车网互动过程的系统动力学分析

　　摘要：车网互动过程的影响因素众多，关联关系复杂。为分析车网互动过程中各因素之间的相互影响及相互作用关系，文章建立了车网互动过程的系统动力学分析模型，分析了车网互动过程的因果回路图，细化了电动汽车与电网子模块内部因素间的流量关系，探讨电价及出行计划对电动汽车充放电响应的影响规律，得出电网功率需求与电网电价调整之间的关系。算例仿真表明，车网互动过程的系统动力学模型可反映车网内部各变量之间的反馈结构关系，模拟车网互动的动态演变过程，分析车网互动决策的影响因素，继而为实际车网互动的实施提供了一种有效的分析方法。

　　关键词：车网互动;系统动力学;因果回路;演进分析

　　0引言

　　在国家政策的大力扶持下，电动汽车(ElectricVehicle，EV)产业迅猛发展，规模化的电动汽车车载电池成为智能电网中重要的储能元件。由于电动汽车充电具有时间和空间上的不确定性，若不对其进行合理调控，电动汽车的充放电行为有可能会使电网负荷出现峰峰叠加，使峰谷差进一步扩大，恶化电网的运行状态，从而影响电网运行的可靠性[1];如能对电动汽车的充放电行为进行有效调控，使电动汽车在用电低谷时段充电，在用电高峰时放电，从而可有效利用电动汽车电池的储能能力，为电网的运行提供功率支撑，达到削峰填谷的作用，电动汽车也可从能量互动中获取收益，从而为车网双方都带来好处[2]。

　　要实现车网双方之间的良性互动，需要制定有针对性的激励措施，从而引导车网双方朝着合作互动的方向发展。但在车网互动的过程中，电动汽车用户与电网的互动决策受到自身众多因素的影响，而且车网双方的决策相互之间也会产生影响，两者之间存在着比较复杂的耦合关系，分析车网互动决策的影响因素，明确影响因素相互之间的关联关系及影响规律，是制订出合理有效激励措施的前提。

　　当前对车网双方互动收益的分配研究较多，为吸引电动汽车用户参与充放电优化，通过充放电策略协调车网双方的利益是一种常见的办法[3]。文献[4-6]将EV作为受控对象，在不同的优化目标下(电网收益最大、电网负荷波动最小、EV用户花费最小)，通过优化算法对EV的充放电策略进行求解。文献[7-9]利用博弈论思想，充分考虑双方在互动过程中的选择权，将车网互动过程转化成双方的博弈过程，利用博弈方法确定了车网双方各自的互动策略。文献[10]则进一步深化，通过代理商将EV群体聚合成一个或多个整体，由代理商调度安排EV的充放电计划，并通过代理商与电网进行博弈互动，达到削峰填谷、调频、备用等目的。

　　文献[11]提出以需求侧为决策主体、供需两侧协同优化的EV充放电需求响应方法，在保证用户经济性的同时实现平抑系统负荷波动。文献[12-15]从电网和充(换)电站利益最大化、用户利益最大化和供需双方共赢等宏观角度解析了电动汽车有序充放电定价模型的实现机理以及各模型存在的优缺点，并在此基础上阐述了其优化方向。上述研究从宏观角度对电动汽车和电网可以采取的互动策略进行了分析，利用优化方法得到了互动各方可以采取的互动策略，但对车网内部影响这些互动策略选择的因素及影响规律没有进行具体分析。

　　车网内部都存在着众多因素会对车网双方的互动决策产生影响，如电动汽车用户的出行需求对充放电电价波动的敏感性、电动汽车参与互动的成本损耗，电网的出力波动、负荷波动、电网结构的变化等，各个因素变化都会导致双方互动决策的波动并最终趋于一个稳定的最优策略。因此，车网双方的影响因素众多，关联关系复杂，研究清楚双方的影响因素及影响规律是制订合理激励、促进车网互动的关键。系统动力学(systemdynamics，SD)是研究复杂系统工程的一种重要方法[16-18]，他通过分析系统内部各变量之间的反馈结构关系来研究系统的整体行为，实现对系统整体运作本质的分析。

　　可为车网互动这个复杂性及动态性兼具的系统问题提供了一个有力的分析工具。通过分析车网互动过程中的相互作用关系，采用定性分析与定量描述相结合的方法，分析了互动过程中电动汽车与电网子模块的系统动力学模型，利用Vensim软件模拟分析了车网互动过程中互动决策的动态演化过程，分析了不同因素变化对互动效果的影响，为智能电网中车网互动的演化分析提供了一种有效的方法，对认识清楚车网互动过程的动力机制，从而有针对性地提出切实有效的激励措施提供了依据。

　　1车网互动过程的因果回路分析

　　车网互动的本质是能量流和效益流的相互转移，互动的过程实际上是车网双方相互作用的过程：电网的定价策略影响电动汽车的充放电决策，而电动汽车的充放电决策会影响电网的状态进而促使电网改变自己的定价策略。 车网互动过程的系统因果回路图包括3个部分：电动汽车子模块、电网子模块以及两者之间的聚合子模块。电动汽车子模块通过提供自身的储能能力为电网子模块提供功率支撑，电网子模块通过充放电电价引导并利用电动汽车的储能能力以维护电网自身的功率平衡，双方通过充放电电价和充放电电量聚合在一起实现互动，在互动的过程中完成能量流和效益流的转移。

　　电动汽车子模块所能提供的储能能力主要由电池的荷电状态和用户的出行需求决定，两者共同决定了电动汽车所能提供的储能服务能力的大小：电池荷电多、用户出行需求功率少，电动汽车可用来放电的富余电量就多;电池荷电少、用户出行需求多，电动汽车可用来充电的可充电容量就多，电动汽车可用来交易的储能服务能力就大。不同于一般的储能装置，电动汽车需要优先满足用户的出行需求，用户的出行距离、出行时间会对电动汽车的充放电电量和充放电时间产生影响，进而影响电动汽车的充放电决策。

　　电网子模块调控的核心任务是实现电网的功率平衡，由于电厂出力的变化以及电网负荷的波动，可能会导致电网功率的不平衡，此时，规模化的电动汽车电池就成为一个理想的调控源：在电网负荷高峰、存在功率缺额时，电动汽车可停止从电网充电，并将自己的富余电量向电网放电，以补充电网的功率缺额;当电网负荷低、存在着功率盈余时，此时，电动汽车可从电网充电，以增加电网的负荷、减小电网的功率损失。

　　因此，充电电价和放电电价是电网调节电动汽车充放电行为的调节手段，而充电电量和放电电量则是电动汽车对电网调节行为的响应手段。但由于电动汽车数量庞大、用户需求各异，电网内部的环节众多，电价和电量对车网内部决策产生影响的规律比较复杂，还需进行深入分析。

　　2车网互动子模块的系统动力学分析

　　车网互动的因果回路图将车网内部要素的相关性及相互之间的反馈关系定性表示了出来，为更加直观的表达系统内部的反馈形式和控制规律，以流量图的形式细化互动中各子模块的内部结构，并分析变量之间的因果动态关系。

　　2.1EV子模块

　　电动汽车的有序充放电一方面可以减小EV负荷对电网的冲击，另一方面还可为电网提供有益的功率支撑，而电动汽车用户自身也能从互动中获取经济收益。在互动中，电动汽车在电池当前荷电状态的基础上，在满足用户出行需求的前提下，对电网的电价做出响应。

　　与一般储能装置不同，电动汽车用户的出行需求不同、对价格变动的敏感程度也不相同，因而电动汽车群体内部因素的关联关系及影响规律比较复杂。保证用户出行需求是电动汽车决策时的首要目标，因此，用户的出行需求是电动汽车模块中的重要变量。出行需求一方面决定了在规定的出行时刻到来前电动汽车电池所要达到的最小荷电状态，另一方面决定了电动汽车距出行的剩余时间，即电动汽车参与互动的可用时间，而这个可用时间的长短会对电动汽车参与互动的参与率产生影响。

　　3算例分析

　　3.1算例基本参数

　　以某市EV与电网为例，设该市EV保有量为5万辆，单台EV电池容量为22kW·h，单位电池损耗为0.3元/(kW·h);EV充电桩价格为14900元，输出最大功率为8.9kW，使用寿命10年;电网运行过程中的最大功率缺额为252MW;初始EV用户参与度设为35%，初始电价设为0.57元/(kW·h)。根据前述的因果反馈关系，在Vensim软件中用箭头记号连接各变量，画出车网互动过程完整的流量图，输入变量之间的关系方程，即可得到车网互动过程的系统动力学模型。模型中，电动汽车电池的荷电状态、电网的充放电电量及电网的削峰填谷收益等起到累积作用的量视为状态变量，电动汽车的充放电功率、电网的充放电功率等视为速率变量。

　　3.2车网互动决策的演进分析在给定初始电价下，电动汽车子系统会根据自身情况给出一个响应的充放电电量，电网结合自身需求对该电量所带来的互动效用进行衡量，并根据效果对电价进行调整，电动汽车子系统根据电网更新后的电价再对响应电量做出调整，以此循环直至得到稳定的互动策略。

　　电力论文投稿刊物：电工技术学报是核心期刊，在1986年正式创刊，目前已经成为电工技术类博士学位评定、国家重点实验室评估的重要杂志，注重理论联系实际，在教育界、工程界享有比较高的声誉。为提升中国电气工业的技术水平起到重要作用。

　　4结论与展望

　　1)车网互动是一个动态演化过程，系统动力学模型可以描述车网互动过程中不同变量之间的反馈结构关系，为分析车网互动决策的动态演进过程、研究不同因素变化对车网互动决策及效果的影响提供了一种有效的方法。2)车网互动的影响因素众多、关联关系复杂，车网互动过程的因果分析回路可将车网内部复杂的要素及其相关性定性的表示出来，为分析各因素对互动决策的影响提供基础。

　　3)车网互动子模块的流量图细化了电动汽车和电网子模块的内部结构，为定量分析车网子模块内部变量之间的因果动态关系提供了方法。4)基于Vensim的车网互动过程系统动力学算例分析表明，车网互动的最终决策是动态演进的结果，车网模块内部不同因素的变化会对互动决策产生不同的影响，可为车网互动激励措施的制定提供参考。

　　参考文献

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　　[3]杨晓东，张有兵，翁国庆，等.基于虚拟电价的电动汽车充放电优化调度及其实现机制研究[J].电工技术学报，2016，31(17)：52-62.YangXiaodong，ZhangYoubing，WengGuoqing，etal.VirtualTime-of-UseTariffsBasedOptimalSchedulingandImplementationMechanismofElectricVehiclesChargingandDischarging[J].TransactionsofChinaElectrotechnicalSociety，2016，31(17)：52-62.

　　[4]胡澄，刘瑜俊，徐青山，等.面向含风电楼宇的电动汽车优化调度策略[J].电网技术，2020，44(02)：564-572.HUCheng，LIUYujun，XUQingshan，etal.OptimalSchedulingStrategyforElectricVehiclesinBuildingsWithWindPower[J].PowerSystemTechnology，2020，44(02)：564-572.

　　作者：程宏波1，商子轩1，郭源曦1，康琛2，曾伟2

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