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淺談基于負(fù)荷時空均衡和彈性響應(yīng)的電動汽車快充電價定價策略

jf_45886594 ? 來源:jf_45886594 ? 作者:jf_45886594 ? 2024-09-13 16:02 ? 次閱讀

摘要:為了引導(dǎo)電動汽車有序充電,提出了一種考慮負(fù)荷時空均衡和彈性響應(yīng)的電動汽車快充電價定價策略。引入交通流理論描述交通路網(wǎng),建立電動汽車快充負(fù)荷時空分布模型;考慮配電網(wǎng)調(diào)度和電動汽車快充負(fù)荷的彈性需求,構(gòu)建源-荷互動下的快充電價定價架構(gòu),并基于潮流追蹤法從時空雙維度推導(dǎo)快充電價的計算方法;在此基礎(chǔ)上,計及電動汽車負(fù)荷彈性響應(yīng)特性,以提升配電網(wǎng)的負(fù)荷均衡性為目標(biāo),建立快充電價定價策略,并通過迭代算法求解該定價策略。算例仿真結(jié)果表明,所提定價策略能夠有效引導(dǎo)電動汽車進(jìn)行有序快充,激勵電動汽車用戶與配電網(wǎng)友好互動,提升負(fù)荷的時空分布均衡性。

關(guān)鍵詞:電動汽車;時空分布;快充電價;交通流;負(fù)荷均衡;彈性響應(yīng);源-荷互動;配電網(wǎng)

0引言
近年來,因為政策、成本、電池性能等利好因素,電動汽車(electricvehicle,EV)正在大規(guī)模普及。據(jù)公安部統(tǒng)計數(shù)據(jù),截至2022年上半年,我國純EV保有量已突破810.4萬輛[1]。一方面,大規(guī)模接入電網(wǎng)的EV的無序充電行為(特別是隨機(jī)快充行為),會對配電網(wǎng)的安全運(yùn)行產(chǎn)生較為明顯的影響,導(dǎo)致負(fù)荷分布不均勻、電壓越限、線路阻塞、電能質(zhì)量惡化等問題,影響配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。另一方面,EV快充負(fù)荷具有時空靈活性,存在負(fù)荷需求彈性響應(yīng),可以通過合理的電價機(jī)制引導(dǎo)EV有序充電。

由于EV具有交通屬性,交通路網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)會影響EV的出行-充電行為,進(jìn)而影響其快充負(fù)荷的時空分布,因此對EV快充負(fù)荷的引導(dǎo)需考慮交通流對用戶出行-充電行為的影響。采用“速度流量”模擬EV的交通行駛特性,建立了“車-路-網(wǎng)”融合架構(gòu),分析了EV用戶的充電行為?;趧討B(tài)交通信息,從單體EV移動特性出發(fā),考慮動態(tài)交通信息對EV充電行為的影響,模擬了區(qū)域EV充電負(fù)荷的時空分布。上述研究大多由單體EV充電模型通過簡單疊加擴(kuò)展至群體EV充電負(fù)荷,忽視了交通路網(wǎng)中出行者之間的相互博弈作用對EV出行-充電行為的影響。針對該問題,部分研究引入交通均衡理論模擬出行者在路徑規(guī)劃和充電決策中存在的相互影響。以EV通行時長、充電時長和充電費(fèi)用為目標(biāo)規(guī)劃充電路徑,建立了含EV和燃油汽車的混合交通流均衡模型,以模擬EV快充負(fù)荷規(guī)模,但只考慮了單一時間斷面上的交通均衡狀態(tài)。進(jìn)一步地,考慮余流現(xiàn)象,建立了多時段的半動態(tài)交通均衡模型。

在此基礎(chǔ)上,通常采用改變充電電價的方法來影響EV的出行-充電行為,進(jìn)而改善EV快充負(fù)荷的時空分布均衡性??紤]EV在時間維度上具有需求響應(yīng)特性,制定具有時間屬性的電價可以引導(dǎo)用戶對充電時段的選擇,減小配電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差。在傳統(tǒng)峰谷分時電價的基礎(chǔ)上,提出了計及EV負(fù)荷特性的動態(tài)分時定價策略來平抑負(fù)荷峰谷差,即根據(jù)前一個時段的電價、負(fù)荷水平、日平均負(fù)荷數(shù)據(jù),制定后一個時段的電價。在傳統(tǒng)分時電價和實時電價的基礎(chǔ)上,考慮電網(wǎng)側(cè)的調(diào)峰需求和用戶側(cè)的需求響應(yīng)意愿,提出了一種分時電價優(yōu)化方法,即根據(jù)EV接入電網(wǎng)后的負(fù)荷信息對電價進(jìn)行動態(tài)更新。

時間維度上的電價策略主要針對EV到達(dá)目的地后進(jìn)行慢充的充電場景,不適用于EV在途中充電需求的引導(dǎo)。部分研究通過制定具有空間屬性的節(jié)點(diǎn)電價來引導(dǎo)用戶對充電站點(diǎn)的選擇,發(fā)掘EV的空間需求響應(yīng)能力。以改善配電網(wǎng)的供電電壓偏差指標(biāo)——節(jié)點(diǎn)關(guān)鍵度為優(yōu)化目標(biāo),提出了計及配電網(wǎng)電能質(zhì)量及用戶響應(yīng)特性的充電服務(wù)費(fèi)制定方法,其中充電服務(wù)費(fèi)的制定需要滿足快充站(fastchargingstation,F(xiàn)CS)總效益維持不變和可行區(qū)間約束。提出了基于虛擬負(fù)荷和充電站利用率均衡的充電站定價策略,其定價思路主要是根據(jù)每座充電站的虛擬負(fù)荷與所有充電站平均虛擬負(fù)荷之間的差值,優(yōu)化各座充電站的充電電價,從而能夠均衡充電站的利用率。

然而,上述充電定價策略側(cè)重于考慮EV負(fù)荷側(cè)的靈活響應(yīng),從充電站利益或電網(wǎng)安全性的角度研究充電電價的制定,忽略了配電網(wǎng)“源”的特性,而通過源-荷互動形式可以改善配電網(wǎng)的負(fù)荷不均衡,優(yōu)化負(fù)荷曲線。為了充分調(diào)度電網(wǎng)側(cè)的靈活性資源,引入配電系統(tǒng)運(yùn)營商(distributionsystemoperator,DSO),其主要職責(zé)包括調(diào)度所轄配電區(qū)域內(nèi)的分布式電源(distributedgeneration,DG),并發(fā)布充電電價信號以激勵EV用戶自發(fā)響應(yīng),實現(xiàn)EV用戶與配電網(wǎng)電源的互動,引導(dǎo)充電負(fù)荷合理分布,供需雙方利益,同時提高配電系統(tǒng)整體的運(yùn)行安全性。

因此,本文首先通過半動態(tài)交通流分配模型模擬EV的行駛路徑和充電決策,從而模擬多時段的EV快充負(fù)荷分布;然后,結(jié)合EV負(fù)荷的彈性響應(yīng)和DSO電源出力調(diào)度,提出源-荷互動定價架構(gòu),并基于潮流追蹤法分別從時間和空間維度推導(dǎo)電價的計算公式;進(jìn)一步地,提出了考慮負(fù)荷均衡和彈性響應(yīng)的快充電價定價策略。

1源-荷互動下的快充電價定價模式
在出行過程中,當(dāng)EV的電池電量無法支撐其到達(dá)目的地或電池電量低于閾值時,EV用戶產(chǎn)生快充需求。假設(shè)EV用戶可以通過車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)獲取交通路網(wǎng)的道路車流量、FCS車流量及充電電價信息,交通均衡理論已經(jīng)描述了車流量對用戶出行路徑選擇的影響。因此,本章首先分析充電電價對用戶充電決策的引導(dǎo)機(jī)理,將DSO和FCS視作一個整體,由配電網(wǎng)調(diào)度機(jī)構(gòu)整體調(diào)整FCS的充電電價,提出了一種DSO與EV用戶互動的定價模式,并基于潮流追蹤法推導(dǎo)了具有時空雙維度的充電電價生成方法。

2.1充電電價對EV充電決策的引導(dǎo)機(jī)理

1)充電站點(diǎn)的選擇。

對于同一時段內(nèi)充電電價不同的充電站而言,根據(jù)EV用戶的路徑出行成本式(18),如果低充電電價的充電成本加上繞路時間成本仍小于高充電電價的充電成本,則用戶會選擇繞路充電,從而實現(xiàn)EV快充負(fù)荷的空間轉(zhuǎn)移。

出行時刻的選擇。
與傳統(tǒng)燃油汽車相比,EV具有出行彈性需求。EV的出行、充電需求受到充電時間和充電價格的影響,EV有可能為了避免漫長的充電排隊時間或高昂的充電費(fèi)用而主動改變出行時刻,使得EV出行需求時段和充電負(fù)荷發(fā)生轉(zhuǎn)移。出行彈性需求描述了EV出行需求根據(jù)快充網(wǎng)絡(luò)不同時段的電價進(jìn)行彈性調(diào)節(jié)的規(guī)律。負(fù)荷維持均衡狀態(tài)。

2.3具有時空特性的充電電價生成方法

在源-荷互動定價模式下,充電電價對EV充電決策的引導(dǎo)包括充電站點(diǎn)選擇(空間屬性)、出行時刻選擇(時間屬性),因此,有必要提出一種具有時空特性的充電電價生成方法。隨著新型電力系統(tǒng)的發(fā)展,配電網(wǎng)從純無源的受端系統(tǒng)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楹珼G的有源系統(tǒng),因此考慮配電網(wǎng)“源”的靈活特性的電價制定需要反映電力資源在時空中的真實供需價值成本,體現(xiàn)電能的時間價格信號、空間位置價格信號。提出了一種基于潮流追蹤法的輸電網(wǎng)成本分?jǐn)偡椒ǎ疚膶⑵鋺?yīng)用到配電網(wǎng)層面,形成具有時空屬性的配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)成本電價。配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)成本電價由具有時間價格信號屬性的發(fā)電成本、具有空間位置價格信號屬性的配電線路成本兩部分組成。

發(fā)電成本部分。
DSO可調(diào)度的電力資源包括從上級ISO購電和所轄區(qū)域內(nèi)的DG。將配電網(wǎng)內(nèi)的購電節(jié)點(diǎn)和DG均視作發(fā)電節(jié)點(diǎn),由此根據(jù)潮流追蹤法可以推導(dǎo)得到節(jié)點(diǎn)成本電價中的發(fā)電成本分量。

配電線路成本部分。
利用潮流跟蹤法將配電網(wǎng)線路的固定成本公平合理地分?jǐn)偟礁鞴?jié)點(diǎn),得到節(jié)點(diǎn)配電線路成本。

2安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營云平臺系統(tǒng)選型方案

2.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費(fèi)運(yùn)營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統(tǒng)的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控,實時監(jiān)控充電樁運(yùn)行狀態(tài),進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理,交易結(jié)算,資要管理、電能管理,明細(xì)查詢等。同時對充電機(jī)過溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過壓,欠壓,絕緣低各類故障進(jìn)行預(yù)警;充電樁支持以太網(wǎng)4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng),用戶通過微信、支付寶,云閃付掃碼充電。

2.2應(yīng)用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計。

2.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

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系統(tǒng)分為四層:

1)即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

2)數(shù)據(jù)采集層:包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù),并進(jìn)行電能計量和保護(hù)。

3)網(wǎng)絡(luò)傳輸層:通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

4)數(shù)據(jù)層:包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器,應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站,數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實時數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

5)應(yīng)客戶端層:系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費(fèi)平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能,同時為運(yùn)維人員提供運(yùn)維APP,充電用戶提供充電小程序。

2.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

2.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點(diǎn)分布情況,對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進(jìn)行統(tǒng)計顯示,同時可查看每個站點(diǎn)的站點(diǎn)信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁,查看設(shè)備使用率,合理分配資源。

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2.4.2實時監(jiān)控

實時監(jiān)視充電設(shè)施運(yùn)行狀況,主要包括充電樁運(yùn)行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流,充電樁告警信息等。

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2.4.3交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶,對其進(jìn)行賬戶進(jìn)行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作,可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細(xì)信息。

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2.4.4故障管理

設(shè)備自動上報故障信息,平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進(jìn)行派發(fā)處理,同時運(yùn)維人員可通過運(yùn)維APP收取故障推送,運(yùn)維人員在運(yùn)維工作完成后將結(jié)果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

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2.4.5統(tǒng)計分析

通過系統(tǒng)平臺,從充電站點(diǎn)、充電設(shè)施、、充電時間、充電方式等不同角度,查詢充電交易統(tǒng)計信息、能耗統(tǒng)計信息等。

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2.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺建立運(yùn)營商戶,運(yùn)營商可建立和管理其運(yùn)營所需站點(diǎn)和充電設(shè)施,維護(hù)充電設(shè)施信息、價格策略、折扣、優(yōu)惠活動,同時可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。

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2.4.7運(yùn)維APP

面向運(yùn)維人員使用,可以對站點(diǎn)和充電樁進(jìn)行管理、能夠進(jìn)行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電充值情況,進(jìn)行遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置,同時可接收故障推送

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2.4.8充電小程序

面向充電用戶使用,可查看附近空閑設(shè)備,主要包含掃碼充電、賬戶充值,充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

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2.5系統(tǒng)硬件配置

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3結(jié)論

本文提出了一種考慮負(fù)荷時空均衡和彈性響應(yīng)的快充電價定價策略,所得結(jié)論如下:

通過分析電價對用戶決策的引導(dǎo)機(jī)理,建立了出行時段轉(zhuǎn)移意愿的數(shù)學(xué)模型,表明彈性響應(yīng)量與轉(zhuǎn)移時段、敏感系數(shù)κ相關(guān),轉(zhuǎn)移時段越小,κ越小,則轉(zhuǎn)移意愿越強(qiáng);
利用潮流追蹤法推導(dǎo)節(jié)點(diǎn)成本電價,具有時空引導(dǎo)屬性,符合配電網(wǎng)前端接受能力越大的特點(diǎn),有利于引導(dǎo)快充負(fù)荷轉(zhuǎn)移到靠近供電節(jié)點(diǎn)的FCS;
基于源-荷互動定價模式架構(gòu),提出了快充電價優(yōu)化模型,采用迭代算法求解可以有效收斂得到快充電價,該電價能夠有效提升FCS利用率以及配電網(wǎng)負(fù)荷時空均衡性,有利于配電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。
本文提出的快充電價定價策略假設(shè)快充電價由DSO統(tǒng)一制定,然而,隨著充電樁市場的快速發(fā)展,充電站的運(yùn)營主體逐漸市場化。因此,研究FCS的市場運(yùn)營機(jī)制將是下一步的方向。

參考文獻(xiàn):

[1]郭景濤,李磊,陳磊,等.充電樁計量重要性的評價

[2]郭景濤,魯超,符惠群.考慮負(fù)荷時空均衡和彈性響應(yīng)的電動汽車快充電價定價策略

[3]安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設(shè)計與應(yīng)用手冊.2022.05版

審核編輯 黃宇

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    的頭像 發(fā)表于 10-09 15:01 ?172次閱讀
    <b class='flag-5'>淺談</b><b class='flag-5'>電動汽車</b><b class='flag-5'>充電</b>設(shè)施規(guī)劃及有序<b class='flag-5'>充電</b><b class='flag-5'>策略</b>研究

    計及電動汽車移動儲能動態(tài)電價的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究及解決方案

    摘 要:電動汽車(elecric vehicle,EV)充電負(fù)荷變化量受微電網(wǎng)爬坡性能限制,因此文中考慮微電網(wǎng)機(jī)組爬坡特性,提出一種計及動態(tài)電價的 EV參與微電網(wǎng)調(diào)度雙層優(yōu)化
    的頭像 發(fā)表于 09-14 15:05 ?278次閱讀
    計及<b class='flag-5'>電動汽車</b>移動儲能動態(tài)<b class='flag-5'>電價</b>的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究及解決方案

    電動汽車有序充電優(yōu)化策略

    的優(yōu)化問題。無序充電不僅可能導(dǎo)致電網(wǎng)負(fù)荷高峰,影響電網(wǎng)穩(wěn)定,還可能增加充電成本,降低用戶體驗。因此,探索電動汽車有序充電優(yōu)化
    的頭像 發(fā)表于 08-24 12:25 ?2479次閱讀
    <b class='flag-5'>電動汽車</b>有序<b class='flag-5'>充電</b>優(yōu)化<b class='flag-5'>策略</b>

    電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測的分析

    電網(wǎng)的安全帶來了嚴(yán)重的威脅。即隨著電動汽車數(shù)量的提高,會給電網(wǎng)負(fù)荷帶來了巨大的沖擊。因此,對電動汽車充電負(fù)荷趨勢進(jìn)行預(yù)測,對于電網(wǎng)及
    的頭像 發(fā)表于 07-08 10:24 ?3870次閱讀
    <b class='flag-5'>電動汽車</b><b class='flag-5'>充電</b>樁<b class='flag-5'>負(fù)荷</b>預(yù)測的分析

    淺談基于充電行為分析的電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測

    了該市2021年各類型電動汽車工作日與休息日的充電負(fù)荷情況,結(jié)果表明,電動私家車在休息日的午間和凌晨充電
    的頭像 發(fā)表于 03-14 16:18 ?652次閱讀
    <b class='flag-5'>淺談</b>基于<b class='flag-5'>充電</b>行為分析的<b class='flag-5'>電動汽車</b><b class='flag-5'>充電</b><b class='flag-5'>負(fù)荷</b>預(yù)測

    淺談居民小區(qū)電動汽車有序充電策略研究

    程瑜 安科瑞電氣股份有限公司?上海嘉定 201801 摘 要:針對電動汽車在居民小區(qū)無序充電對電網(wǎng)系統(tǒng)產(chǎn)生嚴(yán)重隱患及充電間時過長問題,提出一種采用延遲充電
    的頭像 發(fā)表于 03-11 15:49 ?426次閱讀
    <b class='flag-5'>淺談</b>居民小區(qū)<b class='flag-5'>電動汽車</b>有序<b class='flag-5'>充電</b><b class='flag-5'>策略</b>研究

    淺談云計算平臺的電動汽車充電樁設(shè)計與實現(xiàn)

    淺談云計算平臺的電動汽車充電樁設(shè)計與實現(xiàn) 張穎姣 安科瑞電氣股份有限公司?上海嘉定 201801 摘要:基于云計算平臺的建立,我國電動汽車充電
    的頭像 發(fā)表于 02-26 10:55 ?354次閱讀
    <b class='flag-5'>淺談</b>云計算平臺的<b class='flag-5'>電動汽車</b><b class='flag-5'>充電</b>樁設(shè)計與實現(xiàn)

    基于南方某市的電動汽車充電數(shù)據(jù)分析電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測

    1影響電動汽車充電負(fù)荷特性的因素充電 開始時間、充電持續(xù)時間、充電功率是影響
    的頭像 發(fā)表于 10-31 11:26 ?1729次閱讀
    基于南方某市的<b class='flag-5'>電動汽車</b><b class='flag-5'>充電</b>數(shù)據(jù)分析<b class='flag-5'>電動汽車</b><b class='flag-5'>充電</b><b class='flag-5'>負(fù)荷</b>預(yù)測