基于充电站与储能系统战略配置的配电网电动汽车承载能力优化研究

推荐：本研究针对配电网中电动汽车(EV)大规模接入导致的承载能力不足问题，提出了一种基于强度优化的充电站(EVCS)和储能系统(ESS)协同配置方法。通过蒙特卡洛模拟(MCS)量化EV接入的随机性，结合电压质量指数(VQI)和负荷贡献指数(LCI)建立优化模型，在IEEE-33节点系统中实现承载能力提升78.25%。该研究为早期EV渗透阶段的电网规划提供了可扩展解决方案。

　　

随着全球碳中和目标的推进，电动汽车(EV)的普及率呈现爆发式增长。国际能源署数据显示，2024年全球EV销量预计达1700万辆，其中中国、欧洲和美国市场占比达95%。然而，公共快充设施的随机接入会导致配电网出现电压失稳、热过载等关键问题。澳大利亚作为典型案例，其EV家庭充电占比高达60%，但商业区和多户住宅对快充需求激增，2023年公共快充设施增长率达55%。这种供需矛盾使得配电网的EV承载能力(H_max)成为制约发展的瓶颈。

传统解决方案主要分为三类：基于光伏(PV)的技术改造、运行策略优化和网络扩容。但现有研究存在明显局限：约87%的文献聚焦PV技术，仅13.8%涉及EV专用方案；确定性方法忽视EV充电行为的动态特性；跨区域研究常忽略本地化插件特征。更关键的是，当前规划缺乏对充电站(EVCS)与储能系统(ESS)协同配置的系统研究。

针对这些挑战，James Cook大学的Ashish Kumar Karmaker团队在《Journal of Energy Storage》发表创新研究。该工作首次将澳大利亚本土EV特性（电池容量C_batt均值50.88kWh、日均行驶里程36.59km）与蒙特卡洛模拟(MCS)结合，开发了强度导向的优化框架。通过分析1,069个真实充电会话数据，构建了包含到达率λ、初始荷电状态(SOC)γ_i等随机参数的负荷模型，在IEEE-33总线系统中实现了承载能力的精准评估与提升。

关键技术方法包括：1) 基于Poisson分布的EV到达模型，整合澳大利亚统计局公布的居住区(γ_res)和商业区(γ_com)EV密度；2) 电压质量指数(VQI)和负荷贡献指数(LCI)双指标优化，通过Gurobi求解器确定强/弱节点；3) 考虑42.67%家庭光伏参与率的储能导出模型，设置初始SOCγ_init=90%、保留阈值γ_reserve=30%；4) 100次MCS迭代确保95%置信区间精度达0.982。

研究结果揭示：

1. 1.

   随机配置的局限性：无储能支持的随机EVCS布置仅能实现34.78%灵活性指数(FI)，主要受限于电压跌落(UV)和线路过载(LL)。当考虑31.76%的实际日充电率时，系统仅能承载516kW峰值负荷。

2. 2.

   储能系统的协同效应：分布式ESS将FI提升至58.96%，但电压不平衡(VUF)增至1.55%。节点分析显示，Section 1因客户密度高具有最大导出潜力（均值139户×7.4kW）。

3. 3.

   强度优化方案：选定总线19/6/31作为EVCS最佳位点，其ΔOF值低于0.15。配合总线25/30/18的ESS部署，系统FI跃升至78.25%，VUF_max控制在0.9%以内。

4. 4.

   区域特性影响：相比全球均值，澳大利亚BEV电池容量(58.35kWh)高29.7%，导致插件间隔α达5.45天。这验证了基于本地数据的必要性，避免过度投资。

该研究的创新价值体现在三方面：首先，提出的强度优化框架首次整合了电压偏差、热极限和VUF等多重约束；其次，建立的随机承载能力评估模型可输出概率区间而非单点估值；最后，案例显示规划级方案比传统网络扩容成本降低60%。这些发现为早期EV渗透地区提供了可复制的技术路径，特别是对V2G兼容率不足15%的市场具有特殊参考价值。

未来研究需关注三方面：1) 将旅行距离纳入多目标优化；2) 开发适应动态导出限制的实时控制策略；3) 在含高比例可再生能源的实际电网中验证方法。这项工作标志着配电网规划从"被动适应"向"主动引导"的重要转变，为2050净零目标提供了关键技术支撑。