试谈电动汽车充电接入点不同对电能计量影响

马丽雅

（国网山西省电力公司吕梁供电公司，山西 吕梁 033000）

现阶段，电动汽车在接入充电网络时，采取的是随机接入形式，接入时以单相负荷进入电网中，引起三相电流发生不平衡问题，降低了计算准确性。在相同电力市场环境中，以公平公正为原则，为电能使用人员提供优质电能，以此搭建电动汽车先进性的电能计量体系，保障交易系统运行的有序性。

一、相关概念

（一）充电模式

国内电动汽车类型有多种，包括公交性质、出租性质、私家车使用等。充电模式有三种，即慢充、常规充、快充。在三种充电模式中，慢充与常规充两种充电模式，以交流充电为主，快充的充电模式为直充。在常规充的类别中，有两种电压等级，即单相220v、三相380v，在商场、停车场等场所获得了广泛使用。电动汽车有两种充电形式，即恒流、恒压。将集中研究常规充电模式、单相220v 电压等级、恒流充电形式的电网，以下简称常规研究版。

（二）充电站布局

结合现阶段电动汽车配置数据显示，一个充电站由[20，40]个充电桩完成配置，此配置能够有效利用晚间谷电完成充电。如若在负荷较大值时有充电需求，应采取[60，80]个充电桩予以配置，此种配置方式将会增加充电成本，加大高峰负荷。

（三）计量电能误差分析

电动汽车、充电设施在实际使用期间，应保障充电程序电量计量的准确性。当电动汽车接入充电网络时，科学选择充电接入点，能够减少充电网络运行产生的线损问题，提升三相负荷平衡性。电动汽车充电站的运行体系，计量方式以三相单表为介质，完成每相用户负荷的精准计量，结合单相计量数据向用户发起收费，存在较为严重的计量误差问题，造成收费不合理现象。

二、案例分析

（一）案例情况

以电动汽车为主体，假设在充电网络内部，三相均设有常规研究版电桩10 个，电桩额定电流取值为30A，每个充电桩在相同时刻仅能完成一台电动汽车充电需求。针对常规研究版电动汽车用户，可选择三相中任意一个空闲常规研究版电桩开展充电。在MOPSO 算法中，借助randperm 指令生成了若干个整数，整数数量为12 个，取值范围为[1，30]，12 个整数采取不重复取值方式。将不大于10 的数归于A 矩阵中，表示三相中的A 相充电桩处于充电模式。将取值在[11，20]范围内的数值，采取-10操作，减完结果归于B 矩阵中，表示三相中B 相充电桩处于充电模式。将取值在[21，30]范围内的数值，采取-20 操作，减完结果归于C 矩阵中，表示三相中C 相充电桩处于充电模式[1]。此时随机选择的12 辆电动汽车，采取随机形式完成充电接入。

在电动汽车有充电请求时，第十三个电动车可在剩余18 个充电桩中完成充电。借助MOPSO 算法开展充电接入点优化，依据优化结果确定最佳的电网接入方案。在现有12 辆电动汽车完成随机接入进行充电时，在有电动汽车提出充电请求时，将会在剩余18 个充电桩中选择，完成充电。

（二）优化前各项数据

优化前期三相接入电网的各项数据，具体表现为：三相不平衡度的最大值为25.14%，三相不平衡度的最小值为1.66%，三相不平衡度的平均值为13.95%；线路损耗最大值为516.1J，线路损耗最小值为414.8J，线路损耗平均值为464.7J。

（三）优化后各项数据

优化后期三相接入电网的各项数据，具体表现为：三相不平衡度的最大值为9.771%，三相不平衡度的最小值为1.66%，三相不平衡度的平均值为5.123%；线路损耗最大值为444.1J，线路损耗最小值为414.8J，线路损耗平均值为426.1J。

（四）计量精准性分析

计量精准性分析：优化前三相平衡度的平均值为13.95%，优化后降至5.123%，降低幅度为8.827%，使电能计量精准度获得了稳定提升。此优化程序将会在汽车充电接入次数增加时，有效提升优化效率，持续降低充电网络中存在的三相不平衡问题，让三相不平衡问题处于标准范围内，以此全面提升电能计量的准确性。

（五）经济性对比分析

经济性对比分析：优化前期线路损耗的平均值为464.7J，优化完成时线路损耗平均值为426.1J。优化前后产生的线路损耗差额为38.6J，38.6/464.7=8.3%，优化线损差额占优化前线损的8.3%。由此可知：优化方案能够减少8.3%的线损问题，减少充电网络实际产生的经济成本。

（六）优化接入形式

MOPSO 算法在完成优化时，非支配解不具有唯一性，无法获得最优的充电接入方案。以三相不平衡差异最小程度的位置，设定为电动汽车充电接入的位置，将充电接入位置借助用户界面予以展示，将优化方案以程序形式融合在电动汽车充电系统中，当电动汽车发出充电请求时，用户可在V2G1 界面中操作“充电申请”按键，在GUI界面中将会显示优化获得的接入位置，用户在界面提示的位置开展充电即可。在优化程序中，借助MOPSO 算法，完成接入方式优化程序，有助于减少电能消耗，提升计量精准性。

结论：综上所述，借助多目标粒子群算法，尝试优化电动汽车电流不平衡、线路差异性等问题。经对比网络发现：在保障电能计量精准性的基础上，有效节省了充电网络运行产生的经济成本。经算例分析可知，电动汽车充电在不同位置完成电网接入时，能够采取优化措施获取最优解集，提升电动汽车充电方案科学性。