插电式混合动力汽车对配电网的影响：回顾与展望
RobertC.GreenII,LingfengWangandMansoorAlam
摘要：插电式混合动力电动汽车（PHEV）是电力运输市场中的下一个重大突破点。虽然已经做了很多工作来详细说明PHEV对消费者和生产者的经济成本和收益的影响，但似乎更重要的问题是“PHEV对全国配电网有什么影响？”。本文发现，PHEV对配电网络的影响可以通过PHEV的以下几个方面来确定：其行驶模式、充电特性、充电时间和车辆穿透率。PHEVs这些方面对配电网的影响已经由不同地点的多位作者使用许多不同的工具进行了测量和计算，这些工具范围从分析技术到模拟等等。虽然这方面已经完成了很多工作，但还有很多工作要做。要改进的和未来工作的领域将包括：在模型中增加更多的随机性，以及计算和分析关于配电网的可靠性指标。
关键词：插入式混合动力电动汽车（PHEV），配电网，车辆到电网（V2G），可靠性
引言
插电式混合动力电动汽车（PHEV）是运输和电力行业的新兴技术，对经济[1]和环境[2]，[3]，[4]都有许多好处。许多文献集中在这些新车的经济模型、经济刺激、普及情况和充电情况等方面，但很少有作品对电动汽车对配电网的影响感兴趣。由于这些新车将成为电网上重要的新负荷，因此有必要研究其对分配的影响及其对发电的影响。本文将对所有目前关于PHEV对配电网的影响的研究进行调查，比较和对比这些研究，并提出潜在的未来工作方向。
文献综述
文献[5]根据PHEV的特点阐述了PHEV将对电网产生的基本影响。PHEV特性被分解为车辆特性、充电特性以及PHEV接入的时间[6]。PHEV的影响是通过基于车辆数量、车辆需求特征以及需求对供需的影响的区域电网分析来确定的。该文献没有得出关于最佳充电模式或电网可靠性的任何具体结论，但它确实表明，必须进一步研究PHEV将会如何影响电网。
这篇文章提出的对于PHEV和配电网可能最重要的一点是，在相当长的一段时间内，对配电网的任何分析都被忽略，因为要么假设存在足够的容量或者PHEV的普及会慢慢发生，公用事业将有足够的时间调整和加强当前的电网。政府可能会开始制定规定来遏制全球变暖和温室气体的影响，情况也可能不是这样。
文献[7]中研究了PHEV对Blacksburg，VA的典型配电馈线充电的影响。该网络由五个家庭和两个PHEV组成，每个型号都是雪佛兰Volt。考虑两种充电策略：所有PHEV充电时间为6点，所有PHEV均在非高峰时段充电。第一种情况是最糟糕的情况，导致变压器负载在冬季和夏季分别增加到68%和52％，后一种情况导致冬季和夏季变压器负荷分别增加到58%和52％。
由于这两种情况都不会导致变压器过载，因此使用快速充电重新考虑了这些情况，其中快速充电是一种消费者能够在较短的时间内使用更高电压的插座来位PHEV充电的技术。只有在下午6点进行快速充电时，才会导致变压器过载。没有其他情况会造成过载，尽管它们将变压器推到其所能承受负载极限的大约98％。
调查的最后一种情况每个配电变压器包括五个PHEV。由于这显然会使变压器过载，因此建议采用两种新的充电方法：PHEV错开高峰充电和家庭负载控制。错开高峰充电会交错PHEV的充电时间，而家用负载控制允许消费者选择摆脱一些不必要的负载，以便更快地为其PHEV充电。这两种情况都不会产生过载，但是它们在经济上是不明智的，表明消费者应该会试图避免这些情况。
该文献的结论是，添加PHEV为配电网创造了新的负载，但是这种负载应该通过高级智能技术（如高级计量基础设施（AMI））来管理。尽管有这样的结论，作者建议进一步研究大型车队及它们对配电网的影响。该文献的重点有四个方面：它使用了一个非常简单的系统进行分析：包含五个家庭、两个PHEV和一个25kVA馈线，它基于电池充电和放电特性构建PHEV负载曲线，提出并测试多个充电场景，并结合了智能充电技术。这些都是PHEV研究应该包括的重要特征。因此，该文献为配电网上PHEV未来的研究奠定了坚实的基础。基于该文献的未来工作一定会包括在更广泛的配电网络上分析更大的PHEV渗透情形。
纽约ISO报告[8]显示，EPRI/NRDC预计，纽约州的PHEV电力负荷年均增长将达到8000千瓦时/年，而ORNL的研究显示，每年的增长将达到7000万千瓦时，预计增长大约2％的电负载。大体上由于PHEV使用的增加预计相对较小。该文献还显示，对于PHEV在1至6kWh之间的充电需求，负载增加大致相当于当前空调负载的两倍。还要注意的是，虽然配电系统尚未详细研究，但已经通过联合爱迪生公司进行研究，以确保配电网能够处理1kWh至6kWh之间的PHEV充电。
另一方面，这项研究是分析纽约配电网的良好起点。虽然在未来几年的负荷增加预计相对较小，但真正的危险在于这种负荷将如何影响配电网。配电网通常不是为了处理大量增加的负载而构建的。如此文献所表明的那样，必须进一步开展工作，分析纽约PHEV对电力分配系统的影响。
通过分析当前比利时交通和驾驶模式对比利时配电网的影响在文献[9]中有所讨论。该文献重点介绍了将PHEV添加到配电网中时的负载流分析。考察了无序充电的三种不同情况：从午夜到凌晨2点开始充电、从6点到8点开始充电、白天充电。这些充电曲线在夏季和冬季的低负荷情况下在34节点的IEEE测试馈线上进行了考查，具有4种不同的PHEV市场占有率：0％，10％，50％和100％。
该论文得出结论，PHEV的整合深深影响了配电网中的功率损耗和电压偏差，这些变化至关重要不能忽视。这是一个非常重要的不能放弃的结论，特别是在像比利时这样的小国家。我们必须测量和量化PHEV对配电网的影响，以保持电网的可靠性。
文献[10]开发了一种二次规划和动态规划模型，用于评估PHEV在家中充电时对比利时配电网的影响。应用二次规划和动态规划技术时都使用了确定性方法和随机方法这两种方法。这两种情况下的输入变量是每日/小时负载曲线。在确定性情况下，负载曲线是静态的。在随机情况下，负载曲线被转换为概率密度函数，并用于生成经过优化和比较的2000个不同负载情景。两者都给出类似的结果，二次规划在连续的解决方案空间上工作时更精确，而动态规划方法在离散的解决方案空间上也很有用。
为了确定对配电网的影响，模拟运行两种不同的情况：不考虑协调的充电情形和协调“智能”充电情形。配电网在不协调充电过程中的损耗是不可忽视的，而协调充电对配电系统根本没有任何影响。本文得出结论，PHEV充电必须通过运营商和其他多代理系统进行协调，以便在降低功率损耗和电压降的同时保持配电网的完整性。文献[11]提出了一个用于集成PHEV、车辆到电网（V2G）和PHEV存储单元和分接开关（OLTC）的时间协调最优流模型，以便最大限度地减少功率损耗和OLTC使用。
该文献对PHEV和V2G技术的建模领域作出了两大贡献。首先，它开发了一组代表使用V2G技术的PHEV的节点方程。这些方程式考虑了PHEV对任何给定节点的净负载的影响。他们还将PHEV的影响分为多个类别：车对电网的影响，电网对车辆的影响和车对路的影响。只要考虑到V2G技术对电网的影响，就必须考虑这三种影响。第二，该文献建立了V2G技术对电网的影响与分布式发电对电网的影响之间的关系。在该文献中，这两者之间的关系被看作是一个V2G和分布式发电以类似的方式工作来限制能量损失的关系。
该文献得出结论，因为它有助于减少远离松弛节点的地区的能量损失，所以V2G将对电能分配产生重大影响。这项研究的未来进展将很可能需要将模型扩大到一个考虑成本和其他能源的模型。V2G技术与分布式发电和分布式储能方法的比较将是另一个令人感兴趣的工作。也许可以通过组合分布式存储和生成模型来开发V2G技术和可靠性模型。
文献[12]研究了魁北克水电公司配电网上PHEV载荷的评估。配电网本身设计用于在长时间的冬季停电期间适应冷负荷拾取。计算出的PHEV负荷每辆车每年2400kWh，是与热水器相同的负载大小。根据魁北克的汽车数量，以25％的市场占有率，这将是2.4tWh的负荷，不到魁北克水电公司储能能力的1.3％。
文献中所提出的模型是确定性的，并且基于全部PHEV特性（电池类型、充电器效率、电池充电状态和充电曲线）考虑热负载、电压调节和变压器寿命损失。确定性模型在组件和系统级别运行，以确定对新负载的价值敏感性。
该模型预测，尽管维修变压器和三相一次线路最容易受到由PHEV引起的较高负载问题的影响，变压器寿命仍将维持不变。该模型还表明，影响配电网的关键因素是充电曲线（电压和功率水平）。
文献[13]开发了一个分析PHEV对当地配电系统影响的基本框架。为了获得一致的结果，该模型应用于多个公用分配电路。该模型以确定性和随机方式计算多种情景下的热负荷、电压调节、变压器寿命损失、不平衡、功率损耗和谐波失真水平。使用OpenDSS仿真软件仿真后，该文献得出结论：随着PHEV的市场占有率增加，配电网的问题线性增加。
该文献还提出了一个非常重要的问题：在评估PHEV对配电网的影响时应考虑什么时间线？本文仅研究了在2010年一年的情况，我们必须考虑完成短期和长期分析。短期分析将使公用事业公司能够准备（由于PHEV迅速普及）可能产生的影响，而更长的时间范围研究将使公用事业公司能够调整并适应未来的使用和负荷。
在文献[14]，[15]，[16]中开发了一种使用能量枢纽技术与分布式代理相结合的PHEV建模方法。所提出的基本系统由四部分组成：
- 能量枢纽代理代表一个足够大的区域来容纳停放的多个PHEV
- 连接到能量枢纽的PHEV
- PHEV管理者代理
- 多个PHEV代理
能量枢纽代理负责通过基于能源投入和产出来最小化能源成本来优化调度能源。这是使用诸如线性规划的技术完成的。PHEV代理向PHEV管理者通报有关接入容量、连接时间、荷电状态和能证明某PHEV希望获得更多的能量的个人数据。PHEV管理者代理是一个抽象代理，它实现了监控枢纽上的PHEV、最优化地向所有PHEV发送能量以及PHEV代理和能量枢纽代理之间的通信等目标。有趣的是，本研究的结论也涉及PHEV代理报告不真实的个人数据的情况。这些代理的实现细节可以在给定范围后详细地找到。
这里开发的模型是使用500、1000和3000台PHEV的场景进行测试的。结果表明，该方法是有效的，并且能够分别对主动充电和被动充电时的情况进行建模。该模型在文献[15]，[16]中进一步改进，其中有与MATSim集成，并在多种情况下用于更完整的模拟方法。
文献[17]研究了PHEV对斯德哥尔摩多个城市配电网的影响。汽车被建模为常规负载。基于每个区域的人口和商业密度，PHEV的渗透程度是不同的，并且建模了多种类型的调节和非调节的充电模式。该系统通过PSS/E（PowerSystemSimulationforEngineering）和Python编程语言的组合进行建模。PSS/E用来运行负载流分析，而Python用于自动化分析和更改每个模拟的负载值。本文还为PHEV的场景规划提供了坚实的方法。提出以下步骤：
- 区域选择
- 选择一年中的一天
- 估算每个地区的汽车数量
- 估算直到2050年该地区PHEV市场占有率
- PHEV平均用电量的估算
- 选择有效的充电基础设施
这些步骤的细节可以在本文中找到。这些步骤中使用的大多数信息是显而易见的或本文其他地方已经提及。
文中得出结论认为，在这些地区，随着人们（PHEV同理）的集中度较高，住宅小区将会面临PHEV的整合问题。还可以得出结论，规范充电将允许更多的PHEV与配电网集成。这项研究还表明，如果要引进更多的PHEV，斯德哥尔摩的这一个地区将需要进一步的发展。
加利福尼亚州PHEV整合对电网的潜在影响在文献[18]中有所讨论。其研究的基础是通过深入、多方面的在线调查以及日常驾驶收集的数据。调查本身被定义为优先评估活动，所有参与者在参与之前都提供了PHEV购买指南和驾驶日记。调查本身要求参与者从可能的PHEV设计中进行选择，其中PHEV的成本基于常规车辆的费用、充电时间、耗尽电量（CD）MPG和类型、CD范围和电荷维持（CS）MPG。所有这些选项可以根据价格在不同的级别进行选择。
这项调查的结果包括充电途径、PHEV设计和容量以及PHEV能源使用情景等许多领域。该文献得出结论，对加利福尼亚公用事业的主要威胁是在高峰时段对PHEV的不受控制的充电，而加利福尼亚公用事业公司的主要收益将是智能充电的到来，以便在为PHEV充电时利用非高峰期。
详细讨论
行驶模式
只要规定PHEV在充电时的位置，即可得出驾驶模式对配电网产生的影响。任何人的日常驾驶一般从家中开始、上班、也许去吃午餐、然后回家、然后可能出去小商店买东西。这意味着在白天的任何时候，PHEV可能在车库、雇主停车场、餐厅/商店停车场或道路上。所以问题仍然存在：“PHEV在充电的时候会在哪里以及会有多少辆？”。
事实是，虽然大多数驾驶模式的最终目的地是高度随机的，但是在任何一天中驾驶的平均里程已被确定为每天大约26英里[8]。因此，大多数论文计算出消费者每天行驶这一统计距离。为了处理PHEV的位置的随机性，多个研究简单地将PHEV随机放置在径向分布网络中。
表I
PHEV充电情况
|
交流120V |
15A |
1.4kW负载 |
|
交流120V |
20A |
2kW负载 |
|
交流240Vlt; 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料 资料编号：[140512]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word |
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