張志偉，顧丹珍

(上海電力學(xué)院電力與自動化工程學(xué)院，上海 200090)

電動汽車是未來道路交通工具的發(fā)展趨勢.目前電動汽車主要有純電動汽車(battery-electric vehicle)、混合動力電動汽車(hybrid plug-in electric vehicle)和燃料電池電動汽車(fuel cell vehicle)3種類型.純電動汽車完全由電池儲存電能，并且所有行駛需要的能量完全來自電池.混合動力電動汽車依靠蓄電池存儲電能，還可以利用電力傳動提高內(nèi)燃機(jī)效率，降低排放.燃料電池電動汽車將氫氣和氧氣在燃料電池中經(jīng)電化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生的電能作為動力源.由于電動汽車污染小，噪音低，能源效率高，在提高車主效率的同時能減少車用油［1，2］，因此在石油資源不充裕的情況下能減少各國對于石油的依賴甚至進(jìn)口［3］，保證能源安全.而純電動汽車能夠?qū)崿F(xiàn)零排放，其他類型的電動汽車能夠減少排放，即使發(fā)電廠要增加由于向電動汽車提供電能所導(dǎo)致的額外排放，電動汽車依然能減少環(huán)境污染［3-5］.到2020年預(yù)計我國電動汽車的滲透率在 10% 左右［1，6］.

隨著未來電動汽車的普及，電動汽車大量接入電網(wǎng)會對電網(wǎng)產(chǎn)生一定的影響，因此研究電動汽車的充電管理策略非常重要.本文闡述了電動汽車無序充電對電網(wǎng)產(chǎn)生的影響，并對電動汽車充電策略進(jìn)行了分析和展望.

1 電動汽車充電對電網(wǎng)的影響

電動汽車的充電行為可能對電網(wǎng)運(yùn)行產(chǎn)生顯著影響.這些影響主要有電網(wǎng)負(fù)荷增長，電網(wǎng)調(diào)度難度增加，電能質(zhì)量下降，電力設(shè)備損壞等.

(1)電網(wǎng)負(fù)荷增長 電動汽車充電將會導(dǎo)致電網(wǎng)負(fù)荷增大，若電動汽車的充電行為處于無序充電狀態(tài)，可導(dǎo)致電網(wǎng)產(chǎn)生新的或另一個負(fù)荷高峰，會拉大電網(wǎng)的峰谷差［3，6-8］，引起輸電線路堵塞［9］，從而對系統(tǒng)的運(yùn)行產(chǎn)生不利的影響.此外，由于要給大量無序充電的電動汽車供電，某些地區(qū)要擴(kuò)大發(fā)電容量，需新建發(fā)電廠［5］，這不利于電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行.

(2)電網(wǎng)調(diào)度難度增加 由于電動汽車充電具有空間和時間上的不確定性，所以電動汽車充電具有隨機(jī)性，會給調(diào)度帶來難度.

(3)電能質(zhì)量下降 電動汽車充電器是電力電子設(shè)備，電動汽車充電會向電網(wǎng)注入諧波，導(dǎo)致電壓畸變［10-12］;電動汽車無序充電還會增大電壓偏差［10，13，14］.

(4)電力設(shè)備損害 當(dāng)電動汽車聚集充電時，有可能會縮短變壓器、饋線等配電設(shè)備的使用壽命［15-19］，或者導(dǎo)致其過負(fù)荷［14，20］.

上述文獻(xiàn)表明，電動汽車無序充電行為將對電網(wǎng)運(yùn)行的可靠性和安全性提出挑戰(zhàn).因此，我們需要管理電動汽車的充電行為，引導(dǎo)電動汽車處于智能充電狀態(tài)，以有效減輕電動汽車給電網(wǎng)帶來的負(fù)面影響.

2 電動汽車的負(fù)荷特性

對電動汽車的充電行為進(jìn)行引導(dǎo)和管理，能減少電動汽車無序充電對電網(wǎng)的影響.為了對電動汽車的充電行為進(jìn)行引導(dǎo)和管理，首先要研究電動汽車的負(fù)荷特性.與傳統(tǒng)負(fù)荷不同，電動汽車充電負(fù)荷在時間和空間上都具有不確定性，電動汽車的駕駛模式大致決定了初始充電時間及充電地點(diǎn).

2.1 電動汽車起始充電時間和充電容量

大量私家車每天的行程都是從家開始的，然后將車停在工作單位，下班時再開回家，一天中的絕大多數(shù)時間私家車都是閑置的.圖1給出了私家車最后一次行程結(jié)束時間的概率分布情況.

圖1 電動汽車最后行程結(jié)束時間

圖1所示的駕駛模式來源于美國家庭行駛調(diào)查數(shù)據(jù)(National Household Travel Survey，NHTS 2001)［20］.圖1表明了在沒有智能充電策略時電動汽車的起始充電時間.比如，對于電動汽車用戶而言，最方便的起始充電時間就是在最后一次行程結(jié)束后馬上充電.值得注意的是，圖1中的曲線表示在一天時間內(nèi)，行駛中的私家車占總私家車的比例高于80%.

電動汽車每公里消耗的電能和每天的行程決定了電動汽車所需的充電容量.雖然私家車的行駛特性各有所異，如有的私家車下班回家后可能再做一次短的行程等，但一輛車平均每天的行駛路程大致為41.834 km.表1為PHEV33(充一次電最多可行駛33 km的可充電混合動力電動汽車)每公里電能消耗和總電池容量［23］.

表1 PHEV33電池容量與電能消耗

表1來源于美國太平洋西北國家實(shí)驗室(Pacific Northwest National Laboratory，PNNL).PHEV33小轎車如果一天行駛41.834 km，則需要6.69 kWh.

2.2 電動汽車充電特性

電動汽車在不同地點(diǎn)、不同時間的充電特性是不同的.在居民區(qū)晚上充電的私家車可以慢充，高速公路上的充電站可以快充.另外，充電特性與充電電壓、電流的大小有關(guān)，因此要考慮配電網(wǎng)的電氣額定值.北美地區(qū)配電網(wǎng)的電氣額定值如表2 所示［24］.

表2 北美配電網(wǎng)電氣額定值

如果充電電壓為120 V，電流為15 A，則電動汽車最大充電功率為1.4 kW;若電流為20 A，則電動汽車最大充電功率為 2.0 kW［5］.表 3 為SAE J1772標(biāo)準(zhǔn)的電動汽車充電特性.

甚至，對于這一人間苦痛，上天也發(fā)出了正義的譴責(zé)。在此，小說吸取民間傳說和歷史故事(如孟嘗君之“雞鳴狗盜”)，運(yùn)用了神怪題材的表現(xiàn)手法，今人或可名之曰魔幻現(xiàn)實(shí)主義，揭示了天意之護(hù)佑的方向：“丹仰天嘆，烏即白頭，馬生角”“丹過之，橋為不發(fā)”“夜到關(guān)，關(guān)門未開，丹為雞鳴，眾雞皆鳴”。在中國歷史文化中，天具有兩重性，一為物質(zhì)之天，二為精神之天。以精神或信仰之天而言，創(chuàng)傷巨痛而莫可伸于人間者，天下百姓對于正義的吁求，均于“天意”明之。小說中的三個細(xì)節(jié)，說明天佑太子丹所遭受的不公和痛苦，同時也代表人間譴責(zé)了秦王之暴虐陰詐。

表3 電動汽車充電特性

電動汽車所需的充電時間與電池容量、充電設(shè)備的效率、行駛里程及充電類型有關(guān).圖2為電動汽車不同充電時間長度的功率曲線［24］.由圖2可知，充電電壓或是電流能決定電動汽車充電所需要的時間.

圖2 8 kWh電池充電曲線

3 電動汽車智能充電策略現(xiàn)狀

電動汽車無序充電會對電力系統(tǒng)產(chǎn)生負(fù)面影響，因此研究電動汽車的充電策略非常重要.非協(xié)調(diào)的充電策略會影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，而智能充電策略卻會增強(qiáng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性.最基本的充電策略是填谷策略［8，9］，如圖3所示.

圖3中的陰影部分為電動汽車充電的時間分布.這只是基本的充電策略框架，需要在這個基本框架下制定智能充電策略，來減少電動汽車充電對系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性的負(fù)面影響，甚至改善電網(wǎng)的運(yùn)行.目前，針對這一問題已進(jìn)行了相關(guān)研究.如文獻(xiàn)［25］提出了交錯充電和用戶負(fù)荷控制，以期使配電系統(tǒng)運(yùn)行更加安全和有效;文獻(xiàn)［26］提出了定時和定功率的充電方法，以及通過調(diào)整充電價格來控制電動汽車的充電行為，以減小電動汽車無序充電對于系統(tǒng)的負(fù)面影響.此外，有些文獻(xiàn)將電動汽車充電策略當(dāng)作優(yōu)化問題，如將電動汽車充電策略當(dāng)作電網(wǎng)損耗最小，以及客戶側(cè)充電成本最小等加以研究.

圖3 電動汽車充電時間分布

文獻(xiàn)［13］計及了負(fù)荷預(yù)測的不確定性和潮流約束等條件來制定最優(yōu)充電模型.文獻(xiàn)［27］提出了階梯充電策略，在時間上首先是快充，再是介于快充和慢充之間的充電，最后是慢充，但此文獻(xiàn)沒有考慮到電動汽車分布的隨機(jī)性.文獻(xiàn)［28］將電動汽車充電和有載調(diào)壓變壓器相結(jié)合，形成了時間協(xié)調(diào)的充電模型，同時考慮了電動汽車作為電源V2G時保證電壓質(zhì)量的功能，算例結(jié)果表明:越是遠(yuǎn)離松弛節(jié)點(diǎn)的電動汽車節(jié)點(diǎn)，電網(wǎng)向電動汽車充電就要在負(fù)荷低谷時進(jìn)行，電動汽車要在負(fù)荷高峰向電網(wǎng)送電;在負(fù)荷高峰時，要減少松弛節(jié)點(diǎn)向遠(yuǎn)處的電動汽車節(jié)點(diǎn)送電.

文獻(xiàn)［29］以最小化電力零售商的購電成本制定充電策略，不僅計及了實(shí)時電價和負(fù)荷之間的關(guān)系，還涉及負(fù)荷預(yù)測.

此外，文獻(xiàn)［30］至文獻(xiàn)［32］將電動汽車充電和風(fēng)電結(jié)合在一起.文獻(xiàn)［30］認(rèn)為風(fēng)電的加入能降低因電動汽車充電而導(dǎo)致的損耗和電壓偏移.文獻(xiàn)［31］和文獻(xiàn)［32］提出了吸納過剩風(fēng)電的智能充電策略.由于大量電動汽車所具有的存儲能力能夠有效處理風(fēng)電場風(fēng)能的間歇性問題，使得電網(wǎng)能夠提高接納間歇性電源的能力，從而提高電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性.

文獻(xiàn)［33］至文獻(xiàn)［35］都以最小化客戶成本來制定充電模型.其中文獻(xiàn)［33］將實(shí)時電價和負(fù)荷相聯(lián)系;文獻(xiàn)［34］考慮了整個充電時間中每個時段內(nèi)的實(shí)時電價，卻沒有將實(shí)時電價和負(fù)荷結(jié)合在一起，也沒有考慮V2G的功能;文獻(xiàn)［35］考慮了電動汽車向電網(wǎng)反向送電的情況，在一定條件下，電動汽車向電網(wǎng)反向送電能夠給客戶帶來一定的收益.

總體來說，不管從電網(wǎng)還是客戶角度來制定的充電策略，都能有效地減少電動汽車無序充電對電網(wǎng)造成的負(fù)面影響.

4 電動汽車智能充電策略展望

由于世界各地電網(wǎng)運(yùn)行情況，以及私家車的行駛特性不盡相同，所以在研究電動汽車智能充電模型時，要考慮到所研究地區(qū)的電網(wǎng)和私家車行駛特性，要著重分析電動汽車的滲透率，以及充電時在時間和空間上的不確定性.目前的文獻(xiàn)大都研究電動汽車在時間上智能充電的模型，我們可以結(jié)合配電網(wǎng)具體運(yùn)行情況，研究電動汽車充電布點(diǎn)問題，以提高電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性.另外，在研究電動汽車智能充電模型時，不僅要考慮電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本，顧客成本最小等問題，還應(yīng)適當(dāng)考慮顧客的便利性，使得電動汽車智能充電策略更靈活，更人性化.

由于輸電系統(tǒng)調(diào)度人員無法對大量的電動汽車進(jìn)行調(diào)度，所以比較實(shí)際的方法是采用分層分區(qū)調(diào)度方法［36，37］.分層分區(qū)就是將電網(wǎng)按電壓等級分層，配電系統(tǒng)按地域分為若干區(qū)域，由第3方汽車代理或者配電系統(tǒng)調(diào)度機(jī)構(gòu)對電動汽車進(jìn)行管理.配電系統(tǒng)調(diào)度機(jī)構(gòu)又分為3個管理層:第1層為配電管理系統(tǒng)層;第2層為中央自主管理層;第3層為車輛控制層.對電動汽車的管理既要有一般情況的分層調(diào)度，還要有發(fā)生特殊情況的分層調(diào)度.國外相關(guān)研究中提出了“中間人”的角色來管理電動汽車［38］.

此外，應(yīng)減少大量電動汽車無序充電對電網(wǎng)造成的負(fù)面影響，同時使電動汽車用戶的充電成本最小化，并在此基礎(chǔ)上最大程度地提高電動汽車用戶的便利性.國家電力部門也應(yīng)該制定相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)刺激方案，引導(dǎo)和管理電動汽車用戶的充電行為，解決供電方和電動汽車用戶之間可能出現(xiàn)的問題，以實(shí)現(xiàn)電動汽車的智能充電.

5 結(jié)語

電動汽車的行駛模式?jīng)Q定了電動汽車充電策略的基本框架，其智能充電策略要考慮電動汽車的空間分布和電池起始充電狀態(tài)的隨機(jī)性.此外，在分析電動汽車對電力系統(tǒng)的影響時，也應(yīng)考慮所研究的電力系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況.

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