|
电话：15313702523
考虑光伏-储能一体化充电设施的电网友好型电池电动公交车充换电调度
向电动公共交通工具的转型对于减少碳排放和促进城市可持续交通至关重要。然而，大规模部署电池电动公交车（BEBs）带来了重大挑战，尤其是对电网造成的额外负担。为解决这些问题，本文提出了一种混合整数线性规划模型，通过整合太阳能光伏发电与储能系统，优化BEB充电与电池更换调度方案。电网友好型模型协助公共交通机构应对一系列现实复杂性，包括异质化纯电动客车电池容量、可调充电功率水平、多样化双向能量流场景以及多线路多车场调度问题。该模型对充电基础设施的资本支出与运营成本进行了综合评估。结果表明，传导式充电与电池置换的平准化成本分别为1.63元/千瓦时和3.88元/千瓦时。从经济性角度考量，传导式充电当前更具成本效益。然而，配备车网互动（V2G）的传导式充电与配备电池回馈电网（B2G）的电池置换策略，分别将净负荷峰谷差率降低了9.73%与14.84%。电池置换策略展现出更优异的削峰填谷能力，有助于构建更平稳、更均衡的城市负荷曲线。
引言
交通运输部门约占2023年全球温室气体排放量的10%[1]，必须进行根本性转型以实现碳达峰和碳中和目标。在重大技术进步的推动下，公共交通电气化已成为促进城市可持续发展的关键策略[2,3]。在此背景下，纯电动公交车（BEBs）为传统柴油动力公交车提供了可行且环保的替代方案[4]，其具有噪音更低、能效更高及载客量更大等优势[5]。此外，与出租车等私人车辆不同，公交车遵循固定路线和时刻表，这使得其充电行为具有高度可预测性，从而缓解了对续航焦虑的担忧[6]。作为全球最大的电动公交车市场，中国在公共交通系统全面电动化方面处于领先地位[7]。截至2022年底，交通运输部数据显示，我国城市公交车中新能源车辆占比达77%，其中全电动车型超过五分之四[8]。
分布式发电（DG）技术涵盖可再生能源与非可再生能源，近年来日益受到学术界关注。在各种DG技术中，分布式太阳能光伏（PV）系统已成为最普遍且增长最迅速的形式之一[9,10]。实地研究表明，场站级光伏部署可满足公交车辆超过25%的电力需求[11]。此外，分时电价机制通过激励纯电动公交车（BEB）车队参与车网互动（V2G）与电池-电网（B2G）运行，有效促进能源套利与峰值负荷转移[12]。这些进展表明，光伏集成不仅是环境治理举措，更能通过引入现场可再生能源供应与双向能量交互，重塑BEB充电换电调度模式[13]。因此，将分布式光伏发电整合至BEB调度优化中，对于制定协调策略以平衡运行可靠性、成本效益与碳减排目标至关重要。
BEB车队的充电方式通常分为传导充电、电池更换和无线充电[14]。传导充电包含慢充与快充两种模式。慢充通常需要6-8小时为BEB充满电，功率范围在3kW至100kW之间；相比之下，快充采用150kW、300kW或450kW的功率等级[15]，能显著缩短充电时长。电池更换则通过数分钟内替换耗尽电池与满电电池的方式[16,17]，提供了另一种实用解决方案。Chien等学者[18]提出了一种智能换电站(BSS)能源管理策略，该策略在降低环境影响的同时提供经济激励。然而，电池更换策略的有效实施需要基于真实公交行车数据进行详细规划，以优化电池背包并确保运行可靠性[19]。无线充电技术允许电池电动公交车通过嵌入道路的动态无线电力传输系统实现行进间充电[20]。但高昂的安装成本与技术不成熟阻碍了其大规模应用。鉴于公交场站停驻时间较短，快速充电与电池更换成为电池电动公交车运营中最具可行性的方案。
近年来，大量文献采用基于优化的方法来解决BEB充电调度问题[21,22]。例如，He等[23]基于计划发车时间和预估能耗，为BEB车队建立了可实施的优化模型。在此基础上，Manzolli等[24]提出了一种支持V2G的策略以最小化运营成本，并利用葡萄牙中型城市11辆电动巴士的真实车队进行了验证。针对选址与调度的联合优化问题，Jing等[25] 制定了一种混合整数线性规划（MILP）模型，以优化电池交换站的布局并配置本地化充电系统。针对同时涉及插电式充电和电池更换两种技术的场景，Liu等人[26]提出了一种混合模型，该模型利用交替方向乘子法来实现系统收益的最大化。所需电池数量根据各终点站的公交密度确定，以确保本地化的运营稳定性。
此外，多项研究将电池老化成本纳入充电模型，以更准确地反映长期运营成本[27]。Wang等[28]提出了一种考虑动力电池退化与车辆读档条件的动态编程策略，实现了电池更换成本降低20%。Zeng等[29]构建了混合整数规划模型用于解决大规模BEB充电调度问题，同时计及电池磨损成本。案例研究表明，电池磨损因素的引入对BEB运营成本具有显著影响。此外，已有研究提出预测模型与随机模型以应对车队运营的不确定性。Zhou等[30]设计了一个两阶段随机规划模型，用于在出行时间与电池健康状况不确定条件下优化充电桩部署并降低运营成本。Farzin等[31]提出了概率模型，以提升集中式与分散式电池交换站（BSS）配置下的B2G收益。
尽管关于纯电动巴士（BEB）调度优化的研究已较为广泛，传统充电策略仍会给电网带来显著的峰值负荷。将分布式光伏发电与储能系统（ESS）集成至充电基础设施，对降低运营成本与提升电网灵活性具有显著潜力[32]。为此，本研究提出电气化公共交通系统，以协同优化BEB充电调度、光伏能源利用及ESS运行，如图1所示。该模型明确捕捉了充电站可用性与充电需求时空分布之间的关系，其性能从经济回报和环境效益两方面进行评估。
本文的主要贡献总结如下：我们提出一种电网友好的纯电动巴士充电与换电调度问题，该问题整合了具备峰谷调节能力的车网互动（V2G）与电池网互动（B2G）操作。模型涵盖了一系列现实问题，包括具有不同电池容量的异质化纯电动巴士、可调节充电功率水平、多种双向能量流动场景以及多线路多场站的调度问题。公交场站（BSS）中电量耗尽的纯电动客车（BEB）电池被用作储能系统（ESS），并与BEB共同受到时空充电约束的制约，这些约束考虑了时间、功率和容量限制。基于混合整数线性规划（MILP）的策略使公共交通机构能够利用商业求解器快速生成日常运营计划。最终通过三种场景评估了所提系统的有效性与可靠性：不含车网互动（V2G）的插充模式、含V2G的插充模式以及支持电池-电网互动（B2G）的换电模式。