摘 要：隨著新能源汽車的發(fā)展普及，大規(guī)模電動汽車的隨機充電行為會給電網(wǎng)負荷帶來更大的峰谷差波動，致使電能質(zhì)量下降，運行穩(wěn)定控制難度增加。車網(wǎng)互動技術(shù)，被認為是可有效解決上述問題的技術(shù)方案，實現(xiàn)對電網(wǎng)的削峰填谷輔助服務(wù)作用。本文從電動汽車車網(wǎng)互動基礎(chǔ)概念、車網(wǎng)互動系統(tǒng)主要組成、關(guān)鍵技術(shù)研究等方面，對電動汽車參與車網(wǎng)互動技術(shù)進行了系統(tǒng)介紹，并進一步對未來電動汽車車網(wǎng)互動重點研究方面進行了討論。

關(guān)鍵詞：電動汽車 車網(wǎng)互動 系統(tǒng)構(gòu)成 關(guān)鍵技術(shù)

全球氣候與環(huán)境問題日益嚴峻，開展環(huán)境保護、減少碳排放成為人類共識。電動汽車作為節(jié)能減排的重要手段，其發(fā)展是必然選擇。但隨電動汽車大規(guī)模推廣，也催生出種種問題。電動汽車的電能需求，給電力電網(wǎng)系統(tǒng)帶來極大考驗。大量新能源電動汽車隨機接入電網(wǎng)充電將極大增加電網(wǎng)的負荷壓力，尤其是為提高充電速率而推廣高功率充電樁，可能導致更大負荷峰谷差，影響電網(wǎng)穩(wěn)定性。此外，電動汽車充電的非線性負荷特性可能產(chǎn)生諧波污染，也會對電網(wǎng)設(shè)備造成干擾。

為了應對上述電網(wǎng)負荷穩(wěn)定性問題及諧波干擾，車網(wǎng)互動（Vehicle-to-grid，V2G）技術(shù)應運而生，其核心概念就是利用大量電動汽車電池作為電網(wǎng)的靈活儲能單元，當電網(wǎng)負荷過高時，由車輛電池向電網(wǎng)饋電；而當電網(wǎng)負荷低時，電池則儲存電網(wǎng)過剩的發(fā)電量，從而實現(xiàn)對電網(wǎng)調(diào)節(jié)作用。此舉同時也可有效的應對目前電網(wǎng)電力系統(tǒng)中可再生能源系統(tǒng)的不連續(xù)性而引發(fā)的發(fā)電波動，平滑可再生能源的隨機波動，保證電網(wǎng)運行頻率穩(wěn)定。為推動車網(wǎng)互動技術(shù)研究發(fā)展，本文針對車網(wǎng)互動基本概念、主要裝置設(shè)備及關(guān)鍵技術(shù)等方面的技術(shù)現(xiàn)狀進行總結(jié)，并對車網(wǎng)互動未來的主要技術(shù)研究方向進行總結(jié)展望。

1 車網(wǎng)互動基本概念

V2G技術(shù)以汽車動力電池作為儲能設(shè)備，與電網(wǎng)進行雙向能量和信息交互，不僅能夠提高電網(wǎng)的靈活性和穩(wěn)定性，還可促進了可再生能源的消納，有助于實現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和碳中和目標。同時，對于電動汽車車主而言，參與V2G活動還能帶來一定的經(jīng)濟收益。

V2G的技術(shù)構(gòu)想最早可追溯到20世紀90年代，由美國落基山研究所的首席科學家Amory Lovins提出，并由特拉華大學的William Kempton教授進一步發(fā)展[1]。然而，由于當時技術(shù)和市場的限制，V2G技術(shù)并未立即得到廣泛應用。隨著電池技術(shù)的進步和電動汽車市場幾年爆發(fā)式增長，V2G技術(shù)落地有了很好的基礎(chǔ)。統(tǒng)計表明，一般家庭使用電動汽車或混合動力汽車，平均一天當中有超過20小時是處于停止狀態(tài)，在停車周期內(nèi)即可考慮將車輛電池接入電網(wǎng)為其提供能量緩沖。

近年來，全球范圍內(nèi)，包括美國、歐洲和中國在內(nèi)的多個國家和地區(qū)都已開展V2G技術(shù)相關(guān)的示范項目和商業(yè)化嘗試。根據(jù)相關(guān)資料顯示，早在2014年，美國加利福尼亞州在洛杉磯空軍基地就開展了V2G示范項目，參與車輛包括日產(chǎn)聆風、福特F系列皮卡等車型。2016年丹麥實施了首個完全商業(yè)運行V2G項目“Parker”，通過該項目為電網(wǎng)提供頻率和電網(wǎng)控制等輔助服務(wù)。2020年意大利開展了目前全球最大的V2G試點項目，涉及700輛電動車的參與。

我國在V2G服務(wù)示范和市場推廣方面相對步伐稍落后，但在政府的大力支持下V2G示范試點項目在也持續(xù)增多。2020年7月在北京西城區(qū)建成國內(nèi)第一個實現(xiàn)V2G商業(yè)化運營示范站，可實現(xiàn)電網(wǎng)負荷低谷時段車輛充電，高峰時段放電引導。2021年，長城汽車工業(yè)園區(qū)V2G應用示范項目投運，充放電場站共設(shè)50個V2G充電樁，參與試點的車輛可通過手機APP便捷的完成電力系統(tǒng)交易。還有報道截止目前國家電網(wǎng)在全國10余個省市建設(shè)有V2G示范點，包括V2G場站超400多座、V2G樁2000余個，通過試點深入探究V2G參與一般工商業(yè)削峰填谷、配網(wǎng)互動等多場景應用[2]。

2 車網(wǎng)互動關(guān)鍵設(shè)備

電動汽車要實現(xiàn)V2G，需要電動汽車在與電網(wǎng)互動過程中實時進行信息交互，了解彼此狀態(tài)，同時還要對大量接入電網(wǎng)的電動汽車的充放電策略進行協(xié)同管理，實現(xiàn)對電網(wǎng)負荷“削峰填谷”。V2G應用實現(xiàn)需要電動汽車電池、電池管理系統(tǒng)、雙向充電放電裝置、電動汽車調(diào)度充放電協(xié)同控制管理中心等多個部分協(xié)同工作，以支撐車輛與電網(wǎng)之間的靈活互動。

2.1 電動汽車電池及管理系統(tǒng)

電池汽車動力電池是車輛最核心的儲能裝置，通過驅(qū)動電機實現(xiàn)車輛的運行控制。電池管理系統(tǒng)是動力電池的重要組件，其主要作用是通過實時采集車輛運行過程中的各類電池參數(shù)，對電池的狀態(tài)進行分析監(jiān)控，并據(jù)此實現(xiàn)對電池充放電過程的準確、合理控制。同時還要對電池安全狀態(tài)進行識別，及時準確的診斷電池故障問題，并采取相應措施，避免電池出現(xiàn)安全問題。通過狀態(tài)監(jiān)測、安全診斷及控制，實現(xiàn)延長動力電池壽命、提高運行效率的目的。在車輛參與V2G過程實現(xiàn)時，動力電池本體作為電網(wǎng)的靈活的儲能資源，支撐能量在電池和電網(wǎng)間雙向流動。電池管理系統(tǒng)則負責與電網(wǎng)、雙向充放電裝置間進行信息雙向交互，根據(jù)協(xié)同調(diào)度指令對電池充放電過程進行控制。

2.2 雙向充放電裝置

雙向充放電裝置是實現(xiàn)V2G過程的基礎(chǔ)，其作用就是支持能量在電動汽車電池與電網(wǎng)間雙向流動。裝置的主要部件就是雙向變流器，雙向變流器通常由雙向AC/DC變流器和雙向DC/DC變流器組成，電網(wǎng)中交流電通過濾波電路處理后，經(jīng)雙向AC/DC變流器濾波后得到直流電，再通過DC/DC變流器進行電流控制轉(zhuǎn)換，得到動力電池所需直流電，實現(xiàn)電動汽車的充電。在進行電動汽車放電時，則通過相反過程，將直流電轉(zhuǎn)為交流電轉(zhuǎn)回給電網(wǎng)。與傳統(tǒng)的車輛充電裝置類似，雙向充電裝置也可以有兩種形式，集成到電動汽車中或獨立的固定式裝置。同樣電動汽車集成的充電裝置功率會受到限制，而通常的固定值充放電裝置的輸入輸出功率一般都要在20kW以上。雙向充放電裝置根據(jù)工作需要，可以在單向充電和雙向互動兩種工作模式間進行工作。

2.3 協(xié)同控制管理中心

協(xié)同控制管理中心可以認為是集成車輛調(diào)度管理、車輛狀態(tài)監(jiān)測、充放電裝置管理、電網(wǎng)側(cè)管理及監(jiān)控、電動汽車充放電策略決策控制等部分或全部功能在內(nèi)的信息交互及協(xié)同管理平臺，其主要作用就是負責控制區(qū)域內(nèi)的全部電動汽車與電網(wǎng)互動的最優(yōu)策略制定及總體過程控制管理。根據(jù)能量管理方式不同，目前V2G技術(shù)中車輛與電網(wǎng)連接互動包括三種方式，分散接入控制模式、集中接入是控制模式以及分層接入控制模型。分散式接入即電動汽車根據(jù)自身需求隨機的接入電網(wǎng)，根據(jù)實時的電池狀態(tài)進行獨立的充放電互動，隨著電動汽車規(guī)模的擴大，分散式控制效果因為用戶行為和電池狀態(tài)的影響而逐漸降低，最終難以保證效果整體最優(yōu)。集中式模式是將某區(qū)域內(nèi)所有電動汽車視為一個整體，根據(jù)區(qū)域內(nèi)電網(wǎng)情況及車輛分布情況及電池狀態(tài)情況進行統(tǒng)一的充放電控制調(diào)度。分層模式則介于分散式和集中式之間，設(shè)置中間集合層，在各集合內(nèi)部進行靈活管理并同時實現(xiàn)集合整體的電網(wǎng)中斷或接入。根據(jù)上述三種車網(wǎng)互動接入方式，協(xié)同控制管理平臺也可以進行相應調(diào)整部署，實現(xiàn)對車網(wǎng)互動過程的控制管理。

3 車網(wǎng)互動過程主要技術(shù)方法

車網(wǎng)互動V2G技術(shù)的終極目標是建立起一個高度協(xié)同、智能且可持續(xù)的能源生態(tài)系統(tǒng)，電動汽車在其中不再僅僅作為出行工具，更成為智能電網(wǎng)的分布式儲能單元，實現(xiàn)能量的雙向流動，助力電網(wǎng)供需平衡，促進可再生能源消納，提升能源利用效率?；诖藝鴥?nèi)外學者都投入了大量心血開展相關(guān)研究工作，在電動汽車充電負荷預測、最優(yōu)充放電策略制定、車輛協(xié)同調(diào)度、關(guān)鍵部件開發(fā)及控制策略、市場激勵引導等多方面都取得了實質(zhì)性的進展。

要實現(xiàn)一定區(qū)域范圍內(nèi)電動汽車車網(wǎng)互動，需要掌握區(qū)域內(nèi)充電設(shè)備信息，分析車輛電池的狀態(tài)及時空分布情況，為車輛協(xié)同調(diào)度、充放電策略制定提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。同時考慮有參與車網(wǎng)互動意愿車輛當前不在充電場所內(nèi)的情況，需要結(jié)合車輛出行使用情況、道路交通信息等進一步分析優(yōu)化車輛響應調(diào)度策略。目前研究主要集中在充放電mUwPQ4JO5hD+2CFKqgHT8Q==負荷預測研究，基于時間、空間維度結(jié)合車主用車習慣、道路交通、地理環(huán)境因素和充電設(shè)施等多種因素考量，采用模擬分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動分析方法實現(xiàn)充放電負荷特性識別分析。李奕杰等[3]在綜合動態(tài)交通信息、環(huán)境溫度、實時車流量、排隊論等因素基礎(chǔ)上，建立一種城市交通系統(tǒng)OD流量預測的新型深度學習架構(gòu)，可支持進行區(qū)域范圍內(nèi)的車輛充電負荷時空分布預測。邱元森等[4]在研究電動汽車出行行為概率特征基礎(chǔ)上，建立充電需求仿真框架，通過蒙特卡洛方法模擬車輛出行和充電過程，得到了比較理想的充放電需求估計結(jié)果。在完成區(qū)域內(nèi)電動汽車充放電負荷需求分析之后，即可進一步結(jié)合電網(wǎng)側(cè)狀態(tài)進行電動汽車調(diào)度及充放電策略制定。

在V2G車網(wǎng)互動過程中，車網(wǎng)協(xié)同調(diào)度管理及車輛bv8frytIxMvpPakaAFSSyg==電池層級的充放電策略的制定的目的是結(jié)合當前時段電網(wǎng)特性以及電動車輛時空分布、充電需求的情況，計算各充放電裝置、電動汽車的充放電功率要求，實現(xiàn)削峰填谷降低電網(wǎng)負荷波動，輔助電網(wǎng)頻率調(diào)節(jié)，達到優(yōu)化區(qū)域內(nèi)電網(wǎng)供電情況的目的。目前針對電動汽車V2G充放電策略優(yōu)化的研究開展的比較廣泛，主要內(nèi)容就是結(jié)合車輛側(cè)可用充放電負荷與電網(wǎng)側(cè)供電情況，基于特定的優(yōu)化目標及約束條件對電動車輛的入網(wǎng)狀態(tài)及充放電策略進行調(diào)整。董龍昌等[5]分別以電網(wǎng)側(cè)負荷曲線均方差最小、以電動汽車用戶側(cè)參與V2G獲得的經(jīng)濟收益最大化，結(jié)合電動汽車實際的狀態(tài)及負荷約束條件采用粒子群優(yōu)化算法進行了車輛動力電池V2G過程的充放電控制策略優(yōu)化，仿真驗證了其優(yōu)化效果。包寧寧等[6]以分時電價為前提，建立以高、低電價時段負荷曲線波動最小及充電費用最低為目標的多目標函數(shù)優(yōu)化模型，對各個階段接入電網(wǎng)的電動汽車集群充放電策略進行優(yōu)化。

在完成電動汽車調(diào)度及充放電策略制定之后，即可逐層或直接下發(fā)充放電計劃到服務(wù)運營商或充放電設(shè)施，區(qū)域內(nèi)各參與調(diào)節(jié)的充電樁根據(jù)策略與電動車輛進行電能交互。在這個過程中，為了保證交互過程的穩(wěn)定以及盡可能的提高效率，還需要做好雙向充放電裝置的變流器實時控制，合適的電路拓撲以及合理的控制策略是實現(xiàn)V2G的重要支撐。當前針對雙向變流器的研究主要圍繞以電路拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化和以提高系統(tǒng)效率為目標的變流器控制策略開發(fā)兩個方面展開。李宏玉等[7]提出了一種改進的無無功環(huán)流的雙向隔離型DC/DC變換器的電路拓撲，在電路中增加CLLC諧振電路環(huán)節(jié)，用以提高電壓電流動態(tài)響應速率及穩(wěn)定電壓波形。周靜雯等[8]設(shè)計了一種基于脈寬調(diào)制型整流器和雙向DC-DC變換器的拓撲結(jié)構(gòu)，并同時提出了一種充電和放電時分別采用電壓電流雙閉環(huán)控制以及有限集模型預測電流控制的策略，可實現(xiàn)較好的抑制網(wǎng)側(cè)電流諧波和降低諧波畸變率的效果。

電動汽車在參與V2G服務(wù)之后，在為電網(wǎng)側(cè)提供電能緩沖的輔助服務(wù)外，電動汽車車主也能夠獲得一定的收入補償，但這之外還有一個不可忽略的問題就是參與V2G服務(wù)的車載動力電池會產(chǎn)生額外的使用損耗，其壽命會受到一定程度的影響，進而阻礙車網(wǎng)互動服務(wù)的推廣應用。為此也有學者針對V2G過程對車載動力電池壽命衰減的影響進行研究，并同時提出可以改善車網(wǎng)互動過程電池老化的控制策略。羅國慶等[9]在設(shè)計V2G調(diào)頻優(yōu)化策略時，結(jié)合電池機理老化模型，建立以降低電池衰減老化的目標優(yōu)化模型，基于模型預測控制方法開發(fā)了一種全新的優(yōu)化控制器，在實現(xiàn)電動汽車充放電功率實時的高效控制的同時也能夠較大程度的抑制電池老化，降低電池衰減速率。陳麗娟等[10]基于電池損耗影響因素分析結(jié)合工程經(jīng)濟原理構(gòu)建電池損耗模型，以包括電池損耗成本在內(nèi)運營成本最小為上層優(yōu)化目標聯(lián)合下層配電網(wǎng)負荷峰谷差最下目標，完成車網(wǎng)互動調(diào)度策略在多時間尺度上的雙層優(yōu)化。

4 總結(jié)與展望

本文首先對電動汽車車網(wǎng)互動的基礎(chǔ)概念做了介紹，并梳理了車網(wǎng)互動過程實現(xiàn)涉及主要需求組成部分及各部分的主要功能定義。重點從電動汽車充放電負荷需求分布研究預測、車網(wǎng)互動車輛充放電協(xié)同調(diào)度策略、雙向變流器拓撲設(shè)計及優(yōu)化控制研究等方面對V2G車網(wǎng)互動過程的關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展情況進行了總結(jié)。未來隨著V2G技術(shù)的不斷發(fā)展及電動汽車參與車網(wǎng)互動的普及推廣，還需在以下方面深入研究：

充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對電動汽車充放電負荷時空分布規(guī)律進行挖掘，持續(xù)拓寬數(shù)據(jù)來源打破行業(yè)間的數(shù)據(jù)共享壁壘，把車企、充電運行商、電網(wǎng)側(cè)企業(yè)數(shù)據(jù)充分融合，深入分析電動車輛負荷的時空分布特性以揭示其內(nèi)在規(guī)律和影響因素，以實現(xiàn)更準確的電動汽車可調(diào)度容量預測分析。

電動車輛車網(wǎng)互動充放電及調(diào)度策略制定，要充分考慮各維度影響因素，兼顧各參與主體的利益，建立多目標多層級的調(diào)度控制策略。并基于此建立相應的車網(wǎng)互動市場激勵機制和市場模式，促進車網(wǎng)互動市場的持續(xù)發(fā)展與推廣。

推動融合車輛、電網(wǎng)、運營商在內(nèi)多元信息互聯(lián)互動平臺的建設(shè)研究，做好大規(guī)律數(shù)據(jù)接入處理能力開發(fā)，保證多主體間網(wǎng)絡(luò)信息安全及信息的交互開發(fā)，為車網(wǎng)互動提供服務(wù)落地載體。

基金項目：規(guī)模化電動汽車與電網(wǎng)互動關(guān)鍵技術(shù)研究與示范應用（二期）（項目編號：090000KK52222138）。

參考文獻：

[1]劉曉飛，張千帆，崔淑梅.電動汽車V2G技術(shù)綜述[J].電工技術(shù)學報，2012，27（02）：121-127.

[2]王怡，白宇，馮聰聰.車網(wǎng)互動，反向充電如何獲益？[N].中國電力報，2024-01-12（001）.

[3]李奕杰，宋恒，葉晨暉，等.基于融合模型驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動的電動汽車充電負荷預測[J].湖南電力，2023，43（03）：9-15.

[4]邱元森，張奕源，付玉雪，等.考慮用戶有限理性的電動汽車充電需求[J].綜合運輸，2024，46（01）：71-78.

[5]董龍昌，陳民鈾，李哲，等.基于V2G的電動汽車有序充放電控制策略[J].重慶大學學報，2019，42（01）：1-15.

[6]包寧寧，劉曉波.分時電價下電動汽車有序充放電優(yōu)化策略[J].電力科學與工程，2023，39（02）：14-20.

[7]李宏玉，李洪強，孫鈞太，等.基于V2G的CLLC無無功環(huán)流雙向隔離型DC/DC變換器[J].國外電子測量技術(shù)，2021，40（05）：126-130.

[8]周靜雯，黃勇，來春慶，等.基于V2G技術(shù)的電動汽車充放電系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)及控制策略研究[J].湖北民族大學學報（自然科學版），2023，41（02）：232-239.

[9]羅國慶，張永志，賈元威.主動抑制電池老化V2G最優(yōu)調(diào)頻策略開發(fā)[J].電氣工程學報，2022，17（04）：133-144.

[10]陳麗娟，秦萌，顧少平，等.計及電池損耗的電動公交車參與V2G的優(yōu)化調(diào)度策略[J].電力系統(tǒng)自動化，2020，44（11）：52-60.