李天寧，王浩國(guó)，董靈鵬，倪威中，魏國(guó)民

（1.國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司杭州供電公司，杭州 310016；2.國(guó)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(guó)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(dòng)汽車迅速發(fā)展，使汽車行業(yè)對(duì)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(dòng)汽車生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大與使用的普及，電動(dòng)汽車充電給電力系統(tǒng)帶來了諸多新問題。其中，電動(dòng)汽車充電的無序性影響了電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，同時(shí)也降低了電能質(zhì)量［1-2］。而有序的電動(dòng)汽車充電，不僅可以平衡電力系統(tǒng)負(fù)荷，降低配電網(wǎng)負(fù)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(dòng)汽車的充電優(yōu)化配置問題就變得尤為重要。

國(guó)內(nèi)外在電動(dòng)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(jì)性與運(yùn)行穩(wěn)定性三點(diǎn)開展較為深入的研究。山東大學(xué)對(duì)于不同的電動(dòng)汽車滲透率，討論電動(dòng)汽車對(duì)配電網(wǎng)產(chǎn)生的影響，并發(fā)現(xiàn)部分母線節(jié)點(diǎn)電壓偏移量高達(dá)15%，遠(yuǎn)超國(guó)標(biāo)規(guī)定的電壓偏移量［3］。文獻(xiàn)［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(dòng)汽車無序充電負(fù)荷，并分析了丹麥電網(wǎng)典型配電系統(tǒng)。結(jié)果表明，電動(dòng)汽車進(jìn)行無序充電時(shí)，會(huì)提高電力系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)成本，造成電力資源浪費(fèi)，同時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)電會(huì)對(duì)電動(dòng)汽車的充電產(chǎn)生積極影響。文獻(xiàn)［5］根據(jù)電動(dòng)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(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷曲線波動(dòng)的影響，提出采用主動(dòng)配電網(wǎng)技術(shù)對(duì)電網(wǎng)側(cè)充電設(shè)施進(jìn)行主動(dòng)控制與調(diào)節(jié)，使得配電網(wǎng)負(fù)荷達(dá)到了“削峰填谷”的效果。

由上述研究可見，電動(dòng)汽車的無序充電會(huì)對(duì)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(dòng)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(dá)到“削峰填谷”的效果，減小平均負(fù)荷方差，降低電力系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)成本。而不同學(xué)者對(duì)電動(dòng)汽車充電方式的建模不同，同時(shí)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(yàn)證，并未充分考慮用戶的響應(yīng)程度和參與動(dòng)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(dòng)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(fù)荷模型。并根據(jù)未來電動(dòng)汽車占有量的提升，分別預(yù)測(cè)不同電動(dòng)汽車占比情況下的無序充電負(fù)荷。通過構(gòu)建分時(shí)電價(jià)與充電時(shí)間逐時(shí)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(fù)荷功率方差為優(yōu)化目標(biāo)，提出了有序充電策略?；谡憬娋W(wǎng)銷售電價(jià)測(cè)算了小區(qū)電動(dòng)汽車無序和有序充電的費(fèi)用，并從電網(wǎng)負(fù)荷、充電經(jīng)濟(jì)性兩方面分別驗(yàn)證了有序充電的有效性與用戶參與的可行性。

1 電動(dòng)汽車無序充電負(fù)荷預(yù)測(cè)建模

電動(dòng)汽車無序充電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型受到許多因素影響，主要包括電動(dòng)汽車的占有比重、類型、電池容量、充電時(shí)間、充電功率以及用戶出行的行駛習(xí)慣［9］。先對(duì)每一輛電動(dòng)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(gè)小區(qū)多輛電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷模型。

1.1 電動(dòng)汽車無序充電負(fù)荷模型參數(shù)設(shè)置

1）電動(dòng)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(dòng)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(dòng)汽車占比還會(huì)不斷地增加，因此在建模時(shí)分別按照40%、70%、100%3種不同占比預(yù)測(cè)負(fù)荷曲線。

2）電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)時(shí)刻。對(duì)于車輛開始充電的時(shí)間，按照美國(guó)交通部統(tǒng)計(jì)的概率分布提取隨機(jī)數(shù)［12］。車輛接入電網(wǎng)的時(shí)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(dòng)汽車接入電網(wǎng)的平均時(shí)刻；σs為電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差；t0為電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)時(shí)刻。

3）日行駛里程。根據(jù)文獻(xiàn)［13］中電動(dòng)汽車的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，采用極大似然估計(jì)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(shí)長(zhǎng)。根據(jù)電動(dòng)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(dòng)汽車每日充電時(shí)長(zhǎng)：

式中：W100為電動(dòng)汽車每百公里耗電量；Pc=22.5 kW為電動(dòng)汽車交流充電功率?？紤]到每輛電動(dòng)汽車受電網(wǎng)負(fù)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(jī)數(shù)ΔPc。

1.2 基于蒙特卡洛的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷模型

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

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

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

圖1 電動(dòng)汽車無序充電負(fù)荷預(yù)測(cè)流程

1）輸入該小區(qū)的居民總量與電動(dòng)汽車占比，計(jì)算電動(dòng)汽車占有量。

2）對(duì)一輛電動(dòng)汽車，提取其接入電網(wǎng)時(shí)刻t0。

3）對(duì)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(jì)算充電時(shí)長(zhǎng)Tc。

5）將充電時(shí)間與充電功率累加在充電負(fù)荷曲線中。

6）對(duì)下一輛車重復(fù)上述步驟，直至達(dá)到電動(dòng)汽車的總占有量。

7）導(dǎo)出電動(dòng)汽車無序充電負(fù)荷曲線。

1.3 電動(dòng)汽車無序充電負(fù)荷

根據(jù)上述預(yù)測(cè)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(dòng)汽車占比進(jìn)行無序充電功率預(yù)測(cè)，如圖2所示。

圖2 不同占比電動(dòng)汽車無序充電負(fù)荷

由圖2 可知，由于6：00—10：00 為上班高峰期，對(duì)于居民小區(qū)而言，電動(dòng)汽車充電功率相對(duì)較低；在17：00—21：00 為下班高峰期，大量電動(dòng)汽車返回小區(qū)接入電網(wǎng)，因此該段時(shí)間內(nèi)充電負(fù)荷較大且曲線較陡峭。同時(shí)隨著電動(dòng)汽車的占比不斷提升，充電負(fù)荷不斷提升，峰谷差值也不斷變大。不同占比的電動(dòng)汽車無序充電負(fù)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(dòng)汽車的充電負(fù)荷曲線形狀［14］，同樣會(huì)造成電網(wǎng)負(fù)荷“峰上加峰”。為此，亟需對(duì)電動(dòng)汽車無序充電進(jìn)行有序調(diào)控。

2 電動(dòng)汽車有序充電負(fù)荷

根據(jù)浙江省電網(wǎng)銷售策略，對(duì)“一戶一表”居民用戶采用分時(shí)電價(jià)計(jì)算，其中高峰時(shí)段為8：00—22：00，低谷時(shí)段為22：00—次日8：00。并由浙江電網(wǎng)負(fù)荷曲線分析可得，在22：00之前的電網(wǎng)負(fù)荷較大，同時(shí)電動(dòng)汽車無序充電負(fù)荷在22：00前達(dá)到峰值。因此，本文提出利用分時(shí)電價(jià)對(duì)電動(dòng)汽車充電時(shí)間進(jìn)行有序策略引導(dǎo)。本文構(gòu)建電價(jià)與充電時(shí)間的逐時(shí)段映射關(guān)系，將電動(dòng)汽車入網(wǎng)時(shí)間有序調(diào)控在谷電時(shí)段，并保證電動(dòng)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(dòng)汽車有序充電負(fù)荷預(yù)測(cè)流程

1）輸入該小區(qū)的居民總量與電動(dòng)汽車占比，計(jì)算電動(dòng)汽車占有量。

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

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

4）將充電時(shí)間與充電功率累加在充電負(fù)荷曲線中。

5）對(duì)下一輛車重復(fù)上述步驟，直至達(dá)到電動(dòng)汽車的總占有量。

6）導(dǎo)出電動(dòng)汽車有序充電負(fù)荷曲線。

3 電動(dòng)汽車有序充電算例分析

3.1 電動(dòng)汽車有序充電算例建模

假設(shè)某小區(qū)居民用電總負(fù)荷由基礎(chǔ)用電負(fù)荷與電動(dòng)汽車充電負(fù)荷兩部分組成，其中居民用電負(fù)荷參考某地居民負(fù)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(dòng)汽車占比估計(jì)小區(qū)電動(dòng)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(shí)電價(jià)調(diào)控策略預(yù)測(cè)小區(qū)總負(fù)荷曲線，如圖4所示。

圖4 電動(dòng)汽車有序調(diào)控充電負(fù)荷

3.2 電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)變化

F(t)為該小區(qū)負(fù)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(fù)荷節(jié)點(diǎn)電壓；cosθ為負(fù)荷功率因數(shù)；R為輸電線路電阻；T為小區(qū)負(fù)荷計(jì)算時(shí)間。

設(shè)相同時(shí)間內(nèi)一條平均功率與F(t)相同的恒功率負(fù)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(fù)荷曲線方差S2為：

在電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行情況下，負(fù)荷節(jié)點(diǎn)電壓U，負(fù)荷功率因數(shù)cosθ以及輸電線路電阻R不會(huì)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(gè)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(dòng)汽車后的負(fù)荷方差與基礎(chǔ)用電負(fù)荷方差的比值，反映了電動(dòng)汽車有序充電對(duì)平衡電網(wǎng)負(fù)荷的效果。

表1 不同充電模式對(duì)負(fù)荷曲線方差的影響

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

3.3 電動(dòng)汽車有序充電費(fèi)用測(cè)算

國(guó)家電網(wǎng)公示的浙江省電網(wǎng)銷售電價(jià)如表2所示，對(duì)“一戶一表”居民采用分時(shí)電價(jià)計(jì)算方式。本文為方便計(jì)算，高峰電價(jià)取0.6 元/kWh，低谷電價(jià)取0.32元/kWh。預(yù)測(cè)不同用戶響應(yīng)比例的電動(dòng)汽車充電費(fèi)用，計(jì)算結(jié)果如圖5所示。

表2 浙江省電網(wǎng)銷售電價(jià)

較好的經(jīng)濟(jì)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(dòng)汽車采用無序充電模式，充電費(fèi)用為3 032元；若該小區(qū)全部電動(dòng)汽車響應(yīng)分時(shí)電價(jià)調(diào)控策略，其充電費(fèi)用降至1 715元，最高降幅高達(dá)43%。由此可見，電動(dòng)汽車基于分時(shí)電價(jià)的有序充電策略可以降低電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差、減少電網(wǎng)建設(shè)費(fèi)用，并且可以有效降低用戶的充電費(fèi)用，具有良好的應(yīng)用前景。

圖5 電動(dòng)汽車有序充電費(fèi)用

4 結(jié)論

隨著電動(dòng)汽車的發(fā)展，未來會(huì)有越來越多的電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)，將會(huì)對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷造成一些負(fù)面影響。為減少這些負(fù)面影響，有必要對(duì)電動(dòng)汽車的充電模式進(jìn)行有序調(diào)控。

本文基于蒙特卡洛法對(duì)某小區(qū)的電動(dòng)汽車無序充電負(fù)荷曲線進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果反映高比例的電動(dòng)汽車無序充電會(huì)造成小區(qū)用電負(fù)荷“峰上加峰”，加劇負(fù)荷曲線的波動(dòng)。在此基礎(chǔ)上，本文提出利用分時(shí)電價(jià)有序分配電動(dòng)汽車的充電時(shí)間，并以負(fù)荷功率方差和充電費(fèi)用為優(yōu)化目標(biāo)，建立該小區(qū)電動(dòng)汽車的有序充電模型。計(jì)算表明：基于分時(shí)電價(jià)的有序充電策略可以有效削減區(qū)域負(fù)荷的峰谷差，達(dá)到“移峰填谷”的效果。居民用戶按照有序充電策略進(jìn)行充電，既可以滿足用戶的用車需求，也可以有效降低電動(dòng)汽車的充電費(fèi)用。分時(shí)充電策略和經(jīng)濟(jì)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)。