电动汽车充电对电网的影响及有序充电研究

电动汽车充电对电网的影响及有序充电研究

程怡捷

（国网湖南省电力有限公司长沙供电分公司湖南省长沙市410004）

摘要：当今时代，汽车行业发展有了质的飞跃，电动汽车到了快速发展的好时机。在国内，越来越多的人开始选择购买电动汽车作为出行交通工具，针对当前城市电网都没有考虑到充电负荷的发展、充电设施暂时无法形成规模化的建设、城市电网配变容量有限、供电线路容量有限以及用电早晚高峰等多个因素下，规模化的充电负荷接入电网后，根据当前供电能力来看，不足以满足充电需求，会给电网的安全稳定运行带来威胁。另外，不论是家用车辆还是公交车辆的行驶和充电时长都具有不确定性和随机性，而且当前城市小区基本是充电桩的快速充电模式和常规慢充模式为电动汽车充电，因此有必要开展相关方面的有序充电控制研究。

关键词：电动车充电；电网影响；有序充电

引言

发展高效、清洁的电动汽车，可以有效缓解大气污染和石油燃料的紧缺。我国已将电动汽车列入战略性新兴产业加以重点扶持。“十二五”期间，我国电动汽车面向“纯电驱动”实施汽车产业技术转型战略，加快发展“纯电驱动”电动汽车产品，通过发展纯电动汽车和燃料电池汽车，大幅度降低污染物和温室气体排放。

1电动汽车发展现状

进入21世纪，科技不断发展，人们对于能源的要求与依赖日益提升。而煤炭，石油，天然气等传统能源的局限性也日益显著，而且对环境的污染也是无法忽视的。而电动汽车的发展为解决这一现状找到了突破的可能性。根据预测，电动汽车全球份额到2020年将增长2.5%，达到6%。之后增长曲线将直线上升。预计在2025年电动汽车将占25%的市场份额，达到2500万辆的年销量。到2030年将增长至40%的份额，年销量达4000万辆。

2电动汽车充电对电网的影响

2.1电动汽车接入对电网的有利之处

电动汽车补充能源主要在夜间进行，这也适应电力系统用电“削峰填谷”这个需求。简而言之，就是把夜间人们用电需求较低的这段时间利用起来，保证了电网输送电力的有效性和稳定性，减少因夜间用电需求下降产生的不良。

2.2电动汽车的大规模接入对电网的不利影响

电动汽车充电行为具有明显的特点，它是间歇性的，也是随机性的，此外电动汽车在充电过程中其车内的整流置将产生大量的谐波污染。因此，存在着相当大的不利因素。电动汽车充电对电网的影响因素主要是车与电池的类型、充能时间方式以及充能特殊性质。当电动汽车通过充电设施接入电网时，其影响就主要表现在充电设施对电网影响。另外，电动汽车主要在配网侧充电，其电力设施主要包括充电站或充电桩。对电网影响范围包括输电系统、配网系统、还有预防谐波污染等。

2.3电动汽车接入优劣势的综合分析

虽然电动汽车的大规模充电将给电网带来负面影响，但是电动汽车的储能特性也将为电网的经济运行提供新的手段。当前电动能源车大量应用于家庭，随着充电技术的发展、计量水平的提高，居民小区式、电站式充电方法也将对电网产生影响。

3电动车有序充电策略

3.1遍历算法

图1用户充电费用最小化控制流程

针对电动汽车随机接入充电，通过计算电动汽车最大充电时长，满足用户充电需求的时间段一般有多个，采用遍历算法对每一种可能充电时段进行费用计算，从而求出充电费用最小的时间段，其控制流程如图1所示。具体步骤为：从配电一体化系统采集小区日常负荷和充电电价信息；当有电动汽车接入时，获取其基本运行状态及用户用车信息；通过车辆基本信息及充电需求获得车辆预期停留时间及在满足用户充电期望前提下所需充电时间；根据电动汽车允许充电时段，以车辆返回时刻为起充时间计算所得充电成本为初始值。根据遍历算法，起充时间依次后移1h进行充电成本计算，以此类推，遍历所有充电可能，统计该车的可选择充电时段数，形成可行解集。

3.2改进遗传算法

3.2.1改进遗传算法

（1）引入精英策略改进选择算子。为了防止当前群体的最优个体在下一代发生丢失，导致遗传算法不能收敛到全局最优解，引入了精英策略，把种群在进化过程中迄今出现的最好个体不进行配对交叉而直接复制到下一代中。

（2）采用自适应策略改进参数设置。采用改进的自适应策略，使种群中具有最大适应度值的个体的交叉概率和变异概率不为0，使它们不会处于几乎不变的状态，避免陷入局部最优的可能。改进后的交叉概率和变异概率的计算公式如下式所示：

式中：fmax为种群中最大适应度值；fave为每代种群平均适应度值；f′为待交叉两个体中较大适应度值；f为待变异个体适应度值；PC1为最大交叉概率；PM1为最大变异概率。

3.2.2求解流程

针对N辆电动汽车的起充时刻、所需充电时长以及充电方案个数M，构建N×3的电动汽车充电计划矩阵b，其中充电方案个数M是对第一个目标优化仅考虑充电费用最少情况下获取N辆电动汽车充电可行解分别进行统计所得。对b矩阵进行车辆分类，得到M×3电动汽车充电类型矩阵C，M表示M种充电类型（M≤N），矩阵C中每行代表一种充电类型。具体操作过程如下：

（1）矩阵编码并生成初始种群。采用实数编码，以车辆充电方式数为进制进行编码，随机生成N×M的初始矩阵Q。该矩阵的每行为每辆电动汽车在第一阶段约束充电时段的充电行为，每列为某一充电类型电动汽车充电方案。本文设置初始种群数量N为100个，生成初始种群。

（2）解码，计算目标函数。构建N×T的功率矩阵P（N为种群的大小，T为充电时间点），Pa，b表示在第b时刻第a辆电动汽车在所有充电方案下的功率总和；每列表示参与研究的电动汽车在第b时刻的总功率；每行表示在第a辆电动汽车在研究的充电时段下的总功率。通过初始种群逐个个体的元素计算车辆充电的开始时间和结束时间，并以开始时间和结束时间两个值为界限对应功率矩阵上第a行上的列坐标b的范围，将第j种充电类型计算所得的功率作为该位置上的值，逐个类型进行循环，逐个个体i进行循环，对充电功率进行累加，由此得到初始功率矩阵P，即充电时间段内所有车辆的充电总负荷。将功率矩阵的时间点解码到实际时间，与日常负荷相加即得一天24h各时刻的负荷，并对总功率矩阵求取每行的最大最小值，相减即为负荷峰谷差，至此，解码结束，目标函数计算完毕。

（3）计算适应度并进行精英选择。选择基于排序的适应度函数进行适应度分配，负荷峰谷差越小，适应度值越大；负荷曲线波动越小，适应度值越大。根据“峰谷差值越小，分配的适应度值越大”的原则，对负荷峰谷差最小的精英个体进行提取。

（4）自适应遗传操作。设置最大交叉概率PC1为0．8，最大变异概率PM1为0．1。剔除峰谷差最小的精英个体，重新分配适应度值，经过自适应调整后，余下种群按照新的交叉、变异概率进行遗传操作。用提取的精英个体取代当前适应度最差的个体，并重新插入种群中，形成子代种群，进行下一代遗传。

结语

当前研究内容仅仅针对小规模的充电行为，随着电动汽车技术和充电技术的不断更新发展，未来大规模的电动汽车接入城市电网，给电网造成的影响不容小视，有序充电策略仅仅是在现有电网供电能力的基础上实施的，可以减少电网建设成本，因此具有良好的发展前景。

参考文献：

[1]李惠玲，白晓民．对配电网的影响及对策［J］．电力系统自动化，2011，35（17）：38-43．

[2]刘星平，李世平，宇浩明，等．住宅小区内电动汽车有序充电优化模式［J］．电工技术学报，2015，30（20）：239-245．

[3]苏海锋，粱志瑞．基于峰谷电价的家用电动汽车居民小区有序充电控制方法［J］．电力自动化设备，2015，35（6）：17-22．