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基于佛兰德迁移行为的电动汽车快速充电基础设施设计标准

摘要：本文研究了基础设施住宅和公共的缓慢充电基础设施的补充，涵盖了流动性需求的快速充电基础设施技术设计标准，设计了两个模型。首先根据佛兰德的迁移趋势，确定了充电需求。然后利用模型模拟了一个满足快速充电需求额充电基础设施。能量管理是由一个基础规则的控制算法，快速充电器的功率管理，能量存储系统，电网连接，和光伏装置。储能系统的大小与连接电网的额定功率之间有明显的权衡。仿真结果表明，满足99.7%的车辆在10分钟开始充电仅需配置5个快速充电设施即可，而即使有9个其他充电设施，司机也需要等待相当长一段时间。

关键词：电源管理、电动汽车、快速充电设施。

1. 引言

电气迁移为减少对成本持续上升的化石燃料依赖提出了一个可能的方案。电动汽车(EVs)在本地不排放任何有害气体,对空气质量产生积极影响的城市环境和对公众健康有积极影响[1]。此外,电动汽车比传统燃料汽车更节能 [2]。

1. 电动汽车充电

传统汽车和电动汽车有一些需要注意的区别。所有传统车辆的地方都必须覆盖加油站，而电动汽车可以在每一个地方提供一个兼容的电源插座，这包括公共车库、停车场、办公室、超市等，但最重要的是住宅充电[3]。缓慢充电,低电压网络最大16A的充电电流单相或三相充电方式预计成为最常用的充电方法[3]。所有车辆平均约90%的是静止的时间,这也是车辆协调充电的机会,同时还满足机动性需求的电动汽车[4],[5]。此外,这意味着专用电动车充电站只需要覆盖充电总需求的一部分。

1. 快速充电

为了避免焦虑和覆盖范围偶尔长途旅行,必须满足电动汽车的移动目标所需的额解决方案。解决方案包括电动汽车増程器[6]和快速充电设施。限于技术原因，通常选择建立电池交换站和50千瓦以上的电动汽车快速充电站[7],[8]。电池交换站允许快速延长电动汽车行程,类似于一个传统的燃料补给站,但需要兼容电动车电池配置[9]。

直流快速充电站[7]中讨论使用现成的技术很容易实现。主要障碍是,电动汽车必须配备合适的接口。目前最常见的快速直流充电器标准是日本电动汽车快速充电器协会提出的全球行业标准 [10]。该标准能够满足电动汽车的安全大功率充电。这样的快速充电器商用不到10000欧元[11]。现在市场上仅有少数几个电动汽车符合这个标准,更多的产品仍在研发当中[10]。

C．概论

德国经济分析快速充电基础设施[12]的商讨以及中国关于快速充电的价格调查[13]。都得出这样的结论:在当前能源价格和电池成本下，对快速充电基础设施投资很难盈利。此外,电动汽车普及率显著影响着快速充电设备开发的收益[12]。由于离开了它的经济范围，[12]和[13]没有利用随机基于时间的快速充电需求的场景。

参考[14]该数学模型适用于确定时间和空间上的充电需求,用于规划快速充电站点的大小。参考[15]从电动汽车的角度讨论了快速充电的数学优化调度。[14]和[15]关注公路快速充电站作为传统燃料补给站的替代。电动汽车在充电站的分布接近于泊松分布,而不是真正的车辆流动行为。

中压快速充电站对电网的影响在[16]和[17]进行了讨论。对最坏的负载建模[16],或假设到达一个加油站的模式[17]。快速充电器的电气和电力电子建模在[18]和[19]中进行讨论。因为它的范围限制没有讨论使用的快速充电需求[18]和[19]场景中。

与以前工作比较，我们利用佛兰德交运统计数据[20]，开发了一个流动行为仿真模型来模拟电动汽车的快速行为[4]。这个模型用来评估 缓慢充电在[21]低压住宅网格的影响,对不协调、协调收费调峰的目标。在这里不考虑快速充电机会的影响。

D．范围

本文的范围仅限于分析覆盖了流动性需求的快速充电基础设施技术设计标准。快速充电设施是住宅和公共缓慢充电设施的补充，它不是覆盖地理区域的结果,而是电动汽车来往的独立建模。

第二部分讨论了创建流动场景的假设。1000辆纯电动汽车的快速充电需求决定在第三节。插电式混合动力电动汽车本文中不考虑。技术设计和设施最小型号包括敏感性分析在第四部分讨论的。本文研制了一种基于规则的控制算法来控制电力流动。结果总结在第五部分。

流动性方案

快速充电站的设计取决于预期的负载。因此,车辆的流动行为必须首先考虑。技术和社会的使用预期都影响充电行为。

1. 流动行为

我们使用了以前的快速流动行为仿真模型[4]。为了获得每个单独电动车的现实驾驶模式,我们利用了在佛兰德交通行为统计数据[20]。模型为每个电动汽车决定电动汽车驾驶或静止时,以及地点停车生成一个随机配置资料:在家里,公司,娱乐场所,或其他地点。缓慢充电可能发生在家里,公司,和一些公共场所。假设电动汽车的流动行为是和传统车辆一样的。

三个EV类别定义:超小型汽车、中型和大型车辆。每个类别都有一个特定电能消耗在开车,以及一个有效的电池容量,设定在80%的额定容量。不久的将来电池容量增加被认为是[22]。从小型到大型电动汽车,有效的各自的电能是20.8,31.2和41.6千瓦时。

驱动效率0.157,0.187,和0.249千瓦时/公里[4]。考虑到车辆的平均速度在佛兰德斯的42 km / h[4],结果平均电池放电功率在每个时间步开车时分别是6.6,7.9,和10.5千瓦。

由于缺乏可用的信息i每周变化,这些都是不包括在流动行为仿真模型。因此,每个数据集,覆盖了一个星期,以1分钟的时间分辨率。总共40个文件生成1000 辆电动汽车途中,预测车辆的随机行为。

电动汽车电池系统的数学模型[23]中讨论的充电过程。能量和电荷状态的变化在每个时间步长计算如下:

汽车电池的自放电损失在每个时间段k中相当于每月3%的额定容量[24]。锂离子电池充电和放电效率选择为95%,在[4]中讨论。充电电源位置的依赖在II-C节中讨论。电动车不能同时充电和放电。

1. 社会假设

首先,它假设电动汽车尽可能的收取在家里。接下来,假设人们不愿开车到电池剩余20%。因此,人们不会快速充电,如果电动汽车电池没有达到一个低于20%。这种行为为意外事件和被认为是创建一个边缘的表现范围焦虑[3]。一旦达到阈值水平,电动汽车将以足够快的速度到达家里充电了电池50%。因此,意外的旅行的保证金是保证。

对于大多数锂化学反应,很难快速充电电池最大容量[25]。因此,假设电动汽车只能快速充电至标称容量的80%。最后,假定所有电动汽车完全位于快速充电站当他们的电池达到20%。在现实中,会有一个分布,由于快速充电站的空间分辨率。在这个意义上,本研究的模型被认为是一种理想化的情况与一个完美的空间分配快速充电。

一些电动汽车快速充电一天不止一次在不同的快速充电,由于长距离一些电动汽车驱动器。考虑一个例子有两个电动汽车(A和B)和两个电台(1和2)。有可能是电动汽车第一次指控站1,和第二次站2。因为电动车B可能恰恰相反,它相当于模型电动汽车充电站1一天两次,和EV B从来没有充电。、

1. 技术假设

三个不同的充电的可能性考虑在内。第一个是缓慢在家充电,电动汽车充电的最常用方法[5]。从标准的国内插座充电功率2.98千瓦。这等于电源的电流16和230 V - a 10%保证金的电流和电压,定义在[26]。当前的利润率是用来确保16保险丝不会由于长时间旅行,高负载情况下充电时刻的最小电压发生。

图1所示。快速充电的电动汽车的使用频率。

图2所示。一周期间SOC分布

图3所示.车站一星期能量需求

第二个可能性是缓慢充电,也为2.98千瓦,在其他地方比家。购物中心和在工作中。每一次电动车停在这样一个地方,电动汽车将有一定概率充电。过去的收费可能是快速充电,根据CHAdeMO标准[10]。电动汽车被认为是符合这个标准,50千瓦的充电功率[7]。这里不考虑收取更高的额定功率[8]。

收费行为

模拟了基于流动性的情况下,电动汽车的充电需求。此外,执行敏感性分析来评估特定变量对收费行为的影响。

1. 基本案例

图1显示了电动汽车利用电网的快速充电频率。只有20%的电动汽车使用的快速充电。大多数使用快速充电的电动汽车车站一周充电一次。没有电动汽车快速充电一天4次和8次一个星期。最多9个充电点就可以覆盖所有充电需求,因为同时最多只有9辆想要立即开始充电的电动汽车。

图2展示了改进后的SOC 电动汽车的40个模拟。本周的每一分钟,它是计算部分在一定的SOC间隔。例如,周一中午,81%的电动汽车有一个SOC高于90%(在图2)这一点明显。电动汽车的平均SOC最高7点和最低每天7点左右这个进化是重复。在周末平均SOC更高,因为更少的旅行发生。

图3显示了均值和最大聚合快速充电功率需求的1000数据集与电动汽车中使用的模拟。电力需求清晰可见,周末需求小于一周的工作日。可以看到,电力需求很低在早上和晚上是高的。

1. 敏感性分析

四个变量进行灵敏度分析,描述最重要的社会和技术的假设。不同的变量有：

1. 人们在最低电量准备开车之前快速充电。上下极限电量为 5%和35%。
2. 电池的能量密度的变化和驱动电动汽车的效率,组合成一个变量,电池容量。上限与下限等于分别为77%和123%。
3. 电动车在公共场所充电的概率。因为这个变量的不确定性大,广泛被认为是范围,从0到80%的概率。
4. 用户从电站到达家里的电量。上限与下限等于SOC分别为20%和80%。

表I总结了基本情况和上述这些变量的值。这些变量的敏感性模型见图4。它显示了电量最低达到每1000辆电动汽车一个星期。结果不同的电量到达家时基本情况是一样的,因为这没有影响电动汽车最小的电量。

不同变量的影响结果,但趋势是相同的。每一个图4曲线可以分为三个部分。第一部分,从100%到80%的SOC,代表几乎使用的电动汽车电池容量。第二部分,从SOC 80%至20%,包含使用电池的电动汽车更密集,但不需要快速充电站为了满足他们的移动目标。如果最低SOC等于5%和35%,第二部分曲线的下降到这些各自的值,而不是20%。

最后,最后一批代表使用快速充电的电动汽车车站至少一周一次。最糟糕的情况下的变量的组合结果在59%的电动汽车使用费用。基地和最佳案例导致分别为20%和3%。

图4所示。灵敏度分析SOC最低的一个星期。

表I
变量值的基本情况

表二
光伏的安装规格

四、基础设施模型

快速充电的目的是覆盖1000辆电动汽车的充电需求,独立于他们的出发点和目的地。车站被设想为一个集中的设施,所有的收费处相邻。根据前一节的能源和电力需求,可以设计快速收费站。

表3
车站的电池规格

1. 充电站配置

电荷站有四个部分:交互快速充电器,电池储能系统(BESS),一个网格连接和光伏(PV)的安装。所有电气部分电荷站连接通过一个公共低压交流链接(230/400 V)。

光伏板安装在屋顶上。他们的规格是基于尚德太阳能电池板[27]和总结在表二中。真正的能量配置文件从光伏安装KU鲁汶,测量2008年在一分钟解决。光伏发电通常中午左右达到顶峰,而车站的峰值功率需求是在下午和晚上。

光伏发电的产量每天变化很大,很难预测。把这个考虑在内,同时保持的模拟量在一定范围内,7天有明显不同的生产状况是用来构成一周权力配置文件。这个概要文件包含天最高和最低的功耗,和最高和最低的PV峰值功率输出。的日常能量输出由剖面不同不到50千瓦小时近250千瓦时,典型的冬季和夏季分别的日子。

电网连接有双重目的。首先,它补充电力的光伏安装。晚上,这尤其重要,当电网电力用于充电部分耗尽BESS。第二,有时BESS是完全充电时,多余的光伏功率注入电网。相同的值的额定功率是有限的两个方向,鼓励有效利用网格的连接。

由于他们的低自放电率,低能源的具体价格和高成熟,铅酸电池已被选定作为能源存储技术。BESS作为缓冲,使电荷站作为常数,低功率负载对电网,而不是高功率波动负载。

[23]讨论了BESS的数学模型。SOC的演变已经在(1)和(2)中的电动汽车所论述,这是类似的BESS。表3显示了电池的主要规范用于BESS[28]。在模拟1部分,并依赖于控制策略,在下面的小节讨论。

B .控制策略

快速充电的功率流的控制站描绘在图5中。控制器决定在所有情况下,功率流平衡仍然是相同的:

是聚集电力需求的快速充电器。电网和光伏发电是首先针对电动汽车,以避免充电/放电损失的BESS。

如果有剩余的可用功率,它会流向BESS,直到完全充电。电网连接图力量最大的评级,除非BESS是完全充电或者当最大达到额定功率。甚至重新注入电网如果光伏发电量超过所需的充电电源，将减少低于最大力量点跟踪价值。

如果BESS耗尽,出现S1,如果排放达到额定功率,出现S2。在这两种情况下,电动汽车不能按要求充电。因此,模拟确定BESS的大小,进行电网连接和光伏安装。

图5所示。功率流控制器的原理概述。

图6所示。一个星期期间车站可用功率等级

五．结果

在这一节中讨论功率流的结果以及之间的权衡。同时,讨论了有限覆盖的影响因素。<!--

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