三網(wǎng)融合下的電動汽車充電站規(guī)劃方案綜合評價(jià)

曾穎嬌， 張 鄰， 徐家楠， 艾 昊， 楊文靜

（1.南昌航空大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 江西 南昌 330063；2.南昌航空大學(xué)土木建筑學(xué)院， 江西 南昌 330063）

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城市化進(jìn)程的不斷加快，人們對私家汽車的需求日趨旺盛，城市汽車保有量迅速激增，由此帶來的環(huán)境污染問題持續(xù)加重。電動汽車可以減少汽車尾氣排放、節(jié)約燃油成本、緩解能源危機(jī)，因此越來越受到各國政府的重視。但續(xù)航不足，充電基礎(chǔ)設(shè)施不完善等問題阻礙了電動汽車的推廣和發(fā)展。電動汽車充電站的規(guī)劃不僅影響充電站的運(yùn)營效益、用戶的使用體驗(yàn)，還涉及交通路網(wǎng)流量分布、電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定性等多方面因素，甚至影響電動汽車產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展前景。因此，在考慮實(shí)際條件的基礎(chǔ)上，必須采用科學(xué)的方法對充電站的規(guī)劃方案進(jìn)行評估和決策。

電動汽車通過充電站進(jìn)行能源補(bǔ)給，同時參與配電網(wǎng)與交通網(wǎng)的運(yùn)行。充電站的位置、容量等特性可以改變充電用戶的充電決策和出行路徑，進(jìn)而對電網(wǎng)和交通產(chǎn)生影響[1]。

一方面，電動汽車在城市道路中行駛，其路徑規(guī)劃和充電決策可能會改變交通網(wǎng)絡(luò)的車流分布?？紤]到充電服務(wù)網(wǎng)和交通網(wǎng)絡(luò)的相互作用，文獻(xiàn)[2]為滿足不同地點(diǎn)的電動汽車充電需求，運(yùn)用動態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)思想，考慮充電者和充電站兩者的成本，建立多目標(biāo)充電站選址模型。文獻(xiàn)[3]構(gòu)建充電站雙層規(guī)劃模型，上層是對充電站的位置進(jìn)行優(yōu)化，使充電站的服務(wù)量最大化；下層是在電動汽車?yán)m(xù)航里程有限的約束下研究用戶路徑選擇均衡問題。另一方面，電動汽車接入配電網(wǎng)充電可能會改變配電網(wǎng)的運(yùn)行特性?？紤]到充電服務(wù)網(wǎng)和配電網(wǎng)的關(guān)聯(lián)性，文獻(xiàn)[4]以充電樁數(shù)量和用電配額共同衡量充電站的服務(wù)能力，建立充電站選址的整數(shù)規(guī)劃模型。在文獻(xiàn)[5]中，確定充電站候選站址模型的優(yōu)化目標(biāo)是最小化充電站的總成本和配電網(wǎng)網(wǎng)損成本。

在充電站的規(guī)劃前期涉及的主體和因素眾多，既要考慮電動汽車的特性、配電網(wǎng)的接納能力、交通運(yùn)輸網(wǎng)的通行能力，也要考慮充電站、配電網(wǎng)、交通網(wǎng)的目標(biāo)。文獻(xiàn)[6]建立了充電站選址規(guī)劃的多目標(biāo)模型，充電站方面的目標(biāo)為充電站服務(wù)量最大化，配電網(wǎng)方面的目標(biāo)為配電網(wǎng)網(wǎng)損最小化和節(jié)點(diǎn)電壓偏移最小化。文獻(xiàn)[7]刻畫出行者、路網(wǎng)交通狀態(tài)和充電設(shè)施三者間的互動關(guān)系。文獻(xiàn)[8]對交通路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、配電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和容量等方面進(jìn)行研究，分析了以上因素對充電站規(guī)劃的影響。文獻(xiàn)[9]考慮了電動汽車交通運(yùn)輸和移動負(fù)載的雙重特性，在電動汽車出行途中提供路徑規(guī)劃和充電導(dǎo)航策略。文獻(xiàn)[10]主要根據(jù)配電網(wǎng)和充電服務(wù)網(wǎng)的特性選取指標(biāo)，構(gòu)建了基于層次分析法的充電站規(guī)劃方案多因素綜合評估體系。文獻(xiàn)[11]綜合考慮了電動汽車的充電需求與各個充電站的容量，以此來對充電站運(yùn)營服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的能力進(jìn)行仿真評估。文獻(xiàn)[12]考慮電動汽車充電需求變化和城市交通流量的特點(diǎn)，以配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)損耗最小為目標(biāo)，對電動汽車充電站的選址進(jìn)行合理的規(guī)劃。文獻(xiàn)[13]在總結(jié)了以往研究中充電站規(guī)劃評價(jià)指標(biāo)后，基于模糊物元評價(jià)法，提出充電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃綜合評價(jià)指標(biāo)體系。

因此，從充電站服務(wù)網(wǎng)、交通網(wǎng)和配電網(wǎng)三個維度考慮電動汽車充電站的規(guī)劃布局是必然的。通過充電站選址規(guī)劃和充電站服務(wù)網(wǎng)、交通運(yùn)輸網(wǎng)和配電網(wǎng)的相互影響進(jìn)行分析，建立多維度綜合評價(jià)指標(biāo)體系，并基于云重心理論對電動汽車充電站的選址進(jìn)行規(guī)劃評估，以此探究方法的可行性。

1 充電站規(guī)劃評價(jià)指標(biāo)體系

電動汽車及其充電設(shè)施是交通網(wǎng)和配電網(wǎng)的重要組成部分。電動汽車在交通網(wǎng)中通行會改變交通流量的分布，同時交通網(wǎng)的特性也會限制充電設(shè)施的規(guī)劃布局。電動汽車通過充電站接入電網(wǎng)會改變配電網(wǎng)運(yùn)行特性，同時充電設(shè)施的規(guī)劃也受到配電網(wǎng)容量的約束。以電動汽車和充電站為連接的紐帶，充電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)、配電網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系更加緊密，相互耦合，相互依存，三者轉(zhuǎn)化為高度融合的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。建立三網(wǎng)融合的多維度綜合評價(jià)指標(biāo)體系，為充電服務(wù)網(wǎng)的規(guī)劃建設(shè)，交通網(wǎng)和配電網(wǎng)的有序運(yùn)行提供依據(jù)。

由充電服務(wù)網(wǎng)、配電網(wǎng)、交通網(wǎng)的特性分析，綜合考慮多方面因素，構(gòu)建充電站規(guī)劃評價(jià)指標(biāo)體系。如圖1 所示，從電站服務(wù)指標(biāo)、配電網(wǎng)指標(biāo)和交通網(wǎng)指標(biāo)等3 個角度出發(fā)，包含3 個層次共9 個指標(biāo)。

圖1 充電站規(guī)劃評價(jià)指標(biāo)體系

1.1 充電網(wǎng)特性分析

充電服務(wù)網(wǎng)的特性包括電動汽車充電站的地理位置、容量大小、客戶到達(dá)的便利性與服務(wù)時長、運(yùn)營商的投資成本以及收益等[14]。建立以下指標(biāo)對充電服務(wù)網(wǎng)的特性進(jìn)行分析。

1.1.1 充電便利性

充電基礎(chǔ)設(shè)施就是為電動汽車的充電更加便利，為電動汽車的出行提供能源支撐。對于充電用戶而言，趨于選擇便利更易到達(dá)的充電站補(bǔ)充電量。充電便利性是指電動汽車處于任意位置時前往合適的充電站補(bǔ)充電量的便利程度。假設(shè)電動汽車在滿電時的最大續(xù)航里程是固定的，為B，電動汽車在滿電時前往位置A的路程距離為La，由位置A至合適充電站i的距離為li。則電動汽車位置A時的可行駛里程為B-La，當(dāng)li小于B-La時，充電便利性由電動汽車行駛至充電站i時所剩的行駛里程B-La-li決定；當(dāng)li大于B-La時，電動汽車無法到達(dá)充電站i，此時充電便利性為0。令充電便利性為δ，則有

由公式（1）可知，隨著li逐漸增大，電動汽車行駛至合適充電站的難度增加，充電便利性隨著減?。划?dāng)li大于時B-La，即電動汽車無法到達(dá)合適的充電站進(jìn)行充電，此時充電便利性為0。

1.1.2 充電等待時間

單位時間內(nèi)到達(dá)充電站的電動汽車和各充電樁的充電服務(wù)是隨機(jī)且相互獨(dú)立的，因此，到達(dá)充電站充電的電動汽車數(shù)量符合泊松分布，每個電動汽車接受充電樁充電服務(wù)時間服從負(fù)指數(shù)分布。假設(shè)充電站i內(nèi)有n個充電樁可以為電動汽車提供充電服務(wù)，單位時間內(nèi)到達(dá)充電站的電動汽車為λ，單位時間內(nèi)充電樁服務(wù)的電動汽車為μ。則充電用戶在充電站的排隊(duì)過程為M|M|n的排隊(duì)系統(tǒng)，根據(jù)排隊(duì)論，電動汽車在充電站的平均等待時間為：

式中：P0為沒有一輛電動汽車到達(dá)充電站的概率；ρ為充電站排隊(duì)系統(tǒng)的服務(wù)強(qiáng)度；λ為單位時間內(nèi)到達(dá)充電站充電的電動汽車平均數(shù)量；μ為單位時間內(nèi)每個充電樁服務(wù)的電動汽車平均數(shù)量。

1.1.3 運(yùn)營收益

充電站是具有營業(yè)性質(zhì)的場所，只有充電站投資運(yùn)營商從中獲得收益才會繼續(xù)增加投資建設(shè)充電站，從而促進(jìn)電動汽車產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。充電站主要是通過以合適價(jià)格向電力公司購電，收取用戶充電費(fèi)用獲得收益，投資者運(yùn)營充電站獲得的年運(yùn)營收益E為：

式中：Ti為充電站的年負(fù)荷利用小時數(shù)；csi和cpi分別為充電站向充電用戶售電的價(jià)格和向電力公司購電的價(jià)格。

1.1.4 建設(shè)成本

充電站建設(shè)成本主要包含充電樁，變壓器和其他基礎(chǔ)建設(shè)費(fèi)用。忽略不同地點(diǎn)的地價(jià)區(qū)別，令充電站建設(shè)成本為C，p2為單個充電樁的成本及安裝費(fèi)用，ui為充電站i的變壓器數(shù)量，p3為變壓器的單價(jià)，w為基礎(chǔ)建設(shè)費(fèi)用，充電站的年建設(shè)成本C可表示為：

式中：y為充電樁使用年限；r為貼現(xiàn)率。

1.2 配電網(wǎng)特性分析

對于充電服務(wù)網(wǎng)，配電網(wǎng)對實(shí)時充電負(fù)荷的支撐能力約束著充電站落點(diǎn)與容量，從而制約著電動汽車的發(fā)展。因此對于充電服務(wù)網(wǎng)與配電網(wǎng)的交互關(guān)系，需要結(jié)合配電網(wǎng)本身的運(yùn)行指標(biāo)以及服務(wù)網(wǎng)的特性指標(biāo)來評估充電服務(wù)網(wǎng)配置的合理性。

1.2.1 電網(wǎng)損耗

充電站所在位置一般情況下屬于配電網(wǎng)中重要的負(fù)荷節(jié)點(diǎn)。電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性以總網(wǎng)損間接反應(yīng)，具體表示為：

式中：Ri為節(jié)點(diǎn)的電阻；Pi和Qi分別為由節(jié)點(diǎn)向網(wǎng)絡(luò)注入的有功功率、無功功率；Ui為節(jié)點(diǎn)i的電壓。當(dāng)充電站接入電網(wǎng)后，不同的規(guī)劃方案對應(yīng)的網(wǎng)損不同，一般認(rèn)為網(wǎng)損較高的方案不經(jīng)濟(jì)。

1.2.2 潮流裕度

潮流裕度以線路的平均負(fù)載率衡量，具體表示為：

式中：為第i條線路的平均負(fù)荷；SiN為第i條線路的最大載容量。

1.2.3 諧波污染

大量電動汽車的充電負(fù)荷接入已成為我國未來電網(wǎng)的重要特征，同時也會對電網(wǎng)造成嚴(yán)重的諧波污染。分析電動汽車產(chǎn)生的諧波特性是保證供電可靠性和電網(wǎng)安全穩(wěn)定的前提?？傊C波畸變率是對電網(wǎng)中諧波總含量的表征。以電流總諧波畸變率衡量諧波污染，電流總諧波畸變率具體表示如下式：

式中：I1為基波電流；Ih為h次諧波的電流。

1.3 交通網(wǎng)特性分析

與加油站一樣，充電站也是城市中的基礎(chǔ)設(shè)施，其具體的選址布局會受到現(xiàn)實(shí)條件的限制。充電站的規(guī)劃布局應(yīng)與交通路網(wǎng)、城市總體建設(shè)相協(xié)調(diào)，以充電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)總體布局規(guī)劃為宏觀調(diào)控依據(jù)[15]。同時，充電需求產(chǎn)生在電動汽車行駛途中，與交通流量密切相關(guān)，但又受到電動汽車的行駛里程，交通路網(wǎng)的路況等因素的制約。充電站的規(guī)劃布局應(yīng)與城市的交通網(wǎng)絡(luò)相匹配，減少電動汽車前往充電站過程中對路網(wǎng)的影響。

1.3.1 交通流量

體現(xiàn)路段上交通流特性的三個指標(biāo)分別是速度、流量和密度。車流量為單位時間內(nèi)通過道路上某一斷面的車輛數(shù)，車流密度是指單位距離車輛數(shù)。三者之間的關(guān)系可表示為：

式中：K為道路的車流密度；V為道路上行駛車輛的平均速度。

1.3.2 進(jìn)站率

進(jìn)站率指單位時間內(nèi)進(jìn)入充電站進(jìn)行充電的車輛占從電動汽車前經(jīng)過的車輛的比例。由公式和公式可知單位時間內(nèi)到達(dá)充電站充電的電動汽車平均數(shù)量為，單位時間內(nèi)通過道路上某一斷面的車輛數(shù)為，則電動汽車進(jìn)站率可表示為：

2 基于云重心的充電站規(guī)劃評估模型

云理論主要集成事物的模糊性和隨機(jī)性特征，可以實(shí)現(xiàn)定性語言和定量數(shù)值之間的相互轉(zhuǎn)換[16]。云模型利用3 個數(shù)字特征：期望Ex，熵En和超熵He，將事物的模糊性和隨機(jī)性集成，形成定性和定量相互間的映射和轉(zhuǎn)化。其中，期望是云的重心位置，反映定性概念的中心值；熵En是定性概念不確定性的度量；超熵He是熵的不確定性度量。云重心的數(shù)學(xué)表達(dá)為T=a×b，a是期望值，表示云重心的位置，反映所評價(jià)對象不確定概念的中心值，b是權(quán)重，表示云重心的高度，反映某一指標(biāo)在綜合評價(jià)體系中的地位。對云重心的位置和高度的變化情況進(jìn)行研究，可以衡量一個云重心系統(tǒng)的狀態(tài)變化。

云重心評價(jià)法的具體步驟如下：

2.1 根據(jù)評價(jià)目的建立評價(jià)指標(biāo)體系

上述評價(jià)體系具有多層結(jié)構(gòu)，令U={U1，U2，…，Un}，Ui（i∈[1，n]）其中為一級指標(biāo)中的第i個指標(biāo)；Ui={Ui1，Ui2，…，Uin}，其中Uij（i∈[1，m]），是Ui第j個指標(biāo)。

2.2 確定指標(biāo)權(quán)重

指標(biāo)權(quán)重是以定量方式反映各項(xiàng)指標(biāo)在整個指標(biāo)體系中所占的比重，根據(jù)評價(jià)指標(biāo)的特征，采用AHP 法[17-18]確定指標(biāo)權(quán)重。

2.3 構(gòu)建評語云模型

設(shè)置專家評語集，使得專家評判不再是單一數(shù)值而是定性語言，提高專家評價(jià)的客觀性。采用雙邊約束評語，其計(jì)算公式如下：

設(shè)定S所對應(yīng)的數(shù)域?yàn)閇0，100]，評語值對應(yīng)的數(shù)域變化區(qū)間如表1 所示。

表1 各評語的數(shù)域變化區(qū)間

2.4 云模型指標(biāo)計(jì)算

2.4.1 定量指標(biāo)云模型表示針對選址評價(jià)指標(biāo)體系中的定量指標(biāo)，獲得n組樣品組成決策矩陣，則這些數(shù)值指標(biāo)用一個云模型表示為：

式中：Ex1～Exn分別為各指標(biāo)的量值。

2.4.2 定性指標(biāo)云模型表示

對于定性指標(biāo)，各評判專家按照評語集用語言描述給出評語。某一定性指標(biāo)可獲得n位專家的評語，根據(jù)評語云模型公式求出期望和熵Ex，n組指標(biāo)值用一個云模型表示為：

2.3.4 計(jì)算加權(quán)綜合云的云重心向量

假設(shè)評價(jià)指標(biāo)體系中有m個指標(biāo)，可以用m個云模型表示，則m個指標(biāo)所反映的系統(tǒng)狀態(tài)可用1個m維綜合云描述。當(dāng)指標(biāo)變化時，m維綜合云的形狀隨之變化，云重心也會改變。m維綜合云的重心表示為：

式中：Ti=ai×bi，i=1,2，…，m；a為云重心的位置向量；b為云重心的高度向量，當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生變化時，綜合云的重心變?yōu)門′，T′=（T1′，T2′，…，Tm′）。

2.4.5 計(jì)算云重心的加權(quán)偏離度

假設(shè)在理想狀態(tài)下，評價(jià)系統(tǒng)的m維綜合云重心向量為，其中，云重心位置向量，云重心高度向量對云重心向量進(jìn)行歸一化處理，得到，其計(jì)算公式為：

經(jīng)過歸一化處理后，表示云重心系統(tǒng)狀態(tài)的綜合云重心向量均為有大小、有方向、無量綱的值。在這里引入加權(quán)偏離度θ，判別評價(jià)對象分別在理想狀態(tài)和實(shí)際情況下綜合云重心的變化和差異，加權(quán)偏離度θ越小，表明二者偏離程度越不明顯。將歸一化后的向量值乘以權(quán)重值，再求和，得到加權(quán)偏離度θ 的值，即

式中：0≤θ≤1，Wi為第i個指標(biāo)歸一化權(quán)重值。

2.4.6 系統(tǒng)評價(jià)結(jié)果分析

對于電動汽車充電站的選址規(guī)范方案評語集分為差、較差、一般、良好和好5 個類別，將各級評語用云模型表示，置于二維坐標(biāo)尺上，形成一個定性評測的云發(fā)生器如圖2 所示。將得到的加權(quán)偏離度值輸入定性測評云發(fā)生器中，從而確定具體的評語。

圖2 定性測評云發(fā)生器

3 算例分析

應(yīng)用所提出的充電站選址指標(biāo)體系和基于云重心評判法的充電站選址規(guī)劃方案評估方法，對某地區(qū)高速公路上的5 個電動汽車充電站選址進(jìn)行評判。

為便于評判分析，采用百分制作為評分標(biāo)度，設(shè)置每個三級指標(biāo)的隸屬函數(shù)如表2 所示。

表2 各指標(biāo)的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)充電站、電網(wǎng)和交通的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真計(jì)算，得到的指標(biāo)數(shù)值根據(jù)表2 進(jìn)行規(guī)范化處理，具體見表3。

表3 各指標(biāo)的規(guī)范化定量數(shù)據(jù)

根據(jù)AHP 法確定每個指標(biāo)的權(quán)重，由式可求得充電站站址的加權(quán)偏離度，充電站選址1 的加權(quán)偏離度如表4 所示，各候選站址的綜合加權(quán)偏離度如表5所示。

表4 充電站選址1 的加權(quán)偏離度

表5 各候選站址的綜合加權(quán)偏離度

將各個備選站址的綜合加權(quán)偏離度輸入至云發(fā)生器，生成的云圖如圖3 所示。

圖3 充電站選址規(guī)劃的評估云圖

由圖3 可知，充電站候選站址從好到差排序?yàn)?、5、2、3、4。候選站址4 在良好和好之間，且由表5 可知其綜合加權(quán)偏離度最小，是最優(yōu)的建站選址。

4 結(jié)論

國家政策的扶持推動了電動汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，但充電站的規(guī)劃仍然面臨許多挑戰(zhàn)。對電動汽車充電站規(guī)劃進(jìn)行科學(xué)的評價(jià)，能夠避免后續(xù)充電站運(yùn)營期間出現(xiàn)問題。因此，在充電服務(wù)網(wǎng)、交通網(wǎng)和配電網(wǎng)三網(wǎng)融合的背景下，建立充電站規(guī)劃評價(jià)指標(biāo)體系，提出了基于云重心理論的充電站規(guī)劃評價(jià)方法。在電動汽車充電站規(guī)劃初期以一個多元化的視角看待選址方法，提供了一種全新的定量分析思路。通過5 個不同容量和位置的充電站候選站址的方案比較，驗(yàn)證所提出的綜合評價(jià)體系的有效性和合理性。通過充電服務(wù)網(wǎng)、交通網(wǎng)和配電網(wǎng)三個層面的指標(biāo)分析，可以篩選充電站初期選址方案，科學(xué)指導(dǎo)電動汽車充電站的選址規(guī)劃，促進(jìn)三網(wǎng)融合。