0 引言

　　規?；?a class="innerlink" href="http://www.viuna.cn/tags/電動汽車" title="電動汽車" target="_blank">電動汽車[1]（Electric Vehicle，EV）充電負荷接入配電網[2]后成為電網中的大功率負荷[3]，將造成電網負荷的重新分布，從而引起網絡潮流變化和網損增加，潮流計算[4]的結果可以很好地為建設布局提供可參考數據，根據電網中的負荷分布情況，計算規劃方案中電力系統[5]各節點的電壓、電流等能否滿足國家標準，對規模化EV充電負荷，潮流計算可以分析充電負荷改變對電網運行產生的影響[6]。

　　本文采用牛頓-拉夫遜法[7]，有效解決了由于配網總體的阻抗[8]較大導致的潮流計算不收斂問題，在典型配電網模型中建立電動汽車充電負荷模型，利用PSASP[9]仿真平臺計算了電動汽車充電負荷接入以后配電網潮流的分布情況，結合潮流校驗[10]，提出了基于潮流計算且滿足削峰填谷和經濟運行的電動汽車充電負荷優化調度策略，并通過計算案例對研究成果進行驗證。

1 含EV充電負荷的配電網潮流計算

　　1.1 潮流計算數學模型

　　配電網系統的組成部分包括發電機、變壓器、輸電線路及各類負荷，結合配電網絡特點，潮流計算中通常采用節點分析法，每個節點包含4個變量：有功功率、注入無功功率、節點電壓幅值和相角。從數學理論角度，潮流計算的實質即求解由各節點潮流方程構成的多元非線性方程組，通過推導得到電力系統潮流方程極坐標形式，具體數學方程如下：

　　1.2 含EV充電負荷的潮流計算

　　本文進行潮流計算時，將濟南某智能示范園區內的所有電動汽車作為整體考慮。本文以4節點2機組系統為例，進行含規模化電動汽車的配網潮流計算，分析充電負荷對電網的影響，簡化的節點系統拓撲結構如圖1所示，圖中G1、G2表示發電機，Load表示各類負荷，其中包含EV充電負荷，編號1～4表示母線節點編號。系統中的線路參數、發電機參數、節點負荷與電壓參數根據智能園區配電網的實際參數錄入。

　　本文利用PSASP，根據EV充電行為及充電負荷大小，分3種情形：(1)智能園區所有電動汽車同時在節點3所在配網區充電；(2)智能園區所有電動汽車同時在節點2所在配網區充電；(3)智能園區一部分的電動汽車在節點2所在配網區充電，另一部分的電動汽車在節點3所轄區域充電。經進行潮流計算，得到每種情形下各支路的潮流情況，詳細潮流計算結果見表1。

　　由表1可知，當配網中含有一定數量電動汽車充電負荷時，充電負荷對配網運行帶來巨大沖擊，可能造成配網因線路傳輸容量不足造成的系統崩塌。但是，若能夠對電動汽車的充電行為加以控制，對電網造成的影響會小得多。如采用合理引導措施，可以減輕對電網的沖擊，甚至對原有電網有一定改善。因此需要引導電動汽車用戶在合理的時間、合理的地點對電動汽車進行有序充電調度。

2 基于潮流計算的EV充電優化調度

　　2.1 EV充電負荷調度目標

　　為了減小配網負荷曲線峰谷差值，同時考慮時段階梯電價，降低充電成本，本文構建了EV充電負荷調度模型，其數學表達式見式(3)和式(4)。

　　式(3)中，目標函數F為EV充電功率方差，其中T為充電周期，通常為24 h，Pt為EV充電負荷t時刻的充電功率，為周期內充電功率平均值，F數值越小，說明電網峰谷差越小；式(4)中，目標函數COST為一個充電周期的EV充電成本最小值，本文為保證計算精度，將24 h分為480個3 min，St是t時刻的充電電價，N為充電站數量，Pit為t時刻第i個充電站的充電功率，Tt+1-Tt表示充電時間段。

　　2.2 EV充電調度策略

　　結合EV充電負荷調度模型，本文提出了考慮多目標的電動汽車有序充電優化調度策略，包含三部分：(1)削峰填谷策略，實時監視配電網負荷功率方差，通過合理有序調整EV充電功率，確保方差在合理區間；(2)經濟運行策略，以充電成本最小為目標，充分考慮電動汽車集群空間分布特性，合理制定各電動汽車總體充電計劃；(3)潮流計算校核，重點監視是否存在過載的設備、節點電壓是否在合理區間，確保配電網絡安全穩定運行。

　　2.2.1 削峰填谷策略

　　以削峰填谷為目標的優化調度，主要目的是通過對電動汽車充電時段的控制，為了拉平負荷曲線。

　　(1)區域服務網絡控制

　　削峰填谷的優化目標為：

　　其中，T為控制時段數；plt為第t時段電網原負荷功率，prt為第t時段的儲能部分功率，pct為第t時段充電部分功率，po為負荷平均功率。

　　模型約束條件為：

　?、賳握緜鬏攲＞€的功率約束

　　充電站的傳輸專線容量限制了充電站的最大充電功率，這里假設充電站數量為N，則其中單站j站的傳輸功率約束為pjt≤pjlmax。其中，pjt為j充電站t時刻的充電量，其包括prt、pct兩個部分；pjlmax為j站的傳輸最大功率。

　　②單站的單時段充電功率約束

　　單站的單時段充電功率必須介于單站的最小充電能力與最大充電能力之間，這里，假設最小充電功率為0，則單站單時段充電功率約束可以表示為0≤pjt≤pjcmax。其中pjcmax為j站的最大充電功率。

　　利用以上兩式得到單站的每個時段充電功率，將該指令下發給下一級的充電站，然后下級充電站得到上級的指標命令后，控制站內充電樁進行充電。

　　(2)充換電站控制

　　將充電站站內有序充電的目標定為在第一層調度所得調度指令一定偏離范圍內充電站充電樁數量變動最小。假設該充電站內共有B類充電樁，此目標函數可以解析表達為如下的表達式：

　　式中xkt為類型為k的充電樁t時段充電樁數量。

　　2.2.2 經濟運行策略

　　以購電經濟性為目標的優化調度，根據不同時段的買電價格存在差異性，模型的目標函數為使得充電站的購電成本最低，用函數表達式可以表達為：

　　在第一步得到了單站的每個時段的充電功率后，與削峰填谷模型相同，將該指令下發給充電站，指導充電站進行有序充電，實現充電成本最低。

     2.2.3 潮流計算校核

　　在滿足削峰填谷和經濟運行基礎之上，進行含電動汽車充電負荷的區域配網潮流計算，檢查是否存在設備利用率低或者設備過載情況、是否存在低電壓、過電壓、諧波等電能質量問題，具體潮流計算及分析過程如上一章所示。

　　2.3 優化調度流程

　　結合EV充電調度模型和優化調度策略，本文基于潮流計算的EV充電優化調度流程如下所示：

　　(1)初始化區域內各母線節點負荷曲線、EV充電負荷、電網運行參數，統計區域內EV充電需求；

　　(2)更新各次循環后的最優調度配置庫；

　　(3)實時監測配網負荷曲線、EV充電負荷曲線，記錄實時數據，以備進行充電功率方差計算；

　　(4)與(3)同步進行，結合時段階梯電價，計算EV充電成本，以備進行成本校驗；

　　(5)計算充電功率方差，判斷是否在合理區間，若在合理區間，轉向步驟(7)，否則給出告警提示(峰谷過大)，適當降低EV充電功率；

　　(6)計算EV充電成本，判斷成本是否降低且在合理區間，若是，更新EV充電成本數據指標集合，否則給出告警提示（成本過高），有序安排充電時間；

　　(7)記錄功率方差最大值時刻，調整充電負荷；

　　(8)潮流計算校驗，對符合削峰填谷和降低充電成本的策略進行校驗，檢查是否會導致電力設備過載。若存在過載設備，給出告警提示，否則，更新并保存最優調度配置，不斷優化配置庫，實現多目標優化調度；

　　(9)周期結束檢查，若在周期內，轉向步驟（2），否則結束流程。具體流程如圖2所示。

3 實例分析

　　本文實例以濟南某電動汽車較為集中的智能園區所在配電網典型日負荷數據為基礎負荷，仿真實例中電動汽車高滲透率較高，未采用基于潮流計算的優化調度策略，從而形成了規模化電動汽車接入電網后隨機充電的負荷曲線，如圖3所示。

　　圖3中曲線一是電動汽車接入配電網后隨機充電下的電網負荷曲線，它是由曲線二和曲線三疊加而成，曲線二是配電區域基礎負荷曲線(不含電動汽車隨機充電負荷)，曲線三是電動汽車隨機充電情形下的充電功率曲線。由曲線圖可以看出，隨著電動汽車的接入，日最大負荷從1 031 MW增加到1 181 MW，增長了14.55%，峰谷差從297 MW增加到426 MW，增長了43.43%。可見，無電動汽車充電優化調度時，電動汽車的隨機充電使得電網的峰負荷和峰谷差都增大了，影響了電網安全、穩定運行。

　　下面采納本文提出的基于潮流校驗的優化調度策略，對電動汽車充電負荷實施優化調度，執行電動汽車充電優化調度后的負荷曲線如圖4所示。

　　由圖4可知，日最大負荷從1 193 MW減小到1 086 MW，峰谷差從526 MW減小到271 MW?？梢?，在電動汽車充電負荷優化調度實施后，峰谷差得到極大的減小，電網負荷波動更小，負荷曲線的平滑性得到了極大的改善。

　　根據表2的對比分析，可以看出，在沒有優化調度實施的情況下，電動汽車的無序充電加重了電網負擔；而在實施了優化調度后，峰負荷、峰谷差以及電動汽車的電費得到了大幅的減少。仿真算例結果統計分析顯示：優化調度實施之后，電網中過載運行的電力設備明細減少或消除，母線電壓在保持在限值之內，可見，潮流校驗在電網安全、穩定運行中起到了積極有效作用。

4 結論

　　本文構建了含規模化EV充電負荷的潮流計算模型，進行了多情形下的潮流計算，定量分析了電動汽車隨機充電對電網運行造成的不利影響；深入研究了EV充電調度策略，對優化調度進行積極探索，結合潮流校驗，提出了基于潮流計算的EV充電負荷優化調度策略，為電動汽車快速發展和電網安全、經濟運行提供了理論支撐。

　　參考文獻

　　[1] 郭春林，肖湘寧．電動汽車充電基礎設施規劃方法與模

　　型[J]．電力系統自動化，2013，37(13)：70-75.

　　[2] 尤毅，劉東，鐘清，等．主動配電網優化調度策略研究[J].電力系統自動化，2014，38(9)：177-183．

　　[3] 王錫凡，邵成成，王秀麗，等．電動汽車充電負荷與調度控制策略綜述[J]．中國電機工程學報，2013，33(1)：2-10．

　　[4] 趙晉泉，范曉龍，高宗和，等．含分布式電源的三相不平衡配電網連續潮流計算[J]．電力系統自動化，2015，39(9)：48-53．

　　[5] 孫偉卿，王承民，張焰，等．電力系統運行均勻性分析與評估[J]．電工技術學報，2014，29(4)：173-180．

　　[6] 李惠玲，白曉民．電動汽車充電對配電網的影響及對策[J]．電力系統自動化，2011，35(17)：38-43．

　　[7] 孫秋野，陳會敏，楊家農，等．牛頓類潮流計算方法的收斂性分析[J]．中國電機工程學報，2014，34(13)：2196-2200．

　　[8] 劉福鎖，方勇杰，李威，等．阻抗不均導致振蕩中心遷移的規律[J]．電網技術，2014，38(1)：193-198．

　　[9] 王武雙，王曉茹，黃飛，等．電力系統仿真軟件PSASP接口研究與應用[J]．電網技術，2011，35(7)：113-117．

　　[10] 昌力，劉擁軍，朱成，等．基于規則的電力調度計劃數據校驗機制[J]．電力系統自動化，2012，36(21)：98-101．