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    數據解讀:電動車規模化上升要怎么樣影響電網

    2021-04-26 ryder

    電動車規模化上升將影響到電網的升級改造,為能夠合理進行新增設施建設與舊有設施改造升級的規劃,要就電動車推廣對電網帶來的影響進行定量分解。


    本文來源:微信公眾號我國電動車百人會ID:ChinaEV100作者:王珺


    六月十八日,在我國電動車百人會與世界資源研究所共同舉辦的“我國電動車和電網協同路線圖研究”公布會上,雙方聯合公布了《新能源汽車要怎么樣更好地接入電網:我國電動車與電網協同的路線圖與政策提議》系列報告(以下簡稱報告)。其中,報告量化分解了將來電動車對電網的影響,并在此基礎上,進一步定量分解不同的車網協同措施能在多大程度上緩解電動車數量上升對電網的影響。


    據公安部統計,截至2019年底,全國新能源汽車保有量達381萬輛,其中純電動車保有量310萬輛,占新能源汽車總量81.19%。今年上半年受疫情影響,車市銷量不佳,依據乘聯會公布的數據,1-五月新能源狹義乘用車累計銷量23萬輛。


    而據我國汽車技術研究中心有限公司數據資源中心在2019年的預測,在基準情景下(執行現有政策),2050年我國純電動乘用車保有量將達到2.3億輛;在激進情景下(基準情景基礎上考慮2035年起執行分區域、分車型的禁燃政策),純電動乘用車保有量將在2050年上升至3.5億輛。


    報告以此預測數據為基礎,以我國電動車充電和出行的大數據為基礎建立模型,對將來不同情景下電動車對發電側(宏觀層面)、配電側(微觀層面)帶來的影響進行評估,并在此基礎上進一步考慮在車網協同的條件下,利用電動車負荷的靈活特性,能夠多大程度緩解其數量上升對配電側帶來的影響。


    將來主力軍:私家電動車的出行與充電規律


    由于私家電動車將來將在數量上占絕對優點,且在出行與充電行為上存在較強的隨機性,因此,對私家電動車出行和充電行為特點的深入知道是分解電動車對電網影響的前提。


    報告以城市為單位,依據新能源汽車規模、城市經濟發展水平的不同,選擇了8個具有代表性的城市——北京、上海、深圳、南京、蘇州、廈門、蕪湖和臨沂——對23.4萬輛私家電動車的數據進行分解。要指出的是,報告所選擇的研究數據為2018年夏季(6-八月)工作日的居民出行和充電數據。


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    日行駛里程80%不超過50公里,充電頻次以一天一充為主


    圖1|日行駛里程統計


    私家車在工作日的出行以日常通勤為主。無論城市大小,私家電動車的日行駛里程基本一致:50%的私家電動車日行駛里程小于30公里,而80%的私家電動車日行駛里程不超過50公里。


    圖2|充電頻次統計


    盡管以日行駛里程推算,電動車搭載的動力鋰離子電池容量在40-60kWh,但是從充電頻次上看,仍舊是以“一天一充”為主。其中,快充頻次略低于慢充,“一天一充”與“一周及以上1充”占比相當。此外,目前各個城市私家電動車充電以慢充為主,且以3.5kW慢充最為主流,僅有北京快充占比高達30%。


    02


    各地起始充電時間在細節上有差異,多傾向于一次洋溢


    在報告選擇的八個城市中,私家電動車的起始充電時間規律大致上相同,但是受到不同城市工作時間、峰谷電價差、充電樁配套完善程度等因素的影響,起始充電時間在細節上有所差異:蕪湖的起始充電時間聚集在早晨7點到9點之間,聲明居民是在達到辦公地點后開始充電;而蘇州、南京、廈門和臨沂的起始充電時間在聚集在下午17點到晚上20點,是下班后開始充電;而北京、上海、深圳等則是聚集在晚上20點之后,尤其深圳的高峰期在晚上23-24點。


    圖3|起始充電時間


    私家電動車快充與慢充起始充電時間差異較為分明,但不同城市的快充、慢充規律相近。其中快充開始時間與燃油車加油時間分布類似,多發生于日間。將來快充、慢充充電比例的變化會導致全社會的充電起始時間曲線發生變化,特別是決定將來的宏觀層面充電負荷峰值是聚集于夜間還是白天。而無論選擇快充還是慢充,居民在充電時更習慣于洋溢。


    圖4|不同城市快、慢充起始充電時間比較


    不同城市場景下電動車要怎么樣影響電網?


    電動車對發電側的影響要結合城市特點與不同情景做詳盡分解。報告選擇了八個城市中差異較大的北京與蘇州進行比較分解:北京代表電動車市場規模大,快充占據一定比例的城市,城市用電量以居民用電和第三產業用電為主;蘇州則代表電動車規模中等,以慢充為主的城市,城市用電量以工業用電為主。


    01


    政策影響下不同城市的電動車保有量預測


    考慮到兩個城市在發展新能源汽車上政策有所不同,故而兩個城市的基準情景與激進情景設定有所不同:


    1.北京基準情景:假設于2030年開始執行禁燃政策。


    2.北京激進情景:假設于2025年開始執行禁燃政策,自2030年對所有換購車輛執行禁燃政策。


    3.蘇州基準情景:無禁燃政策,按照既有政策發展。


    4.蘇州激進情景:假設于2038年開始執行禁燃政策。


    報告在此基礎上對兩個城市2035年與2050年的電動車保有量進行了預測。其中在新能源乘用車方面,北京激進情景下乘用車將全部為新能源車,數量預計為673萬輛;蘇州激進情景下新能源乘用車占比81%,達489萬輛。


    圖5|北京和蘇州將來新能源乘用車保有量預測


    02


    城市特點決定快充比例發展


    隨著大功率快充商業化,不同城市在充電類型選擇上會呈現異質化。一些大型城市的停車位數量短缺,充電樁建設會面對先天制約,如北京和廣州;另一些城市的老舊小區電網容量不足、缺乏配電網擴容條件,如西南地區的城市。


    以上兩種情況下,在將來,城市相對更加依靠公共快充,快充占比可能相對更高。而在一些停車位充足、配電網容量充分的城市,可能仍會沿用目前慢充為主的模式,快充占比雖然會上升,但依然會以慢充為主流。


    圖6|北京、蘇州將來快充比例預測


    03


    電動車將來對全網用電量/負荷的影響仍存在較大變數


    在基準情景與激進情景下,電動車的充電負荷組成與負荷曲線有顯著差異。


    從用電量來看,北京2050年激進情景下,電動車日用電量約占北京全社會用電量的10.9%;基準情景下占比約為5.0%;蘇州2050年激進情景下,電動車用電量將占全社會用電量的8.6%,基準情景下的電動車用電量則占3.0%。


    從夏季用電負荷來看(比較此前收集的夏季出行與充電數據),北京2050年激進情景下,重疊電動車充電后負荷峰值提高3928MW,相當于五個800MW裝機容量的發電廠滿負荷出力,日負荷的峰谷差持續張大;而蘇州同樣條件下,負荷峰值提高3787MW。


    圖7|北京與蘇州2050年不同情景下夏季負荷比較


    整體從宏觀看,電動車對全網的用電量、負荷可能造成的影響依然存在較大變數。將來兩個城市新能源汽車對全網峰值負荷可能造成的影響幅度區間較大:2035年兩個城市峰值負荷增幅大致在1.6%~11.9%區間,2050年峰值負荷增幅也在3.1%~11.3%區間。這種不確定性不僅受新能源汽車將來推廣規模的影響,也受私家車快充占比和充電同時率的影響:當快充比例高時,因充電頻率降低,車輛充電功率和每次充電的電量也更高,倘若快充車輛聚集在同一時間充電,更易對電網出現較大的影響。


    圖8|兩個城市電動車充電對全網峰值負荷變化影響


    電動車充電模式變化要怎么樣影響配電網?


    與對發電側的影響在中長期浮現不同,電動車無序充電對配電網的影響在當前已經呈現,一些重載的配變系統和聚集式大功率快充站所在的配變已經受到影響。在配電網層面,電動車無序充電時的充電負荷隨機性更大,且隨著規模上升,充電隨機性的微小變化可能造成本地負荷的劇烈變化,導致配變超容,影響其安全穩定運行。故而,對配電側的定量分解也就更為緊要。


    考慮到10kV配電線路最易受到電動車規模化推廣的影響,報告僅分解了10kV的情況。在10kV配變中,不同場景如住宅小區、辦公場所、商業場所等,受電動車充電影響的程度與緊迫性不同。考慮到報告僅針對住宅小區定量分解了車網協同措施帶來的緩解效果,故文章摘取報告中住宅小區的將來電網負荷特點預測以及在不同車網協同措施下的變化數據。


    01


    無序充電下電網負荷特點


    報告中設定住宅小區居民戶為1907戶,對應10kV的配變額定容量約為4200kW,目前負載率最高為54%,接近全市10kV負載率均勻水平。


    居民小區的配變相對脆弱,易受影響:


    1.當車輛電動化比例超過25%、充電同時率超過20%,小區配變會重載;


    2.當車輛電動化比例超過50%時,小區配變將面對超載的風險。


    圖9|不同電動車滲透率帶來的住宅小區用電負荷變化


    電動車的夜間充電高峰不僅易造成小區配變超載,也加劇小區用電負荷的峰谷差。例如,當電動車戶滲透率50%、同時率20%時,小區用電負荷將從1052kW倍增至2299kW。這意味著,即便小區對配變做擴容,新增的變壓器也緊要用于夜間20點半至23點短暫的電動車充電高峰時段,利用率有限。


    報告指出,該案例中小區配變負載率不高,屬于全市均勻水平。實際中,一些城市老舊小區本身就面對重度負載情況,電動車戶均滲透率未達到25%時就有增容要。


    02


    智能有序充電才能真正“削峰填谷”


    有序充電可以分為兩種不同模式:


    1.峰谷電價:基于價格引導模式,引導用戶自發在“低谷”充電。


    2.智能管理:依據負荷狀態以及車輛的充電狀態,自動優化充電的時序、功率等。


    假設該居民小區100%電動化,兩種不同手段帶來的緩解程度有所不同。單純的峰谷電價只能起到延時充電的用途。從下圖可以看到,無論應和率多少,峰谷電價單一措施下住宅小區配變的用電高峰依然徜徉80%負載率限值左右。而當50%小區電動車用戶參與智能有序充電后,已無配變增容的必要。


    圖10|有序充電的削峰填谷效果


    而且,隨著應和峰谷電價的電動車車主群體張大,會出現負荷的反彈。當住宅小區所有電動車車主將充電延遲到凌晨開始時,反而形成了另一個用電峰值,導致小區用電高峰不降反升。峰谷電價的執行要結合智能控制,才能實現最理想的削峰填谷效果。


    03


    雙向充放電10%參與率與有序充電50%參與率效果相當


    讓電動車能夠在本地負荷峰值時放電,在負荷谷時充電,只需調動更少數量的電動車車輛,就可以實現比有序充電更理想的“削峰填谷”效果:10%電動車參與雙向充放電時,其削峰填谷效果與50%的電動車參與有序充電的效果相當。


    圖11|不同車網協同措施對配電網的影響


    此外,由于采用雙向充放電能更充足地利用本地配變的開放容量,本地配變基本無增容要。


    圖12|雙向充放電削峰填谷效果


    而隨著參與V2G的車輛數新增,每輛車所貢獻的放電電量將逐漸減少,這也更滿足部分車輛臨時性出行的剛需,緩解頻繁充放電對動力鋰離子電池衰減的影響。

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