蔣怡靜，于艾清
上海電力大學 電氣工程學院
黃敏麗
上?？睖y設計研究院有限公司
引文信息
蔣怡靜, 于艾清, 黃敏麗. 考慮用戶滿意度的電動汽車時空雙尺度有序充電引導策略[J]. 中國電力, 2020, 53(4): 122-130.
JIANG Yijing, YU Aiqing, HUANG Minli. Coordinated charging guiding strategy for electric vehicles in temporal-spatial dimension considering user satisfaction degree[J]. Electric Power, 2020, 53(4): 122-130.
研究背景
近年來，化石能源、環(huán)境污染問題日益嚴峻，各國政府急需改變能源消費組成結構，將著眼點放在了減小化石能源污染、清潔能源的有效利用上，而電動汽車以其具有的綠色、環(huán)保、能效高、低噪聲等傳統(tǒng)燃油汽車無法比擬的優(yōu)勢，受到了廣泛關注。在我國政府和企業(yè)的支持下，陸續(xù)加速建設電動汽車能源供給設施，并為我國電動汽車的大力推行及大規(guī)模的應用不斷地打下了基礎。未來的社會勢必是以環(huán)保與低碳經(jīng)濟作為發(fā)展目標，而電動汽車作為新能源汽車的代表，其大規(guī)模的應用也是發(fā)展趨向。
論文所解決的問題及意義
由于用戶的出行習慣和特性，電動汽車的充電行為在時間尺度和時間尺度上均具有不確定和隨機的特性。在缺乏對電動汽車充電進行引導的情況下，大量的電動汽車以無序的形式接入電網(wǎng)進行充電，電動車在無序充電情況下在時間和空間尺度上對不同的主體造成的影響如圖1所示。文章基于車聯(lián)網(wǎng)平臺的可靠分析能力，研究規(guī)?；碾妱悠嚨挠行虺潆娨龑Р呗?，通過合理制定電動汽車時空雙尺度的充電引導策略，引導電動汽車用戶充電行為，充分發(fā)揮其“移動負荷”的作用，使電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運行，能增加電動汽車規(guī)?；б?，有效推動電動汽車有序發(fā)展。
圖1 電動汽車無序充電行為影響
論文重點內(nèi)容
基于融合樁聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)和智能電網(wǎng)的基礎云平臺，構建電動汽車充電引導系統(tǒng)信息傳輸網(wǎng)絡，其主要架構如圖2。云平臺獲取電網(wǎng)的負荷與電價信息；樁聯(lián)網(wǎng)內(nèi)的充電站的地理位置及充電設備的使用情況；交通網(wǎng)內(nèi)各道路通行情況；車聯(lián)網(wǎng)內(nèi)車輛位置和電池運行狀態(tài)、用戶充電要求等。云平臺分析各方上傳的數(shù)據(jù)后，向用戶推薦合理充電策略。
圖2 電動汽車充電引導架構
根據(jù)用戶參與系統(tǒng)時間調(diào)度意愿將電動汽車分為以用戶自主便利性為主的電動汽車群體A及可接受延時充電的群體B，制定適用于不同充電要求群體的電動汽車充電引導策略，其流程圖如圖3所示。
圖3 有序充電引導流程
電動汽車的充電行為完全遵從車主的意愿，為了充分調(diào)動用戶的參與性，分別建立了用戶費用滿意度和用戶出行滿意度函數(shù)，如圖4所示。用戶費用滿意度函數(shù)同時考慮了調(diào)度時段內(nèi)充電費用及該車實際充電量超過預約充電量所產(chǎn)生的額外費用。用戶出行滿意度函數(shù)考慮了總路程消耗的時間及用戶排隊等待時間。
圖4 用戶滿意度函數(shù)
基于上述思想，建立時空雙尺度優(yōu)化模型。時間層優(yōu)化模型如圖5所示，將負荷曲線峰谷差最小和負荷波動最小都列入目標函數(shù)內(nèi)。同時，將用戶充電費用滿意度考慮在內(nèi)，最大程度發(fā)揮用戶的參與度。
圖5 時間層優(yōu)化模型
以時間層得到在各時間段開始充電的電動汽車數(shù)量作為約束條件，建立空間層實時優(yōu)化模型，進行充電站選擇。在充電站角度，希望按充電站充電設備的規(guī)模來均勻分配車輛；在用戶角度，以用戶出行滿意度最大為目標函數(shù)。因此建立的空間層優(yōu)化模型如圖6所示。
圖6 空間層優(yōu)化模型
在某路網(wǎng)上，應用所提出的充電引導策略對800輛電動汽車充電行為進行仿真，并考慮有40%的電動汽車用戶接受充電時間調(diào)度。電動汽車無序和有序接入情況下的總負荷曲線如圖7所示。觀察到在電動汽車在有序接入情況下的負荷曲線峰谷差明顯減小且波動較平穩(wěn)。
圖7 優(yōu)化前后的負荷曲線
電動汽車有序接入充電模式將充電設備閑置的部分充電站進行充分利用，可從圖8可以觀察到調(diào)度后的充電負荷較集中在上午5點至7點，且各時段充電負荷分布較均衡。將車輛引導至低谷時段，避開了負荷高峰時段，因而不會加重電網(wǎng)運行狀態(tài)。
圖8 有序接入下處于充電狀態(tài)的EV數(shù)量圖
文章研究了不同場景下的電動汽車有序充電引導控制效果，如表1所示，其中指標1-4分別代表負荷峰谷差、負荷離差平方和、平均費用滿意度和平均出行滿意度。
表1 4種場景下控制策略指標對比
參與調(diào)度的電動汽車負荷越多，負荷峰谷差及負荷波動越小，用戶平均充電滿意度越大，用戶平均出行滿意度保持在0.9左右，具有較好的控制效果。由于充電設備和系統(tǒng)容量的限制，當電動汽車總量增加時，更多的電動汽車在平時段和峰時段進行充電，導致負荷波動增加且用戶平均充電費用滿降低。由于要保證充電站的充電設施利用率平衡，電動汽車數(shù)量增加時，用戶進行充電站選擇的余地變小，用戶平均出行滿意度減小。
研究結論
以車聯(lián)網(wǎng)平臺為基礎，遵循電動汽車用戶參與調(diào)度的意愿，制定了電動汽車有序充電引導策略，解決了規(guī)模化電動汽車的無序充電造成的不利影響，有效實現(xiàn)了電動汽車充電時間及充電地點的最優(yōu)分配，大幅降低了電動汽車的出行代價并達到了改善配電網(wǎng)及充電站運行情況的效果，為電動汽車有序充電引導提供了一種有效思路。
主要作者介紹
第一作者：蔣怡靜，女，碩士，從事電動汽車充電調(diào)度方面研究。
E-mail：jiang_yijing@mail.shiep.edu.cn。
第二作者：于艾清，女，博士，副教授，從事生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化、智能優(yōu)化算法研究。
E-mail：yuaiqing@shiep.edu.cn。
