混合电动汽车充电模块有序充电分层控制方法分析

张丽娜 1李广达 2

平高集团有限公司 河南省平顶山市 467000

摘要：电动汽车使用规模和频率提升使其接入电网产生的影响效应进一步增加，充电过程易出现网损过高、稳定性较差等问题，给电网运行带来安全风险。本文基于分层控制理念，提出分层控制混合电动汽车充电模块有序充电方式，重点介绍分层控制原理及模型构建方案，结合具体案例，明确有序充电分层控制优势，以供借鉴参考。

关键词：混合电动汽车；分层控制；有序充电

引言：混合电动汽车为新能源汽车的典型代表，用以应对传统能源使用紧张及环境污染严重的问题。近年来，新能源汽车技术不断发展成熟，使得混合电动汽车有了更广阔的市场空间，并成为未来汽车发展的重点方向。电动汽车充电模块容量大，充电随意性较高，其使用数量增加必然给电网带来更大的运行负荷，引发电网运行波动。因此，提出一种更有效的有序充电控制方式非常关键。

1混合电动汽车有序充电分层控制原理介绍

混合电动汽车充电模块有序充电分层控制系统包括控制中心、充电模块及充电设备三个部分。其中，控制中心是分层控制系统的核心，各充电模块实时功率的协调由控制中心完成，以有效削弱电动汽车充电带来的电网扰动。基于分层控制的理念，有序充电控制从用户端和电网端同时进行。

1.1用户端控制

用户端的有序充电控制即对电动汽车充电的时间、电压及变压器容量进行约束。

1. 时间约束。时间约束公式为 ，其中，T(t)、K_u、a_s(t)分别表示汽车余电、电量判定因子及电量达到a_s时所需的时间。时间约束的目的是确保电动汽车充电过程在合理的电量等级结束，避免出现过充或少充的现象。

2. 电压约束。电压幅值约束公式为 ，其中，W_i,min、W_i,t、W_i,max、M分别表示汽车充电过程电压幅值、系统充电至第W_i,t时电压的最小值、系统充电至第W_i,t时电压的最大值和节点数^[1]。

3. 变压器容量约束。对变压器容量进行约束的目的是确保电动汽车充电过程的安全性，要求某时段充电负荷与基础负荷的总和不得高于变压器可用容量。变压器容量约束公式为 。其中，K_ij、g、T_m分别表示j时段预估常规负荷、决策变量和变压器的实时可用容量。

1.2电网端控制

电网端电动汽车充电模块有序充电的分层控制以最大充电功率为决策变量，汽车充电过程中，其充电模块的充电功率实际值为离散型分布，因此需使用动态规则逆序算法计算充电功率的最优轨迹，有公式 ，其中，r(t)、L_t、f_i、p_sa、d_y分别表示某时刻电动汽车接入电量总和、t时刻到L时刻网络馈线网损、电动汽车实时充电状态、电桩充电总功率和控制决策变量。因充电过程充电总功率为离散型分布，其离散值进步为0.5kW，主要是由于该值过小会导致优化维数过高。

依照如上公式，电动汽车充电模块会根据充电功率、车辆充电状态、期望电量的实际情况而做出相应调整。若系统内充电数量过多，会引发决策变量、状态变量及约束条件维度上升，导致分层控制难度增加，因此采用动态规划降维迭代的方式，将分层控制问题转化为更为简单的一维优化问题，对单个充电模块做优化处理，此时设其他充电模块为常数，通过反复优化迭代，得到最终的控制目标。

2混合电动汽车有序充电分层控制模型构建

分层控制模型分为控制中心和充电站两个层级，分别对其分层控制模型的构建方案进行介绍。

2.1控制中心模型

有序充电控制中心模型构建的核心思想为削峰填谷，以配网负荷方差最小为目标函数，构建控制中心优化模型，向充电站给出最佳的功率指导曲线。

控制中心优化模型可表示为： ； 。其中，T、P_b,t、P_s,n,t、N₀分别表示控制时段，t时段系统基础荷载、充电站跟随的负荷指导曲线在t时刻的分量、充电站数量^[2]。

该模型应满足如下约束条件：

1. ，其中，P_G,i,t、P_s,n,t、P_D,i,t、P_loss分别表示发电机出力、充电站跟随的负荷指导曲线在t时刻的分量、负荷需求和系统网损。

2. ，其中，U_min、U_i,t、U_max分别表示t时刻的节点电压，该节点最小电压和最大电压幅值。

3. ，该公式表示线路上t时刻的传输功率不超过其传输功率的最大值。

4. ，该公式表示t时刻充电站的计划充电功率不超过充电站汽车充电功率的总和。

2.2充电站控制模型

若充电站负荷差值过大，会导致充电站与配网之间的联络线承受过大冲击，影响配网运行稳定性。因此充电站有序充电分层控制模型的构建需重点考虑配网负荷差，确保充电功率满足控制中心给出的指导曲线要求。

充电站优化模型可表示为： ； 。当电动汽车处于充电状态时，有 ，当电充汽车为非充电状态时，有 。

该模型满足如下约束条件：

1. ，其中，S_i,t、η、Q_i、Δt分别表示充电站第i辆汽车t时段结束时的SOC、第i辆汽车的充电效率、第i辆汽车电池容量及控制时段长度。该约束条件对汽车充电功率进行限制^[3]。

2. 。该条件对充电模块电池SOC进行限制，其一般令S_max为0.1，S_min为1。

3. 当α取0时，有t＜t_a或t＞t_l。其中，t＜t_a表示汽车接入充电站的时刻，t＞t_l表示汽车断开充电系统的时刻。

4. ，该不等式表示用户设置SOC不超过汽车断开充电系统时的SOC。

3混合电动汽车有序充电分层控制仿真分析

为验证有序充电分从控制优势，引入具体的仿真实验，对比分析分层控制系统投入使用后的网损情况、充电稳定性及充电成本。

3.1实验设计

选取某混合电动汽车示范推广城市，以该城市电动汽车使用情况数据为基础数据进行仿真分析。为保证仿真结果的可靠性，提出如下假设：（1）仅研究该城市私家电动汽车的充电情况，从样本集中随机抽取300个汽车样本，并将其随机划分为两组分别作为实验组和对照组。其中，实验组采用分层控制方法对有序充电过程进行控制，对照组则采用常规方法。（2）300个样本汽车的最佳行驶里程均为300km。（3）300辆电动汽车到达各充电站进行集中充电，接入配网的电压等级为220kV。（4）样本汽车电池型号均为总容量在30A·H的锂电池，采用恒功率模型进行充电。

3.2仿真结果

该仿真实验主要关注有序充电不同控制方式下电动汽车充电产生的网损、充电稳定性及充电成本。

1. 网损对比。记录300辆汽车在24h内送、变、配电过程产生总电能损耗，对比该时段内全网电能损耗，得到实验组和对照组的网损率分别为4.22%和4.67%，系统初始网损率为4.20%。可以判断，分层控制的有序充电有利于降低系统网损率，使其更加接近于原始网损率。

2. 稳定性对比。在充电稳定性方面，稳定性高度受充电负荷的影响，且二者之间负相关。当采用分层控制方式时，充电稳定性在90%左右，控制效果明显。

3. 成本对比。充电成本与网损直接相关，且充电时间越长成本越大。在实验开展的600d内，实验组的充电成本在66元，而对照组的充电成本在321元。相较于传统方法，分层控制的有序充电可节约充电成本80%左右。

结论：对混合电动汽车充电模块有序充电分层控制模型进行优化，通过仿真分析发现，基于分层控制思想的有序充电过程较传统控制方式下，可实现更低的网损和充电成本以及更高的充电稳定性，对于电网运行稳定及汽车充电安全均发挥明显的促进作用，值得推广。

参考文献：

[1]刘明岩.混合电动汽车充电模块有序充电分层控制方法研究[J].菏泽学院学报,2020,42(02):34-38.

[2]吴斌,杨超.基于双层优化的电动汽车有序充电策略研究[J].电力科学与工程,2019,35(11):49-54.

[3]石进永,柯慧敏,李充,等.基于分层优化的充电站电动汽车有序充电策略[J].电器与能效管理技术,2018(23):68-72.