基于考慮V2G參與下的電網(wǎng)可靠性評估

王艷飛

(廣東電網(wǎng)有限責任公司韶關城區(qū)供電局，廣東 韶關 512023)

0 引 言

近些年來，電動汽車(electric vehicle,EV)作為一種新能源汽車,因其低碳環(huán)保、使用成本低、噪音低、國家大力補貼等優(yōu)點，越來越受到人們的青睞，促進了電動汽車的迅速發(fā)展。在電網(wǎng)方面，國家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)積極響應國家政策，加大投資，大力建設充電樁，計劃近幾年將充電網(wǎng)絡覆蓋到主要城市的郊區(qū)縣[1]。另外，中國各大車企也積極投入到新能源汽車的研發(fā)中，國產新能源汽車技術也有了很大進步。因此，在未來幾年內，電動汽車銷量將會激增，電動汽車將會走進千家萬戶。但電動汽車給社會生活帶來便利，但也給電網(wǎng)帶來不小沖擊。如此大規(guī)模的電動汽車在用電高峰時段進行充電，會對電網(wǎng)的穩(wěn)定運行帶來很大的負面影響，負荷增加、線路及變壓器過載、增大電網(wǎng)運行控制難度等等。這些問題的出現(xiàn)，將會影響電能質量，大大降低電網(wǎng)運行的可靠性[2]。因此，規(guī)?；妱悠嚨某潆娦枰右钥刂?，合理的充電方式將有效緩解電動汽車無序充電給電網(wǎng)帶來的負面影響。文獻[3]介紹電動汽車在不同電價下車主的響應程度。文獻[4]分析了大規(guī)模的電動汽車充電下無序充電對電網(wǎng)的日負荷曲線影響，表明電動汽車的充電時段正好與晚用電時段吻合，大規(guī)模電動汽車在此時段進行充電，將會創(chuàng)日用電負荷新高，大大影響了電網(wǎng)的電能質量。文獻[5]研究了不同規(guī)模下電動汽車無序充電對電網(wǎng)可靠性的影響，通過計算分析得出，目前的電力系統(tǒng)在接納一定數(shù)量的電動汽車進行同時充電時，電網(wǎng)不能進行穩(wěn)定運行，需要改造現(xiàn)有的電網(wǎng)結構才能保證穩(wěn)定運行。文獻[6-7]分析了電網(wǎng)V2G充電模式下一定數(shù)量的電動汽車進行充電時對電網(wǎng)的影響，并通過算例進行了分析。分析表明，通過合理時段對電動汽車進行充電和放電，將會大大降低對電網(wǎng)帶來的沖擊，提高電能質量。文獻[8]結合電動汽車電機充放特性，考慮電池容量、充放電功率、日行駛里程等相關因素，建立電動汽車的充放電模型，采用時序蒙特卡羅法對電動汽車的配電系統(tǒng)進行可靠性評估。有序充電方式的提出，在一定程度下緩解了電網(wǎng)的壓力。另外，通過V2G技術，用戶還可以選擇在相應時段并網(wǎng)賣電，為用戶帶來一定的收益。

以上文獻從不同角度分析了電動汽車充電對電網(wǎng)的影響。但在實際充電過程中，這些方法很大程度上依賴于電動汽車車主是否愿意采納電動汽車V2G充電策略[9]，并不是所有車主都會積極響應該充電策略，實際效果很難得到保證。結合電動汽車車主參與程度，提出一種峰-平-谷三時段分時電價充放電控制策略，對規(guī)?；妱悠嚱尤肱潆娋W(wǎng)后的可靠性評估，具有重要意義。

1 電動汽車充電模型

1.1 電動汽車充電負荷模型

要建立電動汽車的充電模型，首先要了解電動汽車的類型、電池特性、用車習慣等。電動汽車的類型也決定著電動汽車的相關參數(shù)、出行習慣等因素。目前，根據(jù)電動汽車用途的差別，電動汽車可分為電動公交車、電動私家車、電動出租車等。由于電動私家車數(shù)量較多，最具有代表性，因此文中以電動私家車為例，結合其相關參數(shù)、出行規(guī)律等因素，對電動汽車進行建模。

假設其相關參數(shù)如下：

1)電池總容量為57 kW·h，續(xù)航能力316 km；

2)電動汽車充電功率為8.1 kW；

3)電動汽車充電恒功率，直至充滿；

4)電池充電時初始狀態(tài)(state of charge, SOC)。

1.2 電動汽車的出行需求模型

通過調查發(fā)現(xiàn)，在一天當中，有14%的電動私家車不被使用[10]，該部分電動汽車處于閑置狀態(tài)，不參與這一天當中的充、放電，剩余86%的電動私家車下班回到家后需立即充電直至充滿。根據(jù)相關統(tǒng)計，用戶的車輛返回時刻滿足正態(tài)分布 ，其概率密度函數(shù)如式(1)所示。式中，均值μs取18，標準差σs取1。

(1)

私家車輛最后行程返回時刻概率分布如圖1所示。

圖1 私家車輛最后行程返回時刻概率分布Fig.1 Probability distribution of return time of last trip of private vehicles

私家電動汽車的日行駛里程具有一定的不確定性，且服從對數(shù)正態(tài)分布，其概率密度函數(shù)如式(2)所示,式中均值μD為3.2,標準差σD為0.88。

(2)

私家車輛日行駛里程概率分布如圖2所示。

圖2 私家車輛日行駛里程概率分布圖Fig.2 Distribution of daily mileage of private vehicles

1.3 充電時長的建模

電動汽車的充電時長可用式(3)計算：

(3)

式中：TC為充電時間長度，h；SOC為電動汽車充電時電池的負荷狀態(tài)；BC為電池總容量，kW·h;PC為電動汽車的充電功率，kW。其中SOC可用下式計算：

(4)

式中：d1為電池的續(xù)航能力，km;dC為日行駛里程，km。

假設電動汽車的日行駛里程與充電功率相互獨立，聯(lián)立(3)、(4)可得電動汽車的充電時長TC：

(5)

化簡得：

(6)

結合電動私家車的相關參數(shù)，得出電動私家車充電時長為

(7)

2 電動汽車V2G充放電模型

2.1 峰谷時段劃分

假設私家電動汽車出行時間的早高峰點為07:30，晚高峰點為 18:00。結合車輛的出行情況，將一天中的負荷分為峰、谷兩個時段，即峰時段07:30—22:00，谷時段22:00—07:30。

2.2 電動汽車V2G充放電建模

電動汽車以慢充的方式接入到各個居民負荷點進行充電，其接入方式如圖3所示，充放電機組成示意圖如圖4所示。

圖3 電動汽車接線示意圖Fig.3 Electric vehicle wiring diagram

圖4 充放電機組成示意圖Fig.4 Composition diagram of the charging and discharging motor

(8)

根據(jù)電動汽車電池容量和放電功率，可得電動汽車最大放電時長為

(9)

式中：Dt為t時刻電動汽車的實際電池容量，ηD為電動汽車放電效率。

在對V2G技術進行仿真時，假設電動汽車車主完全掌握了電價信息，用戶會首選在谷時段開始后電價較低時進行充電，在峰時段電價較高時向配電網(wǎng)放電。根據(jù)充放電需求，電動汽車接入配電網(wǎng)的時間為當日下班到家后至次日上班前的時間段。充放電時段區(qū)域如圖5所示。

圖5 工作日充放電時段可選擇區(qū)域Fig.5 Select area during working day charge or discharge period

2.3 V2G策略實現(xiàn)過程

計算機讀取電動汽車到家后的電池狀態(tài)、電池放電極限、電池的充放電功率，計算出電動汽車的放電時長TD和充電時長TC。

分析電動汽車車主的用車需求信息(電動汽車參與V2G進行充放電的時段為18:00—07:30)，假設85%的電動汽車參與V2G，用計算機對每輛返回的電動汽車隨機抽取100個介于[1，100]之間的數(shù)字，若T1抽取結果為1～85之間，電動汽車當天參與充放電，若抽取結果為86～100之間，電動汽車當天不參與V2G充放電。

分析電動汽車的充電時長和放電時長，根據(jù)時段劃分，晚用電高峰時段即電動汽車放電時段為18:00—22:00，晚用電谷時段，即電動汽車進行充電時段為22:00—07:30。若電動汽車在22:00之前能夠完成最大放電，則電動汽車轉為空閑狀態(tài)，到22:00之后開始充電；若電動汽車在22:00之前不能完成最大放電，則電動汽車在用電峰時段持續(xù)放電，直到22:00用電谷時段時，電動汽車直接轉為充電模式。

以1 h為1個時段，將1天分為24個時段，模擬出居民區(qū)電動汽車參與V2G技術下的日負荷曲線流程圖如圖6所示。

圖6 電動汽車參與V2G下的日負荷曲線流程圖Fig.6 Flow chart of daily load curve of electric vehicle participating in V2G

3 配電網(wǎng)可靠性評估

3.1 線路過載分析

大量電動汽車接入電網(wǎng)進行無序充電，勢必會引起一部分單位線路過載。特別是在用電高峰時段，短時間內電網(wǎng)同時接入大規(guī)模的電動汽車進行充電。如果不加以有效控制，將會導致線路上電流過大，導線發(fā)熱、線路絕緣燒毀、甚至燒斷線的可能。這大大影響了電網(wǎng)的穩(wěn)定運行。

3.2 可靠性指標計算

在中壓配電網(wǎng)可靠性評估當中，電網(wǎng)的可靠性評估指標可以分為負荷點可靠性指標和系統(tǒng)可靠性指標。

結合元件的生命周期，采用次蒙特卡羅仿真對電氣元件狀態(tài)進行抽取。假設該電氣元件運行T時間后，元件將不可修復，將采用新的元件替換。圖7是蒙特卡羅仿真流程圖。

圖7 可靠性指標評估流程圖Fig.7 Flowchart of reliability index evaluation

4 算例及分析

以IEEE-RBTS Bus6測試系統(tǒng)為主系統(tǒng)在主饋線上加入電動汽車負載進行分析，電動汽車隨機接入各負荷點，結構圖如圖8所示。額定電壓15 kV,線路、變壓器和開關的可靠性數(shù)據(jù)見表1。

圖8 IEEE-RBTS Bus6系統(tǒng)結構圖Fig.8 IEEE-RBTS Bus6 system structure diagram

表1 元件可靠性數(shù)據(jù)Table 1 Component reliability data

電動汽車的充放電考慮V2G峰-谷電價的定制策略，計算出電動汽車充電和放電的電價合理范圍。采用公共充電設施執(zhí)行的峰-谷分時充電電價[11]，如表2所示。

表2 電動汽車充電電價Table 2 Charging price for electric vehicles

假設該小區(qū)接入電動汽車為500輛，通過蒙特卡羅模擬出該小區(qū)電動汽車在不同充放電策略下的日負荷曲線如圖9～10所示。

通過圖9日負荷曲線可以看出，電動汽車的充電時間正是用電高峰期，該時刻負荷達到全天最高值，此時可能引起過載問題。

圖9 無序充電負荷曲線圖Fig.9 Load curve of disorderly charge

從圖10中可以看出，在谷時段開始時，會有充電峰值，這是因為居民在此時刻參與了V2G，有效將電動汽車負荷從用電高峰時段轉移到用電谷時段，達到了削峰填谷的目的。

圖10 有序充電負荷曲線圖Fig.10 Load curve of orderly charge

分別對不同充電情況下配電網(wǎng)絡高峰時段進行潮流計算，分析主線各段的負載情況，計算結果如表3所示。

表3 不同情況下電流值Table 3 Current value under different circumstances 單位：A

從計算結果來看，在不接入電動汽車時，各段線路均未出現(xiàn)過載現(xiàn)象(線路電流值小于載流量)，當500輛電動汽車無序接入該小區(qū)后，部分線路出現(xiàn)過載情況(線路電流值大于載流量)。制定分時電價，引導車主在用電低谷時進行充電，分析此時的配電網(wǎng)絡，對用電高峰時期進行潮流計算，計算結果來看，在一定的范圍內，無序充電所引起的線路過載問題，可通過有序充電進行有效的控制。

5 結 語

對電動汽車接入配電網(wǎng)后引起的線路過載問題進行研究。分析了電動汽車在用電高峰期進行充電線路負載情況，并對比了有序充電時的線路負載情況。通過算例驗證，得出如下結論。

1) 居民到家時刻與晚用電高峰起始時刻吻合，常規(guī)無序充電，將產生“峰上加峰”，此時刻線路將會產生過載現(xiàn)象。

2) 在考慮用戶參與V2G策略的情況下，在電動汽車用電低谷時充電，在用電高峰期向電網(wǎng)放電，將起到削峰填谷的作用，可有效避免線路出現(xiàn)過載問題。