可入網(wǎng)電動汽車對配電網(wǎng)負(fù)荷影響的研究

薛新白 萬 芮 牛鳳文

（安徽職業(yè)技術(shù)學(xué)院，合肥 230011）

在“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)的引領(lǐng)下，能源行業(yè)低碳升級轉(zhuǎn)型成為發(fā)展的必由之路。2021 年1—2月，中國新能源汽車生產(chǎn)31.7 萬輛，增長395.3%。目前，中國是全球新能源汽車保有量最多的國家，銷量占全球新能源汽車的55%。純電動汽車的推廣為踐行綠色和可持續(xù)發(fā)展貢獻(xiàn)了重要力量。然而，隨著入網(wǎng)電動汽車數(shù)量的急劇增加，城市配電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了巨大的負(fù)荷波動。因此，對于電動汽車的大規(guī)模接入電網(wǎng)應(yīng)該根據(jù)國家電價等政策進(jìn)行合理的有序引導(dǎo)，增加配電網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的可靠性，同時提高私人電動汽車的使用經(jīng) 濟(jì)性。

文獻(xiàn)[1]研究電動汽車參與含分布式光伏電源的配電系統(tǒng)的協(xié)同調(diào)度問題，通過電動汽車充電位置優(yōu)化和電動汽車充電時段優(yōu)化，使得優(yōu)化策略能平抑電網(wǎng)波動，減少配電系統(tǒng)網(wǎng)損。文獻(xiàn)[2]充分考慮了電動汽車負(fù)荷特性和進(jìn)入電動汽車充電站的流量密度，在經(jīng)濟(jì)性和科學(xué)性目標(biāo)下，對電動汽車充電站的設(shè)置進(jìn)行規(guī)劃。文獻(xiàn)[3]針對可入網(wǎng)電動汽車設(shè)計了多種充電策略，通過電動汽車有序充電的雙層優(yōu)化模型，降低尖峰負(fù)荷，填補(bǔ)低谷負(fù)荷，使得系統(tǒng)負(fù)荷曲線更加平坦。文獻(xiàn)[4]提出一種含大規(guī)模電動汽車接入的主動配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方法，以應(yīng)對配電網(wǎng)絡(luò)由于電動汽車無序充電而造成的高峰負(fù)荷加劇的 問題。

本文以私人電動汽車為研究對象，建立電動汽車的時空特性模型，基于蒙特卡洛模擬法（Monte Carlo method），以一天24 h 為基礎(chǔ)，選擇合肥市春季和夏季兩個典型日，研究私人電動汽車在無序充電和有序充放電策略下對配電網(wǎng)負(fù)荷的影響。

1 電動汽車的時空特性模型

1.1 電動汽車的時間特性模型

以私人電動汽車為研究對象，由統(tǒng)計數(shù)據(jù)得出電動汽車最后一次返程時間t0符合正態(tài)分布，即t0～N(μt,σt2)。它的概率密度函數(shù)表達(dá)式為[5]：

式中：μt=17.47；σt=3.41。

1.2 電動汽車空間特性模型

由美國交通部對全美家用車輛的調(diào)查結(jié)果得出，私人電動汽車的日行駛里程數(shù)S 符合對數(shù)分布即S～log N(μs,σs2)。它的概率密度函數(shù)表達(dá)式為：

式中：μs=3.2；σs=0.88。

考慮到電動汽車電池的充放電特性，規(guī)定電動汽車蓄電池的荷電狀態(tài)（State of Charge，SOC）不少于20%，即SOC ∈[0.2,1]。

2 電動汽車的充電策略

2.1 電動汽車無序充電的充電策略

在政策上，發(fā)改委等相關(guān)政府部門不對電動汽車充電時間進(jìn)行限制，電網(wǎng)企業(yè)不對電動汽車用戶的充電量進(jìn)行補(bǔ)貼，那么私人電動汽車車主將完全按照個人工作、生活時間安排電動汽車接入電網(wǎng)的充電時間和充電量，此類充電方式為電動汽車的無序充電。在這種充電策略下，假設(shè)私人電動汽車接入電網(wǎng)充電的時間是車主最后一次返程時間，且電動汽車電池全部充滿前車主不會再有車輛使用計劃，即電池會持續(xù)充電直至充滿（SOC=100%），不會中斷。

2.2 電動汽車有序充電的充電策略

在政策上，發(fā)改委通過制定峰谷分時電價政策對電動汽車的充電時間進(jìn)行引導(dǎo)，電網(wǎng)企業(yè)對可入網(wǎng)電動車放電量進(jìn)行收購，那么私人電動汽車車主在經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)動下會主動對電動汽車的充、放電進(jìn)行有序調(diào)節(jié)，此類充電方式為電動汽車的有序充放電。在這種充電策略下，假設(shè)私人電動汽車車主會根據(jù)最后一次返程時間選擇電動汽車進(jìn)行充電還是放電。如果返程時間在當(dāng)時22 時（平段電價）之前，車主將控制電動汽車向大電網(wǎng)放電；如果返回時間在當(dāng)日23 時至次日8 時（谷段電價），車主將控制電動汽車從電網(wǎng)充電，直至充滿。其中：電動汽車充電，電網(wǎng)的負(fù)荷記為正；電動汽車放電，電網(wǎng)的負(fù)荷記為負(fù)。為了減少電量過低充電對電動汽車電池的傷害，延長電池壽命，規(guī)定放電深度不得超過總電量的20%（SOC=20%）。

3 算例分析

3.1 算例系統(tǒng)

本文選取合肥市2021 年春、夏兩個典型日的日負(fù)荷。在該配電網(wǎng)系統(tǒng)中，春季日負(fù)荷的最高峰發(fā)生在20 時，總有功負(fù)荷為4 694 MW；夏季日負(fù)荷的最高峰發(fā)生在13 時，總有功負(fù)荷為7 701 MW。

為分析電動汽車不同充電策略對配電網(wǎng)日負(fù)荷曲線的影響，做出以下假設(shè)：

（1）假設(shè)配電網(wǎng)中的私人電動汽車均愿意參加有序充電，配電網(wǎng)中的電動汽車完全可控；

（2）選取蔚來ET7 型號電動汽車作為私人電動汽車的研究對象，其電池容量為70 kW·h，續(xù)航里程為500 km，充電器的轉(zhuǎn)換效率為88%，電動汽車的電池剩余SOC 不少于20%；

（3）合肥市電動汽車充電設(shè)施投資運(yùn)營有限公司目前共用34 000 注冊用戶，假設(shè)配電網(wǎng)中共34 000 臺私人電動汽車。

3.2 電動汽車充電策略對負(fù)荷曲線的影響

由蒙特卡洛模擬法可以模擬出34 000 臺電動汽車在無序充電和有序充放電的情況下24 h 的負(fù)荷需求，如圖1 所示，并分別疊加在春、夏日負(fù)荷曲線上，如圖2 和圖3 所示。

比較圖1 中的兩條曲線可以得出：如果不對私家車的充電行為進(jìn)行任何約束，那么電動汽車入網(wǎng)充電的最高峰期發(fā)生在18 時，在執(zhí)行峰時電價的20 時至22 時，充電負(fù)荷依然很高，會給大電網(wǎng)帶來壓力。而進(jìn)行有序充放電的約束后，在執(zhí)行峰時電價的20 時至22 時，大量電動汽車進(jìn)行放電，可以緩解電網(wǎng)負(fù)荷 壓力。

對比圖2 和圖3 可以看出，從對大電網(wǎng)的影響角度來看，如果電動汽車都是以無序的方式接入電網(wǎng)，那么34 000 臺電動汽車的日負(fù)荷需求對于此地區(qū)的日負(fù)荷有峰上加峰的影響，而電動汽車有序充放電對于日負(fù)荷有明顯的削峰填谷作用。春季典型日負(fù)荷要小于夏季典型日負(fù)荷，因此在電動汽車有序充放電策略在春季執(zhí)行對減少大電網(wǎng)負(fù)荷波動效果更明顯。

從對電動汽車用戶個人經(jīng)濟(jì)性的角度來看，根據(jù)表1 的買入和銷售電價可以計算得出：在電動汽車無序充電策略下，地區(qū)的電動汽車用戶每日需花費(fèi) 279 715 元購電，相當(dāng)于平均每人每天支出8.23 元；而在電動汽車有序充放電策略下，每日購電費(fèi)用減去售電費(fèi)用，總支出為74 616 元，相當(dāng)于平均每人每天支出2.19 元，用電經(jīng)濟(jì)性顯著增強(qiáng)。

表1 電價表

4 結(jié)語

本文建立了電動汽車時空特性模型，通過蒙特卡洛模擬法，仿真得出電動汽車的日行駛里程數(shù)和接入電網(wǎng)的時間。在電價和相關(guān)政策的引導(dǎo)下，制定了電動汽車在無序充電和有序充放電兩種策略。通過春、夏兩個典型日負(fù)荷曲線分析得出，電動汽車無序充電會導(dǎo)致電網(wǎng)日負(fù)荷曲線峰上加峰，而電動汽車有序充放電會可以對電網(wǎng)日負(fù)荷曲線進(jìn)行削峰填谷，同時降低私人車主的用電費(fèi)用。