基于智能電網(wǎng)的電動(dòng)汽車(chē)充饋電調(diào)度策略研究.pdf

1、隨著日益增長(zhǎng)的電能需求對(duì)現(xiàn)有電網(wǎng)提出了更清潔、更安全、更高效、更經(jīng)濟(jì)的要求，現(xiàn)有電網(wǎng)向智能電網(wǎng)演進(jìn)成為必然。有關(guān)智能電網(wǎng)的研究課題成為熱點(diǎn)。與此同時(shí)，電動(dòng)汽車(chē)（Electric Vehicle，EV）作為一種使用清潔能源的交通工具，推廣使用電動(dòng)汽車(chē)有利于減少環(huán)境污染和提高能源利用效率。然而，推動(dòng)電動(dòng)汽車(chē)的普及首先需要解決現(xiàn)有電網(wǎng)對(duì)大規(guī)模電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)載的承載問(wèn)題。同時(shí)，能否為電動(dòng)汽車(chē)用戶提供及時(shí)便利的充電服務(wù)以及電動(dòng)汽車(chē)的使用費(fèi)用是否足

2、夠低廉也是猶豫是否選擇電動(dòng)汽車(chē)的人們所關(guān)心的重要問(wèn)題。為了促進(jìn)廣泛使用電動(dòng)汽車(chē)出行，學(xué)術(shù)界提出依靠先進(jìn)的傳感測(cè)量技術(shù)、通信技術(shù)、信息技術(shù)和控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛與電網(wǎng)之間以及車(chē)輛之間電能與信息的雙向流動(dòng)，即基于智能電網(wǎng)的車(chē)輛入電網(wǎng)系統(tǒng)。該系統(tǒng)的建立旨在避免大規(guī)模電動(dòng)汽車(chē)接入電網(wǎng)充電給電網(wǎng)帶來(lái)的重負(fù)載，同時(shí)為電動(dòng)汽車(chē)用戶設(shè)計(jì)靈活便利、費(fèi)用低廉的充電調(diào)度解決方案。電動(dòng)汽車(chē)充饋電管理是車(chē)輛入電網(wǎng)系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文圍繞電動(dòng)汽車(chē)充饋電管理這一主

3、題，從電網(wǎng)和電動(dòng)汽車(chē)用戶的角度出發(fā)，以減小電網(wǎng)負(fù)荷曲線的峰谷值差、減小電動(dòng)汽車(chē)使用費(fèi)用以及提高用戶充電體驗(yàn)等為優(yōu)化目標(biāo)，主要研究以下四個(gè)部分的內(nèi)容：1）停駛模式下的電動(dòng)汽車(chē)充電調(diào)度策略研究；2）行駛模式下的電動(dòng)汽車(chē)充電調(diào)度策略研究；3）電動(dòng)汽車(chē)電能反饋策略研究；4）電動(dòng)汽車(chē)充饋電匹配策略研究。
　　第一部分研究的是停駛模式下電動(dòng)汽車(chē)的充電調(diào)度策略。為了聯(lián)合優(yōu)化電網(wǎng)負(fù)荷峰谷值差和電動(dòng)汽車(chē)的充電費(fèi)用，設(shè)計(jì)集中式停駛模式充電調(diào)度（Par

4、king Mode Charging Scheduling，PMCS）算法；為了聯(lián)合優(yōu)化新能源供電系統(tǒng)中供電公司的收益和電動(dòng)汽車(chē)用戶的滿意度，提出新能源供電公司與電動(dòng)汽車(chē)用戶之間的斯塔克爾伯格博弈（Stackelberg Game）模型，并分布式求解電動(dòng)汽車(chē)用戶的最佳充電策略以及新能源供電公司的最佳差異化電價(jià)策略。仿真實(shí)驗(yàn)表明，與電動(dòng)汽車(chē)充電請(qǐng)求不經(jīng)調(diào)度相比，PMCS算法能夠大幅降低電網(wǎng)負(fù)荷的峰谷值差，同時(shí)防止電網(wǎng)負(fù)荷出現(xiàn)峰值反彈，并且

5、也降低了電動(dòng)汽車(chē)用戶的累計(jì)充電費(fèi)用。而新能源供電系統(tǒng)中的分布式調(diào)度方案彌補(bǔ)了集中式調(diào)度方案計(jì)算復(fù)雜度高的缺點(diǎn)。同時(shí)，在新能源供電系統(tǒng)中，由于太陽(yáng)能等新能源產(chǎn)生的電能具有不穩(wěn)定性和不連續(xù)性的特點(diǎn)，供電公司差異化電價(jià)策略能夠提高供電公司的收益并且最大化電動(dòng)汽車(chē)用戶的滿意度。
　　第二部分研究?jī)?nèi)容的重點(diǎn)是行駛模式下電動(dòng)汽車(chē)的充電調(diào)度策略。相比于停駛模式下電動(dòng)汽車(chē)的充電問(wèn)題，行駛模式下電動(dòng)汽車(chē)的充電調(diào)度問(wèn)題更具挑戰(zhàn)。根據(jù)行駛模式下電動(dòng)汽車(chē)

6、充電需求的緊急程度，將行駛模式下的電動(dòng)汽車(chē)充電調(diào)度策略分為兩部分進(jìn)行研究。針對(duì)電動(dòng)汽車(chē)在電池剩余電量水平較低時(shí)發(fā)出充電請(qǐng)求的場(chǎng)景，提出集中式行駛模式調(diào)度（Mobile Mode Scheduling，MMS）算法以達(dá)到降低電動(dòng)汽車(chē)接入充電站時(shí)延的優(yōu)化目標(biāo)。針對(duì)電動(dòng)汽車(chē)在電池剩余電量較多時(shí)預(yù)約充電資源的場(chǎng)景，設(shè)計(jì)面向用戶行駛計(jì)劃的充電調(diào)度方案。該方案充分考慮電動(dòng)汽車(chē)用戶有關(guān)充電不繞路、充電時(shí)間合理安排和充電電量充足等需求偏好，提出尋找電動(dòng)

7、汽車(chē)與充電站之間穩(wěn)定匹配的穩(wěn)定匹配算法（Stable Matching Algorithm，SMA）。MMS算法能夠減小電動(dòng)汽車(chē)成功接入充電站的時(shí)延，同時(shí)提高電動(dòng)汽車(chē)成功充電的概率，并且使得充電站的電能利用率接近于100％。SMA算法能夠增大電動(dòng)汽車(chē)和充電站總的平均系統(tǒng)效用，同時(shí)提高電動(dòng)汽車(chē)充電的滿意度。
　　在基于智能電網(wǎng)的車(chē)輛入電網(wǎng)系統(tǒng)中，允許有富余電能的電動(dòng)汽車(chē)在電網(wǎng)負(fù)荷峰值階段向電網(wǎng)反饋電能。第三部分的研究?jī)?nèi)容是設(shè)計(jì)激勵(lì)機(jī)

8、制鼓勵(lì)大量電動(dòng)汽車(chē)參與電能反饋從而有效幫助電網(wǎng)減小負(fù)荷曲線的峰谷值差，增強(qiáng)電網(wǎng)的穩(wěn)定性。針對(duì)私家車(chē)多數(shù)時(shí)間處于閑置狀態(tài)，而一輛電動(dòng)汽車(chē)能夠提供的電能反饋量非常微小的特點(diǎn)，提出電能反饋的二級(jí)團(tuán)售拍賣(mài)機(jī)制。所設(shè)計(jì)的拍賣(mài)機(jī)制能夠保證參與拍賣(mài)的投標(biāo)者的出價(jià)都具有真實(shí)性，并且證明了該拍賣(mài)機(jī)制同時(shí)具有個(gè)體理性和事后預(yù)算平衡性等其他經(jīng)濟(jì)屬性。數(shù)值仿真結(jié)果表明，提出的二級(jí)團(tuán)售拍賣(mài)機(jī)制可以幫助電網(wǎng)減小運(yùn)營(yíng)成本，并向提供電能反饋服務(wù)的電動(dòng)汽車(chē)提供更多的物質(zhì)

9、激勵(lì)。
　　最后一部分研究?jī)?nèi)容將電動(dòng)汽車(chē)的充電與電能反饋服務(wù)相結(jié)合，提出在停車(chē)場(chǎng)建立電動(dòng)汽車(chē)之間的充饋電匹配架構(gòu)。電動(dòng)汽車(chē)頻繁的充饋電不僅需要消耗用戶大量的等待時(shí)間而且不利于電網(wǎng)的穩(wěn)定。將同一停車(chē)場(chǎng)中有富余電量的電動(dòng)汽車(chē)和需要充電的電動(dòng)汽車(chē)之間形成匹配，利用多對(duì)多匹配模型設(shè)計(jì)帕累托最優(yōu)匹配算法（Pareto Optimal Matching Algorithm，POMA）找到充電電動(dòng)汽車(chē)和饋電電動(dòng)汽車(chē)之間的最優(yōu)匹配。仿真結(jié)果顯示，