张 可，王 贺，赵书健，刘孟石，林玉浩

(1.东北电力大学，吉林 吉林 132012；2.国网吉林省电力有限公司营销服务中心，长春 130062；3. 国网承德供电公司，河北 承德 068250)

微电网作为整合分布式电源、储能装置和负荷的有机整体，其整体运行方式影响着经济性和稳定性，对微电网的经济稳定运行具有重要意义。微电网中接入电动汽车(electric vehicle,EV)能缓解能源需，求同时减少环境污染[1]，但EV的无序充电会给微电网的稳定运行带来很大的隐患，故需要对微电网和EV联合运行进行协调优化。

针对微电网中分布式电源和EV的协调运行，目前有很多文献进行了研究。文献[2]通过切负荷操作，以达到EV与微电网之间的协同控制。文献[3]引入模型预测控制方法，提出一种动态EV互动响应控制策略以提升微电网内分布式电源消纳水平。文献[4]使用粒子群-模拟退火混合算法对模型进行优化求解。然而上述文献均没有对微电网中可再生能源的出力不确定性进行分析和研究。

本文建立包含EV的风-光-储的微电网模型，针对EV用户的充电行为，提出一种分时-动态电价策略，通过分析微电网内可再生能源出力与负荷的实时关系，制定有利于微电网运行的EV充电电价，同时给EV用户带来了经济收益。最后通过搭建微电网模型对所提电价策略进行了验证。

1 EV负荷模型

考虑到EV用户的工作生活习惯不同，以普通慢充EV为研究目标，采用美国交通部对全美家用车辆出行进行统计的结果[5]，EV用户出发时刻和EV离开时刻近似服从正态分布，平均EV每日行驶里程数服从对数正态分布。EV与微电网连接的时间取决于用户的出行习惯，EV的出行时间概率分布近似满足正态分布。用户返程时间即接入电网时间，用户次日出发时间即离开电网时间，这二者都服从正态分布N(μ，δ)。其中车辆日行驶里程概率密度函数表达式见式(1)，EV返程时间表达式见式(2)。

(1)

(2)

式中：x和t分别为行驶里程和行驶结束时刻；μ和σ分别为对应的数学期望和标准差，μ1、σ1、μ2、σ2的值分别为3.20、0.88、17.60、3.40。根据式(1)、(2)可得到单台EV的负荷随时间的分布即负荷曲线，进而计算整个微电网内EV的总负荷曲线。

价格弹性系数是指在一定时期充电价格引起的充电负荷的相对变动，用价格弹性系数表示在某一个时期内，用户充电负荷的变化率与充电价格的变化率的比值，其表达式为[6]：

(3)

式中：ε为价格弹性系数，且为固定值；l为EV的充电负荷；p为EV的充电价格；Δl为充电负荷的变化量；Δp为EV充电价格的变化量。

由此可知，微电网内EV充电负荷的变化量与电价变化成线性关系。

2 三种EV调度策略

2.1 EV无序充电

当整个微电网对EV用户的充电行为不采取任何激励或补偿措施时，EV的充放电行为则会取决于用户自身需求和其充电习惯,这时EV用户充电过程为无序充电，大量EV的无序充电将会形成负荷高峰，影响微电网安全稳定运行。本文采用的是蒙特·卡罗算法对1台EV在1天内的无序充电过程进行负荷预测。

2.2 常规分时电价引导策略

常规分时电价策略是通过分析负荷数据，基于微电网实时负荷将一天的时段划分为峰、谷、平三类时段，制定不同的电价引导EV用户充电，实现负荷的转移，达到削峰填谷的效果，本文所设分时电价在峰、平、谷三类时段的电价分别为1.2、0.8、0.4 元/(kW·h)。

2.3 分时-动态电价引导策略

本文提出一种分时-动态电价策略，用以制定EV的充电电价来引导微电网内的EV用户充电行为，该电价策略是对常规分时电价制定策略进行改进以更好地对微电网进行优化。由于微电网其负荷和可再生能源出力都具有波动性，所以只考虑负荷来制定分时电价的策略并不完全适用于微电网。

为了解决以上问题，提出了分时-动态电价制定方法，主要分为两步。第一步，参考分时电价策略划分峰谷平时段，制定不同时段选择不同的电价基准值，以保证所指定电价的合理性。第二步，对可再生能源出力的波动规律和负荷的波动规律进行如下分析：使用不平衡功率系数a来描述微电网的可再生能源出力波动，当风机和光伏出力大于或小于负荷时，适当降低或提高EV充电电价以引导EV增大或减少用电来配合微电网负荷曲线，从而达到削峰填谷的目的，见式(4)。

(4)

式中：Pre为微电网内的可再生能源出力；Pload为负荷在t时刻的出力。

使用负荷的变化百分比b来描述负荷的波动，b代表微电网的负荷当前时刻较上一时刻的波动对设定电价的影响因素，当上一时刻负荷大于或小于当前时刻负荷时，适当提高或降低EV充电电价以维持微电网负荷曲线的平滑稳定，见式(5)。本文依据式(3)建立了分时-动态电价计算模型，见式(6)。

(5)

(6)

式中：pstc为电价的基准值；p(t)为所制定的分时-动态电价；pa、pb为小于pstc的电价设定值，且二者的和为pstc，经过多组数据试验对比分析，当pa取值为pstc的90%，pb取值为pstc的10%时，能够在微电网经济性与稳定性之间取得较好的平衡，具体数据见表1。

本文在制定电价时，根据历史负荷数据对每个时段制定的电价设计上下限，从而保证制定的电价不会偏离实际，避免造成微电网总负荷曲线波动过于频繁或幅值过大等现象。

表1 pa、pb不同值时微电网的总运行成本及负荷峰谷差比变化情况

3 仿真分析

本文以某区域的微电网为例，系统结构中包括风电机组、光伏发电机组、用户负荷、蓄电池、EV及配电网，调度周期为24 h，调度单位为1 h，其中，风机、光伏出力及常规负荷见图1。

图1 可再生能源出力及常规负荷曲线

本文通过式(4)和式(5)求得一个调度周期内风光出力与负荷的功率差额以及负荷的波动情况，然后根据这二者求得系数a和系数b，其变化曲线见图2，由所得的系数a和系数b计算动态-分时电价，得到的EV的电价曲线见图3。

在满足用户充电需求的前提下模拟微电网运行，可得到微电网在无序充电、常规分时电价以及在分时-动态电价策略下运行的EV负荷曲线，设无序充电为策略1，常规分时电价引导为策略2，分时-动态电价引导为策略3，策略1和策略2下的EV负荷曲线见图4，策略2和策略3下的EV负荷曲线见图5。

图2 分时-动态电价制定系数

图3 分时-动态电价制定结果

图4 策略1和策略2下的EV负荷曲线

图5 策略2和策略3下的EV负荷曲线

由图4可知，EV在无序充放电时，其负荷曲线的高峰和低谷十分显著，而EV在常规分时电价引导时，车主受电价差激励，从而对自身的EV充电行为模式进行调整，使一部分高峰时段的EV负荷转移至其他时段，鼓励用户在微电网负荷低谷时段多充电，高峰时段减少充电，而在分时-动态电价引导下，EV用户的充电行为同样受电价差激励而改变。由图5可知，与常规分时电价不同的是，分时-动态电价制定时考虑了风机光伏出力和负荷的波动这两个因素，所以相比于常规分时电价，更多的EV负荷从高峰时段转移至低谷时段，微电网在分时-动态电价策略下运行时，其运行成本更低，EV负荷曲线和总负荷曲线也更加平滑。

同时，用户也能够利用EV充电的电价差来获利，保持了EV用户参与需求响应的积极性，最后，由于EV负荷的转移，微电网在低谷时段的负荷会增加，提升了微电网的经济效益和环境友好性，达到了微电网和用户的多角度共赢。

对微电网在分时-动态电价策略与常规分时电价策略及无序充电策略下的运行结果进行分析，见表2。

表2 各种策略下微电网运行结果

由以上三种情况可知，微电网在分时-动态电价策略下运行时，EV用户充电费用比无序充电时降低了19.8%，比常规分时电价时降低了12.9%，其运行成本比无序充电时降低了12.8%，比常规分时电价时降低了7.3%，同时微电网负荷的峰谷差比相比于前两种情况减少了22.1%和11.53%，从以上结果可以看出，使用本文所提出的分时-动态电价策略后，可以使含EV的微电网的整体经济性、稳定性都得到显著提升。

4 结论

本文构建了微电网的EV模型，对常规的EV分时电价策略进行改进，考虑微电网的风光出力与负荷的实时关系及负荷自身的波动性，提出了一种考虑这两者的分时-动态电价制定策略，通过对EV无序充电、常规分时电价引导策略、分时-动态电价引导策略进行算例仿真，结果证明采用分时-动态电价引导策略对日负荷曲线进行削峰填谷，能使日负荷曲线的波动减小，使含EV的微电网的整体经济性、稳定性都得到显著提升。