通過實時調(diào)度與日前調(diào)度的協(xié)調(diào)使換電站抑制波動影響同時兼顧用戶利益

（流體及動力機(jī)械教育部重點實驗室（西華大學(xué)）的研究人員劉靈愷、雷霞、李竹、黃貴鴻、雷海，在2017年第22期《電工技術(shù)學(xué)報》上撰文指出，電動汽車換電站由于其換電過程耗時短、便于統(tǒng)一管理等優(yōu)點，成為了電動汽車電能補充的重要方式。但由于電動汽車用戶的換電需求具有隨機(jī)性，目前的預(yù)測方法不能很準(zhǔn)確地對其進(jìn)行預(yù)測，因此對換電站精確地制定充放電調(diào)度計劃有較大難度。

針對這一問題，建立換電站日前調(diào)度與實時調(diào)度模型，并通過粒子群算法在Matlab中完成仿真計算。在日前調(diào)度模型中通過對用戶換電需求的預(yù)測制定日前調(diào)度計劃，在滿足各時段需求的前提下優(yōu)化換電站各時段充放電功率；在實時調(diào)度模型中根據(jù)各時段需求預(yù)測的誤差，來動態(tài)調(diào)整后續(xù)時段的調(diào)度計劃。通過實時調(diào)度與日前調(diào)度的協(xié)調(diào)，使換電站抑制了用戶實際需求波動影響，同時合理兼顧用戶利益、換電站收益與電網(wǎng)的優(yōu)化運行。

隨著全球氣候變暖趨勢加劇、石油資源的枯竭，發(fā)展新能源電動汽車已是大勢所趨[1,2]。相比于以化石能源作為燃料的傳統(tǒng)汽車，電動汽車在節(jié)能減排、保護(hù)環(huán)境方面具有不可比擬的優(yōu)勢。隨著未來電動汽車的普及，電動汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)，無序的充放電會對電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行帶來不可忽視的影響[3-5]。因此，針對電動汽車規(guī)?；浞烹?，有必要采用可靠的調(diào)度策略對電動汽車進(jìn)行集中調(diào)度。

文獻(xiàn)[6]基于用戶的申報信息和評價指標(biāo)體系確定車輛的調(diào)度優(yōu)先權(quán)，代理商根據(jù)調(diào)度優(yōu)先權(quán)制定車輛的調(diào)度計劃。文獻(xiàn)[7]提出用戶滿意度概念，以充放電成本與調(diào)度計劃合理性的加權(quán)組合來描述用戶的滿意度，建立了以用戶滿意度最大化為目標(biāo)的優(yōu)化調(diào)度模型。

文獻(xiàn)[8,9]將雙層優(yōu)化模型應(yīng)用于電動汽車充放電調(diào)度，其中文獻(xiàn)[8]在文獻(xiàn)[7]的基礎(chǔ)上將風(fēng)力發(fā)電模型加入到優(yōu)化調(diào)度模型中，實現(xiàn)運營商、電網(wǎng)、用戶三者之間利益的有機(jī)協(xié)調(diào)。文獻(xiàn)[9]以系統(tǒng)總負(fù)荷水平的方差最小化為上層目標(biāo)、以與上層調(diào)度計劃一致性為下層目標(biāo)建立雙層優(yōu)化模型，但采用日前車主申報制度，執(zhí)行較困難。

上述文獻(xiàn)均針對整車充電模式進(jìn)行研究，然而整車充電模式下電動汽車的充放電權(quán)限歸屬于各用戶，使充電站不能進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度決策[10]。與整車充電模式相比，換電模式實現(xiàn)了動力電池與車輛的解耦，電池的充放電行為更具有可控性和靈活性，更能有效地抑制對電網(wǎng)的不良影響，同時更符合用戶零等待時間的意愿[11,12]。

文獻(xiàn)[13]在文獻(xiàn)[9]基礎(chǔ)上采用動態(tài)優(yōu)化機(jī)制，并計及未進(jìn)站汽車的充放電預(yù)測，實現(xiàn)了換電站實時充放電調(diào)度，但調(diào)度結(jié)果受預(yù)測準(zhǔn)確性影響。文獻(xiàn)[14]分析了基于響應(yīng)分時電價的換電站電池調(diào)度策略，在平抑電網(wǎng)負(fù)荷波動的同時節(jié)約了換電站的充電成本。文獻(xiàn)[15]提出換電站在換電高峰時期將未完全充滿的電池提供給用戶，根據(jù)電池電量給予用戶一定費用折扣，以減少客戶的流失，提高換電站收益。

文獻(xiàn)[16]針對電動汽車規(guī)?；髶Q電站的不同時段電池組數(shù)配置問題提出電池冗余度概念，通過分析車主用車習(xí)慣求出換電需求發(fā)生時刻的條件，從而得到不同時段的電池儲備組數(shù)。文獻(xiàn)[17]在文獻(xiàn)[6]的基礎(chǔ)上，以充電總功率為優(yōu)化變量，以抑制電網(wǎng)負(fù)荷波動為優(yōu)化目標(biāo)，分析了換電站內(nèi)不同電池冗余度情況下的調(diào)度結(jié)果，并分析了不同電池冗余度的利弊。

綜上可見，目前針對電動汽車調(diào)度的文獻(xiàn)多為日前靜態(tài)調(diào)度模式，且實際用戶需求的波動對調(diào)度影響較大。本文以換電模式為基礎(chǔ)，以系統(tǒng)分時電價為前提，建立日前調(diào)度和實時調(diào)度模型。

日前調(diào)度模型中，換電站根據(jù)用戶需求的日前預(yù)測制定日前調(diào)度計劃，在滿足用戶需求的前提下，以平抑電網(wǎng)負(fù)荷波動、增加換電站收益為優(yōu)化目標(biāo)；實時調(diào)度模型中，換電站根據(jù)次日各時段實際用戶需求修正后續(xù)時段的需求預(yù)測，在日前調(diào)度的基礎(chǔ)上對后續(xù)時段的調(diào)度計劃做動態(tài)調(diào)整，以換電站實時調(diào)度的調(diào)整結(jié)果與日前調(diào)度計劃的偏差最小為優(yōu)化目標(biāo)。

通過日前調(diào)度和實時調(diào)度模型，使換電站抑制了實際用戶需求波動影響，同時合理兼顧用戶利益、換電站收益與電網(wǎng)的優(yōu)化運行。

圖1私家車各時段行駛距離占日行駛距離百分?jǐn)?shù)

結(jié)論

本文根據(jù)各時段的用戶實際需求對后續(xù)的需求預(yù)測進(jìn)行修正，在日前調(diào)度的基礎(chǔ)上對調(diào)度計劃做動態(tài)調(diào)整，在換電站能夠最大化滿足用戶需求的基礎(chǔ)上以換電站自身收益與電網(wǎng)負(fù)荷曲線改善的協(xié)調(diào)為優(yōu)化目標(biāo)建立充放電調(diào)度模型，并采用粒子群算法求解。結(jié)果表明，優(yōu)化調(diào)度能避免產(chǎn)生電池缺額，并充分利用電池的儲能特性對電網(wǎng)的負(fù)荷波動進(jìn)行有效抑制，起到削峰填谷的作用，并使換電站收益最大化。