我國(guó)電動(dòng)汽車市場(chǎng)保持著高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，自2013年起中國(guó)電動(dòng)汽車產(chǎn)銷規(guī)模年均增長(zhǎng)率超過(guò)110%。按國(guó)務(wù)院頒布的發(fā)展規(guī)劃，2020年我國(guó)電動(dòng)汽車規(guī)模將超過(guò)600萬(wàn)輛，以每輛車7kW的最低充電功率計(jì)算，屆時(shí)總需求將達(dá)到42000MW。

電動(dòng)汽車作為交通工具在使用上具有隨機(jī)性和間歇性，可能出現(xiàn)大規(guī)模電動(dòng)汽車在特定時(shí)間段集中充電從而增加高峰時(shí)段負(fù)荷，造成“峰上加峰”的出現(xiàn)，現(xiàn)有的配電網(wǎng)絡(luò)難以滿足大規(guī)模電動(dòng)汽車間歇性的充電需求。據(jù)調(diào)查私家車每日停駛時(shí)間在20h 以上，即便在高峰時(shí)段，仍有超過(guò)90%的車輛處于停駛狀態(tài)[1]。因此行業(yè)專家提出了V2G（Vehicle to Grid）技術(shù)用以解決電動(dòng)汽車充電對(duì)電網(wǎng)造成“峰上加峰”的問(wèn)題。相比于發(fā)電機(jī)組預(yù)留旋轉(zhuǎn)備用的傳統(tǒng)調(diào)峰方式，V2G調(diào)峰具有響應(yīng)快、成本低、網(wǎng)損小、配合新能源發(fā)電等方面的優(yōu)勢(shì)[2]。

文獻(xiàn)[3]針對(duì)我國(guó)的電力體制提出了一種電動(dòng)汽車參與V2G的電價(jià)制定方法，建立了車網(wǎng)互動(dòng)的最優(yōu)峰谷電價(jià)模型，為引導(dǎo)車主參與V2G提供了切實(shí)可行的定價(jià)方案。文獻(xiàn)[4]在考慮車輛日行駛里程以及充放電功率在時(shí)空上的隨機(jī)性的基礎(chǔ)上，分析了電動(dòng)汽車V2G對(duì)配電網(wǎng)的影響，其結(jié)論表明，由于電動(dòng)汽車充放電時(shí)間得到了合理控制，實(shí)施V2G可以有效減少電力負(fù)荷峰谷差，進(jìn)而減少網(wǎng)絡(luò)損耗，提高電能質(zhì)量。文獻(xiàn)[5]通過(guò)建立電動(dòng)汽車V2G模型，定量計(jì)算了大規(guī)模電動(dòng)汽車參與V2G從而減少電網(wǎng)裝機(jī)容量帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益。

當(dāng)前大多數(shù)研究圍繞電動(dòng)汽車V2G對(duì)電力系統(tǒng)各個(gè)部分的影響以及V2G背景下電動(dòng)汽車充電規(guī)則及價(jià)格制定展開(kāi)，多數(shù)是對(duì)于其效果的定性分析。本文針對(duì)中國(guó)的交通數(shù)據(jù)，從車主的出行習(xí)慣入手，結(jié)合中國(guó)電動(dòng)汽車市場(chǎng)調(diào)查，利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法得出電動(dòng)汽車在日常使用場(chǎng)景下參與V2G的能力，再結(jié)合典型日負(fù)荷數(shù)據(jù)，給出滿足削峰填谷所需要的電動(dòng)汽車規(guī)模。

1 車輛調(diào)峰能力估算

V2G的實(shí)施既要做到有效利用電動(dòng)汽車電池的儲(chǔ)能資源，又不能對(duì)車主的日常出行造成過(guò)多影響。因此，有必要研究車主的用車規(guī)律，以合理安排電動(dòng)汽車的充放電。如果用戶的預(yù)期出行時(shí)間過(guò)早，則無(wú)法利用谷時(shí)電價(jià)為車輛充滿電量；如果用戶的出行結(jié)束時(shí)間較晚，則無(wú)法在負(fù)荷峰時(shí)向電網(wǎng)放電；如果用戶的日行駛里程較長(zhǎng)，車輛剩余電量不足以滿足第二天的出行需求，則不能參與V2G向電網(wǎng)放電。綜上所述，為了不影響車主的正常出行，電動(dòng)汽車在負(fù)荷峰時(shí)參與向電網(wǎng)放電需要滿足以下條件：動(dòng)力電池剩余電量充足；車輛接入充電設(shè)施時(shí)間早于或處于負(fù)荷峰時(shí)；車輛下一次出行時(shí)間晚于負(fù)荷谷時(shí)。

1.1 車輛參數(shù)計(jì)算

根據(jù)上述條件，首先分析單臺(tái)電動(dòng)汽車參與V2G時(shí)的放電能力。通過(guò)總結(jié)歸納市面上常見(jiàn)車型的基本參數(shù)對(duì)單臺(tái)車的V2G能力進(jìn)行估算。由表1、表2可以看出，除特斯拉Model S 與比亞迪e6等個(gè)別車型電池容量較大（大于50kWh）外,大多數(shù)純電動(dòng)汽車的電池容量均在24kWh 左右，而插電式混合動(dòng)力汽車的電池容量普遍在10kWh 左右。

表1 純電動(dòng)汽車電池參數(shù)

表2 常見(jiàn)插電式混合動(dòng)力汽車電池參數(shù)

電動(dòng)汽車的每公里耗電量可以表示為：

其中Q為電動(dòng)汽車的電池容量（kWh），R為電動(dòng)汽車滿電量狀態(tài)下的續(xù)航里程（km）。據(jù)式（1）可知，表1中常見(jiàn)的電動(dòng)汽車百公里耗電量均值為16kWh。相關(guān)調(diào)查研究表明，電動(dòng)汽車的日行駛里程均值為40km[6]，因此當(dāng)電動(dòng)汽車剩余續(xù)航里程不足日均行駛里程時(shí)，為保障電動(dòng)汽車的正常行駛，車輛需停止向電網(wǎng)放電。由于插電式混合動(dòng)力汽車除電池外主要依靠燃油提供動(dòng)力，暫時(shí)不考慮其動(dòng)力電池的剩余電量情況。

1.2 車輛充電功率

根據(jù)現(xiàn)行的《電動(dòng)汽車傳導(dǎo)充電用連接裝置》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[6-7]，電動(dòng)汽車額定充電電流、電壓如表3，考慮到對(duì)電池壽命的保護(hù)，本文使用日常生活中最普遍的交流充電（7kW）作為默認(rèn)充電方式。為了便于計(jì)算，本文結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行以下假設(shè)[8]：電動(dòng)汽車的充電速率和放電速率均為0.3C；每輛車每天行駛開(kāi)始時(shí)的電池SOC 均為100%，即每輛車在負(fù)荷谷時(shí)充滿電；每輛車的百公里耗電量16kWh。

表3 中國(guó)電動(dòng)汽車充電標(biāo)準(zhǔn)

2 出行習(xí)慣建模

本文交通數(shù)據(jù)來(lái)源于2019年8月在湖南省株洲市進(jìn)行的社會(huì)問(wèn)卷調(diào)查，通過(guò)匯總調(diào)查結(jié)果得到當(dāng)?shù)鼐用耨{車出行數(shù)據(jù)。將一天按小時(shí)分為24個(gè)時(shí)間段，統(tǒng)計(jì)每個(gè)時(shí)間段中開(kāi)始第一次出行的車輛數(shù)量、結(jié)束最后一次出行的車輛數(shù)量以及每輛車出行距離等數(shù)據(jù)，利用極大似然參數(shù)估計(jì)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合[4,8]，分別得到各組數(shù)據(jù)的概率密度圖像。

出行開(kāi)始時(shí)間。用戶每天的首次出行開(kāi)始時(shí)間決定了電動(dòng)汽車在夜間所能充電的時(shí)長(zhǎng)，在本文的假設(shè)條件下，電動(dòng)汽車參與V2G向電網(wǎng)放電的前提是其可在負(fù)荷谷時(shí)段將動(dòng)力電池SOC 充電至100%。首次出行開(kāi)始時(shí)間滿足正態(tài)分布，根據(jù)數(shù)據(jù)的擬合結(jié)果可得其概率密度函數(shù)式（2），其中μ=14.09，σ=4.28：

圖1 出行開(kāi)始時(shí)間

出行結(jié)束時(shí)間。用戶的每日出行結(jié)束時(shí)間直接決定了該電動(dòng)汽車能否在負(fù)荷高峰時(shí)段參與向電網(wǎng)放電，如果車輛結(jié)束最后一次出行的時(shí)間過(guò)晚，當(dāng)天用電高峰期已過(guò)，則沒(méi)有必要再向電網(wǎng)放電。與出行開(kāi)始時(shí)間類似，用戶最后一次出行結(jié)束時(shí)間服從正態(tài)分布，經(jīng)過(guò)極大似然參數(shù)估計(jì)后得到其概率密度函數(shù)式（3），其中μ=14.37，σ=4.30：

圖2 出行結(jié)束時(shí)間

日出行距離。用戶的每日出行距離決定了電動(dòng)汽車在結(jié)束一天的使用后剩余的電量，根據(jù)本文所提出的V2G規(guī)則，電池SOC＜30%后為保證車輛正常行駛，需停止向電網(wǎng)放電。通過(guò)分析用戶的日出行距離數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，用戶的日出行距離負(fù)荷對(duì)數(shù)正態(tài)分布，概率密度函數(shù)為式（4），其中μ=2.38，σ=0.79：

圖3 日出行距離

3 電動(dòng)汽車調(diào)峰目標(biāo)

圖4為我國(guó)北方某城市夏季某日的負(fù)荷曲線，由負(fù)荷曲線可以看出，該市用電負(fù)荷均值在5000MW左右，且負(fù)荷波動(dòng)較大，曲線呈現(xiàn)“兩峰一谷”的特點(diǎn)，在用電高峰時(shí)段符合V2G條件的汽車會(huì)向電網(wǎng)供電，以緩解此時(shí)段用電緊張的情況。在負(fù)荷低谷時(shí)段，用電負(fù)荷低于全天平均值，有充電需求的電動(dòng)汽車可在此時(shí)段進(jìn)行充電。由負(fù)荷數(shù)據(jù)可知，該市當(dāng)日的負(fù)荷峰谷差為1518.9MW。假定電動(dòng)汽車削峰填谷的目標(biāo)為使全天的負(fù)荷峰谷差減小到800MW，即負(fù)荷在4400MW 與5200MW 之間波動(dòng)。

4 電動(dòng)汽車V2G規(guī)模

本文中電動(dòng)汽車參與V2G并向電網(wǎng)放電的具體條件：電動(dòng)汽車在晚上22：30之前完成當(dāng)天最后一次出行；電動(dòng)汽車動(dòng)力電池SOC＞30%；電動(dòng)汽車次日第一次出行時(shí)間晚于早晨6：00。以上條件保證了電動(dòng)汽車可以有效參與調(diào)峰，并且避免了過(guò)度放電對(duì)車主的正常出行造成影響。下面分別根據(jù)式（2）（3）（4）計(jì)算電動(dòng)汽車滿足向電網(wǎng)放電條件的概率。

電動(dòng)汽車最后一次出行結(jié)束時(shí)間早于tfn時(shí)刻的概率：μ=14.37，σ=4.30；電動(dòng)汽車第一次出行時(shí)間晚于tst時(shí)刻的概率：

μ=14.09，σ=4.28；電動(dòng)汽車的剩余電量E0與行駛里程d 有如下關(guān)系:

其中R 代表電動(dòng)汽車滿電狀態(tài)下的續(xù)航里程，結(jié)合式（4）可以得到電動(dòng)汽車動(dòng)力電池SOC 大于某一數(shù)值e的概率p3為式（8）[4]，其中μ=2.38，σ=0.79：

假設(shè)出行開(kāi)始時(shí)間、出行結(jié)束時(shí)間、每日行駛里程為相互獨(dú)立的隨機(jī)變量，由p1、p2、p3，可得電動(dòng)汽車滿足上述參與V2G并向電網(wǎng)放電的概率為

以本文擬定的電動(dòng)汽車向電網(wǎng)放電所要滿足的條件tfn=22.5、tst=6、e=0.3帶入進(jìn)行計(jì)算，可得一輛電動(dòng)汽車在經(jīng)過(guò)一天的使用后可以參與V2G向電網(wǎng)放電的概率為93%，以每輛車放電功率7kW 計(jì)算，若要滿足調(diào)峰目標(biāo)，則該市至少需要51920輛電動(dòng)汽車才能滿足本文利用電動(dòng)汽車進(jìn)行削峰填谷的需要。削峰填谷所需電動(dòng)汽車數(shù)量與目標(biāo)的負(fù)荷波動(dòng)程度有關(guān)，要求的負(fù)荷波動(dòng)越小，所需的電動(dòng)汽車數(shù)量越大。