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    臺風(fēng)災(zāi)害下基于V2G 的城市配電網(wǎng)彈性提升策略

    2022-07-04 07:20:46楊祺銘李更豐別朝紅鄔嘉雨季陳林劉達(dá)夫
    電力系統(tǒng)自動化 2022年12期
    關(guān)鍵詞:電量站點(diǎn)配電網(wǎng)

    楊祺銘,李更豐,別朝紅,鄔嘉雨,季陳林,劉達(dá)夫

    (1. 電力設(shè)備電氣絕緣國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(西安交通大學(xué)),陜西省西安市 710049;2. 四川大學(xué)電氣工程學(xué)院,四川省成都市 610065;3. 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司無錫供電公司,江蘇省無錫市 214061)

    0 引言

    近年來,頻發(fā)的臺風(fēng)災(zāi)害給沿海城市電網(wǎng)運(yùn)行帶來極大挑戰(zhàn),嚴(yán)重危害到城市能源安全和社會發(fā)展[1]。提升城市在災(zāi)害中快速應(yīng)對及恢復(fù)的能力已被列入“十四五”規(guī)劃中[2]。配電網(wǎng)作為城市能源系統(tǒng)的重要組成部分,必須具有抵御臺風(fēng)等極端災(zāi)害的能力,以保證能源安全,盡量減少供電中斷對經(jīng)濟(jì)社會造成的巨大損失。因此,有必要研究應(yīng)對臺風(fēng)等極端災(zāi)害的城市配電網(wǎng)彈性提升策略。

    國內(nèi)外學(xué)者針對城市配電網(wǎng)彈性提升策略已經(jīng)開展了大量研究。城市配電網(wǎng)彈性可定義為針對小概率高損失極端事件的預(yù)防、對抗及快速恢復(fù)能力[3]。文獻(xiàn)[4-5]根據(jù)災(zāi)害歷史數(shù)據(jù)對配電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行彈性評估,分別從脆弱性分析、故障概率曲線以及彈性評估指標(biāo)體系3 個(gè)方面進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[6-7]考慮災(zāi)害破壞最惡劣場景,分別采用分布式資源、天然氣網(wǎng)備用資源以及加固重要線路的方法,提出城市配電網(wǎng)預(yù)防與抵御極端事件的措施。文獻(xiàn)[8-11]通過拓?fù)鋬?yōu)化、人工檢修、增設(shè)遠(yuǎn)動開關(guān)等方法,提高了城市配電網(wǎng)快速恢復(fù)能力。從已有研究來看,臺風(fēng)等極端災(zāi)害場景下,系統(tǒng)自身可提供的電能資源有限,制約了彈性提升效果。

    同時(shí),也有研究提供了一些新型的彈性提升手段,以幫助城市配電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)快速供電恢復(fù)。文獻(xiàn)[12-14]引入能夠更好地控制系統(tǒng)電壓與無功功率的智能軟開關(guān),以減小配電網(wǎng)故障對整個(gè)系統(tǒng)帶來的負(fù)面影響。文獻(xiàn)[15-16]提出一種移動儲能調(diào)度模型,確定災(zāi)后恢復(fù)過程中的最優(yōu)路徑。文獻(xiàn)[17]根據(jù)工程實(shí)際需要,將移動電源車細(xì)分為移動儲能車、應(yīng)急發(fā)電車(mobile emergency generator,MEG)和移動電池車3 類,并確定其供電恢復(fù)范圍。移動電能資源因其可移動的空間特性,可以在災(zāi)害發(fā)生后快速將電能轉(zhuǎn)移到系統(tǒng)中的缺電區(qū)域,解決了系統(tǒng)內(nèi)電能資源有限的問題,但過高的經(jīng)濟(jì)成本限制了其在配電網(wǎng)彈性提升中的工程實(shí)際應(yīng)用。

    電動汽車(electric vehicle,EV)作為城市中廣泛存在的分布式移動儲能單元,被逐漸應(yīng)用于配電網(wǎng)彈性提升研究中。在災(zāi)后,EV 以車輛并網(wǎng)(vehicle to grid,V2G)的形式參與配電網(wǎng)供電恢復(fù),從而可以充分利用有限的電能資源并降低經(jīng)濟(jì)成本。文獻(xiàn)[18]對EV 提升配電網(wǎng)彈性的合理模式及可能性進(jìn)行了總結(jié),為后續(xù)研究提供了參考方向。文獻(xiàn)[19]構(gòu)建了EV 鋰電池梯級利用模型,以提高系統(tǒng)彈性和經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)[20]提出一種基于EV 換電模式的彈性提升策略。然而,現(xiàn)有研究較少關(guān)注EV 用戶的自主選擇行為及由此而導(dǎo)致的時(shí)空分布特性。因此,有必要計(jì)及EV 出行特征,考慮用戶在災(zāi)害環(huán)境下選擇行為的改變,研究基于V2G 的城市配電網(wǎng)彈性提升策略。

    綜上所述,在高比例EV 接入的配電網(wǎng)中,本文針對臺風(fēng)災(zāi)害造成的部分節(jié)點(diǎn)電力供應(yīng)不足的問題,考慮災(zāi)后EV 參與供電恢復(fù),提出了一種基于V2G 的城市配電網(wǎng)彈性提升策略。本文主要貢獻(xiàn)包括:1)考慮EV 用戶在災(zāi)害過程中的行為特征,提出了適用于災(zāi)害前期場景的EV 調(diào)度策略與V2G 用戶激勵(lì)機(jī)制;2)提出了彈性背景下考慮V2G 反向輸電的具備較好經(jīng)濟(jì)性的供電恢復(fù)方案,為彈性配電網(wǎng)供電恢復(fù)提供了新思路;3)運(yùn)用多種彈性評估指標(biāo),對比MEG 與V2G 在彈性供電恢復(fù)中的作用,分析了V2G 參與供電恢復(fù)的優(yōu)劣性。

    1 災(zāi)害場景生成與災(zāi)害前期EV 調(diào)度模型

    1.1 災(zāi)害下配電網(wǎng)的故障場景生成

    以臺風(fēng)為例,生成極端災(zāi)害下的配電網(wǎng)故障場景。首先,量化線路和桿塔受到風(fēng)的應(yīng)力作用與故障率的關(guān)系,以體現(xiàn)臺風(fēng)對配電網(wǎng)元件的影響;其次,采用非序貫蒙特卡洛模擬法采樣配電網(wǎng)中每條線路的狀態(tài);最后,根據(jù)N-K原則對生成的故障場景進(jìn)行篩選,其中N為線路總數(shù),K為多重故障的階數(shù)。具體的臺風(fēng)場景下的故障場景生成過程詳見附錄A。

    1.2 災(zāi)害前期的EV 調(diào)度模型

    災(zāi)害前期是指臺風(fēng)災(zāi)害強(qiáng)度提升到開始對城市配電網(wǎng)產(chǎn)生破壞的時(shí)間點(diǎn)之前。計(jì)及EV 的出行特征,對區(qū)域路網(wǎng)及電網(wǎng)進(jìn)行建模后,基于該模型采用出行鏈理論描述災(zāi)害前期EV 用戶的調(diào)度行為,并且記錄調(diào)度周期內(nèi)EV 的時(shí)空分布狀態(tài)及剩余電量[21-22]。該模型中,出行意愿部分反映了EV 用戶在災(zāi)害過程中的出行選擇行為。

    1)路網(wǎng)建模

    式中:V為簡化圖中路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的集合;E為圖中各節(jié)點(diǎn)間連通關(guān)系的集合;G為路網(wǎng)連邊集合。

    生成矩陣D(G)來記錄各節(jié)點(diǎn)間的直接連接距離,若不是直接連接,則為無解(inf)。接著,基于D(G),采用Floyd 最短路徑算法可得出任意兩點(diǎn)間的最短路徑行駛方案。

    2)路網(wǎng)與電網(wǎng)耦合建模

    可以將兩網(wǎng)耦合關(guān)系等效為路網(wǎng)、電網(wǎng)兩層之間是否有層間節(jié)點(diǎn)連接。

    式中:ζ為路網(wǎng)和電網(wǎng)間節(jié)點(diǎn)的連邊集合;Eαβ為路網(wǎng)與電網(wǎng)構(gòu)成的耦合邊集合;Vα為路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)集合;Vβ為電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)集合;為路網(wǎng)的第i個(gè)節(jié)點(diǎn);為電網(wǎng)的第j個(gè)節(jié)點(diǎn);α為表示路網(wǎng)、電網(wǎng)之間是否有層間節(jié)點(diǎn)連接的0-1 變量,若α=1,則兩網(wǎng)間路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)i與電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)j存在耦合關(guān)系。從能量傳輸上來看,兩網(wǎng)耦合關(guān)系可以等效成路網(wǎng)上的站點(diǎn)從對應(yīng)電網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)獲取電能。

    3)基于出行需求的出行鏈建模

    將整個(gè)路網(wǎng)構(gòu)成的區(qū)域分為3 種功能區(qū)域,即居民區(qū)(R)、工作區(qū)(W)、休閑區(qū)(L),并分別生成對應(yīng)路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)集合R、W和L。將出行鏈分為簡單鏈和復(fù)雜鏈,分別經(jīng)過2 個(gè)和3 個(gè)節(jié)點(diǎn)(包括終點(diǎn))。

    式中:TC為出行鏈中一段行程的狀態(tài)變量集合,包含起點(diǎn)(不一定是出發(fā)地)L0、終點(diǎn)(不一定是目的地)Lf、行駛路徑P0f、出發(fā)時(shí)間T0、到達(dá)時(shí)間Tf、行駛時(shí)長t0f、停駐時(shí)長Ts。

    臺風(fēng)災(zāi)害會一定程度地影響EV 用戶的出行行為。由文獻(xiàn)[23]可知,在臺風(fēng)災(zāi)害下早高峰時(shí)段的道路擁堵情況較為明顯,平均速度約下降29.4%。同時(shí),道路擁堵情況以及用戶對于災(zāi)害的恐慌還會降低用戶的出行意愿。為體現(xiàn)災(zāi)害對用戶出行意愿的影響,本文引入出行比例系數(shù)α2來量化EV 用戶群體的總出行意愿變化[24]。

    式中:Nroad為出行的EV 數(shù)量;NEV為EV 總數(shù)。

    第l段路程的行駛時(shí)長t0f,l、到達(dá)時(shí)間Tf,l和下一段路程出發(fā)時(shí)間T0,l+1表示如下:

    式中:v為EV 行駛的平均速度;dl為第l段路程的長度。

    根據(jù)美國國家公路交通安全與管理局(NHTS)的EV 調(diào)查數(shù)據(jù)[25],居民每天首次和末次出行符合一定的正態(tài)分布N(μ,σ2),其中μ為均值,σ2為方差。

    首次出行出發(fā)時(shí)間Tfirst(t)為:

    最后一次出行出發(fā)時(shí)間Tfinal(t)為:

    4)EV 實(shí)時(shí)狀態(tài)建模

    式中:H為在時(shí)刻t每輛EV 實(shí)時(shí)狀態(tài)信息的集合,包含該時(shí)刻每輛車的剩余電量Srem,t、行駛狀態(tài)wt和離所在位置最近的V2G 交互站編號Pt。

    2 V2G 用戶參與供電恢復(fù)引導(dǎo)補(bǔ)償機(jī)制

    為引導(dǎo)EV 用戶在臺風(fēng)災(zāi)害下參與供電恢復(fù),本章考慮EV 用戶災(zāi)后的響應(yīng)選擇行為,提出包含避難階段和響應(yīng)階段的供電恢復(fù)引導(dǎo)補(bǔ)償機(jī)制,如圖1 所示。在避難階段,停駐在V2G 站點(diǎn)的EV 停止充電,行駛中的EV 尋找最近的V2G 站點(diǎn)進(jìn)行避難;在響應(yīng)階段,V2G 站點(diǎn)里的EV 在激勵(lì)機(jī)制的引導(dǎo)下,參與供電恢復(fù)。

    圖1 災(zāi)害前期避難調(diào)度與災(zāi)后激勵(lì)響應(yīng)機(jī)制Fig.1 Evacuation scheduling in the early stage of disaster and incentive response mechanism after disaster

    需要指出的是,該臺風(fēng)災(zāi)害場景并未達(dá)到毀滅性的程度,也不會造成嚴(yán)重的電力及交通故障情況。所提供電恢復(fù)引導(dǎo)機(jī)制在臺風(fēng)災(zāi)害發(fā)生時(shí)及災(zāi)后能夠保證V2G 站點(diǎn)內(nèi)EV 用戶人身安全,且參與供電恢復(fù)的EV 能夠獲得一定的經(jīng)濟(jì)收益。

    2.1 避難階段

    當(dāng)災(zāi)害開始對電力系統(tǒng)造成破壞時(shí),基于用戶出行需求的EV 自由調(diào)度停止,此時(shí)即為避難階段,需確定該時(shí)刻t的EV 空間分布及行駛狀態(tài)。避難階段中,原本停在V2G 交互站充電的EV 將停止充電,原本在路上行駛的EV 將被引導(dǎo)前往就近的V2G 交互站。

    引導(dǎo)避難的過程是以安全性為主要導(dǎo)向原則的。嚴(yán)重災(zāi)難面前,保證安全是人潛意識下的應(yīng)激反應(yīng),V2G 站點(diǎn)具有良好的避難效果,對在路上行駛的EV 用戶具有較強(qiáng)的吸引力,可以通過輿論宣傳引導(dǎo)在路上行駛且靠近站點(diǎn)的EV 前往并參與V2G 反向輸電。

    式中:Nstation為在V2G 站點(diǎn)停駐的EV 數(shù)量;σ1為響應(yīng)引導(dǎo)并前往V2G 站點(diǎn)避難的EV 用戶比例;Nre為實(shí)際響應(yīng)并前往V2G 站點(diǎn)避難的車輛數(shù)。

    參與V2G 反向輸電的EV 用戶能否有足夠的電量持續(xù)為電網(wǎng)提供支撐十分關(guān)鍵。因此,需要對站內(nèi)的EV 進(jìn)行篩選:

    式中:P為V2G 站點(diǎn)額定放電功率;TRescue為供電恢復(fù)搶修時(shí)間,從停電到搶修恢復(fù)的時(shí)間由兩部分組成,即到達(dá)現(xiàn)場時(shí)間(城區(qū)約為45 min、偏遠(yuǎn)地區(qū)約為2 h)和現(xiàn)場搶修時(shí)間,根據(jù)故障情況,現(xiàn)場平均搶修時(shí)間為3~5 h[26],故本文中取TRescue為4 h。

    2.2 響應(yīng)階段

    當(dāng)災(zāi)害不再對電力系統(tǒng)造成破壞時(shí),可引導(dǎo)用戶參與電力系統(tǒng)的災(zāi)后恢復(fù)過程,此時(shí)即為響應(yīng)階段。用戶響應(yīng)的過程是以經(jīng)濟(jì)利益為主要導(dǎo)向原則的。基于需求響應(yīng)的激勵(lì)機(jī)制,可以促使在站內(nèi)的EV 用戶參與V2G 反向輸電,該過程中需對激勵(lì)的程度和用戶響應(yīng)行為之間的關(guān)系以及用戶響應(yīng)的不確定性進(jìn)行建模。

    本文采用消費(fèi)者心理學(xué)理論[27-28]來描述簽訂合同過程中,用戶的放電響應(yīng)行為與V2G 服務(wù)聚合商的激勵(lì)價(jià)格之間的關(guān)系。用戶參與需求響應(yīng)的響應(yīng)行為存在一定的感覺閾值:只有當(dāng)激勵(lì)高于閾值下限時(shí),用戶才愿意與V2G 服務(wù)聚合商簽訂合同,參與需求響應(yīng)。在感覺閾值內(nèi),價(jià)格激勵(lì)越高,用戶的放電響應(yīng)概率越大,能夠參與需求響應(yīng)的總V2G 容量就越大。

    本文中主要考慮臺風(fēng)場景,因此,實(shí)際計(jì)算時(shí)各參數(shù)后綴應(yīng)帶“2”。

    式中:U[·]表示均勻分布;f?v2gm(x)為用戶m的放電響應(yīng)率。

    當(dāng)經(jīng)濟(jì)激勵(lì)水平為x時(shí),放電響應(yīng)波動程度如下所示:

    式中:Rm(x)為用戶m的響應(yīng)波動程度。

    節(jié)點(diǎn)b處對應(yīng)激勵(lì)水平為xm的Nb個(gè)EV 用戶的實(shí)際V2G 響應(yīng)出力記為:

    式中:Nre1b為經(jīng)第1 階段到達(dá)節(jié)點(diǎn)b充電且剩余電量能夠滿足持續(xù)放電需求的EV 數(shù)量;Pv2g為單輛EV的反向充電功率;(xm)為用戶m在激勵(lì)水平為xm時(shí)的放電響應(yīng)率。

    由此,可確定節(jié)點(diǎn)b處有意向參與配電網(wǎng)供電恢復(fù)的EV 數(shù)量N為:

    V2G 服務(wù)聚合商補(bǔ)償給用戶的成本Cv2g包含電量成本和單次響應(yīng)成本,即

    式中:NB為節(jié)點(diǎn)總數(shù);λv2g和λre分別為單位響應(yīng)功率的補(bǔ)償價(jià)格和單次響應(yīng)行為的補(bǔ)償價(jià)格。

    3 考慮V2G 反向輸電和配電網(wǎng)重構(gòu)的經(jīng)濟(jì)性災(zāi)后恢復(fù)模型

    3.1 考慮二階錐約束的配電網(wǎng)重構(gòu)交流最優(yōu)潮流模型

    本文所提的災(zāi)后恢復(fù)模型是指考慮二階錐約束的配電網(wǎng)重構(gòu)交流最優(yōu)潮流(alternating current optimal power flow,ACOPF)模型。其中,災(zāi)后是指臺風(fēng)災(zāi)害強(qiáng)度下降到對城市配電網(wǎng)不再有破壞能力的時(shí)間點(diǎn)之后,因此,災(zāi)后階段配電網(wǎng)拓?fù)洳辉俑淖?。統(tǒng)計(jì)各V2G 站點(diǎn)內(nèi)的EV 數(shù)量,并計(jì)算各V2G站點(diǎn)可提供的出力。有V2G 站點(diǎn)的路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)上V2G 裝置分別連接對應(yīng)的配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)。為簡化模型,只考慮重構(gòu)以后配電網(wǎng)功率平衡,參與反向輸電的各V2G 交互站點(diǎn)按耗電功率為負(fù)的負(fù)荷處理。

    式中:pv2gi為配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)i上V2G 裝置的反向輸電功率;NEVi為配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)i上接入的EV 數(shù);pEV為單輛EV 反向充電的額定功率;ai為表示配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)i是否有V2G 站點(diǎn)接入的0-1 變量,配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)i有V2G 站點(diǎn)接入時(shí)ai=1,并且站點(diǎn)會參與反向輸電進(jìn)行供電恢復(fù),否則ai=0。因單個(gè)交互站內(nèi)充電樁數(shù)量有限,需要設(shè)置一定的出力上限加以限制。

    因此,災(zāi)后供電恢復(fù)即可轉(zhuǎn)化成純配電網(wǎng)重構(gòu)的考慮二階錐約束的ACOPF 問題。

    3.1.1 目標(biāo)函數(shù)

    由于考慮了激勵(lì)機(jī)制,且災(zāi)害發(fā)生后需盡快恢復(fù)負(fù)荷的供電服務(wù),故目標(biāo)函數(shù)需考慮經(jīng)濟(jì)性,且需盡量降低失電量。

    式中:α為比例系數(shù);ωi為節(jié)點(diǎn)i的重要負(fù)荷權(quán)重系數(shù),系統(tǒng)中負(fù)荷按重要程度被劃分為一級、二級和三級負(fù)荷,ωi分別取5、3、1;L0,i為節(jié)點(diǎn)i供電恢復(fù)前的切負(fù)荷量;Δp為節(jié)點(diǎn)i供電恢復(fù)后的切負(fù)荷量;bΔLS,i為節(jié)點(diǎn)i恢復(fù)單位負(fù)荷的綜合等效收益;lLS,i為節(jié)點(diǎn)i單位時(shí)間內(nèi)單位負(fù)荷因失電帶來的經(jīng)濟(jì)損失;Tbv為供電恢復(fù)時(shí)長基準(zhǔn)值(取人工搶修從故障發(fā)生到故障修復(fù)所用平均時(shí)間);Tres為V2G 參與供電恢復(fù)的響應(yīng)時(shí)長;Qbasec為V2G 引導(dǎo)機(jī)制補(bǔ)償給用戶的總成本;B為配電網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)的集合。

    3.1.2 約束條件

    1)功率平衡約束

    式中:p為與節(jié)點(diǎn)i耦合的V2G 交互站點(diǎn)輸入功率,當(dāng)節(jié)點(diǎn)i與V2G 站點(diǎn)不相連時(shí)為0,否則為1;和分別為流入節(jié)點(diǎn)i的有功和無功功率;和分別為流出節(jié)點(diǎn)i的有功和無功功率;f和w均是為規(guī)定支路ij實(shí)際潮流正反方向而引入的0-1 變量,f=1、w=0 為由節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的方向;pf和pb分別為從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的功率和從節(jié)點(diǎn)j到節(jié)點(diǎn)i的功率;I?ij為流經(jīng)支路ij電流的平方;rij和xij分別為支路ij的電阻和電抗。

    2)節(jié)點(diǎn)電壓上下限和支路首末端電壓約束

    3)支路電流上下限約束

    4)輸入功率上下限約束和支路功率上下限約束

    5)切負(fù)荷量約束

    式中:pi和qi分別為節(jié)點(diǎn)i的有功和無功功率;δ為功率因數(shù)。

    6)徑向約束/輻射狀約束

    7)二階錐約束

    當(dāng)要計(jì)算重構(gòu)后的各參數(shù)時(shí),忽略輻射狀約束的第1 個(gè)約束,優(yōu)化得到重構(gòu)后各支路的聯(lián)絡(luò)狀態(tài)dij=+,從而最終獲得重構(gòu)的線路開關(guān)方案。

    上述模型為一個(gè)混合整數(shù)二階錐優(yōu)化問題,可采用CPLEX 商業(yè)求解器直接求解。

    3.2 災(zāi)后恢復(fù)評估指標(biāo)

    為對比V2G 和MEG 在彈性配電網(wǎng)災(zāi)后供電恢復(fù)中的作用,本文提出了一些評估指標(biāo),從系統(tǒng)失電量、響應(yīng)速度、重要負(fù)荷恢復(fù)程度等方面體現(xiàn)V2G在配電網(wǎng)彈性提升過程中的優(yōu)劣性。具體的彈性評估指標(biāo)內(nèi)容在附錄B 中給出。

    本文所提的臺風(fēng)災(zāi)害下基于V2G 的城市配電網(wǎng)彈性提升架構(gòu)詳見附錄C。

    4 算例分析

    本文采用改進(jìn)的IEEE 33 節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)和30 節(jié)點(diǎn)路網(wǎng)系統(tǒng)為仿真場景。路網(wǎng)與配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)關(guān)系及功能區(qū)劃分見文獻(xiàn)[29]。具體配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)如附錄D 圖D1 所示,圖中標(biāo)出了V2G 站點(diǎn)的編號;負(fù)荷按照重要程度被分為一級、二級和三級負(fù)荷,所在節(jié)點(diǎn)編號如附錄D 表D1 所示。

    4.1 用戶行為特性對V2G 參與供電恢復(fù)的影響

    在臺風(fēng)災(zāi)害影響下,部分EV 用戶會選擇不出行,即用戶的出行意愿可能會發(fā)生變化。

    附錄E 圖E1 所示為災(zāi)害發(fā)生時(shí)刻為09:00 且EV 數(shù)量為300 時(shí),不同用戶出行意愿下各節(jié)點(diǎn)V2G參與供電恢復(fù)的出力。由圖可知,在居民區(qū)節(jié)點(diǎn)1~17,用戶出行意愿越高,V2G 供電恢復(fù)出力越低;而在工作區(qū)節(jié)點(diǎn)18~23,用戶出行意愿與V2G供電恢復(fù)出力呈正相關(guān)。由此可知,災(zāi)害發(fā)生時(shí)的用戶出行意愿對各節(jié)點(diǎn)V2G 出力影響較大,在后續(xù)算例中取用戶出行意愿α2=0.8。此外,由于行車速度下降,部分道路還可能出現(xiàn)擁堵情況。

    附錄E 圖E2 所示為災(zāi)害發(fā)生時(shí)刻為20:00 且EV 數(shù)量為300 時(shí),道路不同擁堵情況下各節(jié)點(diǎn)V2G參與供電恢復(fù)的出力。由圖可知,擁堵程度增加時(shí),到達(dá)居民區(qū)節(jié)點(diǎn)9~17 處的EV 數(shù)量下降,V2G 出力略微降低。由此可知,災(zāi)害發(fā)生時(shí)的道路擁堵情況對各節(jié)點(diǎn)V2G 供電恢復(fù)出力影響較小。

    4.2 V2G 參與供電恢復(fù)策略的效果及經(jīng)濟(jì)性

    為驗(yàn)證V2G 參與供電恢復(fù)策略的可行性和適用性,本文設(shè)計(jì)了以下3 種方案:

    1)方案1:僅考慮配電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線重構(gòu);

    2)方案2:在配電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線重構(gòu)的基礎(chǔ)上,引入V2G 參與供電恢復(fù);

    3)方案3:在配電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線重構(gòu)的基礎(chǔ)上,引入MEG 參與供電恢復(fù)。

    該子算例中,取災(zāi)害發(fā)生時(shí)刻為23:00、EV 數(shù)量為300、MEG 數(shù)量為6。隨機(jī)抽取500 組配電網(wǎng)故障場景,對各方案的彈性評估指標(biāo)進(jìn)行對比。

    1)各方案失電量對比

    由表1 可知,聯(lián)絡(luò)線重構(gòu)對失電量的減少有一定幫助,能使災(zāi)后配電網(wǎng)失電量降低28.26%;而引入V2G 或MEG 可使失電量顯著減少,配合聯(lián)絡(luò)線重構(gòu),可使災(zāi)后配電網(wǎng)失電量分別減少60.18%和53.39%。附錄E 圖E3 所示為500 組配電網(wǎng)故障場景下各方案的失電量散點(diǎn)圖??梢?,方案1 的失電量分布較為分散;而方案2 與方案3 的失電量分布大多集中在1 MW 以下,兩者分布趨勢差別不大。

    表1 各方案下的失電量對比Table 1 Comparison of power loss in each scheme

    由此可見,在考慮配電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線重構(gòu)的基礎(chǔ)上,引入V2G 和引入MEG 兩種方案在失電量減少方面的效果都較為顯著,兩者之間區(qū)別不大。

    2)各方案經(jīng)濟(jì)損失對比

    由表2 可知,方案3 的等效成本比方案1 增加了43.70%,體現(xiàn)出MEG 參與供電恢復(fù)要付出極高的經(jīng)濟(jì)代價(jià),符合現(xiàn)今主流彈性提升方案為盡快恢復(fù)重要負(fù)荷而不惜一切代價(jià)的情況;而方案2 的等效成本比方案1 減少了14.68%,體現(xiàn)出V2G 參與供電恢復(fù)具有較高的經(jīng)濟(jì)性。附錄E 圖E4 所示為在500 組配電網(wǎng)故障場景下各方案的等效成本散點(diǎn)圖。可以看出,方案3 在所有場景下的等效成本都高于50 000 元,而方案1 與方案2 的等效成本大部分都低于50 000 元,其中方案2 的等效成本高于50 000 元的場景個(gè)數(shù)又明顯少于方案1 的場景個(gè)數(shù)。

    表2 各方案下的等效成本對比Table 2 Comparison of equivalent cost in each scheme

    由此可見,在考慮配電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線重構(gòu)的基礎(chǔ)上,引入V2G 的方案相比于另外2 種方案在經(jīng)濟(jì)損失方面具有明顯的優(yōu)勢。

    3)各方案響應(yīng)速度與重要負(fù)荷恢復(fù)程度對比

    由圖3 可知,方案1 和2 相比于方案3 參與供電恢復(fù)的響應(yīng)速度明顯更快。對于提高一級負(fù)荷的恢復(fù)程度而言,運(yùn)用聯(lián)絡(luò)線重構(gòu)操作的作用顯著,因此,方案1 已達(dá)到了很高的負(fù)荷恢復(fù)程度,引入V2G和MEG 很難再有大的提升;而對于提高二級負(fù)荷恢復(fù)程度而言,方案2 相比于方案1 提高了21.98%,方案3 相比于方案1 提高了10.70%。

    由此可見,在響應(yīng)速度方面,方案2 相比于方案3 有明顯的優(yōu)勢;在重要負(fù)荷恢復(fù)程度方面,方案2相比于方案3 作用更顯著。

    4.3 EV 滲透率與時(shí)空特性對方案2 的影響

    4.3.1 EV 滲透率的影響

    表3 列出了當(dāng)災(zāi)害發(fā)生時(shí)刻恒定為23:00,且EV 數(shù)量分別為200、300、400、500、600 時(shí)的各指標(biāo)對比。隨著EV 數(shù)量的增加,在其達(dá)到500 之前,失電量和等效成本都在不斷降低;當(dāng)EV 數(shù)量達(dá)到500之后,失電量和等效成本都不再大幅變化。對于重要負(fù)荷供電恢復(fù)而言,EV 數(shù)量對僅使用聯(lián)絡(luò)線重構(gòu)已恢復(fù)很好的一級負(fù)荷的影響有限,但對提高二級負(fù)荷恢復(fù)程度效果顯著。

    由此可見,EV 數(shù)量會影響方案2 對配電網(wǎng)彈性提升的結(jié)果。在一定范圍內(nèi),EV 數(shù)量越大越可以有效降低系統(tǒng)的失電量,并提高重要負(fù)荷供電恢復(fù)程度和方案的經(jīng)濟(jì)性,但受限于V2G 站點(diǎn)數(shù)量、配電網(wǎng)傳輸能力等因素,在EV 達(dá)到一定數(shù)量后,其數(shù)量的進(jìn)一步增加無法繼續(xù)提高恢復(fù)效果。

    4.3.2 EV 時(shí)空特性的影響

    本節(jié)研究EV 時(shí)空特性對方案2 在災(zāi)后供電恢復(fù)過程中的影響,具體從改變?yōu)暮Πl(fā)生時(shí)刻和選取典型的EV 空間分布2 個(gè)方面進(jìn)行探討。

    1)災(zāi)害發(fā)生時(shí)刻對方案2 在配電網(wǎng)彈性提升中的影響

    圖4 所示為當(dāng)EV 數(shù)量恒定為300 時(shí),災(zāi)難發(fā)生在一天內(nèi)不同時(shí)刻使用方案2 的等效成本和失電量指標(biāo)變化。

    由圖4 可得到以下結(jié)論:

    (1)等效成本和失電量的變化趨勢大體近似為“M 型曲線”,且都在07:00 和17:00 達(dá)到“高峰”,符合出行鏈模型中出行行為的正態(tài)分布期望值。

    (2)夜間和午間時(shí)段為“谷期”,且曲線趨勢較為平穩(wěn)。上述2 個(gè)時(shí)段內(nèi)EV 大多處于停放狀態(tài),愿意響應(yīng)激勵(lì)的EV 較多,各V2G 站點(diǎn)出力較高,故失電量處于相對較低的水平。同時(shí),由于愿意響應(yīng)的車輛較多,激勵(lì)機(jī)制中補(bǔ)償價(jià)格較低,補(bǔ)償成本和切負(fù)荷成本都不高,等效成本處于較低水平。

    (3)車輛出行的早、晚高峰(05:00—09:00 和15:00—19:00)為“峰期”,且曲線趨勢變化劇烈。上述2 個(gè)時(shí)段內(nèi)EV 大多處于行駛狀態(tài),愿意響應(yīng)激勵(lì)指令的EV 較少,各V2G 站點(diǎn)出力較低。同時(shí),由于愿意響應(yīng)的車輛較少,激勵(lì)機(jī)制中補(bǔ)償價(jià)格較高,補(bǔ)償成本和切負(fù)荷成本大幅提高,在出行高峰的2 個(gè)時(shí)刻(07:00 和17:00),等效成本達(dá)到最大值。

    由此可見,方案2 受災(zāi)害發(fā)生時(shí)刻影響顯著,一天內(nèi)不同時(shí)刻能提供的出力和經(jīng)濟(jì)性波動較大。

    2)EV 空間分布對方案2 在配電網(wǎng)彈性提升中的影響

    該子算例選取確定斷線場景下的典型EV 空間分布,研究EV 聚集區(qū)域不同對供電恢復(fù)的影響。附錄E 圖E5 所示為某確定斷線場景下的系統(tǒng)供電分布和范圍。由圖可知,在該斷線場景下,居民區(qū)、工作區(qū)和休閑區(qū)均存在供電效果顯著降低的節(jié)點(diǎn)。

    圖5 所示為在該斷線場景下,EV 分別聚集在居民區(qū)和休閑區(qū)內(nèi)時(shí)的系統(tǒng)供電恢復(fù)分布和范圍。從圖5(a)中可以明顯看出,當(dāng)EV 聚集在居民區(qū)時(shí),節(jié)點(diǎn)13、14、17 和18 處相比于采用方案2 之前的供電效果提升顯著,供電比例均達(dá)到90%以上;而方案2對另2 個(gè)區(qū)域的系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)供電恢復(fù)效果有限,節(jié)點(diǎn)27、28 和33 處的供電比例均在30%以下。類似的,從圖5(b)中可明顯看出,當(dāng)EV 聚集在休閑區(qū)時(shí),區(qū)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)供電恢復(fù)效果良好,而另2 個(gè)區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)供電恢復(fù)效果有限。

    綜上所述,方案2 受EV 空間分布影響顯著,不同區(qū)域供電恢復(fù)效果差別較大,在EV 聚集的區(qū)域系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)供電恢復(fù)效果較好。

    5 結(jié)語

    本文提出了一種臺風(fēng)災(zāi)害下基于V2G 的城市配電網(wǎng)彈性提升策略。首先,考慮臺風(fēng)與線路故障率關(guān)系,采用非序貫蒙特卡洛模擬法生成配電網(wǎng)斷線場景;其次,考慮災(zāi)害下的用戶行為改變,建立了EV 群體的災(zāi)害前期調(diào)度及災(zāi)后供電恢復(fù)響應(yīng)模型;然后,在生成災(zāi)害場景下,考慮V2G 反向出力求解最優(yōu)供電恢復(fù)策略;最后,提出多個(gè)彈性評估指標(biāo),驗(yàn)證了所提方法的有效性及可行性。得出主要結(jié)論如下:

    1)臺風(fēng)災(zāi)害會影響道路擁堵情況及用戶出行意愿,而EV 的時(shí)空分布特性也會因此改變,進(jìn)而影響V2G 供電恢復(fù)出力,其中對道路擁堵情況影響較小、對用戶出行意愿影響較大。

    2)彈性背景下,引入V2G 參與供電恢復(fù)的方案相比于引入MEG 在失電量減少方面作用接近,在經(jīng)濟(jì)性和響應(yīng)速度提升方面優(yōu)勢明顯,為現(xiàn)有配電網(wǎng)彈性提升策略提供了新思路。

    3)白天V2G 可調(diào)動EV 出力相對較少,單位補(bǔ)償價(jià)格高,導(dǎo)致失電量上升,等效成本增大,表明V2G 參與供電恢復(fù)的效果受災(zāi)害發(fā)生時(shí)刻和EV 用戶的響應(yīng)行為影響較大,方案的經(jīng)濟(jì)性和失電量波動因而較為劇烈。此外,供電恢復(fù)效果受EV 空間分布影響較大,當(dāng)EV 群體集中在某一區(qū)域時(shí),該區(qū)域供電恢復(fù)好,但對周邊區(qū)域作用有限。

    本文研究中,故障場景生成和用戶在激勵(lì)下的響應(yīng)行為均基于一定的假設(shè),模型偏理想化。后續(xù)工作將進(jìn)一步研究如何提升V2G 在彈性配電網(wǎng)供電恢復(fù)中的作用,包括災(zāi)后基于能量調(diào)度的EV 反向充電引導(dǎo),以及EV 和MEG 協(xié)同參與的配電網(wǎng)供電恢復(fù)策略等。

    審稿過程中,審稿人與作者的討論見附錄F。

    本文在撰寫過程中還受到了四川大學(xué)電氣工程學(xué)院向月副教授、何川副教授以及東南大學(xué)電氣工程學(xué)院邢強(qiáng)博士的幫助,特此感謝!

    附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx),掃英文摘要后二維碼可以閱讀網(wǎng)絡(luò)全文。

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