基于配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬的電動(dòng)汽車充電策略研究

吳勝聰，吳 峰，韓紫燁

（1.三峽大學(xué) 電氣與新能源學(xué)院，湖北 宜昌 443000；2.武漢南瑞電力工程技術(shù)裝備有限公司，湖北 武漢 430000）

0 引 言

汽車工業(yè)的飛速發(fā)展帶動(dòng)了現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展，汽車作為日常出行的工具，成為了人們生活不可缺少的部分，間接地增加了國(guó)民經(jīng)濟(jì)對(duì)石油資源的依賴性，使得環(huán)境污染進(jìn)一步加劇，不可再生能源日益短缺。在此情況下，新能源汽車中以電動(dòng)汽車為代表飛速發(fā)展。但是使用原有的配電網(wǎng)支持大數(shù)量的電動(dòng)汽車，在電能質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)損耗及設(shè)備利用率等方面明顯負(fù)荷不夠。為了減小輸配電系統(tǒng)的壓力，對(duì)基于配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬的電動(dòng)汽車充電策略進(jìn)行研究。本文針對(duì)蓄電池充電功率特性，建立充電概率模型[1]。考慮電動(dòng)汽車的充電特性，如電動(dòng)汽車數(shù)量、充電時(shí)間等，對(duì)配電網(wǎng)電動(dòng)汽車的總數(shù)進(jìn)行選擇，設(shè)計(jì)電動(dòng)汽車配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬方法，對(duì)充電策略進(jìn)行研究。

1 設(shè)計(jì)基于配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬的電動(dòng)汽車充電策略

設(shè)計(jì)了一個(gè)配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬下的電動(dòng)汽車充電策略。該策略的原理是根據(jù)電動(dòng)汽車能源類型對(duì)數(shù)量抽樣環(huán)節(jié)的概率模型及其參數(shù)進(jìn)行選擇，再根據(jù)不同區(qū)域各類電動(dòng)汽車需要充電的數(shù)量進(jìn)行疊加，最終得到電動(dòng)汽車接入配電網(wǎng)的負(fù)荷需求。傳統(tǒng)的配電網(wǎng)負(fù)荷概率針對(duì)的只是純電動(dòng)汽車，默認(rèn)純電動(dòng)汽車的充電階段為接入電網(wǎng)后隨即進(jìn)入充電模式，沒(méi)有將電動(dòng)汽車的實(shí)時(shí)流量概率分布納入考慮范圍內(nèi)。初始SOC和充電時(shí)刻相對(duì)分離，可以忽略初始狀態(tài)下的SOC特性對(duì)電動(dòng)汽車充電時(shí)間的影響。不同類型電動(dòng)汽車的充電時(shí)長(zhǎng)、充電功率等充電參數(shù)有所差異，相應(yīng)的充電負(fù)荷的載入量更加有所不同[2]。為減小電動(dòng)汽車充電時(shí)對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷的影響，設(shè)計(jì)了新型的充電策略，建立了電動(dòng)汽車充電概率模型，研究了不同電動(dòng)汽車的日行駛里程對(duì)SOC的影響，設(shè)定了電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷概率模擬流程。

1.1 建立電動(dòng)汽車充電概率模型

純電動(dòng)汽車日行駛里程dx的不同與汽車的類型有關(guān)，根據(jù)SOC模型的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，可知純電動(dòng)汽車日行駛里程dx滿足正態(tài)分布矩陣：

其中，αm1為日行駛里程樣本數(shù)據(jù)的均值，βn為服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布的隨機(jī)變量。電動(dòng)汽車在不同情況下具有三種充電方式：常規(guī)充電、快速充電和更換電池。這三種方式的能源輸出主要依靠蓄電池。在SOC概率模型下，混合能源的電動(dòng)汽車的蓄電池能源充足時(shí)，蓄電池狀態(tài)是電荷消耗模式，電動(dòng)汽車行駛的動(dòng)力全部由蓄電池提供。當(dāng)蓄電池能量消耗殆盡時(shí)，切換電荷維持模式自動(dòng)保護(hù)蓄電池，此時(shí)由燃料提供全部能耗，延長(zhǎng)蓄電池壽命。不同類型電動(dòng)汽車的行駛里程參數(shù)基于NHTS統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如表1所示。

電動(dòng)汽車蓄電池的初始SOC的特性是由兩個(gè)方面決定的，一方面是前次充電后的蓄電池的功能狀態(tài)，另一方面是連續(xù)兩次充電之間電動(dòng)汽車所行駛的千米數(shù)。電動(dòng)汽車蓄電池能量即將耗盡時(shí)，可得蓄電池的荷電狀態(tài)SOC為：

表1 不同類型電動(dòng)汽車的日行駛里程參數(shù)

其中，T2N代表樣本蓄電池充電時(shí)間的平方差；D2代表電動(dòng)汽車充電功率。

1.2 設(shè)定電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷概率模擬流程

當(dāng)需要充電的汽車相對(duì)數(shù)量比較大時(shí)，電動(dòng)汽車接入配電網(wǎng)進(jìn)行充電對(duì)于配電網(wǎng)的供電穩(wěn)定性是一個(gè)考驗(yàn)。本文設(shè)計(jì)了電動(dòng)汽車負(fù)荷概率模擬流程，如圖1所示（改進(jìn)部分由虛線方框表示）。

圖1 充電負(fù)荷概率模擬流程

對(duì)充電時(shí)刻進(jìn)行抽樣時(shí)，首先對(duì)電動(dòng)汽車的動(dòng)力源進(jìn)行確定。對(duì)于能源種類不同的電動(dòng)汽車，需要選擇不同的充電數(shù)量抽樣。蓄電池充電過(guò)程中的功率穩(wěn)定，充電從開(kāi)始到結(jié)束的時(shí)間階段比較短。蓄電池使用的是鉛酸電池，根據(jù)電動(dòng)汽車的初始SOC狀態(tài)的充電功率特性，充電時(shí)刻抽樣的峰值功率只有6.50 kW；在快速充電的狀態(tài)下，充電時(shí)刻抽樣的峰值功率可以達(dá)到45.80 kW。結(jié)合初始SOC狀態(tài)，采用提出的充電概率模型，對(duì)接各種類型電動(dòng)汽車的配網(wǎng)充電進(jìn)行蒙特卡洛模擬[3]。在模擬中采用各個(gè)時(shí)刻t（00:00≤t≤24:00，Δt=30 min），使用配電網(wǎng)充電負(fù)荷概率模擬的時(shí)刻平衡系數(shù)作為收斂控制條件。

1.3 研究電動(dòng)汽車充電策略

利用了電動(dòng)汽車配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬方法，根據(jù)基本體系架構(gòu)和智能配電網(wǎng)，提出了一種智能電動(dòng)汽車的充電策略，如圖2所示。

圖2 充電策略簡(jiǎn)圖

由圖2可知，新型充電體系結(jié)構(gòu)包括5部分，光伏電源、區(qū)域控制器、預(yù)警輸出、風(fēng)機(jī)及動(dòng)態(tài)內(nèi)存。區(qū)域控制器主要是各種電路保護(hù)，如負(fù)荷控制、分流增壓器及儲(chǔ)能裝置等；光伏電源主要是各種光伏電線、分布式充電設(shè)備等；圖2中的雙線箭頭表示能量的流動(dòng)；預(yù)警輸出與區(qū)域控制器的主要作用是負(fù)責(zé)對(duì)接收到的配電網(wǎng)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理[4]，在電動(dòng)汽車充電時(shí)能夠降低負(fù)荷沖擊，然后信息中心傳遞指令或數(shù)據(jù)。

2 仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證基于配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬的電動(dòng)汽車充電策略的有效性，設(shè)計(jì)了仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖3所示。

圖3 穩(wěn)定性對(duì)比結(jié)果

由圖3可知，使用本文設(shè)計(jì)的方法對(duì)電動(dòng)汽車進(jìn)行充電，配電網(wǎng)穩(wěn)定性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)方法，在安全性方面優(yōu)勢(shì)很大，適用于我國(guó)現(xiàn)階段的電動(dòng)汽車市場(chǎng)[5]。

3 結(jié) 論

電動(dòng)汽車為人們帶來(lái)了便利，也促進(jìn)了配電網(wǎng)的升級(jí)。大規(guī)模的充電決定了電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的SOC特性，本文在建立充電概率模型的基礎(chǔ)上，對(duì)電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷概率模擬流程進(jìn)行了重新設(shè)定，最終研究出新型的電動(dòng)汽車的充電策略。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，分析了電動(dòng)汽車充電負(fù)荷對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷的穩(wěn)定性影響。結(jié)果表明，本文提出的電動(dòng)汽車充電策略在電動(dòng)汽車充電時(shí)能夠降低負(fù)荷沖擊，使配電網(wǎng)的穩(wěn)定性大大高于傳統(tǒng)方法，驗(yàn)證了該策略的有效性。