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01.研究方法
本文將電動汽車(electric vehicle，EV)集群分成三類：無序EV、I型EV和II型EV。無序EV是指充電隨機且不參與調(diào)度的EV集群；I型EV是指在空閑時間里愿意接入充電樁，交由EV集群運營商代為充電管理的EV集群；II型EV是指在I型EV中，愿意進一步調(diào)整自身充電節(jié)點選擇的EV集群；提出了一種基于等效負荷實時電價(equivalent load real-time tariff，ELRTT)和節(jié)點實時電價(node real-time tariff，NRTT)階梯式引導的電動汽車時空優(yōu)化調(diào)度策略(調(diào)度模型參見圖1)。首先，考慮基礎(chǔ)負荷、風電和光伏發(fā)電波動制定ELRTT，引導在時間維度上響應積極的I型EV有序充放電，實現(xiàn)包含I型EV用戶充電費用和新能源消納的多目標函數(shù)成本優(yōu)化；其次綜合考慮節(jié)點網(wǎng)損和負載率形成節(jié)點補貼指引，基于ELRTT，建立NRTT，指引在空間維度上響應積極的II型EV選取充電節(jié)點，以II型EV充電費用最低為目標函數(shù)，實現(xiàn)II型EV用戶主動前往網(wǎng)損和負載率均較小的配電網(wǎng)節(jié)點充電。通過兩類電價對響應程度不同的EV集群分別引導，既考慮用戶參與意愿、有效提高EV利用率；又有助于電網(wǎng)安全、綠色和經(jīng)濟運行，實現(xiàn)了EV用戶和電網(wǎng)的友好互動。
圖1 總體調(diào)度模型
02.算例分析
總時長T為24h，調(diào)度時間間隔為15min，提出4種方式進行仿真，對比分析在同一場景下本文所提策略的有效性；在不同電網(wǎng)場景中驗證所提策略泛化性。
方式a：EV集群不參與時空調(diào)度。
方式b：僅考慮I型EV由ELRTT引導，參與時間調(diào)度。
方式c：在方式b基礎(chǔ)上由NRTT進一步引導II型EV參與空間調(diào)度，NRTT價格只考慮NNLS指標。
方式d：在方式b基礎(chǔ)上由NRTT進一步引導II型EV參與空間調(diào)度，NRTT價格綜合考慮NNLS和NLR指標。
1）時間調(diào)度結(jié)果。
圖2 EV充放電對比
由圖2可知，相較于方式a中I型EV無序充電，方式b中I型EV充放電行為由ELRTT價格引導。在等效負荷較低時，ELRTT價格較低；等效負荷較高時，ELRTT價格較高。在ELRTT價格引導下，當ELRTT中充放電價格相同時，I型EV集群傾向于在ELRTT價格較低時段充電，ELRTT價格較高時段放電；但在充放電價格不一致的情況下，當放電價格大于充電價格時，一般表現(xiàn)為放電行為，但不一定只出現(xiàn)放電選擇。如在t=44時段，此時放電價格為0.30元，充電價格為0.15元，EV集群是以23.07MW的功率進行充電。
2）空間調(diào)度結(jié)果。
圖3 II型EV充放電分布對比
由圖3可知，方式a中II型EV若不加以調(diào)度，充電時間和位置分布均較為隨機；方式b中II型EV被ELRTT引導后，充電時間由等效負荷波動決定，但充放電位置也為隨機分布，各節(jié)點充電數(shù)量和放電數(shù)量均明顯增多。方式c考慮NNLS形成NRTT后，II型EV用戶在NNLS較低節(jié)點，如節(jié)點1-8、18-23，選擇充電；在NNLS較高節(jié)點，如節(jié)點14-17、31-33，選擇放電。方式d考慮NNLS和NLR形成NRTT后，由于多數(shù)節(jié)點的折算NLR均較低，形成節(jié)點補貼指引后，節(jié)點充放電選擇大多由NNLS決定，但少數(shù)節(jié)點NLR較高，會導致充電選擇逆轉(zhuǎn)，如節(jié)點22、23。
03.研究結(jié)論
1）僅考慮在時間維度制定ELRTT電價，引導I型EV充電，能在一定程度上增大新能源消納；但未考慮大規(guī)模EV同時充電的情況，會導致充電網(wǎng)損和原有配電網(wǎng)節(jié)點重載、過載時段數(shù)增加，增大安全隱患。
2）進一步考慮節(jié)點網(wǎng)損和NLR形成NRTT引導II型EV充電，對EV充電位置優(yōu)化，既保證配電網(wǎng)輸電經(jīng)濟性，也兼顧節(jié)點接納能力；此外，在新能源波動越大，II型EV響應數(shù)量越多的情況下，其降低充電網(wǎng)損和減輕節(jié)點重載和過載壓力的效果愈明顯。
3）考慮雙重電價階梯式引導EV用戶，不僅能夠提高EV利用率和減低用戶充電費用，還有助于電網(wǎng)安全、綠色和經(jīng)濟運行，實現(xiàn)了EV用戶和電網(wǎng)的友好互動，該引導策略適用于新能源滲透率不斷增大的新型電力系統(tǒng)。
04.后續(xù)研究方向或討論話題
隨著用電側(cè)電能替代的推進，電動汽車保有量會不斷上升，用戶充電選擇多樣性及充電隨機性會不斷增大，電網(wǎng)調(diào)度需要考慮更多的因素，例如不同類型用戶參與意愿以及用戶與電網(wǎng)之間的雙向選擇問題，對此應該制定更明確的機制。針對各類型用戶更具體的意愿和雙向選擇的調(diào)度策略制定將會成為下一步的研究方向。
