混合电动汽车充电模块有序充电分层控制方法研究*

刘明岩

(安徽机电职业技术学院汽车与轨道学院,安徽 芜湖 241002)

引言

随着化学燃料的逐渐枯竭以及环境问题的日渐严峻，节能减排和减少对化石燃料的依赖已经成为目前亟需解决的问题.在这样的背景下，电动汽车成为各国发展的热点，电动汽车作为一种新兴的负荷，具有容量大、充电随机性高的特点.但是，随着电动汽车数量的增加，大规模的电动汽车无序的接入电网，对电力系统的安全运行造成了一定的影响，并且对电网设备、电能质量等各个方面造成不可忽视的影响.同时传统的混合电动汽车充电模块有序充电分层控制方法存在网损率高的问题，为了减小甚至避免充电负荷在电网中引起的不利影响，本文研究出一种合适的混合电动汽车充电模块有序充电分层控制方法.

此次设计的方法首先从用户侧与电网侧构建有序充电分层控制目标，然后制定基于用户侧与电网侧的约束条件，并选择动态规划逆序算法求得充电总功率的最优轨迹，最后采用动态规划降维迭代方法，将分层控制问题转化为一维优化问题，以此完成混合电动汽车充电模块有序充电的分层控制.实验对比结果表明，此次设计的方法比传统方法网损率低，具备一定的实际应用意义.

1 混合电动汽车充电模块有序充电分层控制目标构建

考虑到充电模块有序充电分层控制方案的实时性、可扩展性，采用两层优化控制目标[1]，使其更符合实际工程应用，如图1所示：

图1 有序充电分层控制目标

电动汽车充电时主要涉及到两个方面，一个是电动汽车车主，二是电网端，因此从这两方面构建有序充电分层控制目标函数[2].首先设置电网端充电目标函数，日负荷峰谷差是衡量配电网符合波动的主要指标，其值越小，代表配电网的负荷[3]波动越小，电网运行越稳定.因此将配电网的日负荷峰谷差限制到最小值，计算公式如下：

(1)

公式(1)中，pj代表第j个时段电网的基础负荷，gdg代表电动汽车充电时的充电功率，a代表电网的总负荷，h代表电动汽车接入电网时形成的负荷，24指的是一天中的24个时段，每个时段跨度是1个小时.

在此基础上，求解最小化配电网总损耗，计算公式如下：

(2)

公式(2)中，zgj代表第j个时段线路g的阻抗，Pu代表u时刻流过线路P的负荷.

通过上述计算完成电网端充电目标函数的设置，在此基础上，对用户端充电目标函数设置，考虑到电动汽车的实际情况，将电动汽车的实用性要求作为有序充电控制策略[4]的约束条件，建立下述数学模型：

(3)

公式(3)中，Yi、Di、Gi分别代表混合电动汽车充电时的高峰期[5]、平时段和低谷期的充电损耗函数.

根据上述公式得到用户端充电的充电目标函数，如下述公式所示：

Dm= ∑k×Δt

(4)

公式(4)中，k代表电动汽车充电时段能量消耗，Δt代表混合电动汽车充电时间，Dm代表电动汽车电池容量.

通过上述，完成用户端与电网端的有序充电分层控制目标的构建，为混合电动汽车充电模块有序充电分层控制提供基础.

2 混合电动汽车充电模块有序充电分层控制

在上述有序充电分层控制目标构建的基础上，对混合电动汽车充电模块有序充电分层控制.将整个分层控制分为控制中心[6]、电动汽车充电模块、站内交流充电设备三个部分，其中控制中心主要协调各个电动汽车充电模块的充电功率，以减小充电负荷对电网的冲击，分层控制结构如下图所示：

图2 分层控制结构

根据上述构建的有序充电分层控制目标，从用户端与电网端对充电模块控制，对用户端控制时，需要考虑一定的约束条件[7]，从三方面设置用户端的约束条件，首先对充电时间约束，计算公式如下：

T(t)=Ku×as(t)

(5)

公式(5)中，T(i)代表电动汽车剩余电量，Ku代表电动汽车电量判定因子，as(t)为电量为as时所需要的充电时间.

对充电时间约束的目的是保证电动汽车不超出用电量与不少于用电量，在此基础上，对系统节点电压幅值约束，计算公式如下：

W=M|Wi,min≤Wi,t≤Wi,max|

(6)

公式(6)中，W代表电动汽车充电时的电压值，Wi,min、Wi,max分别代表电力系统中第Wi,t节点时电压的最小值和最大值，M代表节点数.

考虑变压器容量的约束，出于安全性考虑，在第t个控制时段内，充电负荷[8]与原有基础负荷之和应小于变压器的可用容量，计算公式如下：

Ki,j=g+Tm

(7)

公式(7)中，Ki,j代表常规负荷在第j时段的预测值，g代表约束条件的决策变量，Tm代表变压器的当前可用容量.

在此基础上，从电网侧对充电模块有序充电分层控制，将充电模块最大总充电功率作为决策变量，由于电动汽车实际充电时的充电功率为一系列的离散数值[9]，则选择动态规划逆序算法求得充电总功率的最优轨迹[10]，计算公式如下：

r(t)=Lt(fi,psa)+dy

(8)

公式(8)中，Lt代表从当前时刻t到充电结束时刻L的网络馈线总网损，fi代表当前充电汽车的充电状态，psa代表充电桩的充电总功率[11]，dy代表控制决策变量，r(t)代表某个时刻充电模块所有接入电动汽车的电池电量总和.

由于充电模块的充电总功率不是连续变量，是以0.5 kW为步进的离散值，步进值选择过小会导致优化维数高，因此不需要过于精确充电总功率.

通过上述计算可知，充电模块会随着充电总功率、当前车辆总充电状态、期望电量的变化而发生改变.当充电数量较多时，优化决策变量[12]、状态变量、约束条件维数过高，会增加控制难度.因此采用动态规划降维迭代方法，将分层控制问题转化为一维优化问题，每次只对一个充电模块优化，将其他充电模块视为常数，反复优化迭代，直至达到最优的控制目标，动态规划降维迭代方法的计算过程如图3所示：

图3 分层控制流程

通过上述计算能够降低优化变量的维数，并加快求解速度，以此实现混合电动汽车充电模块有序充电分层控制.

3 实验对比

此次实验目的是验证上述设计的混合电动汽车充电模块有序充电分层控制方法的有效性，并将传统的充电有序控制方法与此次设计方法对比，对比两种方法的网损率.

3.1 实验数据

以某市的中心城区作为实验对象，该市为电动汽车推广应用示范城市之一，该市基本的混合电动汽车充电需求量情况如表1所示：

表1 实验基本数据

使用该城市的混合电动汽车充电情况作为基本的实验数据，为更好模拟电动汽车充电时对电网的影响，采用蒙特卡洛分法模拟该市的电动汽车充电情况，做以下假设条件：

第一，把该市中的私家电动汽车作为研究对象，不考虑电动公交、商用车等其他类型的电动汽车，并随机抽选300辆电动汽车作为样本数，将这300辆电动汽车随机分为两组，一组使用此次设计的方法，另一组使用传统方法.在此基础上，初始化实验车辆的行驶里程，设置这300辆电动汽车的最大行驶里程为200 km；

第二，假设这300辆电动汽车集中到第1个到第6个充电站点对实验车辆充电，接入配电网电压的等级为220 kV；

第三，假设所有实验电动汽车使用的电池类型都是锂电池，总容量为30 A·H，充电功率模型为恒功率模型.

3.2 实验指标

本文通过实验对混合电动汽车充电模块充电控制方法的性能进行验证，实验指标设计如下：

(1)网损率

网损率越低，充电损耗越少，充电控制方法的性能越好；反之，网损率越低，充电控制方法的性能越差.

(2)充电成本

充电成本越低，充电控制效果越佳；反之，充电成本越高，充电控制效果越差.

(3)充电稳定性

充电负荷波动越小，电网运行越稳定，充电控制方法的控制效果越佳；反之，充电控制方法的控制效果越差.

3.3 实验结果分析

3.3.1 网损率对比

对比两种方法的24 h的网损率，网损率为所有送电、变电和配电环节中所损耗的电量，两种方法的实验结果如表2所示：

表2 实验对比结果

分析实验对比结果可知，传统方法的网损率与原始负荷相差较大，并高于此次方法的网损率.而此次设计的方法大大减少了配电网的网损率，与原始负荷相差较小，主要原因是在对充电模块有序充电分层控制后，充电负荷有效避开了配电网用电的高峰时段，并从用户侧与电网侧对电动汽车充电情况有效约束，提高了电能的利用率.

3.3.2 充电成本对比

网损率会影响充电成本，在上述实验基础上追加充电成本实验.

分析图4可知，时间越长充电成本越高.当实验时间为600天时，基于改进NSGA-Ⅱ的充电控制方法充电成本为262元，基于不确定性测度的充电控制方法充电成本为275元，基于MDP随机路径模拟的充电控制方法充电成本为282元，而本文方法的控制成本仅为42元，不足传统方法的成本的1/5.说明本文方法方法控制效果最佳，成本最低.

图4 不同方法下充电成本对比

3.3.3 充电稳定性对比

采用基于改进NSGA-Ⅱ的充电控制方法、基于不确定性测度的充电控制方法、基于MDP随机路径模拟的充电控制方法及本文方法对充电稳定性进行验证，实验结果如图5所示：

图5 不同方法下充电稳定性

根据图5可知，充电稳定性与充电负荷具有相关性，充电负荷越大，充电稳定性越低.三种传统方法的稳定性随着充电负荷增加快速下降，而本文方法充电稳定性能够始终保持90%的稳定性，充电控制效果最佳.

因此，通过实验证明了此次设计的混合电动汽车充电模块有序充电分层控制方法的有效性，比传统方法的网损率低，经济效益高，拥有较好的充电稳定性，且电网的安全性高，具有一定的实际应用意义.

4 结论

针对传统的电动汽车充电模块有序充电分层控制方法网损率高的情况，对混合电动汽车充电模块有序充电分层控制方法进行了研究.从用户侧与电网侧建立有序充电分层控制目标，并建立约束条件，采用动态规划降维迭代方法，将分层控制问题转化为一维优化问题，以此完成混合电动汽车充电模块有序充电的分层控制.实验对比结果表明，此次设计的方法比传统方法网损率低，能够提高电能的利用率，证明了此次设计的方法的有效性.以期此次设计的有序充电分层控制方法能够对充电汽车有序充电方面提供一定的帮助.