住宅地产电动汽车充电需求预测和协同调度分析

■ 韦古强 WEI Guqiang 刘 雷 LIU Lei 曹同利 CAO Tongli 高先进 GAO Xianjin 高白羽 GAO Baiyu

0 引言

随着电动汽车行业的快速发展，充电桩开始大规模使用，一方面，给电网带来能源供给、稳定运行、电能质量等方面的影响；另一方面，充电桩不规范的使用易造成电力供需不平衡[1-2]。电动汽车充电负荷预测的准确性将直接影响电网负荷预测的准确性[3]，对于无序充电个体而言，以模糊推理充电负荷对电网的影响[4]，对充电桩行业的建设规划具有十分重要的意义。

住宅地产是指以居住功能为主的住宅房地产，主要用于满足居民需求。其对充电桩的需求相对固定，一般使用慢充，充电时间较长，以直流充电为主。国内已经建成了一批有序充电试点项目，在不影响小区居民正常用电的情况下，充分有效利用现有的配电容量，制定有序充电计划，实时调整充电桩的输出功率，达到“削谷填峰”的目的，引导用户科学有序地充电[5-7]。

采用V2G（Vehicle-to-grid）技术，考虑适用于电力市场环境的传统机组与大量电动汽车的协同调度策略[8]及电动汽车广泛接入的配电系统灵活规划策略[9-10]，低谷充电时可降低短时间内充电负荷给电网造成的压力[11-12]，光伏储能充电时则利用清洁能源做到随用随充[13-14]，可有效协调电动汽车与电网[15]，做到互联互通，合理调度。本文在高、中、低不同车桩配比水平下，测算住宅地产到2030年的充电桩数量、日累计充电量及日最大负荷，进一步分析不同协同调度技术方案对降低最大充电负荷方面的作用，为优化住宅充电站设计，控制投资风险提供一种决策方法与依据。

1 住宅地产充电桩数量

住宅地产建设充电桩需要用户拥有自有产权车位，以慢充电桩为主，存在充电高峰或低谷，对容量有较高的要求。

据统计，2018年全国城镇住宅地产总存量面积达到273亿m2。若按城镇住宅存量房平均90 m2/套来计算，则我国城镇住宅总存量房约为3亿套。

假定年新增地产面积不变，则未来10年中，每年新增住宅面积为147 929万m2。按90 m2/套计算，则每年新增住宅数量为1 643.6万套。根据住宅地产车位配比率1∶0.8测算，则存量车位数为2.4亿个，每年新增车位数量为1 314万个。

测算2020年充电桩数量情况，对比出2030年充电桩的增长情况，以此来预估充电桩在未来10年的发展情况。由于目前我国车桩配比不高，2020年配比率不会出现大幅增长。假设2020年配比率为10%，那么2020年充电桩的数量可达2 709.7万个。未来10年，车桩配比会逐渐提高，将充电桩与车位数配比按照40%中配、80%高配测算，可得到如表1所示的2030年充电桩数量。

表1 2030年全国住宅充电桩数量

2 平均充电时长

由于居民早出晚归，存在充电高峰期，一般对充电时长要求不高。目前，家用充电桩分为两种型号规格，其充电功率分别为3.5 kW（220 V，16 A）和7 kW（220 V，32 A）。如果使用3.5 kW规格的充电桩，大约需要7.5～9 h充满电；若使用7 kW规格的充电桩，一般需要3.5～4 h充满电[16]。

分析2016年—2018年中国电动汽车销量特征，可知新能源车续航300～400 km的占比可达到50%，400 km以上续航占比已经超过39%，两者合计占比接近90%[17]。综合考虑小区充电的容量限制和充电时长，未来住宅小区充电桩配置将以交流充电为主。

假定年新增地产面积不变，住宅地产车位配比率为1∶0.8，设定至2030年，高续航车辆占比可达100%（7 kW）。设日充电需求时长为h，乘用车日行驶里程为l，百公里耗电量为W，则配套充电桩为P的日充电需求为：

假定乘用车日行驶里程为80 km[18]，则百公里耗电量为10 kWh，每日行驶需求的平均充电时长为1.15 h。

3 充电电量和负荷

考虑充电桩的使用率后[19]，发现2016年—2018年，国内私人充电桩的使用率不足20%，且2018年较2016年提升4.4个百分点。按此增长速度，2020年充电桩使用率可达26.9%；到2030年，充电桩使用率可达40.1%。设日充电量为W1，使用率为α，按充电功率7 kW计算，则日累计充电量为：

经计算，2020年日累计充电量达5 867.72万kWh，以此测算2030年，计算结果如表2所示。

考虑充电桩充电同时率为80%，则2020年日最大充电负荷可达15 174.32万kW，继而测算2030年日最大充电负荷结果如表3所示。

对比2020年和2030年充电桩的发展情况，住宅地产充电桩数量和日最大充电负荷增加近200%，日累计充电量增长将近400%，充电容量需求增长需要大量新增充电和配电设施投资。

4 案例分析

电动汽车保有量不断增加，规模化的无序充电会造成配电网变压器供电容量的不足，这是因为在设计小区内配电网供电方案未考虑到电动汽车负荷容量的预留。目前电力负荷缺额增大，峰谷差的加剧促进了峰谷电价的出现。

以北京某居民小区为例，该小区有居民住宅500户，1 000 kVA配电变压器3台，总容量3 000 kVA，每户住宅用电规划容量6 kW。小区充电桩一般采用标准的220 V交流电压，7 kW单个充电桩装机容量[20]仍按平均充电时间1.15 h计算并代入式（2），分别在车桩比40%和80%的条件下计算充电电量和容量需求，计算结果如表4所示。

考虑到无功补偿装置及电网的用电预量，小区内可使用的功率不足2 700 kW，80% 的车桩配置负荷可以达到2 240 kW，电动汽车充电的用电容量将达到变压器容量的82.96%，显著影响小区用户用电。若更换变压器或者进行改造，将面临投资金额和来源的压力。因此，如何在不增加基础设施投资的情况下，提高小区电动汽车充电服务能力，缓解充电带来的用电压力，是一个迫切需要解决的问题。

表2 2030年全国住宅日累计充电量

表3 2030年全国住宅日最大充电负荷

表4 2020年北京某小区充电桩使用情况

5 充电站协同调度技术

电动汽车从多能互补控制器上获取电能，电能可能来自配电网、光伏发电产生的电能、储存的电能或其它能源。当处于用电低峰或者光照充足时，电动汽车本身可作为储能设备储存电能；当达到用电高峰期电网供电能力降低时，即可从储能设备获取电能，达到整个配电网及车与车之间能量流动的目的，从而避免对电网产生过大的负荷压力（图1）。

5.1 有序充电

有序充电过程是建立在电动汽车与充电桩信息交互的基础上，利用充电负荷的可移动性和可调度性来正确引导电动汽车的有序充电，从而降低对配电网的不利影响。

大量电动汽车在时间和空间上的无序充电，会出现用户充电难、效率降低及充电站利用率分布不均等问题。因此，针对电动汽车充电需求在时间和空间上的不确定性，考虑用户的位置信息、行驶路线、充电时间和等候时间，尽量缩短充电行为全过程总用时。

但目前电动汽车产业尚不完善，汽车与充电桩的数据较难获取，汽车与充电桩难以达到最优配合，调度系统仍需进一步优化与完善。

5.2 低谷充电

图1 住宅小区充电站协同调度系统示意图

为避免大规模充电桩在同时使用时出现充电负荷峰谷差的情况，需要更好的管理机制，调动大量汽车参与低谷调峰。参与量越大，系统运行的总成本越低，低谷时段的填谷容量增加，从而日负荷峰谷率下降。

大规模无序充电会增加电网负荷峰值，为达到对负荷的移峰填谷和消纳电能的目的，可根据负荷峰谷计划分时电价策略，自动调节用电高峰。分时电价是将日时段根据用电峰值划分为峰、谷、平3个区间段，每一个区间段给定不同的电价，从而鼓励和调节电动汽车用户更好地参与低谷调峰。

5.3 光伏充电储能

光伏储能是一种重要的分布式能源应用形式，在做到光伏电即发即用的同时，也能减小电动汽车对不清洁能源的间接需求。但光伏充电存在出力不稳定、充电负荷不确定等问题，会导致光伏功率的间歇性剩余和电网功率的随机波动。储能设备具有快速响应特性和可调度性，可参与功率的调节。在日充电负荷变化不大且负荷需求不确定的时候，可以根据实时充电负荷和光伏出力变化情况对储能进行充放电。若根据峰谷差率联合配置光伏和储能，能够实现充电站的经济运行和负荷优化作用。

5.4 V2G技术

电动汽车具有高强度的灵活性和可调度性，部分电动汽车具有V2G能力，即具有电池电量回馈电网的能力，实现电动汽车和电网间的双向通信和双向能量流。电动汽车需用电时即充电，闲置时可放电，通过合理的调度，利用V2G技术控制其充放电，加强车与车、车与电网之前的协作，可以降低电动汽车充电成本和网损成本，还可以改善负荷曲线。

V2G模式下的电动汽车要尽量在用户需求得到满足的前提下尽量减小充电成本，提高经济性。同时，在向电网放电时，尽量降低电网负荷的波动，提高电网运行的稳定性。

6 结论

综上所述，如果电动汽车持续替代燃油车，2030年，住宅地产场景在40%配比下，充电桩数量、充电电量和充电负荷分别增长193.75%、337.89%、193.75%，在80% 配比下，分别增长387.87%、627.26%、387.87%。为了控制地产项目充电设施投资风险，降低充电负荷增长对城市电网供电能力的压力，随着充电桩的增加，分阶段应用有序充电、低谷充电、光储充、V2G等协同调度技术，能够显著提高充电设施和配网满足充电需求的弹性，降低投资风险的同时满足电动汽车的快速增长对电能的需求。

充电站协同调使汽车充电与光伏发电、储能及V2G等能源设备协调互补度利用，构成了住宅地产场景的综合能源系统。进一步与燃气、供暖和制冷等能源设备综合利用，可以使一次综合能效进一步提升，产生显著的经济和社会效益。