住宅小區(qū)電動汽車有序充電潛力評估

陳 旭，楊 柳，楊振剛，何奉祿，晏寒婷

住宅小區(qū)電動汽車有序充電潛力評估

陳 旭1，楊 柳2，楊振剛1，何奉祿3，晏寒婷3

(1.中國南方電網(wǎng)有限責任公司，廣東 廣州 510530；2.廣東電力交易中心有限責任公司，廣東 廣州 510000；3.廣州市奔流電力科技有限公司，廣東 廣州 510670)

電動汽車的充電管理方式影響充電設(shè)施配電容量的規(guī)劃設(shè)計，對住宅小區(qū)電動汽車進行有序充電，可實現(xiàn)削峰填谷，提高配變利用率，增加充電設(shè)施接入容量。結(jié)合住宅小區(qū)住戶充電行為習慣，建立住宅小區(qū)充電負荷概率模型，并提出充電負荷同時率和疊加率兩個關(guān)鍵參數(shù)表征充電負荷變化特性。在此基礎(chǔ)上，建立電動汽車充電負荷與居民用電負荷規(guī)劃計算模型，并通過數(shù)學(xué)解析法得出配變負載率與住宅小區(qū)電動汽車最大滲透率之間的關(guān)系，對住宅小區(qū)電動汽車有序充電潛力進行定量評估。該研究可為住宅小區(qū)充電負荷精益管理、充電設(shè)施配電容量合理配置提供科學(xué)參考。

配變重載；電動汽車；有序充電；潛力評估

0 引言

電動汽車(Electric Vehicle, EV)是交通運輸領(lǐng)域降低能源消耗，進行環(huán)境保護的一大變革，電動汽車的推廣使用將推動能源的清潔利用，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展[1-2]。為促進電動汽車的發(fā)展，2015年國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于加快電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的指導(dǎo)意見》(國辦發(fā)[2015]73號)要求加大充電設(shè)施建設(shè)力度，解決電動汽車充電難題，對新建住宅小區(qū)配建停車位應(yīng)100%建設(shè)充電設(shè)施或預(yù)留建設(shè)安裝條件[3]。在此背景下，各級政府紛紛出臺相關(guān)政策，為電動汽車的發(fā)展營造良好環(huán)境[4]。

隨著電動汽車規(guī)模化發(fā)展，大量電動汽車接入電網(wǎng)，但現(xiàn)有配電網(wǎng)，特別在密集城區(qū)，難以支撐如此大規(guī)模充電樁同時并網(wǎng)運行，相應(yīng)的升級擴容難度大且投資巨大。此外，電動汽車充電具有間歇性和不規(guī)律性，如不加以有效控制，突發(fā)且集中的充電負荷和電網(wǎng)常規(guī)用電高峰重疊，易引起電壓、頻率波動等問題[5-7]，嚴重時可能造成大面積停電故障。針對上述問題，相關(guān)專家學(xué)者對電動汽車有序充電展開了研究。文獻[8-11]表明通過協(xié)調(diào)控制住宅小區(qū)配變側(cè)充電負荷可緩解配變過載，實現(xiàn)削峰填谷。文獻[12]通過校正充電負荷需求誤差對有序充電策略進行優(yōu)化。文獻[13]以均衡利用充電設(shè)施為目的對車主充電路徑進行優(yōu)化。文獻[14]以負荷方差最小為目標，設(shè)置充電功率約束，在配變不過載的情況下實現(xiàn)充電負荷削峰填谷的作用。文獻[15]將配變剩余容量進行網(wǎng)格劃分，以負荷波動最小為目標將充電負荷進行優(yōu)化分配。文獻[16]從配變增容及配網(wǎng)擴展層面分析了有序充電帶來的經(jīng)濟效益。文獻[17]通過分層控制架構(gòu)，對電動汽車進行不同時間尺度的有序充電，降低了用戶充電費用，優(yōu)化了系統(tǒng)負荷曲線。文獻[18]以住宅小區(qū)為研究對象，評估了無序充電方式下，住宅小區(qū)承載電動汽車充電負荷的能力。文獻[19]將電動汽車有序充電與風光儲微網(wǎng)能量管理相結(jié)合，提高了電動汽車充電設(shè)施的供電可靠性。

綜上所述，目前對電動汽車有序充電的研究多集中在有序充電策略及對電網(wǎng)的影響方面，鮮有文獻對不同充電管理方式下的充電負荷特征建立評價體系，為充電設(shè)施容量配置提供科學(xué)指引。

在此背景下，本文提出充電負荷同時率和疊加率兩個關(guān)鍵參數(shù)表征充電負荷變化特性。在此基礎(chǔ)上，建立電動汽車充電負荷以及居民用電負荷規(guī)劃計算模型，并通過數(shù)學(xué)解析法得出配變負載率與住宅小區(qū)電動汽車最大滲透率之間的關(guān)系，對住宅小區(qū)電動汽車有序充電潛力進行定量評估，為住宅小區(qū)充電負荷精益管理，充電設(shè)施配電容量合理配置提供科學(xué)參考。

1 評估思路

用戶側(cè)住宅小區(qū)配電網(wǎng)主要是10 kV及以下電壓等級低壓配電網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)簡單靈活，接線形式多為放射式[20]，本文選定的居民小區(qū)配電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)如圖1所示，各放射式饋線通過配電變壓器接入電動汽車充電負荷和居民小區(qū)用電負荷。影響充電設(shè)施接入容量的瓶頸在于配變?nèi)萘浚渥內(nèi)萘康拇笮『托^(qū)功能定位，規(guī)模大小，經(jīng)濟發(fā)展狀況相關(guān)，所以不同小區(qū)可接入的充電設(shè)施容量不同，需根據(jù)電動汽車充電負荷特性以及用戶負荷的變化情況，綜合考量確定充電設(shè)施可接入的最大容量。

相比無序充電，有序充電可進一步緩解無序充電帶來的配變過載及增容，增加配變承載電動汽車的能力。以圖1所示的配網(wǎng)結(jié)構(gòu)為研究對象，圖2給出了本文有序充電潛力評估流程體系，通過有序充電潛力評估可進一步明確有序充電背景下，居民小區(qū)承載電動汽車的能力。

圖1 住宅小區(qū)配電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)

圖2 有序充電潛力評估流程體系

居民小區(qū)電動汽車有序充電潛力評估流程體系主要分為三個模塊。首先進行居民小區(qū)配電數(shù)據(jù)收集，包括居民小區(qū)住戶數(shù)，小區(qū)功能定位等，根據(jù)住宅小區(qū)用電負荷規(guī)劃計算模型確定小區(qū)用電負荷并選擇合適的變壓器容量。第二個模塊是根據(jù)居民小區(qū)用車充電習慣建立充電負荷概率模型，并結(jié)合用戶負荷變化特性提取充電負荷同時率和疊加率兩個關(guān)鍵參數(shù)，根據(jù)電動汽車充電負荷同時率及疊加率，可以計算得到電動汽車充電負荷峰值以及與居民負荷疊加后的總負荷峰值大小。第三個模塊是有序充電潛力評估模塊，根據(jù)無序及有序充電疊加負荷峰值及配變?nèi)萘吭O(shè)置情況，可以得出不同充電管理模式下電動汽車最大滲透率，通過對比無序與有序充電方式下電動汽車最大滲透率大小即可得出有序充電潛力值。

2 有序充電協(xié)議

針對有序充電，不少專家學(xué)者對其展開研究并提出有序充電策略，但限于電動汽車的發(fā)展水平，目前尚未有采用有序充電策略的工程應(yīng)用出現(xiàn)，多采用峰谷電價對用戶充電行為進行引導(dǎo)。本節(jié)在峰谷電價基礎(chǔ)上，制定以下有序充電協(xié)議，進行有序充電潛力評估。

1) 電動汽車充電用戶，可選擇立即充和有序充兩種模式。

3 電動汽車充電負荷概率模型

為便于對充電負荷建模計算，本文做出以下假設(shè)：

1) 住戶返回小區(qū)后立即為電動汽車充電；

2) 用戶起始充電時刻概率分布和電動汽車行駛里程概率分布相互獨立；

3) 小區(qū)充電設(shè)施配置與電動汽車數(shù)量相匹配即一車一樁，不存在排隊充電。

4 電動汽車充電負荷特征參數(shù)

通過電動汽車充電負荷概率模型，可以模擬出充電負荷時序變化特性，這種宏觀的變化特性可以展示出充電負荷隨時間的變化趨勢，但不便于為充電設(shè)施配電容量提供指引。為此，本文在電動汽車充電負荷概率模型的基礎(chǔ)上提取充電負荷同時率，并結(jié)合用戶負荷變化情況提取充電負荷疊加率兩個關(guān)鍵參數(shù)，用于充電設(shè)施配電指引，有序充電潛力評估建模。

4.1 電動汽車充電負荷同時率

4.2 電動汽車充電負荷疊加率

5 評估模型

5.1 電動汽車充電負荷規(guī)劃計算模型

結(jié)合式(5)和式(7)可得出居民小區(qū)電動汽車充電負荷規(guī)劃計算模型，如式(8)所示。

5.2 住宅小區(qū)居民負荷規(guī)劃計算模型

住宅小區(qū)居民用電規(guī)劃計算負荷與小區(qū)住戶規(guī)模數(shù)量，小區(qū)功能定位，住戶住房面積，經(jīng)濟發(fā)展水平等因素密切相關(guān)。在規(guī)劃計算時需綜合考量多種因素，根據(jù)用戶用電習慣規(guī)律，對住宅小區(qū)用電負荷進行合理規(guī)劃計算。在住宅小區(qū)用電負荷規(guī)劃計算中，常常提取需用系數(shù)與用電同時率兩個關(guān)鍵參數(shù)來表征用戶用電習慣。根據(jù)相關(guān)電氣設(shè)計導(dǎo)則[23-24]，住宅小區(qū)居民用電負荷規(guī)劃計算模型為

根據(jù)式(9)，結(jié)合小區(qū)配電規(guī)劃裕度，負荷功率因數(shù)可得到小區(qū)配變?nèi)萘颗渲媚Ｐ腿缡?10)所示。

考慮到配電變壓器生產(chǎn)廠家容量設(shè)置的系列性，應(yīng)按式(11)選擇配電變壓器額定容量。

5.3 有序充電潛力評估模型

6 仿真算例

6.1 參數(shù)設(shè)置

本文以擁有300套住房的某小區(qū)為研究對象，對小區(qū)電動汽車有序充電潛力進行評估。該小區(qū)居民負荷規(guī)劃計算模型參數(shù)設(shè)置為：住戶規(guī)劃負荷為8 kW/套，居民用電負荷需用系數(shù)0.6，居民用電負荷同時率取0.45，居民用電負荷功率因數(shù)為0.85，居民用電負荷規(guī)劃裕度取值為0.8。通過小區(qū)居民負荷規(guī)劃計算模型可得到該小區(qū)居民負荷峰值為952 kW，選用S13型變壓器，額定容量為1 000 kVA。小區(qū)電動汽車充電多以慢充為主，本文選取充電功率為3 kW。電動汽車相關(guān)參數(shù)，參考Nissan leaf車型，電池容量24 kWh，百公里耗電量為13.3 kWh，充電設(shè)施充電效率設(shè)置為1，即不考慮電能變換損耗[26]。

6.2 算例分析

根據(jù)上節(jié)參數(shù)設(shè)置，假設(shè)小區(qū)負荷完全釋放后用戶負荷曲線如圖3黑色曲線所示，配變最大負載率為0.56，根據(jù)有序充電協(xié)議，設(shè)置EV滲透率為0.50，90%的用戶選擇有序充，經(jīng)Monte Carlo仿真分析，有序充電負荷與無序充電負荷對比情況如圖3所示。有序充電負荷峰值為613.71 kW，峰谷差為309.71 kW，無序充電負荷峰值為689.86 kW，峰谷差為463.29 kW。通過圖3宏觀負荷曲線可明顯看出，相比無序充電，有序充電削峰填谷效益顯著，可有效緩解配變重載，提高配變利用率。

圖3 有序充電負荷曲線對比

為進一步挖掘住宅小區(qū)充電負荷變化特性，為充電設(shè)施配電容量提供指引，本節(jié)對不同電動汽車滲透率下的充電負荷同時率特性進行仿真分析研究。考慮到充電負荷同時率和疊加率的波動性和概率性[25]，本文在同一電動汽車滲透率下，通過多次Monte Carlo仿真模擬取平均值的方法確定充電負荷同時率和疊加率。通過多次模擬仿真可以看出，Monte Carlo計算1 000次后，平均充電負荷同時率和疊加率基本保持不變，因此將仿真次數(shù)設(shè)置為1 000次。

6.2.1充電負荷同時率

不同電動汽車滲透率下，充電負荷同時率如圖4所示。由圖4可以看出，充電負荷同時率大小不一，在一定范圍內(nèi)波動，隨著電動汽車滲透率的增加，充電負荷同時率逐漸降低并趨于穩(wěn)定。另外，有序充電方式下充電負荷同時率明顯高于無序充電，無序充電負荷同時率在0.42~0.48波動，有序充電負荷同時率在0.56~0.58波動。

研究結(jié)果表明，電動汽車充電負荷同時率反映了住宅小區(qū)用車充電習慣以及不同充電管理方式對充電負荷的聚集特性的影響。通過充電負荷同時率可精細化反映充電負荷峰值與電動汽車規(guī)模之間的關(guān)系，在本文有序充電協(xié)議指引下，充電負荷的聚集性增強。

圖4 充電負荷同時率

6.2.2充電負荷疊加率

本節(jié)通過模擬分析充電負荷疊加率參數(shù)在不同電動汽車滲透率下的變化特性來研究充電負荷與居民用戶負荷的疊加特性，如圖5所示。由圖5可以看出，充電負荷疊加率變化特性與充電負荷同時率變化特性相似，隨著電動汽車滲透率的增加，充電負荷疊加率逐漸降低并趨于穩(wěn)定，其中有序充電方式下，隨著電動汽車滲透率的增加，充電負荷與居民負荷的疊加率大大降低。另外，有序充電方式下充電負荷疊加率明顯低于無序充電，無序充電負荷疊加率在0.92~0.96波動，有序充電負荷疊加率在0.61~0.92波動。

圖5 充電負荷疊加率

電動汽車充電負荷疊加率反映了居民小區(qū)充電負荷對系統(tǒng)負荷峰值的影響。通過充電負荷疊加率可精細化反映充電負荷峰值與居民負荷峰值之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明，雖然在本文有序充電協(xié)議指引下，充電負荷的聚集性增強，但是通過有序充電疊加率可以看出，相比無序充電，充電負荷的聚集不僅沒有與用戶負荷造成“峰上加峰”的嚴重后果，反而起到了削峰填谷的作用，改善了系統(tǒng)負荷特性，因此充電負荷疊加率在一定程度上反映了電動汽車有序充電策略削峰填谷的能力，其值越小，代表削峰填谷能力越強。

6.3 有序充電潛力

通過式(15)和式(16)，結(jié)合本文算例參數(shù)設(shè)置，可得出在配變負載率為0.56時，有序充電方式下，電動汽車最大滲透率為1，即完全可以滿足小區(qū)用戶充電需求，而無序充電最大滲透率為0.65，即只能滿足65%用戶的充電需求，有序充電潛力值為0.35。

在住宅小區(qū)配電網(wǎng)規(guī)劃時，不同的配電變壓器容量配置方案，將導(dǎo)致配電變壓器運行在不同的負載率水平。為進一步分析不同配變負載率情形下有序充電潛力，在本文所研究算例基礎(chǔ)上，通過設(shè)置不同配變負載率進行有序充電潛力評估，結(jié)果如圖6所示。

圖6 不同配變負載率下有序充電潛力

從圖6可以更明顯地看出，不同配變負載率情況下的有序充電潛力。當小區(qū)配變負載率低于0.5時，有序充電與無序充電對小區(qū)電動汽車最大滲透率幾乎沒有影響；而當負載率高于0.5時，相比無序充電，有序充電可明顯增加小區(qū)電動汽車滲透率，延緩配變增容。當配變負載率為0.8時，無序充電方式下，配變能承載的電動汽車滲透率為0.06，而有序充電方式下，配變可以承載的小區(qū)電動汽車滲透率為0.4，有序充電潛力值為0.34。研究結(jié)果表明，對電動汽車進行有序充電改變了充電負荷的變化特性，隨著配變負載率的增加，住宅小區(qū)有序充電潛力顯著。

7 結(jié)論

本文通過充電負荷同時率和疊加率兩個關(guān)鍵參數(shù)表征充電負荷變化特性，并建立住宅小區(qū)電動汽車有序充電潛力評估模型，通過仿真分析可以得出如下結(jié)論：

(1) 有序充電背景下，綜合考量充電負荷同時率及與其他負荷的疊加率，可提高住宅小區(qū)配電網(wǎng)承載電動汽車的能力，增加充電設(shè)施接入容量。對電動汽車進行有序充電改變了充電負荷的變化特性，隨著配變負載率的增加，住宅小區(qū)有序充電潛力顯著。

(2) 本文所提方法可為住宅小區(qū)充電負荷精益管理、充電設(shè)施配電容量合理配置提供科學(xué)參考。不同住宅小區(qū)可根據(jù)用戶不同的充電行為習慣改進有序充電策略，進一步挖掘有序充電潛力，提高配變利用率，增加充電設(shè)施接入容量。

[1] BOULANGER AG, CHU A C, MAXX S, et al. Vehicle electrification: status and issues[J]. Proceeding of the IEEE, 2011, 99(6): 1116-1138.

[2] 樊揚, 余欣梅, 王路. 南方電網(wǎng)區(qū)域發(fā)展電動汽車綜合效益分析[J]. 南方電網(wǎng)技術(shù), 2011, 5(4): 51-54.

FAN Yang, YU Xinmei, WANG Lu. Comprehensive benefit analysis of electric vehicle development in China southern power grid region[J]. China Southern Power System Technology, 2011, 5(4): 51-54.

[3] 國務(wù)院. 國務(wù)院辦公廳關(guān)于加快電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的指導(dǎo)意見[EB/OL]. [2015-09-29]. http://www. gov.cn/zhengce/content/2015/10/09/content_10214.htm.

[4] 廣東省人民政府辦公廳. 廣東省人民政府辦公廳關(guān)于加快新能源汽車推廣應(yīng)用的實施意見[EB/OL]. [2016-03-28].http://zwgk.gd.gov.cn/006939748/201604/ t20160411_651127.htm.

[5] FERNANDEZ L P, ROMAN T G, COSSENT R, et al. Assessment of the impact of plug-in electric vehicles on distribution network[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2011, 26(1): 206-213.

[6] 楊田, 劉曉明, 吳其. 電動汽車充電站選址對電壓穩(wěn)定影響的研究[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2018, 46(5): 31-37.

YANG Tian, LIU Xiaoming, WU Qi. Research on impacts of electric vehicle charging station location on voltage stability[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(5): 31-37.

[7] 陳麗丹, 張堯. 融合多源信息的電動汽車充電負荷預(yù)測及其對配電網(wǎng)的影響[J]. 電力自動化設(shè)備, 2018, 38(12): 1-10.

CHEN Lidan, ZHANG Yao. Prediction of EV charging load with multi-source information and its impact on distribution network[J]. Electric Power Automation Equipment, 2018, 38(12): 1-10.

[8] GENG B, MILLS J K, SUN D. Two-stage charging strategy for plug-in electric vehicles at the residential transformer level[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2013, 4(3): 1442-1452.

[9] RAMOS M E, RAZEGHI G, ZHANG L, et al. Electric vehicle charging algorithms for coordination of the grid and distribution transformer levels[J]. Energy, 2016, 113: 930-942.

[10] SHOKRZADEH S, RIBBERINK H, RISHMAWI I, et al. A simplified control algorithm for utilities to utilize plug-in electric vehicles to reduce distribution transformer overloading[J]. Energy, 2017, 113:1121-1131.

[11] MOSES P S, MASOUM M A S, HAJFOROOSH S. Overloading of distribution transformers in smart grid due to uncoordinated charging of plug-In electric vehicles[C] // 2012 IEEE PESInnovative Smart Grid Technologies (ISGT), January 16-20, 2012, Washington, DC, USA: 1-6.

[12] 徐浩, 夏鑫玨, 李輝, 等. 計及充電請求預(yù)測補償?shù)碾妱悠囉行虺潆姴呗訹J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2016, 44(24): 74-81.

XU Hao, XIA Xinjue, LI Hui, et al. An ordered charging strategy for electric vehicles accounting the compensation of predicted charging requests[J]. Power System Protection and Control, 2016, 44(24): 74-81.

[13] 周天沛, 孫偉. 基于充電設(shè)備利用率的電動汽車充電路徑多目標優(yōu)化調(diào)度[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2019, 47(4): 115-123.

ZHOU Tianpei, SUN Wei. Multi-objective optimal scheduling of electric vehicles for charging route based on utilization rate of charging device[J]. Power System Protection and Control, 2019, 47(4): 115-123.

[14] 齊先軍, 李冬偉, 紀姝彥. 采用功率限制的住宅區(qū)電動汽車有序充電控制策略[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2016, 40(12): 3715-3721.

QI Xianjun, LI Dongwei, JI Shuyan. An orderly charging control strategy for residential EV with power limit[J]. Power System Technology, 2016, 40(12): 3715-3721.

[15] 王姝凝, 楊少兵. 居民小區(qū)電動汽車充電負荷有序控制策略[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2016, 40(4): 71-77.

WANG Shuning, YANG Shaobing. Orderly control strategy of EV charging load in residential area[J]. Automation of Electric Power Systems, 2016, 40(4): 71-77.

[16] 王小蕾, 姚偉鋒, 文福拴, 等. 電動汽車有序充電管理的綜合效益分析[J]. 電力建設(shè), 2015, 36(7): 194-201.

WANG Xiaolei, YAO Weifeng, WEN Fushuan, et al. Comprehensive benefit analysis of orderly charging management of electric vehicles[J]. Electric Power Construction, 2015, 36(7): 194-201.

[17]XU Z, SU W, HU Z, et al. A hierarchical framework for coordinated charging of plug-in electric vehicles in China[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2017, 7(1): 428-438.

[18]郭毅, 胡澤春, 張洪財, 等. 居民區(qū)配電網(wǎng)接納電動汽車充電能力的統(tǒng)計評估方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2015, 39(9): 2458-2464.

GUO Yi, HU Zechun, ZHANG Hongcai, et al. A statistical method to evaluate the capability of residential distribution network for accommodating electric vehicle charging load[J]. Power System Technology, 2015, 39(9): 2458-2464.

[19]趙文倉. 風光儲微網(wǎng)與充電樁一體化系統(tǒng)管理與能量調(diào)度[J]. 新能源汽車供能技術(shù), 2018, 2(4):19-22.

ZHAO Wencang. Integrated system management and energy dispatch of wind and solar storage microgrid and charging pile[J]. Energy Supply Technology for New Energy Vehicles, 2018, 2(4): 19-22.

[20]黃裕春, 王宏, 王珂. 考慮電動汽車充電設(shè)施接入的居民配電系統(tǒng)供電容量最優(yōu)規(guī)劃[J]. 電力建設(shè), 2018, 39(6): 1-6.

HUANG Yuchun, WANG Hong, WANG Ke. Optimal planning of power supply capacity of residential distribution system considering access of charging facilities of electric vehicles[J]. Electric Power Construction, 2018, 39(6): 1-6.

[21] 王毅, 王飛宏, 侯興哲, 等. 住宅區(qū)電動汽車充電負荷隨機接入控制策略[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2018, 42(20): 53-60.

WANG Yi, WANG Feihong, HOU Xingzhe, et al. Random access control strategy of EV charging load in residential area[J]. Automation ofElectric Power Systems, 2018, 42(20): 53-60.

[22] 葛少云, 郭建祎, 劉洪. 計及需求側(cè)響應(yīng)及區(qū)域風光出力的電動汽車有序充電對電網(wǎng)負荷曲線的影響[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2014, 38(7): 1806-1811.

GE Shaoyun, GUO Jianyou, LIU Hong. Considering the influence of demand side response and regional wind and light output on the load curve of electric vehicles[J]. Power System Technology, 2014, 38(7): 1806-1811.

[23] 中國建筑標準設(shè)計研究院.住宅建筑電氣設(shè)計規(guī)范: JGJ 242—2011[S]. 2012.

[24] 廣州供電局有限公司. 廣州市配電房設(shè)置原則[S]. 2018.

[25] 楊健維, 茍方杰, 黃宇. 基于不確定性測度的居民小區(qū)電動汽車充電分時電價制定策略[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2018, 42(1): 96-102.

YANG Jianwei, GOU Fangjie, HUANG Yu. Tactics of charging time-sharing tariff for residential electric vehicles based on uncertainty measure[J]. Power System Technology, 2018, 42(1): 96-102.

[26] 陳麗丹, 聶涌泉, 鐘慶. 基于出行鏈的電動汽車充電負荷預(yù)測模型[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2015, 30(4): 216-225.

CHEN Lidan, NIE Yongquan, ZHONG Qing. Electric vehicle charging load forecasting model based on travel chain[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2015, 30(4): 216-225.

Assessment of orderly charging potential of electric vehicles in residential areas

CHEN Xu1, YANG Liu2, YANG Zhengang1, HE Fenglu3, YAN Hanting3

(1. China Southern Power Grid Co., Ltd., Guangzhou 510530, China; 2.Guangdong Power Trading Center Co., Ltd., Guangzhou 510000, China; 3. Guangzhou Power Technology Co., Ltd., Guangzhou 510670, China)

The charging management mode of electric vehicles affects the planning and design of the power distribution capacity of charging facilities. Orderly charging of electric vehicles in residential areas can achieve peak load shifting, improve the utilization rate of distribution transformer and increase access capacity of charging facilities. In this paper, a probability model of charging load in residential area is established based on the charging behavior of residents, and two key parameters of charging load, simultaneous rate and stack rate, are proposed to characterize the changing characteristics of charging load. Furthermore, the planning models of the electric vehicle charging load and residential electricity load are established, and then the relationship between the transformer load rate and the maximum permeability of electric vehicles in residential areas is obtained through mathematical analysis to quantitatively evaluate the potential of orderly charging of electric vehicles in residential areas. This paper can provide scientific reference for lean management of charging load and reasonable configuration of distribution capacity of charging facilities in residential areas.

This work is supported by Science and Technology Project of China Southern Power Grid Co., Ltd. (No. ZBKJXM 20160003).

transformer overload; electric vehicle; orderly charging; potential assessment

轉(zhuǎn)載自《電力系統(tǒng)保護與控制》2019年48卷2期

陳旭, 楊柳, 楊振剛, 等. 住宅小區(qū)電動汽車有序充電潛力評估[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2020, 48(2): 122-128.

CHEN Xu, YANG Liu, YANG Zhengang, et al. Assessment of orderly charging potential of electric vehicles in residential areas[J]. Power System Protection and Control, 2020, 48(2): 122-128.

10.19783/j.cnki.pspc.190298

中國南方電網(wǎng)有限責任公司科技項目資助(ZBKJXM 20160003)

2019-03-19；

2019-08-25

陳 旭(1976—)，男，博士研究生，高級工程師，主要研究方向為電動汽車充電樁、電力系統(tǒng)規(guī)劃；E-mail: chenxu@csg.cn

楊 柳(1980—)，女，碩士研究生，研究方向為電網(wǎng)規(guī)劃，電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟運行，電力市場分析；E-mail: yangliu607@sina.com

楊振綱(1980—)，男，碩士，高級工程師，主要研究方向為新能源、微電網(wǎng)、智能電網(wǎng)技術(shù)。E-mail: yangzg@csg.cn