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    電動汽車充電接入點不同對電能計量影響

    2019-07-11 07:09:20王興貴高敬更
    自動化與儀表 2019年6期
    關(guān)鍵詞:接入點相電流三相

    王興貴,李 項,高敬更,郭 群

    (蘭州理工大學(xué) 電氣工程與信息工程學(xué)院,蘭州730050)

    隨著新能源汽車數(shù)量的快速增長,其充電設(shè)施的推廣使用顯得尤為重要。我國的電動汽車充電網(wǎng)絡(luò)大多是通過10 kV/0.4 kV 變壓器以三相四線制向用戶供電。電動汽車作為單相負載接入充電網(wǎng)絡(luò)時,因其充電行為的隨機性和靈活性,不可避免地引起充電網(wǎng)絡(luò)三相電流不平衡、有功功率線損高、電能計量異常等一系列問題,傳統(tǒng)的電能計量方式無法精確計量。

    為了保障電動汽車與其充電設(shè)施的推廣使用,必須保證充電過程電量結(jié)算的準確、公平。當其接入充電網(wǎng)絡(luò)進行充電時,由于充電接入點選擇不同,因此帶來的充電網(wǎng)絡(luò)線路損耗與三相負荷不平衡度也不同。在三相負荷不對稱時,由于實際的充電網(wǎng)絡(luò)采用三相四線制供電,中線上存在阻抗且不為零。此時電動汽車充電站使用三相單表計量每相用戶負荷,并依據(jù)每相單表計量值來對每相用戶進行收費是不合理的,存在計量誤差。計量誤差的大小與充電網(wǎng)絡(luò)的中線阻抗和電流有關(guān),其值越大誤差越大[1-2]。

    目前,關(guān)于電動汽車作為單相負荷隨機接入充電網(wǎng)絡(luò),引起的三相電流不平衡造成計量失準、不同接入點網(wǎng)損不同等問題研究較少。在電力市場條件下,為保證公平、公正、公開地給使用者和電能生產(chǎn)者提供優(yōu)質(zhì)服務(wù),建立現(xiàn)代化的電動汽車電能計量、管理和交易系統(tǒng)至關(guān)重要[3]。使其在保證電能計量準確、公平的前提下最大限度地降低充電網(wǎng)絡(luò)運行線損,提高充電網(wǎng)絡(luò)運行經(jīng)濟性。

    本文采用多目標粒子群算法[4]對電動汽車隨機接入充電網(wǎng)絡(luò)所引起的三相不平衡和線路損耗問題進行優(yōu)化。并根據(jù)所求得的最優(yōu)解集,利用充電管理平臺引導(dǎo)其有序充電。最終達到電能準確計量的同時降低充電網(wǎng)絡(luò)的線路損耗,實現(xiàn)供電企業(yè)和電動汽車用戶之間的雙贏。

    1 電動汽車充電介紹

    1.1 電動汽車充電模式

    我國電動汽車的主要類型為公交車、出租車、公務(wù)車、私家車等。充電模式分為慢速充電、常規(guī)充電、快速充電,其中慢速充電和常規(guī)充電為交流充電,快速充電為直流充電。在常規(guī)充電中又分為單相220 V 交流充電和三相380 V 交流充電,其適用的場所為商場、停車場等[5]。電動汽車充電方式又分為恒流充電和恒壓充電2 種。本文主要研究常規(guī)充電中單相220 V 交流恒流充電的情況。

    1.2 電動汽車充電站典型布局

    根據(jù)目前電動汽車常規(guī)充電站規(guī)模的數(shù)據(jù)資料,一般以20~40 個充電樁來配置一個充電站,這種配置是考慮充分利用晚間谷電進行充電。若在負荷高峰時也考慮充電,則一般以60~80 個充電樁來配置一個充電站,此時充電成本上升,增加高峰負荷[6]。電動汽車接入充電站示意圖如圖1所示。

    圖1 電動汽車充電站示意圖Fig.1 Schematic diagram of electric vehicle charging station

    2 電動汽車充電接入點數(shù)學(xué)模型建立

    電動汽車充電接入點優(yōu)化問題包括多個目標,屬于在一個探索空間上同時對多個目標進行探索的多目標優(yōu)化問題。本文通過預(yù)測計算的方式確定電動汽車的最優(yōu)接入點,使充電網(wǎng)絡(luò)三相電流不平衡度最小的同時,最大限度地減小線路損耗。

    由于電動汽車充電情況較為復(fù)雜,以圖1 為例進行說明,電動汽車充電站經(jīng)過10 kV/0.4 kV 變壓器對三相四線制充電網(wǎng)絡(luò)供電?,F(xiàn)假設(shè)A,B,C 三相均設(shè)計有M 臺均勻分布的單相220 V 交流恒流充電的常規(guī)充電樁(充電接入點)。為了方便建模,對充電樁進行編號。以A 相為例,對A 相的M 臺充電樁進行編號并用矩陣表示為A=[1,2,3,…,M-1,M],其中A 矩陣中的1 代表1 號充電樁,2 代表2 號充電樁,依次類推M 代表M 號充電樁。同理對B,C 兩相充電樁進行編號可得:B=[1,2,3,…,M-1,M],C=[1,2,3,…,M-1,M],由圖1 可知中線N 的編號矩陣為

    式中:N 矩陣的第一、二、三行分別為A,B,C 三相的編號矩陣。有電動汽車接入的充電樁其編號矩陣對應(yīng)位置數(shù)值變?yōu)?,未接入位置變?yōu)?。例如A,B,C三相的接入點分別為1,3,4,7;2,4,6,8;3,5,7,10。那么N 矩陣為

    2.1 目標函數(shù)1:電動汽車充電網(wǎng)絡(luò)三相電流不平衡度最小

    電動汽車作為單相負荷隨機接入充電網(wǎng)絡(luò),使得充電網(wǎng)絡(luò)三相負荷不平衡,進而導(dǎo)致三相電流不平衡造成電能計量失準。值得指出的是在三相總負荷平衡,但三相負荷分布不平衡時,中線N 上存在電流,此時充電網(wǎng)絡(luò)的三相電流仍是不平衡的。

    根據(jù)GB/T 15543-2008 《電能質(zhì)量三相電壓不平衡》標準定義:三相電流不平衡度表達式為

    式中:ξ1為三相電流不平衡度;IN為三相電流負序分量的均方根值;IP為三相電流正序分量的均方根值。但是此方法是建立在三相電流的相位和幅值均已知的情況下,而充電站三相電流的幅值和相位均在不斷變化。鑒于此,本文采用一種較簡便的方法求三相不平衡度[7]。

    目標函數(shù)1 表達式如下:

    式(4)借鑒了電壓不平衡度的計算方法,式中ξ1為三相電流不平衡度,IA,IB,IC為三相電流的有效值,Iav為三相電流有效值的平均值,單位為A,Iav=。

    目前三相電流有效值的計算多采用均方根電流法和平均電流法,結(jié)合電動汽車充電站三相電流的實際情況,采用帶權(quán)重的均方根電流法計算IA,IB,IC,其計算公式為

    式中:wai,wbi,wci分別為A,B,C 三相中第i 號接入點電流的權(quán)重;Iai,Ibi,Ici分別為A,B,C 三相第i 號接入點的電流值,i=1,2,…,M。以A 相為例,假設(shè)A相某時刻只有第1,2,5,7 號充電樁有電動汽車接入進行充電,那么A 相電流的有效值IA表示為

    由式(6)可以看出wa1=1,wa2=1,wa5=3,wa7=2,其余沒有電動汽車接入的充電點電流的權(quán)重均為0,有電動汽車接入的充電點電流權(quán)重wai與自身接入點該相前一輛電動汽車接入點位置有關(guān)。由圖1 可知,A 相i 號接入點電流Iai為該接入點充電電流加上該相后面所有接入點充電電流之和,其他接入點依次類推。B,C 兩相電流的有效值IB,IC的計算方法與A 相相同。

    目標函數(shù)1 的約束條件:①充電網(wǎng)絡(luò)任意接入點的電流值均不能超過電流允許的最大值;②電動汽車接入點只能是A,B,C 三相中某個充電樁。

    約束條件如式(7)、式(8)所示:

    式中:Iallow表示最大允許電流;INi表示第i 號接入點的中線電流值。

    式中:EV 表示電動汽車的接入點位置矩陣。

    2.2 目標函數(shù)2:電動汽車充電網(wǎng)絡(luò)線路損耗最小

    線損率是供電企業(yè)的一項重要經(jīng)濟技術(shù)指標,也是衡量其綜合管理水平的重要標志。由于電動汽車充電行為的隨機性和靈活性,當充電接入點選擇不同時,充電網(wǎng)絡(luò)線路損耗也隨之發(fā)生改變。電動汽車充電網(wǎng)絡(luò)為低壓配電網(wǎng),電壓低,電暈損失和介質(zhì)損耗均很小,一般可以忽略,因此線損主要為線路電阻的發(fā)熱損耗。電阻熱效應(yīng)僅僅與電流和電阻的大小有關(guān),而與電流的相位無關(guān)。對于三相四線制低壓配電網(wǎng)線損計算問題,長期以來沒有得到很好的解決[8]。本文針對電動汽車充電網(wǎng)絡(luò)建立一種基于3/2 變換的線損精確計算模型。其線損包括A,B,C 三相和中線N 的線損。

    目標函數(shù)2 的表達式如下:

    式中:Ptotal表示充電網(wǎng)絡(luò)總的線路損耗;PA,PB,PC,PN分別表示A,B,C 三相和中線N 的線損。其中PA,PB,PC的計算如式(10)所示:

    式中:R 表示同一相中兩相鄰充電樁之間的電阻;M為每相接入點的總個數(shù)。

    對于PN的計算,與A,B,C 三相有所不同,中線電流INi不是第i 號接入點A,B,C 三相電流的算術(shù)相加,而是其相量和,其中i=1,2,…,M。鑒于此,將A,B,C 三相電流采用3/2 變換,變換到兩相靜止αβ坐標系下[9]。坐標變換為

    式中:iαi,iβi表示第i 號電動汽車接入點的三相電流在αβ 坐標系下的電流分量。將iαi,iβi合成即可得到中線電流INi,如式(12)所示:

    此時PN計算方法與式(10)類似,如下式所示:

    式中:wni的確定方式與wai,wbi,wci相同,R 表示中線兩相鄰充電樁之間的電阻。

    根據(jù)電動汽車充電站典型布局,配4×70 mm2電纜、50 m 長,每5 m 設(shè)置一個充電樁,兩相鄰充電樁之間的電阻R 可由式(14)求得:

    式中:ρ=1.75×10-8Ω·m 為銅的電阻率;L=5 m 為相鄰兩充電樁之間的距離;S 為導(dǎo)體的橫截面積70 mm2。經(jīng)過計算求得R=1.25×10-3Ω。

    目標函數(shù)2 的約束條件為

    3 模型求解方法

    電動汽車充電接入點的選擇是一個非線性離散多目標優(yōu)化問題,本文采用多目標粒子群算法(MOPSO)對模型進行求解。粒子群優(yōu)化算法具有較好的魯棒性和多樣性且收斂速度快等特點[10]。此外,該算法還具有局部信息交互和全局信息交互的能力,在許多領(lǐng)域的單目標優(yōu)化問題中表現(xiàn)優(yōu)異。在單目標粒子群優(yōu)化算法基礎(chǔ)上Coello CAC 于2004年提出了多目標粒子群算法,進一步推動了粒子群算法的發(fā)展。將MOPSO 算法與電動汽車實際充電情況相結(jié)合后的流程如下:

    第一步初始化種群POP,即確定電動汽車充電站的初始接入位置與接入數(shù)量;

    第二步初始化每個粒子的速度,根據(jù)充電樁的實際情況,粒子速度只能以步長為1 進行尋優(yōu);

    第三步評估種群POP 中每個粒子的適應(yīng)度,即計算初始的三相電流不平衡度和線路損耗;

    第四步在外部存儲空間中存儲代表非支配解粒子的位置信息,并初始化每個粒子的存儲空間。即存儲初始時刻充電網(wǎng)絡(luò)的三相不平衡度和線路損耗;

    第五步進行循環(huán)迭代尋找非支配解,即當有電動汽車請求接入時,將整個充電站中所有未接入的充電接入點作為搜索空間,評估其各個目標函數(shù)的適應(yīng)度,并以初始的三相電流不平衡度和線路損耗作為標準進行篩選,將篩選所得解中的支配解剔除,剩余的非支配解存儲到外部存儲空間;

    第六步當再次有電動汽車請求接入充電網(wǎng)絡(luò)時,重復(fù)前面5 個步驟,循環(huán)往復(fù)最終實現(xiàn)電能準確計量的同時,使其充電網(wǎng)絡(luò)線路損耗最小。

    MOPSO 算法的流程如圖2所示。

    圖2 MOPSO 算法流程Fig.2 Flow chart of MOPSO algorithm

    4 算例分析

    假設(shè)電動汽車充電網(wǎng)絡(luò)中A,B,C 三相均設(shè)計有10 臺均勻分布的單相220 V 交流恒流充電的常規(guī)充電樁,恒流充電樁的充電電流額定值為30 A,且每臺充電樁同一時刻只允許一輛電動汽車接入進行充電。對于進行單相220 V 常規(guī)充電的電動汽車用戶而言,可以選擇接入A,B,C 三相中任意一臺未被占用的常規(guī)充電樁進行充電。

    在MOPSO 算法中用randperm 指令產(chǎn)生12 個1~30 以內(nèi)不重復(fù)的整數(shù)并對其排序,將10 以內(nèi)的數(shù)賦值給A 矩陣,代表A 相相應(yīng)充電樁有電動汽車接入;將產(chǎn)生的11~20 的數(shù)均減去10 后賦值給B矩陣,代表B 相相應(yīng)充電樁有電動汽車接入;將21~30 的數(shù)均減去20 后賦值給C 矩陣,代表C 相相應(yīng)充電樁有電動汽車接入,以此來表示12 輛電動汽車的隨機接入點。此時當有電動汽車請求接入充電網(wǎng)絡(luò)進行充電時,該電動汽車將只能在余下的18個未被接入充電點中進行選擇。采用MOPSO 算法對包含目標函數(shù)1和目標函數(shù)2 的充電接入點選擇問題進行優(yōu)化,根據(jù)優(yōu)化結(jié)果確定其最佳接入點。

    當已有12 輛電動汽車隨機接入進行充電,第13 輛電動汽車請求接入進行充電時。若其隨機接入余下18 個充電接入點中的任意一個,那么它分別接入這18 個充電接入點后充電網(wǎng)絡(luò)的三相電流不平衡度和線路損耗分布如圖3所示。

    圖3 優(yōu)化前三相不平衡度與線損分布Fig.3 Three-phase unbalance and line loss distribution before optimize

    優(yōu)化前三相不平衡度及線損結(jié)果如表1所示。

    表1 優(yōu)化前三相不平衡度與線損結(jié)果Tab.1 Results of three-phase unbalance and line loss distribution before optimize

    采用MOPSO 算法對其進行優(yōu)化后的三相電流不平衡度和線路損耗分布如圖4所示。優(yōu)化后三相不平衡度與線損結(jié)果如表2所示。

    圖4 優(yōu)化后三相不平衡度與線損分布Fig.4 Three-phase unbalance and line loss distribution after optimize

    表2 優(yōu)化后三相不平衡度與線損結(jié)果Tab.2 Results of three-phase unbalance and line loss distribution after optimize

    由表1和表2 可以看出優(yōu)化前的平均三相不平衡度為13.98%,優(yōu)化后為5.133%,降低了8.847%,有效地提高了電能計量的準確性。需要指出的是這僅僅是一次優(yōu)化的結(jié)果,當不斷有電動汽車請求接入充電網(wǎng)絡(luò)時,采用本文所設(shè)計的優(yōu)化算法對其持續(xù)優(yōu)化,那么充電網(wǎng)絡(luò)的三相不平度也將逐漸降低。最終維持在三相不平衡度允許的范圍以內(nèi),實現(xiàn)電能的準確計量。

    經(jīng)濟性分析:優(yōu)化前平均線路損耗為464.6 J,優(yōu)化后為429.2 J。優(yōu)化前、后平均線路損耗的差為35.4 J,占優(yōu)化前平均線損的百分比為7.62%,即可減少7.62%的線路損耗,降低了充電網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟運行成本。

    由圖4 可知經(jīng)過MOPSO 算法優(yōu)化后的非支配解不止一個且不存在絕對最優(yōu)的充電接入點,為了使得優(yōu)化結(jié)果更加直觀明了,本算例選擇三相不平衡度最小的點作為電動汽車充電接入點。并將該充電接入點用圖形用戶界面(GUI)進行顯示,將所設(shè)計的優(yōu)化程序植入電動汽車充電管理平臺中,當電動汽車需要接入充電網(wǎng)絡(luò)時,用戶只需點擊V2G1界面窗口中的“請求充電”按鈕,在GUI 界面中將自動提示經(jīng)過MOPSO 算法優(yōu)化后的充電接入位置,用戶將電動汽車接入該充電位置即可。充電接入點圖形用戶界面如圖5所示。

    5 結(jié)語

    本文引入多目標粒子群優(yōu)化算法,對電動汽車常規(guī)充電中因充電接入點不同而導(dǎo)致的三相電流不平衡度與線路損耗不同問題進行優(yōu)化。對比充電網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化前后的平均三相不平衡度和平均線路損耗可以看出,優(yōu)化后平均三相不平衡度和平均線路損耗都得到了極大程度的降低。在提高電能計量準確性的同時,降低了充電網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟運行成本。通過算例驗證了MOPSO 算法對電動汽車充電接入點選擇問題優(yōu)化的有效性。優(yōu)化所求得的最優(yōu)解集,可為供電企業(yè)制定電動汽車有序充電方案提供數(shù)據(jù)參考。

    圖5 充電接入點圖形用戶界面Fig.5 Graphical user interface of charging access point

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