赵龙， 赵兴勇， 任帅， 康嘉超

(山西大学 电力工程系，山西 太原 030013)

0 引 言

近年来，随着我国经济平稳高速的发展，能源危机和环境污染问题日益严重，作为可再生能源低成本规模化开发利用方式，以光伏和风电等新能源为主的分布式发电具有初期投资小、供电可靠、输电损失小及负荷灵活等优点，其规模化接入有助于促进能源的可持续发展，将带来电力系统运行方式的巨大变革[1]作为一种新型电网，基于分布式电源的微电网可以更好地适应各种分布式电源的接入，为用户提供高质量的电源[2-3]。微电网可以看作是一个小型电力系统，具有完整的电力，传输和分配功能，用于本地电力平衡和能源优化[4]。

在微电网中，DG和能量存储装置连接在一起并直接连接到用户侧。能量存储技术作为微电网的重要组成部分，解决了电力供需不平衡的问题[5]。特别是近年来，我国的偏远地区和岛屿地区开展了一些典型的微电网示范项目。对微电网的容量分配和能效管理技术进行了进一步的研究[6]。而且近年来，由于新能源汽车产业在我国的极大发展，电动汽车的保有量将会是一个庞大的集群，据相关调查结果显示，近90%的电动汽车在白天闲置，电动汽车的动力电池将是一个巨大的分布式储能系统，将电动汽车作为分布式储能单元参与平抑电网的负荷波动，有利于维持系统功率平衡。通过调节微电网中电动汽车充放电频率，模拟各种分布式电源功率出力，最后通过MATLAB/Simulink仿真验证了所提控制策略的可行性。

1 系统结构

图1为含电动汽车的微电网结构图，微电网分为四个重要部分：柴油发电机作为微电网的基础发电机;光伏电站与风电场相结合生产可再生能源;一个V2M(vehicle-to-micro-grid)系统安装在系统的最后一部分旁边；负载主要包含小区住宅。断路器连接到每个微源，随时断开它与主网络的连接，防止故障范围扩大。当计划外负荷波动如负载上升导致电网频率不稳定时，发电响应不够快，无法为负载提供所需的功率。负载变化使频率变化时，频率调节不能将频率保持在正常工作频带之间。在事件结束时，负载稳定但频率难以维持到正常值，此时需要电动汽车为负载变化提供快速响应，进行频率二次调节，与微电网中各分布式电源互动。由于微电网可能发生高水平的负荷波动，而电网中现有的常规能源无法抵消随后的频率偏差，在电网有需要时，可将电动汽车作为临时的电源参与到微电网的频率调节，共同维持系统的稳定。

2 分布式电源与电动汽车控制建模

2.1 柴油发电机组频率控制模型

柴油发电机是一种小型发电设备，当电网发生功率波动时，通过在短时间内调节阀门位置来调节燃油量，进而满足电力需求。在含电动汽车的微电网系统中，柴油发电机作为主要电源为负载供电。本系统柴油发电机组可在微电网故障时作为应急电源[7]，用于电网支持和电网输出。图2为柴油发电机的传递函数模型。

图2中：Δf为微电网系统的频率偏差；ΔUDG为控制输入；ΔXG为调速器阀门位置增量；Tg为调速器时间常数；Td为发电机时间常数；R为DG系统的速度调节系数；ΔPDG为发电机机械功率输出；±ΔδDG、±ΔμDG分别为发电机机械功率输出偏差变化率约束和机械功率输出偏差约束。在实际系统中，柴油发电机平衡消耗的功率和产生的功率。

2.2 风力发电简化控制模型

图3为风力发电场简化控制模型。

风电场的简化模型控制是根据与风的线性关系产生电力，由于风力机输出的机械功率Pw主要是由风速的变化决定的，为了确保风扇的稳定运行，它不得超过可接受的范围，对于不同的风速条件，需要对设备进行控制和保护，其分段函数如下:

(1)

式中：vin为切入风速；v为额定风速；Cp为风能利用系数；vout为最大风值；Prate为额定功率；ρ为空气密度。

当风速vw低于机组切入风速vin，风电机组不工作；当风速在切入风速vin和额定风速vrate之间时，输出功率值由控制需求决定，桨距角为0时达到最大，代表空气密度；当风力达到额定值时，风电场产生额定功率；当风速超过最大风值vout时，风电场从电网跳闸，直到风速回到其标称值。

2.3 电动汽车频率控制模型

考虑在微电网中引入V2G技术，更确切的来说应该是V2M模式，即电动汽车通过电力电子装置与微电网进行能量交换，其具有两个功能：控制与其连接的电池的充电，并在白天有需要时使用可用功率来调节电网，降低储能成本。利用电动汽车(EV)动力电池来平抑可再生能源发电的功率波动，提升可再生能源消纳、改善用户经济效益和减少网损。文献[9]列举了电动汽车电池的充放电特性。根据普通家庭日常情况，电动汽车用户常出现五种情景，所示如下：

(1)日常上班的人群在工作的时候给电动汽车充电。仿真设置这种情况的电动汽车为35辆。

(2)在上班的人有可能在单位给电动汽车充电但离家比较远，下班后回家行驶时间较长，假设处于此状态的电动汽车数量为25辆。

(3)上班的人无法在工作时为其电动汽车充电，处于此种状态的电动汽车数量为10辆。

(4)长期住在家里的人，其电动汽车充电频率不是特别频繁，可以用来平衡微电网负载、削减峰值负载，甚至产生社会收益，其电动汽车数量为20辆。

(5)上夜班的人，一般电动汽车在白天峰谷期进行充电，数量为10辆。

为实现上述所提的5种情景，保证微电网系统内功率平衡，提出一种电动汽车充放电控制策略，其充放电基本模型如图4所示。

电动汽车初始荷电状态和插入状态可以表示出当前电动汽车的工作状态，电动汽车初始荷电状态设为SOC1,则其接入电网中的实时荷电状态SOC。

(2)

Q1=SOC1×QN

(3)

式中：Pk为电动汽车充电功率；QN为电动汽车动力电池额定容量；Q1为电动汽车电池的初始容量。

3 仿真分析

结合电动汽车的充放电特性，将其作为分布式储能单元，针对正常家庭消费的典型模式，其中微电网的大小近似代表有一千个家庭的社区。基本型号中有100辆电动汽车，电动汽车和家庭之间的比例为1∶10，在可预见的未来，这是一种可能的情况。仿真模型所设定的光伏装机容量为8 MW,光伏电站模块面积设为8万平方米，电池板的效率为10%，太阳强度基本遵循正态分布，其中在中午达到最高强度。风电场装机总容量为4.5 MW，模拟模型中的最大风速为15 m/s,额定风速设为13.5 m/s。根据第1节的系统模型，在仿真软件MATLAB/Simulink中搭建如图1所示的含有电动汽车的微电网系统，对上节所提的微电网中各部分控制模型和电动汽车控制策略进行仿真验证。微电网中各部分容量参数设置如表1所示。

表1 仿真参数设置 MW

图5(a)是微电网中光伏有功功率曲线，由仿真结果可以看出光伏板在早上6点钟基本开始工作，到中午1点钟，光照辐射达到最强，功率最大。考虑到云层遮挡的影响，功率出现稍微的波动，属于正常情况，但持续时间较短，对系统影响不大。图5(b)是风力发电有功功率出力曲线，从波形图可以看出一天内由于风速的不稳定，其有功功率输出也不是特别稳定，在晚上十点钟，风速超过风机所能承受的额定风速，为保护叶片，风电场从微电网中跳闸，功率变为0 ，为保障微电网整体安全稳定运行，此时需由柴油发电机补充功率。图5(c)是柴油发电机的有功功率随时间变化的曲线,从图5(c)微电网系统发电总功率曲线可以看出柴油发电机基本承担了微电网中由于分布式电源的不稳定型与间歇性所带来的功率波动，使整个系统安全稳定运行。

图6是电动汽车在一天中的充电功率状态曲线，可以看出其基本上和2.3小节中所列举的电动汽车用户的5种情景相对应，仿真结果中电动汽车出现负的充电功率状态表示电动汽车在路上并没有接入微电网中。

图7(a)和图7(b)分别表示微电网总的负荷消耗曲线和微

电网中电源发电总有功功率曲线,从仿真结果来看，系统消耗的功率与总发电功率基本保持一致，微电网足够稳定。

4 结束语

通过建立一种基于电动汽车充放电特性的交直流微电网系统，研究了微电网中各个模块的频率控制模型，制定了相应的控制策略。最后通过MATLAB/Simulink对系统进行仿真分析，得到以下结论：

(1)不同情景下，微电网内各个模块能够根据控制要求作出相应的响应，柴油发电机能够在系统发生功率波动时及时调整功率出力，维持系功率平衡，改善微网内供电可靠性。

(2)电动汽车荷电状态高于95%时，可以参与微电网功率调节，平衡微电网负载、削减峰值负载，提高系统经济性。