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电动汽车充电桩选址定容方法

Yi Shimin, Sun Yunlian, Zhang Xiaodi, Wu Ying, Hu Jinlei, Zou Qiwu, Xie Xinlin, Fu Bin

1 Guangdong Power Grid Co., Ltd., Guangzhou 510620, China

2 Wuhan University, School of Electrical Engineering, Wuhan 430074, China 3 Qingyuan Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co., Ltd., Qingyuan511500, China

摘要：提出了一种考虑不同类型充电桩之间相互补充的规划方法，分别对住宅区内充电桩与公共充电桩进行分析。在确定住宅区内充电桩数量的基础上，从计及电动汽车分布不平衡的充电需求确定、考虑充电距离最小的公共充电桩位置规划和计及电动汽车多日一充的充电桩容量确定三方面依次对社会公共充电桩规划进行分析，从而确定了区域内整体充电桩规划流程。最后通过对涿州市高铁新城的充电桩设施进行规划，说明了该规划方法的可行性。对比目前的其他规划方法，该方法从最开始的充电需求确定到整体的规划流程都更多地考虑了充电桩使用中的实际情景，因此规划结果也能加贴合实际。

简介

由于在绿色环保、节能减排方面的巨大优势，电动汽车已在国内各大城市开始推广，在未来几年，国内的纯电动汽车将会在汽车领域内占据更大的市场^[1-3]。随着电动汽车数量的增长，充电基础设施的需求也越来越大，充电桩的建设成为制约电动汽车发展的重要因素，充电桩规划就成了当前的热点问题^[1,4]。

目前研究中充电桩规划多是围绕选址与定容两方面进行的，主要基于已有的城市格局^[5]、交通流量信息^[6]和配电网结构^[7]，考虑物理区域划分以及电力网络结构等因素对于充电桩规划的约束，并取得了很大的成果。文献[8]针对城市电动汽车充电站选址特点，提出了一种两步优化选址方法，分别分析了路段充电需求和城市交通网，综合评定充电站选址；文献[9]分析了交通、电力建设约束，确定充电桩的建设位置，并基于能量等效进行负荷预测，确定充电桩建设容量，完成充电桩选址定容；文献[10]考虑了交通流量、城市道路等因素，并将电网约束引入到电动汽车充电桩定容中，考虑节点电压幅值、接入电网功率等约束条件以确定充电桩功率；文献[11]基于城市道路确定充电站站址，运用排队论确定了充电机数量。但是，目前的研究主要面向社会充电桩，没有考虑家庭充电桩与公共充电桩的互补关系，影响了规划的全面性。

在上述背景下，本文提出了一种小区内充电桩与公共充电桩互动的充电桩规划方法。首先分析电动汽车发展不平衡对于规划的影响，确定充电需求；而后给出社会充电桩作为辅助充电设施的选址依据，确定了充电桩位置；最后考虑了电动汽车充电间隔时间不固定对于充电负荷的影响，以确定充电桩容量。以涿州新城2025年充电设施选址定容为例，对所提出的方法做了说明。

2充电桩整体规划步骤

2015年底国务院发布的《关于加快电动汽车充电基础设施建设的指导意见》指出，充电设施建设要以用户居住地停车位、单位停车场配建的专用充电设施为主体，以公共停车场配建的公共充电设施为辅助，形成立体式的电动汽车充电基础设施体系。这就要求通过对小区内电动汽车充电桩与小区外公共停车场充电桩的规划，在城市整体层面满足电动汽车充电的需求。

鉴于此，本文提出了立体式的充电桩规划方法，将充电桩分为两类——小区内充电桩与公共快速充电桩。小区充电桩，主要为固定用户提供慢速充电服务，由于车位位置相对固定，充电时间较集中，慢速充电时间较长等原因，小区内充电桩多为专车专用，需根据电动汽车渗透率在小区内进行建设。

公共充电桩，主要用于满足充电桩供需不平衡引起的充电需求，需要通过对充电桩供需不平衡情况、车辆出行特点、行驶里程、电池容量、百公里耗电量、是否每天一充等因素进行分析。针对不平衡的充电需求，以充电距离最短为目标函数进行建模，确定公共充电桩位置；考虑多日一充的情况，对充电桩覆盖范围内充电负荷进行预测，使公共充电桩容量需满足充电负荷最大时刻的电动汽车充电需求，从而确定充电桩数量。公共快速充电桩的规划流程如图1所示。

图1 快速充电桩规划流程图

3充电桩规划方法

3.1计及电动汽车分布不平衡的充电需求确定

电动汽车数可由小区规划车位数、车位利用率及电动汽车渗透率确定。依据指导意见，需按1：1比例建设慢速充电桩。然而，电动汽车分布不均衡会使得小区内电动汽车实际数量偏离预测值，导致电动汽车与充电桩之间的供需矛盾。鉴于目前国内住宅情况，长时间将车辆停在其他小区进行充电，或在其他小区购买车位充电的难度仍较大。这就需要建设公共充电桩来满足这部分充电需求。针对各个小区电动汽车分布不均衡，可以采用蒙特卡洛方法进行模拟仿真，以确定充电需求。

假设小区内有汽车，其中电动汽车的概率为p，针对小区内全部车辆进行判定，确定电动汽车的数量。以上过程重复10000次并对所得数据进行统计，确定电动汽车数量分布服从N（mu;）的正态分布。

对于正态分布，随机变量有99%的概率分布在区间[mu;-3sigma;，mu; 3sigma;]内，故可用该置信区间对电动汽车数量的上下限值进行估计。其中，电动汽车数量上限与均值的差值就是可能出现的最大不平衡车辆数3sigma;，即为充电需求。在整体样本均值一定的情况下，整体区域内最大不平均车辆数为：

（1）

式中：N为区域内小区的个数，i=1，2hellip;，n；sigma;_i为第i小区内电动汽车数量统计结果的方差。

3.2基于充电距离最小的公共充电桩位置规划

充电距离是电动汽车到最近充电桩的距离。根据各小区充电需求和充电距离，确定公共充电桩建设的最佳位置及其服务范围。

3.2.1充电桩位置规划模型

若在某一区域内含有多个可为电动汽车充电的充电桩建设点，该区域内电动汽车总是会选择距离自己最近的建设点进行充电，这就使得整个区域划分成多个小型分域，每个小型区域即是对应的建设点内充电桩应满足的负荷需求范围，即其服务范围。

1）目标函数

某特定范围内电动汽车充电桩规划目标为：各个小区到达充电桩的加权总距离之和最小。其目标函数为

(2)

式中：minS_i,j，为第i小区到m个充电建设点中最近的一个的距离；C_i为第i个小区的电动汽车数；m为电动汽车建设点个数。

2）约束条件

（a）公共充电桩位置约束

由于公共充电桩主要建设在公共停车场内，故选取的公共充电桩位置要在公共停车场范围内，即公共充电桩位置约束：

(3)

式中，A为停车场位置坐标集。

（b）停车场数量约束由于停车场数量有限，故需要对m进行约束，即停车场数量约束：

(4)

式中，M即为停车场总数。

3.2.2 TLBO优化算法

TLBO算法模拟老师教学和学生学习的过程，通过“教”与“学”两个阶段来实现寻优。该方法具有计算精度高、收敛速度快、运算量小、对于非线性优化全局收敛性好、不受算法参数变化的制约等特点，且只需设置群体数量和结束条件，就可以求解优化问题^[12-14]。鉴于文中优化目标为单目标，且需要较快的收敛速度，选取TLBO算法对优化问题进行求解。在本文中，以拟建点坐标为变量，充电总距离最小为寻优目标，其算法流程如图2所示。

图2 TLBO算法流程图

3.3计及多日一充的充电容量确定

一日一充限制了用户的自由以降低计算难度，但将造成电池的浪费。文献[15]在考虑充电个体需求和用户意愿的基础上提出电动汽车有序充电策略。依据英国2014年的交通运输调查（National TravelSurvey:England2014）显示，每日出行次数为2次以下的受访者到达了59.91%，98.25%的受访者每日出行次数为少于5次。而针对每次出行，低于8km的出行占到总出行的66%。相关调研数据表明，84.25%的用户日行驶里程小于60km^[16-17]，当电动汽车续航里程为300km时，这部分用户的日耗电量仅占车载电池容量的20%，一日一充模式将会对电池容量造成极大的浪费，同时也不符合大多数用户的使用习惯，故应考虑多日一充的情况。

3.3.1电动汽车充电判断依据

考虑多日一充的情况，需针对每天电动汽车是否进行充电进行判断，根据不同的电动汽车起始充电电量判定当日是否充电，设充电概率为p_c，则有

(5)

式中，f（x）为充电概率函数，其取值由剩余电量x确定，设定其满足式（6）。

(6)

3.3.2电动汽车充电里程的确定

电动汽车的行驶里程直接关系到其充电负荷，如果电动汽车设置为每天进行一次充电，则每日行驶里程即为所需充电里程。当涉及多日一充情况时，电里程应为自上次充电结束后所行驶的总里程，故需要对行驶总里程进行计算，设总里程为S，则有：

(7)

式中：S_n为第前n天电动汽车行驶里程；w_n为对应前天的总里程充电系数，可以通过式w_n=f(p_n)确定。

4算例分析

以河北省涿州市高铁新城充电桩规划为例进行分析，该新城处于规划建设阶段，居住区内车位数为52940个，划分为41个区域，预计到2025年新城住宅区车位利用率达到90%，电动汽车渗透率为20%。各小区按照车位数的20%预留建设交流慢速充电桩，并在公共停车场内建设直流快速充电桩。

4.1充电需求确定

依据文中2.1节所提出的方法对小区内汽车进行判断，可得每个小区内电动汽车的最大不平衡数。

所得结果如表1所示。

表1 不平衡车辆数统计

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