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摘要：研究表明，超过90%的电动汽车每天的停车时间大约为22个小时，在大多数时间里它们代表了一种闲置资产。电动汽车通过充电控制(进一步分为单向充电和双向充电)可以充当电力系统的储能装置，提高系统能源效率。电动汽车处于停止状态时可以接入电网，用电高峰时可以放电向电网提供能量，用电低谷时可以向自身电池充电，这是V2G的概念。目前，这项技术已经可以投入市场。V2G技术可以促进接纳可再生能源，其效率收益可用于补贴电动汽车购买用户，同时，V2G技术有助于克服电池高成本难题，解决交通运输业的关键性问题。在此背景下，电动汽车有序充放电控制策略成为国内外研究的热点。
关键词：并网型微电网；电动汽车；有序充放电；控制策略
1电动汽车与微电网
随着电动汽车产业的不断发展与壮大，大规模电动汽车的并网运行既是挑战又是机遇。一方面，电动汽车技术日益成熟及充电桩/站规模日渐扩大，在不久的将来电动汽车将会是电网中一种新型负荷，且其总容量不容小觑。由于电动汽车的不确定性，当电动汽车数量达到一定程度时，若任其随意入网，可能会引起负荷新的高峰、电压幅值变化、多次谐波的扰动阴等多方面负面问题。另一方面，V2G互动技术的日趋成熟，闲置下来的电动汽车利用V2G技术充分发挥其储能功能，向电网供应电能，并实现两者间的良性互动。电动汽车充放电的随机性与分散性，又使其有成为电网的分布式储能的可能性。电动汽车与微电网相结合，研究电动汽车与光伏发电、储能蓄电池组成的微电网协调性，促进光伏发电的就地消纳与能源利用率的提高。电动汽车通过V2G技术与微电网连接，依据微电网中各可再生分布式电源的出力情况、负荷需求以及包括电动汽车在内的储能装置的荷电状态来决定电动汽车是处于充电状态还是放电状态。一般情况下，微电网处于并网状态，将电动汽车与光伏协调控制，白天利用光伏发电的出力为电动汽车充电，晚上电动汽车通过V2G功能为微电网提供电能。将光伏发电与电动汽车合理结合，既使得光伏发电可达到有效就地利用的目的，又能使光伏所产生的电能为电动汽车提供电能，利于降低碳排放。电动汽车是一种可控型负荷，充分利用电动汽车作为负荷或微电源的可控性及其分布式储能特性，对其进行有序管理，引导其充放电过程，充分发挥其作为一种分布式储能组件的作用。
2并网型微电网中电动汽车有序充放电控制策略
电动汽车处于充电过程时，是一种新的具有强不确定性的负荷，且电动汽车充电的时间与地点分散且随意。若其无序充电则可能会与原负荷高峰产生重叠并形成新高峰，增加电网运行的负担，对电网产生一定的威胁。若电动汽车通过V2G互动技术，与电网良性互动，即：在供电低谷或不足的时段扮演电源的角色向电网提供电能，此时的电动汽车被当作备用容量，提高电网供电的可靠水平。若通过合理的引导与控制，使电动汽车进行有序充放电，则可发挥其平滑功率波动、改善电能质量、削峰填谷和提高可再生能源利用率等积极作用。处于停驶闲置的电动汽车，通过智能的充电装置连接并融入到微电网之中，由微电网控制其充电或者放电。并网型微电网中电动汽车充放电系统示意图，如图1所示。电动汽车接入微电网中，在满足车主日常行驶需求的前提下并征得其同意，可对电动汽车充放电进行控制实现储能作用。一直以来，减小电网中等效负荷峰谷差和降低电网有功功率的网络损耗是电力系统备受关注的问题。本文在电动汽车行驶统计规律的基础上，提出电动汽车接入微电网的有序充放电控制模型。
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2.1目标函数
（1）本文通过对电动汽车充放电功率进行有序管理，使得其接入引起的负荷峰谷差增大问题得到一定程度的缓解。以电动私家车为研究对象，考虑其以常规充放电模式进行V2G互动，建立以电动汽车充放电功率为变量的优化模型。本文将一天分为24个时间段，以每个时间段内每辆车的充放电功率为变量进行控制，以负荷曲线的均方差值最小化为目标函数。（2）通过微电网中潮流计算，以一天内微电网中有功功率的网络损耗最小为目标函数，确定电动汽车在不同节点下的充放电优化方案。
2.2目标函数处理
经由目标函数分析，电动汽车有序充放电模型就是具有双重目标的优化问题，而求解双目标函数的优化问题比较复杂。若要同时满足两个目标，可将两者进行归一化，使双重目标优化问题转化为单目标优化问题。注意：目标函数f1、f2两者间是相互联系、相互作用的。为使两者都能达到最优的效果，采用线性加权的方法，将求解问题转变为单目标优化问题再进行求解，并做归一化处理。由于目标函数f1、f2等量级是不同的，并不能直接进行数据相加减，因此对它们进行归一化，使之处于同一等量级。具体方法如下：
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式中，f1max为区域24h内等效负荷的最大均方差；f2max为一天内微电网中最大的有功功率网络损耗；μ1、μ2分别为f1、f2的权重系数，也被称作偏好系数，两个数值需满足条件：μ1≥0，μ2≥0，且μ1+μ2=1。
2.3基于改进粒子群算法的电动汽车充放电模型求解
基于目标函数建立的电动汽车充放电模型，因其本质是多维度、多约束、多变量的优化问题，所以可采用IIL-PSO来求解该优化模型。输入的数据包括各时段光伏发电出力、微电网中负荷、电动汽车数量及其初始荷电状态、充放电需求、充放电功率限制等。粒子的位置坐标为电动汽车不同时段的充放电功率，粒子的维度为24*N(其中，N为电动汽车总数量)，表示为：
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2.4结果分析
经分析获得并网型微电网中电动汽车充放电策略，在6:00至8:00这个时间段内，光伏发电逐渐产生输出功率，而电动汽车处于行驶上班阶段，未曾接入微电网中，因此不参与电网互动过程。在8:30至16:00这个时间段内，光伏出力处于高峰时期，在满足基本负荷的同时，可通过一定的补偿吸引电动汽车参与V2G，优先对电动汽车进行充电，其次是对储能蓄电池组进行充电备用。在16:30至19:00这个时间段内，光伏出力逐渐减少，利用储存的电能为微电网进行供电。在19:30至6:00这个时间段内，光伏电站停止运行，电动汽车处于居民小区中，在放电约束条件下，对微电网进行供电，如若不足，则以晚上低谷电价时从配电网获取电能。电动汽车通过V2G技术，与微电网良性互动，可以有效调节微电网中储备容量配置，有效地接纳太阳能可再生分布式能源的发电容量，减少从配电网获取电能。
3结束语
微电网是为了解决可再生分布式电源和电网之间的矛盾而产生的一种微型电网系统，具有灵活、经济、环保等优点，是未来电力系统发展的趋势。电动汽车接入微电网，可作负荷也可作储能，不仅使间歇性的光伏出力所产生的不良影响得到缓解，还可利用光伏发电为电动汽车提供电能，有利于减少间接碳排放量。本文的研究结果显示以电动汽车充放电功率为对象，通过对电动汽车的充放电过程进行优化控制，不但能改善光伏发电的消纳能力，还能降低微电网储能装置的容量需求。
参考文献
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