在研究中国电动汽车相关政策、发展趋势的基础上,基于调研结果,分析了不同类型电动汽车不同充电行为对应的充电方式及充电时段。根据不同类型电动汽车不同充电行为的充电功率,提出采用蒙特卡洛模拟抽取起始荷电状态、起始充电时间的电动汽车充电负荷计算方法。该方法将不同车辆的不同充电行为按充电需求进行分类,根据充电方式、起始荷电状态、充电需求、起始充电时间计算充电时间,获得充电负荷曲线。对中国未来电动汽车充电负荷水平进行了计算和分析。分析结果表明:随着中国电动汽车的发展,充电负荷将对电网的运行和规划带来较大的影响;充电负荷具有明显的峰谷差,负荷调控的潜力大。
引言
在能源短缺、环境污染严重、全球气候变化的背景下,电动汽车作为一种新型交通工具,在缓解能源危机、促进人类与环境的和谐发展等方面具有传统汽车不可比拟的优势,目前已成为各国政府、汽车制造商、能源企业关注的焦点[3]。电动汽车充电负荷计算作为分析电动汽车对电网影响的基础,对电力系统规划以及运行具有重要意义。
影响电动汽车充电负荷的主要因素包括电动汽车规模、起始荷电状态(state of charge,SOC)、充电功率、充电时间、动力电池容量等。对电动汽车规模以及起始SOC这2个因素,在文献[4-7]的研究中均是给定的,文献[8]的研究考虑了在不同的情景集下电动汽车的规模和不同驾驶行为的起始SOC。对于电动汽车充电功率,文献[4,6-7]假设充电功率单一,而文献[5,8]考虑了电动汽车有多种可能的充电功率。对于电动汽车充电时间,文献[4]假设电动汽车在固定时间段内随机充电;文献[5]假设电动汽车起始充电时间固定;文献[6,8]基于驾驶行为数据分析了电动汽车充电时间分布;文献[7]研究了在不同电价、电网控制与不控制等多个情景集电动汽车的不同充电时间。文献[4-8]在研究电动汽车充电负荷时都仅考虑单一类型的可插入式混合动力电动汽车,且电动汽车电池容量也是固定的。文献[9]分析了多种类型电动汽车(紧凑型居民汽车、中型居民汽车、中型运动型多功能车(SUV)、大型SUV),在不同电池容量以及不同充电功率下的电动汽车充电负荷。 目前已发表的文献未对不同类型车辆对应的充电时间、充电方式、起始SOC进行划分;在分析充电需求时,假设所有车辆均充满或充至给定容量,未考虑车辆的不同充电需求。本文对中国电动汽车的发展现状及趋势进行了分析,结合实地调研讨论了未来主要类型电动汽车对应的充电方式和充电时间,提出了电动汽车充电负荷计算模型以及基于蒙特卡洛模拟的电动汽车充电负荷计算方法,并对中国未来电动汽车充电负荷进行了计算分析。
中国电动汽车充电模式分析
中国政府出台了一系列电动汽车相关政策以扶持电动汽车的发展。自2009年开展了“十城千辆计划,推广的车辆主要在城市的公交、出租、公务、市政等领域,目前试点城市已达25个[10]。通过分析中国电动汽车发展现状,结合国家以及部分省市发布的电动汽车发展规划,总结出中国电动汽车未来发展趋势大体为:
可见中国电动汽车的主要类型为公交车、出租车、公务车、私家车等。
根据中国于2010年4月通过的《电动汽车传导式接口》,充电模式分为慢速充电(充电模式L1),常规充电(充电模式L2),快速充电(充电模式L3),如表1所示
公交车充电模式
根据对北京地区公交车运营情况的调研,公交车日均行驶里程为150~200km。公交车首班发车时间为5:30—6:00,末班发车时间为22:00—23:00。每天上、下班时间(6:30—9:00,16:30—18:30)为公交车运行高峰时段。高峰时段发车间隔较短,一般为3~5min,所有车辆均需参与运行,其余时段发车间隔较长,为7~8min。 前示范运营的电动公交车额定行驶里程约为200km,考虑到安全等因素,一次充电难以满足一天的运营需求。电动公交车在白天运营过程中需要至少充电1次,且在高峰时段,电动公交车不能充电。由于公交车运营时间、地点相对集中,可以在现有停车场建设充电设施进行集中充电。在白天运营时段内,公交车难以长时间停留,进行快速充电;在夜间停运时段进行常规充电。依据上述分析作出一种合理的假设:电动公交车白天充电的时间为10:00—16:30,夜间充电的时间为23:00—5:30。假设电动公交车每天需要充电2次,每次充电的起始SOC服从正态分布N(0.5,0.12),即起始SOC的期望值为0.5,其分布在[0.2,0.8]范围内的概率超过99.5%。
出租车充电模式
根据对北京地区出租车运营情况的调研,出租车日均行驶里程为350~500km。每辆出租车由2名司机轮流驾驶,分大班和小班2种模式。大班出租车司机每24h倒一次班,小班出租车司机每12h倒一次班。目前大班与小班比例约为5暶1。大班司机每天晚上在2:00—5:00休息约2h,在这段时间内可进行常规充电。午餐时间在11:30—14:30,有1h左右停止运营,在这段时间内可进行快速充电。小班司机由于需要倒班,运营过程中休息时间较短,只能进行快速充电,能进行快速充电的时间为11:30—14:00和2:00—4:00。以目前在深圳进行电动出租车示范运营的BYDE6为参考,该车额定行驶里程为300km(实际市区行驶里程要小于额定行驶里程),一次充电难以满足一天的行驶需要。假设电动出租车在一天的运营过程中进行2次充电,起始SOC满足正态分布N(0.3,0.12)。
私家车充电模式
私家车主要被用于车主上、下班以及休闲娱乐等,相应的充电地点主要包括单位办公停车场、居民停车场、商场超市停车场等。仍以北京地区私家车出行为例,上班出发高峰时段为7:00—9:00,占私家车总量的66.95%。车辆到达高峰时段为7:30—9:30,占私家车总量的71.95%[11]。私家车在办公以及居民停车场停放时间较长,能够对其进行常规或者慢速充电,充电时间为到达上班地点之后至下班时间以及下班回家后至次日早晨上班之前,即7:30—17:00和19:00—7:00。在城市商业区,私家车可能的充电地点为商场、超市等专用或公共的停车场。作者在北京海淀区某大型商场和某超市实际调研了近万辆私家车辆的停车行为,其停车时间分布见图1,平均停车时间为79.78min。图1暋
结合中国充电标准,在这类地点将进行常规充电,基于调研数据假设能够进行充电的时长大致为80min,在工作日和节假日其可能的充电时间分别为19:00—22:00和12:00—22:00。根据文献[12],私家车年均行驶里程为2.5万km,推算出日均行驶里程为68.49km。假设私家车每天充1次电,起始SOC满足正态分布N(0.6,0.12)
充电方式以及充电时序
综上,出租车、公交车日均行驶里程较长,需充电2次以满足其一天的运营需要,公交车、大班出租车夜间停放时间较长,可采用常规充电,而白天采用快速充电，小班出租车停车时间较短,采用快速充电。公务车可在单位停车场进行慢速或者常规充电。当私家车充电地点为办公、居民停车场时,可采用慢速或者常规充电;在商场、超市停车场等休闲娱乐场所时,充电方式为常规充电。总结上述电动汽车充电方式以及充电时间分布,如图2所示。图2暋
电动汽车充电负荷计算模型
将每一辆电动汽车充电负荷曲线累加,可得到总充电负荷曲线。充电负荷计算的难点在于分析电动汽车起始充电时间和起始SOC的随机性。充电负荷计算以天为计算单位,时间间隔精确到分钟,全天共1440min。第i分钟总充电负荷为所有车辆在此时充电负荷之和,总充电功率可表示为
基于蒙特卡洛模拟的电动汽车充电负荷计算
假设电网不控制电动汽车充电行为,电动汽车入电网后随即开始充电。采用蒙特卡洛模拟抽取单位车辆起始SOC、起始充电时间的电动汽车充电负荷计算方法,其流程图如图4所示。
系统输入信息包括电动汽车总规模、各种充电行为发生的概率分布、可能的充电时段及起始充电时间的概率分布、充电时长约束、不同类型充电行为对应的起始SOC概率分布。
对单辆车辆充电负荷计算时,首先确定该车的充电行为,若该车有多种可能的充电行为,系统产生一个满足U(0,1)均匀分布的随机数,根据不同充电行为发生的概率分布,确定车辆的充电行为。本文假设常规、快速充电电流分别为0.2C和1.25C,电池从零电量充满分别需要5h和0.8h。对第1类充电行为,通过蒙特卡洛模拟抽取起始SOC。假设车辆希望离开时充满电,计算得出充电需求。基于充电方式、充电需求计算充电所需时长。在满足充电所需时长的约束,缩小起始充电时间抽样范围。按指定概率分布对起始充电时间进行抽样。实际充电时长等于充电所需时间。对第2类充电行为,在给定的起始充电时间范围内,通过蒙特卡洛模拟方法抽取起始充电时间,计算充电限制时长。根据随机抽取的起始SOC和给定的目标SOC,计算满足充电需求所需充电时长。实际充电时间为充电所需时长与充电限制时长中的较小值。
电动汽车发展规模预测
《中国汽车产业发展报告(2008年)》[13]中预测的中国私家车、公共车辆(主要为出租车以及公务车)未来总量,如表2所示。
2009年底全国出租车约为110万辆,等比例计算出中国2020年、2030年公务车、出租车总量分别为891.38万辆、208.62万辆和1458.62万辆、341.38万辆。以线性回归拟合出租车、公务车增长趋势,得出2015年中国出租车、公务车总量分别为680.69万辆、159.31万辆。按目前北京出租车与公交车比例,预测2015年、2020年、2030年全国公交车分别为66.58万辆、87.18万辆、128.4万辆。以表2预测值为常态预测值,以常态预测值的110%作为高预测值,以常态预测值的90%作为低预测值,预测中国各类车辆总量可能的范围,作为仿真的输入参数,预测结果如表3所示。
假设私家电动车在2020年、2030年占私家车总量的比例分别为10%和30%,其余类型电动汽车在2015年、2020年、2030年占5%,15%和30%时,预测中国电动汽车总充电负荷。
参数设置与收敛性分析
在计算电动汽车充电负荷时,对大班出租车在白天以及私家车在商场超市充电加入了充电时长的限制,分别为120min和80min。假设周末私家电动汽车在零点之前与零点之后起始充电车辆的数量之比为5：1。私家车在居民停车场、单位停车场、商场超市停车场,充电的比例分别为0.7,0.2和0.1。私家车上班到达时间相对下班回家时间集中且考虑到不同单位上、下班时间有所区别,假设私家车在单位停车场以及居民停车场起始充电时间分布服从N(9,0.52)和N(19.5,1.52)的正态分布,其余第1类充电行为起始充电时间服从均匀分布。第2类充电行为起始充电时间满足直角梯形分布,其概率密度函数为f(t),见附录A图A1
考虑未来充电技术的发展,假设所有车辆充电方式为常规或快速充电,充电效率为90%[8]。充电功率依照国家标准,出租车日常运营需要容量较大的电池,以BYDE6为参考,其所使用的锂离子电池额定电压为320V、额定容量200A·h,其常规、快速充电功率分别为14kW和90kW。其余乘用车(私家车、公务车)假设使用的锂离子电池额定电压320V、额定容量100A·h,计算得出常规、快速充电功率分别为7kW和45kW,假设公交车充电功率为私家车的3倍。
预测结果
设置蒙特卡洛法模拟的次数至少为50000次,要求方差系数小于0.05%。在汽车总量常态预测情景集下,2015年、2020年、2030年中国电动汽车充电负荷曲线如图5所示。
结果分析
结语
电动汽车充电负荷受很多因素的影响,很难在负荷和这些因素之间建立一种确定的数学模型。本文对电动汽车充电负荷的计算方法进行了有益的探索,并对中国电动汽车在2015年、2020年、2030年充电负荷进行了预测,计算方法和预测结果对研究未来中国电动汽车充电负荷对电网的影响具有一定的参考价值。文中涉及电动汽车电能供给方式的数据均基于北京地区,未来可以在其他地区开展相关调研工作,以更加符合各个地区的实际情况;部分参数如起始SOC等选取具有一定的主观性,可以通过进一步调研各种类型汽车对应的不同驾驶行为并依据驾驶行为划分充电类型,设定对应的起始SOC,使其更加合理。