俞豪君;梁茜;许文超;牛涛;韩志锟
【摘 要】提出了慢充模式和换电模式电动汽车充电功率预测计算方法.首先综合分析影响电动汽车充电功率的各要素,在合理假设的基础上,建立要素量化概率模型,其次引入蒙特卡洛随机模拟方法,提出充电功率计算方法和流程,以北京地区为例,研究混合模式的电动汽车的规模化接入对城市电网的影响.
【期刊名称】《江苏电机工程》
【年(卷),期】2015(034)002
【总页数】4页(P58-61)
【关键词】电动汽车;充电负荷计算;随机模拟;换电;智能电网
【作 者】俞豪君;梁茜;许文超;牛涛;韩志锟
【作者单位】江苏省电力设计院,江苏南京211102;上海电力公司沪北供电公司,上海200070;江苏省电力设计院,江苏南京211102;江苏省电力设计院,江苏南京211102;江苏省电力设计院,江苏南京211102
【正文语种】中 文
【中图分类】U469.72
电动汽车作为一种绿交通工具，在保障国家能源安全、缓解城市地区污染和促进经济发展和产业结构调整方面具有重要的战略意义。规模化电动汽车的应用，将会给传统电网造成一定的冲击。电动汽车充电功率计算是进行电动汽车与电网交互设施规划[1]以及进一步进行协调控制[2]的基础。影响电动汽车充电功率的很多因素往往很难建立较为准确的数学模型进行描述，因此给功率预测带来了很大的困难。目前，国内外对此课题的研究通常要基于一系列条件性很强的假设，利用统计数据和计算机模拟技术，对电动汽车充电功率进行预测。文献[3]分析了与电动汽车功率需求相关的各种因素。考虑了部分随机因素的概率分布，建立了电动汽车功率需求的统计模型。采用蒙特卡洛随机模拟方法，形成了从单体到体电动汽车功率需求的计算方法。文献[4]则对电动汽车进行了简单的分类，从私家车
、公务车、公交车和出租车不同的出行特性入手，在起始电量状态（SOC）、行驶距离和充电模式的一系列假设前提下，研究了各类电动汽车在工作日和休息日的充电功率预测方法。文献[5]结合实时地理交通信息，对电动汽车的充电行为进行了分析。目前的研究存在影响因素考虑不全面、假设强主观性、数据缺乏、且尚未有对换电方式电动汽车负荷进行计算的研究等问题。
1 电动汽车主要充电方式
目前，电动汽车充电的模式主要有3种，慢充、快充和换电。
（1）慢充（充电桩）方式：通常使用7 kW以下的交流电源充电，充满一组电池大概需要6～10 h。充电桩缓慢的充电过程意味着它只适合面向用户的停车过程，更适合服务覆盖范围较小的分散式布局。
（2）快充方式：电动汽车快速充电需要高功率直流充电机，额定功率可达200 kW以上，充满一组电池大约需要10～30m in。快速充电可以满足电动汽车的应急充电需求，但是对于电池寿命有很大的损伤，同时会给电网带来冲击和谐波污染。
（3）换电池方式：换电模式利用专用的电池更换设备，将电动汽车耗尽的电池组直接更换为充电站内已经充满的电池组。整个过程由自动化设备在数分钟内完成，比快速充电更为方便快捷。这种充电方式对电池损伤小，而且可以提供统一的电池维护保养，大大增加了电池寿命。但是这种模式需要统一的电池规格，充电技术和接口标准，还有与之相配套的电池租赁体系和物流系统[6]，因此短期内这种模式的推广普及具有一定的难度，从中长期看，这种模式良好的特性使得其在未来市场中将占有一定的份额。
2 电动汽车充电功率计算
充电功率预测的主要任务是研究电动汽车充电功率在时间上的分布状况，从而为电力系统运行提供参考，并作为进一步引导电动汽车有序充电的依据。充电功率预测是一个多元、强耦合、非线性的复杂问题，影响因素众多且有些因素难以进行数学建模。在研究中，将选取对电动汽车充电行为影响最大的几个因素进行建模和分析。因为慢充和换电方式在充电功率特性上表现很大的不同，则分别对慢充模式和换电模式的充电功率预测进行分析。
2.1 慢充方式
2.1.1基本假设
影响慢充方式电动汽车充电功率的主要因素包括出发/到达时刻、行驶距离、起始电量状态、充电功率、充电场所和充电习惯。
（1）出发/到达时刻的选取对电动汽车开始/结束充电时刻影响较大，而出发/到达时刻因个人出行习惯的不同差异很大，为了便于分析，只研究在正常工作日，用于通勤的电动汽车的行为。对于通勤的车辆，每天的日常出行有很大的规律性，根据中北京市交通统计数据[7]，通勤车辆上班、下班出发/到达比例如图1、图2所示。
图1 上班出发及到达时间车辆分布图
图2 下班出发及到达时间车辆分布图
（2）电动汽车的行驶距离决定了电池耗电量的大小，从而决定了充电时间的长短，根据2011年北京市交通发展年度报告，车辆年平均行驶里程统计数据如表1所示。
表1 车辆每年行驶里程统计表项目 调查样本数 每年平均行驶里程 /（km·a-1）公务车 172 28 657私家车 825 19 596调查样本 997 21 161
假设日平均行驶里程=年平均行驶里程/365。通勤车辆每天行驶次数为2次，因此假设每次出行的距离为二分之一行驶距离。如认为车辆行驶里程满足正态分布，其数学期望为日均行驶里程，方差为日均行驶里程的1/10。
（3）起始电量状态。电量状态是表征电动汽车电池状态的参数，其定义为：
起始电量状态即电动汽车在一天开始时刻的电池电量，假设初始电量状态服从正态分布。
（4）根据中国于2010年4月通过的《电动汽车传导式接口》[8]，认为在家充电功率为3.5 kW，而在商场、企业等的停车场充电功率为7 kW。
（5）充电习惯的不同对充电功率的预测影响也较大，且充电决策的主观性很大，通常认为电池剩余电量与充电意愿存在反向相关关系。但这种反向相关关系存在很强的主观性，这种主观性通常难以用客观的数学模型表述，因此需要引入一个强假设。
引入模糊数学理论，将{进行充电}看作一个模糊集合，建立从电池电量状态到该集合的隶属度函数，以此刻画用户的充电意愿。
A：｛电池电量状态｝→｛进行充电｝上海电动汽车价格
x → A（x）
其中x是集合{电池电量状态}中的元素，取值范围为0%～100%，它作为用户充电意愿的判断依据。A为建立在集合{电池电量状态}上的函数，A（x）取值范围为[0，1]，当取值越靠近1时，表示此时的电池剩余电量属于用户进行充电的集合的程度越高，也就是用户充电意愿越强。构造隶属度函数A为：
该隶属度函数的构造：① 保证了充电意愿关于电池电量状态的连续性；② 当电池电量状态大于80%时，不进行充电；③ 当电池电量状态低于30%时，一定进行充电。
2.1.2算法流程
利用计算机模拟技术进行慢充方式电动汽车功率预测的流程如下。
（1）初始化，计数器M=0；（2）按图3计算数量为N的电动汽车在慢充模式下的功率需求，M=M+1，记录计算结果；（3）重复步骤（2）直到M满足终止条件，由M组随机模拟实验结果计算均值和方差。
图3 慢充方式功率计算流程图
2.2 换电方式
2.2.1基本假设
（1）和慢充方式不同，换电方式只需几分钟，不需在换电站停留很长时间，因此在这一点上，人们在使用换电站设施行为上表现出和常规加油站加油行为的相似性。即认为人们主要在上下班的途中进行更换电池。
（2）换电时段。可以认为电动汽车的换电操作绝大部分是在上下班的途中完成的，且认为换电时段在上下班途中均匀分布。上下班途中时间间隔的长短主要取决于上下班路程的长短，则认为两者之间存在正比关系。
（3）换电需求取决于电池剩余电量和用户换电习惯，因此们在本节引入一个模糊函数，用于表征用户换电意愿的大小，即：
函数的设置遵循原则：① 电池电量低于0.2时，必须更换电池；② 充电意愿相对电池电量的连续性。
（4）换电站：运行状态包括换电站剩余满充电池数量与换电站充电计划
2.2.2算法流程
（1）初始化，计数器M=0；（2）按图4所示计算数量为N的电动汽车在换电模式下的换电需求，M=M+1，记录计算结果；（3）重复步骤（2）直到M满足终止条件，由M组随机模拟实验结果计算均值和方差。
图4 换电方式需求计算流程
3 算例分析
以北京城市配网为例，北京现有人口约2000万，汽车保有量约500万辆。北京负荷最高峰约为16 000 MW，以峰值负荷为12 000MW的某工作日为例进行分析。假设电动汽车初始电量状态满足均值为0.7和方差为0.1的正态分布，且选择换电和慢充作为能量补充的可能性分别为0.3和0.7，在5%的渗透率条件下，有15 000辆电动汽车选择换电，而选择慢充方式的电动汽车则达35 000辆。慢充方式选择设定为每天充电次数完全由充电习惯决定的模式，换电方式选择设定为换下即刻开始充电。计算结果如图5所示。
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