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图1 | 日行驶里程统计
私家车在工作日的出行以日常通勤为主。无论城市大小,私家电动车的日行驶里程基本一致:50%的私家电动汽车日行驶里程小于30公里,而80%的私家电动汽车日行驶里程不超过50公里。
图2 | 充电频次统计
尽管以日行驶里程推算,电动汽车搭载的动力电池容量在40-60kWh,但是从充电频次上看,依然是以“一天一充”为主。其中,快充频次略低于慢充,“一天一充”与“一周及以上1充”占比相当。此外,目前各个城市私家电动汽车充电以慢充为主,且以3.5kW慢充最为主流,仅有北京快充占比高达30%。
02
各地起始充电时间在细节上有差异,多倾向于一次充满
在报告选择的八个城市中,私家电动汽车的起始充电时间规律大致上相同,但是受到不同城市工作时间、峰谷电价差、充电桩配套完善程度等因素的影响,起始充电时间在细节上有所差异:芜湖的起始充电时间集中在早晨7点到9点之间,表明居民是在达到办公地点后开始充电;而苏州、南京、厦门和临沂的起始充电时间在集中在下午17点到晚上20点,是下班后开始充电;而北京、上海、深圳等则是集中在晚上20点之后,尤其深圳的高峰期在晚上23-24点。
图3 | 起始充电时间
私家电动汽车快充与慢充起始充电时间差异较为明显,但不同城市的快充、慢充规律相似。其中快充开始时间与燃油车加油时间分布类似,多发生于日间。未来快充、慢充充电比例的变化会导致全社会的充电起始时间曲线发生变化,特别是决定未来的宏观层面充电负荷峰值是集中于夜间还是白天。而无论选择快充还是慢充,居民在充电时更习惯于充满。
图4 | 不同城市快、慢充起始充电时间对比
不同城市场景下电动汽车如何影响电网?
电动汽车对发电侧的影响需要结合城市特点与不同情景做具体分析。报告选择了八个城市中差异较大的北京与苏州进行对比分析:北京代表电动汽车市场规模大,快充占据一定比例的城市,城市用电量以居民用电和第三产业用电为主;苏州则代表电动汽车规模中等,以慢充为主的城市,城市用电量以工业用电为主。
01
政策影响下不同城市的电动汽车保有量预测
考虑到两个城市在发展新能源汽车上政策有所不同,故而两个城市的基准情景与激进情景设定有所不同:
1. 北京基准情景:假设于2030年开始实施禁燃政策。
2. 北京激进情景:假设于2025年开始实施禁燃政策,自2030年对所有换购车辆执行禁燃政策。
3. 苏州基准情景:无禁燃政策,按照既有政策发展。
4. 苏州激进情景:假设于2038年开始实施禁燃政策。
报告在此基础上对两个城市2035年与2050年的电动汽车保有量进行了预测。其中在新能源乘用车方面,北京激进情景下乘用车将全部为新能源车,数量预计为673万辆;苏州激进情景下新能源乘用车占比81%,达489万辆。
图5 | 北京和苏州未来新能源乘用车保有量预测
02
城市特点决定快充比例发展
随着大功率快充商业化,不同城市在充电类型选择上会呈现异质化。一些大型城市的停车位数量短缺,充电桩建设会面临先天制约,如北京和广州;另一些城市的老旧小区电网容量不足、缺乏配电网扩容条件,如西南地区的城市。
以上两种情况下,在未来,城市相对更加依赖公共快充,快充占比可能相对更高。而在一些停车位充分、配电网容量充足的城市,可能仍会沿用目前慢充为主的模式,快充占比虽然会上升,但仍然会以慢充为主流。
图6 | 北京、苏州未来快充比例预测
03
电动车未来对全网用电量/负荷的影响仍存在较大变数
在基准情景与激进情景下,电动汽车的充电负荷组成与负荷曲线有显著差异。
从用电量来看,北京2050年激进情景下,电动汽车日用电量约占北京全社会用电量的10.9%;基准情景下占比约为5.0%;苏州2050年激进情景下,电动汽车用电量将占全社会用电量的8.6%,基准情景下的电动汽车用电量则占3.0%。
从夏季用电负荷来看(对比此前收集的夏季出行与充电数据),北京2050年激进情景下,叠加电动汽车充电后负荷峰值提高3928MW,相当于五个800MW装机容量的发电厂满负荷出力,日负荷的峰谷差继续扩大;而苏州同样条件下,负荷峰值提高3787MW。
图7 | 北京与苏州2050年不同情景下夏季负荷对比
整体从宏观看,电动车对全网的用电量、负荷可能造成的影响仍然存在较大变数。未来两个城市新能源汽车对全网峰值负荷可能造成的影响幅度区间较大:2035年两个城市峰值负荷增幅大致在1.6%~11.9%区间,2050年峰值负荷增幅也在3.1%~11.3%区间。这种不确定性不仅受新能源汽车未来推广规模的影响,也受私家车快充占比和充电同时率的影响:当快充比例高时,因充电频率降低,车辆充电功率和每次充电的电量也更高,如果快充车辆集中在同一时间充电,更易对电网产生较大的影响。
图8 | 两个城市电动汽车充电对全网峰值负荷变化影响
电动汽车充电模式变化如何影响配电网?
与对发电侧的影响在中长期浮现不同,电动汽车无序充电对配电网的影响在当前已经呈现,一些重载的配变系统和集中式大功率快充站所在的配变已经受到影响。在配电网层面,电动汽车无序充电时的充电负荷随机性更大,且随着规模增长,充电随机性的微小变化可能造成本地负荷的剧烈变化,导致配变超容,影响其安全稳定运行。故而,对配电侧的定量分析也就更为重要。
考虑到10kV配电线路最易受到电动汽车规模化推广的影响,报告仅分析了10kV的情况。在10kV配变中,不同场景如住宅小区、办公场所、商业场所等,受电动汽车充电影响的程度与紧迫性不同。考虑到报告仅针对住宅小区定量分析了车网协同措施带来的缓解效果,故文章摘取报告中住宅小区的未来电网负荷特征预测以及在不同车网协同措施下的变化数据。
01
无序充电下电网负荷特征
报告中设定住宅小区居民户为1907户,对应10kV的配变额定容量约为4200kW,目前负载率最高为54%,接近全市10kV负载率平均水平。
居民小区的配变相对脆弱,易受影响:
1.当车辆电动化比例超过25%、充电同时率超过20%,小区配变会重载;
2.当车辆电动化比例超过50%时,小区配变将面临超载的风险。
图9 | 不同电动汽车渗透率带来的住宅小区用电负荷变化
电动汽车的夜间充电高峰不仅易造成小区配变超载,也加剧小区用电负荷的峰谷差。例如,当电动汽车户渗透率50%、同时率20%时,小区用电负荷将从1052kW倍增至2299kW。这意味着,即便小区对配变做扩容,增加的变压器也主要用于夜间20点半至23点短暂的电动汽车充电高峰时段,利用率有限。
报告指出,该案例中小区配变负载率不高,属于全市平均水平。实际中,一些城市老旧小区本身就面临重度负载情况,电动汽车户均渗透率未达到25%时就有增容需要。
02
智能有序充电才能真正“削峰填谷”
有序充电可以分为两种不同模式:
1. 峰谷电价:基于价格引导模式,引导用户自发在“低谷”充电。
2. 智能管理:根据负荷状态以及车辆的充电状态,自动优化充电的时序、功率等。
假设该居民小区100%电动化,两种不同手段带来的缓解程度有所不同。单纯的峰谷电价只能起到延时充电的作用。从下图可以看到,无论响应率多少,峰谷电价单一措施下住宅小区配变的用电高峰仍然徘徊80%负载率限值左右。而当50%小区电动汽车用户参与智能有序充电后,已无配变增容的必要。
图10 | 有序充电的削峰填谷效果
而且,随着响应峰谷电价的电动汽车车主群体扩大,会产生负荷的反弹。当住宅小区所有电动汽车车主将充电延迟到凌晨开始时,反而形成了另一个用电峰值,导致小区用电高峰不降反升。峰谷电价的实施需要结合智能控制,才能实现最理想的削峰填谷效果。
03
双向充放电10%参与率与有序充电50%参与率效果相当
让电动汽车能够在本地负荷峰值时放电,在负荷谷时充电,只需调动更少数量的电动汽车车辆,就可以实现比有序充电更理想的“削峰填谷”效果:10%电动汽车参与双向充放电时,其削峰填谷效果与50%的电动汽车参与有序充电的效果相当。
图11 | 不同车网协同措施对配电网的影响
此外,由于采用双向充放电能更充分地利用本地配变的开放容量,本地配变基本无增容需要。
图12 | 双向充放电削峰填谷效果
而随着参与V2G的车辆数增加,每辆车所贡献的放电电量将逐渐减少,这也更满足部分车辆临时性出行的刚需,缓解频繁充放电对动力电池衰减的影响。
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