论文总字数：24358字

摘 要

在不断成熟的电动汽车入网（vehicle to grid，V2G）技术支持下，大规模电动公交车资源具备了更加优越的调节性。以此为背景，提出了一种考虑多方利益的充电站内电动公交车电池的运行机制和控制策略，通过对电动公交车电池的充电和放电行为进行调度，使得电动公交车公司运营成本和电网负荷峰谷差同时达到最优。以建立的“递进式”电动公交车管理模式为基础，提出了一种电动公交车电池可用V2G充/放电总容量的评估方法，并建立了公交公司运营成本最小化模型和电网负荷峰谷差最小化模型。在此基础上，为了客观地平衡公交公司和电网的利益，解决二者之间的利益不一致性问题，采用加权法的多目标优化策略建立了同时考虑公交公司运营成本和电网负荷峰谷差的多目标优化模型。调度结果表明，所提优化控制策略能均衡公交公司运营成本和电网负荷峰谷差，并且有效解决公交公司和电网之间的利益不一致性问题，证明了所提策略的有效性。在此策略下，电网负荷峰谷差和公交公司运营成本均显著降低，实现了最优化。

关键词：电动公交车电池，V2G，多方利益，多目标优化

ABSTRACT

With the technical support of increasingly mature vehicle to grid (V2G), large-scale electric bus resources have better adjustability. In this context, an operation mechanism and control strategy of the electric bus batteries in a charging station considering the interests of multi stakeholders is proposed. By scheduling the charging and discharging behaviors of the electric bus batteries, the operating cost of the electric bus company and the load peak-valley difference of the grid are optimized at the same time. Based on the established "progressive" bus management model, an evaluation method of total available V2G charging/discharging capacity for electric bus batteries is proposed, and the operating cost minimization model of bus company and grid load peak-valley difference minimization model are established. On this basis, in order to objectively balance the interests of bus company and grid, and solve the problem of interest inconsistency between the two, a multi-objective optimization model considering both bus company operating cost and grid load peak-valley difference is established by adopting the multi-objective optimization strategy of weighting method. The scheduling results show that the proposed optimization strategy can balance the operating cost of bus company and the peak-valley difference of grid load, and effectively solve the problem of interest inconsistency between bus company and the grid, which proves the effectiveness of the strategy. Under this strategy, the load peak-valley difference of the grid and the operating cost of the bus company are both significantly reduced, and the optimization is realized.

KEY WORDS: Electric bus batteries, V2G, multi-stakeholder, multi-objective optimization

目 录

摘 要 I

ABSTRACT II

第一章 绪论 1

1.1国内外研究现状 1

1.2本文主要贡献 4

1.3文章结构 4

第二章 电动公交车电池可用V2G充/放电总容量评估 6

2.1电动公交车管理模式 6

2.2可用V2G充/放电总容量评估 7

第三章 电动公交车电池参与V2G多目标优化模型 9

3.1电动公交车公司运营成本最小化模型 9

3.1.1模型目标函数 9

3.1.2模型约束条件 10

3.2电网负荷峰谷差最小化模型 12

3.2.1模型目标函数 12

3.2.2模型约束条件 13

3.3电动公交车电池多目标优化模型 13

3.3.1单目标优化模型的归一化 13

3.3.2多目标优化模型 14

第四章 算例分析 15

4.1算例参数设置 15

4.2利益不一致性问题 17

4.3多目标优化模型权重系数选取 19

4.4多目标优化策略结果 20

4.5放电奖励对运营成本和负荷峰谷差的灵敏度分析 23

结论 25

参考文献 26

致 谢 28

第一章 绪论

统计数据表明，一般的电动汽车闲置率非常高。实际上，这些闲置的电动汽车资源可被充分调用起来参与到电网的供需平衡调节中，尤其是在未来电动汽车大规模接入电网的新情况下，电池总容量相当巨大，通过V2G技术协调控制电动汽车的充/放电过程，一方面可以削弱电动汽车规模化发展对电力系统造成的负面影响，另一方面还能降低总充电成本与系统网损、削峰填谷、平抑可再生能源的间歇性^[1]，从而产生非常可观的经济和社会效益。然而，随着电动汽车在电网中渗入比例的增加，电动汽车的充/放电行为给电网的运行带来了新的挑战。由于大量电动汽车的随机充/放电行为和巨大的充电负荷，电网的安全运行会受到显著影响，并由此而引起各种潜在的问题，比如电能质量降低，电压波动和过负荷等^[2][3][4]。为了解决电动汽车无序充/放电行为对电网产生的负面影响，大量文献采用有序的电动汽车充/放电策略。

1.1国内外研究现状

1.电动汽车参与V2G控制策略研究

在文献[5]中，作者专注于电力系统这一利益方。为了避免电动汽车无序充/放电对电力系统造成的问题，作者提出了上层通过优化电动汽车运营商的调度计划来实现削峰填谷、下层通过优化管理电动汽车充/放电时间以尽可能跟随上层所提调度计划的双层优化方法，并通过IPOPT和CPLEX算法求解器进行求解，验证了所提方法的可行性。在文献[6]中，作者主要考虑了光伏充电站的利益：配置光伏的成本和配置储能的成本。作者在计及光伏出力充满不确定性的前提下，从日前和实时两个时间尺度出发，建立了充电站运行成本的数学模型，提出了相应的日前规划方法和日内滚动优化策略，以在满足正常充电需求的情况下实现充电站运行成本的最小化，并通过仿真算例验证了所提策略的可行性和有效性。在文献[7]中，作者考虑了为电网提供需求响应辅助服务的运营商利益。作者结合电动汽车约束、电力市场价格不确定性和电池老化因素等，提出了同一停车场中的电动汽车参与V2G且提供需求响应服务的模型，以实现运营商的利益最大化。此外，作者采用了一种基于线性规划的鲁棒算法进行求解。在文献[8]中，作者考虑了电动汽车停车场的利益，并专注于两个目标：在两种时间尺度下（日前和实时）的停车场充电系统中最大化停车场收入和最大化满足需求的电动汽车数量，结合现有理论提出了相应的模型，该模型考虑了无序和有序两种类型的电动汽车。通过与现有两个著名的调度机制相比，证明了所提调度策略的优越性。在文献[9]中，作者考虑了采用屋顶光伏板的电动汽车停车场的经济利益。为了实现停车场的经济运行，本文提出了一种两阶段调度策略来最大化电动汽车停车场的收益。该策略的第一阶段从日前时间尺度上考虑了太阳能的不确定性，并通过确定边际电价维持了停车场收益，第二阶段则从实时尺度出发，采用了基于模型预测控制(MPC)的在线方法来解决电动汽车驾驶行为的不确定性。在文献[10]中，作者以运营商收益为目标，研究了日前和实时调频市场中结合储能系统的电动汽车充电问题，通过基于混合整数线性规划(MILP)的算法实现了运营商收益最大化。结果表明，借助于储能系统，运营商的收益可以提高7.8%。在文献[11]中，作者考虑了电动汽车停车场的利益。作者建立了基于价格和激励的提供需求响应服务的停车场模型，并采用随机规划方法研究了不同需求响应方案对电动汽车停车场利润的影响。结果表明，参与需求响应可以显著提高停车场利润。在文献[12]中，作者考虑了电动汽车用户参与V2G的成本问题。作者建立了基于电池周期寿命损耗模型的电动汽车充放电调度模型，考虑了电池损耗成本，并在此基础上建立了计算电动汽车用户因参与V2G而产生的成本的机制。由于模型中损耗参数与总放电能量相关，作者采用了混合整数线性规划算法求解。此外，作者还从放电奖励、充电周期、电池资金成本等方面对影响充放电策略的因素进行了敏感性分析。在文献[13]中，作者从电网的经济利益出发，建立了包含家庭负荷、电动汽车和可再生能源的微电网能源管理系统，以最小化微电网和主电网之间的能源交换经济成本。计算结果表明，作者所提方法可以节约近10%的日常成本。

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