電動(dòng)汽車(chē)對(duì)低壓配電網(wǎng)的影響

李凱婷 陳世喆 李天然

（南京師范大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，南京 210042）

電動(dòng)汽車(chē)對(duì)低壓配電網(wǎng)的影響

李凱婷 陳世喆 李天然

（南京師范大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，南京 210042）

近年來(lái)，人們對(duì)環(huán)境和能源問(wèn)題的關(guān)注，使電動(dòng)汽車(chē)技術(shù)發(fā)展迅速。可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)大規(guī)模電動(dòng)汽車(chē)的使用將給電網(wǎng)帶來(lái)重大影響。本文仿真分析了電動(dòng)汽車(chē)在無(wú)序充電、有序充電模式以及V2G模式下對(duì)低壓配電網(wǎng)的影響。仿真結(jié)果表明：若不對(duì)其充電進(jìn)行調(diào)控，則可能會(huì)增大電力峰荷，導(dǎo)致變電容量需求增加；若充電管理計(jì)劃得當(dāng)，并充分利用V2G技術(shù)，則可有效調(diào)整負(fù)荷曲線(xiàn)，滿(mǎn)足現(xiàn)有變電容量，并可消納過(guò)剩可再生能源。

電動(dòng)汽車(chē)；低壓配電網(wǎng)；負(fù)荷曲線(xiàn)；可再生能源

電動(dòng)汽車(chē)以電代油，具有綠色、環(huán)保的特點(diǎn)，在實(shí)現(xiàn)低碳無(wú)污染的同時(shí)，也使能源得到高效和均衡地利用。目前，市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了一系列的電動(dòng)汽車(chē)，主要包括混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(chē)（PHEV）和小型全充電電動(dòng)汽車(chē)（EV）。汽油價(jià)格的不斷上漲和電池技術(shù)的不斷發(fā)展，會(huì)促進(jìn) EV價(jià)格的降低，從而讓電動(dòng)汽車(chē)的選擇更具吸引力。

1 仿真工具

本文利用文獻(xiàn)[6]中建立的仿真工具進(jìn)行分析。該工具基于Excel軟件設(shè)計(jì)，界面如圖1所示。用戶(hù)可以在界面上選擇負(fù)荷曲線(xiàn)類(lèi)型（夏季或冬季），設(shè)置每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的負(fù)荷數(shù)量，負(fù)荷類(lèi)型（居民住宅、商店、學(xué)校、工廠等），也可以設(shè)置每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的電動(dòng)汽車(chē)數(shù)量及充電功率類(lèi)型（3kW或7kW），以及電動(dòng)汽車(chē)的起動(dòng)充電時(shí)間、初始SOC值，如圖2所示。

圖1 工具的數(shù)據(jù)輸入頁(yè)

圖2 電動(dòng)汽車(chē)充電模式選擇

在該工具中，由于對(duì)于電纜的長(zhǎng)度和類(lèi)型（例如每單位長(zhǎng)度的電阻或電抗，如圖3所示）和變壓器額定參數(shù)，都可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行設(shè)置，所以該工具可以被普遍使用。

圖3 400V線(xiàn)路參數(shù)

2 仿真場(chǎng)景設(shè)置

本文根據(jù)我國(guó)南方某地區(qū)的低壓電網(wǎng)進(jìn)行建模分析[7]，圖4所示為該電網(wǎng)等效模型。400V低壓配電網(wǎng)的線(xiàn)路參數(shù)如圖 3所示。線(xiàn)路的長(zhǎng)度分別為100m、100m、50m、30m、50m、100m。

圖4 某地區(qū)低壓配電網(wǎng)等效模型

本案例中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)置的家庭數(shù)分別為17、18、16、5、4、1。有兩種家用電動(dòng)汽車(chē)充電器容量可以選擇，其分別為3kW和7kW。在無(wú)電動(dòng)汽車(chē)的情況下，3kW和7kW家用充電器連接數(shù)均被設(shè)置為0。其他情況下，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行設(shè)置。

居民普通日負(fù)荷的數(shù)據(jù)見(jiàn)表 1。居民日負(fù)荷曲線(xiàn)圖如圖5[7]所示。

表1 典型居民負(fù)載日負(fù)荷曲線(xiàn)數(shù)據(jù)

圖5 冬、夏季居民負(fù)載日負(fù)荷曲線(xiàn)

本文主要設(shè)置以下兩個(gè)仿真場(chǎng)景。

首先，針對(duì)無(wú)可再生能源發(fā)電的情況下，分析電網(wǎng)接入電動(dòng)汽車(chē)的影響，分為下面3個(gè)情況：

（1）基本情況（無(wú)電動(dòng)汽車(chē)）。

以甘肅省農(nóng)村信息公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)工程一期項(xiàng)目、甘肅省農(nóng)村信息公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)工程二期項(xiàng)目為契機(jī)，通過(guò)政府補(bǔ)助和企業(yè)自籌相結(jié)合的方式，加大資金投入，加快農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展。省、縣財(cái)政補(bǔ)助資金達(dá)170多萬(wàn)元，主要用于縣級(jí)農(nóng)業(yè)信息服務(wù)平臺(tái)建設(shè)，村級(jí)信息點(diǎn)工作經(jīng)費(fèi)，新技術(shù)、新產(chǎn)品的示范應(yīng)用等方面，為各項(xiàng)工作的順利開(kāi)展提供了資金保障。

（2）接入電動(dòng)汽車(chē)充電（10%和30%）。

（3）利用 V2G技術(shù)解決變壓器超負(fù)荷問(wèn)題（30%的電動(dòng)汽車(chē)）。

其次，對(duì)于預(yù)測(cè)的2050年增加可再生能源發(fā)電的情況，電網(wǎng)會(huì)連接熱泵、風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏發(fā)電系統(tǒng)等。通過(guò)V2G技術(shù)和分階段充電緩解低壓配電網(wǎng)問(wèn)題，可分為下面兩個(gè)情況：

（1）使用V2G技術(shù)緩解過(guò)量DG導(dǎo)致的變壓器過(guò)載。

（2）使用分階段充電和V2G緩解過(guò)量DG導(dǎo)致的過(guò)電壓。

3 仿真結(jié)果分析

3.1 由于不受控制的充電導(dǎo)致變壓器超負(fù)荷

1）基本情況（無(wú)電動(dòng)汽車(chē)）

基本情況下的仿真結(jié)果如圖6所示，僅包括居民負(fù)載，沒(méi)有可再生能源、電動(dòng)汽車(chē)、熱泵等。這表明在基本情況下，低壓配電網(wǎng)的性能基本符合要求，沒(méi)有變壓器超負(fù)荷或線(xiàn)電流過(guò)載的問(wèn)題，節(jié)點(diǎn)電壓也都在允許的范圍內(nèi)。

圖6 基本情況的仿真結(jié)果

2）接入不同數(shù)量的電動(dòng)汽車(chē)

當(dāng)?shù)蛪号潆娋W(wǎng)接入電動(dòng)汽車(chē)時(shí)，若電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)完全按照自身的意愿和需求進(jìn)行充電，不接受引導(dǎo)和充電時(shí)間控制，則為無(wú)序充電。不受控制的電動(dòng)汽車(chē)充電的仿真結(jié)果，如圖7所示。主要使用7kW的家用充電器，分別接入了不同數(shù)量的電動(dòng)汽車(chē)（分別為10%和30%），假設(shè)大部分電動(dòng)汽車(chē)會(huì)在用戶(hù)下班回家后，即18點(diǎn)左右充電[8-10]。圖7（a）所示為接入10%的電動(dòng)汽車(chē)，圖7（b）所示為接入30%的電動(dòng)汽車(chē)。嚴(yán)重的變壓器超負(fù)荷的現(xiàn)象將出現(xiàn)在18點(diǎn)左右，并且接入電動(dòng)汽車(chē)的數(shù)量越多，超負(fù)荷現(xiàn)象越嚴(yán)重。

圖7 無(wú)序充電時(shí)的過(guò)載情況

當(dāng)用戶(hù)采取有序充電時(shí)，可以在接入10%電動(dòng)汽車(chē)的情況下解決變壓器過(guò)載問(wèn)題，如圖8（a）所示，但在接入30%電動(dòng)汽車(chē)的情況下，不能完全解決過(guò)載問(wèn)題，如圖8（b）所示。此時(shí)需要進(jìn)一步使用V2G技術(shù)。

圖8 有序充電時(shí)的過(guò)載情況

3）使用V2G技術(shù)解決變壓器超負(fù)荷問(wèn)題

未使用V2G技術(shù)時(shí)，充電負(fù)荷峰谷期與電網(wǎng)負(fù)荷峰谷期相近，導(dǎo)致電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性降低。如圖 9（a）所示，變壓器超負(fù)荷會(huì)出現(xiàn)在18點(diǎn)左右。如果在18點(diǎn)時(shí)，安排2/3的電動(dòng)車(chē)連接在V2G模式，將電能反饋到電網(wǎng)，并且在凌晨3點(diǎn)和6點(diǎn)之間再充電，就可以避免變壓器超負(fù)荷現(xiàn)象，如圖9（b）所示。在整個(gè)充放電過(guò)程中，需要某種程度的中央控制，這是因?yàn)樵跊](méi)有智能控制的情況下，個(gè)人電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)不太可能在正確的時(shí)間安排正確的數(shù)量電動(dòng)汽車(chē)連接到電網(wǎng)上。

圖9 使用V2G技術(shù)解決變壓器過(guò)載

3.2 由于過(guò)多的可再生能源帶來(lái)的問(wèn)題

1）使用V2G技術(shù)緩解過(guò)量的DG導(dǎo)致的變壓器超載

到2050年，預(yù)計(jì)每一家可再生能源的數(shù)量都會(huì)很大，因此，反向功率流可能會(huì)發(fā)生在每天的中間時(shí)刻，導(dǎo)致變壓器超負(fù)荷，如圖 10（a）所示。同樣，可以使用智能技術(shù)來(lái)緩解問(wèn)題，利用V2G技術(shù)使電動(dòng)汽車(chē)在電力供應(yīng)過(guò)剩時(shí)期吸收能量。此外，當(dāng)電網(wǎng)在16點(diǎn)左右、有足夠的負(fù)載來(lái)消耗能量時(shí)，再釋放能量。使用了V2G技術(shù)，波形得到了很大的改善，如圖10（b）所示。

圖10 使用V2G技術(shù)緩解過(guò)量DG造成的變壓器超載

2）使用V2G技術(shù)緩解過(guò)量的DG導(dǎo)致的電壓上升

系統(tǒng)負(fù)荷在冬季時(shí)較輕，但分布式發(fā)電能源較多，在低壓配電網(wǎng)的不同節(jié)點(diǎn)，尤其是在遠(yuǎn)離變壓器的節(jié)點(diǎn)位置，線(xiàn)路可能會(huì)承受超范圍的電壓上升。預(yù)測(cè)的2050年分布式電源對(duì)電網(wǎng)線(xiàn)電壓的影響，如圖11（a）所示。圖中V2～V7依次為離變壓器最近到最遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)。同樣，可以利用智能技術(shù)解決這個(gè)問(wèn)題，包括分階段充電和適當(dāng)時(shí)間的V2G技術(shù)。分階段充電，即安排部分電動(dòng)汽車(chē)在過(guò)電壓期間進(jìn)行充電，從而電能會(huì)在上午10點(diǎn)和下午3點(diǎn)之間的過(guò)電壓期間被吸收；當(dāng)下午6點(diǎn)負(fù)荷增加時(shí)，再安排電動(dòng)汽車(chē)將電能反饋給電網(wǎng)，進(jìn)行放電。當(dāng)使用了分階段充電和V2G技術(shù)后，各節(jié)點(diǎn)電壓都在允許范圍內(nèi)，如圖11（b）所示。

圖11 通過(guò)分階段充電和V2G技術(shù)消除線(xiàn)路過(guò)電壓

4 結(jié)論

電動(dòng)汽車(chē)具有可控負(fù)荷和儲(chǔ)能單元的雙重屬性，這是未來(lái)電網(wǎng)可以利用的重要資源。通過(guò)改變用戶(hù)充電行為可以減少電動(dòng)汽車(chē)對(duì)電網(wǎng)的不利影響，保障電網(wǎng)運(yùn)行的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性。通過(guò)需求側(cè)管理手段，對(duì)電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)實(shí)施有效的激勵(lì)和引導(dǎo)，改變電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)的充電行為，保障規(guī)模化電動(dòng)汽車(chē)的順利接入，實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車(chē)儲(chǔ)能能力的利用，是未來(lái)電動(dòng)汽車(chē)充電技術(shù)發(fā)展的方向。本文通過(guò)仿真分析驗(yàn)證了電動(dòng)汽車(chē)有序充電控制和V2G技術(shù)對(duì)低壓配電網(wǎng)負(fù)荷曲線(xiàn)“削峰填谷”的作用，電動(dòng)汽車(chē)有序充電模式及V2G技術(shù)將成為協(xié)調(diào)分布式電源消納和推動(dòng)主動(dòng)配電網(wǎng)發(fā)展的有利因素。

[1]Salihi J.Eenrgy Requiremnts for Electric Cars and Their Impact on Electric Power Generation and Distribution Systems[J].IEEE Transaction on Industry Application,1973,9(5): 516-532.

[2]Jiang T,Putrus G A,Gao Z,et al.Development of a Decentralized Smart-Grid Charge Controller for Electric Vehicles[J].International Journal of Electrical Power & Energy Systems,2014,61(1): 355-370.

[3]和敬涵,謝毓毓,葉豪東,等.電動(dòng)汽車(chē)充電模式對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)的影響[J].電力建設(shè),2015,36(1): 97-102.

[4]魏琦.大規(guī)模電動(dòng)汽車(chē)應(yīng)用對(duì)城市電網(wǎng)負(fù)荷特性影響研究[J].華北電力大學(xué)學(xué)報(bào): 社會(huì)科學(xué)版,2014(6): 55-60.

[5]Gomez J C,Vaschetti J,Coyos C,et al.Distributed Generation: Impact on Protections and Power Quality[J].Latin America Transactions,IEEE (Revista IEEE America Latina),2013,11: 460-465.

[6]Bentley E,Putrus G,Lacey G.A modelling tool for distribution networks to demonstrate smart grid solutions[C]//Vehicle Power and Propulsion Conference,2015: 1-6.

[7]楊卓,李波.廣西電網(wǎng)負(fù)荷特性分析與預(yù)測(cè)[J].廣西電力,2014,37(4): 5-10.

[8]Hilshey A D,Hines P D H,Rezaei P,et al.Estimating the Impact of Electric Vehicle Smart Charging on Distribution Transformer Aging[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2013,4(2).

[9]雷紹蘭,古亮,楊佳,等.重慶地區(qū)電力負(fù)荷特性及其影響因素分析[J].中國(guó)電力,2014,47(12): 61-65.

[10]顏慶國(guó),薛溟楓,范潔,等.有序用電用戶(hù)負(fù)荷特性分析方法研究[J].江蘇電機(jī)工程,2014,33(6): 48-50.

Effect of Electric Vehicle on Low Voltage Networks

Li Kaiting Chen Shizhe Li Tianran
(School of Electrical and Automation Engineering,Nanjing Normal University,Nanjing 210042)

In recent years,the electric vehicle technology has been developing rapidly due to the concerns for the environment and energy.This will bring major impacts on the grid.The effects of electric vehicle on low voltage network are analyzed in this paper with simulations in uncontrolled charging mode,coordinated charging mode and V2G mode.The results show that the electrical peak demand may increase when the charging is without regulation,which will cause the increased capacity demand for substations.If the charging management plans properly and the V2G technology can be fully used,the load curve can be adjusted effectively without increasing substation capacity.In addition,the oversupply of renewables can also be consumed.

electric vehicle; low voltage network; load profile; renewable distributed generation

李凱婷（1992-），女，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)及其自動(dòng)化。