“電動汽車-充電樁-電網(wǎng)”的協(xié)調(diào)與互動

毛 玲，趙進國，趙晉斌

“電動汽車-充電樁-電網(wǎng)”的協(xié)調(diào)與互動

毛 玲，趙進國，趙晉斌

(上海電力大學，上海 200090)

隨著太陽能、風能等新能源的大力發(fā)展，作為新能源消納的主體之一，電動汽車的數(shù)量一直保持高速增長態(tài)勢，這也帶動著充電樁等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，但同時也為電網(wǎng)穩(wěn)定性帶來了不小的挑戰(zhàn)，實現(xiàn)三者之間的協(xié)調(diào)與互動成了現(xiàn)階段的首要任務。首先對電動汽車、充電樁、電網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀進行了分析介紹，然后總結(jié)歸納了現(xiàn)有的車-樁-網(wǎng)協(xié)調(diào)與互動技術(shù)，最后就未來“電動汽車-充電樁-電網(wǎng)”的協(xié)調(diào)與互動發(fā)展方向做了展望。

電動汽車；充電樁；協(xié)調(diào)與互動；電網(wǎng)穩(wěn)定性

0 引言

隨著可再生能源的浪潮迭起，新能源汽車備受關(guān)注，2020年10月9日，國務院常務會議通過的《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》提出，2025年新能源汽車銷量占比將達到25%左右，2035年國內(nèi)公共領(lǐng)域用車實現(xiàn)全面電動化。電動汽車全面化也在刺激著充電樁等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，但是電動汽車的隨機性以及充電樁的不均衡發(fā)展將會給電網(wǎng)穩(wěn)定運行帶來沖擊[1]。如何通過充電樁實現(xiàn)電動汽車與電網(wǎng)融合的利益最大化，成了目前階段急需解決的一個重大問題。

目前，有許多學者提出了車-樁-網(wǎng)互動的技術(shù)策略，文獻[2]首先分析了車-樁-網(wǎng)互動的幾個綜合效益指標，然后以幾個典型有序充電模型為例，從穩(wěn)定性、經(jīng)濟型、環(huán)境友好性方面探討了其對電網(wǎng)綜合效益的影響；文獻[3]根據(jù)當前電網(wǎng)的負荷狀態(tài)，通過智能算法的調(diào)度優(yōu)化，滿足了電動汽車對電網(wǎng)的削峰填谷；文獻[4]通過對充電樁與電網(wǎng)的耦合關(guān)系分析以及綜合評價指標體系的建立，提出了車-樁-網(wǎng)的協(xié)同規(guī)劃研究方法，探討了在能源互聯(lián)網(wǎng)的大背景下一種新的規(guī)劃運營模式。文獻[5]根據(jù)某住宅小區(qū)的充電負荷模型，基于數(shù)學解析法探討了有序充電行為對配電網(wǎng)的影響。

本文首先定量分析了電動汽車、充電樁、電網(wǎng)的現(xiàn)狀，然后從虛擬同步機、均流技術(shù)、并網(wǎng)穩(wěn)定性等多個方面介紹了車-樁-網(wǎng)協(xié)調(diào)與互動的最新研究進展，最后對未來該領(lǐng)域的發(fā)展做了展望。

1 背景

從上世紀九十年代初開始，我國汽車年產(chǎn)量和銷量從原來不足一百萬輛連續(xù)增長到了近年來的兩千多萬輛，隨著汽車保有量的攀升，我國汽油消費量也呈現(xiàn)了指數(shù)型增長，在2019年，我國汽油消費量達到了12 845萬噸，占到了石油消費總量的1/3，對我國石油消耗造成了嚴重負擔。而目前我國的石油供給增長主要依靠進口，據(jù)《中國油氣產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析與展望報告藍皮書(2019-2020)》顯示，2019年我國原油對外依存度已經(jīng)達到了70.8%，預計未來我國的原油對外依存度還將持續(xù)上升。

電動汽車作為一種使用清潔能源、零排放的新型交通工具，在近年來得到了廣泛的使用。與傳統(tǒng)的燃油車相比，其具有節(jié)能環(huán)保、成本低、效率高、噪音小的顯著優(yōu)勢，低碳經(jīng)濟已經(jīng)成為我國經(jīng)濟發(fā)展的主旋律，電動汽車作為新能源戰(zhàn)略和智能電網(wǎng)的重要組成部分，必將成為今后中國汽車工業(yè)和能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重點。

現(xiàn)階段，電動汽車充電模式主要包括以下三種方式：有線充電、換電方式、無線充電。

有線充電通過導線將電能傳輸?shù)诫妱悠嚱o電池充電，目前最主流的兩種方式是交流充電和直流充電。交流充電的電流和功率較低，充電機功率一般為3.5 kW和7 kW，被稱為慢充，交流充電對電池壽命和電網(wǎng)沖擊的影響較小，但是其充電時間一般都在6 h以上，當面臨緊急情況時，難以滿足其補充需求。為了針對長距離旅行或者緊急情況的快速需求，直流充電應用而生，相比交流充電，直流充電的輸入電流要大得多，其充電時間一般在10～30 min，大多數(shù)國內(nèi)大型充電站都采用直流充電方式，其充電機功率非常大，能夠輸出30 kW或者更高的功率，目前國內(nèi)的直流充電機最高甚至達到了500 kW—大功率液冷快充充電樁，其大幅度提高了電動汽車的充電效率，為用戶節(jié)約了大量的時間，但同時它也伴隨著巨大的電流沖擊，降低了電池組的壽命，提高了電池組的成本，兩種有線充電方式具體如表1所示。

表1 直流充電和交流充電

在全球大力發(fā)展電動汽車技術(shù)的今天，充電頭接口標準的統(tǒng)一問題似乎成為了一個制約因素，目前的幾個聯(lián)盟都有著各自制定的接口標準：CHAdeMO充電標準、國標GB/T20234充電標準、testa充電標準、CCS1充電標準(美國)、CCS2充電標準(歐盟)，每個聯(lián)盟的標準之間都存在一定的差異，這間接影響著全球的電動汽車發(fā)展前景。而在2019年7月，ChaoJi充電技術(shù)正式被提出，由CHAdeMO協(xié)會和中國電力企業(yè)聯(lián)合會共同發(fā)布，其原理圖如圖2所示，ChaoJi充電技術(shù)采用液冷方式，并增加溫度監(jiān)控系統(tǒng)，將最大充電功率提升到了900 kW，且能同時兼容國際上GB2015、CHAdeMO、CCS1、CCS2四大充電系統(tǒng)，解決了國際上現(xiàn)有充電系統(tǒng)存在的一系列缺陷和問題，為世界提供了一個統(tǒng)一、安全、可靠、低成本的充電系統(tǒng)解決方案。

圖1 ChaoJi充電連接組件原理圖

電動汽車的換電技術(shù)通常包含換電站的設計、車輛結(jié)構(gòu)的改進、充換電結(jié)合與換電算法幾大類[6]。電動汽車換電站需要將取下來的空電池進行充能，待充能完畢后補充給后面的用戶繼續(xù)使用，而電動汽車用戶只需要租用電池即可，但是電池更換系統(tǒng)的初始成本非常昂貴，并且相對于正常的充電站來說，換電站需要一個更大的空間來存放空電池和已充電的蓄電池。當電動汽車在換電站區(qū)域外進行長時間活動時，會在電動車輛后方加拖掛式小車來放置備用電池，或者對底盤結(jié)構(gòu)進行改造以適應電池的更換，但是這樣也對用戶的安全性和便捷性造成了很大的困擾。而目前充換電結(jié)合和換電算法也只是停滯在研究層面，后續(xù)的改進也受到了很大的限制。

無線充電是基于電磁感應原理的一種無線電能傳輸技術(shù)，目前國內(nèi)外大多采用電磁感應與磁耦合諧振，也有少部分采用微波式，但是微波傳輸過程中伴隨著大量的能量損耗，其電磁輻射對人體健康也有著不容忽視的影響[7]。而相比微波式，電磁感應和磁耦合諧振具有更高的性價比，電磁感應式充電具有較高的能量轉(zhuǎn)換效率，在近距離條件下(約0.1 m)可高達99%，磁耦合諧振式相較電磁感應式具有更高的成本，但是其能在一個較寬的范圍內(nèi)實現(xiàn)高傳輸效率，具體的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 電動汽車無線充電技術(shù)結(jié)構(gòu)圖

隨著全國電動汽車的普及化，充電樁的數(shù)量也在大幅增加，2019年全國公共充電樁數(shù)量達到了51.6萬臺，其中15 kW以下的慢充樁數(shù)目占了42%，但使用占比只有2%；60 kW以上的快充樁數(shù)目占了31%，但使用占比卻達到了54%。除了慢充樁和快充樁的供需不平衡，還存在著諸如：充電樁建設部分不均勻、燃油車霸占停車位、公共樁缺乏成熟商業(yè)模式、私人建樁難度大等一系列問題。因此，如何提高充電樁的可利用率來推動電動汽車的快速發(fā)展正變得迫在眉睫。

國家電網(wǎng)“十四五規(guī)劃”提出要建設具有中國特色國際領(lǐng)先的能源互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，實現(xiàn)三步走跨越目標，2025年實現(xiàn)增量替代—根本扭轉(zhuǎn)化石能源增長勢頭，煤電裝機占比由2019年的51.8%下降至2025年的37.3%，清潔能源裝機占比由2019年的41.9%提高到2025年的57.5%；2035年實現(xiàn)存量替代—加快煤電退出，清潔能源和電能成為生產(chǎn)側(cè)和消費側(cè)第一大能源；2050年實現(xiàn)全面轉(zhuǎn)型—全面建成中國能源互聯(lián)網(wǎng)，清潔能源占一次側(cè)能源比重達到74%。而這也必然會導致電網(wǎng)轉(zhuǎn)動慣量不斷減小，系統(tǒng)調(diào)節(jié)頻率能力持續(xù)下降，所以電網(wǎng)需要更多的靈活資源參與調(diào)節(jié)。

電動汽車的接入正好有效解決了這一問題，此外，隨著電動汽車和充電樁數(shù)量的不斷增加，未來電動汽車將會成為電網(wǎng)一種重要的新型負荷，但由于電動汽車充放電的不確定性，大規(guī)模電動汽車接入將會對電網(wǎng)產(chǎn)生一系列危害，比如：電網(wǎng)電壓下降、諧波污染、三相不平衡、增加配電網(wǎng)的網(wǎng)損以及減少配電變壓器的壽命等。同時，電動汽車具備其他負荷所不具有的儲能特性，如圖3所示，充分發(fā)揮電動汽車的充放電優(yōu)勢，在電網(wǎng)負荷低谷時根據(jù)管理需求將電能反饋給電網(wǎng)，實現(xiàn)可移動能量存儲與電網(wǎng)電能的雙向交換，解決電網(wǎng)負荷供需不平衡，具有非常重要的意義。

圖3 電動汽車在分布式發(fā)電系統(tǒng)中的儲能特性

電動汽車作為移動儲能裝置，在協(xié)同消納新能源、削峰填谷等方面具有非常廣闊的前景，然而，一般情況下電動汽車具有隨機性和盲從性，很難直接實現(xiàn)與電網(wǎng)的融合，并且當電網(wǎng)處于峰值時刻時電動汽車的需求反而會比較大，而當峰谷時刻時電動汽車的需求反而會比較小，相關(guān)預測分析如表2所示。因此，電動汽車無序充電行為會加劇電網(wǎng)的峰谷差，對電網(wǎng)的整體穩(wěn)定產(chǎn)生不利的影響，給電網(wǎng)帶來巨大的損失。

表2 無序充電下對負荷的影響預測

文獻[8-9]針對配電網(wǎng)的四個主要指標：電壓質(zhì)量、網(wǎng)損、峰值負荷、峰谷差，并以IEEE33節(jié)點配網(wǎng)系統(tǒng)作為算例進行分析，研究了電動汽車的無序充電行為對配電網(wǎng)的影響。隨著電動汽車滲透率的上升會導致電網(wǎng)峰值負荷不斷增加，進而影響電網(wǎng)的網(wǎng)絡損耗，當滲透率增加到一定程度時，甚至會出現(xiàn)電壓越限的情況，對電網(wǎng)的安全性造成極大的破壞，除此之外，還會引起諧波污染、電能質(zhì)量檢測與管理困難、降低功率因數(shù)、各級配電網(wǎng)保護動作跳閘風險等各種問題。

2 車-樁-網(wǎng)互動技術(shù)

電動汽車與電網(wǎng)互動(Vehicle-to-Grid, V2G)是指電動汽車與電網(wǎng)在公共信息共享的前提下，電動汽車通過充電樁參與電網(wǎng)調(diào)節(jié)的機制。其通過控制充放電速度和充放電方式的不同，對電網(wǎng)進行正弦整流、功率因數(shù)校正以及輸出電壓控制，從而實現(xiàn)電動汽車和電網(wǎng)的雙向互動。V2G和源網(wǎng)荷儲在原理上相似，在實際需求中又可以很好的融合，實現(xiàn)互補，如圖4所示。

圖4 “源網(wǎng)荷儲”與“車樁網(wǎng)”

實質(zhì)上，“車-樁-網(wǎng)”互動模式是從不同手段與層次實現(xiàn)電動汽車的有序充電行為，其對配電網(wǎng)的影響主要體現(xiàn)在五個方面。

1) 對配電網(wǎng)負荷特性的影響：平抑負荷波動、提高配網(wǎng)負荷率、降低最大負荷。

2) 對配電網(wǎng)需求側(cè)資源發(fā)展的影響：增加需求側(cè)資源種類。

3) 對電網(wǎng)規(guī)劃建設的影響：減緩城市電網(wǎng)建設與局部配電網(wǎng)建設改造，降低城市建設改造成本。

4) 對配電網(wǎng)調(diào)度運行的影響：增大電網(wǎng)靈活調(diào)節(jié)能力。

5) 對供電服務的影響：提高供電服務水平，促進供電服務類型多樣化。

以下本文將從虛擬同步機技術(shù)、一機多充均流技術(shù)、預同步技術(shù)、并網(wǎng)穩(wěn)定性四個方面介紹車-樁-網(wǎng)互動技術(shù)。

2.1 充電樁與虛擬同步機技術(shù)

圖5 LCL電壓型控制逆變器控制策略

電動汽車不僅可以作為移動性負荷消納新能源，同時也可以作為儲能系統(tǒng)反向給電網(wǎng)供能。當充電樁作為虛擬同步電機直流側(cè)儲能系統(tǒng)時，會對電網(wǎng)側(cè)直流母線電壓的穩(wěn)定和系統(tǒng)功率平衡起關(guān)鍵作用。文獻[11]通過分析VSG各參數(shù)對系統(tǒng)穩(wěn)定以及對儲能充放電功率的影響，建立了儲能模型，如圖6所示，并得出了以保護儲能為目標的實時功率限值，基于儲能限值確定VSG控制參數(shù)邊界，即系統(tǒng)穩(wěn)定運行上邊界；同時為了保證頻率穩(wěn)定和系統(tǒng)動態(tài)性能得出下邊界。在這個取值區(qū)域內(nèi)，在防止儲能單元超限的同時兼顧了VSG動態(tài)響應以及系統(tǒng)的頻率穩(wěn)定。

圖6 儲能型虛擬同步機控制策略

2.2 一機多充均流技術(shù)

電動汽車接入電網(wǎng)會造成電網(wǎng)側(cè)直流母線電壓的下降，文獻[12]分析了傳統(tǒng)下垂控制中線路阻抗對系統(tǒng)功率分配和電壓電能質(zhì)量等方面造成的不良影響，并針對直流電網(wǎng)的特殊結(jié)構(gòu)，提出了一種主動檢測線路電阻的方法，經(jīng)過脈沖注入和檢測使變流器控制系統(tǒng)獲得線路電阻信息，實現(xiàn)動態(tài)下垂系數(shù)補償，仿真表明，該方法不需要在初始回路中增加額外的硬件設備，就可以提高共流精度并恢復直流母線電壓。

2.3 預同步技術(shù)

文獻[13]針對電動汽車入網(wǎng)問題，在電壓控制型并網(wǎng)逆變器的基礎上提出了一種可以快速且平穩(wěn)完成預同步過程的控制方法，控制策略如圖7所示。其通過控制并網(wǎng)電壓的幅值、頻率和相角來實現(xiàn)與電網(wǎng)的同步，既可以實現(xiàn)并網(wǎng)輸電，又可以孤島運行，且具備同步發(fā)電機工作特性。該方法包含同步檢測單元和同步調(diào)節(jié)單元，其中，同步檢測單元不僅可以生成并網(wǎng)信號，還可以為同步調(diào)節(jié)單元提供控制參考信息，而同步調(diào)節(jié)單元包含一次調(diào)節(jié)與二次調(diào)節(jié)，一次調(diào)節(jié)能夠根據(jù)電網(wǎng)信息線性地反向調(diào)節(jié)軸壓參考值，二次調(diào)節(jié)通過改變逆變器輸出頻率實現(xiàn)了相位角同步。通過仿真實驗分析驗證，所提出的改進單相鎖相環(huán)技術(shù)在電網(wǎng)頻率未知的情況下，使同步檢測單元仍能保持精確性，且二次調(diào)節(jié)縮小了電網(wǎng)與逆變器之間的幅值和頻率差值，在不影響并網(wǎng)效果的前提下，降低了對參數(shù)的要求，提高了逆變器的適應能力，即使在非理想情況下，逆變器也可以快速平穩(wěn)地實現(xiàn)并網(wǎng)。

圖7 預同步調(diào)節(jié)單元控制框圖

2.4 并網(wǎng)穩(wěn)定性

隨著電動汽車通過充電樁接入電網(wǎng)，會導致并網(wǎng)系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)復雜化，引發(fā)新型次同步振蕩以及超同步振蕩問題。傳統(tǒng)的阻抗分析法在應用于復雜并網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題時存在一定的局限性。文獻[14]將阻抗比的概念推廣到了具有樹結(jié)構(gòu)的并網(wǎng)系統(tǒng)，從而獲得系統(tǒng)的阻抗比矩陣，所推導出的等價開環(huán)函數(shù)與相應的穩(wěn)定性設計流程可以較準確地判別系統(tǒng)的穩(wěn)定性；文獻[15]通過重塑阻抗判據(jù)來準確表征逆變器并網(wǎng)系統(tǒng)的真實相位裕度信息，重塑后的阻抗判據(jù)在采用變流控制參數(shù)的并網(wǎng)逆變器控制策略中，無需判定等效電流源是否穩(wěn)定。文獻[16]提出了一種基于儲能系統(tǒng)的虛擬同步發(fā)電機來補償電網(wǎng)的慣性和阻尼損失，如圖8所示。該方法首次將自適應神經(jīng)網(wǎng)絡應用在VSG方面并提出了一種自適應控制策略，利用學習能力強、學習速度快的神經(jīng)網(wǎng)絡自適應調(diào)整虛擬慣性，提高了系統(tǒng)的響應能力，同時也減少了跟蹤穩(wěn)態(tài)頻率時的頻率超調(diào)，然后，在固定阻尼比的基礎上根據(jù)慣性的變化自適應調(diào)整阻尼系數(shù)，進一步抑制了振蕩，具有比較好的減振能力。

圖8 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡VSG原理圖

3 研究展望

未來電動汽車-充電樁-電網(wǎng)間的互動將成為下一步的能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要方向，也將成為電力電子、電力系統(tǒng)、通信、調(diào)度等多方面的綜合體現(xiàn)，未來的一些研究工作可能會從下面四個方向具體展開。

1) 硬件性能優(yōu)化：從目前交流樁以及直流樁的應用場景來說，直流充電樁因為其快速的充電速度有著用于共享的廣闊前景，而一些新興的寬禁帶器件，如SiC(碳化硅)、GaN(氮化鎵)，因為它們小型化、輕量化、高頻化的特點，導致其具有良好的散熱性能以及更高的功率密度，在直流充電樁的應用上也具有更大的應用空間。

2) 服務平臺建設：通過搭建服務型平臺，來促進車-樁-網(wǎng)的融合，利用充電樁的分布布局，可作為廣告服務的宣傳載體；利用充電樁接入數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的特點，可發(fā)展成為服務平臺終端，如水電煤氣繳費系統(tǒng)等。

3) 三網(wǎng)合一：將充電樁與智能電網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)融合在一起，利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化充電樁位置布局，提高充電樁的利用率，通過合理安排充電時間，平滑電網(wǎng)負荷曲線，提高社會經(jīng)濟效益。

4) 統(tǒng)一兼容標準：ChaoJi充電技術(shù)解決了現(xiàn)有充電系統(tǒng)的一系列問題，下一步，推動ChaoJi充電系統(tǒng)納入充電標準，使ChaoJi成為具有全球兼容性的通用標準很有必要。

4 結(jié)論

隨著電動汽車的快速發(fā)展，未來電動汽車-充電樁-電網(wǎng)的融合會給電網(wǎng)減輕不小的負擔，同時也會加快能源互聯(lián)網(wǎng)的時代進程。本文首先對電動汽車、充電樁、電網(wǎng)的現(xiàn)狀以及電動汽車無序充電行為對電網(wǎng)的影響進行了分析，然后，在電動汽車有序充電的基礎上，提到了電力電子技術(shù)在車-樁-網(wǎng)融合上的應用，最后，從硬件性能優(yōu)化、服務平臺建設、三網(wǎng)合一和統(tǒng)一兼容標準四個方面展望了電動汽車-充電樁-電網(wǎng)間融合的重點研究方向。

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Research on the Operating Models of Electric Vehicle Public Charging Infrastructure

MAO Ling, ZHAO Jinguo, ZHAO Jinbin

(College of Electrical Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China)

with the vigorous development of new energy sources such as solar energy and wind energy, as one of the main bodies of new energy consumption, the number of electric vehicles is also increasing sharply, which also leads to the vigorous development of related industries such as charging piles。But at the same time, it also brings a great challenge to the stability of the power grid, thus realizing the coordination and interaction among the three has become the first task at this stage. First, the current situation of electric vehicle, charging pile and power grid is analyzed and introduced from the current background, then the existing vehicle-pile-network coordination and interaction technology is summarized, and finally the future development direction is prospected.

electric vehicle; charging pile; coordination and interaction; grid stability

2022-09-05；

2022-11-02

毛 玲(1981—)，女，博士，講師，研究方向為電動汽車有序充電、電動汽車能源供給、多微機器人協(xié)作通信等；E-mail:maoling2290@shiep.edu.cn

趙進國(1997—)，男，碩士研究生，研究方向為電動汽車有序充電；E-mail:1767093975@qq.com

趙晉斌(1972—)，男，通信作者，博士，教授，研究方向為電力電子電路，裝置與系統(tǒng)，電力電子電路的智能化及模塊化技術(shù)，現(xiàn)代電力電子技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應用，新能源發(fā)電技術(shù)，無線電能傳輸技術(shù)。E-mail: zhaojinbin@ shiep.edu.cn