电动汽车充电需求负荷模型建模方法研究

目前已发表的文献所做研究都主要针 对插入式充电模式，未充分考虑更换电池 方式的负荷需求特点和充电负荷建模方法。 本文从 我 国 电 动 汽 车 主 要 充 电 模 式 入 手， 分析不同充电模式的负荷需求特性，建立 了更全面的充电负荷模型，提出了基于蒙 特卡罗模拟的充电负荷计算方法。并据此 模型，以临沂市典型日负荷曲线为例，计 算电动汽车充电负荷曲线，分析不同充电 情景下 电 动 汽 车 功 率 需 求 对 负 荷 曲 线 的 影响。
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池的固有特性，避免了电池被过充和欠充的问题。 这种方式以比较低的充电电流 （ 0. 1 ～ 0. 3 C） 在 较长的时间内对蓄电池进行慢速充电，典型的充 电时间为 8 ～ 10 h。该模式主要针对大量低电压 （ 220 V） 分布式充电点 （ 主要集中于居民楼和办 公区停车场） ，优点是充电设施成本低、体积小， 可实现车载。
电动汽车充电负荷模型的建立
负荷特性建模是研究电动汽车充电的基础性 工作，将每一辆电动汽车充电负荷曲线进行叠加， 就可得到电动汽车总充电负荷曲线。本章对应前 述充电模式，根据不同模式的充电特性，建立相 应负荷模型，从而得到电动汽车的充电负荷模型。
1. 常规充电负荷模型 该充电 模 式 是 按 照 电 池 的 充 电 曲 线 进 行 的， 目前动力电池以恒流 － 恒压的 2 阶段充电为主， 电池典型充电曲线如图 1 所示。 在恒流充电过程中，电池的端电压在不断变 化，充电功率也相应发生变化。本文将充电过程 近似为恒功率特性，对常规充电而言，充电起始 和充电结束阶段相对于整个充电过程较短，可以
提升到 80% 左右。该方式充电机功率某日该类充电模式的电动车数量为 N2， 起始 SOC 为 s20 ，结束充电时 SOC 为 s22 ，且 s20 服 从 N （ μ20 ，σ220 ） ，s22 服从 N （ μ22 ，σ222 ） 。
假设以 2 C 的电流充电，充电功率为 P2，满 足 40 ～ 60 kW 范围的均匀分布。
2013 年 1 月下·建筑电气·
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该分布 函 数 为 分 段 正 态 分 布，其 标 准 差 为
σt1 ，数学期望分别为 μt1 和 μt1 － 24。
则由以上分析可得电动汽车充电持续时间为
T1
=
（
1
－
s1 ） P1
Cap
（ 3）
采用蒙特卡罗仿真方法抽取单位电动汽车的
假设以 0. 1 C 充电电流倍率进行充电，充电
功率为 P1 ，各电动汽车的充电功率 P1 在 2 ～ 3 kW 范围内满足均匀分布，即
{1， x∈ ［2，3］
fP1 （ x） = 0
其他
（ 1）
开始充电时刻与用户的用车习惯和行驶特性
有关，受政策引导 （ 如峰谷电价） 影响很大。本
文假设 用 户 在 最 后 一 次 出 行 返 回 时 刻 开 始 充 电，
该地区所有充电站的充电曲线从而可得该种充电
模式下的充电负荷模型 L3，求解流程如图 4 所示。 在确定开始充电时刻 t3 时，本文以拉平负荷
曲线最低负荷为目的，将充电站充电时段安排在
负荷曲线上滑动平均值最小的时段。具体步骤为：
1） 步骤 1。以 T3 为窗口，在原始负荷曲线上 求取滑动平均值最小时段，可得 t3，安排第一个 集中充电站充电并修正原始负荷曲线，得等效负
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电动汽车充电需求负荷模型建模方法研究
电动汽车是坚强智能电网的重要组成部分，是实现低 碳化交通的重要途径。本文在研究我国电动汽车相关政策 和发展趋势的基础上，针对不同的充电模式建立了电动汽 车充电负荷模型，并采用蒙特卡罗方法进行求解。以临沂 市典型日负荷曲线为例，计算电动汽车的充电负荷曲线， 并分析了不同充电情景对日负荷曲线的影响。结果表明： 电动汽车充电负荷模型受充电模式影响很大，更换电池模 式可以很大程度削减电网的峰谷差，提高电力设备的利用 率，有利于电网的安全高效运行。
表 2 充电负荷对最大负荷及峰谷差影响
情景 原始负荷
情景Ⅰ 情景Ⅱ 情景Ⅲ
最大负荷 / MW 3 546. 64 3 579. 47 3 636. 75 3 546. 64
峰谷差 / MW 1 095. 56 1 016. 02 1 159. 41 895. 56
忽略。故采用简化充电过程代替实际过程，简化 充电过程如图 2 所示。
假设某日该类充电模式的电动车数量为 N1， 电池容量为 Cap，类似燃油车排量差异，考虑家用 乘用车 动 力 电 池 容 量 分 布，本 文 假 设 其 在 20 ～
30 kW·h范围内均匀分布。电动汽车每次充电的 起始 SOC 满足正态分布［6］，假设其起始 SOC 为 s1 服从正态分布 N （ μ1 ，σ12 ） 。
则开始充电时刻满足如下正态分布［8］
ft1 （ x）
( )
σt1
1 exp 槡2π
－
（
x － μt1） 2σ2t1
2
μt1 －12 ＜ x≤24
( ) = 1 exp σt1 槡2π
－
（
x
+24 － 2σ2t1
μt1 ）
2
0 ＜ x≤μt1 －12
（ 2）
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则可得充电站充电持续时间为
T3
=
Esum P3
（ 6）
式中，Esum 为 该 充 电 站 待 充 蓄 电 池 电 量 总 需 求，
且有
M
∑ Esum =
（ 1 － s3 ） Cap
（ 7）
i =1
采用蒙特卡罗方法抽取集中充电站中待充蓄
电池的起始 SOC，求和可得 Esum。假设充电站的
开始充电时刻为 t3，则可得到该充电站的充电负 荷曲线。假设该地区该类充电站数目为 N3，累加
荷曲线。
2） 步骤 2。以下一个集中充电 站 的 T3 为 窗 口，在等效负荷曲线上求取滑动平均值最小时段，
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·建筑电气·2013 年第 32 卷第 2 期
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表 1 充电情景设置
情景
情景Ⅰ 情景Ⅱ 情景Ⅲ
常规充电 比例 （ % ）
电时间。文献 ［7］ 考虑了电动汽车的相 关使用特点，仿真了电动汽车的随机充放 电负荷曲线，但没有系统地分析大量电动 汽车充 放 电 行 为 对 电 力 系 统 的 影 响。文 献 ［8］建立了电动汽车充电负荷的统计模 型，用蒙特卡罗仿真方法求得单台电动汽 车的负荷需求，进而得到多台电动汽车总 体功率需求的计算方法，但在分析时对所 有电动汽车都采取固定的充电模式，并假 设每次充电都充满电量。文献 ［9］ 采用 电动汽车负荷在一天内的各种分布对历史 负荷曲线进行叠加，得到电动汽车对日负 荷曲线的影响，但都仅考虑可插入式混合 动力电动汽车，且假设电动汽车电池容量 都是固定的。
起始 SOC、开始充电时刻 t1 ，再根据电池相应充 电曲线得到常规充电模式下的充电负荷曲线，从
而可得该模式下的充电负荷模型 L1，计算流程如 图 3 所示。
2. 快速充电负荷模型
快速充电时充电电流几倍于正常电流，从而
可以在很短的时间内将电池 SOC 提高。例如，以
2 C 的电流充电，30 min 就可以将电池 SOC 从 0%
算例仿真与影响分析
2. 仿真结果分析 本文以临 沂 市 2011 年 秋 季 某 日 负 荷 曲 线 为 例，假设一天内有 10 万辆电动汽车需要充电，根 据文中建模方法及上述假设条件，采用蒙特卡罗 模拟方法求解。模拟次数设定为 1 000 次，可得情 景Ⅰ下电动汽车充电负荷曲线如图 5 所示，三种 情景下充电负荷对负荷曲线的影响如图 6 所示， 充电负荷对临沂日负荷曲线的最大负荷和峰谷差 的影响如表 2 所示。
该类充电模式的开始充电时刻分布可参考加
油站汽车加油时刻的概率分布。本文假设其概率
分布为分段均匀分布，分布密度函数为 ft2 （ x）
{α， x∈Ta
ft2（ x） = β， x∈Tb
（ 4）
χ， x∈Tc
Ta，Tb，Tc 分别代表一天内不同的时段。类
似可得电动汽车充电持续时间为
T2
=
（
s22
－ s20 ） P2
40 80 0
快速充电 比例 （ % ）
10 20 0
更换电池 比例 （ % ）
50 0 100
得 t3 并修正等效负荷曲线。 3） 步骤 3。判断所有集中充电站是否安排完
成。完成 则 得 所 有 集 中 充 电 站 的 开 始 充 电 时 刻； 否则返回步骤 2，继续计算。
将以上三种充电模式的负荷曲线累加，即可得 到该地区电动汽车充电负荷模型： L = L1 + L2 + L3 。
我国电动汽车主要充电模式
根据技术与充电方式的不同，电动汽 车包括常规充电、快速充电和更换电池三 种充电模式［10］。
（ 1） 常规充电模式 该充电模式根据电池相应的充电曲线， 采用恒流 － 恒 压 的 传 统 充 电 模 式 对 电 动 汽车进行充电，使整个充电过程接近电
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·建筑电气·2013 年第 32 卷第 2 期
充电站中进行，即国网提出的 “集中充电、统一
配送” 模式。对 动 力 电 池 的 集 中 充 电 一 般 安 排 在
负荷低谷时段，且充电站的充电功率可以认为是
固定的，则充电持续时间取决于待充蓄电池的总
电量需求。
假设某集中充电站的充电功率为 P3，待充电
池数目为 M，电动汽车的起始 SOC 为 s3 ，服从正 态分布 N （ μ3 ，σ32 ） 。