插电式电动车配电网的影响评估.docx
《插电式电动车配电网的影响评估.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《插电式电动车配电网的影响评估.docx（12页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
插电式电动车配电网的影响评估
电气091焦修鹏09463112
电力系统会刊21卷1号二月2011年
插电式电动车配电网的影响评估
摘要:
插入式电动汽车（学券计划）环境和能源安全等优点，与传统的汽油车。
的插电式电动汽车的数量将在不久的将来，有可能在世界上显着增长。
尽管前述的优点，PEV到电力网的连接带来了一系列新的挑战电力公用事业。
本文提出了一种综合性方法，对分销网络的投资和增量的能量损失评估的影响，不同程度的PEV普及率。
提出的方法是基于使用大规模的布局规划模型是用来分析两个实际分布区。
得到的结果表明，根据收费策略，投资成本增加分销网络的实际总投资成本的15％，能量损失可以提高到40％，在非高峰时段的情况下有60％的车辆总数为PEV。
指数条件分布投资，分销网络规划，电力分配，网络的能量损耗，插入式电动汽车。
一，简介
在汽车技术的快速发展部门，再加上日益严重的环境问题石油价格的增长，引发了车辆外观与能源来源多的样化。
是插电式电动车的这种情况。
基本上有两种型号：
纯电池电动车（BEVS）和插件混合动力电动汽车（PHEV汽车）基本上是与工作相结合的两个动力源，即电池和汽油。
后者是一个扩展的版本，电流的混合动力电动车辆包括电池具有较大的自主权，并能连接到网格，以进行充电。
充电式混合动力车可能是一个快速临时解决方案，直到更先进的电动车技术变得成熟起来。
插入式电动车的第一代预计只是用于连接到网格对电池充电。
然而，随着新技术的日趋成熟，车辆到电网（V2G）的概念，技术上将是可行的。
这意味着电池，被连接到电网时，也将能够转化为能量注入给电池。
在这个意义上说，未来的插入式电动车有时将作为电动另外一些时候作为发电机的负荷，也就是说，他们将操作作为能量储存装置的[1]，[2]。
尽管如此，他们的平均净发电量将是消费电负载。
欧盟电力指令[3]指出，分布系统运营商（DSO）至少必须在法律和职能上从其它活动分拆生成零售和电力部门。
他们负责提供网络服务连接电力消费者和分布式发电。
由于插入式电动车的发展，数字存储示波器也将成为负责提供所需的网络的升级和PEV充电站。
另外，同样分布式发电（DG），数字存储示波器没有控制未来的PEV充电站的位置或地点，也没有直接的控制周期和频率的PEV收费。
作为结果，网络的扩张规划问题会变得更加复杂，因为有
更高程度的不确定性。
最近，一些研究插入式电动车和电力系统的整合工作已经执行。
参考文献[4]-[6]集中在插入式电动车的影响评估和电力发电系统。
发电调度，业务准备金，间歇性风力发电量增加和集成研究根据插入式电动车的存在。
在未来不同的领域的减排国家[7]，[8]其他研究评估插入式电动车对发电组合和二氧化碳的影响。
此外，一些关于插入式电动车的成功的作品和新的业务报告的整合模型在电力部门已出版发行。
公共充电站和充电站基础设施可以引入开发新的领域，PEV能源商业化的竞争与聚合，可以利用V2G的概念，提供配套服务或者干脆在日前市场交易能源。
其中一些成功的部署智能电网与智能仪表和双向通信系统的[9]，[10]和新的商业模式是密切相关的。
最后，在插入式电动车对配电网络的影响方面，这个作品可以处理一些有趣的问题，[11]-[15]。
这些以前的作品中所采用的方法在基础上详细分析了小规模的分销网络。
相反，在本文提出的方法是独一无二的，因为它得到了大规模地区的实际应用。
本文分析了6000多名市区低电压和住宅客户，工业和住宅面积超过61万。
大规模的配电网络规划模型用于计算所需未来不同程度的PEV普及率水平的网络投资。
此型号也作为参考网络模型。
这些模型被监管机构用来监管数字存储示波器未来数年的收入。
它们预计被用来评估之前,数字存储示波器连接新的负载和分布式发电机的分配网络使投资更加有效率[16]-[21]。
本文的其余部分安排如下：
在第二节，制定了评估的一般概述方法。
在第三节，说明两个真正已选定的提供PEV普及率的影响分布区的评估。
第四节介绍三个场景PEV普及率和车辆的充电在高峰时段和非高峰时段的模式。
第五节介绍基本的用于大规模布局规划模型的功能确定和量化所需的网络增援。
第六节在分析，考虑的情况下，得到的结果的研究。
最后，在第七节得出结论。
2、评估方法
本节介绍的方法概述评估插入式电动车分销网络和能源的普及率损失不同的实际分布区的投资水平。
该方法由一系列的顺序步骤。
1）基本案例的定义。
每个分布区域被它的大小和位置定义。
总人口的位置和消费者的需求，也是已知的。
在每个分布面积，假设没有参与的插入式电动车尚未连接，要求最优的网络计划从头开始设计提供实际的负载和连接实际的分布式发电来满足服务质量。
就是说明分销网络的基本情况。
为了使用这个网络建立大规模的（绿地）布局规划模型。
该模型是更详细地描述，在第五章。
2）PEV情况下的定义。
在此步骤中，插入式电动车普及率到不同的场景有不同的定义。
每个方案的特点由插入式电动车的数量占车辆综述的百分比表示在该地区的总人口。
三种情况下，代表PEV普及水平为35％，51％，和62％，已为蓝本。
这些普及率水平将实现到2020年，2030年和2050年，分别根据[7]。
其他来源提供了不同的普及率速度，[2]。
然而，这项研究的目的是为了获得一组不同的场景，代表不同的结果潜在的情况。
此外，两个不同的模式PEV充电被认为是正常和快速的。
充电点数，其中包括新的充电站，分别随机位于实际电力消费者在附近。
最后，行为模式的充电和驱动时间根据插入式电动车。
充电模式和PEV在第四节中有更详细地场景定义。
3）计算网络增援和能量增量的损失。
对于每一个PEV普及率的情况下，操作配电网络分析高峰时段和非高峰时段。
插入式电动车非高峰时段和高峰时段的收费模式是不同的数字。
大型规划分布模型准确计算基础网络情况下的的增援情况，需要它们来连接和提供负载所需的插入式电动车。
此外，该模型也可以计算由于PEV充电的情况下能量增量损失。
在以下部分中，更详细地描述这些步骤。
三、分布区域的说明
两个实际分布区已被选中来说明评估方法的建议应用方法。
在本节中，连同所构造的每个区域的主要特点描述基础案例网络。
进一步的数值数据将在第六节。
A.住宅市区（A）
A区是20平方公里，其中三个住宅域都包括在城镇区内。
代表网络的基本情况分布为图1。
唯一的供应点是一个高电压（HV）的变电站，其容量被假定为足够大，以提供在所有情况下所需的负载。
中压（MV）网络是由20-kV地下馈线连接变电站中/低电压（MV/LV）转换中心。
LV低电压（LV）电缆连接电力消费者MV/LV变压器。
6121LV电力消费者需要34.21万千瓦和15MV的37.54万千瓦合同需求的客户。
也有一些连接DG台，太阳能光伏发电，安装微型热电联产（CHP），但能力是如此之小，他们几乎对网络的设计没有影响。
地区居民的总人口所拥有的车辆估计在3676，占架次在家中的LV供应点比例的0.6。
B.工业及住宅区（B）
B区是一个3400平方公里地区，其中包括22个城镇，超过52200名居民。
大多数的LV负载连接主要集中在城镇，而有几百个MV载荷和几个HV连接的负载，在工业领域在城镇郊区。
这个分布区的基本网络情况表示在图2。
这个网络是通过一个高压供给输电变电站。
HV变速器网络由132千伏和45千伏架空线电源的高压/中压变电站提供。
15千伏架空馈线远离这些变电站提供MV负载和MV/LV变压器的城镇。
低压线路提供LV消费者，但它们没有表示在图2中。
合同需求，280.31兆瓦LV，和114.65兆瓦的MV。
假设该地区的人口的车辆据估计在28626，每个电源点略低于A区，因为这个区域是更广泛，提供负载密度更低的。
4、插入式电动车方案
在本节中，选择三个所定义的PEV普及率方案用于分析。
首先，考虑不同类型的插入式电动车的描述。
A.插入式电动车及充电站的类型
插入式电动车将被连接到充电站中来具体设计分配网络。
插入式电动车的电池使用特征在于它的存储容量，并收取它们在一个预定时间段所需的功率。
在表I，不同类型的充电式混合动力车的电池有不同的BEV模型，根据MIT[22]，USABC和EPRI研究[23]，如图所示。
在PHEV车型，PHEVX的符号是用于指示电动汽车的自主行驶英里数。
因为它可以在表中观察到，所需的存储容量增加到自主权较高的车辆中。
根据以上的充电率，将需要更多或更少的功率实现充分的充电。
充电率被指定为0.2C，1C，或2C。
表示“正常”或“慢充率”的0.2C。
这意味着，要达到完整的存储容量时，电池需要5小时，即是完全充电。
快速充电装置，只是在1小时（1C）或在半个小时（2C），可以将电池完全充电。
从网络基础设施的要求来看，充电电源或需求相关的参数。
在这项研究中，被认为是两种类型的充电点。
位于住宅或个人充电站：
为正常或慢速充电设计的停车区。
由于所需的功率适中，这要根据我的表，范围从1.6千瓦至9.6千瓦，这些充电站直接连接到低压配电网络。
充电站：
类似于目前的加油站，包括多个连接点进行快速充电。
快充电站，将连接到MV分配网络。
V2G的可能性也已被考虑。
在此此模式下，插入式电动车总的百分比被建模，假设实施为注射能源进入电网在高峰时段电价而使用更高的关税。
这种工作模式下的额定功率被认为3至10千瓦。
B.插入式电动车普及方案
研究最近开发的关于此主题的不同的预期和技术路线图[1]，[2]。
关于如何快速将这项技术普及市场程度的不确定性是很高的。
根据EPRI下一个适度的演变[7]，到2020年，插入式电动车将占车辆总数的35％。
这个数字将上升至51％之间从2030年到2040年，据估计占车辆总数的62％，到2050年将是电动时代。
因此，这被认为是插入式电动车的普及率的研究。
方案1：
车辆总数的35％都被假定为是插入式电动车。
PHEV30，40，和60慢速和快速充电模式（1C）的可能性。
此外，10％的PEV在高峰时间连接可以工作在V2G模式。
方案2：
51％的总车辆被假定为插入式电动车。
除了充电式混合动力车，BEVS也包括在内。
因为可以观察表Ⅰ，所需的电力BEVS远远大于为充电式混合动力车充电的电力。
方案3：
62％的总车辆被假定为插入式电动车。
只有在这种情况下，快速充电（2C）被认可。
在所有这些情形中，被认为是车辆的总量保持不变。
该方案是建造顺序。
这意味着，插入式电动车采用方案1保持在方案2和3中，依此类推。
另一方面，负载被认为是静态的。
以这种方式，对电动汽车的增加的个性化影响进行了分析。
C.的插入式电动车连接和充电模式
它在第二节被解释，功率流的分布网络将在高峰时段进行分析，当消费者要求较高时，预计大多数插入式电动车充电将发生在非高峰时段。
插入式电动车充电假定使用时间的关税将采用智能电表的实时定价。
除了在插入式电动车的数量和类型在每个场景中，需要它来定义它们在高峰期和非高峰时段的连接和充电模式。
表Ⅱ总结了它们。
根据表Ⅱ，假定85％的插入式电动车在非高峰时间充电，其中大多数是在一个缓慢或正常充电模式。
在高峰时段，假设40％的插入式电动车的连接90％是收费的，其中一些在快速充电模式，10％的被注入到电网电源。
这种近似是根据[7]中报告的研究得到的。
五、大型配送规划模型
大规模的布局规划模型已被用于建立第一分销网络，这两个方面的基本情况提供最优的利益需求。
二，基本网络情况被取为来参考网络增援和增量的能量损失评估插入式电动车普及率的影响。
基本情况下的网络被设计为一个最佳适用网络，即最低的投资和运营成本，这是需要限制满足实际电力客户的电压降和能力的电源要求的连续性[16]，[17]。
一些论文作者一直工作在这种类型西班牙的稳压器的模型，使用最佳适应网络的概念为基准，在计算成本时，规范配送公司[18]-[20]，[24]。
作为参考提供网络了使用更多成熟性的结果，因为这些是独立于特殊情况下实际的网络。
这是有点类似的情况下，当数字存储示波器的调节器确定允许投资成本[24]。
在这种情况下，适于让网络监管机构来克服信息不对称性。
例如，在激励性规制中，DSO实际是一个拥挤的网络，由于有利可图，将需要更多的投资，用于未来比其他的客户网络提出了更高的实际的网络负载能力来增加利润率。
使用适应的网络，而不是实际的网络解决了这个问题。
在大规模布局规划模型的基础上所使用的启发式规划算法与地理信息系统（GIS）。
目标是数年的最小一次性投资成本和能量损失的现值和整个规划期内的维修费用的函数。
其结果是，所有的网络组件，线，和变电站的设计，和经济技术参数。
该模型提供了投资，维护和能量损失，成本，详细的电压级别和类型的网络安装。
此外，一个代表性的地理网络布局如图所示。
1和2[25]。
一旦获得基础的分销网络的情况，额外的网络要求每个插入式电动车普及率的情况是确定的。
为了计算在每个插入式电动车情景中的大规模网络增援布局规划模型，用来作为基本分销网络情况的出发点，。
进行了一项类似的研究，分布式发电对网络分配的影响评估可以在[21]中找到。
充电点的位于随机分布区与所需的功率相关，但总是在现有的负载点的位置附近。
对每个方案两个功率进行了流分析。
一个代表在繁忙时间的收费情况，和另一个在非高峰时段表II。
规划算法在每个插入式电动车经营状况和每个场景中找到最小分配投资所需的充电连接。
相同的结果，先前评论提供的增量式安装和增量投资，维护和能量损失成本。
能量的损失，以避免在网络中分投资成本被分配。
6、案例分析
几个不同的研究已经进行了通过计算网络投资在两个分布区考虑的要求和增量的能量损失的评估方法来解释。
在下文中，主要得到的结果。
在附录中，所输入的更详细的数据的描述是包括在内的。
A.在高峰时间的增量投资
另外，在图3（a）和（b）中插入式电动车繁忙时间所需的增量投资整合对应的三种假想分布区A和B所示。
网络安装的投资增量在这两个领域的不同分类（见第III-A和B）：
低压线路，MV/LV变压器，中压给料机，高压/中压变电站，高压线路。
此外，投资增量和成本的基础案例表示插入式电动车的分销网络的百分比，而不作为参考。
相对而言，LV网络的增量投资在区域A和MV/LV变压器在区域B中是最重要的。
一旦我们获得的三个场景的不同的成本（35％，51％，62％），演化的线性近似的的投资需求从0％到62％的插入式电动车的份额用最小二乘法得到。
前面提到的对应的总投资和每辆插入式电动车的价格的线性的斜率近似，它们分别是：
6310欧元/插入式电动车在区域A，201欧元/插入式电动车在区域B。
插入式电动车普及率所需的投资在区域A较高的人口密度高中为同一水平，而它在B区是一个完全的地下网络。
另外，根据提供的数据通过数字存储示波器安装新的配电设施的成本A区域比B区域要高得多，有关详细信息，请参见附录。
关于网络规划，峰值功率是最重要的参数。
在消费者的电力有需求的情况下，峰值负载是通过不同因素的同时需求应用发生的。
比如，在西班牙，在表Ⅲ中的通常同时使用因素。
在这个案例中，它已被认为是插入式电动车的同时性因素是等于1。
这意味着，充电所有插入式电动车的时间相吻合的。
B.在繁忙时间使用智能收费策略的投资
在这种情况下，研究插入式电动车在高峰时段智能充电以避免同时的影响，对应用策略进行分析。
结果示于图4中。
另外，在图4，两种不同的情况表示区域A和B。
等于1对应的充电因素同时性，与上一节中的假设的情况下不同。
可以观察到由于智能充电策略和随机行为的同时性因素如何低于1，特别是对快速充电模式，减少网络增援的需要。
在这种情况下，我们已考虑以下同时发生因素：
0.8，慢速充电（0.2C），0.15快速充电（1C），0.07非常快充模式（2C）。
为了这些价值，我们为每个插入式电动车的电池计算完全充电所需要的时间，并假设高峰时段每天发生16至21小时（5小时），因为这些主要是住宅地区。
计算的总的可用的电荷的同时性系数的概率可以和均匀分布的假设的充电周期重合。
C.在非繁忙时间的增量投资
不同普及率的插入式电动车在非高峰时段的充电情况（85％的总插入式电动车连接，95％的模式正常的充电，和5％的快速充电）与大型布局规划模型的建模和分析示于表II。
在A和B这两个区域中，网络设计的连接充电提供可容纳插入式电动车需求高峰，而无需对网络增强。
可以有一个从高峰到非高峰时段的边缘移动，以减少先前投资获得的高峰时段充电周期需求（第IV-A）。
从峰值充电转移到非高峰，计算在繁忙时间减小所需要的投资（参见图5）。
不过，如果你增加充电非高峰时段，需要在非高峰时段做出新的投资。
需要通过进行投资研究降低在高峰时段移动充电，在非高峰时段的投资限制，也是必需的。
作为结论，减小在繁忙时间所需的投资。
另外，在图5，它首先表现为两个领域的初始投资（表示基础案例投资的百分比）无需从插入式电动车的充电高峰转移到离峰（参照图3）。
然后，最终的投资表示投资可以被减少。
最后，在这个不同初始增量投资百分比表示的投资转化为储蓄（不收费移位）。
插入式电动车占有率达62％，以减少投资移动电池充电的需求，从高峰到非高峰时段636千瓦时（约187插入式电动车）在A区和19492千瓦（约5730插入式电动车）在B区。
储蓄较低的策略是在A区，因为A区需求是有限的。
D.增量能量损失
对插入式电动车在非高峰时段的电池连接充电上的大部分能量损失的影响进行分析（见表二）。
能量损失显着增加，相对于参考在非高峰时段，没有插入式电动车连接情况。
另外，在图如图6所示，增量能量损失的代表。
据观察如何他们与插入式电动车普及率水平的提高。
此外，该增量变化是A区大面积B。
提到网络投资的情况下，效果是由于这样的事实，负载密度较高的区域A比在B。
在非高峰时段的增量损失是非常高的，因为增加的负载量高（62％份额插入式电动车的16％基本负载）。
增量损失在繁忙时间高达13％。
因为时间他们低于在非高峰的原因有两个：
1）参加插入式电动车的充电次数较小，2）网格负载在其最高值。
假设一个单一的负载所给出的结果，得到非高峰时段和高峰时段的另一个条件。
用24小时代表一天的使用时间用来进一步更精确的方法来计算能量损失的变化。
更多细节上的投资需求和损失可以发现进化的结果[26]。
七、结论
在本文中，量化方法的识别和评估不同水平能量损失的影响，插电式电动汽车分销网络普及率的投资已经呈现递增的状态。
已经对两个大型地区的几个电压等级的分布深入的分析。
在大多数以前的出版物集中对小的单电压等级测试的情况下。
这种类型的分析只可通过使用最近开发的大型布局规划模型[27]。
三种情况下用35％的51％，和62％的PEV普及率已被每个区所分析。
所得到的结果表明，估计驱动和充电模式的水平，在高峰时段的情况下，没有参加的插入式电动车实际所需的网络援助值可高达至总网络成本的19％。
在高密度高负荷市区所需的投资很高。
如果PEV智能充电战略实施，会减少充电同时性因素的影响，所需的高达60％-70％增量投资可以被避免。
此外，如果策略使一些插入式电动车的在峰值时段充电，而不是在非高峰时段的充电，最高可达5％-35％的所需的投资也可避免。
在此情况下，研究分析得出，尽管大多数事实认为插电式电动车被假定在非高峰期内充电，从图的分布网络看，投资的角度遵循这些结果在高峰时段的情景。
关于能量的损失，在最大穿透的情况下，他们可能增加高达40％的实际值，当大部分插电式电动车在非高峰时处在充电模式下。
应该指出，所有的分布网络中的称为的投资成本的是应进行的新安装的或增强的DSO。
这项研究并不考虑充电站或电视台本身的成本。
这些基础设施的费用将产生于发起人或业主。
另一方面，尽管事实上如此，在所提出的结果情况下，依赖两个不同的极端情况下的选择：
1）市区地下高负荷密度电缆，2）农村地区更具有高度分散扩展和负载。
结果表示，相对而言。
因此这两个案例的PEV普及水平不同提供了一个比较结果的框架，可以作为其他潜在的有价值的网络拓扑或PEV普及的水平的参考。
未来的研究将侧重于驱动和充电PEV的模式和不确定性的方法来分析对网络设计的潜在影响。
此外，该设计实现智能充电策略，避免研究同时发生充电期间的另一个有趣的主题。
这个聪明的策略可以通过智能电表实现，包括在网络拥塞的情况下根据数字存储示波器发送信号计算能源价格及其他价格。
最后，在未来的情况下，DG和PEV要求对网络的综合影响进行调查。
附录
在表四中，插电式电动车主要的电力用户的输入的数据分布在两个区。
每个场景客户的数量和每个作业条件下插电式电动车的数量：
高峰非高峰时段。
此外，消耗总功率，插电式电动车的负载，和注入的功率，每个网络的电压在V2G箱子内被指定为电平。
PHEV的40是研究中被观察最常见的PEV的类型。
这种假设是基于[4]人们少开车40英里的一天，平均来看，这是有道理的。
在表五和六线/电缆的相关参数中，高压/中压变电站和MV/LV转化的中心在这项研究中被示出。
从表五可以看出，在区域A中唯一的只有地下电缆。
此外，投资成本在区域A显示高。
所有公交车的电压被限制在额定值的正负5％。
通过给定的年度费用的现值来计算平均资本成本（WACC）。
使用的值在5.0％-8.5％的区间内。
资产使用寿命在30-40年，保护线路和控制装置的变压器寿命为10年。
能量损失价值在36-66欧元/兆瓦时。
致谢
作者要感谢来自UnionFenosa（西班牙）的D.Trebolle先生和来自MVV（德国）的B.Doersam女士，他们的合作提供本研究中使用的欧洲项目IMPROGRES两个分布区的数据。
参考文献：
升级会员 