基于气温影响的电动汽车充电需求预测*

王海玲，张美霞，杨秀

（上海电力学院 电气工程学院，上海200090）

0 引 言

随着雾霾等空气污染现象频发，如何保护环境、净化空气成为当今世界共同关注的问题。电动汽车作为新能源汽车，在解决石油资源紧缺和保护环境方面都具有明显优势［1-2］。随着技术不断成熟、基础设施逐步完善，电动汽车将取代传统燃油汽车，成为人们出行的主要交通工具［3-4］。电动汽车充电需求预测则成为电网规划和运行调度的基础［5-7］。

近些年，国内外学者对电动汽车充电需求进行了详细的研究。当前研究主要基于传统车辆行驶数据模拟电动汽车的运行规律，对电动汽车充电需求进行预测。文献［8］考虑各类运行模式下电动汽车充电行为的差异，运用蒙特卡洛法获取电动汽车充电负荷。文献［9］考虑电动汽车的空间动态转移特性，对不同片区不同功能用车的泊车规律进行分析，建立具体详细的负荷预测模型。文献［10］考虑车主出行双链模式特征，提出一种涉及电动汽车行驶出行链的负荷计算法。

当前发表的有关电动汽车充电需求预测的文献很多，涉及气温对电动汽车充电需求预测影响的却很少。文献［11］分析了温度对电动汽车充电负荷的影响，却未考虑天气对行车速度的限制，其单位里程耗电量设定较为笼统。

本文分析气温引起交通路况、电池特性和空调启停的变化，对电动汽车充电需求的影响。运用蒙特卡洛法模拟车辆运行习惯，基于气温影响下，对电动汽车充电需求进行建模，以上海市电动汽车充电需求为例进行仿真分析。

1 气温对充电需求的影响

气温通常情况下是天气和温度的总称，研究气温对电动汽车充电需求的影响，即要从天气和温度两方面考虑。如图1所示，概括性展示气温通过此途径对电动汽车的充电需求产生较大的影响。

图1 气温对充电需求的影响Fig.1 Influence ofweather and temperature on the charging demand

1.1 天气对交通路况的影响

降水、雾霾等天气会导致大气能见度降低，道路设施的可认知性减弱。不良天气主要通过改变能见度和路面附着系数来影响行车速度。由于电动汽车单位里程耗电量受运行时速的影响，冬季雨雪雾天气严重影响道路交通流通性，限制汽车行驶速度，从而改变电动汽车的总耗电量。文献［12］运用交通计算机仿真得出雨雾天气条件下的安全行车速度标准（见表 1）。

表1 安全速度标准Tab.1 Safe speed standard 单位：km／h

同时，采纳文献［13］中不同天气对应不同能见度和附着系数的车速限制建议，定制出具有季节性天气特性下的最佳行驶速度，如表2所示。

表2 不同路况下的安全行驶速度Tab.2 Safe travelling speed under different traffic conditions

1.2 温度对电池性能的影响

电动汽车的动力电池对温度具有较强的敏感性［14］。如图2所示，电动汽车装载的磷酸铁锂电池在不同温度下，电池实际载电量发生较大变化［15］。设定25℃为参考温度，在高温段电池实际最大载电量变化不明显，超过30℃电池实际最大载电量基本不变。而低温段，随着温度下降，最大载电量逐渐减小，0℃时电池相对容量为79.3%，－20℃时电池最大载电量仅43.6%。10℃～20℃段电池实际最大载电量的衰减率随温度的下降急剧增加。电池实际最大载电量的变化影响电动汽车的续航里程，进而改变总充电需求。

图2 电池相对容量变化曲线Fig.2 Battery relative capacity change curve

1.3 温度对空调能耗的影响

车载空调作为电动汽车中仅次于电动机的耗能设备，通过对大量车主调研得到在不同温度下空调的使用率，见图3。从中可以发现，温度变化直观影响电动汽车空调系统使用频率，对于电动汽车这类新能源汽车而言，空调使用过程所需能量全部由动力电池供应。因此，温度通过增加空调耗电量，从而影响电动汽车的充电需求。

图3 不同温度区间空调使用率Fig.3 Air conditioning usage at different temperature ranges

通过调查车主通常在环境温度超过多少度时才启动空调，得到相关数据拟合生成空调启动概率正态分布曲线，如图4所示，绝大多数车主选择在11℃左右开始启动空调制热和30℃左右开始启动空调制冷。空调启动概率密度函数为：

式中制热启动 ut＝10.82，δt＝2.14；制冷启动ut＝29.4，δt＝1.75。

图4 空调启动概率分布Fig.4 Air conditioning start probability distribution

由于空调耗电量又受空间大小、车身隔热性等因素的影响，所以不能准确定义空调能耗随温度的变化。根据文献［16］中的测试数据表明，空调制冷、热分别导致续航里程由160 km下降至108 km和100 km，空调制冷耗电量占总耗电量的32.5%，制热用电量占总耗电量的35%。

2 充电需求计算

2.1 充电需求模型

本文仅针对电动私家车，充电需求计算以24 h为单位，将其划分为96个时段，每个时段15分钟。第m时段的总充电需求为所有电动汽车在该时段的充电需求之和，总充电需求可表示为：

式中N为电动汽车数量；Pi，m为第i辆车在第m时段的充电功率，PEV，m为第m时段的总充电需求，m取 1，2，…，96。

2.2 基于蒙特卡洛法的充电需求建模

运用统计学的方法对车主日常充电行为进行抽样。车主常规充电地点为公司和小区停车场，“0”代表在公司充电，“1”代表在小区充电，车主充电地点服从0－1分布。同时，车主间充电行为保持相互独立，数量为n的电动汽车充电地点近似满足参数为n、p的二项分布，记为 B～（n，p），p为在小区充电概率［17］。由于取值在［0，1］内，因此规模化的电动汽车在小区充电概率服从U（0，1）均匀分布。对于第i台电动汽车，随机生成服从U（0，1）的随机数R，当R＞P时，在公司充电，否则在小区充电。

根据文献［18］的车辆行驶特性，利用蒙特卡洛法抽取电动汽车的开始充电时刻和日行驶里程。日行驶里程 S服从 S～N（um，δm2）的对数正态分布，概率密度函数为：

式中 um＝2.98，δm＝1.14。

开始充电时刻 t0服从 t0～N（ue，δe2）的正态分布，概率密度函数为：

式中 公司充电 ue＝9，δe＝0.5；小区充电 ue＝18，δe＝1.5。

2.3 考虑气温因素的充电需求计算

天气对交通路况的限制影响电动汽车的行驶速度。利用文献［19］中电动汽车的能耗因子模型，求解以某一时速运行单位里程的耗电量：

进而得到：

式中v为行驶时速；x为电动汽车以速度v行驶单位里程的耗电量；H表示电动汽车行驶S公里耗电量。

温度很大程度上决定电池工作性能，由图2电池容量随温度变化曲线，可得不同温度的电池实际最大载电量：

式中C（T）表示温度为T时的电池实际最大载电量；b（T）是温度为 T时，电池相对容量百分数；C（20）温度为20℃时的电池容量。

考虑温度对空调耗电量的影响，得出电动汽车在不同温度下行驶的空调耗电量：

式中θ表示空调耗电量占比。

根据开始充电时刻的SOC（State of Charge，电池荷电状态）判断充电方式，当SOC＞20%，选择常规慢充，否则快充。气温影响下的电动汽车开始充电时刻SOC为：

2.4 充电需求计算流程

电动汽车充电需求计算流程如图5所示。

3 算例分析

3.1 参数设置

文献［20］根据上海电动汽车发展现状，结合相关发展规划，预估2020年上海电动私家车保有量将超过7万辆，计算2020年上海市电动汽车充电需求，参数设置如下：

（1）电动汽车数量N＝75 000；小区充电概率p＝0.75；

（2）锂电池容量：24 kW·h；电池相对容量百分数：z（0）＝79.3%，z（20）＝98.8%，z（35）＝103%；

（3）根据对应温度的空调启动概率Y，单辆车生成服从U（0，1）均匀分布的随机数y，若y＜Y启动空调；θ制冷＝32.5%，θ制热＝35%；

（4）常规慢充：4 kW·h，充电效率90%；快充：40 kW·h，开始充电时刻满足均匀分布t0～U（0，24）；

（5）常规充电一次性充满，应急充电时长0.5小时。

图5 充电需求计算流程图Fig.5 Flow chart of charging demand calculation

3.2 软件仿真

根据上海的季节性气温特点，取20℃为典型常温天气，0℃和35℃分别为典型冬季和夏季气温。在MATLAB仿真平台上，计算上海电动私家车在不同气温影响下的充电需求。

（1）天气：不同路况下的电动汽车充电需求不计温度的影响，仅考虑天气因素导致交通路况的变化，对电动汽车充电需求的影响。对比分析不同安全行车速度下，电动汽车充电负荷的变化。

天气情况越好，安全速度相对提高，电动汽车耗电量越小，总充电需求减弱。在不良天气条件下，地面附着力减小、能见度降低，为保证行车安全，行驶速度减慢，电动汽车充电负荷增大。如图6所示，在冬季1安全行驶速度40 km／h运行模式下，电动汽车充电负荷最大，峰值达到79 460 kW，在夏季2安全行驶速度80 km／h运行模式下，充电负荷最小，峰值仅为64 550 kW。

图6 不同时速下充电负荷曲线Fig.6 Charging load curve under different speeds

（2）温度：电池和空调影响下的电动汽车充电需求不考虑天气因素，仅以温度作为变化量，研究不同温度下电动汽车充电负荷的变化。

如图7所示，常温下不涉及空调耗电量，充电负荷相对较小，0℃制热和35℃制冷均增加空调的耗电量，则峰值都远高于20℃时电动汽车耗电量。同时，0℃时电池性能较差，因此其充电负荷在0 h～8 h时段明显高于35℃。

图7 不同温度下充电负荷曲线Fig.7 Charging load curve under different temperatures

3.3 结果分析

（1）天气对电动汽车充电需求的影响体现在行车速度上，在雨雪雾霾严重的天气对行车速度的限制较为严格，电动汽车单位里程耗电量相对较大，总充电需求随之增加。如表3所示，以80 km／h作为参考值，当电动汽车在天气条件较为恶劣的情况下以40 km／h行驶，负荷曲线峰值提高23.09%，充电需求总量增长31.83%。可以看出，天气对电动汽车充电需求的影响不容忽视。

表3 不同行驶速度下电动汽车负荷变化量Tab.3 Electric vehicle load variation at different speeds

（2）温度对电动汽车的影响体现在电池特性和空调耗电量上。20℃的常温条件下，电池性能趋于最佳，同时空调处于停机状态减少电量损耗，此时电动汽车电量的附加损耗最小。反之，无论升温或降温都将引起耗电量增大，从而影响充电需求预测的结果。由表4可知，以常温20℃作为参考，0℃和35℃时电动汽车充电负荷峰荷都达到87 820 kW，0℃的谷荷增幅大于35℃时，低温下电动汽车耗电量比高温更大，负荷总量增长45.37%，因此低温对电动汽车充电需求的影响更为显著。

表4 不同温度下电动汽车负荷变化量Tab.4 Electric vehicle load variation under different temperatures

4 结束语

通过分析天气对交通路况以及温度对空调耗电量和电池特性的影响，验证气温变化对电动汽车充电需求的影响。以上海地区电动汽车充电需求为例仿真，表明冬季温度较低、雨雪雾霾天气较多，对空调耗电量、电池特性和交通路况的影响都比夏季更为显著，因此冬季电动汽车充电需求量也大大增加。本文提出的充电需求计算模型进一步修正充电需求预测结果，使需求预测更加精确、有效。

本文只考虑上海市电动私家车，并未涉及其他用电量更高的电动车型。同时，对于空调耗电量只在宏观上进行制冷和制热划分，在以后的研究中，将进一步研究空调耗电量随温度变化的具体模型，为电网规划、调度提供合理的数据参考。