朱海鵬 ，王澤眾 ，張新平 ，劉宗杰 ，雷 宇

（1.濟(jì)寧供電公司，山東 濟(jì)寧 272000；2.華北電力大學(xué)，北京 102206；3.山東大學(xué)電氣工程學(xué)院，山東 濟(jì)南 250061；4.山東省軍區(qū)，山東 濟(jì)南 250061）

0 引言

風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等可再生能源發(fā)電方式的技術(shù)發(fā)展日益成熟，在發(fā)電容量中所占比例逐年升高[1]。但是風(fēng)能、太陽能等能源具有隨機(jī)性和間歇性的特點(diǎn)，尤其是風(fēng)力發(fā)電具有夜間發(fā)電多、白天發(fā)電較低的反調(diào)峰特性[2-3]，使得系統(tǒng)中由負(fù)荷、風(fēng)電功率、光伏發(fā)電功率組成的等效負(fù)荷曲線的峰谷差率較之原來的負(fù)荷曲線的峰谷差率有明顯增加，系統(tǒng)中火電機(jī)組面臨的調(diào)峰壓力加大，進(jìn)而又制約了電網(wǎng)接納更多風(fēng)電、光伏等可再生發(fā)電能源的能力。

增加風(fēng)電、光伏等可再生發(fā)電能源消納能力是電網(wǎng)的一項(xiàng)長期任務(wù)，而未來電動汽車充電與風(fēng)電之間潛在的協(xié)同性為智能電網(wǎng)平臺上多資源的協(xié)調(diào)互補(bǔ)利用提供了一種可能。智能電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，尤其是電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，為在智能電網(wǎng)平臺上實(shí)現(xiàn)風(fēng)電、光伏發(fā)電與電動汽車儲能協(xié)調(diào)優(yōu)化利用提供了基礎(chǔ)。一系列電動汽車充電對電網(wǎng)影響的相關(guān)研究表明[4-7]：電動汽車低排放的優(yōu)勢只有在以低碳電力為主的區(qū)域才比較顯著，而在以燃煤發(fā)電為主的區(qū)域并不顯著；只有盡可能多地采用風(fēng)電、光伏發(fā)電等可再生能源為電動汽車充電，才能充分發(fā)揮電動汽車的減排效益；另外，若對電動汽車充電不加以引導(dǎo)，會增大電網(wǎng)的峰值負(fù)荷，迫使電網(wǎng)建設(shè)更多的調(diào)峰電源。因此有必要在電網(wǎng)調(diào)度中，將電動汽車充電與風(fēng)電、光伏發(fā)電等可再生能源相互融合，從而提高節(jié)能減排效益。

1 總體思路

文獻(xiàn)[8]建立電動汽車充電與風(fēng)電協(xié)同調(diào)度的模型，實(shí)現(xiàn)了電動汽車充電與風(fēng)電之間的協(xié)調(diào)互補(bǔ)，能夠有效提高電網(wǎng)接納風(fēng)電的能力。但由于受預(yù)測誤差的影響，特別是風(fēng)電和光伏發(fā)電等可再生能源的日前預(yù)測誤差較大，直接根據(jù)日前預(yù)測值所得的電動汽車充電站的充電計(jì)劃對負(fù)荷曲線的平滑作用會打較大折扣。由于預(yù)測精度與時間跨度成反比[9-11]，本文在文獻(xiàn)[8]的基礎(chǔ)上，建立了風(fēng)光儲多時間尺度調(diào)度模型。該模型由日前計(jì)劃、滾動計(jì)劃、實(shí)時調(diào)度三部分組成。

日前計(jì)劃。日前計(jì)劃以日前對負(fù)荷、風(fēng)電場風(fēng)功率及光伏電站輸出功率的預(yù)測為基礎(chǔ)，其以地區(qū)電網(wǎng)各個電動汽車換電站的電動汽車能源需求及充電能力為約束，以最小化由負(fù)荷、可再生能源及電動汽車換電站的充電功率組成的等效負(fù)荷的峰谷差為目標(biāo)，合理調(diào)度安排次日各個電動汽車換電站的充電計(jì)劃，從而達(dá)到降低常規(guī)機(jī)組調(diào)峰壓力，提高可再生能源接入水平的目的。

滾動計(jì)劃。滾動計(jì)劃以每小時不斷實(shí)時更新的當(dāng)日剩余時段負(fù)荷、風(fēng)電場風(fēng)功率及光伏電站輸出功率的預(yù)測值為基礎(chǔ)，充分利用最新的信息，實(shí)時對當(dāng)日剩余時段的電動汽車換電站充電計(jì)劃進(jìn)行修正，逐步消減日前預(yù)測誤差對日前計(jì)劃的影響。

實(shí)時調(diào)度。實(shí)時調(diào)度的主要目標(biāo)是通過實(shí)時調(diào)度儲能電池動態(tài)修正滾動計(jì)劃，來消除滾動預(yù)測與超短期預(yù)測之間的功率差額，緩解火電等常規(guī)電源在該時段的功率實(shí)時平衡壓力。

圖1給出了風(fēng)光儲多時間尺度調(diào)度模型的系統(tǒng)框圖。

圖1 風(fēng)光儲多時間尺度調(diào)度模型的系統(tǒng)框圖

2 協(xié)同調(diào)度的多時間尺度模型

2.1 日前計(jì)劃

日前計(jì)劃是基于日前對負(fù)荷、風(fēng)電場風(fēng)功率及光伏電站輸出功率的預(yù)測，通過合理調(diào)度安排次日各個電動汽車換電站的充電計(jì)劃，既能夠滿足各個電動汽車換電站的電動汽車能源需求，又縮小等效負(fù)荷曲線的峰谷差率，從而降低常規(guī)機(jī)組的調(diào)峰壓力，提高可再生能源的接入水平。

目標(biāo)函數(shù)：

約束條件：

2.2 滾動計(jì)劃

根據(jù)已有相關(guān)研究，日前預(yù)報(bào)存在一定的預(yù)測偏差，特別是風(fēng)電及光伏等可再生能源的日前預(yù)測具有較大偏差，因此日前確定的電動汽車換電站充電計(jì)劃對于當(dāng)日實(shí)際發(fā)生的負(fù)荷、風(fēng)電及光伏電站功率曲線的平滑效果有所降低，此外電動汽車換電站的能源需求在當(dāng)日也有一定變化，因此需要不斷實(shí)時對當(dāng)日剩余時段的電動汽車換電站充電計(jì)劃進(jìn)行滾動的修正。滾動計(jì)劃的實(shí)施依賴于對負(fù)荷、風(fēng)電、光伏電站功率的滾動預(yù)測，滾動預(yù)測能夠利用不斷更新的實(shí)時和實(shí)測數(shù)據(jù)，深入挖掘未來電網(wǎng)的運(yùn)行情況，為滾動計(jì)劃的實(shí)施提供基礎(chǔ)依據(jù)。另外，滾動計(jì)劃的實(shí)施依賴于日前所作的充電計(jì)劃，即每次滾動計(jì)劃確定的電池充電功率只能在日前計(jì)劃確定的充電功率的一定范圍內(nèi)進(jìn)行修正，這樣能夠間接考慮換電站操作人員的工作強(qiáng)度，使?jié)L動計(jì)劃具有現(xiàn)實(shí)的可行性。

綜上，滾動計(jì)劃是基于當(dāng)日不斷實(shí)時更新的負(fù)荷、風(fēng)電場風(fēng)功率及光伏電站輸出功率的預(yù)測值，通過合理可行的實(shí)時動態(tài)修正當(dāng)日剩余時段各個電動汽車換電站的充電計(jì)劃，既能夠滿足各個電動汽車換電站的電動汽車能源需求，又折中的考慮了實(shí)際等效負(fù)荷峰谷差的減小和實(shí)際執(zhí)行的充電功率盡量貼近日前計(jì)劃，顧及了操作人員的工作強(qiáng)度，確保滾動計(jì)劃具有可行性。

目標(biāo)函數(shù)：

約束條件：

每次滾動計(jì)劃確定的電池充電功率只能在日前計(jì)劃確定的充電功率的一定范圍內(nèi)進(jìn)行修正，即，要折中的考慮實(shí)際等效負(fù)荷峰谷差的減小和實(shí)際執(zhí)行的充電功率盡量貼近日前計(jì)劃，顧及了操作人員的工作強(qiáng)度，確保滾動計(jì)劃具有可行性。

ΔPe（r）為日前計(jì)劃在滾動計(jì)劃中允許的修正值。

2.3 實(shí)時調(diào)度

實(shí)時調(diào)度的主要目標(biāo)是通過實(shí)時調(diào)度儲能電池動態(tài)修正滾動計(jì)劃，來消除滾動預(yù)測與超短期預(yù)測之間的功率差額，緩解火電等常規(guī)電源在該時段的功率實(shí)時平衡壓力。同時，實(shí)時調(diào)度確定的電池充電功率只能在最新制定的滾動計(jì)劃確定的充電功率的一定范圍內(nèi)進(jìn)行修正，這是由于實(shí)時調(diào)度不具有前瞻功能，需要兼顧實(shí)時調(diào)度的目標(biāo)時段目標(biāo)與當(dāng)天剩余時段時間窗口內(nèi)的電量約束，因此需將實(shí)時調(diào)度目標(biāo)時段的充電電量或功率限定在滾動計(jì)劃確定的該時段充電電量或功率范圍內(nèi)。

目標(biāo)函數(shù)：

D、W、S及E分別為地區(qū)電網(wǎng)的負(fù)荷、風(fēng)電場、光伏電站、電動汽車換電站數(shù)目。超短期預(yù)測負(fù)荷 d 在時段 t的負(fù)荷需求為 Plt，d（o）；超短期預(yù)測某風(fēng)電場w在時段t的預(yù)測風(fēng)電輸出功率為Pwt，w（o）；超短期預(yù)測某光伏電站s在時段t的預(yù)測輸出功率為 Pst，s（o）；實(shí)時調(diào)度中電動汽車換電站 e 在時段 t的計(jì)劃充電功率為 Pev，t，e（o）。

約束條件：

實(shí)時調(diào)度確定的電池充電功率只能在最新制定的滾動計(jì)劃確定的充電功率的一定范圍內(nèi)進(jìn)行修正，這是由于實(shí)時調(diào)度不具有前瞻功能，需要兼顧實(shí)時調(diào)度的目標(biāo)時段目標(biāo)與當(dāng)天剩余時段時間窗口內(nèi)的電量約束，所以將實(shí)時調(diào)度階段的充電電量或功率限定在滾動計(jì)劃確定的范圍內(nèi)。

ΔPe（o）為滾動計(jì)劃在實(shí)時調(diào)度中允許的修正值。

3 算例分析

本文以某地區(qū)電網(wǎng)負(fù)荷、風(fēng)電功率的日前預(yù)測數(shù)據(jù)、每小時實(shí)時更新的預(yù)測數(shù)據(jù)及提前15 min的超短期預(yù)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，并假設(shè)各個電動汽車換電站的電動汽車能源需求及充電能力約束如表1所示。

表1 電動汽車換電站的能源需求及充電能力約束

8 439.28 273.040 4 270.157 2 9 439.28 301.593 6 241.604 10 439.28 330.146 8 213.050 8 11 439.28 284.022 4 259.175 2 12 439.28 251.076 4 292.121 2 13 439.28 218.130 4 325.067 2 14 439.28 253.272 8 289.924 8 15 439.28 222.523 2 320.674 4 16 439.28 182.988 360.209 6 17 439.28 200.559 2 342.638 4 18 439.28 196.166 4 347.031 2 19 439.28 251.076 4 292.121 2 20 439.28 316.968 4 226.229 2 21 439.28 376.271 2 166.926 4 22 439.28 422.395 6 120.802 23 439.28 475.109 2 68.088 4 24 439.28 503.662 4 39.535 2

圖2 風(fēng)光儲多時間尺度調(diào)度模型的控制效果

圖2 為應(yīng)用本文模型仿真后的控制效果。從圖2可以看出，與自由充電模式相比，日前充電計(jì)劃已經(jīng)對負(fù)荷曲線產(chǎn)生了良好的平滑效果，但是由于日前風(fēng)電等可再生能源的預(yù)測誤差較大，對負(fù)荷曲線的平滑效果有所降低。而通過日前計(jì)劃、滾動計(jì)劃、實(shí)時調(diào)度的多時間尺度協(xié)同調(diào)度決策模型，實(shí)際控制效果與日前計(jì)劃相比有進(jìn)一步的改善，從而達(dá)到逐級消減風(fēng)電、光伏等可再生能源預(yù)測誤差的影響，進(jìn)一步改善等效負(fù)荷的負(fù)荷特性。

4 結(jié)論

本文建立了風(fēng)電、光伏、電動汽車的多時間尺度協(xié)同調(diào)度決策模型，通過優(yōu)化電動汽車充電策略，能夠明顯改善由負(fù)荷、風(fēng)電、光伏等組成的等效負(fù)荷峰谷差率，改善負(fù)荷特性，減輕常規(guī)火電機(jī)組調(diào)峰壓力，有利于消納風(fēng)電、光伏等新能源。日前計(jì)劃、滾動計(jì)劃、實(shí)時調(diào)度的多時間尺度協(xié)同調(diào)度決策模型的建立，能夠逐級消減風(fēng)電、光伏等新能源預(yù)測誤差的影響，進(jìn)一步改善等效負(fù)荷的負(fù)荷特性。