文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2015.11.041
中文引用格式: 孫興,李春平,姜楠,等. 大規模電動汽車接入的電力系統穩定性分析[J].電子技術應用,2015,41(11):149-152.
英文引用格式: Sun Xing,Li Chunping,Jiang Nan,et al. Stability analysis of power system consider the large-scale electric vehicle access[J].Application of Electronic Technique,2015,41(11):149-152.
0 引言
隨著全球能源日趨緊張,生態環境日益惡化,關于新能源汽車的開發與應用問題已成為各國汽車工業積極探索的焦點,電動汽車以其清潔、環保、廉價的特點,受到了廣泛關注[1]。新能源汽車產業的發展離不開政策的支持,尤其對于中國來說,政策的導向性十分明確。第一批新能源汽車推廣應用城市新能源汽車的發展已經由“示范應用”向“推廣應用”正式過渡,按照“十二五” “十三五”發展計劃,電動汽車在10年期間會形成足夠大的規模,大規模電動汽車接入之后必然會帶來大量的充電負荷[2]。
電力系統地域廣、涉及元件多、相互之間耦合緊密,而隨著電動汽車使用數量增加,電動汽車充電設備的規模化接入,電力系統結構和動態過程將會更加復雜,使得采用電力系統數值仿真對電力系統穩定性進行分析時變得更加困難[3]。
目前,考慮大規模電動汽車接入后對電力系統影響的研究已經展開,文獻[4]對電動汽車充放電給電力系統帶來影響相關研究進行了綜述,并展望了相關領域的下一步研究工作;文獻[5]對電動汽車充電負荷與調度控制策略進行了綜述,指出了尚未解決的問題和可能的研究方向;文獻[6]對電動汽車電池集中充電站接入后的電力系統穩定性進行了分析。
以上研究及綜述均未對考慮大規模電動汽車接入后使得電力系統數值仿真難度增大的問題進行解決,因此本文以分塊解耦動態仿真作為工具,并采用以考慮節點支路密度的網絡分塊算法,可以有效解決上述問題,從而提高電力系統動態仿真在對電力系統穩定性進行分析時的精度,并通過先驗仿真得到電池集中充電站最優接入方案,保障電力系統的安全可靠運行。
1 電動汽車入網技術
本節將先介紹電動汽車的分類及補給形式,最后介紹電動汽車的幾種入網技術,作為分析大規模電動汽車接入后電力系統穩定性的基礎。
1.1 電動汽車的分類
電動汽車根據消耗能源的不同,可分為純電動汽車、插電式混合動力電動汽車及燃料電池電動汽車三類。其中,純電動汽車完全靠電能驅動;插電式電動汽車采用汽油和電能驅動;燃料電池電動汽車則以清潔燃料發出電能驅動。由于續航能力受電池容量所限,純電動汽車尚未大規模普及,但隨著電池技術的不斷發展,純電動汽車是未來發展的趨勢;插電式電動汽車采用兩種能源,在提高能效的同時,使用方便、靈活,已具有相對成熟的技術,逐漸進入產業化的階段[7]。本文針對前兩種進行研究,它們需要從電網汲取電能,具有充電行為。
1.2 電動汽車的補給形式
電動汽車的主要補給形式有充電樁、充換電站和電池集中充電站。大量電動汽車投入使用之后必然會帶來大量的充電負荷,電動汽車行業發展穩定后,大量分散在城市各處的充電樁和充換電站對電能能夠進行及時的補充。在國家電網公司“換電為主,插充為輔,集中充電,統一配送”的指導思想下,電池集中充電站作為一個重要的補給中心被提出。
幾種補給形式中,充電樁由于工作電壓電流均較低,帶來的影響也較小。而換電站由于不具備充電功能,因此換電站本身與電網并無聯系,儲備的電池需要送往電池集中充電站進行充電[8]。電池集中充電站的負荷要遠遠大于其他形式,因此對于電網穩定性的影響比其他形式的負荷更明顯,在運用電力系統動態仿真對電力系統進行分析與控制時要考慮其影響。
1.3 電動汽車入網技術
電動汽車的入網技術以車輛的蓄電功能及電池的充放電功能為基礎,支持智能電網(Smart grid)工作的一種應用方式。目前的入網技術有以下三種
(1)吸收非主流發電形式(火電、水電、核電以外的發電形式)所生產的剩余電力,即作為電網的緩沖容量(G2V,Grid to Vehicle),這項功能主要用來緩解電網中用電高峰和低谷所帶來的波動,減輕電網調解、調度的壓力。
(2)由車輛或電池向電網供電,即用電動汽車技術來支撐電網的容量不足(V2G,Vehicle to Grid)。
(3)作為停電時面向家庭供電的電源(V2H,Vehicle to Home)這項功能主要用來應對洪水、地震及火災等大規模災害。當公共供電系統受損無法正常提供電力時,使用車載電池向家庭供電,以維持家庭的正常生活。
技術(3)對電網影響較小,因此本文在計及大規模電動汽車接入后的影響時主要針對前兩種技術。
2 電力系統動態仿真
電力系統是由鍋爐、汽輪機、水輪機、反應堆、發電機等生產電能的設備,變壓器、電力線路等變換、輸送、分配電能的設備,電動機、電燈、電熱電爐等各種消耗電能的設備,以及測量、保護、輔助控制裝置及能量管理系統所組成的統一整體,是一個十分龐大而復雜的研究對象[9],在研究考慮大規模電動汽車接入的電網穩定性分析,需要把電動汽車相關的元件模型加入其中。
電力系統仿真是幫助我們認識、分析電力系統規律性并進行控制的有效工具[10],它可以在實驗室中對復雜系統的行為進行模擬,其具有無破壞性、經濟性和易控制等優點,被廣泛應用于輔助決策、方案比較、輔助設計、計劃優化及管理調度等方面。
按照仿真過程的不同,電力系統仿真通常分為:電磁暫態過程仿真、機電暫態過程仿真和中長期動態過程仿真三種[11]。本文研究的是機電暫態過程中的電網的暫態穩定分析。
在進行暫態穩定分析時,發電機采用忽略定子回路電磁暫態過程的五階實用模型;勵磁系統采用可控硅勵磁調節器的三階模型(調節器一階、勵磁器一階、勵磁電壓軟反饋一階);計及原動機及調速器動態;負荷采用補給基于V2G模式的電動汽車、電池負荷模型;電力網絡采用節點導納陣表示的準穩態模型。圖1為系統各類元件之間的聯系。電力系統元件和參數眾多,系統中各元件之間有著很強的耦合關系,每個元件的模型和參數都可能對動態仿真的結果有一定程度的影響,如果有模型參數存在誤差會影響電力系統動態仿真的精度。美國西北太平洋國家實驗室最早將同步相量測量裝置(Phasor Measurement Unit,PMU)的量測數據與傳統仿真模型相結合,將復雜的系統分塊解耦后再進行動態仿真,為正確認識并提高仿真可信度提供了有力的工具[12],此后,國內研究者也對該問題開展了相關研究工作。下一節將針對此問題采用分塊解耦動態仿真方法進行解決。
3 分塊解耦動態仿真
本節將對分塊解耦動態仿真進行詳細介紹,并采用考慮節點支路密度的網絡分塊算法對系統進行分塊解耦。
3.1 分塊解耦動態仿真原理
3.1.1 分塊解耦動態仿真模型
如果電力系統的動態模型被視為一個黑箱系統,則分塊解耦動態仿真方法在邊界母線處注入的實測數據相當于注入這個黑箱的輸入,解耦仿真得到的仿真結果相當于黑箱的輸出。圖2所示是一個已知邊界母線實測數據的解耦仿真系統,通過邊界母線的實測數據將研究系統與外部系統解耦。
電力系統分塊解耦仿真利用PMU的量測數據將系統解耦成若干個子系統,只對其中一個子系統進行研究,外部系統只需計及對研究系統的影響,對其內部不必詳細描述,在邊界母線處注入的PMU實測數據代替發電機或者電池集中充電站仿真模型,外部系統對研究系統的影響就以動態數據的形式反映出來。
3.1.2 分塊解耦動態仿真的數學描述
本小節通過對分塊解耦動態仿真進行數學描述,分析了系統解耦的原理。
分塊解耦動態仿真方法先從大系統中分解出待研究的規模較小的子系統,當只研究電池集中充電站仿真模型參數時,可將其設為子系統。再將PMU量測得到的數據注入到邊界母線處實現解耦。將待研究的子系統定義為內網,外部系統定義為外網,內網和外網之間通過邊界節點相連。I、B和E分別代表內網、邊界節點和外網,它們組成的電力網絡用導納陣描述的網絡方程如式(1)所示:
電力系統動態特性可以用式(2)的微分代數方程組來描述:
式(2)中,x={x1,x2,…,xM}為系統的狀態變量,y={y1,y2,…,yN}為系統的代數變量,f和g分別包含M個和N個方程。
分塊解耦動態仿真的實質是減少式(2)中需要求解的微分代數方程的個數。如果系統實際運行中,邊界母線代數變量的值能被PMU測得,則解耦后不再需要求解外網的網絡方程(式(2)中的代數方程),外部系統中動態元件的差分方程(式(2)中的微分方程)也不需要求解。此時,內網的網絡方程可用式(3)表示:
實測數據直接注入的方法,每一仿真步長內式(3)中邊界節點的B都已知,將內網的網絡方程與動態元件的方程聯立就可以進行動態仿真計算,邊界母線處實測數據代替外部仿真模型與要研究的電池集中充電站仿真模型進行交替仿真,不需要將外部系統等值成新的元件。
3.2 網絡分塊算法
合理的網絡分塊算法應該通過設置盡量少的邊界母線將大規模系統解耦成盡量多的子系統,而讓每一個子系統包含盡量少的動態元件,從而以最小的代價提高動態仿真精度。
節點和支路是描述網絡拓撲結構的重要元素,分塊解耦動態仿真中,研究系統與外部系統之間通過節點相連接。支路是仿真耦合的橋梁,而網絡分塊算法通過減少支路將網絡解耦,所以應該優先選出節點支路密度大的節點。這里的支路密度指連接到同一節點的支路的數量。如式(4)所示,當網絡中有n個節點時,可形成如下的n×(n+1)維的矩陣。
上式矩陣中每行的最后一列為與某一個節點直接相連的支路的數量,即這個節點的支路密度。網絡分塊算法的流程如圖3所示。
上述網絡分塊過程中,由于節點N已配置了PMU,節點電壓、相連的支路的功率、電流均可以量測得到,在下次尋找最優先配置PMU節點時不需要加入支路密度的計算,因此將節點N相連的支路去掉。另外每次去掉與節點N相連的支路后,需去掉只包含一個動態元件的子系統。
4 算例
當電力系統中配置了電動汽車電池集中充電站時,由其仿真模型構成的子系統可以等同于其他電力系統元件進行分塊解耦,通過將PMU數據注入可以得到更精確的電池集中充電站仿真模型及參數,使電力系統動態仿真結果更加可靠。另外,在得到了電池集中充電站仿真模型及參數后可以進行先驗仿真,先驗仿真的結果可以評估電動汽車電池集中充電站在不同地點安裝時對電網穩定性的影響,起到有效的指導作用。
本節以圖4所示新英格蘭10機39節點系統為例,介紹考慮節點支路密度的網絡分塊算法。
考慮節點支路密度的網絡分塊算法進行PMU的最優配置,從節點1開始,對各個節點的支路密度進行計算,結果如表1所示。
根據表1,在表中列出的7個節點上設置PMU,進行網絡分塊得到圖5所示的結果。
算例系統設置了7個PMU后被分為了16個子系統,每個子系統內最多存在4個動態元件。分塊解耦后大大減小了系統的耦合程度,使得進行動態仿真驗證的難度大大降低。
對于已經配置了PMU的實際系統來說,也可以通過考慮節點支路密度的網絡分塊算法在已經安裝了PMU的母線中選出邊界母線,進行分塊解耦動態仿真。
5 結語
隨著電動汽車的逐漸普及,電動汽車所帶來的充電負荷會對電力系統穩定性的影響也會逐漸增大,因此有必要再考慮大規模電動汽車接入的情況下對電力系統的穩定性進行研究,本文提出的分塊解耦動態仿真方法可以得到可靠的電力系統穩定性分析結果,并得出電池集中充電站最優接入方案,保證電力系統的安全穩定運行。
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