考虑配电网负荷的电动汽车分布式充电控制

doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.04.008

摘要/Abstract

摘要：

针对大规模插电式电动汽车接入对配电网安全运行造成威胁的问题，提出一种考虑配电网负荷的电动汽车分布式一致性最优充电方案。该方案采用双层优化结构：上层以减少配电网负荷波动与满足充电站功率需求为目标建立数学模型，采用粒子群优化算法求解各时段电网分配给充电站的功率；下层在充电站功率供不应求的情况下，以最大化整体用户的利益和减少充电电流波动为目标建立数学模型。提出一种基于多智能体的分布式充电协议求解电动汽车的最优充电功率。该协议是分布式的、可实现电动汽车的即插即用，且具有很好的鲁棒性和扩展性。该方案既保障了配电网的安全运行又提高了整体用户的满意度。仿真验证了方案可行性。

关键词: 多智能体系统, 有序充电, 分布式控制, 即插即用, 插电式电动汽车

Abstract:

To address the problem that large-scale plug-in electric vehicle access poses a threat to the safe operation of the distribution grid， a distributed consistent optimal charging management scheme for electric vehicles considering the load of the distribution grid is proposed. The scheme adopts a two-tier optimization structure. The upper layer establishes a mathematical model with the objectives of reducing the distribution grid load fluctuation and satisfying the power demand of charging stations， and uses a particle swarm optimization algorithm to solve the power allocated by the grid to charging stations in each time period. The lower layer establishes a mathematical model with the objectives of maximizing the overall user benefit and reducing the charging current fluctuation in the case of short supply of power of charging stations. A distributed charging protocol based on multi-agent is proposed to solve for the optimal charging power of electric vehicles. The protocol is distributed， plug-and-play for electric vehicles， and has good robustness and scalability. The scheme ensures the safe operation of the distribution network and improves the overall customer satisfaction. The feasibility of the scheme is verified by simulation.

Key words: multi-agent system, orderly charging, distributed control, plug-and-play, plug-in electric vehicle

吴忠强,张长兴. 考虑配电网负荷的电动汽车分布式充电控制[J]. 汽车工程, 2023, 45(4): 598-608.

Zhongqiang Wu,Changxing Zhang. Distributed Charging Control of Electric Vehicles Considering Distribution Grid Load[J]. Automotive Engineering, 2023, 45(4): 598-608.

图/表 26

图1

图2

表1

系统的仿真参数"

参数	数值	参数	数值
$ω m a x$	0.7	$δ$ （式（18））	3
$ω m i n$	0.2	$p 1$ （式（19））	2.5
$c 1$ ， $c 2$	2	$α$ （式（22））	30
$η 1$ （式（2））	0.4	$β$ （式（22））	0.6
$η 2$ （式（2））	0.6	$γ$ （式（21））	0.17
$ε$ （式（13））	0.000 5	$a k j$ （式（21））	1

表1

图3

图4

图5

图6

图7

表2

有序充电/无序充电时配电网负荷变化的比较"

项目	峰值/kW	谷值/kW	峰谷差/kW	方差/ $k W 2$
无序充电	540	208	332	10 967
有序充电	473.7	273.5	200.2	3 949

表2

表3

PEV电池参数［15］"

电池	$Q k / (A · h)$	$V o, k / V$	$R k / Ω$	$S O C k 0$	$S O C k *$	$R D, k / m Ω$	$C D, k / k F$	$P v, k m a x / k W$
PEV1	30	303	1.30	0.25	0.90	4.0	20	4.0
PEV2	29	300	1.28	0.25	0.89	4.0	20	4.0
PEV3	31	295	1.13	0.24	0.91	4.0	20	4.0
PEV4	29	298	1.20	0.21	0.70	4.0	20	4.0
PEV5	25	303	1.13	0.20	0.85	4.0	20	4.0
PEV6	26	300	1.10	0.22	0.83	4.0	20	4.0
PEV7	27	303	1.13	0.29	0.89	4.0	20	4.0
PEV8	25	303	1.13	0.26	0.90	4.0	20	4.0
PEV9	31	290	1.08	0.24	0.87	4.0	20	4.0

表3

图8

图9

图10

图11

图12

图13

图14

图15

图16

图17

图18

图19

图20

图21

图6

图7

参考文献 23

1	吴忠强，尚梦瑶，申丹丹，等.基于BSA-RELM的纯电动汽车锂离子电池SOC估计［J］. 计量学报， 2019， 40（4）： 693-699.
	WU Z Q， SHANG M Y， SHEN D D， et al. Estimation of SOC of Li-ion battery in pure electric vehicle by BSA-RELM［J］. Acta Metrologica Ologica Sinica， 2019， 40（4）： 693-699.
2	SCHLACHTER U，WORSCHECH A，DIEKMANN T，et al．Optimised capacity and operating strategy for providing frequency containment reserve with batteries and power-to-heat［J］．The Journal of Energy Storage， 2020，32.
3	陈宇，吴晓刚，杜玖玉，等. 计及出租车充电行为的微电网能量管理研究［J］. 汽车工程， 2022， 44（4）： 525-534.
	CHEN Y， WU X G， DU J Y， et al. Research on energy management of microgrid with consideration of taxi charging behavior［J］. Automotive Engineering， 2022， 44（4）： 525-534.
4	SONG Y， ZHENG Y， HILL D J. Optimal scheduling for EV charging stations in distribution networks： a convexified model［J］. IEEE Transactions on Power Systems， 2017， 32（2）： 1574-1575.
5	WANG B， DEHGHANIAN P， WANG S， et al. Electrical safety considerations in Large-Scale electric vehicle charging stations［J］. IEEE Transactions on Industry Applications， 2019， 55（6）： 6603-6612.
6	窦迅，王俊，杨志宏，等. 含交直流混合配网综合能源系统的电动汽车分群调控策略［J］. 中国电机工程学报， 2021， 41（14）： 4829-4844.
	DOU X， WANG J， YANG Z H， et al. Cluster-based control strategies of electric vehicles for integrated energy system with AC-DC hybrid distribution network［J］. Proceedings of the CSEE， 2021， 41（14）： 4829-4844.
7	TUSHAR W， YUEN C， HUANG S， et al. Cost minimization of charging stations with photovoltaics： an approach with EV classification［J］. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems， 2016， 17（1）： 156-169.
8	杨晓东，张有兵，赵波，等. 供需两侧协同优化的电动汽车充放电自动需求响应方法［J］. 中国电机工程学报， 2017， 37（1）： 120-130.
	YANG X D， ZHANG Y B， ZHAO B， et al. Automated demand response method for electric vehicles charging and discharging to achieve supply demand coordinated optimization［J］．Proceedings of the CSEE， 2017， 37（1）： 120-130.
9	魏一凡，韩雪冰，卢兰光，等. 面向碳中和的新能源汽车与车网互动技术展望［J］. 汽车工程， 2022， 44（4）： 449-464，444.
	WEI Y F， HAN X B， LU L G， et al. Technology prospects of carbon neutrality-oriented new-energy vehicles and vehicle-grid interaction［J］. Automotive Engineering， 2022， 44（4）： 449-464，444.
10	苗世洪，徐浩，钱甜甜，等. 扩展时间尺度下的电动汽车有序充电策略［J］. 中国电机工程学报， 2015， 35（23）： 5959-5967.
	MIAO S H， XU H， QIAN T T， et al. An ordered charging strategy for electric vehicles under an extended time scale［J］. Proceedings of the CSEE，2015， 35（23）： 5959-5967.
11	李宏仲，强伟，高宇男，等. 考虑用户出行特性和配电网线路可用裕度的充电站规划［J］. 电力系统自动化， 2018， 42（23）： 48-56.
	LI H Z， QIANG W， GAO Y N， et al. Charging station planning considering user travel characteristics and available margin of distribution network lines ［J］. Automation of Electric Power Systems， 2018， 42（23）： 48-56.
12	ZHANG R Q， CHENG X， YANG L Q. Flexible energy management protocol for cooperative EV-to-EV charging［J］. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems， 2019， 20（1）： 172-184.
13	钱科军，谢鹰，张新松，等. 考虑充电负荷随机特性的电动汽车充电网络模糊多目标规划［J］. 电网技术， 2020， 44（11）： 4404-4414．
	QIAN K J， XIE Y， ZHANG X S， et al. Fuzzy multi-objective planning of electric vehicle charging network considering the random characteristics of charging load［J］. Power System Technology， 2020， 44（11）： 4404-4414.
14	ŞENGöR İ， ERDINç O， YENER B， et al. Optimal energy management of EV parking lots under peak load reduction based DR programs considering uncertainty［J］. IEEE Transactions on Sustainable Energy， 2019， 10（3）： 1034-1043.
15	XU Y L. Optimal distributed charging rate control of plug in electric vehicles for demand management ［J］．IEEE Transactions on Power Systems， 2015， 30（3）： 1536-1545.
16	RAHBARI-ASR N， CHOW M Y. Cooperative distributed demand management for community charging of PHEV/PEVs based on KKT conditions and consensus networks［J］. IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2014， 10（3）： 1907-1916.
17	ZHAO T Q， DING Z T. Distributed initialization free cost-optimal charging control of plug-in electric vehicles for demand management［J］. IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2017， 13（6）： 2791-2801.
18	ALSABBAGH A， WU B， MA C B. Distributed electric vehicles charging management considering time anxiety and customer behaviors［J］. IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2021， 17（4）： 2422-2431.
19	程杉，王贤宁，冯毅煁. 电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化［J］. 电力系统自动化， 2018， 42（1）： 39-46．
	CHENG S， WANG X N， FENG Y X. Decentralized optimization of orderly charging scheduling for electric vehicle charging stations［J］. Automation of Electric Power Systems， 2018， 42（1）： 39-46.
20	PINAR M Ç， ZENIOS S A. On smoothing exact penalty functions for convex constrained optimization［J］. Siam Journal on Optimization， 2006， 4（3）： 486-511.
21	LI S， GUO Y. Dynamic consensus estimation of weighted average on directed graphs［J］. International Journal of Systems Science， 2015， 46（10）： 1839-1853.
22	CHERUKURI A， CORTéS J. Initialization-free distributed coordination for economic dispatch under varying loads and generator commitment［J］. Automatica， 2016， 74： 183-193.
23	KIA S S， CORTéS J， MARTíNEZ S. Dynamic average consensus under limited control authority and privacy requirements［J］. International Journal of Robust and Nonlinear Control， 2014， 25（13）： 1941-1966.