可入網電動汽車對配電網負荷影響的研究

薛新白 萬 芮 牛鳳文

（安徽職業技術學院，合肥 230011）

在“碳達峰、碳中和”目標的引領下，能源行業低碳升級轉型成為發展的必由之路。2021 年1—2月，中國新能源汽車生產31.7 萬輛，增長395.3%。目前，中國是全球新能源汽車保有量最多的國家，銷量占全球新能源汽車的55%。純電動汽車的推廣為踐行綠色和可持續發展貢獻了重要力量。然而，隨著入網電動汽車數量的急劇增加，城市配電網絡產生了巨大的負荷波動。因此，對于電動汽車的大規模接入電網應該根據國家電價等政策進行合理的有序引導，增加配電網絡運行的可靠性，同時提高私人電動汽車的使用經 濟性。

文獻[1]研究電動汽車參與含分布式光伏電源的配電系統的協同調度問題，通過電動汽車充電位置優化和電動汽車充電時段優化，使得優化策略能平抑電網波動，減少配電系統網損。文獻[2]充分考慮了電動汽車負荷特性和進入電動汽車充電站的流量密度，在經濟性和科學性目標下，對電動汽車充電站的設置進行規劃。文獻[3]針對可入網電動汽車設計了多種充電策略，通過電動汽車有序充電的雙層優化模型，降低尖峰負荷，填補低谷負荷，使得系統負荷曲線更加平坦。文獻[4]提出一種含大規模電動汽車接入的主動配電網多目標優化調度方法，以應對配電網絡由于電動汽車無序充電而造成的高峰負荷加劇的 問題。

本文以私人電動汽車為研究對象，建立電動汽車的時空特性模型，基于蒙特卡洛模擬法（Monte Carlo method），以一天24 h 為基礎，選擇合肥市春季和夏季兩個典型日，研究私人電動汽車在無序充電和有序充放電策略下對配電網負荷的影響。

1 電動汽車的時空特性模型

1.1 電動汽車的時間特性模型

以私人電動汽車為研究對象，由統計數據得出電動汽車最后一次返程時間t0符合正態分布，即t0～N(μt,σt2)。它的概率密度函數表達式為[5]：

式中：μt=17.47；σt=3.41。

1.2 電動汽車空間特性模型

由美國交通部對全美家用車輛的調查結果得出，私人電動汽車的日行駛里程數S 符合對數分布即S～log N(μs,σs2)。它的概率密度函數表達式為：

式中：μs=3.2；σs=0.88。

考慮到電動汽車電池的充放電特性，規定電動汽車蓄電池的荷電狀態（State of Charge，SOC）不少于20%，即SOC ∈[0.2,1]。

2 電動汽車的充電策略

2.1 電動汽車無序充電的充電策略

在政策上，發改委等相關政府部門不對電動汽車充電時間進行限制，電網企業不對電動汽車用戶的充電量進行補貼，那么私人電動汽車車主將完全按照個人工作、生活時間安排電動汽車接入電網的充電時間和充電量，此類充電方式為電動汽車的無序充電。在這種充電策略下，假設私人電動汽車接入電網充電的時間是車主最后一次返程時間，且電動汽車電池全部充滿前車主不會再有車輛使用計劃，即電池會持續充電直至充滿（SOC=100%），不會中斷。

2.2 電動汽車有序充電的充電策略

在政策上，發改委通過制定峰谷分時電價政策對電動汽車的充電時間進行引導，電網企業對可入網電動車放電量進行收購，那么私人電動汽車車主在經濟利益的驅動下會主動對電動汽車的充、放電進行有序調節，此類充電方式為電動汽車的有序充放電。在這種充電策略下，假設私人電動汽車車主會根據最后一次返程時間選擇電動汽車進行充電還是放電。如果返程時間在當時22 時（平段電價）之前，車主將控制電動汽車向大電網放電；如果返回時間在當日23 時至次日8 時（谷段電價），車主將控制電動汽車從電網充電，直至充滿。其中：電動汽車充電，電網的負荷記為正；電動汽車放電，電網的負荷記為負。為了減少電量過低充電對電動汽車電池的傷害，延長電池壽命，規定放電深度不得超過總電量的20%（SOC=20%）。

3 算例分析

3.1 算例系統

本文選取合肥市2021 年春、夏兩個典型日的日負荷。在該配電網系統中，春季日負荷的最高峰發生在20 時，總有功負荷為4 694 MW；夏季日負荷的最高峰發生在13 時，總有功負荷為7 701 MW。

為分析電動汽車不同充電策略對配電網日負荷曲線的影響，做出以下假設：

（1）假設配電網中的私人電動汽車均愿意參加有序充電，配電網中的電動汽車完全可控；

（2）選取蔚來ET7 型號電動汽車作為私人電動汽車的研究對象，其電池容量為70 kW·h，續航里程為500 km，充電器的轉換效率為88%，電動汽車的電池剩余SOC 不少于20%；

（3）合肥市電動汽車充電設施投資運營有限公司目前共用34 000 注冊用戶，假設配電網中共34 000 臺私人電動汽車。

3.2 電動汽車充電策略對負荷曲線的影響

由蒙特卡洛模擬法可以模擬出34 000 臺電動汽車在無序充電和有序充放電的情況下24 h 的負荷需求，如圖1 所示，并分別疊加在春、夏日負荷曲線上，如圖2 和圖3 所示。

比較圖1 中的兩條曲線可以得出：如果不對私家車的充電行為進行任何約束，那么電動汽車入網充電的最高峰期發生在18 時，在執行峰時電價的20 時至22 時，充電負荷依然很高，會給大電網帶來壓力。而進行有序充放電的約束后，在執行峰時電價的20 時至22 時，大量電動汽車進行放電，可以緩解電網負荷 壓力。

對比圖2 和圖3 可以看出，從對大電網的影響角度來看，如果電動汽車都是以無序的方式接入電網，那么34 000 臺電動汽車的日負荷需求對于此地區的日負荷有峰上加峰的影響，而電動汽車有序充放電對于日負荷有明顯的削峰填谷作用。春季典型日負荷要小于夏季典型日負荷，因此在電動汽車有序充放電策略在春季執行對減少大電網負荷波動效果更明顯。

從對電動汽車用戶個人經濟性的角度來看，根據表1 的買入和銷售電價可以計算得出：在電動汽車無序充電策略下，地區的電動汽車用戶每日需花費 279 715 元購電，相當于平均每人每天支出8.23 元；而在電動汽車有序充放電策略下，每日購電費用減去售電費用，總支出為74 616 元，相當于平均每人每天支出2.19 元，用電經濟性顯著增強。

表1 電價表

4 結語

本文建立了電動汽車時空特性模型，通過蒙特卡洛模擬法，仿真得出電動汽車的日行駛里程數和接入電網的時間。在電價和相關政策的引導下，制定了電動汽車在無序充電和有序充放電兩種策略。通過春、夏兩個典型日負荷曲線分析得出，電動汽車無序充電會導致電網日負荷曲線峰上加峰，而電動汽車有序充放電會可以對電網日負荷曲線進行削峰填谷，同時降低私人車主的用電費用。