第32卷第4期中国电机工程学报V ol.32 No.4 Feb.5, 2012
2012年2月5日Proceedings of the CSEE ?2012 Chin.Soc.for Elec.Eng. 1 文章编号：0258-8013 (2012) 04-0001-10 中图分类号：TM 71 文献标志码：A 学科分类号：470·40
电动汽车接入电网的影响与利用
胡泽春，宋永华，徐智威，罗卓伟，占恺峤，贾龙
(清华大学电机工程与应用电子技术系，北京市海淀区 100084)
Impacts and Utilization of Electric Vehicles Integration Into Power Systems HU Zechun, SONG Yonghua, XU Zhiwei, LUO Zhuowei, ZHAN Kaiqiao, JIA Long
(Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Haidian District, Beijing 100084, China)
ABSTRACT: Large scale of plug-in electric vehicles (PEVs) integration will pose inevitable impacts on the planning and operation of power system in the future. The literature reviews were carried out on PEVs integration on power system including PEVs charging load modeling, simulation and calculation, PEVs’ impacts on power system, and control and utilization of PEVs charging and discharging. Firstly, key factors when analyzing the charging load were pointed out. Additionally, the impacts of PEVs integration on generation expansion, grid operation, charging facilities and distribution system planning were discussed. The current research on coordinated charging of PEVs and “vehicle-to-grid (V2G)” operation were reviewed as well. Finally, possible future research areas were presented.
KEY WORDS: electric vehicle (EV); charging load modeling; coordinated charging; power system; vehicle-to-grid (V2G)
摘要：未来电动汽车(plug-in electric vehicle，PEV)的大规模接入，将给电力系统规划和运行带来不可忽视的影响。从电动汽车充电负荷建模与仿真计算、电动汽车接入对电力系统的影响、电动汽车的充放电控制与利用3大方面，讨论电动汽车接入电网的研究现状。指出电动汽车充电负荷分析应考虑的主要因素；总结电动汽车接入对电源发展、电网运行、充电设施与配电网规划方面的影响，并分析电动汽车有序充电及与电网互动(vehicle to grid，V2G)的研究现状和应用难点。最后，对今后的研究方向进行讨论。
关键词：电动汽车；充电负荷模型；有序充电；电力系统；电动汽车与电网互动
0 引言
温室气体的过度排放，导致全球气候变暖趋势
基金项目：国家863高技术基金项目(2011AA05A110)；国家自然科学基金项目(51107060)；质检公益科研专项项目(201010232)。
The National High Technology Research and Development of China 863 Program(2011AA05A110); Project Supported by National Natural Science Foundation of China(51107060); Quality Public Service Industry Research and Special Projects(201010232). 加剧[1-2]。电动汽车作为新一代的交通工具，在节能减排、减少人类对传统化石能源的依赖方面具备传统汽车不可比拟的优势。目前，插入式混合电动汽车(plug-in hybrid electric vehicle，PHEV)和纯电动汽车(battery electric vehicle，BEV)由于具备接入电网进行电能补给的能力而得到了广泛的关注与发展。
世界各国政府纷纷出台相关政策推动电动汽车产业发展。在美国，能源部牵头实施了EV Project[1]计划，通过免费为电动汽车的用户建设家用充电桩来推广电动汽车的使用。在中国，科技部牵头实施了“十城千辆”计划[2]。该项目计划两三年内在中国部分城市推广新能源汽车在公交车、公务车、社会服务车辆以及出租车中的示范运营。
随着未来电动汽车的普及，电动汽车大规模接入电网充电，将对电力系统的运行与规划产生不可忽视的影响。这些影响主要包括：
1）负荷的增长。电动汽车充电将导致负荷增长，若大量电动汽车集中在负荷高峰期充电，将进一步加剧电网负荷峰谷差，加重电力系统的负担。
2）电网运行优化控制难度的增加。电动汽车用户用车行为和充电时间与空间分布的不确定性，使得电动汽车充电负荷具有较大的随机性，这将加大电网控制的难度。
3）影响电能质量。电动汽车充电负荷属于非线性负荷，所使用的电力电子设备将产生一定的谐波，有可能引起电能质量问题。
4）对配电网规划提出新的要求。在配电网中增加众多充电设施以及大量电动汽车充电，将改变配电网负荷结构和特性，传统的配电网规划准则可能无法适用于电动汽车大规模接入的情景。
目前，对于电动汽车接入电网的研究可归结为以下3个方面：
2 中国电机工程学报第32卷
1）电动汽车充电负荷建模与仿真计算。
该方面的研究是研究电动汽车对电网的影响和进行充放电调控的基础。电动汽车充电负荷建模涉及动力电池的充电特性、电动汽车用户的用车行为、充电方式等多种因素。由于电动汽车尚未大规模接入，一般通过仿真分析充电负荷的大小和特性。
2）研究电动汽车接入对电力系统的影响。
电动汽车接入对电力系统的直接影响是导致负荷的增长。目前的研究，一方面基于电动汽车发展的不同场景，分析电动汽车接入对电网经济运行、电能质量、配电设备等方面的影响；另一方面从电源侧和/或电网侧分析电力系统承受电动汽车接入的能力。
3）研究电动汽车的充放电控制与利用。
对电动汽车接入电网的研究不仅因为增加了电网的用电负荷，更重要的是电动汽车用动力电池可作为分布式储能单元，具有一定的可控性并能够向电网反向馈电。目前的研究工作主要包括电动汽车有序充电控制和电动汽车与电网互动(vehicle to grid，V2G)，也有文献称为单向V2G和双向V2G[3]。
下文将依次从上述3个方面总结目前对于电动汽车接入电网的研究现状，分析电力系统面临的挑战与机遇，并展望未来可能的研究方向。
1 电动汽车充电负荷
1.1 主要影响因素
电动汽车充电负荷建模是研究电动汽车接入对电力系统影响以及充放电控制的基础。电动汽车充电负荷建模涉及的主要因素包括：
1）电动汽车动力电池特性。包括电池类型、容量、充电特性等。
2）电动汽车的运行规律。包括各种类型电动汽车出行时间、行驶里程、停放规律、充电场所与充电时间等。
3）电动汽车电能补给方式。电动汽车电能补给方式主要包括整车慢充、整车快充和电池更换3类，不同的电能补给方式对应的充电负荷具有显著区别。
4）电动汽车的发展规模。不同国家和地区电动汽车发展的趋势不尽相同，而电动汽车发展的规模决定了电动汽车充电负荷的整体特性。
1.2 电动汽车动力电池特性
作为联系电动汽车与电网的元件，电池的建模是研究充电负荷的基础。在对电池建模时，需要在精确度和复杂性之间进行选择，在研究不同层次的问题时可做一定的近似或简化。
虽然当前可用于电动汽车的动力电池类型较多，但是基于对电池比能量、效率、比功率等方面的对比得出结论，锂离子电池具备最佳的综合性能[4-5]。从不同的角度可以建立动力电池的不同模型[6]，电池的电路模型是研究电池充电特性时的首选。在电池的充电过程中，由于其荷电状态的非线性和充电过程易受环境的影响，对其建模有一定的难度。文献[7-8]研究了动力电池的几种常用的电路模型，各种模型在精确性和复杂性上各有优劣。动力电池一般采用“先恒流、再恒压”的方式进行充电，恒流充电时间相对较长，在此期间电池端电压变化幅度很小。因此，文献[9]在分析电动汽车充电对配电网的影响时，将充电负荷作为恒功率负荷。
1.3 电动汽车的运行规律
研究用户驾驶行为对于电动汽车充电负荷模型至关重要。一般基于用户用车行为来分析用户的电动汽车充电时间和空间分布，并对充电负荷进行统计或预测。国外文献对电动汽车充电时空分布特性的研究主要是基于用户调研或者交通部门的统计数据。文献[10]采用的方法是通过对多个电动汽车驾驶者进行跟踪调查，研究电动汽车用户的驾驶行为，分析可能的充电时间及地点。文献[11]利用在用户车上安装GPS记录的76个用户1a内每天离家和回家的时间以及行驶的距离数据，提出了一种基于条件概率的预测模型。文献[12]根据对传统汽车用户不同时间段出现地点以及停车间隔的统计数据来计算用户驾驶行为的条件概率，并假设每次行驶的间隔服从指数分布，从而通过仿真得到电动汽车的充电负荷。文献[13]假设用户主要在家中充电，然后根据汽车出行的统计数据，选取了3段出行较少的时间段作为电动汽车可能的充电时间。
中国的电动汽车发展路线与国外存在一定差异，公交车、公务车、出租车和私家车4类电动汽车的用户用车行为和充电行为差别较大。分析中国电动汽车充电的时空分布特性，应当结合中国电动汽车的发展路线，对每一类电动汽车的用车和充电行为分别进行分析。文献[14]结合中国国内的实际情况对上述4类电动汽车的充电时间进行了调研，采用蒙特卡罗模拟的方法对电动汽车充电负荷分布特性进行了分析。
第4期胡泽春等：电动汽车接入电网的影响与利用 3
1.4 电动汽车电能补给方式
目前对电动汽车电能供给方式主要有充电和换电 种[15-16]，2种方式具有不同的特点。
对于充电方式方面，统一的充电标准对充电负荷的研究至关重要。中国于2011年12月发布了电动汽车充电接口和通信协议4项国家标准，规定了通过传导方式充电的标准充电电压和电流。国际电工委员会和美国汽车工程师学会等组织也制定了相关标准，并在进一步地完善。文献[17]对IEC 62196标准的4种充电模式进行了介绍。
相较于充电模式，换电模式下电动汽车电能补给速度快，并可以在负荷低谷期间对电池集中充电。换电站充电还可以与新能源发电相结合[18]或作为电力系统的重要储能环节[19]。但是，换电模式存在电池接口标准难以统一等问题。
目前，电动汽车电能补给方式尚未统一，对充电和换电方式下的充电负荷均有所研究，不同的补给方式可能适合不同充电需求的电动汽车[20]。文献[10-13]分析了充电模式下的充电负荷，文献[16]则在换电模式下，将用户分为固定用户、习惯用户和随机用户3种。固定用户的充电需求可以通过调查得到，然后分别根据用户数量和换电站附近车流量对习惯用户和随机用户的充电负荷进行预测。
1.5 电动汽车的类型与规模
目前，国内外的相关研究主要通过2种方法来分析未来电动汽车规模：
1）通过模型(包括Tremove模型[21]和Bass[22]模型)等预测。其中，Tremove是一个政策评估模型，用于研究不同交通和环境方面政策对交通所产生排放的影响，而Bass扩散模型的主要功能是对新开发的消费者耐用品的市场购买数量进行描述和预测。
2）分情景考虑电动汽车规模，一般设定不同的电动汽车穿透水平[23]。
电动汽车的发展有赖于各国政策的推动。对欧美日韩等国提出的电动汽车发展规划汇总如表1所示。文献[14]概括了中国电动汽车的发展规划，如图1所示。
2 电动汽车接入对电力系统的影响
2.1 电动汽车接入对电源发展的要求
电动汽车充电负荷的增长需要发电侧电能供给的平衡。文献[24]分情景集研究电动汽车在不同充电方式(无序、家庭充电、谷荷充电、V2G)下对
表1一些国家的电动汽车发展规划
Tab. 1 Development trend of electric vehicles in
some foreign countries
国家电动汽车发展规划
美国
2015年，电动汽车达到100万辆；2020年达到
1400万辆；2040年达到2.4亿辆，基本摆脱石油
进口依赖。
德国
德国政府颁布了《国家电动汽车发展计划》，目标
是到2020年使德国拥有100万辆电动汽车。
英国
BEV和PHEV的销售量在2020年分别达到120
万辆和35万辆，在2030年分别达到330万辆和
79万辆。
法国
预计在2020年前生产200万辆清洁能源汽车，在
2015年前将充电点增加至150万个。
西班牙
政府拨款5.9亿欧元，以使2011年至2012年间，
电动汽车规模达到7万辆。
日本
政府发布“新一代汽车战略2010”，目标在2020
年日本电动汽车保有量达到1350万辆。
韩国
到2015年韩国电动汽车在国际市场上的份额达
到10%，到2020年在韩国国内使用的小型汽车中
电动车比例占10%。
公交车、出租车、公务车
规模化发展，少量私家车
私家车
大规模发展
公交车、出租车、
公务车示范运营
图1中国电动汽车发展趋势
Fig. 1 Development trend of electric vehicles in China 电网不同类型新增装机的影响。通过仿真发现，新增装机与电动汽车的充电方式直接相关，在V2G 模式下，需要新增装机最小。文献[25]的研究结论类似：若采取有序充电，则电动汽车大规模并网对美国电网发电侧的影响很小。文献[26]研究了电动汽车接入对伊利诺伊州发电组合的影响，仿真结果表明，需要新增的备用容量不大，在美国大部分地区供应电动汽车充电负荷的电源为燃气机组。文献[27]的研究则认为，目前美国具有足够的装机容量支撑美国84%的汽车电气化。文献[28]研究了在不同情景集下电动汽车接入对德国电力系统不同类型机组新增发电量的影响。
2.2 电动汽车接入与CO2排放
随着未来电动汽车的普及，交通运输业的碳排放将大部分转移到发电和输电环节。文献[29-30]建立了线性近似排放模型来估计电动汽车接入电网
4 中国电机工程学报第32卷
对排放的影响，指出利用电动汽车的充放电和新能源出力配合能够有效降低排放。文献[28]对德国的仿真研究结果表明，接入电动汽车后，汽车减少的CO2排放与电力系统新增发电量增加的CO2排放基本相当。中国大部分的电能来自燃煤电厂，大量电动汽车的接入能否真正实现碳排放的降低，还需要进一步研究。
2.3 电动汽车接入对输电网的影响
电动汽车接入对输电网的影响是间接的。随着大量电动汽车接入，导致用电负荷的增长，而充电负荷的时空不确定性将主要对输电网安全、经济运行以及输电网规划产生影响。
文献[31]从电网能够承受电动汽车接入能力的角度，对目前的相关研究进行了总结。文献[32]研究了电动汽车接入后对澳大利亚某城市输电网线路和变电站主要设备的影响，仿真结果表明，电动汽车的大规模接入并不会导致该城市已有输电线路和变电站的主要设备过载。
2.4 电动汽车接入对配电网运行的影响
电动汽车接入对电力系统的影响主要在配电网层面，文献[31,33]对此进行了总结。电动汽车充电负荷较常规负荷具有时空随机性强的特点，给配电网运行带来了更多的不确定性[34]。目前的主要研究内容涉及配电网的电能质量、可靠性和经济运行等方面，如图2所示。
图2电动汽车接入对配网的影响
Fig. 2 Impacts of electric vehicles integration on the
distribution system
1）对配电网电能质量的影响。
电动汽车的接入对配电网电能质量的主要影响包括电压下降[35-36]，谐波污染[37-38]和三相不平衡[39-40]。
文献[35]研究了不同接入水平及不同聚集程度下电动汽车充电对英国典型低压配电网电压的影响。文献[37]主要研究电动汽车充电机对配网电能质量的影响，电动汽车在深夜充电时，将成为造成电压畸变的主要设备，充电产生的谐波可能对变压器的寿命、电缆以及继电保护装置造成影响。在文献[40]中，作者以负序电流与正序电流的比值来表征配电网节点的三相不平衡程度，仿真结果表明，只有在大量电动汽车接入情况下会带来三相不平衡问题，电动汽车充电负荷应在三相之间合理分配。
2）对配电网经济运行的影响。
在配网经济运行方面，主要研究电动汽车接入后对配电网网损[41-42]和配电变压器寿命[43-44]的影响。
文献[42]采用蒙特卡罗仿真方法分析在25%和50%渗透率下电动汽车充电对2个岛屿配电网网损的影响。文献[44]研究了电动汽车充电对配电变压器寿命的影响，仿真结果表明，电动汽车的接入将减损配电变压器的寿命，尤其当电动汽车用户使用240V充电且不施加任何控制措施时，对变压器的负面影响将更加突出。
2.5 充电设施与电网规划
在电网规划方面，需要充分考虑电动汽车充电负荷的时间和空间分布，权衡电网投资的经济性和电网运行的安全性。另外，未来大量充电设施如交流充电桩、充电站与换电池站布点规划的过程中，应综合考虑电动汽车车主驾驶行为、充电行为以及交通信息与现有配电网信息，实现充电设施在电网中的合理分布。文献[45]建立了综合考虑充电站特性、电动汽车充电需求分布、电网以及城市规划的多目标充电站规划模型。文献[46]提出了以投资和运行成本最小为目标，在满足电动汽车用户充电需求的前提下，协调配电网扩展规划与充电站布局的方法。
3 电动汽车充放电控制与利用
3.1 电动汽车有序充电
3.1.1 有序充电控制的目标与效果
有序充电指电动汽车以可控负荷的形式参与电网调控，其作为有效规避电动汽车大规模充电对电网造成负面影响的重要手段受到了广泛关注。电动汽车有序充电控制根据电网的运行状态，一般以经济性最优或对电网的影响最小为目标，综合考虑电池性能约束与用户充电需求，协调电动汽车充电过程，控制的手段为充电时间和充电功率的大小。
1）改善配电网负荷。
第4期胡泽春等：电动汽车接入电网的影响与利用 5
文献[34]选取了美国弗吉尼亚州一个城镇的典型配电网，分析在多种电动汽车接入情景下配电网的负载情况，研究结果表明，电动汽车充电会导致峰荷增长和配电变压器过载，而通过交错充电等有序充电策略能够有效地平滑负荷、消除配变过载。
2）改善电能质量和电网运行经济性。
文献[39]的研究结果表明，有序充电可改善电网的节点电压水平，并降低网络损耗。文献[47]基于已有配电网络和常规用电约束，优化电动汽车大规模接入情况下的充电功率，使之能最大限度地利用已有配电网，提高配网运行的经济性。文献[48]以网损和充电成本最小为目标，基于网损灵敏度选择优先充电的电动汽车，提出了电动汽车实时有序充电控制策略，该策略可有效降低配电网的网损，并改善配电网的节点电压波形。
3）提高配网运行可靠性。
文献[49]应用SynerGEE工具分析了电动汽车充电对电网的影响。作者进行了多种充电方式、多种渗透率情形下的配网可靠性分析。研究结果表明：在高压充电且没有智能充电控制技术的情况下，系统的可靠性受到了负面影响，而智能充电技术对提高电网可靠性的作用不容忽视。
3.1.2 有序充电控制模型与算法
1）优化电网运行。
在文献[13,50]中，作者建立了基于二次规划和动态规划2种方法的有序充电模型来评估多情景下电动汽车充电对配电网的影响。文中考虑了负荷预测的误差，比较了在无电动汽车接入、电动汽车无序充电和有序充电3种情景下配电网网损的大小。仿真结果表明，电动汽车无序充电时配电网网损增加显著，有序充电时网损则增加很小。
文献[51]建立了一个时间协调最优潮流模型(time coordination optimal power flow，TCOPF)，通过加权的方式最小化配电网损耗和变压器分接头调整次数2个目标，采用gPROMS软件包求解建立的非线性优化问题。文献[41]在分析馈线损耗、负载率和负荷变化方差3个参量之间关系的基础上，针对最小化这3个参量分别建立了有序充电模型。仿真分析结果表明，采用优化配电网负载率和配电网负荷波动方差的有序充电模型可有效降低网损，并具有更快的计算速度。
文献[52]建立了分级有序充电控制的数学模型，通过结合本地最优充电控制与必要的低频减载措施，来提高电网运行的可靠性。
文献[53]建立了电动汽车–风电协同调度的优化模型，以中国区域电网为例，分析了调度电动汽车充电以平滑电网等效负荷波动、消纳夜间过剩风电的可行性。
2）降低用户充电成本。
文献[54]采用动态规划的方法，基于未来电价的预测值，通过优化电动汽车的充电时间以节省客户充电成本。文献[55]基于日前电价和电动汽车充电负荷的预测，建立了以最小化电动汽车中间商购电成本为目标的优化模型，通过动态负荷调度，实现电动汽车的有序充电。文献[56]在考虑充电功率约束的前提下，通过动态响应分时电价，提出了最小化客户充电成本和削峰填谷的有序充电启发式算法。
3.1.3 有序充电的实现方式
有序充电需要对多辆分散的电动汽车进行充电调度或协调，而电网公司难以直接控制每辆电动汽车的充电过程。国外的研究多提出了“中间人”的角色，如文献[57]中提出的PHEV管理者和文献[55]中分析的中间商。
文献[50]认为，有序充电应通过多代理技术来协调。智能代理的典型代表是美国西北太平洋国家实验室开发的名为“Smart Charger Controller”[58]的电动汽车充电控制装置，配备了采用ZigBee技术的近距离无线通信模块，可接收来自电网企业的电价等信息。与智能电网技术相结合，电动汽车能够自动避开高峰时间充电。ZigBee/IEEE 802.15已经提交IEC，申请作为国际标准。
3.2 电动汽车与电网双向互动(V2G)
3.2.1 电动汽车与电网互动的研究内容
电动汽车与电网互动是指电动汽车作为分布式储能单元，以充电和放电的形式参与电网的调控。国外在电动汽车与电网的互动方面的研究起步较早，文献[59-60]较早提出了V2G的思想并进行了效益分析。目前，关于V2G的研究主要集中在电动汽车与电网互动方式、控制策略、成本效益分析[61-62]及硬件研发[63-65]等方面。
3.2.2 利用电动汽车充放电削峰填谷
电动汽车作为分布式的储能装置，可以通过协调控制其充放电过程，使之在系统负荷高峰时放电、低谷时充电，实现系统的削峰填谷。文献[66]较早地分析了电动汽车作为系统调峰电源的经济效益。
6 中国电机工程学报第32卷
文献[67-68]提出了考虑电动汽车V2G过程的机组组合模型，并使用粒子群算法进行求解。在设定汽车总量、停车场容量限制和每天总的允许充放电频率的条件下，算例仿真评估了停车场内电动汽车V2G对降低系统发电成本的贡献。文章通过机组组合的优化制定电动汽车的充放电计划，但没有考虑电动汽车充电行为的随机特性。文献[69]以发电机组的运行成本和CO2排放量的加权和最小为目标，建立了考虑V2G的机组组合模型，并分析了电动汽车不同充电模式对机组组合结果的影响。
3.2.3 电动汽车充电负荷参与系统调频
作为分布式储能资源的电动汽车，可以参与系统的频率调节。相比于传统的系统调频电源，电动汽车参与调频具有响应速度快的优势。文献[70]从市场参与的角度，计算了电动汽车可用于参与调频服务的容量。文献[61]提出了在满足充电需求约束条件下电动汽车参与系统频率调节的控制方法，文中建立了电动汽车充放电控制中间商的角色，中间商负责对一定数量电动汽车的放电功率、放电时间进行控制，以产生规模效应。
3.2.4 V2G的其他应用
通过电动汽车充放电优化控制，可以平抑风力和太阳能发电的波动，提高新能源发电的利用效益和电网接纳新能源发电接入的能力。文献[71]分析了V2G对提高风电接入能力和降低CO2排放的作用。文献[72]建立了考虑电动汽车接入电网和风电机组出力不确定性的随机经济调度模型。
文献[73]考虑了电动汽车用户用车行为的随机性，研究电动汽车为电网运行提供备用的可能性。仿真结果表明，当控制电动汽车数量达到10000辆时，在不降低客户用车方便性以及不损害电池寿命的前提下，可以利用V2G为系统提供可靠的备用容量，并能够提高用户使用电动汽车的经济性。
电动汽车还能够为电网提供无功支撑，文献[62]研究了在智能电网环境下，利用电动汽车等分散资源为系统提供电压支撑的控制框架。
3.2.5 V2G的效益分析
文献[74]提出了一种在已知系统电价曲线的条件下，以电动汽车用户收益最大化为目标的V2G 优化控制策略。文献[75]计算了电动汽车参与旋转备用、调频等辅助服务的成本和收益，计算结果表明，电动汽车参与旋转备用时具有较高的经济效益。文献[76]研究了电动汽车集中器(Aggregator)参与日前电力市场交易和备用服务市场的V2G优化模型，仿真结果表明，通过优化可有效降低电动汽车的充电成本。
3.3 实现电动汽车充放电控制与利用的讨论
对电动汽车充放电控制需要电动汽车与电网进行信息交互，交互的内容包括电动汽车的充电需求约束、停车状态、电池荷电状态等。但目前配电网的信息化程度不高，配电控制中心对于配网运行实时信息掌握不全，基于在线运行的电动汽车大规模充放电控制与利用难度较大。在控制方式方面，若采用集中式控制方式，对规模化电动汽车的充放电策略优化和双向信息交互的处理均要求较高，需要研究分层、分区的电动汽车充放电控制方式与策略，提高处理速度、降低对通信系统的要求。
建立合理的市场机制是实现电动汽车充放电控制与利用的基本前提。合理的市场机制能给予电动汽车用户足够的激励，使用户愿意参与到电网的充放电控制中来，从而实现电网与用户的双赢。另一方面，在电动汽车与电网充放电实施过程中，还应当充分保护客户的信息安全和隐私。
4 结论
本文主要对电动汽车接入电网的影响以及电动汽车充放电控制与应用方面的研究进行了总结。对电动汽车接入电网影响的研究，可按以下2个层面开展：
1）分析电力系统接纳电动汽车接入电网的能力，包括电源供给能力、电网传输能力和电能质量合格。
2）考虑电动汽车接入的发展场景，分析接纳电动汽车所需的电源、电网和充电设施的建设和投资。
电动汽车充电设施的合理部署是电动汽车的大规模接入电网得以实现的基本保障。既要考虑不同电动汽车类型的使用和充电需求，还应考虑接入电网的成本，并与电网规划相协调。
充电负荷具有等效用电小时数小、峰谷差明显的特征。电动汽车充放电控制的实施将有效降低电动汽车大规模接入给电网带来的负担，有助于电网的安全经济运行，提升电动汽车的环保价值。有序充电利用了电动汽车充电负荷的可调整和可中断性，V2G则挖掘了动力电池向电网反向送电的潜力：1）对有序充电的研究，可归结为一个2层优化问题，底层是各电动汽车利用负荷或电价低谷充电，上层是各电动汽车有序充电策略之间的协调优化。
第4期胡泽春等：电动汽车接入电网的影响与利用 7
2）V2G是有序充电的扩展，提升了电动汽车参与电网调控的能力，对V2G的研究，需考虑应用的扩展(如参与电网调频)以凸显放电的必要性。
3）成本和效益是决定有序充电和V2G能否获得实际应用的关键，应注重成本效益的计算与综合评估。
参考文献
[1] Boulanger A G，Chu A C，Maxx S，et al．Vehicle
electrification：status and issues[J]．Proceedings of the IEEE，99(6)：1116-1138．
[2] 吴憩棠．我国“十城千辆”计划的进展[J]．新能源汽车，
2009，1(24)：15-19．
Wu Qitang．Progresses in “Ten Cities & Thousand Units”
plan[J]．New Energy Vehicles，2009，1(24)：15-19(in
Chinese)．
[3] Sortomme E，El-Sharkawi M A．Optimal charging
strategies for unidirectional vehicle-to-grid[J]．IEEE Trans.
on Smart Grid，2011，2(1)：131-138．
[4] 宋永华，杨岳希，胡泽春．电动汽车电池的现状及发展
趋势[J]．电网技术，2011，35(4)：1-7．
Song
Yonghua，Yang Yuexi，Hu Zechun．Present status and development trend of batteries for electric vehicles[J]．
Power System Technology，2011，35(4)：1-7(in Chinese)．
[5] May G．Battery options for hybrid electric vehicles
[C]//IET Hybrid Vehicle Conference．Coventry：IET，
2006：67-78．
[6] Shafiei A，Momeni A，Williamson S S．Battery modeling
approaches and management techniques for plug-in hybrid
electric vehicles[C]//IEEE Vehicle Power and Propulsion
Conference．Chicago：IEEE，2011：1-5．
[7] Einhorn M，Conte V，Kral C，et al．Comparison of
electrical battery models using a numerically optimized parameterization method[C]//IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference．Chicago：IEEE，2011：1-7．[8] Zhang Hanlei，Chow M Y．Comprehensive dynamic
battery modeling for PHEV applications[C]//IEEE Power
and Energy Society General Meeting．Minneapolis：IEEE，2010：1-6．
[9] Fernandez L P，Roman T G S，Cossent R．Assessment of
the impact of plug-in electric vehicles on distribution networks[J]．IEEE Trans. on Power System，2011，26(1)：206-213．
[10] Adornato B，Patil R，Filipi Z．Characterizing naturalistic
driving patterns for plug-in hybrid electric vehicle analysis[C]//IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference．Michigan：IEEE，2009：655-660．
[11] Ashtari A，Bibeau E，Shahidinejad S，et al．PEV Charging
profile prediction and analysis based on vehicle usage data
[J]．IEEE Trans. on Smart Grid，2011(Available online，
Digital Object Identifier：10.1109/TSG.2011.2162009)．[12] Hubner M，Zhao L，Mirbach T，et al．Impact of large-scale
electric vehicle application on the power supply[C]//
Electrical Power & Energy Conference．Montreal：IEEE，
2009：1-6．
[13] Clement-Nyns K，Haesen E，Driesen J．The impact of
charging plug-in hybrid electric vehicles on a residential
distribution grid[J]．IEEE Trans. on Power Systems，2010，
25(1)：371-380．
[14] 罗卓伟，胡泽春，宋永华，等．电动汽车充电负荷计算
方法[J]．电力系统自动化，2011，35(14)：36-42．
Luo Zhuowei，Hu Zechun，Song Yonghua，et al．Study
on plug-in electric vehicles charging load calculating[J]．
Automation of Electric Power Systems，2011，35(14)：
36-42(in Chinese)．
[15] Zheng Z，Zhang Y，Liu T，et al．Analysis on development
trend of electric vehicle charging mode[C]//2011 International Conference on Electronics and Optoelectronics．Dalian，China：IEEE，2011：440-442．[16] Chuanneng W，Jingyan Y，Nian L，et al．Study on siting
and sizing of battery-switch station[C]//2011 4th International Conference on Electric Utility Deregulation
and Restructuring and Power Technologies．Weihai，
China：IEEE，2011：657-662．
[17] Wikipedia．IEC 62196 [DB/OL]．2012-1-3．[2012-1-05]．
https://www.doczj.com/doc/216334671.html,/ wiki/IEC_62196．
[18] Takagi M，Iwafune Y，Yamamoto H，et al．Energy storage
of PV using batteries of battery-switch stations[C]//IEEE
International Symposium on Industrial Electronics．
Austin：IEEE，2010：3413-3419．
[19] Lombardi P，Heuer M，Styczynski Z．Battery switch
station as storage system in an autonomous power system：
optimization issue[C]//IEEE Power and Energy Society
General Meeting．Minneapolis：IEEE，2010：1-6．[20] 滕乐天，何维国，杜成刚，等．电动汽车能源供给模式
及其对电网运营的影响[J]．华东电力，2009，37(10)：
1675-1677．
Teng Letian，He Weiguo，Du Chenggang，et al．Power
supply modes for electrical vehicles and their impacts on
grid operation[J]．East China Electric Power，2009，
37(10)：1675-1677(in Chinese)．
[21] Logghe S，Van Herbruggen B，Zeebroeck B V．Emissions
of road traffic in Belgium[EB/OL]．Brussels，Transport
&Mobility Leuven 2006[2011-12-03]．http://www.
tmleuven.be/project/tremovebelgie/report_05.15_emission
s_belgium.pdf．
[22] Wei Zhenlin，Wu Yue，Huang Ailing．EV market
expansion based on BASS model[C]//Advanced Forum on
Transportation of China．Bejing：IET，2009：243-247．[23] Richardson P，Flynn D，Keane A．Impact assessment of
8 中国电机工程学报第32卷
varying penetrations of electric vehicles on low voltage distribution systems[C]//IEEE Power & Engineering Society General Meeting．Minneapolis：IEEE，2010：
1-6．
[24] Yu Xiaolong．Impacts assessment of PHEV charge profiles
on generation expansion using national energy modeling system[C]//IEEE Power and Energy Society General Meeting：Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st Century．Pittsburgh：IEEE，2008：1-5．[25] Denholm P，Short W．An evaluation of utility system
impacts and benefits of optimally dispatched plug-in hybrid electric vehicles[EB/OL]．Golden：Midwest Research Institute，2006[2011-12-03]．http：//www.
https://www.doczj.com/doc/216334671.html,/docs/fy07osti/40293.pdf．
[26] Mahalik M，Poch L，Botterud A，et al．Impacts of plug-in
hybrid electric vehicles on the electric power system in Illinois[C]//IEEE Conference on Innovative Technologies for an Efficient and Reliable Electricity Supply．Boston：
IEEE，2010：341-348．
[27] Kintner-Meyer M，Schneider K，Pratt R．Impacts
assessment of PHEV on electric utilities and regional U.
S．power grids，part 1：technical analysis[EB/OL]．
[2012-1-05]．https://www.doczj.com/doc/216334671.html,/about/com-mem/ wellinghoff/5-24-07-technical-analy-wellinghoff.pdf．[28] Hubner M，Zhao L，Mirbach T，et al．Impact of large-scale
electric vehicle application on the power supply
[C]//Electrical Power & Energy Conference．Montreal：
IEEE，2009：1-6．
[29] Saber A Y，Venayagamoorthy G K．On million plug-in
electric vehicles on the road by 2015[C]//Proceedings of the 12th international IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems．St. Louis：IEEE，2009：1-7．[30] Saber A Y，Venayagamoorthy G K．Plug-in vehicles and
renewable energy sources for cost and emission reductions[J]．IEEE Trans. on Industrial Electronics，
2011，58(4)：1229-1238．
[31] 高赐威，张亮．电动汽车充电对电网影响的综述[J]．电
网技术，2011，35(2)：127-131．
Gao
Ciwei，Zhang Liang．A survey of influence of electric vehicle charging on power grid[J]．Power System Technology，2011，35(2)：127-131(in Chinese)．[32] Carthy D M，Wolfs P．The HV system impacts of large
scale electric vehicle deployments in a metropolitan area
[C]//20th Australasian Universities Power Engineering
Conference．Christchurch：IEEE，2010：1-6．
[33] Robert C，Green II，Wang Lingfeng，et al．The impact of
plug-in hybrid electric vehicles on distribution networks：a review and outlook[C]//IEEE Power & Engineering Society General Meeting．Minneapolis：IEEE，2010：
1-8．[34] Shao S，Pipattanasomporn M，Rahman S．Challenges of
PHEV penetration to the residential distribution network
[C]//IEEE Power and Energy Society General Meeting．
Calgary：IEEE，2009：1-8．
[35] Papadopoulos P，Cipcigan L M，Jenkins N，et al．
Distribution networks with electric vehicles
[C]//Universities Power Engineering Conference．
Glasgow：IEEE，2009：1-5．
[36] Richardson P，Flynn D，Keane A．Impact assessment of
varying penetrations of electric vehicles on low voltage
distribution systems[C]//IEEE Power and Energy Society
General Meeting．Minneapolis：IEEE，2010：1-6．[37] Gomez J C，Morcos M M．Impact of EV battery chargers
on the power quality of distribution systems[J]．IEEE
Trans. on Power Delivery，2003，18(3)：975-981．
[38] Chan M S W，Chau K T，Chan C C．Modeling of electric
vehicle chargers[C]//Proceedings of the 24th Annual
Conference of the IEEE Industrial Electronics Society．
Aachen：IEEE，1998：433-438．
[39] Singh M，Kar I，Kumar P．Influence of EV on grid power
quality and optimizing the charging schedule to mitigate
voltage imbalance and reduce power loss[C]//Power
Electronics and Motion Control Conference．Ohrid：IEEE，
2010：196-203．
[40] Putrus G A，Suwanapingkarl P，Johnston D，et al．Impact
of electric vehicles on power distribution networks[C]//
IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference．
Michigan：IEEE，2009：827-831．
[41] Sortomme E，Hindi M M，Macpherson S D J，et al．
Coordinated charging of plug-in hybrid electric vehicles to
minimize distribution system losses[J]．IEEE Trans. on
Smart Grid，2011，2(1)：198-205．
[42] Soares F J，Lopes J A P，Almeida P M R．A Monte Carlo
method to evaluate electric vehicles impacts in distribution
networks[C]//IEEE Conference on Innovative Technologies for an Efficient and Reliable Electricity
Supply．Waltham：IEEE，2010：365-372．
[43] Dow L，Marshall M，Le Xu，et al．A novel approach for
evaluating the impact of electric vehicles on the power
distribution system[C]//IEEE Power And Energy Society
General Meeting．Minneapolis，MN：IEEE，2010：1-6．[44] Kelly L，Rowe A，Wild P．Analyzing the impacts of
plug-in electric vehicles on distribution networks in British
Columbia[C]//Electrical Power Energy Conference．
Montreal：IEEE，2009：1-6．
[45] Wang Hengsong，Huang Qi，Zhang Changhua，et al．A
novel approach for the layout of electric vehicle charging
station[C]//International Conference on Apperceiving
Computing and Intelligence Analysis．Sichuan：IEEE，
2010：64-70．
[46] 杜爱虎，胡泽春，宋永华，等．考虑电动汽车充电站布
第4期胡泽春等：电动汽车接入电网的影响与利用 9
局优化的配电网规划[J]．电网技术，2011，35(11)：35-42． Du
Aihui，Hu Zechun，Song Yonghua，et al．Distribution network planning considering layout optimization of electric vehicle charging station[J]．Power System Technology，2011，35(11)：35-42(in Chinese)．
[47] Richardson P，Flynn D，Keane A．Optimal charging of
electric vehicles in low voltage distribution systems[J]．
IEEE Trans. on Power Systems，2011(Available online，
Digital Object Identifier：10.1109/TPWRS.2011. 2158247)．[48] Deilami S，Masoum A S，Moses P S．Real-time
coordination of plug-in electric vehicle charging in smart
girds to minimize power losses and improve voltage
profile[J]．IEEE Trans. on Smart Grid，2011，2(3)：
456-467．
[49] Schneider K，Gerkensmeyer C，Kintner-Meyer M，et al．
Impact assessment of plug-in hybrid vehicles on pacific
northwest distribution systems[C]//IEEE Power and Energy Society General Meeting．Pittsburgh：IEEE，2008：
1-6．
[50] Clement K，Haesen E，Driesen J．Stochastic analysis of the
impact of plug-in hybrid electric vehicles on the distribution grid[C]//20th International Conference and
Exhibition on Electricity Distribution-Part1．Prague：
IEEE，2009：1-4．
[51] Acha S，Green T C，Shah N．Effects of optimised plug-in
hybrid vehicle charging strategies on electric distribution
network losses[C]//Transmission and Distribution Conference and Exposition．Los Angeles：IEEE，2010：
1-6．
[52] Galus M D，Andersson G．Integration of plug-in hybrid
electric vehicles into energy networks[C]//IEEE Power
Technology．Bucharest：IEEE，2009：1-8．
[53] 于大洋，宋曙光，张波，等．区域电网电动汽车充电与
风电协同调度的分析[J]．电力系统自动化，2011，
35(14)：24-29．
Yu Dayang，Song Shuguang，Zhang Bo，et al．Synergistic
dispatch of PEVs charging and wind power in Chinese
regional power grids[J]．Automation of Electric Power
Systems，2011，35(14)：24-29(in Chinese)．
[54] Rotering N，Ilic M．Optimal charge control of plug-in
hybrid electric vehicles in deregulated electricity markets
[J]．IEEE Trans. on Power Systems，2011，26(3)：
1021-1029．
[55] Wu D，Aliprantis D C，Ying L．Load scheduling and
dispatch for aggregators of plug-in electric vehicles[J]．
IEEE Trans. on Smart Grid，2011(Available online，Digital
Object Identifier：10.1109/TSG.2011.2163174)．
[56] Cao Y，Tang S，Li C，et al．An optimized EV charging
model considering TOU price and SOC curve[J]．IEEE
Trans. on Smart Grid，2011(Available online，Digital
Object Identifier：10.1109/TSG.2011.2159630)．
[57] Galus M D，Andersson G．Demand management of grid
connected plug-in hybrid electric vehicles (PHEV)
[C]//Energy 2030 Conference．Atlanta：IEEE，2008：1-8．
[58] Haas A．Smart charger controller[EB/OL]．Pacific
Northwest National Laboratory，2009-04-30[2011-11-12]．
https://www.doczj.com/doc/216334671.html,/news/release.aspx?id=365．
[59] Kempton W，Letendre S E．Electric vehicles as a new
power source for electric utilities[J]．Transportation
Research Part D：Transport and Environment，1997，2(3)：
157-175．
[60] Tomic J，Kempton W．Using fleets of electric-drive
vehicles for grid support[J]．Journal of Power Sources，
2007，168(2)：459-468．
[61] Han Sekyung，Han Soohee，Sezaki K．Development of an
optimal vehicle-to-grid aggregator for frequency regulation[J]．IEEE Trans. on Smart Grid，2010，1(1)：
65-72．
[62] Rogers K M，Klump R，Khurana H，et al．An authenticated
control framework for distributed voltage support on the
smart grid[J]．IEEE Trans. on Smart Grid，2010，1(1)：
40-47．
[63] DU Y，Zhou X H，Bai S Z，et al．Review of non-isolated
bi-directional DC-DC converters for plug-in hybrid electric vehicle charge station application at municipal parking decks[C]//Applied Power Electronics Conference
and Exposition．Palm Springs：IEEE，2010：1145-1151．[64] Kisacikoglu M C，Ozpineci B，Olbert L M．Examination
of a PHEV bidirectional charger system for V2G reactive
power compensation[C]//Applied Power Electronics Conference and Exposition．Palm Springs：IEEE，2010：
458-465．
[65] Zhou X H，Wang G Y，Lukic S，et al．Multi-function
bi-directional battery charger for plug-in hybrid electric
vehicle application[C]//Energy Conversion Congress and
Exposition．San Jose：IEEE，2009：3930-3936．[66] Kempton W，Toru K．Electric-drive vehicles for peak
power in Japan[J]．Energy Policy，2000，28(1)：9-18．[67] Saber A Y，Venayagamoorthy G K．Optimization of
vehicle-to-grid scheduling in constrained parking lots
[C]//IEEE Power & Engineering Society General
Meeting．Calgary：IEEE，2009：1-8．
[68] Saber A Y，Venayagamoorthy G K．Unit commitment with
vehicle-to-grid using article swarm optimization[C]//IEEE
Power Technology．Bucharest，Romania：IEEE，2009：
1-8．
[69] 陆凌蓉，文福拴，薛禹胜，等．计及可入网电动汽车的
电力系统机组最优组合[J]．电力系统自动化，2011，
35(21)：16-20．
Lu Lingrong，Wen Fushuan，Xue Yusheng，et al．Unit
10 中国电机工程学报第32卷
commitment in power systems with plug-in electric vehicles[J]．Automation of Electric Power Systems，
2011，35(21)：16-20(in Chinese).
[70] Han Sekyung，Han Soohee，Sezaki K．Estimation of
achievable power capacity from plug-in electric vehicles for V2G frequency regulation：case studies for market participation[J]．IEEE Trans. on Smart Grid，2011，2(4)：632-641．
[71] Lunda H，Kempton W．Integration of renewable energy
into the transport and electricity sectors through V2G [J]．Energy Policy，2008，36(9)：3578-3587．
[72] 赵俊华，文福拴，薛禹胜，等．计及电动汽车和风电出
力不确定性的随机经济调度[J]．电力系统自动化，
2010，34(20)：22-29．
Zhao Junhua，Wen Fushuan，Xue Yusheng，et al．Power
system stochastic economic dispatch considering uncertain
outputs from plug-in electric vehicles and wind generators[J]．Automation of Electric Power Systems，
2010，34(20)：22-29(in Chinese)．
[73] Dallinger D，Krampe D，Wietschel M．Vehicle-to-grid
regulation reserves based on a dynamic simulation of mobility behavior[J]．IEEE Trans. on Smart Grid，2011，2(2)：302-313．
[74] Venayagamoorthy G K，Mitra P，Corzine K，et al．
Real-time modeling of distributed plug-in vehicles for
V2G transactions[C]//IEEE Energy Conversion Congress and Exposition．San Jose：IEEE，2009：3937-3941．[75] Kempton J，Tomic．Vehicle-to-grid power fundamentals：
calculating capacity and net revenue[J]．Journal of Power Source，2005，144(1)：268-279．
[76] Bessa R J，Matos M A，Soares F J，et al．Optimized
bidding of a EV aggregation agent in the electricity market [J]．IEEE Trans. on Smart Grid，2011(Available online，Digital Object Identifier：10.1109/TSG.2011.2159632)．
收稿日期：2011-01-12。
作者简介：
胡泽春(1979)，男，副教授，主要研究
方向为电动汽车、智能电网、电力系统优
化规划与运行，zechhu@https://www.doczj.com/doc/216334671.html,；
宋永华(1964)，男，教授，英国皇家工
程院院士，主要研究方向为智能电网和低
碳电力，yhsong@https://www.doczj.com/doc/216334671.html,；
徐智威(1989)，男，博士研究生，主要
研究方向为电动汽车、电网优化控制与运
行，rickyzhiwei@https://www.doczj.com/doc/216334671.html,。
胡泽春
(责任编辑吕鲜艳)
Extended Summary
正文参见pp.1-10
S1
Impacts and Utilization of Electric Vehicles Integration Into Power Systems
HU Zechun, SONG Yonghua, XU Zhiwei, LUO Zhuowei, ZHAN Kaiqiao, JIA Long
(Tsinghua University)
KEY WORDS: charging load modeling; coordinated charging; plug-in electric vehicle; power system; vehicle-to-grid (V2G)
With the increasing level of electric vehicles (EVs) penetration in power grids, the charging of EVs will have significant impacts onthe power system planning and operation. It is necessary to note that the majority of EVs are not in use in most of the time in a day. Therefore, the onboard batteries onboard can be utilized as energy storage devices. This article reviewed reviews and discussed discusses the current related research in the following areas.
1) Charging load modeling and calculation.
The factors that influence the charging load modeling of EVs include:
①The properties of onboard batteries, such as battery type, capacity, and charging characteristics, etc.
②The customers’ behaviors of using EVs.
③The charging modes of EVs which mainly include including slow charging, fast charging and battery swapping.
④The development scale of EVs.
2) Impacts of EVs integration on in power systems. The simulation results indicate that the needed generation capacity is directly correlated with the charging mode of EVs. Under the vehicle-to-grid (V2G) mode, the generation capacity which should be added is the least.
With the popularity of EVs in the future, the emissions of transportation sectors are mostly transferred to power generation and transmission sides. The effectiveness of electric vehicles in CO 2 emission reductions is still an open question.
The impacts of EVs on transmission systems are indirect, while the impacts are mainly on the level of distribution systems. Fig. 1 illustrates different influences
Fig. 1 Impacts of EVs integration on the distribution system
of EVs charging on distribution system operations.
In the aspect of power network planning, the driving and charging patterns of customers, traffic information and existing distribution infrastructure should be comprehensively considered to realize the reasonable distribution of the charging facility in the grid. The network investment costs and operational security are supposed to be balanced.
3) Coordinated charging and V2G. ①Coordinated charging.
A coordinated charging strategy, which regulates the charging time and power of electric vehicles, to realize the bettercan improve the economy and less eliminate negative impacts of distribution system, while taking into account of the operational state of the power grid, charging constraints of batteries and customers’ charging needs are taken into account.
The optimization models of coordinated charging include quadratic programming, dynamic programming and multi-level programming models. Combined with the smart grid technologies, the EVs are capable of avoiding charging during the peak hours. An electric vehicle charging control device named “Smart Charger Controller” has been developed.
②V2G .
V2G technology refers to the EVs participating in operation control of a power system by recharging as distributed energy storage devices. Through V2G, the EVs could be controlled to discharge during the peak load time and charge during the load valley.
Currently, the capability, implemental framework and control strategies of EVs participating frequency regulation have been investigated and simulated. However, it still has a quite some distance from to cover before realizing large-scale on-line applications.
The implementation of the coordinated charging and discharging of EVs could effectively relieve the impact of EVs large-scale integration on in power systems. It is will be advantageous beneficial for enhancing operational security of power systems and boosting the environmental value of EVs. Cost and benefit are as key factors to determine the real applications of coordinated charging and V2G, which should be carefully investigated.