规模化电动汽车入网对配电网的影响

2023-02-02王旻玮孙景文魏大洋

科技与创新 2023年2期

王旻玮，孙景文，魏大洋

（国网江苏省电力有限公司常州供电分公司，江苏常州 213000）

随着能源和环境问题的日益严峻，推广电动汽车成为必然趋势，电动汽车在汽车市场的占有率也不断提升。规模化电动汽车的接入势必对配电网产生重要的影响。因此，了解并准确评估电动汽车充电对配电网产生的影响对配电系统的升级和充电基础设施的配建具有重要意义。

目前，已有众多学者在大规模电动汽车入网对配电网的影响和充电负荷建模领域进行了相关研究。文献[1]对以负荷方差最小化为目标的优化控制策略进行了研究，证明负荷方差与网损有着紧密联系，优化配电网的网损一定程度上可等价于负荷方差的优化。文献[2]重点分析了电动汽车接入电网对电网谐波的影响。文献[3]以电动汽车充放电效益最大为目标函数，探讨了利用电力价格弹性杠杆调度电动汽车进行充放电的可行性。文献[4]对电动汽车进行分类，利用概率统计学和蒙特卡洛模拟方法提出了基于时刻充电概率的负荷预测模型。文献[5]提出了考虑随机因素，以负荷方差最小化为目标的优化充电策略。

本文在借鉴以上研究成果的基础上以常规充电为研究对象，结合汽车行驶规律，建立计及时空分布特性的电动汽车充电负荷需求模型。统筹考虑电网侧和用户侧的双边利益，以配电网络损耗最小和用户充电支出最低为目标函数，建立了规模化电动汽车入网的优化充电控制模型，对比了随机和分时电价引导方式下电动汽车充电对配电网网络损耗及节点电压的影响。

1 充电负荷需求模型

1.1 用户行驶规律建模

本文以传统汽车的出行调查数据为分析基础，考虑到用户出行行为的多样化，模拟得到日行驶里程d近似服从对数正态分布或韦伯分布，从而可以采用蒙特卡洛法生成基于各出行目的的出行距离，以满足车辆使用习惯的多样性。

考虑到电动汽车用户在居民区和工商业区的行车规律不同，工商业区的车辆停放时间一般是白天08：00—18：00，居民区的车辆停放时间一般是18：00至次日07：00。根据出行调查数据分析可得抵达工作地点时间和出行结束返回住所时间均近似服从正态分布。

1.2 EV充电负荷需求模型

本文采用锂电池为研究对象，充电功率Pi近似为一定值Pc。

假设电动汽车在给定时刻k开始充电的概率为Φ（k），不同引导方式下Φ（k）的分布不同。对于某区域内数量为n的电动汽车，一天内任一时刻t的充电功率平均值为：

2 规模化电动汽车充电对配电网的影响

电动汽车充电涉及到电网和用户两方面。一方面，从用户的利益出发，实施分时电价政策能够对用户充电行为进行合理的引导，有利于配电网的经济稳定运行。另一方面，作为充电主体的用户，可以根据自身情况通过自主选择充电时段，节约充电支出。

本文探讨了分时电价政策下，用户充电行为的改变，通过设置不同的渗透率和用户响应度，以用户充电支出最低和负荷波动方差最小为目标函数，建立优化模型，对比分析了随机充电和分时电价引导方式下电动汽车接入对配电网的影响。

2.1 随机充电

在没有任何政策引导的情况下，电动汽车用户的充电行为比较随意，一般在用户结束用车停车的同时开始充电。其充电开始时刻根据分布函数式随机选取，根据充电负荷需求模型可以计算出各个时刻的电动汽车充电需求。在随机充电方式下，工、商业区电动汽车数量按各区域负荷比例分配，电动汽车随机接入充电区域的各节点。

2.2 分时电价引导下的优化充电

分时电价的含义是依据电网在不同时间段的实际负荷水平的差异，而将全天划分为不同的时间段，对每个时间段设定相应的电价，来引导用户避开电网负荷高峰期，有选择性地合理支配用电时段，以减轻电网高峰负荷水平。借鉴国内工业用电分时电价的形式，设定目标函数为：

式（1）中：n为电动汽车数量；Ct为t时刻的充电电价；Pi，t为t时刻第i辆电动汽车的充电功率；LT，t是t时刻包含电动汽车的配电网等效负荷；μ为1 d内系统的平均负荷；ω1、ω2分别为目标函数F1、F2的权重系数，且ω1+ω2=1；F1max为随机充电情况下电动汽车用户需支出的费用；F2max为随机充电情况下的等效负荷波动总方差。

约束条件为：

式（2）中：xk为各整点时刻开始充电的可调度电动汽车数量，其中居民区充电时间段为18：00至次日02：00，工商业区充电时间段为08：00—13：00；n为可调度的电动汽车数量，nH和nW分别为1 d内在居民区和工商业区进行充电的可调度电动汽车总数。

3 算例分析

3.1 参数设置

将ⅠEEE33节点系统作为仿真对象，按照图1的区域划分将电力负荷分为居民用电、工业用电和商业用电。标准化日负荷曲线如图2所示。借鉴国内工业用电分时电价的形式，本文中的充电电价及其时段划分如表1所示。

图1 ⅠEEE33节点配电网单线图和负荷分区

图2 3种典型负荷的标准化日负荷曲线

表1 电价参数设置

3.2 仿真结果与分析

通过仿真可以得到随机充电和分时电价政策引导下的充电各时刻节点电压值和平均日网络损耗曲线，分别如图3和图4所示。从图中可以看出，与随机充电方式相比，分时电价方式可以利用凌晨时段的低电价有效地将充电负荷转移到低谷时段，从而有效地降低配电网负荷的峰谷差，实现削峰填谷的目的。通过分时电价利益的驱动引导，用户主动选择在凌晨电价最低时间进行充电后，能够有效地改善节点电压最低值，同时网络损耗在全天各时段的分布也更加均匀，从网损曲线与横纵坐标围成的面积来看，也降低了全天的总网损值。并且随着用户响应度的提高，对节点电压水平的改善和网损值的降低效果均越明显。因此，应该鼓励广大电动汽车用户积极响应分时电价政策，尽可能在电价低谷期进行充电，这样既可以节省自身充电成本，同时也有助于提高电力系统运行的安全经济性。