許 強(qiáng),王 維,吉同舟,徐衍微

(南京師范大學(xué)南瑞電氣與自動(dòng)化學(xué)院,江蘇 南京 210023)

近年來電動(dòng)汽車(electric vehicle,EV)在節(jié)能減排方面相比傳統(tǒng)燃油車有著巨大的優(yōu)勢(shì),因此得到廣泛推廣. 隨著電動(dòng)汽車保有量的增加,電動(dòng)汽車的充電需求逐漸增長,其配套設(shè)施建設(shè)也日趨完善. 然而,對(duì)于一個(gè)規(guī)模化的公共充電站而言,大量電動(dòng)汽車同時(shí)涌入充電會(huì)對(duì)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行造成較大的影響[1-2]. 加裝儲(chǔ)能裝置能夠有效消除峰谷差[3],平滑功率波動(dòng)[4-5],提高供電可靠性[6],可以在滿足充電需求的同時(shí)減少對(duì)電網(wǎng)的影響.

受制于儲(chǔ)能電池價(jià)格的影響,儲(chǔ)能系統(tǒng)的配置效益尤為重要. 目前已有大量學(xué)者對(duì)充電站儲(chǔ)能經(jīng)濟(jì)性配置展開研究. 文獻(xiàn)[7]建立了儲(chǔ)能投資和運(yùn)營成本模型,研究結(jié)果表明在公交車快速充電站配置儲(chǔ)能可以將總成本減小22.85%. 文獻(xiàn)[8]建立了電池壽命損耗模型以尋求充電站儲(chǔ)能的經(jīng)濟(jì)性配置. 文獻(xiàn)[9-10]利用排隊(duì)理論評(píng)估充電站的合理容量配置. 文獻(xiàn)[11]利用多目標(biāo)優(yōu)化模型,計(jì)算得到不同光伏配比和充電樁功率等級(jí)下的經(jīng)濟(jì)容量. 上述文獻(xiàn)在儲(chǔ)能配置的研究上取得了一定的成果,但是傳統(tǒng)以負(fù)荷峰值[8-10]、峰谷差率[11]為優(yōu)化指標(biāo)的配置模型中儲(chǔ)能的利用率仍舊偏低,儲(chǔ)能配置的經(jīng)濟(jì)性有進(jìn)一步提升的空間.

充電站作為電動(dòng)汽車充電的主要載體之一,站內(nèi)的充電負(fù)荷是儲(chǔ)能配置的關(guān)鍵指標(biāo),這影響到儲(chǔ)能配置的經(jīng)濟(jì)性. 因此,本文首先分析了充電站電動(dòng)汽車負(fù)荷特性,并且給出峰谷電價(jià)場(chǎng)景下儲(chǔ)能充放電策略. 接著以充電站年凈利潤最大為目標(biāo),兼顧儲(chǔ)能出力優(yōu)化,綜合考慮充電站的運(yùn)營利潤、建設(shè)維護(hù)成本、政府補(bǔ)貼等因素,建立了基于雙層規(guī)劃的儲(chǔ)能配置模型. 最后通過算例求解出充電站最佳容量配置,并將該配置方案與傳統(tǒng)配置方案展開對(duì)比,驗(yàn)證了模型的有效性.

1 光儲(chǔ)充電站結(jié)構(gòu)與電動(dòng)汽車負(fù)荷分析

光儲(chǔ)充電站是實(shí)現(xiàn)光伏、儲(chǔ)能、充電互相協(xié)調(diào)支撐的一種高科技綠色充電站,主要由配電網(wǎng)系統(tǒng)、光伏發(fā)電系統(tǒng)、儲(chǔ)能系統(tǒng)、充電樁、AC/DC變換器、DC/DC變換器、能量管理系統(tǒng)等部分組成,其結(jié)構(gòu)如圖1所示.

圖1 光儲(chǔ)充電站結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Structure diagram of photovoltaic and energy-storageintegrated charging station

充電站的電動(dòng)汽車負(fù)荷特性很大程度上影響到儲(chǔ)能容量的配置,所以有必要對(duì)充電站的電動(dòng)汽車負(fù)荷進(jìn)行分析. 文獻(xiàn)[12]的研究結(jié)果表明,充電站的負(fù)荷與用戶的生活習(xí)慣、日常出行規(guī)律、行駛里程等關(guān)系較為密切. 本文以某商業(yè)區(qū)公共充電站為例,經(jīng)過對(duì)該充電站的負(fù)荷采集發(fā)現(xiàn),該充電站的日負(fù)荷分布呈現(xiàn)明顯的規(guī)律性. 因此,可以通過對(duì)該充電站電動(dòng)汽車實(shí)際的充電負(fù)荷進(jìn)行分析,結(jié)合負(fù)荷特性對(duì)儲(chǔ)能配置展開研究.

圖2給出了某典型日充電站站內(nèi)電動(dòng)汽車負(fù)荷和商業(yè)區(qū)基本負(fù)荷的分布. 從站內(nèi)電動(dòng)汽車負(fù)荷的時(shí)序分布可知,車站內(nèi)負(fù)荷的高峰期主要集中在上下班之后,表明了充電站負(fù)荷與居民生產(chǎn)生活之間的緊密聯(lián)系. 接著,由站內(nèi)電動(dòng)汽車負(fù)荷分布與商業(yè)區(qū)基本負(fù)荷分布的對(duì)比可知,充電站站內(nèi)電動(dòng)汽車負(fù)荷不僅符合居民的日常出行規(guī)律,也與商業(yè)區(qū)基本負(fù)荷的峰谷時(shí)段基本一致. 商業(yè)區(qū)基本負(fù)荷和充電站日負(fù)荷高峰期主要集中在09:00—13:00以及17:00—21:00這兩個(gè)時(shí)間段,負(fù)荷高峰時(shí)段的重合會(huì)導(dǎo)致該區(qū)域配電網(wǎng)“峰上加峰”. 此外,由于充電站實(shí)行統(tǒng)一充電價(jià)格,負(fù)荷高峰期間,充電站購電成本較高,大量電動(dòng)汽車集中在負(fù)荷高峰期間充電,增加了充電站的購電成本,一定程度上影響了充電站的收益. 所以可以利用電網(wǎng)峰谷電價(jià)和儲(chǔ)能系統(tǒng)降低充電站負(fù)荷對(duì)區(qū)域配電網(wǎng)的影響,以減少充電站的購電成本.

圖2 電動(dòng)汽車負(fù)荷對(duì)商業(yè)區(qū)配電網(wǎng)的影響Fig.2 Influence of EV load on distribution networkin business district

2 峰谷電價(jià)下的儲(chǔ)能運(yùn)行策略

由上一節(jié)分析可知,充電站內(nèi)電動(dòng)汽車負(fù)荷高峰與商業(yè)區(qū)基本負(fù)荷高峰時(shí)期重合,結(jié)合站內(nèi)電動(dòng)汽車負(fù)荷特性,為充分發(fā)揮儲(chǔ)能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng),本文根據(jù)峰谷電價(jià)制定了相應(yīng)的儲(chǔ)能運(yùn)行策略,策略設(shè)計(jì)原則如下:(1)合理利用峰谷電價(jià)來提升充電站經(jīng)濟(jì)效益. (2)輔助配電網(wǎng)“削峰填谷”,盡可能減小電動(dòng)汽車負(fù)荷對(duì)區(qū)域配電網(wǎng)的不利影響.

儲(chǔ)能的運(yùn)行策略如圖3所示. 依據(jù)峰谷電價(jià)將一天劃分為峰、谷、平3個(gè)時(shí)段. 充電站能量管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)當(dāng)前時(shí)段的電動(dòng)汽車負(fù)荷、光伏出力、儲(chǔ)能單元的荷電狀態(tài)(state of charge,SOC). 儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行策略的核心是“低儲(chǔ)高發(fā)”,不同的時(shí)段采取不同的運(yùn)行策略. 在谷時(shí)段,充電站負(fù)荷與配電網(wǎng)負(fù)荷處于較低水平,光伏幾乎沒有出力,此時(shí)段電價(jià)較低,可以從電網(wǎng)購電,存儲(chǔ)在蓄電池內(nèi). 在平時(shí)段,儲(chǔ)能的運(yùn)行狀態(tài)參考光伏出力,白天有光伏出力時(shí),儲(chǔ)能盡可能地吸收光伏能量. 如果光伏出力不足,且儲(chǔ)能沒有達(dá)到荷電上限,剩下的電能通過電網(wǎng)補(bǔ)充. 夜間無光伏出力時(shí),儲(chǔ)能系統(tǒng)處于浮充狀態(tài),不充電也不放電. 在峰時(shí)段,儲(chǔ)能配合光伏,最大化地向電動(dòng)汽車提供能量.

圖3 儲(chǔ)能運(yùn)行策略流程圖Fig.3 Flow chart of energy storage operation strategy

3 儲(chǔ)能配置雙層規(guī)劃模型

儲(chǔ)能配置既要考慮充電站的投資建設(shè)成本,又要考慮儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)電動(dòng)汽車負(fù)荷的優(yōu)化. 儲(chǔ)能的容量越大,對(duì)于電動(dòng)汽車負(fù)荷的平抑效果越好,但是充電站的建設(shè)成本也會(huì)增加,所以實(shí)現(xiàn)充電站儲(chǔ)能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)營需要綜合考慮充電站的各項(xiàng)建設(shè)成本和收益,以及儲(chǔ)能系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行. 本節(jié)利用雙層規(guī)劃理論建立儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)化模型,通過上下層的動(dòng)態(tài)博弈,以獲得充電站儲(chǔ)能配置的最優(yōu)解.

3.1 上層規(guī)劃模型

上層規(guī)劃的目標(biāo)是充電站年收益最大,需要綜合考慮各項(xiàng)成本和收益,主要包括充電站建設(shè)成本、維護(hù)成本、運(yùn)營收益、政府補(bǔ)貼4個(gè)因素. 上層目標(biāo)函數(shù)Fup為

Fup=max(I-C1-C2+S).

(1)

式中,I表示充電站運(yùn)營收益年值,C1表示充電站建設(shè)成本年值,C2表示充電站維護(hù)成本年值,S表示政府補(bǔ)貼. 其中,

(2)

(3)

C2=(CeE+CpPmax)kes+Qpvkpv.

(4)

式(2)表示充電站運(yùn)營收益,包括光儲(chǔ)系統(tǒng)充放電套利、電網(wǎng)公司對(duì)充電站降峰的激勵(lì). 其中,Pev,t和Pl,t分別是電動(dòng)汽車負(fù)荷和充電站負(fù)荷凈值,xs、x(t)和xe分別是充電費(fèi)、t時(shí)刻購電電價(jià)和峰時(shí)段充電站降峰補(bǔ)貼,T表示全天的優(yōu)化時(shí)段數(shù),K表示峰值時(shí)段. 考慮到站內(nèi)日充電負(fù)荷和光伏的波動(dòng),對(duì)于充電站的收益估計(jì)取260個(gè)近似日[13],等效得到充電站運(yùn)營利潤年值. 式(3)表示充電站建設(shè)成本,其中,Cf為充電站投資固定成本,Cpv為光伏單元單價(jià),Qpv為光伏配置額定容量,Cpile為充電樁單價(jià),n為充電站內(nèi)充電樁個(gè)數(shù),Ce和Cp分別為單位容量儲(chǔ)能電池的價(jià)格和功率轉(zhuǎn)換裝置的單價(jià),E和Pmax分別為儲(chǔ)能系統(tǒng)容量和最大充放電功率,r為貼現(xiàn)率,m1和m2分別為光伏系統(tǒng)壽命年限和儲(chǔ)能系統(tǒng)壽命年限. 式(4)表示充電站維護(hù)成本,其中,kes為儲(chǔ)能系統(tǒng)年運(yùn)行維護(hù)系數(shù),kpv為光伏系統(tǒng)年運(yùn)行維護(hù)系數(shù). 此外,儲(chǔ)能系統(tǒng)有政府提供的一次性的建設(shè)性補(bǔ)貼[13],假設(shè)補(bǔ)貼資金為儲(chǔ)能系統(tǒng)一次性投入的30%.

3.2 下層規(guī)劃模型

下層規(guī)劃的目標(biāo)是儲(chǔ)能充放電功率優(yōu)化,抑制充電站引起的區(qū)域配電網(wǎng)峰谷差以及減少充電站的購電成本. 下層規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù):(1)優(yōu)化時(shí)間段內(nèi)配電網(wǎng)負(fù)荷曲線方差最小. (2)充電站日購電成本最低.

(5)

式中,Ps,t是區(qū)域配電網(wǎng)t時(shí)刻的負(fù)荷值,Pavg是區(qū)域配電網(wǎng)一天內(nèi)負(fù)荷曲線的平均值.

下層規(guī)劃模型是雙重目標(biāo)優(yōu)化問題,可將f1和f2做歸一化處理,將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)函數(shù). 具體方法為

minFdown=min(ω1f1/f1max+ω2f2/f2max).

(6)

式中,f1max是24 h內(nèi)區(qū)域配電網(wǎng)的最大方差,f2max是充電站一天內(nèi)最大的購電成本,ω1和ω2分別為f1和f2的權(quán)重系數(shù),本文設(shè)定對(duì)于區(qū)域配電網(wǎng)的負(fù)荷方差和日購電成本同等權(quán)重,即ω1=ω2=0.5.

一年體驗(yàn)數(shù)十輛新車，我本應(yīng)該對(duì)試駕車保持專業(yè)、理性，甚至是冷淡的態(tài)度。但事實(shí)證明，這樣的理論對(duì)梅賽德斯-奔馳G級(jí)越野車沒用，無論新舊，無論貴賤。

3.3 約束條件

(1)功率平衡約束

(7)

式中,Pbase,t為t時(shí)刻商業(yè)區(qū)基本負(fù)荷,Ppv,t為t時(shí)刻的光伏出力,Pb,t為儲(chǔ)能系統(tǒng)t時(shí)刻的充放電功率. 當(dāng)充放電功率為負(fù)時(shí),儲(chǔ)能處于放電狀態(tài),當(dāng)充放電功率為正時(shí),儲(chǔ)能處于充電狀態(tài).

(2)儲(chǔ)能充放電倍率約束

儲(chǔ)能的充放電倍率為儲(chǔ)能的充放電功率與電池容量的比值,過大的充放電倍率可能會(huì)影響儲(chǔ)能電池的壽命. 為了不影響電池的使用,本文設(shè)定充放電倍率上限為0.4C,儲(chǔ)能充放電倍率約束表達(dá)式為

(8)

(3)充放電深度約束

為了防止過度充電或者過度放電對(duì)儲(chǔ)能電池壽命產(chǎn)生影響,必須讓儲(chǔ)能電池運(yùn)行在合適的荷電范圍內(nèi).

SOCmin≤SOCt≤SOCmax.

(9)

(4)荷電狀態(tài)連續(xù)性約束

(10)

式中,λ為儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電效率.

4 算例分析

4.1 算例參數(shù)說明

圖4 典型日光伏出力曲線Fig.4 Typical daily curve of photovoltaic

光儲(chǔ)充電站作為電動(dòng)汽車充電服務(wù)的提供者,其運(yùn)營模式主要是按照峰谷電價(jià)從電網(wǎng)購電,再按照設(shè)定的價(jià)格收取用戶的充電費(fèi),運(yùn)營商從中間賺取差價(jià)盈利. 峰谷電價(jià)設(shè)定參考江蘇省大工業(yè)用電電價(jià),電動(dòng)汽車充電費(fèi)用參考南京市棲霞區(qū)某充電站充電電價(jià),電價(jià)設(shè)定如表1所示. 此外,為響應(yīng)電網(wǎng)削峰填谷的號(hào)召,為充電站設(shè)置一定的降峰補(bǔ)貼,本文假設(shè)降峰補(bǔ)貼為0.2元/kWh.

表1 電價(jià)參數(shù)設(shè)置Table 1 Parameter setting of energy price

4.2 優(yōu)化結(jié)果分析

4.2.1 儲(chǔ)能容量配置

當(dāng)儲(chǔ)能容量配置不同時(shí),儲(chǔ)能的負(fù)荷優(yōu)化能力也會(huì)有差異,這直接影響到充電站的收益. 仿真計(jì)算了充電站儲(chǔ)能容量配置在0～1 500 kWh之間的收益分布情況,迭代間隔為10 kWh,計(jì)算結(jié)果如圖5所示. 由于粒子群算法在求解全局最優(yōu)問題時(shí)不可避免會(huì)陷入局部最優(yōu),仿真計(jì)算出的充電站的收益分布呈現(xiàn)出波動(dòng)性,對(duì)收益分布進(jìn)行擬合,并以此作為充電站收益分布的參考值來估計(jì)充電站的最優(yōu)容量配置.

圖5 不同儲(chǔ)能容量配置下充電站經(jīng)濟(jì)收益Fig.5 Economic benefits of charging station underdifferent energy storage capacity

充電站收益隨著儲(chǔ)能配置容量的增加總體上呈現(xiàn)出先增后減的趨勢(shì). 因?yàn)樵诔跏茧A段,儲(chǔ)能能夠充分發(fā)揮其削峰填谷的作用,儲(chǔ)能容量增加為運(yùn)營商帶來的收益高于其配置成本,但是隨著儲(chǔ)能配置容量的繼續(xù)增加,儲(chǔ)能配置的成本越來越高,儲(chǔ)能所能實(shí)現(xiàn)的收益無法覆蓋其配置成本,使得充電站收益呈現(xiàn)下降趨勢(shì). 通過收益分布和擬合的結(jié)果可知,充電站儲(chǔ)能容量在580 kWh附近處有最優(yōu)經(jīng)濟(jì)配置.

4.2.2 對(duì)比分析

為體現(xiàn)本文最終優(yōu)化結(jié)果的有效性和優(yōu)越性,本文引入傳統(tǒng)配置方案進(jìn)行對(duì)比. 方案1為傳統(tǒng)配置方案,該方案是以峰谷差為主要優(yōu)化目標(biāo)的儲(chǔ)能配置. 方案2為本文所提方案,是綜合考慮了以充電站負(fù)荷以及經(jīng)濟(jì)性為優(yōu)化目標(biāo)的儲(chǔ)能配置.

在同等儲(chǔ)能容量配置(580 kWh)的前提下,兩種方案的充電站站內(nèi)負(fù)荷優(yōu)化結(jié)果及儲(chǔ)能充放電功率曲線如圖6、圖7所示. 以01:00—18:00時(shí)段為例,可以看到01:00—9:00電價(jià)在低谷時(shí)段,兩種方案下的儲(chǔ)能系統(tǒng)都處于充電狀態(tài),站內(nèi)負(fù)荷功率抬升. 09:00—13:00電價(jià)在高峰時(shí)段,方案2下儲(chǔ)能系統(tǒng)處于放電狀態(tài),而方案1由于沒有達(dá)到全天負(fù)荷功率上限的參考值,儲(chǔ)能處于閑置狀態(tài),僅通過光伏補(bǔ)充一部分用電需求. 13:00—18:00電價(jià)處于平時(shí)段,此時(shí)段站內(nèi)充電功率較為分散,且有光伏出力,方案1在該時(shí)段沒有考慮為儲(chǔ)能充電,導(dǎo)致該時(shí)段站內(nèi)充電功率下陷. 而方案2在該時(shí)段處于充電狀態(tài),因此站內(nèi)負(fù)荷功率沒有出現(xiàn)明顯的下陷,提高了電能的利用率. 方案2充分考慮了站內(nèi)電動(dòng)汽車負(fù)荷特性,制定了合理的運(yùn)行策略. 按照該策略,儲(chǔ)能系統(tǒng)一天可以做到兩充兩放,儲(chǔ)能利用效率提升了一倍左右,有效利用了平谷時(shí)段多余的電量. 結(jié)合表2中的3項(xiàng)主要的優(yōu)化指標(biāo)可以看出,兩種方案在前兩項(xiàng)指標(biāo)上較為接近,相比未優(yōu)化前都有較大提升,在總削峰量上,方案2比方案1提升了48.12%,因此方案2比方案1有更好的負(fù)荷優(yōu)化效果.

表2 充電站儲(chǔ)能配置前后負(fù)荷優(yōu)化指標(biāo)Table 2 Load optimization index of charging stationbefore and after energy storage configuration

圖6 儲(chǔ)能配置前后站內(nèi)負(fù)荷對(duì)比Fig.6 Comparison of station load before andafter energy storage configuration

圖7 儲(chǔ)能充放電功率優(yōu)化曲線Fig.7 Energy storage charge/dischargeoptimization curve

由表3中給出的經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)可知,方案2由于合理利用峰谷電價(jià)來安排儲(chǔ)能的充放電,儲(chǔ)能的利用率要高于方案1. 相應(yīng)地,儲(chǔ)能的削峰量也高于方案1,所以方案2的年削峰激勵(lì)比方案1高出了22 962.6元. 從年購電成本上看,方案2較方案1減少年購電成本3.68萬元,是因?yàn)橐惶熘蟹逯禃r(shí)段的負(fù)荷量占到全天總負(fù)荷量的61.1%,方案2最大限度地利用平谷時(shí)段的低價(jià)電,可以減少對(duì)峰值時(shí)段高價(jià)電的依賴性,從而降低充電站的購電成本,進(jìn)一步提升了充電站整體的經(jīng)濟(jì)效益.

表3 充電站儲(chǔ)能配置前后經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)Table 3 Economic index of charging stationbefore and after energy storage configuration

5 結(jié)論

本文研究了商業(yè)區(qū)光儲(chǔ)充電站儲(chǔ)能經(jīng)濟(jì)性配置問題,考慮到充電站電動(dòng)汽車負(fù)荷優(yōu)化,制定了峰谷電價(jià)場(chǎng)景下的儲(chǔ)能運(yùn)行策略,建立了儲(chǔ)能配置雙層規(guī)劃模型. 通過與傳統(tǒng)以峰谷差為指標(biāo)的配置方案對(duì)比,本文所提方案儲(chǔ)能利用率提升了一倍左右,較好地改善了充電站的負(fù)荷分布情況,尤其是充電站總削峰量相比傳統(tǒng)方案提升了48.12%,與此同時(shí)充電站的年購電成本減少了3.68萬元,說明本文配置模型的有效性. 因此,在具體工程應(yīng)用中,為緩解充電站與電網(wǎng)之間的供需矛盾,可為充電站配置一定容量的儲(chǔ)能作為緩沖. 另外,還應(yīng)該根據(jù)充電站的負(fù)荷特點(diǎn)為儲(chǔ)能設(shè)計(jì)合理的調(diào)度模型,通過對(duì)儲(chǔ)能充放電的控制實(shí)現(xiàn)充電站整體經(jīng)濟(jì)性的提升.