SSB蓄电池考虑跨区域作业的电动农用拖拉机换电站与配电网双层协调调度

2026-04-02 09:23:50

摘要

电动农用拖拉机换电站是为农业连续高效作业提供快速电能补给的基础能源设施。电动农用拖拉机队伍会形成高度集中、短时脉冲式的充电负荷，对薄弱的农村配电网造成冲击，而换电站以利润为导向的充电行为可能进一步与电网安全要求产生冲突。为解决这一矛盾，本文提出换电站充电行为调度的双层协调优化模型。通过建立考虑农用拖拉机动态迁移的负荷特性模型，精确捕捉负荷时空分布规律。构建的双层调度框架可在换电站利润最大化与配电网损耗最小化之间实现平衡。黑龙江省某水稻种植区的案例研究表明，通过部署9座换电站及第三方运营的电动拖拉机迁移车队，所提模型相较于无协调运营模式，可使配电网损耗降低5.36%、换电站收益提升19.37%，有效验证了该模型在提升电动拖拉机运营与农业电力调配方面的效能。

引言

电动农用拖拉机（EFTs）已成为推动农业领域实现双碳目标的关键路径。凭借其高能效和零排放的固有优势，EFTs作为替代传统燃油动力机械、重塑农业生产能耗结构的核心技术装备，但其大规模应用的可行性仍受限于能量补充过程中的瓶颈问题。传统充电桩模式导致的长时间等待与农业生产严苛的时效性要求之间存在深刻矛盾[1]。电池更换技术作为电动汽车（EVs）实用化快速补能方案应运而生[2,3]，由此催生的车电分离模式已成为EFTs发展的主要方向[4]。早在2020年，瑞典乌普萨拉的SLU奶牛场就建立了集光伏、风能和储能技术于一体的田间电池更换站(BSS)，可在3分钟内为电动拖拉机快速补充能量[5]。2022年，蔚来(NIO)在匈牙利设立工厂，向德国等欧洲国家出口BSS，并计划到2025年在海外建设1000座BSS。在中国，首座集风力发电、光伏、储能、充电、换电及维护功能于一体的电动拖拉机综合服务站已在山东省黄河三角洲农业高新技术产业示范区建成。
尽管取得了这些进步，电动汽车充电设施（EFTs）的大规模无序并网仍易引发瞬时高功率读档。与坚固的城市电网不同，农村配电网通常存在基础设施薄弱和容量受限的问题。这种需求激增会给电网带来巨大压力，导致电压暂降、线损增加等问题，威胁电能质量和系统稳定性[6,7]。因此，在优化有限配电容量分配、缓解季节性冲击读档以及有序引导充电站-电网互动方面，多个独立电池交换站（BSSs）的协同运行已成为值得深入研究的重要课题。
为解决电池交换系统(BSS)的运营挑战，大量研究聚焦于调度策略优化。诸多研究旨在通过优化充电行为来满足需求，同时实现成本最小化。文献[8]综述了换电站的电池充电策略、电池至电网调度以及能源管理系统，强调了其在降本增效与电网辅助方面的潜力。文献[9]提出一种多时间尺度鲁棒优化模型，该模型考虑光伏发电、电池置换、充电与储能之间的耦合关系，能够在多源不确定性条件下实现日前与日内运行的协同优化，从而提升配电网侧友好性与运营经济性。文献[10]提出了一种双层优化模型，该模型在最小化配电网运营成本的同时最大化换电站收益，实现了共享储能并允许换电站作为灵活性资源参与主动配电网调度。研究[11]针对集中充电模式，提出了换电站与配电网协同规划的集成框架。类似地，文献[12]提出了一种集成运营管理框架，采用深度强化学习等方法解决需求不确定条件下集中式换电站网络的实时调度与充放电策略优化问题。文献[13]建立了基于深度强化学习的双层充电调度模型，上层在充电仓之间分配功率，下层则优化单个电池的功率分配。为解决大规模电池储能系统（BSSs）的可扩展性挑战，文献[14]提出了一种将深度强化学习与数学优化相结合的级联策略，有效平衡了自主探索能力与计算效率。从经济学视角来看，响应电价波动是常规方法。文献[15]建立了分时电价模型以实现运营利润最大化，而文献[16]进一步扩展该模型，通过参与日前市场与辅助服务市场来提升多类型电动汽车充电站的综合收益。基于这些经济学框架，近期研究已转向解决重型农业机械特有的能源与物流挑战。例如，文献[17]开发了一种多目标双层优化算法，用于规划电动非道路移动机械系统的可调度电池更换方案。该方法通过优化电池物流与能源成本，在不同作业负荷情景下均实现了拖拉机现场运营成本的显著降低。然而，尽管这些先进调度模型证实了农用拖拉机电池更换的可行性，其研究焦点仍局限于农场内部的局部物流体系。这些模型尚未考虑跨区域电动拖拉机(EFT)运营特有的宏观"季节性休眠"与"地理迁移"现象——由于集中收割周期的影响，电池更换站(BSS)可能在数日内从零负荷状态迅速提升至满负荷运转。
学者们已广泛研究电池交换站(BSS)与电网的交互作用，其中BSS可作为柔性负荷或储能单元运行。其目标在于利用电池的可调度能力实现削峰填谷等服务。文献[18]建立了整合充电、换电与储能的电动重卡微电网优化运行模型，旨在降低电网峰谷差并减少微电网的日运行总成本。文献[19]提出了一种基于分区电池控制方法的电池调度策略，该策略能在满足换电需求的同时利用剩余电池进行削峰填谷。文献[20]建立了融入区域电网的风光储换电站集群高维多目标调度模型，但假设区域电网具有较强支撑能力，并将充电需求视为外生输入，未考虑农村电网容量限制或需求与农业作业模式的关联性。文献[21]开创性地提出了针对电动滑板车电池交换站（BSS）的车辆到电网（V2G）策略，研究表明电动汽车互动可使峰值需求降低110.1%，运营成本减少27.6%。文献[22]开发了一种新型混合整数线性规划模型，用于BSS的日常运营与电池充电调度，重点关注光伏发电与电网用电之间的交互作用，并对BSS的经济性能进行了对比与敏感性分析。文献[23]提出混合整数线性规划模型以优化多BSS系统的充电调度与削峰服务，通过引入单位削峰成本准则实现总收益最大化。尽管取得这些进展，现有文献仍主要集中于城市配电网中固定BSS的协同运行研究。传统方法在很大程度上忽视了农村电网固有的容量限制和运行脆弱性，且未能准确捕捉移动农业机械高度动态化的时空充电需求。
此外，关于电池交换站（BSS）调度策略的研究日益关注如何在经济效益与电网运行安全稳定性之间取得平衡[24,25]。文献[26]提出了一种综合考虑分时电价、电池退化成本及异构参数的实时最优充电策略，旨在提升多电池交换站的整体盈利能力，并增强电网的负荷调节能力。文献[27]建立了一个双层优化模型，其中微电网在上层实现利润最大化，而充换储电站则在下层优化其调度策略。文献[28]针对聚合式共享电池站提出了一种调度模型，该模型采用自适应优化策略处理换电需求与峰谷调节，以实现运营利润最大化并降低电网负荷波动。参考文献[29]在规划过程中综合考虑了电池交换站（BSS）的投资建设成本、用户损失成本及配电网损耗成本，建立了充电站与BSS的联合规划模型。文献[30,31]分别采用双层规划模型和主从博弈模型，通过内部定价机制实现能源协同调度。文献[32]运用两阶段交易控制方法，在可再生能源消纳与BSS收益之间实现平衡。针对换电站配置问题，文献[33]提出了一种考虑实时行程驱动型电动汽车不确定性的辐射状配电网充电站与BSS双层优化选址方法。但该研究聚焦于容量与选址决策，而非跨区域迁移下的运行调度，其不确定性建模基于城市电动汽车出行行为，未能反映农业作业驱动的需求特征。参考文献[34]将双层优化方法扩展至充电站选址与车辆路径的联合规划问题，以实现整体系统成本的最小化。
现有研究主要集中于城市电动汽车换电站的优化调度，旨在通过车网互动技术平衡电站收益与电网调节需求。然而，针对农村弱电网环境下电动货运车队协同调度的研究仍显不足。核心挑战在于：需在有限电网容量内消纳跨区域运营引发的"脉冲式"时空负荷，同时化解以盈利为导向的充电行为与电网安全需求间的剧烈冲突。
尽管现有研究对电池交换站（BSS）的最优调度与协同运行进行了广泛探讨，但多数聚焦于配电网相对坚强的城市电动汽车场景。充电需求通常被建模为外生或随机到达过程，而站点与电网间的协同往往通过加权多目标规划（Objective）、启发式规则或市场机制实现。然而，这些方法并不完全适用于农村薄弱配电网环境下的大规模电动农用运输车（EFT）运营。在农业场景中，由于跨区域收割作业活动，充电需求呈现高度季节性和空间迁移性，导致脉冲式读档特性及显著的时空集中现象。此外，以利润为导向的充电行为可能与农村馈线有限的承载能力直接冲突。与现有研究不同，本研究明确构建了电动农用车队的动态迁移模型，并建立了一个将农业作业强度与电池需求及换电要求相联系的迁移驱动型读档表征框架。此外，本研究提出一种基于松弛变量的双层协调机制，用于显式量化充电站预期收益与实际利润之间的偏差，从而系统性地平衡配电网损耗最小化与站级经济目标之间的矛盾。该定位使得所提方法有别于传统面向城市电动汽车的调度模型，并突显其在农村农业电气化场景中的适用性。
因此，本研究聚焦于农业生产场景中服务大规模电子资金转账（EFT）运营的电池交换站（BSS），旨在实现经济运行与配电网稳定性之间的协同优化。针对多座BSS站网互动的特点，提出了一种双层优化调度模型。具体研究场景如图1所示。本研究的主要贡献如下：

• (a)
  量化了电动农用拖拉机"迁徙式"运动引发的脉冲读档，建立了精细化的电池内部迁移模型。
• (b)
  提出了考虑站网互动的双层协调优化模型，通过调控充电动作与电池循环，在降低电网损耗与充电站利润最大化之间实现平衡。
• (c)
  通过在黑龙江地区开展的跨区域收割模拟验证了该策略，该模拟覆盖26.43公里范围内的9座换电站，²结果表明电网损耗降低5.36%，利润提升19.37%。