熊致知 馮馨以

摘 要：電動汽車是一種沒有污染的新型交通工具，與傳統(tǒng)燃料汽車相比具有無法比擬的優(yōu)勢，減少了不可再生能源的消耗，同時實現(xiàn)減少污染排放。其充放電優(yōu)化管理問題是一個重要研究方向，通過對某地電動汽車充電行為特征統(tǒng)計，分析其影響因素的分布規(guī)律，擬合出用戶充電開始時刻、連接時長和充電電量的概論分布曲線。利用蒙特卡洛模擬實際情況，可以對電動汽車充電負荷量進行預測，同時為電網(wǎng)運營商宏觀調(diào)節(jié)峰谷差提供決策參考。

關鍵詞：電動汽車；充電行為；負荷預測

隨著目前全球環(huán)境問題和能源危機的日益嚴峻，電動汽車作為一種可以有效緩解能源短缺和環(huán)境壓力，同時滿足人們行駛需求的新產(chǎn)品，將會成為我國汽車行業(yè)未來的發(fā)展趨勢。電動汽車通過與母線相連的充電樁直接進行充電，主要的充電方式為無序充電，由用戶自身行為習慣和現(xiàn)有的充電模式所決定，這也是阻礙著電動汽車的普及的原因之一。為促進電動汽車的發(fā)展，有必要對電動汽車充電行為研究。

1 電動汽車充電行為分析

電動汽車充電行為是影響電動汽車使用電量的關鍵因素。電動汽車充電行為特征量有：充電開始時刻、連接時長和充電電量，用戶選擇開始充電時刻越集中，電網(wǎng)需要提供的充電功率越大，容易形成電網(wǎng)用電高峰；目前充電樁的建設是落后于電動汽車發(fā)展，充電樁的數(shù)量有限，電動汽車于充電樁物理連接時長也決定了可使用充電樁的數(shù)量；而充電量反映了用戶當日對車輛的使用情況，其用電量反映了其行駛里程。

2 電動汽車用電電量

2.1 影響因素分析

2.1.1充電開始時刻

對于不同生活習慣的用戶其充電開始時刻不同，一天中用戶的開始充電時刻近似服從正態(tài)分布的數(shù)學建模，其第i天開始充電時刻的概率密度函數(shù)表達式如下。

2.1.2連接時長

連接時長指的是電動汽車通過充電樁與電網(wǎng)物理連接的時長，并非指電能流動的時長，即此時電量已經(jīng)充滿但插頭未拔落。連接時長反映用戶期望充滿電所需的時間。當電動汽車與充電樁僅物理連接但無電能流動時，占用了電動樁的資源，使其他需要充電的電動車等待。連接時長滿足對數(shù)正態(tài)分布。

2.1.3充電電量

電動汽車充電電量反應了行駛所消耗的電量，對應了用戶當天行駛的里程，其充電電量近似滿足對數(shù)正態(tài)分布，概率密度函數(shù)表達式如下，

對某地50輛電動汽車一周的使用及充電情況進行統(tǒng)計，分析其充電行為，做出其對應的概率密度函數(shù)，得到車輛充電開始時刻、連接時長和充電電量的分布特性。大量電動汽車集中于7：00-17：00時段進行電動汽車的充電，而在0：00-6：00時段選擇充電的人數(shù)較少；在充電的連接時長上，電動汽車用戶主要選擇充電時長為4h左右；在充電電量上，工作日一般用戶充電電量為4KWh左右，雙休日為8KWh左右。

2.2 電動汽車充電負荷量預測

電動汽車充電行為會對電網(wǎng)負荷量產(chǎn)生影響，根據(jù)電動汽車充電行為特征分析，根據(jù)統(tǒng)計得到的規(guī)律模擬實驗，通過事件發(fā)生的頻率估計事件發(fā)生的概率，得到這個該事件的數(shù)字特征量。采用蒙特卡洛法模擬電動汽車充電行為對電網(wǎng)負荷量的影響：

2.2.1構造或描述概率過程

電動汽車充電行在一定程度上具有隨機性，通過大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，來正確描述和模擬這個概率過程。

2.2.2實現(xiàn)從已知概率分布抽樣

構造電動汽車充電行為特征的概率模型，利用蒙特卡羅方法模擬實驗將產(chǎn)生已知概率分布的隨機變量，用數(shù)學遞推公式產(chǎn)生偽隨機數(shù)，使之與真正的隨機數(shù)具有相近似的性質(zhì)和特征，因此可把它作為真正的隨機數(shù)來使用。

2.2.3建立各種估計量

在完成模擬實驗后，用數(shù)理統(tǒng)計方法把模型中的數(shù)字特征估計出來，從而得到實際問題基本吻合的目標數(shù)值。

根據(jù)電動汽車充電行為模擬得到100輛車的充電行為特征，做出其三維散點圖，圖中每個點表示某天內(nèi)電動汽車充電行為特征。

3 結論

本文對電動汽車用戶充電行為分析，體現(xiàn)在工作日和非工作日用戶的充電行為有區(qū)別，工作日充電行為受個人因素影響，其充電開始時間、連接時間和充電電量體現(xiàn)了用戶的生活規(guī)律。依據(jù)行為特征模擬若干輛電動汽車的情況，可以對電動汽車充電負荷量進行預測，同時為電網(wǎng)運營商宏觀調(diào)節(jié)峰谷差提供決策參考。

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