劉 青，戚中譯

(華北電力大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，河北 保定071003)

0 引言

電動汽車作為新一代交通工具，在節(jié)能減排、減少人類對傳統(tǒng)化石能源依賴方面，相比于傳統(tǒng)汽車具備不可比擬的優(yōu)勢。在能源極度短缺［1］、環(huán)境嚴(yán)重污染、全球氣候變暖的背景下，各國政府出臺了一系列有關(guān)電動汽車的扶持政策，以保證電動汽車的快速發(fā)展。

近年來，各國專家學(xué)者在電動汽車負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域做了大量研究［2～6］。文獻［7～10］通過與電動汽車歷史負(fù)荷曲線進行對比，獲得了電動汽車日負(fù)荷曲線，分析其影響。文獻［11］根據(jù)對燃油汽車的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，并考慮起始充電時間、日行駛里程等隨機因素的概率分布，基于統(tǒng)計學(xué)建立了電動汽車充電負(fù)荷的總功率需求模型。以上文獻均將電動汽車特性一體化，沒有區(qū)分電動汽車類別對充電特性的影響。文獻［12］依據(jù)科技部開展的“十城千輛”計劃，將電動汽車分為4 大類進行建模。文獻［13］區(qū)分電動汽車不同的充電模式及使用類型，研究了私家車及出租車的出行特性，建立了基于私家車和出租車的充電需求模型。文獻［14］根據(jù)電動汽車需求響應(yīng)的不同，把電動汽車分為4 類，分別建立了4 種類型的需求響應(yīng)模型。以上文獻考慮電動汽車的類別，較之前已有較大進步，但仍對實際情況(如將充電功率簡化為恒功率充電)等方面考慮欠缺，難以運用于實踐。

從以上文獻可以看出，目前電動汽車負(fù)荷模型缺乏對電動汽車的類型進行區(qū)分，也沒有考慮到電動汽車不同充電模式對負(fù)荷的影響。本文從影響電動汽車負(fù)荷的主要因素入手，詳細地分析了不同類型電動汽車在不同充電模式下的充電行為，建立了電動汽車負(fù)荷預(yù)測模型。根據(jù)此模型，在北京市原日負(fù)荷曲線的基礎(chǔ)上，計算北京市電動汽車負(fù)荷對原負(fù)荷的影響，驗證了模型的實用性，并為未來電動汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)、電動汽車負(fù)荷的調(diào)度與控制奠定了基礎(chǔ)。

1 電動汽車充電負(fù)荷的影響因素

1.1 電動汽車類別

電動汽車的起始充電時間、日行駛里程、充電功率隨其類型的差異有較大的變化，故需要對電動汽車的類型進行區(qū)分。

根據(jù)國家科技部與財務(wù)部于2009 年1 月在北京、深圳、武漢等地開展的“十城千輛”工程，電動汽車主要在公交車、出租車、公務(wù)車、私家車等4 大領(lǐng)域推廣。公交車具有固定的行駛規(guī)律和充電地點，充電負(fù)荷的位置相對固定，而出租車、公務(wù)車及私家車運行方式相對靈活，行駛規(guī)律及充電地點呈隨機化，導(dǎo)致不同類型的電動汽車的充電負(fù)荷有著很大的區(qū)別。

1.2 電動汽車起始充電時間

受不同類型電動汽車行駛規(guī)律、用戶偏好的影響，電動汽車的起始充電時間與電動汽車的類型密切相關(guān)。

(1)公交車與出租車

公交車與出租車的充電時間主要受上下班時間的影響。假設(shè)用戶上下班時間分別為ts，te，午休開始、結(jié)束時間為tr1，rr2，充滿電所需時間為tmax，最低充電時間為t0，得到公交車與出租車起始充電時間的概率分布函數(shù)。

當(dāng)t0＜tr2-tr1時:

當(dāng)t0≥tr2-tr1時:

(2)公務(wù)車與私家車

與公交車與出租車不同，公務(wù)車與私家車的起始充電時間更具有隨機性，其起始充電時間為一天最后一次出行的返回時間，根據(jù)中心極限定律，其起始充電時間近似的服從正態(tài)分布:

式中:μt，σt由不同類型的電動汽車充電模式?jīng)Q定。

1.3 電動汽車充電功率

以往的電動汽車負(fù)荷預(yù)測模型中，為了計算簡便，均將電動汽車充電功率作為恒定值對待，而在實際過程中，鋰電池充電過程因充電倍率、起始荷電量不同，充電過程中的功率也會發(fā)生變化。電動汽車充電功率隨時間的變化規(guī)律如圖1所示，由圖可知，充電開始階段，充電功率逐漸增大，到達峰值后，再逐漸減小。

圖1 電動汽車充電功率隨時間的變化圖

(1)電池類別對充電功率的影響

應(yīng)用于電動汽車車用動力電池主要有3 種:鉛酸蓄電池、鎳氫蓄電池和鋰電池，不同類型電池的充電特性有所區(qū)別。由于鋰電池的優(yōu)勢相對于前兩者顯得十分突出，具有比能量大、單體工作電壓高、充放電效率高、使用時間長和污染性小等優(yōu)點，是電動汽車動力電池的首選。故根據(jù)現(xiàn)有電動汽車情況以及未來的發(fā)展趨勢，本文假定預(yù)測范圍內(nèi)的電動汽車均采用鋰電池。

(2)充電倍率對充電功率的影響

充電倍率是指電池充電的電流值，它在數(shù)值上等于額定容量的倍數(shù)，通常用C表示。造成充電倍率不同的原因是用戶對充電時間的需求不同。對于常規(guī)充電，充電倍率一般為0．2 C，對于快速充電，充電倍率一般為1．25 C，充電倍率的差異將影響充電功率的峰值與充電持續(xù)時間。

為了簡化分析，將恒流階段作為線性函數(shù)、恒壓階段作為指數(shù)函數(shù)，得到功率與時間的函數(shù)模型如下:

設(shè)UOmin=kUOmax，則上式可變形為:

累計所有在t 時刻充電的電動汽車充電功率，即可得到t 時刻的充電負(fù)荷曲線。

2 電動汽車充電模式分析

2.1 公交車充電模式分析

對于北京市公交車運營情況，調(diào)查發(fā)現(xiàn)示范運營的電動公交車額定行駛里程約為200 km，一般電動公交車的電池容量難以滿足。故為了正常運營的需要，電動公交車在白天運營期間至少充電一次電。公交車運營時間、地點集中，可以在現(xiàn)有停車場建設(shè)充電設(shè)施進行集中充電。在白天運營時段內(nèi)，為了保證發(fā)車間隔，必須進行快速充電，而在夜間則通過常規(guī)充電減小對電網(wǎng)的沖擊影響。

根據(jù)以上分析電動公交車充電模型參數(shù)如表1 所示。

表1 電動公交車充電模型參數(shù)

2.2 出租車充電模式分析

對于北京市出租車運營情況，調(diào)查發(fā)現(xiàn)出租車日行駛里程約為400 km，由于目前北京市尚無電動出租車示范運營，以深圳的電動出租車示范運營為參考，其采用的比亞迪E6 電動汽車最大行駛里程約為300 km，每天至少要保證兩次充電。由于出租車全天不間斷運營的特點，為了保證正常運營，電動出租車在電量不足的情況下采用快速充電。

根據(jù)以上分析電動出租車充電模型參數(shù)如表2 所示。

表2 電動出租車充電模型參數(shù)

2.3 公務(wù)車充電模式分析

對于北京市公務(wù)車行駛情況，調(diào)查公務(wù)車僅在執(zhí)行公務(wù)的時間使用，有大量的?？繒r間，且日行駛里程相對于其他車種較短，一天一充完全滿足要求。故公務(wù)車一般在夜間采用常規(guī)充電以減小對電網(wǎng)的沖擊影響。

根據(jù)以上分析電動公務(wù)車充電模型參數(shù)如表3 所示。

表3 電動公務(wù)車充電模型參數(shù)

2.4 私家車充電模式分析

對于北京市私家車行駛情況，調(diào)查發(fā)現(xiàn)私家車主要用于車主在工作日上下班以及節(jié)假日娛樂出行，故確定私家車負(fù)荷需區(qū)分工作日與節(jié)假日。私家車停放地點與充電時間相對固定，可充分利用停泊時間進行充電。根據(jù)以上分析電動私家車在工作日與節(jié)假日的充電模型參數(shù)分別如表4 及表5。

表4 電動私家車工作日充電模型參數(shù)

表5 電動私家車節(jié)假日充電模型參數(shù)

3 基于蒙特卡羅法的電動汽車負(fù)荷計算

(1)預(yù)測基本原理。某地區(qū)某時刻電動汽車充電負(fù)荷為該地區(qū)該時刻所有電動汽車充電功率之和，為得到精確的負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)，將1 天劃分成1 440 min，并分別對4 種類型的電動汽車負(fù)荷采用蒙特卡洛法進行仿真，疊加后即可得到電動汽車總負(fù)荷P，其計算方法為:

式中:Nb，Nt，No，Nc分別代表該地區(qū)電動公交車、出租車、公務(wù)車、私家車的數(shù)量;，，，分別代表t 時刻第n 輛電動公交車、出租車、公務(wù)車、私家車的充電功率。

(2)蒙特卡洛仿真?；谝陨夏Ｐ图霸?，即可根據(jù)不同類型電動汽車的具體充電模式建立相應(yīng)的負(fù)荷預(yù)測模型，并采用蒙特卡羅法抽取電動汽車起始充電時間及日行駛里程，并對模型進行仿真，即可得到負(fù)荷預(yù)測值，計算流程如圖2。

4 算例分析

以北京市為例，截止到2011 年，北京市機動車保有量約為490 萬輛，主要包括公交車、出租車、公務(wù)車、私家車4 種類型。按照全國機動車保有量的增長率［15］以及4 種乘用車類型汽車所占比例，得到2015 年、2020 年、2030 年北京市各類汽車保有量數(shù)值如表6。北京市2009 年日負(fù)荷曲線如圖3 所示。

圖2 基于蒙特卡洛法的電動汽車負(fù)荷預(yù)測計算流程圖

表6 北京市未來汽車保有量預(yù)測

圖3 2009 年北京市日負(fù)荷曲線

“十一五”期間，北京市電網(wǎng)負(fù)荷年平均增長率為8．7%，預(yù)計“十二五”期間，北京市電網(wǎng)負(fù)荷年平均增長率約為9．2%，“十三五”期間，北京市電網(wǎng)負(fù)荷年平均增長率約為9．1%，往后以9．0%的年負(fù)荷增長率預(yù)計可得到2030 年北京市日負(fù)荷曲線。

根據(jù)北京市電動汽車規(guī)模預(yù)測，對2030 年4種類型的電動汽車負(fù)荷采用蒙特卡洛法進行仿真預(yù)測，得到電動汽車總負(fù)荷曲線，并將預(yù)測的電動汽車負(fù)荷分別疊加到北京市夏季日負(fù)荷曲線中，可得到2030 年融入電動汽車負(fù)荷后的北京市工作日與節(jié)假日日負(fù)荷曲線如圖4 所示。

圖4 北京市融入電動汽車后的日負(fù)荷曲線

分析北京市電動汽車保有量及融入電動汽車的北京市日負(fù)荷曲線，可得到以下結(jié)論:

(1)電動汽車保有量正在飛速增長

從表6 中可以看出，在未來15 年中，電動汽車數(shù)量大幅增長。至2015 年、2020 年、2030 年，北京市電動汽車保有量分別達到617．3，1042．9，2154．6 萬輛，年漲幅高達8．11%。電動汽車保有量的飛速增長給電網(wǎng)充電設(shè)備的快速建設(shè)與合理規(guī)劃提出了要求。

(2)電動汽車負(fù)荷的接入將給電網(wǎng)用電量帶來大幅度增長。

從圖4 中可以看出，電網(wǎng)融入電動汽車負(fù)荷后，整體負(fù)荷有了大幅度的增長。到2030 年，工作日中融入電動汽車負(fù)荷后電網(wǎng)最大負(fù)荷高達90．99 GW，其中電動汽車負(fù)荷12．8 GW，占電網(wǎng)總負(fù)荷的16．1%;節(jié)假日由于用戶出行時間及歸來時間較為分散，充電負(fù)荷曲線相對于工作日的負(fù)荷曲線較為平滑，但由于最大負(fù)荷出現(xiàn)在負(fù)荷高峰的中午，仍達到90．52 GW，其中電動汽車負(fù)荷5．1 GW，占電網(wǎng)總負(fù)荷的5．6%，增長幅度十分明顯。大幅度的用電量增長，將給電力行業(yè)帶來前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。

(3)電網(wǎng)融入電動汽車負(fù)荷后，電網(wǎng)負(fù)荷曲線的峰谷差明顯加大。

2030 年，工作日電動汽車負(fù)荷未融入電網(wǎng)前峰谷差為43．37 GW，融入后達48．54 GW，融入后峰谷差增大5．17 GW，達日最大負(fù)荷的5．68%;節(jié)假日電動汽車負(fù)荷未融入電網(wǎng)前峰谷差為43．37 GW，融入后達44．77 GW，融入后峰谷差增大1．40 GW，達日最大負(fù)荷的1．55%。峰谷差增大幅度明顯，若不加以控制，將嚴(yán)重影響電網(wǎng)的安全性，大幅增大電網(wǎng)的投資成本。

5 結(jié)論

本文根據(jù)電動汽車的功率需求建立了電動汽車負(fù)荷預(yù)測模型，考慮了起始充電時間、充電起始荷電狀態(tài)和充電功率等隨機變量，并采用蒙特卡羅法對北京市電動汽車的充電負(fù)荷進行了預(yù)測，并分析了電動汽車負(fù)荷對北京市電網(wǎng)負(fù)荷的影響。得到結(jié)論為:電動汽車的接入將給電網(wǎng)用電量帶來大幅度增長。且電網(wǎng)融入電動汽車負(fù)荷后，電網(wǎng)負(fù)荷曲線的峰谷差明顯加大。未來需要對電動汽車的充電行為進行進一步的規(guī)劃。

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