电动汽车充电站负荷计算及影响因素

电动汽车充电站负荷计算及影响因素
郭国太
【期刊名称】《《电气技术》》
【年(卷),期】2019(020)003
【总页数】5页(P93-97)
【关键词】充电机负荷; 需要系数; 同时运行系数; 充电机负荷系数
【作者】郭国太
【作者单位】厦门电力勘察设计院有限公司福建厦门 361009
【正文语种】中文
近年来，我国电动汽车行业及充电换设施建设发展迅速，充电站负荷计算方法及影响因素则是充电站建设的研究重点。

文献[1]提出，在用户行驶时间、结束时间和
行驶里程3个因素无关的条件下，基于用户行驶规律，分析了电动汽车类型、充
电功率、渗透率和充电情景等因素对规模化电动汽车充电需求的影响，通过仿真实验分别得到各影响因素对充电需求的影响情况。

文献[2]提出，通过建立含有不确
定性因素的充电负荷需求计算模型，分析了不确定性充电习惯、充电起始时间延时和充电功率对电动汽车充电负荷需求的影响。

文献[1-2]都给出一定规模电动汽车
的充电功率曲线，其结论可应用于充电站规划中，总体电力负荷需求和电网对充电负荷调节上，对于单个充电站变压器容量选择仅有参考价值，无法直接应用于实际工程。

文献[3]提出，充电站配电变压器容量=KPen/cosjh，式中：K为同时系数，取0.65；P为充电机输出功率；h 为充电机工作效率，一般取0.9；n为充电机数
量；cosj 为功率因数，取0.9。

变压器负载率取0.8，最后，变压器容量依据
=(+)/0.8计算值选择。

文献[4]提出与文献[3]相同计算，只是将同时系数K分为无序充电和有序充电两种，其中无序充电的同时系统取0.8。

文献[3-4]仅考虑充电机的同时系数和充电机效率影响，但实际充电负荷受文献[1-2]中所提到诸多因素的
影响，文献[3-4]提出计算方法存在较大偏差，现实充电站运行数据分析验证了这
一点。

本文通过对充电负荷影响因素和运行数据分析，在文献[3]的计算方法基础上，提
出充电站的充电机功率为P30=KxPe的计算方法，其式中Kx需要系数是一个综合考虑文献[1-2]中所提到诸多因素影响的综合系数，Pe为站内所有充电机额定有功功率之和。

需要系数为一经验数值，源于负荷曲线的分析。

设备功率乘以需要系数得出需要功率。

需要系数法计算的负荷是一假设的持续负荷，它的热效应与实际变动负荷产生的最大热效应相等。

计算负荷是指消耗电能最多的0.5h的平均值，按发热条件选
择电气设备元件，确定线路电压损失值。

需要系数的值总是小于1，它不仅与用电设备负荷率、效率、台数、工作情况及线路损耗有关，还与维护管理水平等有关。

充电机的额定有功功率Pe是指输出最大充电机有功功率，等于输入有功功率乘以充电机效率hs，它是一个接近1变量值，在实际工程简化可取一个接近1的常数。

全站充电机实际功率P30，与充电机负荷系数Ks有关，与全站充电机是否同一时工作的同时运行系数Kt有关，与向充电机供电的配电线路和变配电设的损耗有关，即是配电系统供电效率hL。

所以全站充电机组实际最大有功功率为
充电站按服务车辆类型不同可分为公共充电站、专用充电站[5]。

1）专用充电站属固定服务车辆的充电站[5]，充电机参数选择是以服务车辆量身订做的，充电设备负荷率极高，车辆行驶及泊车规律、充电时间都相对固定，同时运行系数应取1。

2）公共充电站属无固定服务车辆的充电站，需满足各种类型的电动汽车充电需求，充电机参数的选择必须涵盖所有车型充电需求，充电设备负荷系数普遍较低。

不同类型车辆行驶及泊车规律不尽相同，导致其充电需求不同[6-12]，服务社会乘用车充电站的充电时间较为分散，同时运行系数相对较低，特别是高速路服务区充电站和效区公共充电站的同时运行系数更低。

当公共充电站主要服务出租车车和网约车等运营车辆为主时，其车辆行驶时间和充电时间具有一定规律性，位于城市核心区和商业圈内的公共充电站具有专用充电站相似的充电规律，充电时间较为集中，其同时运行系数也应取1。

综合上述可知，服务车辆类型决定了充电机选型、充电时间集中程度，服务车辆与充电机匹配程度会影响负荷系数Ks大小，充电时间集中程度直接关系到充电机同时运行系数Kt。

从表1中可看出，同一功率配置不同充电电压和充电流，对同一车类型充电时，
最大的负荷系数是不同的[5]。

只有同类型电动汽车动力电池参数趋于标准化，充
电机真正实现恒功率[5]，才能有效提高充电机负荷系数。

电动汽车的动力电池充电过程中，即是充电电压电流促使电池内部Li+脱出-嵌入
的电化学过程，同时，充电过程也会引发电池内部极化现象。

从图1可以看出，
锂电子动力电池充电曲线是一条非线性充电曲线。

充电初期充电电流较大，充电电压小幅跳变后急剧上升；中期充电电流保持不变，充电电压缓慢升高；充电末期充电电流很小，充电电压急剧升高。

表1中最大充电功率在实际充电过程中不会出现。

同时，在充电过程中，充电电流电压还受到电池温度和环境温度影响，某一车型在同一充电机上每一次充电时的负荷系数Ks是不同的[5]。

将图1充电电流曲线和充电电压相乘得出充电功率是一条呈弓形曲线，充电机实
际功率除以额定功率的设备负荷率也是一条呈弓形幅值小于1的曲线。

单台充电
机的充电时长会影响充电机设备负荷系数，多台充电机叠加后，充电时长还会影响
全站最大负荷的重合系数。

截至2018年3月底，国网厦门供电公司电动汽车充电站已连续6个月单月充电
量破百万千瓦时。

厦门岛内核心区和大型商业圈附近的交通便利充电站出现爆满排队充电现象，但厦门岛外偏远效区公共充电站充电量不太理想。

从表2中可看出，位于厦门岛外偏远效区的东孚充电站的充电量很低，变压器负
载率仅为0.46，由此可推测出充电站的同时运行系数不高。

由于对充电机采用宽
范围的高充电电压，且没有恒功率功能，所以影响了充电机负荷系数，平均负荷系数只有0.33，需要系数只有0.38。

位于厦门岛内万达商业圈附近的马厝充电站和
位于厦门岛内核心区的龙山充电站，虽然充电机平均负荷系数不是太高，变压器负载率也未超出设计时设定的0.8，但充电量却很高，说明充电站同时运行系数为1
或接近于1，这与充电站经常出现排队充电的现象相吻合。

表2中一个现象值得研究，为什么马厝充电站不论在地理位置上，还是充电机配
置方案上，都更优于龙山充电站，而在充电机平均负荷系数和每个桩每天充电量低于龙山充电站呢？通过调研发现，大部分网约车和出租车在马厝充电站充电的时间很短，真正原因是万达商业圈大量乘车客流量，网约车和出租车喜欢在马厝充电站边充电边等网上订单，一旦接到订单就会马上停止充电，造成充电时间短，充电功率未达到充电功率弓形曲线上限值就停止充电，充电机负荷系数因此降低。

截至2018年3月底，厦门全市纯电动公交车已达442辆，公交专用充电桩248根，厦门岛内公交充电站几乎满载运行。

由表3可见，变压器负载率已基本达到设计时设定的0.8，需要系数也比较高，但为什么充电机负荷系数却不是太高，这主要是因为公交车白天轮班间的快速补电时，充电机时间短，充电功率未达到充电功率弓形曲线上限值就停止充电；同时由于补电时充电电流大，电池极化现象更为严重；造成了白天轮班间快速补电的负荷系数降低。

从表3中也看到一个现象，石湖山公交充电站的需要系数和变压器负载率
明显低于其他两个充电站，通过调研，石湖山公交充电站30个充电车位服务公交路线，远远多于厦港公交充电站和五缘湾西公交充电站的公交路线。

各线路运营时间相差较大，石湖山公交充电站车桩比是1:1，厦港和五缘湾西公交充电站的车桩比是2:1，晚上需要调度充电。

这样，石湖山公交充电站开始充电时间和终止充电时间较为分散，各充电机间最大功率的重合系数低，而厦港和五缘湾西公交充电站的路线较少，且需要调度充电。

开始充电时间和终止充电时间较为集中，各充电机间最大功率的重合系数高，因此，公交充电站的需要系数不仅与服务车辆数量有关，还与服务公交路线数量及路线运营时间有关。

综合表2、表3中数据和上述分析可知，充电机负荷系数会影响充电站负荷计算。

对充电机负荷系数取决定因素是充电时的电池内部极化现象和充电机参数选择，充电机的极化现象程度只能减轻，却不能消除，充电机参数选择可以通过选择真正恒功率充电机解决。

充电站整站效率主要途径是降低损耗，充电站的损耗有配电设备、配电线路和充电机整流模块损耗，配电设备和配电线路的损耗仅占5%～8%左右，而通过降低充电机整流模块的损耗是提高充电站整体效率主要途径。

总结已有充电站运行数据分析，公共充电站充电机负荷系数可取0.35～0.55，充电机的需要系
数可取0.45～0.70；专用充电站充电机负荷系数可取0.55～0.65，充电机的需要
系数可取0.70～0.80。

若今后充电机真正实现恒功率和减轻电池极化现象，则可
大大提高充电机负荷系数，充电机需要系数有望达到0.80～0.90。

本文提出充电站的充电机负荷计算采用需要系数法，通过对影响需要系数的诸多因素分解分析，总结出充电机负荷系数Ks和同时运行系数Kt是直接影响需要系数
的两大因素。

现阶段最有效方法是，通过对已有充电站运行数据分析，得出适用公共充电站和公交专用充电站的需要系数值，最终根据此值选择出合理的变压器容量。

【相关文献】
[1] 杨冰, 王丽芳, 廖承林. 大规模电动汽车充电需求及影响因素[J]. 电工技术学报, 2013, 28(2): 22-27, 35.
[2] 杨冰, 王丽芳, 廖承林, 等. 不确定充电习惯对电动汽车充电负荷需求及充电负荷调节的影响[J]. 电工技术学报, 2015, 30(4): 226-232.
[3] 许庆强, 寇英刚, 马建伟, 等. 电动汽车充换电设施典型设计方案研究[J]. 电力系统保护与控制, 2015, 43(13): 118-124.
[4] DBJ 13-278—2017. 福建省电动汽车充电基础设施建设技术规程[S].
[5] 郭国太. 电动汽车充电站设计难点分析与解决方案[J]. 电气技术, 2018, 19(5): 58-62, 66.
[6] 肖湘宁, 温剑锋, 陶顺, 等. 电动汽车充电基础设施规划中若干关键问题的研究和建议[J]. 电工技术学报, 2014, 29(8): 1-10.
[7] 郭国太. 电动汽车充电站建设可行性分析[J]. 电气技术, 2017, 18(3): 120-124.
[8] 郭国太, 黄剑荣. 电动汽车充电站的设计与研究[J]. 中国科技纵横, 2016(10): 137-138.
[9] 张帝, 姜久春, 张维戈, 等. 电动出租车充电桩优化配置[J]. 电工技术学报, 2015, 30(18): 181-188.
[10] 陈希强, 刘志欣, 李兴波. 基于组合预测模型的电动汽车充电站短期负荷预测研究[J]. 电气技术, 2017, 18(2): 59-64.
[11] 杨帆, 乔艳龙, 甘德刚, 等. 不同充电模式对锂离子电池极化特性影响[J]. 电工技术学报, 2017, 32(12): 171-178.
[12] 许少伦, 严正, 冯冬涵, 等. 基于多智能体的电动汽车充电协同控制策略[J]. 电力自动化设备, 2014, 34(11): 7-13, 21.。