基于時空互補的電動汽車有序充電*

蘇海鋒，王桂哲，劉利斌，趙可為，王菲

（1.華北電力大學新能源電力系統國家重點實驗室，河北保定071003；2.國網大連供電公司，遼寧 大連，116021）

0 引 言

近年來全球氣候不斷惡化，傳統化石燃料汽車受到挑戰，電動汽車領域迅速發展。公安部交管局發布統計數據，截至2015年底，全國機動車保有量達2.79億輛，其中汽車1.72億輛，新能源汽車58.32萬輛，純電動汽車保有量33.2萬輛，占新能源汽車總量的56.93%，與2014年相比增長317.06%。按每輛車慢速充電功率5 kW計算，總容量約為166萬kW。按照新能源電動汽車迅速發展的速度其所占裝機容量比例將會迅速增大。可見，電動汽車規模化應用后，其總體充電功率是十分龐大的。電動汽車充電負荷在時間和空間上具有一定隨機性，電動汽車的無序充電可能導致電網負荷峰值增加，尤其是配電網絡將不能承載其能量需求。

有序充電能夠有效降低配電網負荷的峰谷差［1］。為了解決配電網單個負荷節點的電動汽車充電問題，文獻［2］提出了基于分時電價的居民小區電動汽車有序充電控制策略，分析了不同響應度下的充電優化結果。文獻［3］針對居民小區建立了以峰谷差率最小為目標的優化模型，采用遺傳算法對谷電價時段用戶的充電時間進行了優化求解。文獻［4］根據居民小區用戶的充電量，以減少負荷峰谷差為目標函數制定了相應的充電控制策略。文獻［5］分別考慮私家車和商務車的無序充電、有序充電，提出了集中充電和分散充電相結合的充電控制方法。文獻［2-5］對電動汽車傳統有序充電問題進行了研究，并未考慮V2G模式下電動汽車的有序充放電問題，相對于V2G模式，其削峰填谷的作用較差，不能滿足更大規模的電動汽車接入配電網的需求。文獻［6］分析了V2G模式對配電網以及電動汽車小區用戶的影響。文獻［7］對電動汽車在V2G模式下上網電價的定價進行了分析。文獻［8］分析了不同上網電價情況下，V2G用戶的相應度。文獻［9］提出了考慮V2G用戶響應度的峰谷電價時段優化及有序充電。文獻［10］為降低配電網峰荷進行了有序充電優化控制并且對相應的成本和效益進行了評估。文獻［11］慮電網運行的經濟性和穩定性，研究了V2G模式下電動汽車有序充放電控制策略。文獻［12］在考慮V2G充放電的情況下，綜合考慮了電動汽車制造商、配電網運營商以及電動汽車用戶三方的利益，提出了一種經濟利益平衡的協調充電機制。文獻［13］提出了一種V2G模式下基于IEC61850標準的，集中控制電動汽車充放電的方法。文獻［6-13］雖然考慮了V2G模式下電動汽車的充放電，但考慮的負荷類型相對單一，并沒有考慮不同負荷類型用戶電動汽車的充電需求。

實際配電網的負荷是由多種負荷類型共同組成的，包括居民小區用電負荷、政府部門用電負荷和商業部門用電負荷等。對單一類型負荷進行電動汽車的有序充電不能顯著降低區域母線上的負荷峰值。本文針對區域配電網負荷的多樣性和V2G放電的特殊性，提出了相應的有序充放電策略。由于V2G充電站的建設費用較高，商業區停車場兼顧電動汽車數目眾多且集中、用電高峰持續時間長、電價相對居民用電價格高的特點，相對政府部門和居民小區更利于V2G充電站的建設。本文建立了政府部門和居民小區的電動汽車在分時電價引導下的有序充電和商業區電動汽車有序充放電的基于時間和空間互補的電動汽車充放電模型。通過實例驗證了時空互補有序充放電策略對區域配電網削峰填谷的有效性。

1 配電網負荷建模

1.1 電動汽車充電功率需求建模

不同類型負荷區域內電動汽車的充電負荷需求行為是不同的。居民小區電動汽車一般下班回家就進行充電，政府部門公務用車一般下班在單位即可充電。由于電動汽車的無序充電，易與原有的負荷高峰疊加形成新的負荷高峰，從而對配電網的安全穩定運行造成巨大的壓力。

電動汽車的日行駛里程滿足如下對數正太分布［14］，其概率密度函數為：

電動汽車充電功率的概率模型在假設的0.1或0.2C充電電流倍率下，與電池容量的分布函數相同，大部分電動汽車的慢速充電功率在3 kW～6 kW范圍內滿足均勻分布，即：

電動汽車充電所耗時長可估計為：

式中Tc為電動汽車充電的時間長度，單位是h；S為電動汽車日行駛里程，單位km；W100為電動汽車百km的耗電量，單位是kW.h/km；Pc為電動汽車充電功率，單位是kW。

本文將用蒙特卡洛模擬仿真法求出一天內24小時單臺電動汽車充電功率需求，各時間點采樣10 000個，重復測5次，求出其平均值。本文采用480點日負荷曲線預測法，時間間隔為 3 min，第j（j=1，2，…，480）個時段內的常規負荷大小為Pj。假設單臺電動汽車慢速充電的額定充電功率均為Pc，居民小區電動汽車和政府部門電動汽車按照表1所示分時電價的引導進行充電，即大量電動汽車從谷時開始充電。

表1 峰谷電價時刻表Tab.1 Peak valley electricity price schedule

1.2 電動汽車接入前后居民小區用電負荷建模

居民小區電動汽車的日行駛里程的概率密度函數為式（1），其中 μD=3.20；σD=0.88。居民小區的電動汽車充電開始的時刻和日行駛里程是由用戶的出行習慣和行駛里程決定的。電動汽車行程的返回時刻近似為正態分布和對數正態分布。電動汽車的開始充電時刻為出行后返回時刻，其開始充電時刻的概率密度函數為：

式中 μs=17.6；σs=3.4。

根據實際情況了解，本文居民小區采用分時電價來引導用戶進行有序充電。分時電價時刻表如表1所示，假設居民小區90%的私家電動汽車響應分時電價政策，從夜晚22：00到次日7：00進行充電，其余10%進行隨機充電。圖1為無電動汽車充電時居民小區日用電負荷曲線和電動汽車保有量占居民小區戶數30%時的日用電負荷曲線以及分時電價引導下的有序充電日負荷曲線。

圖1 居民小區日用電負荷曲線Fig.1 Household daily electric load curve

1.3 電動汽車接入前后政府部門用電負荷建模

公務車未執行公務時，即可進行充電，因此在大多數情況下有充足的充電時間，其充電模式多采用慢速或常規充電。目前大部分公務車實行夜間停在指定停車地點的制度，假設充電起始時間大致在機關單位下班后至第2天上班之前，也即8：00—7：00。且配電變壓器的容量按照人均4 kW，按目前統計平均每20人有一輛公務用車。一般公務用車行駛里程概率密度函數為式（1），政府部門電動汽車的μD=3.46；σD=0.34。充電功率的概率模型在假設的0.1C充電電流倍率下，與電池容量的分布相同，各電動汽車的慢速充電功率Pc在3 kW～6 kW范圍內滿足均勻分布，即為式（2），充電時常為式（3）。

政府部門平均每20人配備一輛電動公務汽車。按照表1的分時電價進行引導有序充電，其響應度設為95%，即95%的公務電動汽車在谷時電價期間進行充電，其余5%進行隨機充電。

圖2 政府部門日用電負荷曲線Fig.2 Daily electric load curve of government

1.4 電動汽車接入前后商業區用電負荷建模

商業區地下停車場的汽車數目多，一般充電時間在商場營業期間。電動汽車充電數量根據其高峰日進出流量來計算，電動汽車數量和商業區的用電量成正相關。商業用電價格高，且充電時間短等因素，大多數電動汽車采用快速充電模式。

根據《全國民用建筑工程設計技術措施-電氣》規定商場用電指標為84 W/m2。根據商場變壓器容量估算商場面積。按照《基地出入口和停車位控制》規定車位100建筑面積小型汽車配建車位數0.8。且一般情況下停車場的車輛數目和商場的人流量成正比，商場的人流量和用電量成正比。假設商業區電動汽車快速充電的充電功率為P0=45 kW，平均每臺電動汽車停車時間為60min，商業區人均用電量為2 kW，電動汽車充電數量占總數量10%時。商業區用電負荷曲線如圖3所示。

圖3 商業用電負荷曲線Fig.3 Commercial power load curve

已知商業區的用電高峰是在峰時電價時期，通過合理的電價補貼使電動汽車在商業區用電高峰時段進行放電。并且商業區停車場車輛多，數目集中，便于V2G充電站的推廣。假設商業區單臺電動汽車在V2G模式下的放電功率為P1，P1=8 kW，平均放電時長為1h，參與放電的電動汽車響應數μ1=87%。充電車數為占停車數量的比例為μ2=10%，其余電動汽車進停放，此時商業區用電負荷功率為：

式中Pjs為商業區接入電動汽車前的負荷功率；n為車輛總數。

2 電動汽車時空互補有序充電方法概述

2.1 優化策略

區域配電網的不同用電負荷的負荷曲線不同，為了降低區域配電網的總的負荷峰值，本文從區域配電網的不同負荷類型用電規律及負荷特性進行分析，根據現有的交通流量、土地利用、建筑規劃等數據為基礎，結合不同類型電動汽車的行駛規律、停車規律，提出基于V2G模式的電動汽車的區域配電網有序充放電策略。對于單獨類型負荷從時間上錯開負荷峰值，既要滿足用戶的行駛需求又要避免電動汽車充電疊加原有負荷峰值。再根據配電網負荷類型的多樣性，可以從不同地點即不同負荷類型進行考慮進行電動汽車充放電，使電動汽車從空間上進行有序充電，進一步降低配電網的負荷峰值。

利用分時電價誘導居民小區和政府部門的電動汽車從谷時電價開始時段進行充電，從時間上避開用電高峰，而商業區停車場的電動汽車停靠時間相對較短，不便從時間上進行有序充電，考慮到商業電價較高，且電動汽車充電集中，以此為經濟誘導因素引導商業區停靠車輛在V2G模式下進行放電，增加電動汽車用戶的受益并且減少負荷高峰，電動汽車的充電行為在三種不同負荷類型之間相互作用，進而從空間上達到有序充電。

2.2 實現過程

本文針對多種負荷類型進行時空互補有序充電的設計流程圖如圖4所示。

圖4 V2G模式下基于時空互補的區域配電網有序充放電總體思路Fig.4 Ordered charging and discharging in distribution network based on time-space complementary

3 算例分析

為了更好地說明電動汽車充電對配電網的影響，本文以IEEE RBTS-5系統的第1，2條10 kV生活線路為對象，分析在多種負荷類型的情況下不同電動汽車滲透率下電動汽車充電對配電網的影響。線路的電網結構見圖5，共有21條支路，22個節點，其中1個電源點，13個負荷節點，配變總容量為14.82 MVA，區中用電負荷類型包括居民小區，政府部門，以及商業用電負荷。

圖5 區域配電網模型Fig.5 Regional distribution network model

表2 各負荷點類型Tab.2 Types of load points

表3 配電變壓器參數Tab.3 Specific parameters of the transformer

當政府部門電動汽車保有量為每20人配備一臺電動汽車，且進行隨機充電，商業區停車場的電動汽車充電數量為停車總數的10%時，居民小區電動汽車保有量分別為10%、20%、30%時的區域配電網的母線上的仿真曲線如圖6所示。

由圖6可以看出配電網母線上電動汽車接入前的日負荷曲線；政府部門和商業區按照圖2和圖3比例進行隨機充電，每個小區接入電動汽車滲透率為10%、20%以及30%時的母線上的日負荷曲線。從表4中的數據可以看出大量電動汽車隨機充電會使配電網母線上的負荷高峰繼續疊加，負荷峰值由9.132 MW增加到14.659 MW。即將達到配電網變壓器的總容量14.82 MW。具有多種負荷類型的配電網母線上的用電高峰集中出現在8時到20時，為避免電動汽車充電在配電網的負荷高峰時期可以通過分時電價的機制比較有效的引導居民小區用戶和政府部門用戶進行慢速充電。

圖6 區域配電網母線上總日負荷曲線Fig.6 Daily load curve of residential quarter with EV charging

表4 電動汽車不同滲透率下區域配電網負荷曲線Tab.4 Electric load curve of regional distribution network under different permeability of electric vehicles

圖7 無序充電負荷曲線，有序充電負荷曲線和時空互補有序充電Fig.7 Load curve of disordered charging，ordered charging and the ordered charging based on time and space complementary

表5 電動汽車充電對配電網的影響Tab.5 Effect of electric vehicle charging on distribution network

為了使區域配電網空間上達到互補，利用商業區用戶的充放電特性，商業區電動汽車按照圖3所示的情形進行充放電。使三種不同負荷類型的電動汽車從單獨的時間上進行有序充電和三種負荷類型之間相互作用從空間上進行有序充電相結合。

根據配電網潮流計算得出配電網母線上負荷曲線如圖7所示。

對比三種充電方式，由圖7結合表5可以看出單獨負荷類型的電動汽車從時間上控制進行有序充電可以降低配電網的負荷峰值1.833 MW，提高配電網的用電谷值1.181 MW，電動汽車從時間和空間上有序充電可以進一步降低配電網的負荷峰值0.429 MW，提升配電網的負荷谷值1.094 MW。

4 結束語

文章在滿足電動汽車充電需求并且單個負荷節點的配變壓器和區域配電網母線上的配電變壓器都不過載的情況下，以最大限度實現區域配電網削峰填谷為目標，提出了基于時間和空間互補的有序充電策略。通過仿真分析，得到如下結論：

（1）由多種負荷類型組成的實際的區域配電網與以往分析單一的居民負荷配電網的負荷曲線并不相同，對有序充電策略的提出應該在綜合考慮多種負荷的情況下提出；

（2）對于居民小區和政府部門適合長時間慢速充電的情況下，相比短時間充電的商業負荷更加容易進行有序充電控制。改變居民小區和政府部門電動汽車充電時間可以減少負荷峰值，提高配電網安全穩定運行的能力，但對于充電相對集中，充電時間相對較短的商業用戶并不適用；

（3）對于充電用戶相對集中的商業停車場建立V2G充電站，引導用戶在停車期間放電能夠進一步在降低配電網的用電負荷高峰，基于時間和空間互補的有序充電能夠更加簡單有效的減少配電網的負荷峰值。