电测与仪表 Vol. 55 No.21 2018年11月10日 Electrical Measurement & Instrumentation 810C01 城市配电网下的电动汽车有序充电策略研究 刘安茫袁旭峰李婧 （贵州大学电气工程学院贵阳550025） 摘要：按照当前城市配电网供电能力随着电动汽车的充电负荷急剧增加如果不合理安排其充电，大量的充电负 荷集中在负荷峰值期充电将会使电网峰谷差增大、网损增加、电网利用率降低，基至超出配电网自身的承载能力， 影响配电网的运行可靠性.
为提高配电网的设备的利用率及配电网的承载能力城市配电网的电动汽车有序充电 就显得十分必要.
为此在考虑电动汽车种类以及用户充电场所后根据电动汽车的百公里耗电量、充电时长和特 性、用户行为等在电网负荷谷时段建立用户充电费用最少为目标的有序充电策略最后利用粒子群算法求解通 过算例比较有序充电和无序充电的充电费用和峰谷差验证了该方法的有效性.
关键词：电动汽车：有序充电：分时电价：粒子群算法；峰谷差 中图分类号：TM93 文献标识码：B 文章编号：1001-1390(2018) 21-0050-06 Research on orderlycharging strategyofelectricvehicleunder urban distribution network Liu Anjang Yuan Xufeng Li Jing ( College of Electric Engineering Guizhou Unieersity Guiyang 550025 China) Abstraet: According to the current power supply capacity of urban distribution network with the dramatic inereasing of e leetric car charging load if it is unreasonable to arrange its charge a large number of charge load will concentrate in the peak load period of charge which will increase the grid peak-alley differenee and network loss reduce the power grid u tilization and een beyond the w carrying capacity of distribti newrk afeting th reliabity f distrbti ne work operation. In onder to improe the utilization rate of the equipment and the carying capacity of the distribution net- work it is necessary to oner the electric car of the urban distribution nework. For this reason ater considering the type of electrie vehicle and the user charging place acconding to the electrie vehicle’s 100 km power consumption charging time and characteristics user behavior etc. in the grid load valley period the establishent of user charging costs at least as the goal of orer charging straty and fnall the paticle swam algoithm is ued to sole the pom. The f fectiveness of the prpe mthd is verife by mparing the charging cost an peakalley diference beween od charging andl disorlered charging. Keywords: electric vehicle ordlered charging time-of-use price particle swarm algorithm peakalley difference 0引言 有考虑到充电负荷的发展、充电设施暂时无法形成规 汽车产业是国民经济的重要支柱产业在国民经模化的建设、城市电网配变容量有限、供电线路容量有 济和社会发展中发挥着重要作用随着电池技术和限以及用电早晚高峰等多个因素下，规模化的充电负 充电技术的不断进步，电动汽车也迎来了自己快速发 荷接入配电网后根据当前供电能力来看，不足以满足 展的好时机.
在国内越来越多的人开始选择购买电 充电需求会给电网的安全稳定运行带来威胁：另外， 动汽车作为出行交通工具，针对当前城市配电网都没 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 *基金项目：国家自然科学基金资助项目（51667007)：中国南方电网有 桩的快速充电模式和常规慢充模式为电动汽车充电， 限责任公司重点科技项目（GZKJ00000417) 因此有必要开展相关方面的有序充电控制研究.
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电测与仪表 Vol. 55 No.21 2018年11月19日 Electrical Measurement & Instrumentation 8I0C 010N 文献[2]提出自动开断充电、平滑调节充电模式， 充电通过含光伏电源的充电站改善充电负荷空间和 建立有序充电模型.
文献[3]考虑分时电价和日历史 时间上的随机性，节能减排增加运营商收益.
负荷曲线提出了不需要建立充电站及充电桩的无线 文中研究城市配电网下电动汽车进站充电的经济 充电模式采用双序谷时段的有序充电方法.
文献[4] 性研究对象为电动汽车的有序充电评估研究.
通过 用网格选取法，以配变的供电容量不过载运行下运用 价格具有优势的谷时段进行车辆的有序充电，实现以 遗传算法求取电动汽车的最优控制策略，文献[5]提 用户充电费用为最小的优化目标，节省用户充电时间， 出适用于充电站快速计算的简化公式及多个影响因 提高充电站的运营效率.
同时对平抑电网峰谷差、降 素与实测数据进行对比验证建模方法的有效性.
文 低电网损耗、提高电网利用率起了积极的作用.
献[6]采用常规充电方式分析多种电动汽车渗透下电 1电动汽车特性 动汽车充电对配电网的影响，并提出智能充电方法.
1.1电动汽车种类 文献[7]研究一种带储能作用的快速充电控制策略分 新能源汽车有三种类型：纯电动汽车（BEV）、插 析不同蓄电池的功率特征通过搭建模型验证策略可 电式混合动力汽车（PHEV）、燃料电池电动汽车 行性，文献[8]制定电价服务策略引导用户进行有序 （FCEV）三者以动力供给模式来划分如表1所示.
表1车辆类型 Tab. 1 Vehicle type 种类 纯电动汽车(BEV) 插电式混合动力汽车（PHEV) 燃料电池汽车(PCEV) 动力驱动 电机 电机，柴油或汽油发动机 燃料电池 动力来源 电力系统 电力系统和加油站 甲醇、天然气、汽油等 零排放、无污染、能源利用率高、在电 减少污染物的排放、低吸音、在低谷充电能 优点 改善电网效率，减少对传统能源的做赖、减 零排放或者接近零排放爆油经济性和燃 网负荷谷段可以抑制峰谷差 少使用成本.
烧效率高，运行平稳、无噪音 电池寿命短、续航里程短、售价昂费、 电池SOC浪动范围大、智环工作影响电机使 制造成本和使用成本高、启动时间长，需 缺点 维护成本高、现有充电桩少，发展 用寿命.
亚燃料充分燃烧、供应燃料设施复杂， 遇瓶颈 易贵. 1.2充电模式 电模式也快速的发展，将来会逐步应用到日常电动 常用的3种充电模式：快速充电模式、慢充电 汽车充电中.
文中主要介绍3类充电模式，如表2 模式、更换电池充电模式，此外，无线充电、移动充 所示.
表2充电模式 Tab.2 Charging mode 模式 快充模式 慢充模式 更换电池模式 属性 大功率直流充电 常规小功率交流充电 交流充电更换电池 优点 充电时间短、增加电动汽车 技术成熟、使用方便容易推广、 提高车辆续就里程、保证电池的有 续能力 充电设施配置简单 使用寿命，充电灵活 电池寿命缩短短时耗电量大、 缺点 对配电网要求高、危害大、 航里程有限、充电时间长、 设施建设成本和对电网要求高，车辆 不推广 使用受限 运营不方便、难以统一电池的型号 1.3电池充电特性 满足条件的电压阅值在充电末尾阶段在当前的电压 研究的电动汽车采用蓄电池供电，包括盐酸蓄电 阀值状态下进行恒压充电直至电池满电状态.
在恒压 池、镍基电池、钠硫电池以及锂电池等，电池的充电过 阶段期间，荷电比例和充电功率逐渐降低，恒压阶段作 程采用恒流一恒压充电的模式，恒流阶段将电池充至 用时间是在充电即将完成的条件下能量补充多数来 51 ?1994-2018 China Acadcmic Journal Electronic Publishing House. A1l rights rescerved. .cnki.nct
电测与仪表 Vol. 55 No 21 2018年11月19日 Electrical Measurement & Instrumentation 8I0C 010N 自于该阶段此时充电功率几乎不发生明显变化，作 高峰假设：最后一次返回小区时间即开始充电时刻， 用时间很短，可忽略不计，所以，电池的充电特性可近 可以得出车辆开始充电时间r密度函数： 似看成恒功率模式下的充电过程如图1所示.
fs(x) = 实际充电功率 exp[- （x-μ²） √2 20² ]，（μ-12)<x≤24 简化充电功率 1 20 ] 0 S (8) 电费价格较低，假设车辆的充电时间段发生在电网的 （2）充电功率约束条件： 用电谷时段文中以充电桩充电费用最少目标.
单个 {Pa = P 用户随机选择不同充电模式的充电费用表达式： (P.
= P (9) [f(x)= C Pμ [(x) r(x) ] (5) 式中P和P表示各自充电功率为恒定值.
(x)= C Pμ[(x)1(x) ] （3）文中的充电时间段发生在日典型负荷曲线的 式中C表示一天i时间点电网充电价格，单位为 前提下，保证第二天安排充电时间能及时进行充 元/（kWh);pa和p表示小区直流快充、交流慢充模 电应在24小时内结束： 式的功率；μ和μ:表示充电效率，取0.9和0.92; 1∈[0 24] (10) r（x）（x）和（x）、（x）分别对应两种不同模式 式中：的单位为小时 充电的结束时间和开始时间：f（x）和（x）分别表示 （4)根据进站车辆的初始SOC和车主SOC需求以 快充模式和慢充模式的充电费用.
及充电模式，计算车辆预计的充电时长T，并在小区充 小区车主充电的总的费用最少F（x）表示： 电控制管理系统中输入T得出实际的充电时长7.应 该满足如下约束： min F (x) = min [∑(f(x) f(x)) ] (6) T ≤T (11) 式中x=（1234、、、H) （5）文中研究使车主的充电费用最少采用价格引 文中研究电动汽车在充电情况下对电网的影响， 导政策后价格根据表3得出： 当所在充电场所已占满充电桩时小区用电负荷增加， C = (0. 45 1. 45) (12) 为了保证小区供电的安全应平抑电网峰谷差G： 式中C单位为元.
表3充电价格表 Tab. 3 Charging price list i 00: 00 < <8:00 08:00 < i <11:00 11: 00 < i <14:00 14:00 < ( <17:00 17:00 < i <22:00 22:00 < i <24:00 时间段 峰 峰 峰 价格C 0.45 1.45 1.45 1.45 1.45 0.45 4粒子群算法求最优解 遗传算法的交叉（crossover）以及变异（mutation）而是 4.1粒子群优化算法（PSO） 粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索. 该算法是一种进化计算技术，由Kennedly和Eber- 4.2算法步骤 hart发明源于对鸟群捕食的研究行为. PSO算法和遗 文中的目标函数具有控制变量、非线性的解空间 传算法类似是一种基于选代的优化工具. 系统初始 大等特性可选用粒子群优化算法进行求解. 化为一组随机解通过选代搜寻最优值. 但是并没有 （1）构造种群规模为m的H维粒子X的电动汽 ?1994-2018 China Academic Jourmal Electronic Publishing House. All rights rcscrved. .cnki.net 电测与仪表 Vol. 55 No 21 2018年11月19日 Electrical Measurement & Instrumentation 8I0C 010N 车充电起始时间记为时间粒子如式（13）所示： 5算例 X=(TF--T) (13) 5.1充电价格 i=123H 根据式（5）得出，在起始单台车辆的SOC一定的 （2）PS0的适应度函数根据式（5）表示得到新的 情况下车辆的费用最少需要车主选择的充电时间段 表达为： 的充电价格情况决定，当前国内的工业用电采用分时 v { 1) = v(r) c[p -x (9 ] c[p. x (0 ] 电价的政策引导充电站运营商从电网公司购电情况 x ( r i) = x ( r) z ( 1) (14) 分为峰、平、谷三个不同时段，可以确定谷时段的充电 根据式（14）x和x表示第：次选代过程中第： 价格为基准值然后依次确定峰时段的充电价格，假设 个时间粒子；p.和p表示选代过程中的个体最优向 平时段归于峰时段按照正常一天为总的时间段得出 量和全局最优向量：w是惯性权重：c和c为正的 如表3所示 学习因子通常取为2:和r为0到1均匀分布的 5.2充电参数 随机数； 研究小区充电站电动汽车的充电情况参数如表4 （3）对每个微粒将其适应值与经历过的最好位置 所示 作比较如果较好则将其作为当前的最好位置； （4）比较当前的个体最优向量和全局最优向 表4电动汽车充电参数 量更新全局最优向量； Tab. 4 Eleetric vehicle charging parameters （5）若满足停止条件搜索停止输出结果否则返 参数 值 回继续搜索- 车辆数量/台 100 4.3PSO参数及收敛性 直流充电桩/台 50 构建时间种群粒子m=15电动汽车的规模为H= 交流充电桩/台 20 100，学习因子c=2、c=1.7粒子的最大速度和最小 充电功率/W P =7.5 P e =2.5 速度分别为4和-4在计算PSO时选代次数设置过 充电效率 0.9、0.92 小收敛性差找不到最优值，时间过长会导致计算的耗 耗电量/（km h) 14. 4 ~ 20. 5 时太长所以选代次数综合考虑设定为300通常情况 车辆续航里程/km 120 250 下计算时时间粒子选代至200次左右时基本就能收 进站初始 SOC/( %) 0.2 0.7 致到最优值. 根据以上参数，因为充电开始的时间的调节范 从表4可以看出不同的充电车辆进站时车辆的 围在不断变化在日典型负荷曲线的基础上，充电负 SOC保有量都是不同的，当汽车的S0C在20%-70% 荷在电网的峰值期间充电功率不断减小，在电网负 之间车主自己需求进行充电来保障车辆使用，但大多 荷谷值阶段却相对的增加，从而实现电网的削峰填 数充电一次不会少于90%，导致安排车辆充电的时间 谷，降低配电网的充电负荷方差，电网日典型负荷如 不同；由于车辆车载电池的不同，导致车辆的百公里耗 图3所示. 电量和续航里程有差异，为了便于研究统一取耗电量 1100 为15. 3 km * h. 1000| 5.3结果分析 图4为有序充电和无序充电的负荷曲线图，不对 800 车主充电加以引导随意充电车主的充电时间大多会 负 集中在用电高峰期（18:00-22:00）充电费用高采用 00 充电服务价格引导后，车主的充电时间多数集中在电 600- 网负荷的谷时阶段（00:00-08:00）充电费用价格低， 500 15:002:0003:0009:00 体现出有序充电在电网的削峰填谷作用，抑制了城市 时间/h 配电网的负荷峰谷差 图3电网日典型负荷 优化充电行为后，一定的电动汽车参透率下充电 Fig. 3 Daily typical load on the grid 负荷起了一定的填谷作用并且用户的充电费用减少， 54- ?1994-2018 China Acadcmic Journal Electronic Publishing House. A1l rights rescerved. .cnki.nct
