能交易等信息上传至EV控制中心。EV控制中心以不影响用户的出行行程为前提,根据分时电价和电网状况安排电动汽车的有序充电计划,并将计划发送给停车场内的智能充电桩以执行充电计划。对于有意EV通过V2G功能参与电能调度的用户,EV控制中心将根据用户的负荷用电和能量云储能系统(energy cloud energy storage system, ECESS)的充放电情况安排EV先在电价峰值时段作为能量云的后备储能有序放电,然后在电价谷值阶段有序充电。

EV代理作为电动汽车充放电服务的提供商,其运营成本主要是按分时电价向电网公司支付电费,其主要收入来源于向用户收取的充电费用和停车费用。

用户还可以通过能量云这个中间方与其他用户之间进行电能交易。用户将交易请求发送给能量云控制中心,控制中心收到请求后会将之与其他用户的请求进行匹配,判断是否可以交易。用户的ECESS和EV动力电池的盈余电能都可以参与交易,卖方提高了可再生能源的利用率并获得了经济收益,而买方则获得了相对较便宜的电能,减少了用电成本。在完成交易后,能量云运营商负责代为收取买方的买电费用并结算给卖电的用户。在交易过程中,能量云仅起到统筹交易的第三方和电能中转枢纽的作用,用户从交易中购买的电能全部都来自于其他用户。

能量云社区电能交易平台的优势集中体现在以下三个方面:1)运营商充分利用了规模效应和用户用电行为之间的互补性,实现了可再生能源更好的消纳。2)运营商作为交易服务的中间人,显著减少了直接交易对交易时间和能力的限制。3)新的能量云共享储能机制,将用户的电动汽车聚集,使之作为能量云集中储能设施的后备储能,参与到电网互动中,进一步提高了用户参与共享储能服务的积极性。

2 家庭微网基本模型

2.1 PV模型

文中的分布式可再生能源主要考虑光伏发电,PV单元的发电能力与气象、温度和太阳辐射强弱有关,其输出功率的表达式如下所示[14]:

(1)

式中PSTC和GSTC分别是标准测试条件下的最大测试功率和光照强度;GAC为太阳能辐射强度的实际值;k为功率温度系数,取值为-0.0047/℃;Tr为参考温度,取值为25℃;Tc为PV面板的工作温度。

2.2 用电设备模型

在家庭微网中,智能用电设备通常根据时间灵活性可分为刚性负荷和柔性负荷。刚性负荷,如电视机、照明设备等,不参与电能调度,必须即时根据用户的意愿满足用电需求。柔性负荷具有时间弹性,根据在使用过程中能否中断分为可中断负荷和不可中断负荷。文中假设用户n共有M个柔性负荷,m∈{1,2,…,M},且所有设备均以额定功率Pm运行。将一个调度周期一天分为H个时间段,h∈Γ={1,2,…,H},每个时间段时长为Δh。用电设备m允许的工作时间段为[αm,βm],工作时长为dm。二进制变量Sa(h)用来表征用电设备a的工作状态,其值为1时表示工作,为0时闲置。柔性负荷在工作时需满足如下约束条件:

(2)

不可中断负荷,如电饭煲、洗衣机等,还需满足如下约束条件。该条件约束了不可中断负荷能在dm个时段内保持连续工作状态。

(3)

2.3 能量云共享储能模型

能量云是一个涵盖储能服务、能量交易于一体的能量枢纽。能量云系统由用户、能量云运营商和集中配置运营的储能资源构成。任何时段h∈Γ,用户租用的电池空间满足如下能量守恒关系式:

EEC(h)=EEC(h-1)+[Pch,EC(h)λch,EC-

(4)

式中EEC(h)为储能空间h时刻内的电能;Pch,EC(h)和Pdch,EC(h)分别为储能空间h时刻充放电功率;λch,EC和λdch,EC分别为储能空间h时刻充放电效率;Esell,EC(h)为用户h时刻出售的电能。

当用户使用共享储能或参与电能交易时,整个储能系统内的传输功率和能量必须满足以下安全约束:

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)为储能空间的最大充放电功率;Erent为用户租用储能空间的容量;Esell,EC,max(h)为用户h时刻出售电能的最大值;SEC(h)为用户储能空间h时刻的荷电状态;Sb,min为荷电状态的下限值。

运营商通过向用户收取储能服务费获得利润。能量云的储能服务费根据云电池在使用过程中的损耗程度计算[15-16]。文中还设计了储能空间利用率过低的处罚费用来引导用户提高储能的利用率。用户需要支付的服务费的计算公式如下:

(10)

(11)

(12)

Crent,EC=ηEloss,EC+Cp,EC

(13)

式中xsoc为蓄电池的荷电状态;fw(xsoc)为相应荷电状态下储能空间对应的寿命权重因子;Eloss,EC为储能空间的累计吞吐量;Cp,EC为用户的储能空间低利用率的惩罚费;w为惩罚系数;Crent,EC为用户的储能服务费;η为损耗系数,与储能空间总吞吐量有关。

2.4 EV模型

2.4.1 EV时空特性

目前,电动汽车常用的充电方式包括常规充电、快速充电和电池租赁。为了获得较长的可调度时间和减小动力电池损耗,文中仅考虑常规充电方式。且文中主要考虑家用电动车参与电能调度,在光伏出力不足和高负载的时段给负载供电,提高整个微电网的经济性。

与传统蓄电池储能不同,电动汽车的首要任务是满足车主的出行需求。因此,电动汽车作为分布式储能参与电能调度时,无论在时间上还是空间上都具有很强的不确定性。分析用户的出行习惯是将电动汽车在入网后看作可调度的储能资源的必要前提。采用电动汽车替代传统内燃机汽车并不会影响用户的出行计划,因此文中采用传统汽车用户的统计数据分析电动汽车的时空特性。文中根据2017年NHTS报告中汽车出行的相关数据进行分析。车辆的最后一次返程时间ta近似为正态分布,概率密度函数为:

(14)

日行驶里程d近似为对数正态分布,概率密度函数为:

(15)

2.4.2 EV充放电模型

EV接入电网各个时段h∈Γ必须满足如下能量守恒关系式:

Δh-Esell,EV(h)

(16)

式中EEV(h)为EV电池h时刻内的电能;Pch,EV(h)和Pdch,EV(h)分别为储能空间的充放电功率;λch,EC和λdch,EC分别为EV电池h时刻充放电效率;Esell,EV(h)为用户h时刻EV电池出售的电能。

式(17)限制了EV在任何时段都不能同时充放电。为了避免影响动力电池的循环寿命,式(18)限制了EV动力电池的荷电状态保持在一定范围内。公式(19)限制了EV离网时动力电池的荷电状态需达到用户的期望值。式(20)～式(21)限制了EV的充放电功率不超过额定功率。

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)表征电动汽车在第h个时段的充电状态,其值为1表示充电,为0表示不充电;Sdch,EV(h)表征电动汽车在第h个时段的放电状态,其值为-1表示放电, 为0表示不放电;SEV(h)为EVh时刻的荷电状态;Smin,EV和Smax,EV分别为EV荷电状态的上下限值;Std,EV(h)为EV离网时刻的荷电状态;Se,EV(h)为用户EV荷电状态的期望值;Pch,EV,max(h)和Pdch,EV,max(h)分别为储能空间的最大充放电功率;Sb,min为荷电状态的下限值。

2.4.3 EV折旧成本模型

同其他储能一样,电动汽车在参与电能调度时不可避免地会对电池造成损耗。为了进可能减小电池折损,文中假设EV在一天48个时段内只进行一次连续充电和一次连续放电。根据分时电价和私家车用户的出行习惯,有序安排电动汽车在凌晨谷时电价时段充电,在傍晚最后一次行程结束入网后放电,不仅可以满足用户的出行需求,还可以提高经济性。

电池的循环寿命与放电深度息息相关,放电深度越小,循环寿命越大。文中采用等效吞吐量的方法来计算电动汽车在充放电过程中的电池损耗程度,且仅考虑电动汽车在入网后放电的损耗,出行阶段的电池损耗不予考虑。电动汽车动力电池的折旧成本为[17]:

(22)

式中Cd,EV为折旧成本;DDOD为放电深度;Lc为在某放电深度下的电池循环寿命;Ci为EV动力电池的购买成本。EEV为EV电池容量;Eloss,EV(h)为EV电池h时刻的吞吐量。

2.5 能量交易模型

由第2节的内容可知,用户的ECESS和EV可以在运营商的统一协调下按需买卖电能。在能量云的交易运行机制下,用户ECESS间的电能交易没有不同用户云端电池物理上的充放电过程,只涉及到买卖的这部分电能在能量云电池控制系统中归属方的改变,避免了电能在直接交易充放电过程中的损耗。而EV当受到放电命令后,电能直接通过停车场内的智能充放电控制系统向其他用户的负荷供电。用户每日参与能源交易中的费用为:

(23)

式中Ctrade为用户的电能交易费用;Etrade,EC(h)为用户储能空间内交易的电能;Etrade,EV(h)为用户EV电池内交易的电能;Vtrade为交易电价。

3 经济优化调度模型

文中考虑的调度目标是已知电网电价和社区内能源交易价格时,在不影响用户出行计划的前提下,求解EV利用V2G功能作为ECESS的后备储能与ECESS协同调度时用户最佳的储能和交易决策,最大可能地降低用户的用电成本。目标函数可以表示为:

Ctrade,EC+Cch,EV+Cd,EV

(24)

式中Pbuy,g(h)是用户h时段向电网购电的功率;Vbuy,g(h)为电网h时段的电价;Cch,EV为用户EV的充电费用。

能量云控制中心求解过程的流程图如图2所示。储能控制中心首先收集用户数据(包括发电量、负荷用电量、ECESS状态和电价等),利用求解器求解,为用户制定最优储能决策,确保用户从中受益。然后将该方案在实际储能控制中执行并处理匹配用户在实际使用中可能出现的电能交易请求。EV控制中心根据用户每日EV离网、入网时间分别执行有序充电、放电计划。在电价谷值阶段,确保EV离网前的SOC达到用户期望水平。当用户的停车时长小于其充电所需时长时,EV在其停车时段内将一直处于充电状态。而当用户结束最后一次行程入网后,控制中心根据用户意愿和ECESS的放电状态,有序安排EV作为ECESS后备储能的放电计划并匹配用户潜在的交易请求。

图2 控制中心服务决策流程图

电能调度过程中的变量包括每个用户柔性负荷每时段的工作状态、ECESS的充放电功率,EV的充放电功率以及电能交易买卖的电能功率。求每个用户用电成本最优解的问题实际上是一个混合整数线性规划问题,这类问题可通过高度集成的求解器软件LINGO、CPLEX等求解。

4 案例分析

4.1 参数设置

文中基于一个主要由家庭用户组成的社区进行研究,用户之间的距离较近。调度周期为24小时,共分为48个时间段。随机选取了上海地区6个家庭用户的实际负荷和发电数据参与模拟。用户1的柔性负荷的信息如表1所示,刚性负荷的用电量如图3所示。各类电价如表2所示。所有用户均配备5 kW容量的光伏发电系统,初始投资费用约为50 000元,使用寿命为20年。选用该地区7月份的平均发电量作为典型日的发电数据。

表1 柔性负荷参数

表2 系统内电价

图3 用户1刚性负荷用电量

假设所有用户的EV规格相同,EV参数参考常用EV型号比亚迪E3,具体参数如表3所示。能量云储能的参数如表4所示。用户EV的入网/预计离网时间、入网SOC等信息如表5所示。

表3 EV参数

表4 ECESS参数

表5 用户EV信息

为了简化计算,现做出如下假设。1)首先,与文献[12-13]不同,由于EV参与调度后能实现对可再生能源更好的消纳,整个能量云系统不再向电网出售多余电能。2)能量云电池和分布式储能具有相同的充放电效率和充放电约束,能量云电池的充放电特性是线性的,与电池的内部特性无关。电池内的初始可用能量都为零。3)运营商储能总容量能满足所有用户的储能需求。4)电能在整个系统内传输过程中产生的损耗忽略不计。

为了验证EV和能量云储能协同调度策略的经济性,在相同的用电量和发电量下,分别对以下4种情景的电能调度结果进行分析。

情景1(S1):用户自主投资使用分布式储能设备,容量为25 kW·h,最大充放电功率为6 kW,电动汽车不参与放电计划,只作为柔性负荷有序充电。用户与其他用户之间没有电能交易。EV初始SOC为0.2。

情景2(S2):用户租用能量云的共享储能空间代替分布式储能,为了方便比较,容量和最大充放电功率与S1相同。EV不参与放电,且用户不参与交易。

情景3(S3):相比于S2,EV通过V2G功能有序放电参与电能调度,但仍不参与交易。EV入网时刻的SOC为0.802。

情景4(S4):相比于S3,用户积极参与能量云运营商提供的能源交易服务,ECESS和EV内的盈余电能都可以参与交易,进一步减少用电成本。

4.2 调度结果与分析

典型用户1在以上四种情景下的电能调度的结果如表6所示。表6显示了不同情景下的用电成本构成,可见用户的用电策略对用电成本有很大影响。

表6 用户1电能调度结果

S1选用分布式储能,用户需要承担高昂的一次储能投资费用和潜在的维修费,投资成本为四种情景最高。用户还需承担电池在充放电过程中的折旧费15.214元。EV有序充电直至期望SOC的充电费用为10.595元。

不同于S1,S2情景下的用户租用能量云共享的储能空间满足自身的储能需求。用户节省投资费用的同时省去了后续维护的麻烦。用户可根据储能需求的变化定期更改订阅的储能容量。存储费用由电池折旧费和低利用率惩罚费构成,共计18.474元。相比于S1,S2向电网购买的电能更少,经济性更高,总成本减少了11.28%。

S3情景下,用户不仅订阅了能量云储能服务,而且EV通过V2G功能参与电能调度,在高负荷、电价高的时段作为ECESS的后备储能向负荷放电。如图5(b)所示,EV完成充电计划后在15时段离网,在37时段结束最后的行程入网放电。在整个调度周期结束后,该用户EV的SOC从入网时刻的0.802下降到0.429。因此,相比于图4(a),图5(a)中在TOU峰值时段,用户向电网购买的电能显著减少,用户的购电成本降低了15.47元,显著提高了用户的经济性。但用户需要承担因放电过程增加的EV动力电池的折旧费用。相比于仅有充电过程的S1和S2,EV动力电池的折旧费从5.469元增加到8.383元。用户当天的用户成本相比于S2下降了18.03%。EV作为储能放电,虽然会增加下一个调度周期的充电成本,

图4 S2用户1的调度结果

图5 S3用户1的调度结果

但由于EV均统一安排至电价最低的TOU谷时时段有序充电,所以总体来看用户的经济性仍然获得大幅度提高。

而S4,用户积极通过能量云运营商提供的能量交易平台在储能能源不足/盈余时与其他用户进行交易,在获得经济收益的同时提高整个社区能源的利用率。不同于S1～S3,S4中储能和EV充放电的决策方式从用户完全自主变成能量云和用户合作共赢。能量云运营商能通过信息优势为每位用户安排最优的充放电计划并统筹安排所有用户的交易请求,规模效应能确保运营商获得收益。而用户仍然能保留自主权按照意愿选择是否执行安排的计划。

能量云的交易服务确保了用户在自身储能能源不足的时刻,可以向能量云购电从而避免向电网购买峰值电价的电能。通过比较图5(a)和图6(a),可以发现用户1在EV未入网的34—37时段通过购买其他用户的电能减少了部分向电网购买的电能。电网购电成本从S3的19.626元下降到17.569元。图6(b)和图6(c)给出了用户1的能源交易情况,ECESS和EV都通过放电带来了经济收益。在整个调度周期结束后,EV的SOC从S3的0.429变成0.326,用户1当天从能源交易中获利8.515元,作为代价,EV动力电池的折旧费从S3的8.383元增加到9.246元。S4用户的总成本为45.932元,相比于S3下降了19.53%。 从表7可知,所有用户S4的用电成本相对于S3都有所下降,表明S4能量云的储能和EV协同调度策略的经济性最优。其中用户1由于接入电网时刻EV的SOC较高,因此作为能源交易市场主要的卖方获得了最大的经济受益。用户2、3和5作为主要的购买方,因购买到能量云系统内较为便宜的电能,总成本也获得了不同程度的下降。

表7 所有用户S4的电能交易成本

图6 S4用户1的调度结果

综上所述,文中所提出的策略能有效降低用户的用电成本,既避免了使用DES时遇到的一次投资过高、利用率低、容量不可调等问题,又充分利用了EV中的闲置储能资源。能量云的交易服务进一步协调分配社区内的能源,提高能源利用率的同时确保所有参与的用户和运营商同时受益。

5 结束语

1)文中以家庭微电网为背景,提出了EV和共享储能协同运作的电力调度体系。能量云运营商既是共享储能设备的提供商,也是EV聚合参与电能调度的代理商。两种储能形式配合运作,在不影响用户出行需求的前提下能满足用户的储能需求。

2) 案例研究表明,在4种场景中,S4用户的用电成本最小,验证了该策略的经济性和适用性。能量云的交易服务使所有参与的用户获利,实现了能量的优化配置。