規(guī)?；妱悠囉行虺潆妼用駞^(qū)配電網(wǎng)的影響

郭春林，于鵬，付金彥，楊萬清，賈東明

(1.華北電力大學(xué)，北京市 102206；2.國網(wǎng)遼寧省電力有限公司大連供電公司，遼寧省大連市 116001；3.國網(wǎng)北京市電力公司，北京市 100031)

?

規(guī)?；妱悠囉行虺潆妼用駞^(qū)配電網(wǎng)的影響

郭春林1，于鵬1，付金彥2，楊萬清2，賈東明3

(1.華北電力大學(xué)，北京市 102206；2.國網(wǎng)遼寧省電力有限公司大連供電公司，遼寧省大連市 116001；3.國網(wǎng)北京市電力公司，北京市 100031)

大量電動汽車接入配電網(wǎng)，必然會對配電網(wǎng)產(chǎn)生極大的影響?；诿商乜_模擬方法計算了充電負荷，并根據(jù)北京市某地區(qū)的實際配電網(wǎng)搭建典型配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)。首先分析了不同滲透率下電動汽車無序充電對電網(wǎng)的影響，然后給出了基于電網(wǎng)側(cè)與用戶側(cè)雙向充電目標(biāo)的有序充電方法，并與無序充電時的情況進行對比。結(jié)果顯示有序充電能起到很好的削峰填谷作用。

電動汽車；充電負荷；配電網(wǎng)；有序充電

0 引 言

目前國內(nèi)外幾乎所有文獻均采用仿真方法來研究電動汽車對電網(wǎng)的影響，主要研究不同充電模式、不同情形或者不同充電特性下電動汽車對電網(wǎng)某一方面的影響。而建立充電負荷模型是研究電動汽車對電網(wǎng)影響的基礎(chǔ)，目前的充電負荷模型方法主要分3類：(1)基于出行需求的分析方法[1]，(2)蒙特卡羅法[2]，(3)針對充電站的充電負荷概率分析法[3]。對于電網(wǎng)結(jié)構(gòu)模型，目前通常采用2種方法：(1)實際電網(wǎng)結(jié)構(gòu)[4]，需要相應(yīng)的電動汽車數(shù)量、滲透率與該電網(wǎng)區(qū)域用戶對應(yīng)；(2)IEEE多節(jié)點電網(wǎng)結(jié)構(gòu)[5]，需要提供線路、變壓器參數(shù)、節(jié)點所接用戶數(shù)。

以仿真分析為主要手段的文獻雖然分析得比較全面，但所得結(jié)果是針對特定情況下的一種定性結(jié)論。有序充電研究通常是從用戶側(cè)或電網(wǎng)側(cè)考慮單方面目標(biāo)函數(shù)[6-9]，并且對電動汽車進行優(yōu)化時均是逐輛車進行的。本文基于蒙特卡羅模擬，通過概率密度函數(shù)模擬充電負荷，同時根據(jù)北京市某配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，通過Matlab/Simulink搭建配電網(wǎng)仿真結(jié)構(gòu)圖，研究不同滲透率下、不同充電模式配置比例下充電負荷所造成的影響，并給出相應(yīng)條件下的定量結(jié)果，為配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)發(fā)展提供參考。并且，提出滿足電網(wǎng)側(cè)與用戶側(cè)的有序控制目標(biāo)與方法，研究在此情況下配電網(wǎng)對電動汽車的接納能力。

1 電動汽車充電負荷計算方法

1.1 影響電動汽車充電負荷的因素分析

電動汽車的充電負荷主要受車輛數(shù)、電池特性、行駛規(guī)律和充電模式的影響。

針對動力電池特性[10]，本文用恒功率模型進行分析，即電動汽車整個充電過程功率保持恒定。而對于充電容量，則按電動汽車每102km耗電量進行計算，根據(jù)電動汽車當(dāng)日行駛里程，可計算得出所需充電量Q，計算公式為

(1)

式中：L為當(dāng)日行駛里程，km;Q100為每102km耗電量。

行駛規(guī)律主要包括2部分，一是每日行駛結(jié)束時刻，通常認為日行駛結(jié)束時刻即是到家時刻；二是日行駛里程，根據(jù)車輛的日行駛里程數(shù)，通過每102km耗電量可得出需求的充電電量。根據(jù)文獻[11]可得出每日行駛結(jié)束時刻x近似滿足正態(tài)分布，其概率密度函數(shù)為

(2)

式(2)中μs取17.6，σs取3.4，則日行駛結(jié)束時刻概率如圖1所示。

圖1 日行駛結(jié)束時間概率

同樣根據(jù)文獻[11]可得出日行駛里程L近似滿足對數(shù)正態(tài)分布，其對應(yīng)的概率密度函數(shù)為

(3)

式(3)中μD取3.2，σD取0.88，則日行駛里程概率如圖2所示。

1.2 電動汽車充電負荷計算假設(shè)

(1)只考慮住宅區(qū)的分散慢充，并且每日只在家充1次電，開始充電時刻為車輛到家時刻；

(2)針對某一區(qū)域，電動汽車滲透率均按10%，30%和50%進行分析，分別對應(yīng)未來的2020，2030和2050年；

圖2 日行駛里程概率

(3)在規(guī)?；稚⒙涞幕A(chǔ)上，考慮加入若干輛大容量快充；

(4)電動汽車充電為恒功率充電，充電功率為定值，參數(shù)見表1。

表1 2類車型充電功率與每102km耗電量參數(shù)

Table 1 Charging power and per 100 km power

consumption of the two kinds of cars

(5)電動汽車行程結(jié)束時刻與日行駛里程不存在相關(guān)性。

1.3 基于蒙特卡羅模擬的充電負荷計算方法

充電負荷計算在蒙特卡羅模擬下的實現(xiàn)流程如圖3所示。

圖3 充電負荷計算的流程

本文以每15min為計算點，則開始充電時刻為

TQ=4T

(4)

式中：T為每輛電動汽車開始充電時刻；TQ為以每15 min為計算點的開始充電時刻。

由上文可得對應(yīng)充電時長計算公式為

(5)

式中p為充電功率。

2 規(guī)?；妱悠嚦潆妼ε潆娋W(wǎng)的影響

2.1 搭建典型配電網(wǎng)

根據(jù)北京市某地區(qū)實際住宅區(qū)配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖，應(yīng)用Matlab中Simulink搭建該配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)[12]，如圖4所示，該配電網(wǎng)有2個電壓等級，分別為10 kV和380 V。電源側(cè)為110 kV供電，采用環(huán)路、多端供電模式，保證可靠、不間斷供電，因此將2個電源端等效為電壓等級為10 kV的電源，分別為Source1、Source2。

該配電網(wǎng)中共有6個小區(qū)負荷點，分別為Load1～Load6，假設(shè)6個負荷點都為住宅區(qū)，不含或含有少量商業(yè)負荷。6個小區(qū)負荷的基本負荷為實測負荷，結(jié)合本文對小區(qū)居民住戶的數(shù)量做相應(yīng)調(diào)整。同時，該配電網(wǎng)中含有5個變壓器，分別為T1～T5，電壓變換等級均為10 kV/380V。其中，負荷Load1較大，故采用2個容量較小的變壓器為其供電。

圖4 配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖

(1)小區(qū)負荷有功功率最大值。根據(jù)2011年《北京市電力公司客戶供電方案編制標(biāo)準(zhǔn)(試行)》中關(guān)于最大有功功率的計算方法可得出小區(qū)負荷有功功率最大值，如表2所示。

表2 Load1～Load6總戶數(shù)與有功功率最大值

Table 2 Total number of households and the maximum active power of load1～load6

(2)變壓器容量選擇。在本文中，只關(guān)注變壓器容量，而不涉及具體型號。在確定居民住宅小區(qū)配置變壓器容量時，按照《北京中低壓配電網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計實施細則(試行)》(京電生〔2009〕255號)執(zhí)行，變壓器容量如表3所示。

表3 變壓器容量規(guī)格

Table 3 Transformer capacity specification

(3)線路型號選擇。通過最大有功功率計算出流過導(dǎo)線的最大電流值，然后按照北京市電纜選型的相關(guān)規(guī)定，L1、L2、L4采用型號為YJLV-8.7/10 kV-3×25mm2的電纜，載流量為60 A；線路L3采用型號為YJV-0.6/1 kV-120的電纜，載流量為380 A;L5采用型號為YJV-0.6/1 kV-240的電纜，載流量為550 A。

2.2 規(guī)?；潆娯摵蓪ε潆娋W(wǎng)的影響

2.2.1 對配電網(wǎng)影響的仿真方法

對于規(guī)?；潆娯摵?，采用基于蒙特卡羅模擬的充電負荷計算方法，分別考慮電動汽車滲透率為10%，30%和50%的情況，然后加入某個負荷點的基礎(chǔ)負荷。負荷點總戶數(shù)已由上文給出，同樣，假設(shè)每戶擁有1輛汽車。本節(jié)針對圖4所示的配電網(wǎng)進行研究，由于此配電網(wǎng)包括6個負荷點，因此充電負荷也是由此6個負荷點共同構(gòu)成的，而各自的計算方法與上文類似[13]。

對于任意1個負荷點，將考慮電動汽車充電負荷后的負荷曲線按每30 min為步長進行取值記錄，則對于每一種滲透率情況把1天分成48個時間點來記錄。以下將分別從電壓偏移、變壓器負載率和線路負載率方面進行分析說明。

2.2.2 對電壓偏移的影響

本文中的配電網(wǎng)中包含2個電壓等級10 kV與380 V，以這2個數(shù)值作為計算電壓偏移的基準(zhǔn)值，則可以得到各測量母線的電壓偏移情況，如圖5所示。

圖5 不同參透率下母線電壓偏移量

從圖5中可以看出，對于10 kV電壓等級母線，最大的電壓偏移量出現(xiàn)在當(dāng)電動汽車滲透率為50%時，B2的電壓偏移量，約為-3%，該值滿足我國標(biāo)準(zhǔn)。而對于380 V電壓等級母線，母線B3～B7情況各不相同，但是當(dāng)滲透率為10%和30%時，偏差量都不大。

2.2.3 對變壓器負載率的影響

通過上文中獲取的各節(jié)點電壓、各線路的電流值，計算出視在功率，結(jié)合變壓器額定容量比值可得負載率情況，如圖6所示。

從圖6中可以看出，對于所有的變壓器而言，電動汽車滲透率越高，負載率也越高。對于變壓器T1、T2和T3，在3種情況下最大負載率均沒有超過1，也就是說變壓器都沒有出現(xiàn)過載運行，而對于變壓器T4與T5，當(dāng)滲透率達到30%和50%時，都出現(xiàn)了一段時間的過載運行。查看變壓器容量可以發(fā)現(xiàn)，對于變壓器預(yù)留容量比較大的，即使考慮充電負荷后，變壓器仍然能夠保證不過載運行或短時間過載運行。

圖6 不同參透率下各變壓器負載率

2.2.4 對線路負載率的影響

研究對線路負載率的影響，主要是應(yīng)用仿真軟件中計算得出的各電纜出線端電流值，通過與各電纜允許最大載流量的比值計算得出負載率，然后與2011年《北京市電力公司客戶供電方案編制標(biāo)準(zhǔn)(試行)》中規(guī)定的電纜載流量進行比較分析，各線路負載率情況如圖7所示。

圖7 不同參透率下各線路的負載率

從圖7中可以看出，線路負載率都是隨著滲透率升高而增大，這種規(guī)律與變壓器負載率一樣，但所有電纜線路都沒有出現(xiàn)過載情況，分析其主要原因是北京市規(guī)定，在正常運行時電纜不能長時間負載率超過50%，因此各條線路允許載流量通常都比較大，當(dāng)加入充電負荷后也不會使電流大于允許值。但是，對比此項規(guī)定，當(dāng)加入充電負荷后，使得一些線路在負荷峰值期負載率超過50%，甚至超過80%運行，這不僅違反北京市規(guī)定，并且給電纜運行帶來問題。

3 電動汽車有序充電研究

3.1 有序充電控制策略

本文采用的有序充電控制流程如圖8所示。

3.1.1 有序充電控制目標(biāo)

本文以日最大負荷升高量最小、峰谷差變小及整體負荷波動減小作為有序充電的3個目標(biāo)，由于這3個指標(biāo)在數(shù)學(xué)上有一定關(guān)聯(lián)性，同時為了使控制目標(biāo)更加容易實現(xiàn)，設(shè)目標(biāo)函數(shù)為

(6)

式中：Pimax、Pimax分別代表日最大負荷與最小負荷，其差值即為峰谷差；var表示對Pi(t)求方差，從而使得負荷波動最低。

為方便對上述雙目標(biāo)進行控制，現(xiàn)對其進行加權(quán)處理，使其成為一個單目標(biāo)函數(shù)：

Fi(t)=λ1F1i(t)+λ2F2i(t)

(7)

式中λ1、λ2各目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，滿足λ1+λ2=1。通過改變權(quán)重系數(shù)，可以調(diào)節(jié)控制目標(biāo)的偏重點，當(dāng)一方為0，則控制目標(biāo)變?yōu)閱文繕?biāo)[14]。

3.1.2 有序充電約束

這里，將用戶側(cè)的基本需求轉(zhuǎn)換為有序充電的約束條件，對于充電時間，本文假設(shè)如果用戶愿意服從控制，則從用戶到家到未來10 h為充電時間，即對應(yīng)車輛需要在這10 h內(nèi)充滿；對于充電電量需求，本文假設(shè)所有電動汽車均充滿。

充電時間約束

(8)

式中：tarrive-i為第i輛電動汽車到家時刻；tc-i為該車充電時刻。

充電電量約束

(9)

式中Li為第i輛電動汽車當(dāng)日行駛里程。

3.2 充電負荷在有序充電控制下對配電網(wǎng)的影響

為對比說明大規(guī)模充電負荷在有序控制后對配電網(wǎng)各方面的影響，同時與第2節(jié)中各項指標(biāo)進行對比，本節(jié)配電網(wǎng)中6個負荷點的基礎(chǔ)負荷與第2節(jié)中的一樣，且配電網(wǎng)各設(shè)備參數(shù)也無更改。各負荷點按第3.1節(jié)目標(biāo)3進行控制，即控制方差與峰谷差和值最小。再計算出各負荷點經(jīng)過有序控制后的總負荷情況，將這些數(shù)據(jù)通過Simulink仿真得出各節(jié)點電壓與各線路電流，具體方法與第2.2.1節(jié)中一樣。為比較最嚴(yán)重情況，本節(jié)中電動汽車滲透率只考慮50%情況。

3.2.1 有序充電對電壓偏移的影響

圖9為不同時刻各母線的電壓偏移情況，表4為有序控制后380 V母線電壓偏移量。

表4 有序控制后380V母線電壓偏移量

Table 4 380V bus voltage offset after orderly charging

由圖9及表4可知，由于有序控制使得充電負荷不大量疊加在基礎(chǔ)負荷峰值，日最大負荷沒有發(fā)生較大升高，因此，各母線電壓最大偏移量較無序充電時的均有降低，且在同等條件下，使不符合標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點轉(zhuǎn)

圖9 不同時刻母線電壓偏移情況

變?yōu)榛痉蠘?biāo)準(zhǔn)節(jié)點。因為有序控制實現(xiàn)了“填谷”作用，使峰谷差大幅度降低，因此電壓波動明顯減小，有利于電壓穩(wěn)定控制。

3.2.2 有序充電對變壓器負載率的影響

圖10為有序充電對變壓器負載率的影響情況。由圖10可知，與無序控制相比，有序控制使得大規(guī)模充電負荷對配電網(wǎng)變壓器負載率的影響有所緩解，主要包括：(1)降低了負荷高峰期的負載率；(2)增加了負荷低谷期的負載率，使變壓器全天利用率有一個較接近水平，減小了現(xiàn)階段設(shè)備的資源浪費。

3.2.3 有序充電對線路負載率的影響

圖11為有序充電對線路負載率的影響情況。由圖11可知，有序充電使大規(guī)模充電負荷對配電網(wǎng)線路負載率的影響減弱，主要有：(1)全面降低峰值期的線路負載率，過70%的運行時間大量縮短，延長電纜使用年限，增加對電動汽車接納能力；(2)使線路在負載率較低時間段的利用率有所增加，降低線路負載率的波動性，增加電網(wǎng)經(jīng)濟性。

圖10 有序充電對變壓器負載率的影響

圖11 有序充電對線路負載率的影響

4 結(jié) 語

本文根據(jù)北京市某地區(qū)的實際配電網(wǎng)搭建了典型配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖，首先分析了不同滲透率下電動汽車無序充電對配電網(wǎng)的影響，然后給出了基于電網(wǎng)側(cè)與用戶側(cè)雙向充電目標(biāo)的有序充電方法，分析了50%滲透率時的充電情況，與無序充電進行對比，結(jié)果表明此有序充電控制策略具有很好的削峰填谷效果。

[1]馬鈞,張星宇.中國電動汽車出行情景研究[J]. 汽車工程師, 2013(4): 13-15. Ma jun, Zhang Xingyu. Study on China electric vehicle mobility scenario[J].Auto Engineer, 2013(4) : 13-15.

[2]楊少兵,吳命利,姜久春, 等. 電動汽車充電站負荷建模方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2013, 37(5): 1190-1195. Yang Shaobing, Wu Mingli, Jiang Jiuchun, et al.An approach for load modeling of electric vehicle charging station[J].Power System Technology,2013(5):1190-1195.

[3]楊波, 陳衛(wèi), 文明浩, 等. 電動汽車充電站的概率負荷建模[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2014,38(16):67-73. Yang Bo,Chen Wei,Wen Minghao et al.Probabilistic load modeling of electric vehicle charging stations[J].Automation of Electric Power Systems,2014,38(16):67-73.

[4]Fernandez L P, Román T G S, Cossent R, et al. Assessment of the impact of plug-in electric vehicles on distribution networks[J]. Power Systems, IEEE Transactions on, 2011, 26(1): 206-213.

[5]夏娟娟, 孫春順, 張媛, 等. 電動汽車充電功率需求及其對電網(wǎng)負荷曲線的影響[J]. 電力學(xué)報, 2014, 29(1):20-23. Xia Juanjuan,Sun Chunshun, Zhang Yuan, et al.Charging power demand of electric vehicles and their impacts on load curve of power grids[J].Journal of Electric Power,2014,29(1):20-23.

[6]李秋碩, 肖湘寧, 郭靜, 等. 電動汽車有序充電方法研究[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2012, 36(12): 32-38. Li Qiushuo, Xiao Xiangning, Guo Jing, et al. Research on scheme for ordered charging of electric vehicles[J].Power System Technology,2012,36(12):32-38.

[7]徐智威, 胡澤春, 宋永華, 等. 基于動態(tài)分時電價的電動汽車充電站有序充電策略[J]. 中國電機工程學(xué)報, 2014, 34(22): 3638-3646. Xu Zhiwei, Hu Zechun, Song Yonghua, et al.Coordinated charging strategy for PEV charging stations based on dynamic time-of-use tariffs[J].Proceedings of the CSEE,2014,34(22):3638-3646.

[8]羅卓偉, 胡澤春, 宋永華, 等. 換電模式下電動汽車電池充電負荷建模與有序充電研究[J]. 中國電機工程學(xué)報, 2012, 32(31): 1-10. Luo Zhuowei, Hu Zechun, Song Yonghua, et al.Study on charging load modeling and coordinated charging of electric vehicles under battery swapping modes[J].Proceedings of the CSEE,2012,32(31):1-10.

[9]葛少云, 郭建祎, 劉洪, 等. 計及需求側(cè)響應(yīng)及區(qū)域風(fēng)光出力的電動汽車有序充電對電網(wǎng)負荷曲線的影響[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2014, 38(7): 1806-1811. Ge Shaoyun, Guo Jianyi, Liu Hong, et al. Impacts of electric vehicle’s ordered charging on power grid load curve considering demand side response and output of regional wind farm and photovoltaic generation[J]. Power System Technology, 2014, 38 (7) : 1806-1811.

[10]羌嘉曦, 敖國強, 何建輝, 等. 電動汽車動力電池特性仿真系統(tǒng)[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報, 2009, 43(8): 1196-1200. Qiang Jiaxi, Ao Guoqiang, He jianjun, et al. Research on the battery simulation system of electric vehicles[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2009, 43 (8) : 1196-1200.

[11]田立亭, 史雙龍, 賈卓. 電動汽車充電功率需求的統(tǒng)計學(xué)建模方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2010, 34(11): 126-130. Tian Liting, Shi Shaunglong, Jia Zhuo. A statistical model for charging power demand of electric vehicles[J]. Power System Technology, 2010, 34 (11) : 126-130.

[12]王晶, 翁國慶, 張有兵,等.電力系統(tǒng)matlab/simulink仿真與應(yīng)用[M]. 西安：西安電子科技大學(xué)出版社, 2008.

[13]高賜威, 張亮. 電動汽車充電對電網(wǎng)影響的綜述[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2011, 35(2): 127-131. Gao Ciwei, Zhang Liang.A survey of influence of electrics vehicle charging on power grid[J].Power System Technology,2011(2):127-131.

[14]徐智威, 胡澤春, 宋永華, 等. 充電站內(nèi)電動汽車有序充電策略[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2012, 36(11): 38-43. Xu Zhiwei,Hu Zechun, Song Yonghua, et al.Coordinated charging of plug-in electric vehicles in charging stations[J].Automation of Electric Power Systems,2012,36(11):38-43.

(編輯：張小飛)

Influence of Large-Scale Orderly Charging of Electric Vehicle on Residential Distribution Network

GUO Chunlin1,YU Peng1, FU Jinyan2, YANG Wanqing2, JIA Dongming3

(1.North China Electric Power University，Beijing 102206，China;2. Dalian Power Supply Company，Liaoning Electric Power Limited Company, Dalian 116001，China;3. State Grid Beijing Electric Power Corporation, Beijing 100031, China)

A large number of electric vehicles (EVs) accessing to distribution network, is bound to cause a great influence on distribution network. Based on Monte Carlo simulation method, this paper calculated the charging load. According to the typical structure of actual distribution network in Beijing, this paper firstly analyzed the impact of EV’s orderly charging on power grid under different permeability, and then presented orderly charging method with grid-user side two-way charging as target. The proposed orderly charging method was compared with disorder charging method, whose results showed that the orderly charging could play an important role in load shifting.

electric vehicle; charging load; distribution network; orderly charging

TM 711

A

1000-7229(2015)07-0094-07

10.3969/j.issn.1000-7229.2015.07.013

2015-05-09

2015-06-12

郭春林(1975)，男，副教授，主要從事FACTS分析與控制，電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施，電能質(zhì)量控制方面的研究工作；

于鵬(1992)，男，碩士研究生，研究方向為電動汽車充電對配電網(wǎng)的影響;

付金彥(1965)，男，碩士，高級工程師，主要從事電力系統(tǒng)及其自動化方面的工作；

楊萬清(1964)，男，碩士，高級工程師，主要從事信息化方面的工作；

賈東明(1989)，男，碩士研究生，研究方向為電動汽車有序充電研究。