【精彩论文】计及配电网拥塞的集群电动汽车参与二次调频方法研究

计及配电网拥塞的集群电动汽车参与二次调频方法研究

陈浩¹, 胡俊杰¹, 袁海峰¹, 周华嫣然¹, 罗魁²

（1. 华北电力大学 新能源电力系统国家重点实验室, 北京 102206; 2. 中国电力科学研究院有限公司 新能源与储能运行控制国家重点实验室, 北京 100192）

摘要：随着电动汽车数量的增多，具有快速响应能力的电动汽车在参与电力系统调频服务中得到广泛关注，但现有研究在利用电动汽车参与电网调频时往往忽视了电动汽车参与调频过程中由于集中充电可能导致的配网拥塞问题。为此，提出一种计及配电网拥塞的集群电动汽车参与二次调频方法。首先，介绍集群电动汽车参与电网调频的调度结构框架；其次，提出考虑电动汽车荷电状态的调频容量分配策略；然后，提出基于拥塞指数因子对电动汽车充放电功率进行调整的控制策略；最后，通过MATLAB/Simulink仿真进行算例分析，验证了所提控制策略的优势，结果表明：该策略可以在避免配电网拥塞的同时，保证系统频率波动不超过0.1Hz。

引文信息

陈浩, 胡俊杰, 袁海峰, 等. 计及配电网拥塞的集群电动汽车参与二次调频方法研究[J]. 中国电力, 2021, 54(12): 162-169.

CHEN Hao, HU Junjie, YUAN Haifeng, et al. Research on supplementary frequency regulation with aggregated electric vehicles considering distribution network congestion[J]. Electric Power, 2021, 54(12): 162-169.

引言

建设新能源电网是中国电力系统的发展趋势，具有间歇性、不确定性及波动性特点的新能源电源大规模并网，使得电力系统频率稳定控制问题愈加复杂^[1]。电动汽车(electric vehicle，EV)除去本身的负荷属性，还可以作为移动储能装置，2021年中国EV保有量预计超过500万辆^[2]。依靠如此庞大的保有数量和电动汽车入网(vehicle to grid，V2G)技术的发展，集群电动汽车将能为电力系统频率调节提供大量的容量支持，且电动汽车与传统机组相比，可以对频率变化做出更加迅速的响应，适合参与电力系统的频率调节^[3-6]。众多国内外学者针对集群电动汽车参与电网调频技术开展了研究。文献[7]提出只有大量电动汽车参与调度才能实现二次调频；文献[8]构建了电动汽车集中充电下调频市场协同调度的鲁棒优化模型，但是并未考虑用户需求；为让更多车主同意自己的电动汽车参与调频调度，文献[9-10]从经济性角度分析，提出可以通过一定经济手段提高用户同意参与电网调频的积极性。但是大量电动汽车并网后的调频容量估算以及分配同样是重要问题。文献[11]提出基于概率论计算电动汽车调频容量的方法；文献[12]提出了各电动汽车合理分配调频容量的优化方法。文献[11-12]仅从电网调度这一上级层面考虑EV参与调频的问题，并未考虑EV本身的荷电状态(state of charge ，SOC)及其与调频功率的耦合。文献[13-14]考虑了电动汽车SOC值的影响，建立了调频容量关于SOC值的函数，提出调频功率根据SOC值按比例分配的控制策略；文献[15]提出了将调频信号分频处理后高频任务由响应迅速的电动汽车承担的控制策略，以此充分发挥EV响应迅速的优势。上述研究只考虑了电动汽车储能属性，并未考虑其负荷属性，在电动汽车参与电力系统二次调频的过程中，其短时间内集中充电可能导致配电网层面出网络拥塞等运行稳定性问题，如在急需下调频率时，需要集群电动汽车提供大量的充电功率，但若此时的配电网已接近满载运行，再提高充电功率可能导致配电网拥塞。对于配电网来说，拥塞将威胁配电系统安全，增加调度和运行难度。对消费者来说，拥塞会限制电力交易，产生拥塞成本，增加电力市场交易难度。目前针对解决电动汽车可能引起的配电网拥塞问题已经开展深入研究，大致可分为2个方向：（1）基于本地测量的方法(例如分布式机组的本地功率控制)实时监测分布式能源(distributed energy resources ，DER)的工作状态，以最优算法协调使用所有DER^[16-19]。（2）根据预测负荷和DER容量，预先确定可控资源的控制策略^[20-21]。在基于预测的方法中，计算过程中可以考虑整个控制范围，然而，基于预测的方法的准确性取决于负荷和容量预测的准确性，不确定性过大，不能保证网络稳定，因此本文选择基于本地测量方法。本文提出计及配电网拥塞的集群电动汽车参与二次调频控制策略，使得电动汽车充分发挥移动储能特性的同时尽量避免其负荷属性为配电网带来拥塞问题。考虑到调频研究多为单区域系统研究，无法充分体现调频策略的现实意义，本文提出多区域联合系统的调频策略。首先介绍电动汽车参与电力系统调频的调度控制框架，接着分析多区域联合系统的不同调频方式的差异，之后提出基于拥塞指数因子(current congestion indicator factor ，CCIF)的平衡调频容量与配电网运行压力的调频策略，实时监测配电网的运行情况，根据CCIF指数对电动汽车充放电功率进行调节，使集群电动汽车调频达到满足调频要求并且避免配电网拥塞的效果。最后，在 MATLAB/Simulink 仿真平台上，通过比较不同电动汽车充放电功率控制策略，验证本文所提控制策略的可行性。

1  系统调度框架

电动汽车参与电网调频采用分散接入、集中控制的管理模式，分层调度、逐级反馈，调度框架包括电网调度中心、集群充电站、充电桩3级控制层，电网调度中心向集群充电站发送调度指令和集群充电站向电动车发送调频指令2个调度层。电动汽车参与调频的控制框架如图1 所示。

图1  EV参与调频的控制框架

Fig.1  Control framework of frequency regulation with EVs

各充电桩将电动汽车的实时状态如SOC、功率等信息上报至集群充电站，集群充电站统计后得到本充电站所聚合的EV车组能提供的调频容量。各集群充电站将可调容量范围信等息综合上报至电网调度中心。电网调度中心可以将一个集群充电站管辖的电动汽车容量作为一个特殊的电源处理。这个电源不同于传统电源，传统电源的响应功率范围是一个大于零的区间，而V2G的响应范围可以延伸到负值，既可以充当分布式电源放电，也可以作为可控负荷充电。电网调度中心考虑辖区内所有配电网信息后将调频信号通过集群充电站下发，向各个充电桩发送调频指令，各充电桩根据不同的调频指令做不同的充放电响应。在EV参与调频的调度过程中需要充分考虑EV的交通属性，及时综合EV的反馈并调整调度计划。调频过程中各调度级层层互联，分工严明，利于清晰的对调频信号进行分配，保证对频率扰动做出最准确的响应。为不影响电动汽车车主出行体验，车主可与集群充电站签订通信协议，电动汽车处于停车状态时，向充电站发出信号表示可以参与调频，在用车前一段时间向充电站发送信号，确保自己车辆SOC情况足以支持出行。

2  协调EV调频与配电网拥塞的控制策略

2.1  互联系统区域控制偏差调频

两系统互联示意如图2所示，图中：ΔP_LA 、 ΔP_LB 分别为A、B两系统负荷增长；ΔP_GA 、 ΔP_GB 分别为A、B两系统增发功率；K_A 、 K_B 分别为系统A、B单位调整功率；Δf_A 、 Δf_B 分别为系统A、B频率波动；ΔP_ab 为联络线功率。联合系统的频率调整准则通常以区域控制偏差(area control error，ACE)来表示，分为3类：按频率偏差调整、按交换功率偏差调整以及按频率与交换功率偏差调整。区域中应发调频功率与区域控制偏差的关系为

式中：ΔP_GS 为区域中应发调频功率，负值表示ACE信号为系统努力消除的信号；E_AC 为ACE值，为负值时应增发功率，为正值时应减发功率；K 为系统单位调整功率。

图2  两系统互联示意

Fig.2  Interconnection diagram of two systems

本文采用按频率和交换功率偏差调整的ACE信号调频，即

式中：ΔP_ex 为该系统或区域经联络线与其他区域交换功率的代数和，为正值表示有净功率输出。

两系统联合时，联络线功率为

采用此准则时，由上式可得，若 ΔP_GB=0 ，则

式中：Δf 为联合系统频率波动量。

由式（4）可知，在B系统不参与二次调频时，联合系统频率下降 ΔP_LB/(K_A+K_B) ，由于频率下降，A系统向B系统输送 ΔP_LAK_A/(K_A+K_B) 的联络线功率，但实际B系统参与二次调频，取 E_AC−B=K_BΔf+ΔP_ab ，则进入稳态后， Δf = 0 ， ΔP_ab= 0 ， ΔP_GA=ΔP_LA ， ΔP_GB=ΔP_LB ，即可以实现严格的频率稳定。因此本文联合系统之间的频率调整采用通过ACE信号修正调整的方式。

2.2  电动汽车调频控制

EV区别于传统机组之处在于其交通工具属性，因此需要在保证EV满足车主日常需求的基础上使其参与系统调频。可根据汽车SOC水平，设定阈值 S_OC−b ，将电动汽车群分为2类。（1）EV的SOC水平低于阈值，处于单向充电状态来提高SOC，可视为可控负荷暂不参与联合系统调频；（2）EV的 SOC水平高于阈值，满足车主的用车需求，处于V2G状态可与电网互联做调频用途。

2.2.1  电动汽车的可控容量

电动汽车在处于充电状态与处于V2G状态下具有不同的可参与调频容量，设定处于单向充电状态下的EV群为 c_EV ，数量为n₁，每辆车单体可控容量为 Δp_i ，可用调度下调总容量为P₁；处于V2G状态下的EV群为 d_EV ，数目为n₂，每辆车单体可控容量为 Δp_j ，可用调度上调总容量为P₂。

式中：p_max  为充电桩充放电功率限制；p_bi 为正常情况(不参与调频)下电动汽车充电功率。

将P₁、P₂统归为电动汽车群拥有的调频能力P，电网调度中心会向集群充电站发出需要此车群承担的调频信号N，当 N⩽P 时，电动汽车可以正常参与调频；当 N＞P 时，首先将可用的P全部调用，之后将电动汽车的调频功率限定在允许范围内的最大值，令电动汽车尽可能多地承担调频功率，最后将剩余的调频功率交给调频机组或者其他类型的调频资源分担。

2.2.2  电动汽车的调频容量分配

在可控容量基础上，根据2种车组的调频能力，集群充电站将调频任务按比例下发。

设总调频信号为A，则

式中：A₁、A₂分别为需要c_EV、d_EV车组承担的调频容量。

当系统负荷陡增需要上调频率时， c_EV 电车群根据个体SOC水平分配调频权重，具有高SOC值的EV优先承担调频任务，且分配更多的调频容量；当系统负荷减小需要下调频率时，d_EV车群中SOC值低的个体拥有更高的充电优先级，可以更早充电且拥有更高的充电功率。

设 c_EV 中每辆EV可以提供的最大充电容量为 p_1i ，d_EV中每辆EV可提供的最大放电容量为 p_2j ，则有

式中：S_{OC - i} 、 S_{OC - j} 、 E_i 、 E_j 分别为 c_EV 和 d_EV 的电动汽车单体荷电状态及其最大容量。

根据权重分配，则有

式中：δ 为车主承担调频任务意愿，同意参与值为1，不同意参与值为0；C_{c - i} 、 C_{d - j} 分别为单向充电车群和V2G车群的单体EV调频容量。

2.3  CCIF控制

为避免发生配电网拥塞，引入CCIF的概念^[22]，描述了配电网的负载水平与其变压器容量承载能力的关系。

电网调度中心实时监测联合系统的CCIF指数，调频过程中可能出现下面这种情形：电力系统负荷出现较大波动，急需下调频率，需要集群电动汽车提供大量的充电功率，但此时的配电网CCIF指数较高，再提高充电功率会给配电网增加负担甚至可能导致配电网拥塞，此时由充电桩自主根据本地测量所监测得到的EV情况对其充放电功率进行调节，对系统中处于单向充电状态的电动汽车进行充电功率的限制，若情况紧急可以适当提高处于V2G状态的电动汽车充电功率。之后集群充电站根据统计的本车群的充放电功率情况重新分配调频任务，保证在不影响EV群调频的情况下在配电网侧避免拥塞情况发生。

对于本文两区域联合系统，CCIF表示为

式中：F_CCI 为CCIF值；p_{EV - i} 为第i辆EV的实际充放电功率；P_L 为系统当前负荷；ΔP_tie  为联络线传输功率；P_总  为变压器容量承载能力。分别为第i辆EV充放电功率；η_ch 、 η_disch 分别为充电桩充放电效率。

设定阈值以及分级，当CCIF达到不同级别阈值后，对EV的充放电功率进行不同约束。设定阈值为C₁、C₂，充电限制为。F_CCI ＜C₁时，系统处于正常状态levle1；C₁＜ F_CCI ＜C₂时，系统处于忙碌状态levle2；F_CCI ＞C₂时，系统处于濒危状态levle3，则

将配电网为忙碌状态时处于高充电功率的电动汽车划入车组 EV_lim1 ，将配电网高危状态时处于高充电功率的电动汽车划入车组 EV_lim2 。

因限制充放电功率而导致的调频容量欠缺值为

将调频容量欠缺值按式（14）重新分配。

同时应考虑电池容量的限制，保证车主用车时可以满足其出行需求。

对于任一EV，应满足

式中：S_OC−ini 为EV接入电网时初始荷电状态；S_OC−dri 为满足车主用车需求的最小荷电状态；t_a、t_l分别为EV接入和离开电网的时间。

整体算法流程如图3所示。

图3  EV调频控制策略流程

Fig. 3  Flow chart of the control strategy for frequency regulation with EVs

3  算例分析

3.1  仿真参数设置

系统仿真参数详见表1。图4为用白噪声模块模拟系统的负荷情况，仿真时间尺度为4s^[23]。

表1  仿真参数

Table 1  System simulation parameters

图4  日负荷曲线

Fig.4  Daily load curve

仿真时间选择为绝大部分EV处于充电状态的20:00—次日02:00。假设该地区电动汽车车型为Tesla Roadster，数量为2 000辆。电动汽车具体参数详见表2。

表2  EV参数

Table 2  Parameters of an EV

3.2  算例分析

为了验证本文所提出的防止配电网出现拥塞的调整策略的可行性，将2种不同的调整策略与不加限制的调频系统进行比较分析。策略a：无论何时都不对EV充电功率进行限制。策略b：根据日负荷曲线，在负荷高峰时对EV充电功率进行限制。策略c：实时监控配电网负荷情况，当CCIF指数超标时对充电功率进行调整。策略a与策略c的EV出力情况对比如图5所示。可以看出，在01:00左右这一高峰时段，策略c对处于充电状态的电动汽车充电功率进行限制并且由SOC状态良好的EV提高更多的充电功率，使得在配电网负荷压力过大的情况下，来自EV的充电压力减小，从电动汽车处得到的更多的是来自车群的放电功率，缓解了配电网拥塞的压力，使得EV更充分地发挥了DER属性的优点而尽可能规避了负荷属性的负面影响，在参与调频的情况下尽量避免产生配电网拥塞的不良后果。
图5  EV出力曲线Fig.5  Output curve of an EV

不同策略下的配电网负载情况如图6所示。可以看出，在电动汽车不受任何限制充分参与调频时，配电网在21:00以及01:00左右发生网络拥塞。此时处于用电高峰，但处于cEV车群的大量电动汽车仍在照常充电，导致配电网络压力增大。若在此时对处于cEV的电动汽车的充电功率加以限制，且对于处于dEV的电动汽车分配额外的放电指令，可以反向补偿电网容量，有效减小配电网拥塞的概率。

图6  CCIF曲线

Fig.6  CCIF curve

不同策略下电动汽车响应比较如表3所示，可以看出，由于策略b和c对电动汽车充放电功率的限制，导致电动汽车调频出力不及策略a，但是调频出力的下降量极小，不会对电动汽车参与调频产生大的影响。

表3  不同策略下的响应比较

Table 3  Comparisons of response under different strategies

系统不采用EV调频以及分别采用3种策略下的系统频率误差如图7所示。可以看出，采用EV参与调频后，联合系统频率误差远小于只靠火电机组进行调频。与策略a相比，策略b、c仍然可以起到有效调节频率的作用，但由于考虑到对配电网的影响对电动汽车充放电进行了限制，导致无法全力参与调频，放电功率被削弱，使得在负荷扰动幅度较大的情况下无法更迅速且充足地对负荷扰动做出响应，不能更精准地调节频率。对都考虑了配电网拥塞的2种策略进行比较，其中策略c相对于策略b调频效果更为出色，得益于策略c的实时监控，例如在21:00这一时间点，联合系统的负荷并未处于负荷高峰点，但位于负荷高峰时段，属于策略b对EV充放电功率调节时间段内，导致其无法全力调频。但策略c得益于实时监测负荷情况这一优点，有更加出色的精准度，只在可能造成配电网拥塞的有威胁点进行限制，使得EV有更加出色的调频能力。

图7  频率偏差曲线

Fig.7  Curve of frequency deviation

3.3  阈值取值的影响

阈值作为确定负载情况是否有配电网拥塞危险的界定参数，其取值决定了何时对EV进行充放电限制。为研究不同阈值对联合系统的影响，对不同阈值下的系统频率偏差以及系统负载情况进行比较，结果如表4所示。可以看出，随着阈值减小，在很小的负载压力情况下就要对EV进行限制。在阈值较大时，EV的充放电限制较小，可以更多地承担调频任务，联合系统的频率波动较小，但是在高负载情况下低SOC的EV仍可以高功率充电，若此类EV集中充电，仍然有造成配电网拥塞。在阈值较小时，联合系统负载较低时就会对EV进行充电限制，可以极大概率避免系统发生配电网拥塞，但同时也影响EV实现调频任务，系统的频率波动较大。因此，只有根据系统频率与负载情况综合考虑，设定合适的阈值，才能在不造成配电网拥塞的情况下实现最大程度的调频。

表4  不同阈值下的系统响应比较

Table 4  Comparisons of system response under different threshold values

4  结论

本文研究了计及配电网拥塞的电动汽车参与多区域联合系统调频调度策略，主要结论如下。（1）本文提出了充分考虑配电网运行情况的控制策略。调频过程中实时监测配电网的CCIF指数，相比于普通的电动汽车参与调频，可以做到在避免配电网拥塞的情况下，最大限度发挥电动汽车调频能力，同时分析了不同阈值对调频以及配电网负荷情况的影响，适用范围更广泛。（2）本文采用了按频率与交换功率偏差调整的ACE调频方法。该方法具有最优良的调频能力，且文中建立了多区域联合电力系统模型，更具有现实意义。（3）为了充分发挥电动汽车作为可控负荷的潜力，提出了计及电动汽车SOC情况的调频容量分配方式，可以更加合理地分配调频任务。（责任编辑　许晓艳）

作者介绍

陈浩（1998—），男，硕士研究生，从事集群电动汽车能量管理研究，E-mail：[e-mail];

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胡俊杰（1986—），男，通信作者，副教授，从事分布式能源系统与产消者供需互动机理、集群电动汽车能量管理研究，E-mail：junjiehu@ ncepu.edu.cn.

 往期回顾 

编辑：杨彪

审核：方彤

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