周駿匯，查理，馬鈞

（同濟(jì)大學(xué)汽車學(xué)院，上海201804）

電動(dòng)汽車V2G接入電網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響分析

周駿匯，查理，馬鈞

（同濟(jì)大學(xué)汽車學(xué)院，上海201804）

隨著電動(dòng)汽車的大規(guī)模普及以及智能電網(wǎng)的應(yīng)用，未來(lái)將會(huì)有大量電動(dòng)汽車通過(guò)V2G（vehicle-to-grid）接入電網(wǎng)，電動(dòng)汽車充電將會(huì)給電網(wǎng)負(fù)荷帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)。分析了電動(dòng)汽車V2G接入電網(wǎng)的影響因素，建立了基于蒙特卡洛模擬的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷計(jì)算方法。通過(guò)分別建立隨機(jī)充電和V2G充電2個(gè)模型，對(duì)比在不同的電動(dòng)汽車滲透率下的電網(wǎng)充電負(fù)荷，得出V2G可控充電對(duì)于平衡電網(wǎng)高峰負(fù)荷以及利用低谷電力有著積極作用的結(jié)論。

電動(dòng)汽車；V2G；充電負(fù)荷；蒙特卡洛模擬

0 引言

在環(huán)境惡化及傳統(tǒng)化石能源短缺的背景下，各國(guó)在加緊開(kāi)發(fā)利用新能源的同時(shí)，展開(kāi)了大規(guī)模的電動(dòng)汽車應(yīng)用探索和研究。雖然由于電池的技術(shù)和成本限制，電動(dòng)汽車的價(jià)格昂貴、續(xù)行里程短，但是電動(dòng)汽車對(duì)有效解決能源問(wèn)題和二氧化碳排放的作用是毋庸置疑的[1]。隨著電池技術(shù)的發(fā)展以及制造成本的下降，未來(lái)電動(dòng)汽車的使用一定更為廣泛。各國(guó)政府已經(jīng)認(rèn)識(shí)到電動(dòng)汽車的重要性并開(kāi)始積極進(jìn)行示范運(yùn)行與推廣[2]。

當(dāng)電動(dòng)汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)后，由于其充電行為在時(shí)間和空間上具有一定隨機(jī)性，可能導(dǎo)致電網(wǎng)高峰負(fù)荷增加，一些輸配電網(wǎng)絡(luò)將不能承載其能量需求[3]。電動(dòng)汽車充電機(jī)產(chǎn)生的諧波還將對(duì)局部電網(wǎng)的電能質(zhì)量產(chǎn)生影響[4]。V2G是一種車輛與電網(wǎng)的雙向能量交換模式，電動(dòng)汽車既可以作為負(fù)載也可以作為供能元件，對(duì)于電網(wǎng)負(fù)荷的削峰填谷有著積極的作用。

對(duì)于電動(dòng)汽車V2G接入電網(wǎng)，有不少學(xué)者做了相關(guān)研究。文獻(xiàn)[5]研究了電動(dòng)汽車在不同季節(jié)、不同情景下對(duì)電網(wǎng)的影響。文獻(xiàn)[6]提出了一種實(shí)際的評(píng)估模型，評(píng)估V2G系統(tǒng)在多能源系統(tǒng)中的影響。文獻(xiàn)[7]開(kāi)發(fā)了PHEV（插電式混合動(dòng)力車）與分布式發(fā)電系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，用來(lái)研究可控和不可控充電的影響。

本文主要研究電動(dòng)汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)后，隨意的充電行為和可控的V2G充電行為對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的不同影響。通過(guò)建立不同充電行為的負(fù)荷計(jì)算模型，應(yīng)用基于蒙特卡洛模擬的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷計(jì)算方法，最終計(jì)算出一定規(guī)模電動(dòng)汽車的充電功率需求對(duì)原負(fù)荷曲線的影響。

1 電動(dòng)汽車V2G接入電網(wǎng)的影響因素

1.1 電動(dòng)汽車類型

在國(guó)家《節(jié)能與新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2012—2020）》中，工信部、發(fā)改委、科技部已經(jīng)確立了以純電驅(qū)動(dòng)為未來(lái)新能源發(fā)展的主要方向。通過(guò)分析電動(dòng)汽車的技術(shù)特點(diǎn)以及各省市發(fā)布的電動(dòng)汽車發(fā)展規(guī)劃，可以總結(jié)出未來(lái)電動(dòng)汽車大致的發(fā)展方向：在2012—2015年，電動(dòng)汽車主要以政府推廣為主，在示范運(yùn)行園區(qū)中運(yùn)行電動(dòng)公交車、電動(dòng)公務(wù)車；在2015—2020年，如果電池的技術(shù)沒(méi)有得到突破性進(jìn)展，電動(dòng)汽車將會(huì)在公交車和公務(wù)車中進(jìn)一步推廣，并逐步推動(dòng)私人乘用車的電動(dòng)化；到2020年之后，電動(dòng)汽車將大規(guī)模市場(chǎng)化推廣。

對(duì)于V2G接入的電動(dòng)汽車，最好能滿足幾個(gè)條件：足夠長(zhǎng)的?？繒r(shí)間，?？康攸c(diǎn)規(guī)律，?？繒r(shí)間可控?？梢园熏F(xiàn)有的電動(dòng)汽車分為公共使用和私人使用2種類型。對(duì)于公共使用的電動(dòng)汽車，其特點(diǎn)是有著固定的行駛線路和停車點(diǎn)，但實(shí)際停靠時(shí)間不長(zhǎng)，需要用快充或換電設(shè)備供給能量，而且在負(fù)荷高峰時(shí)段也正常運(yùn)行，所以不太適合作為V2G的對(duì)象。私人使用的電動(dòng)汽車有96%的時(shí)間都處于空閑狀態(tài)[8]，可供電網(wǎng)支配的時(shí)間較長(zhǎng)。隨著私人使用的電動(dòng)汽車滲透率不斷提高，它們可以作為合適的V2G對(duì)象。本文主要考慮私人使用的電動(dòng)汽車V2G接入電網(wǎng)的負(fù)荷影響。

1.2 電動(dòng)汽車充電參數(shù)

在考察電動(dòng)汽車充電負(fù)荷對(duì)電網(wǎng)的影響時(shí)，有以下幾個(gè)關(guān)鍵因素：

（1）電池容量；

（2）充/放電功率；

（3）起始充/放電時(shí)刻；

（4）初始SOC（State of charge，荷電狀態(tài)）；

（5）接入電網(wǎng)的車輛規(guī)模[9]。

其中，（2），（5）決定了參與V2G充/放電的總功率，（1），（4），（5）決定了充/放電過(guò)程的總電量。本文假定參與的電動(dòng)汽車都是同一型號(hào)，搭載的電池容量為24 kWh，行駛時(shí)的能耗為0.206 kWh/km。

根據(jù)《電動(dòng)汽車傳導(dǎo)式充電接口》（QCT 841-2010）[10]，私人電動(dòng)汽車的充電模式以220 V/16 A最為合適。本文假定充電、放電的功率相同，而且整個(gè)過(guò)程為恒功率，不考慮充/放電過(guò)程的能量損失。

1.3 使用者出行模式

對(duì)于電網(wǎng)負(fù)荷計(jì)算，電動(dòng)汽車的主要影響因素是起始充/放電時(shí)間和每日行駛里程。私人使用汽車的主要用途是上下班以及其他休閑活動(dòng)，所以充電地點(diǎn)假定為家里和工作地點(diǎn)。根據(jù)中國(guó)法定的工作時(shí)間，可以假設(shè)在上班地點(diǎn)的充電時(shí)間為9∶00—17∶30，在家的充電時(shí)間為19∶00—7∶00。一般人的習(xí)慣是到了汽車停放地點(diǎn)就開(kāi)始充電，所以本文使用的起始充/放電時(shí)刻遵循分段的正態(tài)分布，概率密度函數(shù)分別為[11]：

式中：μs1=9；σs1=0.5。

式中：μs2=19；σs2=0.5。

根據(jù)2001年美國(guó)交通部對(duì)全美家用車輛的調(diào)查結(jié)果[12]，每日的行駛里程可以使用極大似然估計(jì)的方法，近似用對(duì)數(shù)正態(tài)分布表示。概率密度函數(shù)如下：

式中：μd=3.5；σd=0.91。

行駛里程反映了使用者每天的能量消耗，影響充/放電開(kāi)始時(shí)的SOC。初始SOC可以用下式表述：

式中：B為電池容量；d為每日行駛里程；R為每公里電能消耗量。為了保證電池的高效和壽命，控制SOC的上、下限為0.9和0.2。

2 電動(dòng)汽車充電負(fù)荷模型

2.1 充電負(fù)荷計(jì)算方法

一個(gè)地區(qū)所有電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷曲線可以通過(guò)累加所有電動(dòng)汽車的充電行為得到。設(shè)置時(shí)間間隔為1 min，考察1天的負(fù)荷曲線。第i分鐘的充電總功率可以通過(guò)下式表示：

式中：PTi是在i分鐘所有的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷，i=1，2，…，1 440；N是電動(dòng)汽車總量；Pn，i是第n輛車在i分鐘的充電負(fù)荷。

2.2 情景設(shè)置

通過(guò)V2G接入電網(wǎng)的電動(dòng)汽車不僅需要充電，同時(shí)在空閑時(shí)可以作為供能元件提供電力。為了分析V2G和一般隨機(jī)充電的區(qū)別，對(duì)應(yīng)建立2種充電負(fù)荷模式。

（1）隨機(jī)充電模式：電動(dòng)汽車只能從電網(wǎng)獲得電能而不能供給電能。

（2）可控V2G充電模式：電動(dòng)汽車可以從電網(wǎng)獲得電能，也可以供給電能。假定這些電動(dòng)汽車車主與電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商簽訂了協(xié)議，只在電網(wǎng)負(fù)荷低谷充電，在負(fù)荷高峰時(shí)段，只要不在行駛狀態(tài)就可以接入電網(wǎng)并提供電能。

在本文中，界定每天有2個(gè)用電高峰：早高峰8∶30—11∶30和晚高峰18∶00—23∶00，和1個(gè)用電低谷23∶00—7∶00。

對(duì)于隨機(jī)充電模式，其出行里程符合對(duì)數(shù)正態(tài)分布，而起始充電時(shí)間符合2個(gè)正態(tài)分布：N（9，0.5）和N（19，0.5）。通過(guò)系統(tǒng)生成1個(gè)隨機(jī)數(shù)，使用二項(xiàng)分布決定是哪個(gè)充電階段。蒙特卡洛仿真的流程圖如圖1所示。

圖1 隨機(jī)充電模型流程

在V2G模式下，控制電動(dòng)汽車只能在用電低谷充電，即每天的23∶00之后進(jìn)行充電。在每天的用電高峰時(shí)段，電動(dòng)汽車則可能會(huì)進(jìn)行放電，因此需要分別使用d/2來(lái)計(jì)算放電開(kāi)始時(shí)的SOC。對(duì)于上午的用電高峰，如果初始SOC大于0.5，認(rèn)為它可以供給電能，要控制上午放電結(jié)束時(shí)至少有50%的電能，以保證下午的出行需求。同理，對(duì)于晚間的用電高峰，如果初始SOC大于0.2就可以供給電能，同樣要控制放電結(jié)束時(shí)至少有10%的電能，確保電池工作在高效的區(qū)段。蒙特卡洛仿真的流程圖如圖2所示。

圖2 可控V2G充電模型流程

3 負(fù)荷計(jì)算與分析

3.1 參數(shù)輸入

根據(jù)《節(jié)能與新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2012—2020）》，到2015年，純電驅(qū)動(dòng)車輛要初步實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，市場(chǎng)保有量將超過(guò)50萬(wàn)輛；到2020年，純電驅(qū)動(dòng)車輛要實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，市場(chǎng)保有量將達(dá)到500萬(wàn)輛。上海市是首批“十城千輛”示范城市之一，是六大私人購(gòu)買電動(dòng)汽車補(bǔ)貼試點(diǎn)城市之一，同時(shí)也是國(guó)內(nèi)唯一的電動(dòng)汽車國(guó)際示范城市。在狹義乘用車領(lǐng)域，上海地區(qū)的銷量及保有量占全國(guó)乘用車的比重一般為10%左右。預(yù)計(jì)到2020年，上海大批量推廣電動(dòng)汽車的數(shù)量可以達(dá)到50萬(wàn)輛的規(guī)模。為此，選擇上海市作為電動(dòng)汽車V2G接入電網(wǎng)負(fù)荷分析的算例。

本文中，設(shè)置參數(shù)e為電動(dòng)汽車滲透率，定義為電動(dòng)汽車使用者中與電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商簽訂協(xié)議的比例。簽訂協(xié)議者的負(fù)荷計(jì)算使用可控V2G模式，而其他未簽訂協(xié)議的使用隨機(jī)充電模式。按照前文所述，每日平均行駛里程、開(kāi)始充電時(shí)刻和初始SOC按照式（1）—（4）得到，作為隨機(jī)輸入?yún)?shù)輸入蒙特卡洛仿真模型。

3.2 結(jié)果分析

取滲透率e分別為0.1，0.3，0.5和0.8，電動(dòng)汽車規(guī)模為50萬(wàn)輛，得出電動(dòng)汽車通過(guò)V2G接入電網(wǎng)的充電負(fù)荷曲線如圖3所示。從圖上可以看到，如果電動(dòng)汽車隨機(jī)充電的比率較高，充電主要集中在早、晚用電高峰；而V2G可控充電增加了晚間電力的利用率。

圖3 不同滲透率下的充放電負(fù)荷曲線

然后分別考察e=0，e=0.5和e=1的情況下，電動(dòng)汽車充電對(duì)現(xiàn)有電網(wǎng)負(fù)荷的影響。圖4為上海夏季某日的原用電負(fù)荷曲線；圖5、圖6分別為電動(dòng)汽車規(guī)模為50萬(wàn)輛和100萬(wàn)輛時(shí)的負(fù)荷曲線。

從蒙特卡洛模擬的結(jié)果可以得到：

（1）如果完全放任電動(dòng)汽車隨機(jī)充電，電動(dòng)汽車充電負(fù)荷和電網(wǎng)用電高峰正好重疊。那么隨著電動(dòng)汽車的大規(guī)模接入，電網(wǎng)負(fù)荷高峰的負(fù)擔(dān)將會(huì)更重。

（2）現(xiàn)在預(yù)估的電動(dòng)汽車規(guī)模還比較小，即使50萬(wàn)輛電動(dòng)汽車完全采用V2G可控充電，也不足以有明顯的削峰填谷效果。當(dāng)將電動(dòng)汽車的規(guī)模設(shè)置為100萬(wàn)輛時(shí)，使用V2G可控充電對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷可以起到一定的平衡負(fù)荷作用。

（3）如果不考慮電池?fù)p耗，電動(dòng)汽車滲透率的提高會(huì)給電網(wǎng)帶來(lái)可觀的效益。隨著電動(dòng)汽車的逐步普及，未來(lái)V2G對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷將有積極的作用。

圖4 上海某日的原負(fù)荷曲線

圖5 不同滲透率對(duì)原負(fù)荷曲線的影響（50萬(wàn)輛規(guī)模）

圖6 不同滲透率對(duì)原負(fù)荷曲線的影響（100萬(wàn)輛規(guī)模）

4 結(jié)語(yǔ)

鑒于電動(dòng)汽車充/放電行為在時(shí)間、空間上的隨機(jī)性，本文采用蒙特卡洛隨機(jī)抽樣法對(duì)電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷和V2G負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，并分別建立了隨機(jī)充電和可控V2G充電模型。通過(guò)對(duì)不同V2G滲透率下的充電行為分析，得出電動(dòng)汽車隨機(jī)充電會(huì)對(duì)原有的負(fù)荷高峰進(jìn)一步疊加，而V2G可控充電對(duì)電網(wǎng)削峰填谷則有一定作用的結(jié)論。但現(xiàn)有的電動(dòng)汽車規(guī)模很小，無(wú)法對(duì)電網(wǎng)的充電容量造成實(shí)質(zhì)性影響。未來(lái)隨著電動(dòng)汽車的進(jìn)一步普及，V2G的作用會(huì)更加明顯。

本文對(duì)電動(dòng)汽車的電池性能、充電方式和使用者出行習(xí)慣做了一些假設(shè)，在盡量不影響結(jié)果的情況下簡(jiǎn)化模型。如果要對(duì)電動(dòng)汽車規(guī)?；瘧?yīng)用后對(duì)電網(wǎng)各方面的影響做出評(píng)估，還需要開(kāi)展大量細(xì)致的工作，例如消費(fèi)者使用習(xí)慣、電動(dòng)汽車的充電功率仿真，以及更精確的電動(dòng)汽車容量預(yù)估等。

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（本文編輯：龔皓）

Analysis on Power Grid Load after Electric Vehicles Connected to Power Grid by V2G

ZHOU Junhui，CHA Li，MA Jun
（School of Automotive Studies,Tongji University，Shanghai 201804，China）

With the large scale popularization of electric vehicles（EVs）and the application of smart grid，there will be large amounts of EVs connecting to power grid by V2G.EV charging will bring great challenges to power grid load.The paper analyzes influencing factors of EV connecting to power grid by V2G and establishes a load calculation method of EV charging based on Monte Carlo simulation.Through establishing random charging model and V2G charging model，the paper compares charging loads of power grid with different EV penetration rates and it draws a conclusion that the controllable V2G charging plays a positive role in balancing peak load power grid and valley power consumption.

electric vehicle；V2G；charging load；Monte Carlo simulation

TM715+.1

：B

：1007-1881（2014）08-0010-05

2014-05-14

周駿匯（1990-），男，江蘇無(wú)錫人，碩士在讀，研究方向?yàn)樾履茉雌嚰夹g(shù)與產(chǎn)品、電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)相關(guān)技術(shù)。