电动汽车V2G技术(优质课件2圆).ppt

电动汽车的双层调度模式宏观层中，电力公司为了改善负荷曲线或缓解系统的电力不平衡问题，电力公司调度部门通过负荷预测与电网供需情况，公布次日需要削减负荷的时段，并根据负荷聚合商上报的出力和报价等投标信息，制定次日的调度计划，与负荷聚合商签订合同，规定每个负荷聚合商需要向电网反馈电能的时段、出力以及相应的报酬。若电网运行良好，没必要对电动汽车进行放电调度来削减电网的高峰负荷，则可不公布次日需要削减负荷的时段，负荷聚合商不参与需求侧放电竞价，电动汽车将通过选择在电价较低的时段充电以改善电网的负荷曲线。微观层中，负荷聚合商通过与电动汽车用户签订合同获得其充放电控制权。鉴于我国目前的电力市场机制，电动汽车充电电价仍执行电力公司发布的充电电价，电动汽车用户充电产生的充电费用仍上缴电力公司，负荷聚合商不参与市场买电行为，负荷聚合商的作用仅仅是将分散的电动汽车储能资源进行有效整合，为电力公司提供需求响应资源，并从中获得相应报酬，同时支付一定的补偿费用给电动汽车用户。负荷聚合商在日前通过对次日电动汽车行为特性的预测，预测次日向电网反馈电能的时段所能提供的出力，并在日前市场参与需求侧放电竞价。根据中标情况，负荷聚合商需实时优化电动汽车的充放电调度，使得在满足电动汽车用户的充电需求的同时降低充电成本和调度偏差，最大化其利润。负荷聚合商的出力投标决策模型电力公司首先需要公布次日电动汽车向电网反馈电能的时段以便负荷聚合商对可放电容量进行预测，假设共有M个时段（x=1,2,…M）需要削减负荷。由于在负荷削减时段以外向电网反馈电能时电力公司并不给予报酬，因此负荷聚合商只在x时段内对电动汽车进行放电调度。假设负荷聚合商的调度周期为T，根据电力公司公布的负荷削减时段（x?T），通过对次日电动汽车行为特性的预测，负荷聚合商以最大化负荷削减量（电动汽车放电量）为目标对可控容量进行预测，为参与需求侧放电竞价提供参考。式中，QDA为日前预测的电动汽车放电量；nDA为日前预测的电动汽车数量；Pdc(x,i)为第i辆电动汽车在x时段的可放电功率；Δx为时段间隔。电力公司调度计划优化模型假设一共有m家负荷聚合商，在日前市场，负荷聚合商向电力公司上报各时段的需求响应资源供应量和报价后，为促进负荷聚合商之间的竞争，电力公司调度部门按需求侧统一边际成本结算的负荷调度成本最低为目标优化制定调度计划，式中，PMP(x)为x时段的需求侧边际成本，为竞价成功者中的最高报价；D(x,k)为x时段负荷聚合商k竞价获得的负荷削减量；p(x,k)为x时段负荷聚合商k的报价；QDA(x,k)为x时段负荷聚合商的k投标的电力削减量；R(x)为电力公司在x时段所需的系统总削减量。电动汽车实时调度优化模型电动汽车不参与调度时的充电成本式中，Fci为第i辆电动汽车不参与调度时的充电成本；c(t)为t时刻电动汽车的充电电价，tbi为第i辆电动汽车接入电网时间，tei为第i辆电动汽车离开电网时间。调度流程四.V2G算例分析由于电动汽车所特有的行为特性，可将电动汽车充电场所分为工作区和住宅区，相应的可将其调度周期分为白天和晚上，以白天为例对算例进行分析，调度周期为6:00~19:00，并做出如下假设，晚上的调度方法与此类似。a.电动汽车动力电池容量服从[20,30]（kWh）上的均匀分布；b.电动汽车充电桩以恒功率对电池进行充放电，充放电功率分布为3kW和4kW，充放电效率均为90%；c.电动汽车接入电网时的荷电状态服从N(0.6,0.12)的正态分布，用户设定的离开电网时的荷电状态为0.8或0.9（各占50%）；d.电动汽车接入电网充电时刻、离开电网时刻、电池容量、电池初始荷电状态、设定的离开电网时的荷电状态为相互独立的随机变量；e.电动汽车电池的损耗并不长时间处于极端状态，因此取单位电量补偿费率r为0.5元/kWh；分类时段电价（元/kWh）峰时段8:00-12:00；17:00-21:001.082平时段12:00-17:00；21:00-24:000.649谷时段0:00-8:000.316可控容量预测电动汽车离开电网分布情况电动汽车接入电网分布情况电力公司日前调度计划制定负荷聚合商投标功率/MW能量报价(元/kWh)时段1时段2时段3时段4时段5时段6时段7时段8A7.58.59999991.5B44.55555552C14141515151515151.2D555666661.9E9.59.51010101010101.4电力公司确定9:30~11:30共8个时段各自所需削减的功率分别为25MW、30M