随着技术进步和环保意识的增强，电动汽车在紧凑型轿车、SUV 和商用车等细分市场的普及度正在不断上升。随着越来越多的电动汽车上路，提供超过 150 千瓦功率的大功率电动汽车充电站对于满足日益增长的需求越来越重要。然而，这些大功率充电站给电网带来了挑战，尤其是负载曲线失真。 图 1.电动汽车从充电站充电。图片由Pixabay提供 负载曲线失真 在高功率电动汽车充电期间，电网面临着影响其效率、稳定性和可靠性的挑战。这一挑战被称为负载曲线失真，是由高功率电动汽车充电站引入的电网电力需求模式的不可预测性和多变性造成的。电网电力需求的增加是突然高负荷导致的一个方面。 当这些高功率充电站从电网中获取 50 kW 或更多电量时，电力需求会显著增加。当多个电动汽车充电器同时工作时，峰值负载曲线可能会进一步飙升。为了更好地形象化这一电力需求概念，请考虑以下示例：多个 50 kW 电动汽车充电站同时以 400 V 的电压运行。 单个 50 kW 充电器在 400 V 电压下从电网吸收的电流为： I=PV
I=50000400=125A
假设10个电动汽车充电站同时运行，总功率为： Ptotal=n×P
其中 n 是同时运行的电动汽车充电器的数量。
Ptotal=10×50000
Ptotal=500000=500kW
上述示例计算表明，多个充电器同时从电网中汲取大量电力。如果处理不当，这种突然的电力激增可能会给当地配电网络带来压力，导致电压下降、过载，甚至断电。 负载变化性和不可预测性 影响电网的负载曲线失真的另一个方面是间歇性充电模式导致的负载变化性和不可预测性。这使得电网运营商预测和管理负载变得具有挑战性。电动汽车充电因充电要求、时间和用户行为而异。与传统负载的可预测模式相比，电动汽车充电会导致随机峰值和谷值，从而影响电网的负载曲线。终，这种波动会导致电网压力。为了更好地分析可预测性和变化性，电网运营商可以使用标准差等统计指标来管理随机峰值和间歇性充电模式。为了更好地传达这一概念，请考虑下表，其中包含 24 小时内记录的每小时负载样本数据，以 kW 为单位表示电力需求。 表 1 每小时电力需求样本数据
可以根据上述样本数据，通过计算负载的平均值和标准差来确定负载数据的变异性和扩散性。 电动汽车充电引起的平均功率需求，平均负载\（（\mu）\）： μ=12424∑i=1Pi=124(100+120+...+450)=250kW
标准差\（（\ sigma）\）：
σ= ?12424∑i=1(Pi?250)2
替换载荷值：
σ=√124((100?250)2+(120?250)2+...+(450?250)2)
σ=√124(22500+16900+...+40000)≈120kW
有了 120 kW 的标准偏差，我们可以得出结论，负载曲线变化很大，这表明电动汽车充电具有不可预测和间歇性的特点。鉴于随机的峰值和谷值，电动汽车充电负载曲线图显示充电并不遵循平稳或可预测的模式。 图 2。图表显示了 24 小时内电动汽车充电的不可预测模式。图片由 Bob Odhiambo 提供 考虑到上述示例所示的类似分析方法，在一段时间内实施大功率电动汽车充电系统的实际指标可以帮助电网运营商和电力工程师决定如何处理稳定电网系统的负载变化。 负载曲线失真缓解策略 以下是一些可以实施的方法来减轻高功率电动汽车充电造成的负载曲线失真。 直接负荷控制 直接负荷控制是一种缓解负荷曲线失真的策略，可用作需求响应程序，远程控制电动汽车充电器和消费者电器的用电量。公用事业公司可以通过将负荷转移到非高峰时段来拉平负荷曲线。需求响应后，可以使用以下公式评估新的峰值负荷，其中 (f) 是转移负荷的分数。 P新\，峰值=P峰值×(1?f) 车辆到电网集成 车辆到电网技术 (V2G) 允许电动汽车与电网连接，充当分布式能源 (DER)，在高峰需求期间向电网释放电力。V2G 可通过存储剩余电力并在需要时将其释放回电网来增强电网的稳定性，从而消除对峰值发电厂的需求。为了地直观地了解 V2G 对电网支持的潜在贡献，我们可以考虑使用 24 小时内电动汽车充电曲线的初始样本数据分析，在此期间，我们可以在高峰需求期间将 V2G 整合到充电过程中。假设我们有 100 辆电动汽车向电网回馈 5 千瓦的电力，V2G 功率贡献 (P V2G ) 将是： PV2G=n×PEV
PV2G=100×5=500kW
下图中可以看到这 500kW 的贡献，其中 V2G 集成通过向电网提供额外的电力供应，拉平了负载曲线的峰值。
图 3. V2G 为电网贡献 500 kW 时的负载曲线图。图片由 Bob Odhiambo 提供 先进的计量基础设施和电网管理 解决负载曲线失真问题的一种方法是使用计量基础设施 (AMI)。这包括智能计量系统，该系统提供有关电力使用情况的实时数据，以帮助更好地管理和监控电动汽车充电器的负载曲线。这对于启动需求响应计划非常有用，因为 AMI 促进了消费者和公用事业之间的双向通信，增强了负载预测，并帮助工程师和操作员根据实时负载数据做出电网管理决策，从而实现更高效、更可靠的电网。其中一些决策包括集成储能系统，在需求低时储存能量，在需求高时释放能量。 关于电网管理和优化，可以使用机器学习算法来减轻负载曲线失真，以允许公用事业公司根据时间（t）提供实时负载预测。通过基于当前状况和负载曲线历史数据的预测，可以进行主动电网管理，并优化电网并限度地降低发电和配电的总体成本，电力工程师可以解决优化问题： ∑iCi(Pi)
须遵守：
∑iPi=P需求
其中，(i)表示电源，(Pi)表示发电功率，(Ci)表示成本函数。
