[论文解读] Frequency Response from Aggregated V2G Chargers With Uncertain EV Connections

Cormac O’Malley, Luis Badesa+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 16, 2022

Electric Vehicles and Infrastructure被引用 13

一句话总结

本文提出了一种分布鲁棒的机会约束优化框架，用于在电动汽车（EV）连接率不确定的情况下，调度聚合的车网互动（V2G）充电器的频率响应（FR）。通过基于矩的概率约束建模连接不确定性，该方法在确保频率安全的同时，使V2G在英国2030年系统中实现每台充电器每年节省6,300英镑，即使在1秒频率响应交付延迟下，价值仍减少20%。

ABSTRACT

Fast frequency response (FR) is highly effective at securing frequency dynamics after a generator outage in low inertia systems. Electric vehicles (EVs) equipped with vehicle to grid (V2G) chargers could offer an abundant source of FR in future. However, the uncertainty associated with V2G aggregation, driven by the uncertain number of connected EVs at the time of an outage, has not been fully understood and prevents its participation in the existing service provision framework. To tackle this limitation, this paper, for the first time, incorporates such uncertainty into system frequency dynamics, from which probabilistic nadir and steady state frequency requirements are enforced via a derived momeent-based distributionally-robust chance constraint. Field data from over 25,000 chargers is analysed to provide realistic parameters and connection forecasts to examine the value of FR from V2G chargers in annual operation of the the GB 2030 system. The case study demonstrates that uncertainty of EV connections can be effectively managed through the proposed scheduling framework, which results in annual savings of £6,300 or 37.4 tCO2 per charger. The sensitivity of this value to renewable capacity and FR delays is explored, with V2G capacity shown to be a third as valuable as the same grid battery capacity.

研究动机与目标

• 解决在聚合V2G充电器提供频率响应（FR）服务时，电动汽车（EV）连接率不确定的挑战。
• 开发一种数学上严谨的调度框架，即使在电动汽车随机可用的情况下，也能保证系统频率安全。
• 量化未来低惯性电力系统中V2G FR在经济和运行方面的价值，特别是在不确定性条件下的表现。
• 将V2G FR价值与电池储能进行对比，并评估其对FR交付延迟和可再生能源渗透率的敏感性。

提出的方法

• 利用基于矩的不确定性集，构建一种分布鲁棒的机会约束优化问题，用于EV连接预测。
• 将净EV连接的概率预测（均值μᵢ和标准偏差σᵢ）整合进随机机组组合模型。
• 通过基于矩的分布鲁棒机会约束，推导出凸可行区域，以在频率最低点和RoCoF上施加概率边界。
• 利用超过25,000台充电器的实际运行数据，标定现实的连接概率分布及预测参数。
• 将V2G调度模型整合进包含动态频率响应约束的安全约束机组组合（SCUC）框架中。
• 在英国2030年系统中，针对不同可再生能源渗透率和FR延迟情景，应用该模型以评估性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 当连接的电动汽车数量不确定时，如何调度聚合V2G充电器的频率响应？
• RQ2 EV连接不确定性对基于V2G的频率响应的可靠性和经济价值有何影响？
• RQ3 与同等容量的电池储能相比，V2G FR的价值在成本节约和系统安全方面如何？
• RQ4 FR交付延迟如何影响V2G响应在保障系统频率方面的价值？
• RQ5 V2G价值对可再生能源容量和早晨连接不确定性的敏感性如何？

主要发现

• 所提出的框架通过替代热惯性和频率响应需求，在英国2030年系统中使每台V2G充电器实现每年节省6,300英镑或37.4吨CO₂。
• 由于EV连接不确定性导致的可用性较低，V2G容量的价值约为同等电池储能容量的三分之一。
• 当FR交付延迟达到1秒时，即使采用鲁棒调度，V2G响应的价值仍会减少20%。
• 早晨EV插电时间的不确定性显著限制了FR的可用性，尤其在V2G容量超过1 GW时，这是由于预测方差（σᵢ）较高所致。
• 在高渗透率下，V2G的边际价值趋于饱和，主要受RoCoF和惯性约束限制，而非FR可用性。
• 确定性约束与单峰约束结果之间的差异表明，不确定性是继平均EV连接可用性（家用约为42%，工作场所约为26%）之后的第二大降额因素。