基于考慮V2G參與下的電網可靠性評估

王艷飛

(廣東電網有限責任公司韶關城區供電局，廣東 韶關 512023)

0 引 言

近些年來，電動汽車(electric vehicle,EV)作為一種新能源汽車,因其低碳環保、使用成本低、噪音低、國家大力補貼等優點，越來越受到人們的青睞，促進了電動汽車的迅速發展。在電網方面，國家電網和南方電網積極響應國家政策，加大投資，大力建設充電樁，計劃近幾年將充電網絡覆蓋到主要城市的郊區縣[1]。另外，中國各大車企也積極投入到新能源汽車的研發中，國產新能源汽車技術也有了很大進步。因此，在未來幾年內，電動汽車銷量將會激增，電動汽車將會走進千家萬戶。但電動汽車給社會生活帶來便利，但也給電網帶來不小沖擊。如此大規模的電動汽車在用電高峰時段進行充電，會對電網的穩定運行帶來很大的負面影響，負荷增加、線路及變壓器過載、增大電網運行控制難度等等。這些問題的出現，將會影響電能質量，大大降低電網運行的可靠性[2]。因此，規模化電動汽車的充電需要加以控制，合理的充電方式將有效緩解電動汽車無序充電給電網帶來的負面影響。文獻[3]介紹電動汽車在不同電價下車主的響應程度。文獻[4]分析了大規模的電動汽車充電下無序充電對電網的日負荷曲線影響，表明電動汽車的充電時段正好與晚用電時段吻合，大規模電動汽車在此時段進行充電，將會創日用電負荷新高，大大影響了電網的電能質量。文獻[5]研究了不同規模下電動汽車無序充電對電網可靠性的影響，通過計算分析得出，目前的電力系統在接納一定數量的電動汽車進行同時充電時，電網不能進行穩定運行，需要改造現有的電網結構才能保證穩定運行。文獻[6-7]分析了電網V2G充電模式下一定數量的電動汽車進行充電時對電網的影響，并通過算例進行了分析。分析表明，通過合理時段對電動汽車進行充電和放電，將會大大降低對電網帶來的沖擊，提高電能質量。文獻[8]結合電動汽車電機充放特性，考慮電池容量、充放電功率、日行駛里程等相關因素，建立電動汽車的充放電模型，采用時序蒙特卡羅法對電動汽車的配電系統進行可靠性評估。有序充電方式的提出，在一定程度下緩解了電網的壓力。另外，通過V2G技術，用戶還可以選擇在相應時段并網賣電，為用戶帶來一定的收益。

以上文獻從不同角度分析了電動汽車充電對電網的影響。但在實際充電過程中，這些方法很大程度上依賴于電動汽車車主是否愿意采納電動汽車V2G充電策略[9]，并不是所有車主都會積極響應該充電策略，實際效果很難得到保證。結合電動汽車車主參與程度，提出一種峰-平-谷三時段分時電價充放電控制策略，對規模化電動汽車接入配電網后的可靠性評估，具有重要意義。

1 電動汽車充電模型

1.1 電動汽車充電負荷模型

要建立電動汽車的充電模型，首先要了解電動汽車的類型、電池特性、用車習慣等。電動汽車的類型也決定著電動汽車的相關參數、出行習慣等因素。目前，根據電動汽車用途的差別，電動汽車可分為電動公交車、電動私家車、電動出租車等。由于電動私家車數量較多，最具有代表性，因此文中以電動私家車為例，結合其相關參數、出行規律等因素，對電動汽車進行建模。

假設其相關參數如下：

1)電池總容量為57 kW·h，續航能力316 km；

2)電動汽車充電功率為8.1 kW；

3)電動汽車充電恒功率，直至充滿；

4)電池充電時初始狀態(state of charge, SOC)。

1.2 電動汽車的出行需求模型

通過調查發現，在一天當中，有14%的電動私家車不被使用[10]，該部分電動汽車處于閑置狀態，不參與這一天當中的充、放電，剩余86%的電動私家車下班回到家后需立即充電直至充滿。根據相關統計，用戶的車輛返回時刻滿足正態分布 ，其概率密度函數如式(1)所示。式中，均值μs取18，標準差σs取1。

(1)

私家車輛最后行程返回時刻概率分布如圖1所示。

圖1 私家車輛最后行程返回時刻概率分布Fig.1 Probability distribution of return time of last trip of private vehicles

私家電動汽車的日行駛里程具有一定的不確定性，且服從對數正態分布，其概率密度函數如式(2)所示,式中均值μD為3.2,標準差σD為0.88。

(2)

私家車輛日行駛里程概率分布如圖2所示。

圖2 私家車輛日行駛里程概率分布圖Fig.2 Distribution of daily mileage of private vehicles

1.3 充電時長的建模

電動汽車的充電時長可用式(3)計算：

(3)

式中：TC為充電時間長度，h；SOC為電動汽車充電時電池的負荷狀態；BC為電池總容量，kW·h;PC為電動汽車的充電功率，kW。其中SOC可用下式計算：

(4)

式中：d1為電池的續航能力，km;dC為日行駛里程，km。

假設電動汽車的日行駛里程與充電功率相互獨立，聯立(3)、(4)可得電動汽車的充電時長TC：

(5)

化簡得：

(6)

結合電動私家車的相關參數，得出電動私家車充電時長為

(7)

2 電動汽車V2G充放電模型

2.1 峰谷時段劃分

假設私家電動汽車出行時間的早高峰點為07:30，晚高峰點為 18:00。結合車輛的出行情況，將一天中的負荷分為峰、谷兩個時段，即峰時段07:30—22:00，谷時段22:00—07:30。

2.2 電動汽車V2G充放電建模

電動汽車以慢充的方式接入到各個居民負荷點進行充電，其接入方式如圖3所示，充放電機組成示意圖如圖4所示。

圖3 電動汽車接線示意圖Fig.3 Electric vehicle wiring diagram

圖4 充放電機組成示意圖Fig.4 Composition diagram of the charging and discharging motor

(8)

根據電動汽車電池容量和放電功率，可得電動汽車最大放電時長為

(9)

式中：Dt為t時刻電動汽車的實際電池容量，ηD為電動汽車放電效率。

在對V2G技術進行仿真時，假設電動汽車車主完全掌握了電價信息，用戶會首選在谷時段開始后電價較低時進行充電，在峰時段電價較高時向配電網放電。根據充放電需求，電動汽車接入配電網的時間為當日下班到家后至次日上班前的時間段。充放電時段區域如圖5所示。

圖5 工作日充放電時段可選擇區域Fig.5 Select area during working day charge or discharge period

2.3 V2G策略實現過程

計算機讀取電動汽車到家后的電池狀態、電池放電極限、電池的充放電功率，計算出電動汽車的放電時長TD和充電時長TC。

分析電動汽車車主的用車需求信息(電動汽車參與V2G進行充放電的時段為18:00—07:30)，假設85%的電動汽車參與V2G，用計算機對每輛返回的電動汽車隨機抽取100個介于[1，100]之間的數字，若T1抽取結果為1～85之間，電動汽車當天參與充放電，若抽取結果為86～100之間，電動汽車當天不參與V2G充放電。

分析電動汽車的充電時長和放電時長，根據時段劃分，晚用電高峰時段即電動汽車放電時段為18:00—22:00，晚用電谷時段，即電動汽車進行充電時段為22:00—07:30。若電動汽車在22:00之前能夠完成最大放電，則電動汽車轉為空閑狀態，到22:00之后開始充電；若電動汽車在22:00之前不能完成最大放電，則電動汽車在用電峰時段持續放電，直到22:00用電谷時段時，電動汽車直接轉為充電模式。

以1 h為1個時段，將1天分為24個時段，模擬出居民區電動汽車參與V2G技術下的日負荷曲線流程圖如圖6所示。

圖6 電動汽車參與V2G下的日負荷曲線流程圖Fig.6 Flow chart of daily load curve of electric vehicle participating in V2G

3 配電網可靠性評估

3.1 線路過載分析

大量電動汽車接入電網進行無序充電，勢必會引起一部分單位線路過載。特別是在用電高峰時段，短時間內電網同時接入大規模的電動汽車進行充電。如果不加以有效控制，將會導致線路上電流過大，導線發熱、線路絕緣燒毀、甚至燒斷線的可能。這大大影響了電網的穩定運行。

3.2 可靠性指標計算

在中壓配電網可靠性評估當中，電網的可靠性評估指標可以分為負荷點可靠性指標和系統可靠性指標。

結合元件的生命周期，采用次蒙特卡羅仿真對電氣元件狀態進行抽取。假設該電氣元件運行T時間后，元件將不可修復，將采用新的元件替換。圖7是蒙特卡羅仿真流程圖。

圖7 可靠性指標評估流程圖Fig.7 Flowchart of reliability index evaluation

4 算例及分析

以IEEE-RBTS Bus6測試系統為主系統在主饋線上加入電動汽車負載進行分析，電動汽車隨機接入各負荷點，結構圖如圖8所示。額定電壓15 kV,線路、變壓器和開關的可靠性數據見表1。

圖8 IEEE-RBTS Bus6系統結構圖Fig.8 IEEE-RBTS Bus6 system structure diagram

表1 元件可靠性數據Table 1 Component reliability data

電動汽車的充放電考慮V2G峰-谷電價的定制策略，計算出電動汽車充電和放電的電價合理范圍。采用公共充電設施執行的峰-谷分時充電電價[11]，如表2所示。

表2 電動汽車充電電價Table 2 Charging price for electric vehicles

假設該小區接入電動汽車為500輛，通過蒙特卡羅模擬出該小區電動汽車在不同充放電策略下的日負荷曲線如圖9～10所示。

通過圖9日負荷曲線可以看出，電動汽車的充電時間正是用電高峰期，該時刻負荷達到全天最高值，此時可能引起過載問題。

圖9 無序充電負荷曲線圖Fig.9 Load curve of disorderly charge

從圖10中可以看出，在谷時段開始時，會有充電峰值，這是因為居民在此時刻參與了V2G，有效將電動汽車負荷從用電高峰時段轉移到用電谷時段，達到了削峰填谷的目的。

圖10 有序充電負荷曲線圖Fig.10 Load curve of orderly charge

分別對不同充電情況下配電網絡高峰時段進行潮流計算，分析主線各段的負載情況，計算結果如表3所示。

表3 不同情況下電流值Table 3 Current value under different circumstances 單位：A

從計算結果來看，在不接入電動汽車時，各段線路均未出現過載現象(線路電流值小于載流量)，當500輛電動汽車無序接入該小區后，部分線路出現過載情況(線路電流值大于載流量)。制定分時電價，引導車主在用電低谷時進行充電，分析此時的配電網絡，對用電高峰時期進行潮流計算，計算結果來看，在一定的范圍內，無序充電所引起的線路過載問題，可通過有序充電進行有效的控制。

5 結 語

對電動汽車接入配電網后引起的線路過載問題進行研究。分析了電動汽車在用電高峰期進行充電線路負載情況，并對比了有序充電時的線路負載情況。通過算例驗證，得出如下結論。

1) 居民到家時刻與晚用電高峰起始時刻吻合，常規無序充電，將產生“峰上加峰”，此時刻線路將會產生過載現象。

2) 在考慮用戶參與V2G策略的情況下，在電動汽車用電低谷時充電，在用電高峰期向電網放電，將起到削峰填谷的作用，可有效避免線路出現過載問題。