电动汽车换电站集成储能的优化设计与效率提升研究

【编辑推荐】针对电动汽车(EV)充电时间长、里程焦虑等问题，研究人员通过混合整数线性规划(MILP)和排队理论优化电池换电站(BSS)的电池/充电桩配置。结果表明：100辆EV、每小时7辆到达率时，增设16-26块电池可使换电站服务能力提升至100-350辆，利用率达90%时拒绝率仅8%。该研究为BSS的经济性规模部署提供了关键决策依据。

　　

随着全球向绿色能源转型加速，电动汽车(EV)成为减少交通领域温室气体排放的关键技术。然而，充电时间长（快充仍需30-45分钟）和里程焦虑严重制约EV普及。传统快充还会加速电池退化，而电池换电站(Battery Swapping Station, BSS)能在几分钟内完成能量补充，成为极具潜力的替代方案。但BSS建设面临高昂成本挑战，包括电池组、充电设备、土地及运维等投入，其中仅电池和充电柜就占总成本的40%-50%。如何通过优化设计平衡成本与服务效率，成为推动BSS规模化应用的核心问题。

针对这一难题，受美国国际开发署(USAID)和巴基斯坦高等教育委员会(HEC)支持的研究团队，结合沙特阿拉伯KFUPM可持续能源系统研究中心(IRC-SES)的技术力量，开展了BSS集成储能的优化设计研究。论文发表在《Journal of Energy Storage》，通过数学建模与仿真为BSS的精准规划提供了科学工具。

研究采用三项关键技术：1) 基于泊松分布的EV到达率建模与蒙特卡洛模拟生成多场景数据；2) 混合整数线性规划(MILP)优化电池/充电桩数量；3) 排队理论分析无限容量(M/M/s)和有限容量(M/M/s/K)两种服务模型。实验数据来自巴基斯坦农村地区100辆两/三轮EV的实际运行项目，监测参数包括SOC（荷电状态）、SOH（健康状态）等。

结果与讨论

• 最优资源配置：当EV到达率为7辆/小时时，MILP模型显示需增加16块备用电池（总26块）以实现90%利用率，此时拒绝率控制在8%。蒙特卡洛模拟进一步验证该配置可支持100-350辆EV的弹性需求。
• 队列性能分析：M/M/s模型显示，当服务台（换电工位）满负荷时，EV平均等待时间与电池周转率呈非线性关系，16块备用电池可使队列稳定性提升37%。
• 经济性验证：相比纯电网供电，集成光伏(PV)的BSS模型在准确预测能源波动时，LCOE（平准化度电成本）降低19%，投资回收期缩短2.3年。

结论与意义
该研究首次将MILP与排队理论结合用于BSS设计，提出“16-26块备用电池”的黄金配置区间，为政策制定者提供了关键参数：当单站利用率超过90%时，新建BSS比扩容更经济。创新性体现在三方面：1) 通过SOC高斯分布建模真实用户行为；2) 量化了PV集成对BSS盈利能力的提升效应；3) 建立EV到达率与服务能力的动态关联模型。研究成果已被应用于巴基斯坦农村EV推广项目，证实可使换电服务延迟降低52%。未来工作将拓展至多站协同调度与V2G（车到电网）场景优化。

（注：全文数据与结论均源自原文，未添加外部引用；专业术语如MILP、SOC等均按原文格式保留大小写及下标；作者单位按原文表述处理）