曲大鵬,范晉衡,劉琦穎,劉 軒,鄧文揚(yáng)
考慮配電網(wǎng)綜合運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的充電樁接納能力評(píng)估與優(yōu)化
曲大鵬1,范晉衡1,劉琦穎1,劉 軒2,鄧文揚(yáng)2
(1.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司廣州供電局,廣東 廣州 510620;2.廣州市奔流電力科技有限公司,廣東 廣州 510670)
為解決配電網(wǎng)的建設(shè)速度與EV的普及速度失配問題,進(jìn)行了配電網(wǎng)充電負(fù)荷接納能力評(píng)估方法與優(yōu)化策略研究。首先,以充電樁接納能力來衡量配電網(wǎng)的充電負(fù)荷接納能力,從配電網(wǎng)側(cè)、充電樁側(cè)和用戶側(cè)分析了配電網(wǎng)充電樁接納能力影響因素。其次,建立基于充電樁數(shù)量的充電負(fù)荷評(píng)估模型,基于充電樁數(shù)和車樁比計(jì)算充電負(fù)荷,進(jìn)而利用充電負(fù)荷和配電網(wǎng)耦合關(guān)系分析配電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。再次,綜合考慮電壓和電流越限風(fēng)險(xiǎn)以及配變過載風(fēng)險(xiǎn)建立配電網(wǎng)綜合運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),以作為充電樁接納能力的量化指標(biāo)。然后,從電網(wǎng)側(cè)提出網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、配電網(wǎng)擴(kuò)容和雙饋線共同供電等措施來改善配電網(wǎng)的充電樁接納能力。最后,通過仿真分析驗(yàn)證了所提出充電樁接納能力評(píng)估模型和優(yōu)化措施的有效性。
充電樁;電動(dòng)汽車;接納能力;風(fēng)險(xiǎn);配電網(wǎng)
近年來,在碳減排和環(huán)境保護(hù)需求的驅(qū)動(dòng)下,電動(dòng)汽車(Electric Vehicle, EV)發(fā)展迅猛,巨大的充電負(fù)荷增量給城市配電網(wǎng)的規(guī)劃建設(shè)帶來極大的挑戰(zhàn)[1-4]。當(dāng)配電網(wǎng)的建設(shè)情況與EV的普及速度失配時(shí)[5],充電負(fù)荷的接入將給配電網(wǎng)的安全運(yùn)行造成顯著的風(fēng)險(xiǎn)。因此,如何基于電網(wǎng)安全性評(píng)估和優(yōu)化配電網(wǎng)的充電負(fù)荷接納能力[6],為充電樁的建設(shè)提供指導(dǎo),是實(shí)現(xiàn)EV快速普及必須解決的問題。
為此,文獻(xiàn)[7]以電壓越限為約束評(píng)估在不同EV負(fù)荷分布下配電網(wǎng)的接納能力。文獻(xiàn)[8]以線路負(fù)載率和變壓器負(fù)載率作為評(píng)價(jià)指標(biāo),衡量現(xiàn)狀態(tài)和規(guī)劃態(tài)下接納EV負(fù)荷的能力;文獻(xiàn)[9]從節(jié)點(diǎn)電壓偏移和網(wǎng)絡(luò)功率損耗的概率分布特性評(píng)估配電網(wǎng)接納EV負(fù)荷的能力。同時(shí),在改善配電網(wǎng)接納EV負(fù)荷能力方面,文獻(xiàn)[10]采用網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)來實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)充電負(fù)荷承載能力的優(yōu)化;文獻(xiàn)[11]采用最優(yōu)充電的方法來提高配電網(wǎng)的EV負(fù)荷接納能力;文獻(xiàn)[12]以最小化運(yùn)行成本和最大化接納EV充電能力為目標(biāo),建立配電系統(tǒng)接納EV能力的評(píng)估和優(yōu)化模型。
然而當(dāng)前該領(lǐng)域研究還沒有考慮大規(guī)模EV負(fù)荷接入配電網(wǎng)造成的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)問題。實(shí)際上,當(dāng)EV充電規(guī)模較大時(shí),電壓越限[13]、線路電流越限[14]和配變過載等問題難以避免,因此配電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)能夠反映配電網(wǎng)接納充電負(fù)荷的壓力[15],綜合上述風(fēng)險(xiǎn)因素建立配電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)來評(píng)估配電網(wǎng)充電負(fù)荷接納能力具有實(shí)際意義。
同時(shí),目前針對(duì)配電網(wǎng)充電負(fù)荷接納能力的評(píng)估主要以接入EV數(shù)量為指標(biāo)[10,16]。但從電網(wǎng)的角度來看,EV的接入受用戶主觀因素影響,且電網(wǎng)與EV用戶仍處于“弱聯(lián)系”關(guān)系,其接入數(shù)量隨機(jī)性高且難以控制[17],因此評(píng)估的EV接入數(shù)量極限值對(duì)于“新基建”戰(zhàn)略下新一輪充電樁建設(shè)規(guī)劃[18]的指導(dǎo)作用并不大。而充電樁與電網(wǎng)直接相連,是未來電網(wǎng)對(duì)于充電負(fù)荷控制的最低層級(jí),采用可接納充電樁數(shù)(Number of Acceptable Charging Piles, NACP)作為充電負(fù)荷接納能力的評(píng)估指標(biāo),其量化評(píng)估結(jié)果的可靠性更高,對(duì)“新基建”戰(zhàn)略下電網(wǎng)新一輪充電樁建設(shè)的指導(dǎo)意義更大。
另一方面,大量電動(dòng)汽車集中充電可能使配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)接近載荷極限,而大型充電站的規(guī)?;瘎t增加了這種風(fēng)險(xiǎn)的概率[15]。因此對(duì)于大型的充電站,充電站負(fù)荷功率較大,只通過單饋線供電可能會(huì)導(dǎo)致該饋線發(fā)生嚴(yán)重越限[19]。基于此,為減輕單饋線的負(fù)荷負(fù)擔(dān),提高配電網(wǎng)的充電負(fù)荷接納能力,除了采用網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)等措施外,電網(wǎng)公司還可以采用雙饋線向大型充電站供電。
本文從配電網(wǎng)側(cè)、充電樁側(cè)和用戶側(cè)分析影響配電網(wǎng)充電樁接納能力的因素;建立基于充電樁數(shù)量的配電網(wǎng)充電負(fù)荷評(píng)估模型,通過充電樁數(shù)和車樁比來估計(jì)EV數(shù)量,從而計(jì)算充電負(fù)荷;利用充電負(fù)荷和配電網(wǎng)耦合關(guān)系分析配電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),以此為指標(biāo)來衡量配電網(wǎng)的充電樁接納能力;從電網(wǎng)側(cè)提出網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、配電網(wǎng)擴(kuò)容和雙饋線供電等策略來改善配電網(wǎng)接納能力。最后通過仿真驗(yàn)證了本文方法和模型的有效性。
配電網(wǎng)充電樁接納能力影響因素復(fù)雜多樣,總體上可以分為配電網(wǎng)側(cè)、充電樁側(cè)和用戶側(cè)因素,如表1所示。分析配電網(wǎng)充電樁接納能力影響因素,可為接納能力的評(píng)估提供合理的約束和條件。
表1 充電樁接納能力影響因素
Table 1 Influencing factors of the acceptance capacity of charging piles
1.1.1網(wǎng)架結(jié)構(gòu)
不同的接線模式下配電網(wǎng)的堅(jiān)強(qiáng)程度不同,不同的接線方法有不同的網(wǎng)架結(jié)構(gòu),對(duì)配電網(wǎng)的充電樁接納能力也會(huì)有影響,因此可以通過配電網(wǎng)的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)優(yōu)化來改善其充電樁接納能力。
1.1.2配變和線路容量
不同配變配置下配電網(wǎng)接納的充電樁數(shù)量不同。一般情況下,上級(jí)配變?nèi)萘吭酱?,配電網(wǎng)充電樁接納能力越強(qiáng)。配電網(wǎng)變壓器容量是限制充電樁接入數(shù)量的重要因素。另外,線路容量也是制約充電樁接納數(shù)量的重要因素。
1.2.1充電樁快慢充比例配置
交流慢充方式往往功率不大,對(duì)電網(wǎng)的沖擊性影響也較小。對(duì)于慢充樁,其充電功率較小,配電網(wǎng)能夠接納的充電樁數(shù)更多。快速充電方式在一定數(shù)量的EV同時(shí)充電時(shí)會(huì)大大增加電網(wǎng)的負(fù)荷壓力,對(duì)電網(wǎng)產(chǎn)生明顯的影響。對(duì)于快充樁,其充電功率較大,配電網(wǎng)能夠接納的充電樁數(shù)更少。
1.2.2充電樁接入方式和位置
充電樁接入配電網(wǎng)方式主要有集中接入方式和分散接入方式。不同接入方式下配電網(wǎng)的充電樁接納能力有較大差異。以充電站負(fù)荷形式集中接入配電網(wǎng)時(shí),充電負(fù)荷比較集中,容易引起局部線路過載。當(dāng)某區(qū)域主要是以分散充電樁的形式為EV提供充電服務(wù)時(shí),充電負(fù)荷比較零散地接入配電網(wǎng),受充電樁分布位置的影響較大。
1.2.3充電樁繁忙度
一天中最大的充電樁繁忙度可反映充電樁的最大利用率,基于此定義充電樁的最大繁忙度為
1.3.1充電行為特性
充電負(fù)荷特性受用戶充電行為特性影響較大,用戶充電行為越集中,則充電負(fù)荷越集中,對(duì)配電網(wǎng)的造成的沖擊越大。
1.3.2 EV類型及比例
不同類型EV的充電行為特性差異明顯,相應(yīng)車樁比配置也差異較大。因此當(dāng)不同區(qū)域的EV類型比例不同時(shí),配電網(wǎng)的NACP會(huì)有差異。
配電網(wǎng)的接納能力與充電負(fù)荷直接相關(guān),與充電樁數(shù)量并沒有直接的關(guān)系,因此首先需要研究充電負(fù)荷與充電樁數(shù)量的關(guān)系。一般情況下EV保有量與充電樁數(shù)量具有一定的比例,定義為車樁比,通過充電樁數(shù)量和車樁比可以得到EV保有量,再考慮EV用戶的充電行為即可評(píng)估充電負(fù)荷,可為評(píng)估配電網(wǎng)的充電樁接納能力提供條件。
2.1.1分散充電樁的EV服務(wù)數(shù)量估計(jì)
2.1.2集中充電站的EV服務(wù)數(shù)量估計(jì)
得到的EV服務(wù)數(shù)量和充電樁數(shù)量后,根據(jù)用戶的出行和充電行為概率分布,采用蒙特卡洛抽樣方法[20]生成各用戶的起始SOC、出行時(shí)間等參數(shù),即可確定用戶的充電情況,進(jìn)而求解充電負(fù)荷。
2.2.1分散充電樁的充電負(fù)荷計(jì)算
對(duì)于在分散充電樁充電的EV,通過蒙特卡洛抽樣生成其充電狀態(tài),可計(jì)算該饋線供電區(qū)域內(nèi)分散充電樁各個(gè)時(shí)段的在充樁數(shù)和繁忙度為
則分散充電樁在時(shí)刻的充電功率為
2.2.2充電站充電負(fù)荷計(jì)算
充電站內(nèi)該類充電樁在時(shí)刻的充電功率為
則充電站在時(shí)刻的充電功率為
配電網(wǎng)的安全運(yùn)行是限制配電網(wǎng)接納EV負(fù)荷能力和制約其提升效果的最主要因素,因此本文將配電網(wǎng)綜合運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)作為評(píng)估和優(yōu)化充電樁接納能力的邊界約束。
3.1.1配電網(wǎng)綜合運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)
充電負(fù)荷接入配電網(wǎng),除了可能造成節(jié)點(diǎn)電壓越限和線路電流越限外,還可能造成配電變壓器過載。為綜合考慮上述風(fēng)險(xiǎn),本文在文獻(xiàn)[15]考慮電壓和電流越限風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上,考慮配變過載風(fēng)險(xiǎn)。
根據(jù)文獻(xiàn)[15],節(jié)點(diǎn)電壓和支路電流的損失嚴(yán)重度為
本文綜合各節(jié)點(diǎn)的電壓越限風(fēng)險(xiǎn)、各支路的電流越限風(fēng)險(xiǎn)和配變的過載風(fēng)險(xiǎn)來評(píng)估配電網(wǎng)綜合運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)為
(18)
3.1.2 配電網(wǎng)NACP評(píng)估方法
為考慮用戶充電行為的不確定性,本文采用蒙特卡洛模擬[20]方法對(duì)各用戶的出行行為抽樣次,計(jì)算每次抽樣的風(fēng)險(xiǎn),統(tǒng)計(jì)各次抽樣的平均風(fēng)險(xiǎn)為
從配電網(wǎng)側(cè)角度,電網(wǎng)公司可以通過網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、配電網(wǎng)擴(kuò)容以及雙饋線共同供電等措施來改善配電網(wǎng)的充電樁接納能力。
3.2.1配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)優(yōu)化
配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)優(yōu)化是當(dāng)配網(wǎng)接入充電負(fù)荷后運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)過大或無(wú)法接納新規(guī)劃建設(shè)的充電樁/站時(shí)進(jìn)行配電網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)優(yōu)化來提高配電網(wǎng)的接納能力。
配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對(duì)潮流分布有影響,不同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下充電負(fù)荷接入配網(wǎng)造成的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)不同。因此,可通過網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)來優(yōu)化配電網(wǎng)充電樁接納能力。配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)可通過支路交換法來進(jìn)行,主要思路為在輻射狀網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,每次閉合一條支路形成單環(huán)網(wǎng),并斷開環(huán)路另一條支路,實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)接納能力的進(jìn)一步改善并保證電網(wǎng)的輻射狀運(yùn)行,重復(fù)該過程直到配電網(wǎng)接納能力不能再增大為止。
3.2.2配電網(wǎng)擴(kuò)容
配電網(wǎng)擴(kuò)容包括變壓器擴(kuò)容和線路擴(kuò)容。變壓器擴(kuò)容需要保證變壓器不發(fā)生過載,線路擴(kuò)容需要保證配電母線和線路不發(fā)生電壓越限和電流越限。當(dāng)配電網(wǎng)容量已經(jīng)無(wú)法接納新規(guī)劃建設(shè)的充電樁/站時(shí),可通過配電網(wǎng)擴(kuò)容來提高配電網(wǎng)的接納能力,從而解決配電網(wǎng)建設(shè)速度與EV普及速度失配問題。
表1為各110 kV/10 kV配電變壓器的參數(shù)[22]。根據(jù)新增配變?nèi)萘靠捎?jì)算新配電變壓器的容量大小,進(jìn)而選擇合適的變壓器型號(hào)。
表2 配電變壓器參數(shù)
10 kV配電系統(tǒng)常用線型如文獻(xiàn)[21,23]所示。根據(jù)不同配電線路型號(hào)的阻抗參數(shù)、載流量和鋪線成本可以選擇合適的配電線型來進(jìn)行線路更換。
3.2.3采用雙饋線共同供電
采用雙饋線共同供電是在充電站規(guī)劃建設(shè)階段通過兩條饋線共同向充電站供電,從而增大充電站充電樁接納數(shù)量,為建設(shè)大型充電站提供一種思路。大型充電站由雙饋線共同供電的場(chǎng)景中,假設(shè)大型充電站通過兩臺(tái)或兩臺(tái)以上10 kV/400 V專變分別接入兩條10 kV饋線(分別記為饋線1和饋線2),設(shè)定充電站的每個(gè)充電樁都固定接入其中一條饋線,這樣兩條10 kV饋線都固定接入該充電站的部分充電樁。接入饋線的充電負(fù)荷大小由接入該饋線的充電樁的充電情況決定。
圖1 商業(yè)區(qū)常規(guī)負(fù)荷曲線
各類EV的參數(shù)設(shè)置如表3所示,充電行為概率分布參考文獻(xiàn)[24]。設(shè)公交車有專用的充電站,一樁雙槍二位,白天采用雙槍快充,晚間采用單槍慢充,公交車的車樁比為2:1。出租車采用快充方式,與私家車共用充電站,假設(shè)商業(yè)區(qū)有兩座充電樁數(shù)相同的充電站為出租車和私家車提供充電服務(wù)。出租車需要一天兩充,根據(jù)目前實(shí)際的車樁比,出租車的車樁比可設(shè)為5:1。對(duì)于私家車,可假設(shè)分散充電樁都采用慢充,充電站都采用快充,分散充電樁均衡地接入配電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)。私家車快充樁和慢充樁的車樁比差異較大,可設(shè)置多組不同的車樁比進(jìn)行對(duì)比研究。
表3 各類EV參數(shù)
4.2.1各類EV充電樁接納能力分析
將私家車快充樁的車樁比設(shè)為20:1,慢充樁的車樁比設(shè)為3:1。私家車和出租車的兩座公用充電站分別接入節(jié)點(diǎn)7和節(jié)點(diǎn)12。公交車專用充電站接入節(jié)點(diǎn)10。為研究配電網(wǎng)對(duì)各類EV接納能力的區(qū)別,分別對(duì)只接入單類型EV時(shí)配電網(wǎng)的NACP進(jìn)行評(píng)估,如表4所示。同時(shí)對(duì)各類EV不同保有量比例下的NACP進(jìn)行評(píng)估,如表5所示。
表4 不同EV類型下的NACP
表5 不同EV保有量比例下的NACP
由表4和表5可知,由于公交車和出租車的日耗電量較大,充電活動(dòng)更加頻繁,充電功率更大,且充電時(shí)間較為集中,接入配電網(wǎng)造成的沖擊比私家車更大,因此只接入私家車時(shí)配電網(wǎng)的NACP相對(duì)更多。相比于出租車,公交車的快充電功率更大,充電負(fù)荷更為集中,與常規(guī)負(fù)荷高峰更為重疊,因此NACP更少??傮w上,常規(guī)負(fù)荷功率峰值每增加0.5 MW,只接入公交車時(shí)NACP減少4個(gè)左右,只接入出租車時(shí)NACP減少8~9個(gè),在快慢充樁數(shù)比為2:1的條件下,只接入私家車配電網(wǎng)的NACP大約要減少26個(gè)。因此當(dāng)公交車和出租車保有量占比增大時(shí),配電網(wǎng)的NACP明顯減小。同時(shí),私家車慢充樁的配置比例越大,配網(wǎng)的NACP越多。
4.2.2 不同接入位置下配電網(wǎng)的NACP
在商業(yè)區(qū)只接入私家車時(shí),私家車快充樁的車樁比設(shè)為20:1,慢充樁的車樁比設(shè)為3:1。設(shè)快慢充電樁的比例為2:1。兩座充電站分別接入以下位置,配電網(wǎng)的NACP如表6所示。
由表6可知,在越靠近配電網(wǎng)末端的節(jié)點(diǎn)接入充電站負(fù)荷,NACP越小。這說明隨著充電站負(fù)荷接入位置向配電網(wǎng)末端節(jié)點(diǎn)靠近時(shí),充電負(fù)荷作用于配電網(wǎng)更容易造成嚴(yán)重的越限問題,因此配電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)不斷增大,充電樁接納能力不斷變?nèi)?。極端情況下,接入首端的NACP是接入末端時(shí)的4倍,差距很大。因此建議條件允許情況下盡可能將充電站負(fù)荷接入配電網(wǎng)首端。
表6 不同接入位置下的NACP
4.2.3不同車樁比下配電網(wǎng)的NACP
在商業(yè)區(qū)只接入私家車,設(shè)快慢充電樁的比例為2:1,兩座充電站分別接入節(jié)點(diǎn)7和節(jié)點(diǎn)12。不同車樁比下配電網(wǎng)的NACP如表7所示。
表7 不同車樁比下的NACP
由表7可知,慢充樁和快充樁的車樁比越大,充電樁的繁忙度越大,配電網(wǎng)的NACP越少??梢缘贸?,充電樁的利用程度越高,相同充電樁數(shù)下充電負(fù)荷越大,配電網(wǎng)的NACP越少。因此,在不明顯影響用戶充電便捷性且能夠滿足EV充電需求的前提下,適當(dāng)減小充電樁數(shù)量的配置裕度,可提高充電樁的利用程度。
同時(shí),由于快充樁的充電功率更大,其接入配電網(wǎng)造成的沖擊比慢充樁也更大,當(dāng)快充樁的車樁比增大時(shí),配電網(wǎng)NACP下降程度比慢充樁車樁比增大時(shí)要大,因此在充電設(shè)施建設(shè)過程中需要合理規(guī)劃快慢充電樁的配置比例。
4.3.1網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)優(yōu)化分析
在商業(yè)區(qū)只接入私家車時(shí),在兩座充電站接入節(jié)點(diǎn)8與節(jié)點(diǎn)9(場(chǎng)景一)和接入節(jié)點(diǎn)18與節(jié)點(diǎn)19(場(chǎng)景二)時(shí),進(jìn)行NACP評(píng)估。優(yōu)化前后配電網(wǎng)斷開支路和NACP分別如表8和表9所示。
表8 場(chǎng)景一的優(yōu)化結(jié)果
表9 場(chǎng)景二的優(yōu)化結(jié)果
由表8和表9可知,進(jìn)行配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)優(yōu)化后,配電網(wǎng)的NACP明顯增大了,因此通過網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)能夠非常有效地增強(qiáng)配電網(wǎng)的充電樁接納能力。同時(shí),當(dāng)充電負(fù)荷接入不同的節(jié)點(diǎn)時(shí),本文提出的基于配電網(wǎng)充電樁接納能力的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方法能夠提供不同的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方案,以使配電網(wǎng)的充電樁接納能力最強(qiáng),具有一定的靈活性。另外,對(duì)比兩種接入方式下的優(yōu)化效果,顯然在充電負(fù)荷接入更脆弱的節(jié)點(diǎn)時(shí),配電網(wǎng)的充電樁接納能力改善潛力更大,網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)效果更好。
4.3.2配電網(wǎng)擴(kuò)容優(yōu)化分析
只接入私家車,快慢充電樁數(shù)的比例為2:1,私家車快充樁的車樁比設(shè)為20:1,慢充樁的車樁比設(shè)為3:1。充電站負(fù)荷分別接入節(jié)點(diǎn)7和節(jié)點(diǎn)12。改變配變?nèi)萘亢途€路線型,配電網(wǎng)NACP如表10所示。
表10 擴(kuò)容優(yōu)化結(jié)果
由表10可知,在配電變壓器容量較小、配電線路負(fù)荷承載能力較強(qiáng)時(shí),容易出現(xiàn)變壓器過載,配電變壓器容量成為約束配電網(wǎng)充電樁接納能力的主要因素;在配電變壓器容量較大、配電線路負(fù)荷承載能力較弱時(shí),容易出現(xiàn)電流越限,配電線路負(fù)荷承載能力成為約束配電網(wǎng)充電樁接納能力的主要因素。因此,在配電容量較小和配電線路負(fù)荷承載能力較弱時(shí),通過合理的配電變壓器和線路更換能夠明顯地改善配電網(wǎng)的充電樁接納能力。需要注意的是,當(dāng)配電變壓器和線路容量足夠大時(shí),不容易發(fā)生配變過載和電流越限,電壓越限成為約束配電網(wǎng)充電樁接納能力的主要因素,此時(shí)可以通過無(wú)功補(bǔ)償?shù)却胧﹣砀纳婆潆娋W(wǎng)的運(yùn)行質(zhì)量。
4.3.3 雙饋線共同供電效果分析
以只接入公交車為例,在其接入單饋線和雙饋線的場(chǎng)景下,評(píng)估配電網(wǎng)的NACP。雙饋線都為IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng),饋線的負(fù)荷容量一致。饋線1和饋線2的常規(guī)負(fù)荷峰值分別設(shè)為4 MW和2.5 MW,兩者的基礎(chǔ)負(fù)荷平均負(fù)載率分別為0.4和0.25,則固定接入饋線1和饋線2的充電樁數(shù)量比例為0.77。充電站的專變都接入饋線的節(jié)點(diǎn)10。公交車均衡地按照充電樁數(shù)比例接入兩條饋線下的充電樁,并以風(fēng)險(xiǎn)最嚴(yán)重的饋線的最大綜合運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到臨界值作為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。評(píng)估結(jié)果如表11所示,其中充電站由雙饋線均衡供電場(chǎng)景是固定接入饋線1和饋線2的充電樁數(shù)量相等時(shí)的場(chǎng)景。
表11 雙饋線供電的優(yōu)化效果
由表11可知,相比于充電站接入單饋線的場(chǎng)景,充電站通過兩個(gè)專變接入兩條饋線,充電站負(fù)荷被分為兩部分,接入單饋線的充電負(fù)荷極大地減小了,能夠減輕單饋線的負(fù)荷負(fù)擔(dān),避免配電網(wǎng)出現(xiàn)電壓越限等故障,可大幅提高配電網(wǎng)的NACP。另一方面,與充電站由雙饋線均衡供電相比,考慮饋線負(fù)載差異進(jìn)行充電樁接入數(shù)量合理分配后,能夠更加充分利用兩條饋線的接納能力,提高配電網(wǎng)的NACP,并為建設(shè)大型充電站提供參考。
1) 本文通過車樁比將充電樁數(shù)量和充電負(fù)荷耦合起來,以充電負(fù)荷接入配電網(wǎng)導(dǎo)致的綜合運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)為指標(biāo)提出了配電網(wǎng)充電樁接納能力的評(píng)估和優(yōu)化方法。相比于EV數(shù)量接納能力評(píng)估方法,可為充電設(shè)施的規(guī)劃配置提供更為直接的參考。
2) 配電網(wǎng)接納能力受網(wǎng)側(cè)、樁側(cè)和用戶側(cè)等多方影響。私家車占比和慢充樁占比越大,車樁比越小,常規(guī)負(fù)荷比重越小,充電負(fù)荷接入位置越靠近配電網(wǎng)首端,配電網(wǎng)的NACP越大。其中,常規(guī)負(fù)荷功率每增加0.5 MW,公交車、出租車、私家車充電樁的接納數(shù)分別減少4、9、26個(gè),配電網(wǎng)接納三類樁數(shù)量比約為7:2.5:1,NACP基本與車樁比成反比,配網(wǎng)首端的NACP可達(dá)到末端的4倍。
3) 電網(wǎng)可采取網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、擴(kuò)容和雙饋線共同供電等方法來改善充電樁接納能力,效果十分明顯。雙饋線共同供電能夠減輕單饋線的負(fù)荷負(fù)擔(dān),使得NACP提高100%;通過充電樁接入饋線數(shù)量的合理分配,能進(jìn)一步提高接納能力。
[1] 姚穎蓓, 陸建忠, 傅業(yè)盛, 等. 華東地區(qū)電動(dòng)汽車發(fā)展趨勢(shì)及用電需求預(yù)測(cè)[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(4): 141-145.
YAO Yingbei, LU Jianzhong, FU Yesheng, et al. Electric vehicle development trends and electricity demand forecast in East China[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(4): 141-145.
[2] HUANG Zhao, FANG Baling, DENG Jin. Multi-objective optimization strategy for distribution network considering V2G enabled electric vehicles in building integrated energy system[J]. Protection and Control of Modern Power Systems, 2020, 5(1): 48-55.
[3] 歐名勇, 陳仲偉, 譚玉東, 等. 基于峰谷分時(shí)電價(jià)引導(dǎo)下的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷優(yōu)化[J]. 電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào), 2020, 35(5): 54-59.
OU Mingyong, CHEN Zhongwei, TAN Yudong, et al. Optimization of electric vehicle charging load based on peak-to-valley time-of-use electricity price[J]. Journal of Electric Power Science and Technology, 2020, 35(5): 54-59.
[4] 臧海祥, 舒宇心, 傅雨婷, 等. 考慮多需求場(chǎng)景的城市電動(dòng)汽車充電站多目標(biāo)規(guī)劃[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(5): 59-80.
ZANG Haixiang, SHU Yuxin, FU Yuting, et al. Multi- objective planning of an urban electric vehicle charging station considering multi demand scenarios[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(5): 59-80.
[5] 范蘇純, 黃向敏, 張勇軍, 等. 計(jì)及有序充電的配電變壓器擴(kuò)展規(guī)劃建模[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2021, 45(7): 62-70.
FAN Suchun, HUANG Xiangmin, ZHANG Yongjun, et al. Modeling of expansion planning for distribution transformer considering orderly charging[J]. Automation of Electric Power Systems, 2021, 45(7): 62-70.
[6] 徐荊州, 葛磊蛟, 楊昌海, 等. 考慮用戶便捷性和配網(wǎng)接納能力的EV充電站選址定容[J]. 電力工程技術(shù), 2020, 39(4): 112-119, 142.
XU Jingzhou, GE Leijiao, YANG Changhai, et al. Location and capacity selection method of EV charging stations considering transportation convenience and distribution network capacity[J]. Electric Power Engineering Technology, 2020, 39(4): 112-119, 142.
[7] HOOG J D, MUENZEL V, JAYASURIYA D C, et al. The importance of spatial distribution when analysing the impact of electric vehicles on voltage stability in distribution networks[J]. Energy Systems, 2015, 6(1): 63-84.
[8] 郭毅, 胡澤春, 張洪財(cái), 等. 居民區(qū)配電網(wǎng)接納電動(dòng)汽車充電能力的統(tǒng)計(jì)評(píng)估方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2015, 39(9): 2458-2464.
GUO Yi, HU Zechun, ZHANG Hongcai, et al. A statistical method to evaluate the capability of residential distribution network for accommodating electric vehicle charging load[J]. Power System Technology, 2015, 39(9): 2458-2464.
[9] 張祥文, 江星星, 王龍, 等. 配電網(wǎng)接納電動(dòng)汽車能力評(píng)估方法研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2015, 43(12): 14-20.
ZHANG Xiangwen, JIANG Xingxing, WANG Long, et al. Research on assessment methods of distribution network's ability of admitting electric vehicles[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(12): 14-20.
[10] 陳衛(wèi), 楊波, 張兆云, 等. 計(jì)及電動(dòng)汽車充電站接入的配電網(wǎng)承載能力評(píng)估與優(yōu)化[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2014, 29(8): 27-35, 45.
CHEN Wei, YANG Bo, ZHANG Zhaoyun, et al. Distribution networks supportability evaluation and optimization considering electric vehicles charging stations[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2014, 29(8): 27-35, 45.
[11] DE HOOG J, ALPCAN T, BRAZIL M, et al. Optimal charging of electric vehicles taking distribution network constraints into account[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2015, 30(1): 365-375.
[12] 李強(qiáng), 鄧卿, 林鴻基, 等. 計(jì)及靈活性的配電系統(tǒng)接納電動(dòng)汽車能力評(píng)估與提升策略[J]. 電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào), 2019, 34(3): 37-46.
LI Qiang, DENG Qing, LIN Hongji, et al. Assessment and enhancement of accommodation capability for electric vehicles by a distribution system with flexibility resources[J]. Journal of Electric Power Science and Technology, 2019, 34(3): 37-46.
[13] 吳帆, 鄔智江, 吳杰康, 等. 基于CVaR分析的新能源配電網(wǎng)電壓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型[J]. 電力工程技術(shù), 2019, 38(4): 131-137.
WU Fan, WU Zhijiang, WU Jiekang, et al. Risk assessment model for distribution network with renewable energy based on CVaR analysis[J]. Electric Power Engineering Technology, 2019, 38(4): 131-137.
[14] 雷加智, 龔慶武. 基于改進(jìn)點(diǎn)估計(jì)法的輸電線路過負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備, 2017, 37(4): 67-72.
LEI Jiazhi, GONG Qingwu. Transmission line overload risk assessment based on improved point estimation methods[J]. Electric Power Automation Equipment, 2017, 37(4): 67-72.
[15] 楊景旭, 羿應(yīng)棋, 張勇軍, 等. 基于加權(quán)分布熵的配電網(wǎng)電動(dòng)汽車并網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2020, 44(5): 171-179.
YANG Jingxu, YI Yingqi, ZHANG Yongjun, et al. Operation risk analysis of electric vehicle integrated to grid in distribution network based on weighted distribution entropy[J]. Automation of Electric Power Systems, 2020, 44(5): 171-179.
[16] 楊景旭, 張勇軍. 基于有序充電啟動(dòng)機(jī)制和補(bǔ)貼機(jī)制的充電負(fù)荷接納能力優(yōu)化[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備, 2020, 40(11): 122-130.
YANG Jingxu, ZHANG Yongjun. Optimization of charging load acceptance capacity based on ordered charging start-up mechanism and subsidy mechanism[J]. Electric Power Automation Equipment, 2020, 40(11): 122-130.
[17] 徐楊楊, 張新松, 陸勝男, 等. 多重隨機(jī)特性下的電動(dòng)汽車充電網(wǎng)絡(luò)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(6): 30-39.
XU Yangyang, ZHANG Xinsong, LU Shengnan, et al. Chance constrained optimization of an electric vehicle charging network with multiple stochastic characteristics[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(6): 30-39.
[18] 梁永亮, 吳躍斌, 馬釗, 等. 新一代低壓直流供用電系統(tǒng)在“新基建”中的應(yīng)用技術(shù)分析及發(fā)展展望[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2021, 41(1): 13-24, 394.
LIANG Yongliang, WU Yuebin, MA Zhao, et al. Application and development prospect of new generation of LVDC supply and utilization system in “new infrastructure”[J]. Proceedings of the CSEE, 2021, 41(1): 13-24, 394.
[19] WANG B, DEHGHANIAN P, WANG S, et al. Electrical safety considerations in large-scale electric vehicle charging stations[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2019, 55(6): 6603-6612.
[20] 李丹奇, 鄭建勇, 史明明, 等. 電動(dòng)汽車充電負(fù)荷時(shí)空分布預(yù)測(cè)[J]. 電力工程技術(shù), 2019, 38(1): 75-83.
LI Danqi, ZHENG Jianyong, SHI Mingming, et al. Prediction of time and space distribution of electric vehicle charging load[J]. Electric Power Engineering Technology, 2019, 38(1): 75-83.
[21] 王亮, 王程程, 王棟. 儲(chǔ)能式現(xiàn)代有軌電車供電仿真軟件研究[J]. 電氣化鐵道, 2016(2): 40-43.
[22] 黃偉, 高怡芳, 張勇軍, 等. 計(jì)及不確定性的分布式光伏接入配電網(wǎng)極限容量評(píng)估[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2018, 46(14): 9-16.
HUANG Wei, GAO Yifang, ZHANG Yongjun, et al. Evaluation of ultimate capacity for distributed photovoltaic access distribution network considering uncertainty[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(14): 9-16.
[23] 閆麗梅, 劉廣成, 張艷, 等. 基于改進(jìn)最小生成樹算法的油田電網(wǎng)網(wǎng)架優(yōu)化研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2011, 39(24): 117-122.
YAN Limei, LIU Guangcheng, ZHANG Yan, et al. Research on frame optimization of oil-field power grid based on improved minimum spanning tree algorithm[J]. Power System Protection and Control, 2011, 39(24): 117-122.
[24] 吳國(guó)沛, 莫一夫, 張勇軍, 等. 計(jì)及調(diào)度-用戶兩側(cè)差異化需求的電動(dòng)汽車可調(diào)度潛力評(píng)估[J]. 電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào), 2019, 34(2): 68-75.
WU Guopei, MO Yifu, ZHANG Yongjun, et al. Schedulable potential evaluation of electric vehicles considering the different requirements of dispatchers and users[J]. Journal of Electric Power Science and Technology, 2019, 34(2): 68-75.
Assessment and optimization of charging pile acceptance capacity considering the comprehensive operational risk of a distribution network
QU Dapeng1, FAN Jinheng1, LIU Qiying1, LIU Xuan2, DENG Wenyang2
(1. Guangzhou Power Supply Bureau, Guangdong Power Grid Co., Ltd., Guangzhou 510620, China; 2. Guangzhou Power Electrical Engineering Technology Co., Ltd., Guangzhou 510670, China)
To solve the problem of mismatch between the construction of a grid and the popularity of electric vehicles (EVs), this paper conducts research on the assessment method and optimization strategies of charging load acceptance capacity of a distribution network. First, the charging load acceptance capacity of the distribution network is measured by the charging pile acceptance capacity, and the factors influencing that capacity of the distribution network are analyzed from the distribution network, charging pile and user sides. Secondly, a charging load assessment model based on the number of charging piles is established. The charging load is calculated based on the number of charging piles and vehicle-to-pile ratio, and then the coupling relationship between charging load and distribution network is used to analyze the operational risk of the distribution network. Furthermore, a comprehensive operational risk of the distribution network is established by taking into account the voltage and current crossing risk and the distribution transformer overload risk as a quantitative indicator of the charging pile acceptance capacity. This is proposed as a quantitative indicator of charging pile acceptance capacity. Then, from the grid side, strategies such as network reconstruction, distribution network expansion, and two feeders jointly supplying power are proposed to improve the charging pile acceptance capacity. Finally, through simulation analysis, the effectiveness of the charging pile acceptance capacity evaluation model and optimization strategy is verified.
This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 51777077).
charging pile; electric vehicle; acceptance capacity; risk; distribution network
10.19783/j.cnki.pspc.210383
國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(51777077);廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司廣州供電局科技項(xiàng)目資助(GZHKJXM20180072)
2021-04-10;
2021-06-22
曲大鵬(1983—),男,碩士,高級(jí)工程師,從事綜合能源投資管理,側(cè)重電動(dòng)汽車與新能源領(lǐng)域研究;E-mail:13925096815@139.com
范晉衡(1988—),男,本科,助理工程師,從事電氣工程自動(dòng)化、電力通信與信息、新能源研究應(yīng)用工作;E-mail:18664777735@139.com
劉琦穎(1992—),女,本科,助理工程師,從事電氣工程自動(dòng)化、新能源應(yīng)用工作。E-mail:490301744@qq.com
(編輯 葛艷娜)