考慮居民小區(qū)充電負荷與成本的電動汽車有序充電策略

李天寧，王浩國，董靈鵬，倪威中，魏國民

（1.國網(wǎng)浙江省電力有限公司杭州供電公司，杭州 310016；2.國網(wǎng)浙江省電力有限公司杭州市錢塘新區(qū)供電公司，杭州 310016；3.浙江大學(xué) 電氣工程學(xué)院，杭州 310012；4.國網(wǎng)浙江省電力有限公司溫州供電公司，浙江 溫州 325000）

0 引言

近年來電動汽車迅速發(fā)展，使汽車行業(yè)對石油的需求大大降低，一定程度上緩解了能源枯竭與環(huán)境污染的問題。但隨著電動汽車生產(chǎn)規(guī)模的擴大與使用的普及，電動汽車充電給電力系統(tǒng)帶來了諸多新問題。其中，電動汽車充電的無序性影響了電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，同時也降低了電能質(zhì)量［1-2］。而有序的電動汽車充電，不僅可以平衡電力系統(tǒng)負荷，降低配電網(wǎng)負荷方差，還可以為電力設(shè)備一次側(cè)設(shè)備的建設(shè)提供重要參考，降低一次側(cè)設(shè)備的建設(shè)成本。因此，研究電動汽車的充電優(yōu)化配置問題就變得尤為重要。

國內(nèi)外在電動汽車接入配電網(wǎng)方面開展了許多研究，其中關(guān)于電能質(zhì)量、電網(wǎng)經(jīng)濟性與運行穩(wěn)定性三點開展較為深入的研究。山東大學(xué)對于不同的電動汽車滲透率，討論電動汽車對配電網(wǎng)產(chǎn)生的影響，并發(fā)現(xiàn)部分母線節(jié)點電壓偏移量高達15%，遠超國標(biāo)規(guī)定的電壓偏移量［3］。文獻［4］利用蒙特卡洛法分析了用戶日常駕駛模式與充電習(xí)慣，模擬了電動汽車無序充電負荷，并分析了丹麥電網(wǎng)典型配電系統(tǒng)。結(jié)果表明，電動汽車進行無序充電時，會提高電力系統(tǒng)的運營成本，造成電力資源浪費，同時發(fā)現(xiàn)風(fēng)電會對電動汽車的充電產(chǎn)生積極影響。文獻［5］根據(jù)電動汽車的充電功率需求與用戶行駛習(xí)慣的概率分布特性，利用粒子群算法研究了不同的充電模式對配電網(wǎng)負荷曲線波動的影響，提出采用主動配電網(wǎng)技術(shù)對電網(wǎng)側(cè)充電設(shè)施進行主動控制與調(diào)節(jié)，使得配電網(wǎng)負荷達到了“削峰填谷”的效果。

由上述研究可見，電動汽車的無序充電會對配電系統(tǒng)造成較大的影響。根據(jù)用戶的駕駛習(xí)慣與電動汽車的充電特性分布，采用不同的有序充電策略可以不同程度地達到“削峰填谷”的效果，減小平均負荷方差，降低電力系統(tǒng)的運營成本。而不同學(xué)者對電動汽車充電方式的建模不同，同時有序充電的調(diào)整策略也有所不同［6-8］。以往研究更多關(guān)注有序充電控制算法及驗證，并未充分考慮用戶的響應(yīng)程度和參與動力，模型也偏于理想化。

本文基于浙江某典型小區(qū)，依據(jù)每戶居民的電動汽車占有量與出行概率分布特性，建立了小區(qū)無序充電的配電網(wǎng)負荷模型。并根據(jù)未來電動汽車占有量的提升，分別預(yù)測不同電動汽車占比情況下的無序充電負荷。通過構(gòu)建分時電價與充電時間逐時段映射關(guān)系，在滿足用戶第二日用車需求的前提下，以最小負荷功率方差為優(yōu)化目標(biāo)，提出了有序充電策略。基于浙江電網(wǎng)銷售電價測算了小區(qū)電動汽車無序和有序充電的費用，并從電網(wǎng)負荷、充電經(jīng)濟性兩方面分別驗證了有序充電的有效性與用戶參與的可行性。

1 電動汽車無序充電負荷預(yù)測建模

電動汽車無序充電負荷預(yù)測模型受到許多因素影響，主要包括電動汽車的占有比重、類型、電池容量、充電時間、充電功率以及用戶出行的行駛習(xí)慣［9］。先對每一輛電動汽車設(shè)置相應(yīng)的充電參數(shù)，再利用蒙特卡洛法建立一個小區(qū)多輛電動汽車的充電負荷模型。

1.1 電動汽車無序充電負荷模型參數(shù)設(shè)置

1）電動汽車的占有比重。杭州市某居民小區(qū)平均每戶持有約1.5輛汽車，其中電動汽車的占比從20%～50%不等［10-11］。隨著新能源的不斷發(fā)展與科技產(chǎn)業(yè)的革新，未來的電動汽車占比還會不斷地增加，因此在建模時分別按照40%、70%、100%3種不同占比預(yù)測負荷曲線。

2）電動汽車接入電網(wǎng)時刻。對于車輛開始充電的時間，按照美國交通部統(tǒng)計的概率分布提取隨機數(shù)［12］。車輛接入電網(wǎng)的時間概率分布滿足正態(tài)分布函數(shù)，具體表述如下：

式中：μs=17.1 為電動汽車接入電網(wǎng)的平均時刻；σs為電動汽車接入電網(wǎng)時間的標(biāo)準(zhǔn)差；t0為電動汽車接入電網(wǎng)時刻。

3）日行駛里程。根據(jù)文獻［13］中電動汽車的統(tǒng)計結(jié)果，采用極大似然估計可得出日行駛里程滿足概率密度分布函數(shù)：

式中：d為日行駛里程；日行駛里程均值μd=3.20；日行駛里程標(biāo)準(zhǔn)差δd=0.88。

4）充電時長。根據(jù)電動汽車的日行駛里程和每百公里耗電量，按式（3）可以求得電動汽車每日充電時長：

式中：W100為電動汽車每百公里耗電量；Pc=22.5 kW為電動汽車交流充電功率。考慮到每輛電動汽車受電網(wǎng)負荷、充電樁、電池容量等其他因素影響而導(dǎo)致充電功率不同，設(shè)置［-5，5］之間的均勻分布隨機數(shù)ΔPc。

1.2 基于蒙特卡洛的電動汽車充電負荷模型

蒙特卡洛法是通過大量隨機樣本，去了解一個系統(tǒng)，進而得到所要計算值的一種計算方法，適用于具有復(fù)雜隨機性的電動汽車充電負荷預(yù)測。若要預(yù)測一個小區(qū)所有的電動汽車負荷模型，需要將每輛電動汽車的充電功率進行疊加。為精確表示電動汽車日充電負荷曲線，將每日24 h 均分為1 440 min，計算每分鐘的充電功率，有：

式中：n為該小區(qū)電動汽車的占有量；Pi為該小區(qū)第i分鐘電動汽車充電功率；pij為第j輛電動汽車在第i分鐘的充電功率。

假設(shè)小區(qū)內(nèi)所有電動汽車的充電時間完全按照上述分布接入電網(wǎng)。對每輛車采用蒙特卡洛法提取其接入電網(wǎng)時間、日行駛里程、充電功率與充電時長，再累加充電功率負荷曲線，最終得到電動汽車的無序充電負荷預(yù)測曲線。建模流程如圖1所示，具體步驟如下：

圖1 電動汽車無序充電負荷預(yù)測流程

1）輸入該小區(qū)的居民總量與電動汽車占比，計算電動汽車占有量。

2）對一輛電動汽車，提取其接入電網(wǎng)時刻t0。

3）對該輛車，提取其日行駛里程d與充電功率P。

4）根據(jù)日行駛里程與充電功率計算充電時長Tc。

5）將充電時間與充電功率累加在充電負荷曲線中。

6）對下一輛車重復(fù)上述步驟，直至達到電動汽車的總占有量。

7）導(dǎo)出電動汽車無序充電負荷曲線。

1.3 電動汽車無序充電負荷

根據(jù)上述預(yù)測流程，設(shè)置小區(qū)居民總量為1 000 戶，分別按照40%、70%、100%的電動汽車占比進行無序充電功率預(yù)測，如圖2所示。

圖2 不同占比電動汽車無序充電負荷

由圖2 可知，由于6：00—10：00 為上班高峰期，對于居民小區(qū)而言，電動汽車充電功率相對較低；在17：00—21：00 為下班高峰期，大量電動汽車返回小區(qū)接入電網(wǎng)，因此該段時間內(nèi)充電負荷較大且曲線較陡峭。同時隨著電動汽車的占比不斷提升，充電負荷不斷提升，峰谷差值也不斷變大。不同占比的電動汽車無序充電負荷曲線形狀是一致的，因此可以推斷其他規(guī)模小區(qū)電動汽車的充電負荷曲線形狀［14］，同樣會造成電網(wǎng)負荷“峰上加峰”。為此，亟需對電動汽車無序充電進行有序調(diào)控。

2 電動汽車有序充電負荷

根據(jù)浙江省電網(wǎng)銷售策略，對“一戶一表”居民用戶采用分時電價計算，其中高峰時段為8：00—22：00，低谷時段為22：00—次日8：00。并由浙江電網(wǎng)負荷曲線分析可得，在22：00之前的電網(wǎng)負荷較大，同時電動汽車無序充電負荷在22：00前達到峰值。因此，本文提出利用分時電價對電動汽車充電時間進行有序策略引導(dǎo)。本文構(gòu)建電價與充電時間的逐時段映射關(guān)系，將電動汽車入網(wǎng)時間有序調(diào)控在谷電時段，并保證電動汽車能在次日7：00 前完成充電。有序充電流程如圖3 所示，具體步驟如下：

圖3 電動汽車有序充電負荷預(yù)測流程

1）輸入該小區(qū)的居民總量與電動汽車占比，計算電動汽車占有量。

2）對一輛電動汽車，提取其接入電網(wǎng)時刻t0，然后判斷該車是否處于高峰充電時刻且同意參與有序充電，若滿足上述條件則進行有序充電；否則進行無序充電。

3）若進行有序充電，則重新安排充電時間，次日7：00 前能完成充電的前提下，在谷電時間內(nèi)隨機提取充電時間；若進行無序充電，則按照原來的充電模式進行充電。

4）將充電時間與充電功率累加在充電負荷曲線中。

5）對下一輛車重復(fù)上述步驟，直至達到電動汽車的總占有量。

6）導(dǎo)出電動汽車有序充電負荷曲線。

3 電動汽車有序充電算例分析

3.1 電動汽車有序充電算例建模

假設(shè)某小區(qū)居民用電總負荷由基礎(chǔ)用電負荷與電動汽車充電負荷兩部分組成，其中居民用電負荷參考某地居民負荷［15］。設(shè)該小區(qū)共有1 000戶居民，每戶居民平均占有1.5 輛汽車，以50%電動汽車占比估計小區(qū)電動汽車占有量。居民響應(yīng)有序充電比例分別設(shè)置為30%、60%、100%，基于峰谷分時電價調(diào)控策略預(yù)測小區(qū)總負荷曲線，如圖4所示。

圖4 電動汽車有序調(diào)控充電負荷

3.2 電網(wǎng)負荷波動變化

F(t)為該小區(qū)負荷曲線，經(jīng)過配電網(wǎng)所產(chǎn)生的能量損耗可以用式（5）表示：

式中：H1為小區(qū)配電網(wǎng)能量損耗；U為負荷節(jié)點電壓；cosθ為負荷功率因數(shù)；R為輸電線路電阻；T為小區(qū)負荷計算時間。

設(shè)相同時間內(nèi)一條平均功率與F(t)相同的恒功率負荷曲線Fst，其能量損耗可表示為：

兩者能量損耗差ΔH為：

定義小區(qū)負荷曲線方差S2為：

在電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行情況下，負荷節(jié)點電壓U，負荷功率因數(shù)cosθ以及輸電線路電阻R不會發(fā)生太大變化，因此能量損耗主要受方差S2影響。在上文有序充電策略中，各個有序充電比例的方差如表1所示，其中方差比例為接入電動汽車后的負荷方差與基礎(chǔ)用電負荷方差的比值，反映了電動汽車有序充電對平衡電網(wǎng)負荷的效果。

表1 不同充電模式對負荷曲線方差的影響

由表1可知：充電汽車接入電網(wǎng)會造成小區(qū)用電負荷波動增加，而采用有序充電調(diào)控策略，可以有效減小負荷曲線方差，平穩(wěn)負荷曲線。

3.3 電動汽車有序充電費用測算

國家電網(wǎng)公示的浙江省電網(wǎng)銷售電價如表2所示，對“一戶一表”居民采用分時電價計算方式。本文為方便計算，高峰電價取0.6 元/kWh，低谷電價取0.32元/kWh。預(yù)測不同用戶響應(yīng)比例的電動汽車充電費用，計算結(jié)果如圖5所示。

表2 浙江省電網(wǎng)銷售電價

較好的經(jīng)濟效益是居民廣泛參與有序充電的有效保證。由圖5可知：若該小區(qū)的電動汽車采用無序充電模式，充電費用為3 032元；若該小區(qū)全部電動汽車響應(yīng)分時電價調(diào)控策略，其充電費用降至1 715元，最高降幅高達43%。由此可見，電動汽車基于分時電價的有序充電策略可以降低電網(wǎng)負荷峰谷差、減少電網(wǎng)建設(shè)費用，并且可以有效降低用戶的充電費用，具有良好的應(yīng)用前景。

圖5 電動汽車有序充電費用

4 結(jié)論

隨著電動汽車的發(fā)展，未來會有越來越多的電動汽車接入電網(wǎng)，將會對電網(wǎng)負荷造成一些負面影響。為減少這些負面影響，有必要對電動汽車的充電模式進行有序調(diào)控。

本文基于蒙特卡洛法對某小區(qū)的電動汽車無序充電負荷曲線進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果反映高比例的電動汽車無序充電會造成小區(qū)用電負荷“峰上加峰”，加劇負荷曲線的波動。在此基礎(chǔ)上，本文提出利用分時電價有序分配電動汽車的充電時間，并以負荷功率方差和充電費用為優(yōu)化目標(biāo)，建立該小區(qū)電動汽車的有序充電模型。計算表明：基于分時電價的有序充電策略可以有效削減區(qū)域負荷的峰谷差，達到“移峰填谷”的效果。居民用戶按照有序充電策略進行充電，既可以滿足用戶的用車需求，也可以有效降低電動汽車的充電費用。分時充電策略和經(jīng)濟杠桿可以調(diào)節(jié)有序充電比例，為后續(xù)智能化充電設(shè)備的制造與銷售提供理論依據(jù)。