面向电网—路网综合优化的电动汽车充电调度

万爽　樊月珍

摘 要：目前，电动汽车已被大规模应用，但还缺乏对电网和交通网运行性能的电动汽车充电调度策略的考虑。综合分析了电动汽车大规模接入对电网的安全、经济性能和交通系统通行效率的影响，建立了包含电网、交通网、电动汽车和充、换电站模型的“电动汽车-电网-交通网”仿真系统，提出了基于Dijkstra最短路径规划算法的电动汽车有序调度策略。仿真分析表明，调度策略可使充电站的充电负荷更为均衡，有效减少和缩短了等待充电的电动汽车的数量和充电等待时间，改善了充电站附近的交通拥堵问题，有利于同时提升电网和交通网的运行性能。

关键词：电动汽车；电网；交通网；充电调度

中图分类号：U469.72 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.06.009

随着能源短缺和环境污染问题日益严峻，电动汽车因其在节能减排和环境保护方面具有的突出优势，受到越来越多的关注。各国政府、研究机构和汽车厂商正积极制订相关政策，建设电动汽车充、换电设施，研发电动汽车技术，推动了电动汽车的产业化应用。然而，电动汽车的大规模应用势必会对原有的电网和交通系统造成影响。在电网方面，电动汽车的聚集性充电将会造成高峰时期电网负荷过大的问题，进而加重电网负担，同时，间歇性过大的电网负荷会引起电压偏移过大、电网损耗过高等电网安全和经济问题；在交通方面，电动汽车的大规模接入可能造成局部交通拥堵，给人们的出行带来不便。

为了解决上述问题，国内外学者开展了关于电动汽车充电调度的研究。目前，研究主要着眼于电动汽车与电网的交互和电动汽车与交通网的交互，但在这两方面独立开展工作，缺乏同时考虑电网、交通系网的运行性能和调度电动汽车充电的研究。本文综合考虑了不同类型电动汽车大规模接入对电网安全、经济和交通系统通行效率的影响，建立了包含电网、交通网、电动汽车和充、换电站模型的“电动汽车-电网-交通网”仿真系统，提出了基于Dijkstra 最短路径规划算法的电动汽车有序调度策略，并通过仿真分析，验证了该调度策略可同时提高和改善电网安全和经济性能、交通系统的通行效率。

1 仿真系统的建立

为了研究电动汽车大规模应用对电网和交通网的影响，必须建立有效的仿真系统。因此，本文针对电动汽车、电网和交通网，分别提取了各项属性的特征，并分析三者之间相互影响的机理，分别建立了电动汽车模型、电网模型和交通网模型。通过三者实时动态交互，建立了“电动汽车-电网-交通网”仿真系统。其中，电网模型基于IEEE_33标准配电网模型建立；交通网模型根据北京市三环以内的实际道路情况建立。本文重点研究电动汽车和充电站的建模，建立了更加适合电动汽车实际应用现状的“不同类型电动汽车-配电网-交通网”仿真平台。

1.1 电动车辆模型

电动汽车作为典型负载，对电网、充电站和交通系统产生直接影响。因此，需要对电动汽车的充电特性和行驶特性建模。考虑到实际应用中电动汽车分为不同种类，且对应不同的充电特性和行驶特性，本文从汽车类型（EV_Type）、充电特性（Charge）和行驶特性（Travel）三个维度对电动汽车进行建模，

1.1.1 电动汽车的类型

分析现已投入使用的电动汽车，本文总结出了以下2种分类规则。

1.1.1.1 基于用途划分

根据使用供能的不同，现有电动汽车主要包括私家车、出租车和公交车三大类。由于不同用途的电动汽车的运行时间和行驶路线等行驶特性方面存在差异，所以，应分门别类地描述。本文以Function_Type代表用途类型，当其取值为“1”“2”“3”时，分别代表私家车、出租车和公交车。

1.1.1.2 基于能量供给方式划分

由于电池容量有限，电动汽车必须及时补充电能。根据电能供给方式的不同，现有电动汽车主要包括快速充电、慢速充电和换电三大类。本文以Power_Type代表能量供给方式的类型，当其取值为“1”“2”“3”时，分别代表快充、慢充和换电。

基于以上分类规则，可根据用途和能量供给方式得到电动汽车类型的表征矩阵，即EV_Type（i）=（Function_Type， Power_Type）。其中，i表示第i辆电动汽车。比如，EV_Type（20）=（1，1）表示第20辆电动汽车为快充私家车；EV_Type（3 000）=（3，2）表示第3 000辆电动汽车为慢充公交车。

根据以上划分，电动汽车类型一共包括3×3=9种。在实际运行中，目前电动私家车广泛使用快充和慢充的供能方式，但其续驶里程只能满足短途行驶的需求，无法实现长距离连续行驶，所以，可认为电动私家车换电是未来电动汽车的发展趋势。因此，本文定义私家车的能量供给模式包括快充、慢充和换电。对于出租车而言，根据国内多个城市已展开的电动出租车示范运行工程可知，电动出租车大多采用快充的电能补给方式；对于公交车而言，考虑到其必须严格遵守公交公司的调度安排，所以，可采用最省时的电能补给方式——换电作为电动公交车电能补给的方式。综上所述，为了更加真实地反映实际应用现状，本文所涉及的电动汽车类型共包括5类，具体如表1所示。

表1 电动汽车类型划分表

用途

能量供给方式 Function_Type

1-私家车 2-出租车 3-公交车

Power_Type 1-快充 （1，1） （2，1） —

2-慢充 （1，2） — —

3-换电 （1，3） — （3，3）

1.1.2 充电特性

本文对电动汽车的充电行为进行了描述和建模，选取的特征量包括充电站编号、到达充电站时间、充电等待时间、充电时间、充电功率和耗电功率。其中，充电站编号代表系统为该辆电动汽车推荐的最优充电站的编号，由调度策略生成；到达充电站时间是指车辆由当前位置按规划路径驶达所推荐充电站所需的时间，利用Dijkstra算法可计算得到；充电等待时间是根据之前到达充电站的各个车辆最晚的充电结束时刻和该车到达充电站的时刻作差得出的；充电时间是根据该车的电池总电量、剩余电量和充电站充电功率计算得出的；在车辆初始化时，充电功率和耗电功率可在一定范围内随机确定，且对于某一辆电动汽车为定值。

综上所述，可得到电动汽车的充放电特性表征矩阵，即Charge（i）=（Charging_Station_No，Charging_Arrive_Time，Charging_Wait_Time，Charging_Time，Power_Charging，Power_Consumption）。矩阵中各符号的具体含义如表2所示。

1.1.3 行驶特性

电动汽车在道路交通网中行驶时，要想对其进行充、换电站规划，需要车辆在道路中的位置、行驶速度、行驶路径对应的道路节点和长度等信息，以及车辆是否需要充电。因此，本文选取了车辆的初始位置、当前位置、目的地位置、行驶速度、行驶路径、路径长度和续航里程作为特征量，以描述电动汽车的行驶特性，即Travel（i）=（Location_Departure， Location_Now，Destination，Path，Path_Charing_Station，Velocity，Path_Length，Mileage_Remain）。矩阵中各符号的具体含义如表3所示。

表2 电动汽车充放电特性特征表

符号 含义

Charging_Station_No 充电站编号

Charging_Arrive_Time 到达充电站时间

Charging_Wait_Time 充电等待时间

Charging_Time 充电时间

Power_Charging 充电功率

Power_Consumption 耗电功率

表3 电动汽车行驶特性特征表

符号 含义

Location_Departure 车辆出发点

Location_Now 车辆当前位置

Destination 车辆目的地点

Path 为不需充电车辆所规划的行驶路径

Path_Charing_Station 为需要充电车辆所规划的充电路径

Velocity 行驶速度

Path_Length 路径长度

Mileage_Remain 续航里程

1.2 充、换电站模型

充电站和换电站的位置分布及其供能特性使其成为电动汽车与电网、交通网连接的纽带。本文对私家车充电站和私家车换电站、出租车充电站和公交车换电站的位置分布和供能特性进行建模。

为了合理设置充、换电站的位置，本文采取“实际调研与合理假设相结合”的原则。其中，对于私家车充、换电站，根据北京市三环以内充电站的实际建设位置，确定了9个私家车充电站和9个私家车换电站。由于北京市三环以内尚未建设专用的出租车充电站，考虑到出租车具有运行范围广且路线随机的特性，在三环内均布了4个出租车充电站。同时，由于在北京三环以内尚未建设公交车换电站，针对公交车具有运行线路较长且具有固定的起点、终点的特性，在道路交通网中选取西北角和东南角分别设定了公交车换电站。本文中充、换电站的位置分布如图1所示。图1中，“菱形”代表私家车充电站，“圆形”代表出租车充电站，“三角形”代表私家车换电站，“矩形代”代表公交车换电站。

图1 充、换电站位置分布图

同时，为了描述充、换电站的供能特性，本文选取的特征量包括充电站容量、充电阈值、充电负荷、充电车辆数目、换电负荷和换电车辆数目。其中，充电站容量是指可同时容纳充电的电动汽车的数量；充电阈值是指该充电站所能提供的最大充电功率；充电负荷是指当前在该充电站充电车辆的充电功率之和；充电车辆数目是指当前在该充电站充电的电动车辆的数辆；换电负荷是指当前在该换电站换电车辆的换电功率之和；换电车辆数目是指当前在该换电站换电的电动车辆的数辆。符号所对应的含义具体如表4所示。

表4 充、换电站供能特性特征表

符号 含义

Num_Max_Charging_Station 充电站容量

Power_Threshold_ Charging_Station 充电阈值

Load_Charging 充电负荷

Num_Charging 充电车辆数目

Load_Exchange 换电负荷

Num_Exchange 换电车辆数目

2 电动汽车充、换电调度策略

本文针对大规模电动汽车的快速充电调度，与仅考虑路况和充电站的充电负荷的单车充电调度策略相比，本文提出的“有序”充电调度策略除了可保证驾驶电动汽车的便利性外，还综合考虑了配电网系统、充电站和交通系统的安全、效率运行，其流程图如图2所示。在规划路径时，采用了Dijkstra算法，其规划路径的核心是寻找权值最小的路径。

图2 “有序”充电调度策略流程图

由图2可归纳为以下3点：①初始化电动汽车信息和交通信息。在初始化阶段，道路的长度为Dijkstra算法的初始权值。②引入交通信息，将路段通行速度引入，计算道路权值。③电动汽车接入后，判断其是否需要充电，如果不需要充电，则基于道路权值，规划其从当前位置到达目的地用时最短的行驶路径；如果需要充电，则计算电网权值，得到综合权值（道路权值+电网权值），并利用Dijkstra算法，基于综合权值，规划考虑基于系统整体运行特性的电动汽车“有序”充电路径。

3 仿真分析

3.1 仿真规模

基于上述“不同类型电动车辆-配电网-交通网”仿真平台的建立和北京市的实际交通状况，本文进行了24 h的仿真，并根据车主不同时段的驾驶习惯，在不同时间段引入了不同数量的电动汽车。

3.2 结果分析

3.2.1 电网侧

分别对比了“传统”充电策略与“有序”充电策略各个充电站的充电负荷、充电车辆数目和电动汽车充电等待的情况。

图3为“传统”充电策略和“有序”充电策略下各个私家车充电站充电负荷的时空分布情况。在“有序”充电策略下，各个充电站的充电负荷更为平均，有利于电网运行。

（a）“传统”充电策略 （b）“有序”充电策略

图3 私家车充电站充电负荷时空分布

本文分别统计了不同充电策略下电动出租车充电等待时间的情况。表5为电动出租车充电等待时间的具体情况。由表5中的数据可知，在“传统”充电策略下，处于充电等待的出租车占出租车总量的16.9%，而最长的充电等待时间长达1 h以上；而在“有序”充电策略下，处于充电等待的出租车仅占出租车总量的7.7%，最长的充电等待时间仅为30 min。

表5 出租车充电等待时间统计

时间/min “传统”充电策略 “有序”充电策略

0～5 649 755

5～10 696 646

10～15 873 444

15～20 768 278

20～25 518 123

25～30 363 63

30～75 1 199 0

3.2.2 交通侧

重度拥堵率是指路网中重度拥堵的道路占全路网道路的比例。图4为早高峰时段2种充电策略下私家车充电站和出租车充电站附近道路的重度拥堵率曲线图。由图4可知，在“有序”充电策略下，私家车充电站和出租车充电站附近的道路拥堵情况得到了缓解。

（a）出租车充电站 （b）私家车充电站

图4 充电站附近道路的重度拥堵率曲线

4 结束语

本文通过研究不同类型电动汽车与电网、交通网之间的关系，建立了包含不同车辆类型的“电动汽车-电网-交通网”仿真平台，并提出了考虑电网和交通网运行特性的有序充电调度策略。通过仿真证明，与传统的充电调度策略相比，有序调度策略可使各个充电站的充电负荷和充电车辆数目的分布更为平均，明显减少了充电等待车辆的数目，缩短了电动汽车的充电等待时间，并缓解了充电站附近的交通拥堵问题。

〔编辑：张思楠〕