基于考虑V2G参与下的电网可靠性评估

2021-12-29王艳飞

黑龙江电力 2021年5期

王艳飞

(广东电网有限责任公司韶关城区供电局，广东韶关 512023)

0 引言

近些年来，电动汽车(electric vehicle,EV)作为一种新能源汽车,因其低碳环保、使用成本低、噪音低、国家大力补贴等优点，越来越受到人们的青睐，促进了电动汽车的迅速发展。在电网方面，国家电网和南方电网积极响应国家政策，加大投资，大力建设充电桩，计划近几年将充电网络覆盖到主要城市的郊区县[1]。另外，中国各大车企也积极投入到新能源汽车的研发中，国产新能源汽车技术也有了很大进步。因此，在未来几年内，电动汽车销量将会激增，电动汽车将会走进千家万户。但电动汽车给社会生活带来便利，但也给电网带来不小冲击。如此大规模的电动汽车在用电高峰时段进行充电，会对电网的稳定运行带来很大的负面影响，负荷增加、线路及变压器过载、增大电网运行控制难度等等。这些问题的出现，将会影响电能质量，大大降低电网运行的可靠性[2]。因此，规模化电动汽车的充电需要加以控制，合理的充电方式将有效缓解电动汽车无序充电给电网带来的负面影响。文献[3]介绍电动汽车在不同电价下车主的响应程度。文献[4]分析了大规模的电动汽车充电下无序充电对电网的日负荷曲线影响，表明电动汽车的充电时段正好与晚用电时段吻合，大规模电动汽车在此时段进行充电，将会创日用电负荷新高，大大影响了电网的电能质量。文献[5]研究了不同规模下电动汽车无序充电对电网可靠性的影响，通过计算分析得出，目前的电力系统在接纳一定数量的电动汽车进行同时充电时，电网不能进行稳定运行，需要改造现有的电网结构才能保证稳定运行。文献[6-7]分析了电网V2G充电模式下一定数量的电动汽车进行充电时对电网的影响，并通过算例进行了分析。分析表明，通过合理时段对电动汽车进行充电和放电，将会大大降低对电网带来的冲击，提高电能质量。文献[8]结合电动汽车电机充放特性，考虑电池容量、充放电功率、日行驶里程等相关因素，建立电动汽车的充放电模型，采用时序蒙特卡罗法对电动汽车的配电系统进行可靠性评估。有序充电方式的提出，在一定程度下缓解了电网的压力。另外，通过V2G技术，用户还可以选择在相应时段并网卖电，为用户带来一定的收益。

以上文献从不同角度分析了电动汽车充电对电网的影响。但在实际充电过程中，这些方法很大程度上依赖于电动汽车车主是否愿意采纳电动汽车V2G充电策略[9]，并不是所有车主都会积极响应该充电策略，实际效果很难得到保证。结合电动汽车车主参与程度，提出一种峰-平-谷三时段分时电价充放电控制策略，对规模化电动汽车接入配电网后的可靠性评估，具有重要意义。

1 电动汽车充电模型

1.1 电动汽车充电负荷模型

要建立电动汽车的充电模型，首先要了解电动汽车的类型、电池特性、用车习惯等。电动汽车的类型也决定着电动汽车的相关参数、出行习惯等因素。目前，根据电动汽车用途的差别，电动汽车可分为电动公交车、电动私家车、电动出租车等。由于电动私家车数量较多，最具有代表性，因此文中以电动私家车为例，结合其相关参数、出行规律等因素，对电动汽车进行建模。

假设其相关参数如下：

1)电池总容量为57 kW·h，续航能力316 km；

2)电动汽车充电功率为8.1 kW；

3)电动汽车充电恒功率，直至充满；

4)电池充电时初始状态(state of charge, SOC)。

1.2 电动汽车的出行需求模型

通过调查发现，在一天当中，有14%的电动私家车不被使用[10]，该部分电动汽车处于闲置状态，不参与这一天当中的充、放电，剩余86%的电动私家车下班回到家后需立即充电直至充满。根据相关统计，用户的车辆返回时刻满足正态分布，其概率密度函数如式(1)所示。式中，均值μs取18，标准差σs取1。

(1)

私家车辆最后行程返回时刻概率分布如图1所示。

图1 私家车辆最后行程返回时刻概率分布Fig.1 Probability distribution of return time of last trip of private vehicles

私家电动汽车的日行驶里程具有一定的不确定性，且服从对数正态分布，其概率密度函数如式(2)所示,式中均值μD为3.2,标准差σD为0.88。

(2)

私家车辆日行驶里程概率分布如图2所示。

图2 私家车辆日行驶里程概率分布图Fig.2 Distribution of daily mileage of private vehicles

1.3 充电时长的建模

电动汽车的充电时长可用式(3)计算：

(3)

式中：TC为充电时间长度，h；SOC为电动汽车充电时电池的负荷状态；BC为电池总容量，kW·h;PC为电动汽车的充电功率，kW。其中SOC可用下式计算：

(4)

式中：d1为电池的续航能力，km;dC为日行驶里程，km。

假设电动汽车的日行驶里程与充电功率相互独立，联立(3)、(4)可得电动汽车的充电时长TC：

(5)

化简得：

(6)

结合电动私家车的相关参数，得出电动私家车充电时长为

(7)

2 电动汽车V2G充放电模型

2.1 峰谷时段划分

假设私家电动汽车出行时间的早高峰点为07:30，晚高峰点为 18:00。结合车辆的出行情况，将一天中的负荷分为峰、谷两个时段，即峰时段07:30—22:00，谷时段22:00—07:30。

2.2 电动汽车V2G充放电建模

电动汽车以慢充的方式接入到各个居民负荷点进行充电，其接入方式如图3所示，充放电机组成示意图如图4所示。

图3 电动汽车接线示意图Fig.3 Electric vehicle wiring diagram

图4 充放电机组成示意图Fig.4 Composition diagram of the charging and discharging motor

(8)

根据电动汽车电池容量和放电功率，可得电动汽车最大放电时长为

(9)

式中：Dt为t时刻电动汽车的实际电池容量，ηD为电动汽车放电效率。

在对V2G技术进行仿真时，假设电动汽车车主完全掌握了电价信息，用户会首选在谷时段开始后电价较低时进行充电，在峰时段电价较高时向配电网放电。根据充放电需求，电动汽车接入配电网的时间为当日下班到家后至次日上班前的时间段。充放电时段区域如图5所示。

图5 工作日充放电时段可选择区域Fig.5 Select area during working day charge or discharge period

2.3 V2G策略实现过程

计算机读取电动汽车到家后的电池状态、电池放电极限、电池的充放电功率，计算出电动汽车的放电时长TD和充电时长TC。

分析电动汽车车主的用车需求信息(电动汽车参与V2G进行充放电的时段为18:00—07:30)，假设85%的电动汽车参与V2G，用计算机对每辆返回的电动汽车随机抽取100个介于[1，100]之间的数字，若T1抽取结果为1～85之间，电动汽车当天参与充放电，若抽取结果为86～100之间，电动汽车当天不参与V2G充放电。

分析电动汽车的充电时长和放电时长，根据时段划分，晚用电高峰时段即电动汽车放电时段为18:00—22:00，晚用电谷时段，即电动汽车进行充电时段为22:00—07:30。若电动汽车在22:00之前能够完成最大放电，则电动汽车转为空闲状态，到22:00之后开始充电；若电动汽车在22:00之前不能完成最大放电，则电动汽车在用电峰时段持续放电，直到22:00用电谷时段时，电动汽车直接转为充电模式。

以1 h为1个时段，将1天分为24个时段，模拟出居民区电动汽车参与V2G技术下的日负荷曲线流程图如图6所示。

图6 电动汽车参与V2G下的日负荷曲线流程图Fig.6 Flow chart of daily load curve of electric vehicle participating in V2G

3 配电网可靠性评估

3.1 线路过载分析

大量电动汽车接入电网进行无序充电，势必会引起一部分单位线路过载。特别是在用电高峰时段，短时间内电网同时接入大规模的电动汽车进行充电。如果不加以有效控制，将会导致线路上电流过大，导线发热、线路绝缘烧毁、甚至烧断线的可能。这大大影响了电网的稳定运行。

3.2 可靠性指标计算

在中压配电网可靠性评估当中，电网的可靠性评估指标可以分为负荷点可靠性指标和系统可靠性指标。

结合元件的生命周期，采用次蒙特卡罗仿真对电气元件状态进行抽取。假设该电气元件运行T时间后，元件将不可修复，将采用新的元件替换。图7是蒙特卡罗仿真流程图。

图7 可靠性指标评估流程图Fig.7 Flowchart of reliability index evaluation

4 算例及分析

以IEEE-RBTS Bus6测试系统为主系统在主馈线上加入电动汽车负载进行分析，电动汽车随机接入各负荷点，结构图如图8所示。额定电压15 kV,线路、变压器和开关的可靠性数据见表1。

图8 IEEE-RBTS Bus6系统结构图Fig.8 IEEE-RBTS Bus6 system structure diagram

表1 元件可靠性数据Table 1 Component reliability data

电动汽车的充放电考虑V2G峰-谷电价的定制策略，计算出电动汽车充电和放电的电价合理范围。采用公共充电设施执行的峰-谷分时充电电价[11]，如表2所示。

表2 电动汽车充电电价Table 2 Charging price for electric vehicles

假设该小区接入电动汽车为500辆，通过蒙特卡罗模拟出该小区电动汽车在不同充放电策略下的日负荷曲线如图9～10所示。

通过图9日负荷曲线可以看出，电动汽车的充电时间正是用电高峰期，该时刻负荷达到全天最高值，此时可能引起过载问题。

图9 无序充电负荷曲线图Fig.9 Load curve of disorderly charge

从图10中可以看出，在谷时段开始时，会有充电峰值，这是因为居民在此时刻参与了V2G，有效将电动汽车负荷从用电高峰时段转移到用电谷时段，达到了削峰填谷的目的。

图10 有序充电负荷曲线图Fig.10 Load curve of orderly charge

分别对不同充电情况下配电网络高峰时段进行潮流计算，分析主线各段的负载情况，计算结果如表3所示。

表3 不同情况下电流值Table 3 Current value under different circumstances 单位：A

从计算结果来看，在不接入电动汽车时，各段线路均未出现过载现象(线路电流值小于载流量)，当500辆电动汽车无序接入该小区后，部分线路出现过载情况(线路电流值大于载流量)。制定分时电价，引导车主在用电低谷时进行充电，分析此时的配电网络，对用电高峰时期进行潮流计算，计算结果来看，在一定的范围内，无序充电所引起的线路过载问题，可通过有序充电进行有效的控制。