1、中国高等学校电力系统及其自动化专业第 29 届学术年会,湖北宜昌:三峡大学, 2013 D-247 电动汽车接入对微电网重构的影响 詹昕1,向铁元11武汉大学电气工程学院 : 摘 要:电动汽车作为移动式微储能单元接入微电网,必然对微电网的运行及重构工作产生影响。结合微电网以及电动汽车的充电特性,分析电动汽车充电站接入微电网(Electric Vehicle to Micro-grid,V2M)不同位置和电动汽车采用不同充电模式这两类情景下的含电动汽车充电站的微电网的重构工作。以美国CERTS算例进行分析,采用离散粒子群算法,分别对给定情景模式下含电动汽车的微电网的重构进行研究,为未来大规模电动
2、汽车接入微电网提供一定的理论依据。 关键词:电动汽车;微电网;并网运行;重构 Reconfiguration Influence of Electric Vehicle Access to Micro-grid Zhan Xin1, Xiang Tieyuan11 College of Electric Engineering of Wuhan University : Abstract: The penetration of electric vehicle as a mobile micro-storage unit will certainly have an impact on the
3、 operation and reconfiguration of the micro-grid. Taking the characteristic of the micro-grid and the EVs into account, this paper study the micro-grid reconfiguration considering several scenarios of EVs, such as the influence of different integration points and different charging regimes. Take CER
4、TS system as an example, and analysis the micro-grid reconfiguration with EVs using discrete particle swarm optimization algorithm in terms of providing the theoretical basis for future micro-grid with the additional EVs. Keywords: electric vehicle; micro-grid; vehicle to grid, reconfiguration 1 引言
5、电动汽车具有“源 -荷”双重特性1,作为一种在时间和空间上具有不确定性的负荷, 其与传统负荷存在明显的不同,故其规模化接入微电网,将丰富微电网的负荷等级,成为一种可调 /可切的负荷,从而影响微电网潮流、电压等运行参数,进而影响重构操作。 文献 2对具有反向放电能力的电动汽车充电站充当备用电源接入等几种比较典型的接入方案进行了综合分析,总结了各种典型方案的优缺点及其适用范围。文献 3对电动汽车的蓄电池特性做出分析, 应用随机性理论对电动汽车的充放电过程进行负荷预测和模型建立。文献 4对电动汽车接入输电网、配电网的影响进行了详细分析,对不同的影响因素提出了应对策略。文献5考虑了多种渗透率场景,从负
6、荷、电网损耗和电压等几个方面分析了电动汽车充电对配电网的影响。 本文结合微电网运行特性, 研究电动汽车接入微电网后的特性, 从而建立含电动汽车的微电网正常运行及故障时的重构数学模型,利用离散粒子群算法求解,得出电动汽车不同接入及运行场景对微电网重构方案的影响,以验证模型和算法的有效性和正确性。 2 电动汽车接入分析 2.1 电动汽车充电特性 请根据文献 6,电动汽车使用者一般根据自身行为习惯在其方便的时候对电动汽车进行充电,因此,电动汽车的充电时间本质上是一个随机变量。由于电动汽车充电时间的选择是受到使用者偏好等随机因素的影响,在正常情况下这些因素的波动是相互独立且能够叠加的,根据概率论的极限
7、理论,可以认为这样的随机变量服从正态分布的5。因此,假设电动汽车的充电时间服从 ( ),uN 分布,即对于某一时刻 t ,电动汽车充电的概率为 ()22221)(utet= (1) 其中式 (1)中的参数 u 和 是一组经验值,可以通 中国高等学校电力系统及其自动化专业第 29 届学术年会,湖北宜昌:三峡大学, 2013 D-247 过对电动汽车充电时间选择的采样数据得出。 假设研究区域内正在运行的电动汽车总数为evN ,其值为一常数 (即暂不考虑电动汽车充电的空间流动性 )。各个时间段内总有 N 台电动汽车在进行充电,从电动汽车充电时间的概率分布可以推断,一定区间内的电动汽车在充电数量与电动
8、汽车充电时间的选择有着必然的联系,即均服从正态分布,同时又具有相同的概率, 这样, 可以求出在时间区间 TTT +,内的充电的电动汽车数量为+=TTTevdttNN )( (2) 则 N 辆电动汽车完成充电总共消耗的电量为 +=uTuTTWNWNW0 (3) 2.2 电动汽车接入微电网影响 电动汽车规模接入微电网,尤其是聚集性充放电可能导致微电网局部地区运行状态发生重大改变,其对微电网影响可归纳为如下两点: 1)负荷影响。电动汽车充电负荷的随机性、间歇性直接影响微电网的负荷特性及负荷预测工作。当电动汽车运行在不同充电模式下,对微电网负荷的影响也各不相同。即当电动汽车采用无序充电模式时,其在负荷
9、高峰时段的充电行为将加剧电网负担, 形成 “峰上加峰”,进一步拉大峰谷差;当电动汽车采用智能充电模式“峰源网荷”,在电网负荷高峰充当电源反送电力,减小电网负担,在负荷低谷时段进行充电行为,起到削峰填谷的作用。 2)运行参数的改变。电动汽车的规模接入将改变系统正常运行参数,如系统网损、节点电压、负荷平衡率等。由于微电网本身电源装机以及负荷需求相对较小,以及微电源出力的不确定性,故过高的电动汽车随机充电负荷渗透率将直接影响原有微电网中母线电压以及负荷电能质量,进而直接影响后续微电网的重构调度工作。 3 含电动汽车的微电网重构研究 由于电动汽车充电负荷接入微电网将改变系统运行状态,故原先的电力网络结
10、构下产生的系统网损也将改变,调度人员此时需要进行考虑含电动汽车的微电网的重构操作,以优化网络运行,提高电网运行经济性和可靠性。 正常运行时,含电动汽车的微电网重构以系统运行网损最小为目标函数,即 =+=niiiiiilossUQPRXP1222min (4) 式中:lossP 为系统有功网损;iX 为支路 i 的开关状态, 1 代表闭合, 0 代表断开; n 为支路数;iR 为支路 i 的电阻值;iiQP , 为支路 i 的有功和无功功率;iU 为支路 i 的末端点电压。 同时式 (4)需分别满足以下约束条件: DAP =(5) kkGg (6) niVVVi.2,1maxmin=(7)niI
11、IIi.2,1maxmin=(8)式中:A为微电网的节点-支路关联矩阵;P为馈线潮流矢量;D为负荷需求矢量;kg为当前网络结构;kG为所有允许的连通辐射状网络配置集合;iV为节点i的电压;maxmin,VV为电压上限值和下限值;iI为支路i的电流;maxmin, II为支路电流上限值和下限值。 3.1 离散粒子群算法 重构属于一个 0-1 整数组合最优求解问题,故本文采用离散粒子群算法( DPSO)求解7。与标准粒子群算法一样, DPSO 也有一个位置矢量 nixxxxni= 1,21“x 和一个速度向量 nivvvvni= 1,21“v ,并定义如下运算规则: 定义 1 位置减法运算规则 两
12、个位置21xx 和 进行减法运算得到速度 v ,当 v作用于位置2x 时,可以得到位置1x ,即 vxx =21(9) 定义 2 速度和位置加法运算规则 粒子的速度和位置的加法运算可以实现粒子的运动,即 vxx =21(10) 定义 3 速度加法运算规则 粒子的两个速度相加即得新的速度,其计算公式如下: 21vvv = (11) 故离散粒子群算法的基本公式可表示如下: ( ) ( )()()( ) ( )( )txpctxtpctvctvigiiii=+3211 (12) ( )()()11 +=+ tvtxtxiii(13) 中国高等学校电力系统及其自动化专业第 29 届学术年会,湖北宜昌:
13、三峡大学, 2013 D-247 式中:ix 为粒子 i 的离散位置;iv 为粒子 i 的离散速度;ip 粒子 i 的个体最优解;gp 粒子 i 的全局最优解; , 分别为 DPSO 算法中的加法和减法运算。 算法求解步骤描述如下: Step 1: 初始化网络参数; Step 2:初始粒子种群,速度,位置; Step 3:按照式 (9)-(11)和式 (12)-(13)的运算法则更新粒子位置速度; Step 4:当未达到最大迭代次数时,计算网损或保 留负荷不为零时,转 step 5;否则输出结果; Step 5 : 计算粒子适应值 Step 6:更新个体最优位置和最优适应值; Step 7:更
14、新全局最优位置和最优适应值,转 step4。 4 算例分析 以图 1 所示美国 CERTS 电网为算例,分别研究电动汽车接入电网不同位置以及电动汽车采用不同运行策略两类情况下含电动汽车的微电网重构。算例中采用丰田 RAV4 型电动汽车, 单台充电功率为 3.6kW,充满需 6h8。算例计算结果均采用标幺值。 图 1 CERTS 网架图 4.1 方案 1 随机选定 13 点时刻电动汽车接入微电网, 分析比较当电动汽车接入微电网不同位置时,对微电网及其重构工作的影响,接入前后以及重构前后的分析结果如下表 1,接入前后微电网节点电压变化如图 2 所示,两种情景模式下微电网节点电压变化如图 3 所示,
15、重构开关动作状态如图 4 所示。 表 1 电动汽车接入不同位置后微电网重构结果 接入前 接入后 重构后 情景 网损 接入点 网损 网损 电压 最低点 重构结果情景 1 0.0063 母线 4 0.0228 0.0187 7 x2,x5 情景 2 0.0063 母线 2 0.0132 0.0116 4 x1,x4 1 2 3 4 5 6 7 80.9650.970.9750.980.9850.990.99511.005节点电压(p.u)未接入接入4接入2图 2 接入前后电压变化 1 2 3 4 5 6 7 80.9650.970.9750.980.9850.990.99511.005节点电压(p
16、.u)重构前情景1情景2图 3 方案 1 的节点电压变化图 1 2 3 4 5 6 7 8-0.500.511.5重构前1 2 3 4 5 6 7 8-0.500.511.5状态情景11 2 3 4 5 6 7 8-0.500.511.5开关情景2图 4 方案 1 的重构方案 由表 1 可以看出电动汽车的大规模接入必定增加微电网的运行损耗,故调度人员需根据当前负荷状态进行微电网重构操作。由图 2 可知,当电动汽车接入母线 4 处,由于母线 4 处位于线路末端且所带负荷较中国高等学校电力系统及其自动化专业第 29 届学术年会,湖北宜昌:三峡大学, 2013 D-247 重,故重构后母线 4 的电
17、压下降较大,但由于母线 7原先电压较低,故重构后微电网电压最低点仍保持在母线 7 处;但当电动汽车接入母线 2 处,与 G2(风力发电机)并联运行,重构后母线 2 处区域形成局部负荷紧张的局面,使得处于末端点的母线 4 电压明显降低。 4.2 方案 2 当电动汽车采用不同充电策略时,其对微电网的影响是不同的。故方案 2 选定在微电网日负荷峰值 21点时对电动汽车分别采用 V2M 和无序充电 2 种运行策略进行分析比较,此时电动汽车接入母线 6 处。不同充电策略下重构前后的计算结果如表 2 所示,微电网节点电压变化如图 5,重构开关动作状态如图 6 所示。 表 2 不同运行策略下微电网重构后结果
18、 重构前 重构后 模式 网损 网损 电压最低点 重构结果V2M 模式 0.0078 0.0078 2 保持 无序模式 0.0349 0.0247 6 x1,x4 1 2 3 4 5 6 7 80.9650.970.9750.980.9850.990.99511.0051.011.015节点电压(p.uV2G模式无序模式图 5 方案 2 的节点电压变化图 1 2 3 4 5 6 7 8-0.500.511.5V2G模式状态1 2 3 4 5 6 7 8-0.500.511.5无序模式开关状态图 6 方案 2 的重构方案 根据图 5 可知, 重构为各母线提供电压支撑。 V2M充电模式在微电网重构后
19、各节点电压均在标幺值 1 附近;而无序充电模式会产生峰峰叠加的现象,使得各母线电压降低, 经重构后尤其以母线 6 跌落最为严重,且无序充电模式下微电网的网损远大于 V2M 充电模式。 5 结论 文章在结合微电网运行和电动汽车的充放电特性研究基础上,考虑到电动汽车接入微电网会增加电网损耗,现有的重构方案不足以满足实际要求,故对电动汽车接入微电网后的电网重构工作进行仿真计算,得出以下结论: 1)电动汽车接入微电网不同位置时,负荷的改变将直接影响此时的重构操作。重构后电网各母线电压均降低,且当电动汽车接入重负荷区时,其影响更为明显; 2) V2M 模式能有效地改善微电网的网损, V2M 模式下的重构
20、能进一步改善节点电压,优化网络运行;而无序充电模式会进一步拉大电网峰谷差,严重影响负荷平衡和电压质量。 参考文献 1 Kristien C, Edwin H, Johan D The impact of charging plug-in hybrid electric vehicles on a residential distribution gridJ IEEE Trans on Power Systems , 2010 ,25(1):371-380 2 曹一家,谭益,黎灿兵,刘剑,唐升卫,张智焜 . 具有反向放电能力的电动汽车充电设施入网典型方案 J.电力系统自动化, 2011, 35(
21、14):48-52. 3 王帆,包海龙,徐凡,顾洁 . 电动汽车接入对配电网运行影响的研究与分析 .J.华东电力, 2011, 39(7):1089-1093. 4 魏巍,沙倩,韩元凯,李建祥,付崇光 .电动汽车充电对电网的影响分析 J.研究与探讨, 2011, 6:34-37. 5 李惠玲,白晓民 . 电动汽车充电对配电网的影响及对策 J.电力系统自动化, 2011, 35(17):38-43. 6 高赐威,张亮电动汽车充电对电网影响的综述 J电网技术, 2011, 35(2): 127-131 7 余伶俐,蔡自兴 . 改进混合离散粒子群的多种优化策略算法J. 中南大学学报 (自然科学版 ),2009,40(4):1047-1053. 8 赵俊华,文福拴,薛禹胜,董朝阳,辛建波 . 计及电动汽车和风电出力不确定性的随机经济调度 J.电力系统自动化,201034(20):22-29.