电动汽车充电站的规划

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2023/05·汽车维修与保养

栏目编辑:高中伟 ******************

新能源汽车

随着社会经济的高速发展,城市中的环境问题和能源短缺问题变得十分严峻。尤其在汽车领域,汽车在给人们的生活带来便利之时,同样也消耗了很多的不可再生能源,对环境也会造成巨大的污染。根据数据显示,到2022年底,全国机动车保有量达4.08亿辆,汽车占有大部分比重,已经达3.12亿辆;驾驶机动车的人数有4.94亿人,拥有汽车驾驶资格的有4.56亿人。此外,截至2022年6月底,全国电动车保有量已经超过1 001万辆,占汽车保有总量的3.23%;新能源汽车方面,国内纯电动汽车达到810.4万辆,占电动车总数量的80.93%。在未来的发展当中,新能源汽车将越来越受到人们的欢迎,新能源汽车也能够减轻汽车行业对环境的影响。在环境污染与资源短缺的背景下,大力发展环保节约能源的新能源汽车已是交通领域的重要发展趋势。然而,新能源汽车的快速发展,离不开充电站的布局,只有合理的充电站布局,才能更加有效地发展新能源汽车行业,才能逐步改变汽车行业对环境的影响。

发展新能源汽车对防止全球气候变暖做出了重大贡献,改善了全球生态环境。因此,新能源汽车行业被各国重视,新能源汽车的销量也逐步上升。美国作为走在新能源行业发展前列的国家,2013年就发布了《电动汽车普及蓝图》,确定了美国未来电动汽车电池等重要技术的发展路线。2016年,日本也颁发了《电动汽车发展路线图》,并提出在2020年,电动汽车销售量达到100万辆的目标。同时,各国政府纷纷颁布与新能源汽车相关的优惠政策,以此为基础来提升新能源汽车领域的国际竞争力。例如,2015年,以美国为首的“零排放车辆同盟”承诺,未来将会

文/重庆 冯鑫 石济嘉 俞宁 罗晓茗

减少燃油汽车的销售。在我国,为了使新能源汽车更好地发展,环境问题得到相应的改善,政府各个部门都积极颁发相应政策,以此来促进新能源汽车行业的发展。

充电站是电动汽车的动力补给站,是促进新能源汽车行业发展的重要基础设施。现阶段我国的充电基础设施建设还不完善,管理不到位,用户会产生“里程担忧”等,导致新能源汽车行业发展缓慢。《十四五新能源汽车产业发展规划》要求分类分步加快推进充换电基础设施建设,逐步建成各类满足新能源汽车应用需求的,智能化充电换电站。合理的充电站选址,可提高设备使用率、降低运营成本。

综上所述,现阶段,从技术层面大幅度提高新能源汽车电池的续航里程比较困难,所以,对新能源汽车充电需求进行分析,合理布局充电站,从而保障新能源汽车行业稳定高效发展值得我们探索与研究。

一、充电方式概述

从用户角度定义,新能源汽车的充电基础设施可以分为公用充电基础设施与专用充电基础设施。

1.专用充电基础设施

专用的充电基础设施一般是指用户私人的充电桩,或者是企业专门为本单位职工提供充电服务的充电桩。对用户来说,专用充电桩为用户提供了便利性,用户可以在自己的停车位安装充电桩,充电不需要排队,但是专用充电桩的安装成本比公用充电桩高。

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2.公用充电基础设施

公用充电基础设施是为新能源公交车、出租车、私家车等提供充电服务的。在交通枢纽站、商圈停车场等通常都建设有公用充电桩。使用公用充电桩的优点是可以自由选择快速充电或是慢速充电。但是公用充电桩也有不足之处,例如在热门商圈如果没有足够的充电桩,车主想要充电就需要排队,而且有不少车主,即使完成充电也会一直占用充电桩车位,导致充电桩的充电效率低。根据集中程度的不同,新能源汽车充电桩可以分为分散式充电桩与集中式充电桩。

(1)分散式充电桩

分散式充电桩,就是零散的充电桩,经常以慢速充电为主,以满足用户的常规充电需求为主。分散式充电桩也有快速充电桩,但快速充电桩更多地在集中式充电站中使用。

(2)集中式充电站

集中式充电站一般是指具有3台或以上充电桩的场所,在为新能源汽车充电时,可对汽车的充电状态,以及充电设备是否完好等进行实时监控,以防出现安全事故。在集中式充电站中,有快速充电桩和慢速充电桩两种充电桩。

二、电动汽车充电需求分析

充电设施的建设以及利用充电基础设施提供相应的充电服务,是影响新能源汽车行业发展的重要因素。世界发达国家均围绕新能源汽车行业进行了多项研究,并把对充电基础设施的研究放到了至关重要的地位,国内外的学者在这一方面的研究也有较多的成果。

国内外不少文献都发表了有关充电需求的研究分析,这些研究旨在使得充电站的选址更加合理。考虑到影响充电需求的因素很多,研究中多通过使用一些概率密度函数进行充电需求的分析,这样能更加准确地分析出充电需求。为确保电网供电的稳定性,需要对某地区新能源汽车的充电需求量进行分析,准确地分析出充电需求量对地区合理供电有着非常重要的作用。例如:Moon分析新能源汽车用户在不同模式下的充电需求。Jahangir通过人工智能的方法分析新能源汽车充电需求以及用户的驾驶行为。Morrison分析不同城市功能区的充电时间,以及用户充电偏好。Yang为了实现路径的选择,得到蚁群算法的参数更新和充电状态转移的可能性。Henry在模型中加入动态转移,对不同的充电区域进行分析,得到充电需求的空间分布数据。Chen运用Copula函数考虑不同出行变量,最后得到模拟的充电需求。Li通过实际数据,提出模型,基于GIS地图数据,模拟出充电需求。田恩东等人对电动出租车出行数据进行分析,对充电站的建设有一定意义。陈丽丹对各种车型进行分析,得到不同车型的充电需求分布数据。黄南天等人为提高电网供电的可靠性,提出多相关的充电负荷分析方法。Salman分析起始剩余的电量对充电负荷的影响,通过时空规律对电网进行建模,利用蒙特卡洛方法得到充电需求曲线。王浩林对不同类型的电动汽车进行分析,得到充电需求的空间分布数据。吴钉捷基于POI数据,对充电需求进行分析。

进行充电需求分析,确定某区域具体的充电需求量,能更好地进行充电站布局以及充电站定容。

三、充电站选址规划方法研究

对选址方面研究最多是P-median模型,模型设计中产生服务需求的固定节点,以满足布局点最小为目标。Nakul Sathaye 通过建立连续设施模型,提出了基础设施优化定位的方法,并在实际中得到应用。Shim分析了实际的情况与需求后,利用P-median模型,确定了25个候选位置。Wang通过混合整数规划确定充电需求的数量,建立关于成本的目标函数,并且验证了缩短充电时长的方法,能减少充电桩的数量。王辉等人以成本与交通流量为目标函数,利用粒子群算法进行求解。杨珺结合P-median类问题,将充电需求进行综合考虑,建立关于充电需求总量的模型,最后得出了贪婪算法和相关案例。Jung根据出租车的特性,提出动态需求模型,并通过韩国600多辆共享单车实际的算法检验。Gonzales结合实际案例,利用微观模型获取新能源汽车行为时空分布,最终确定充电站的布局方案。Shu建立多阶段的规划模型,基于MOEA/D算法进行求解。Napoli对充电需求进行空间分析,利用模型进行验证,并改进所得的结果。张博针对城市基础设施设备选址,建立最优建设成本模型。

目前,充电站布局引入了城市分区概念,基于城市功能分区,对城市充电站布局进行研究,国内外研究学者取得了不同程度的成果。吴鹏在兴趣点的基础上,提出一种基于加权K-Means聚类算法的电动汽车充电桩选址规划模型。郭丽萍通过高德地图API获取热点数据,基于ArcGIS核密度分析等方法,进行区域热点需求分析,建议扩大充电站的建设,满足广大市民的充电需求。王雨璇利用POI数据,运用核密度分析、缓冲分析和区位熵分析对充电站布局现状进行评价,最后根据评价的结果提出优化布局的可行性分析。帅春燕利用线性回归与聚类算法,研究POI密度与换电柜之间的关系,提出换电柜的选址方案。孙秉珍通过考虑充电时突然中断供电的情况,以充电站的效益、充电站风险程度低等作为目标去优化充电站布局。Zhang以新能源汽车充电站为对象,以最小化社会成本为因素,建立了基于改进鲸鱼优化算法的充电站布局模型。Huang使用遗传算法来优化,提出以最大化利润为影响因素的新能源汽车充电站布局方案。Hu 以充电站对充电需求量、覆盖量达到最大为考虑要点,并且加入了充电设施闲置率、时间等约束因素进行研究。Ma提出一种在线调配车辆充电的模型,约束目标为减少充电时间,并且增加了

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