電動汽車接入配電網(wǎng)的電能質(zhì)量問題及其治理

1、電動汽車接入配電網(wǎng)的電能質(zhì)量問題及其治理 摘要：未來電動汽車的大規(guī)模接入，將給電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行帶來不可忽視的影響。從電動汽車充電負荷建模與仿真計算、電動汽車接入對電力系統(tǒng)的影響、電動汽車的充放電控制利用與電動汽車引起的電能質(zhì)量問題的治理4大方面，討論電動汽車接入電網(wǎng)的研究現(xiàn)狀。指出電動汽車充電負荷分析應(yīng)考慮的主要因素，總結(jié)電動汽車接入對電源發(fā)展、電網(wǎng)運行、充電設(shè)施與配電網(wǎng)規(guī)劃方面的影響，列出了解決電能質(zhì)量問題措施的優(yōu)缺點，并分析電動汽車有序充電及與電網(wǎng)互動的研究現(xiàn)狀和應(yīng)用難點。最后，對今后的研究方向進行討論。關(guān)鍵詞：電動汽車；電力系統(tǒng)；充電負荷建模仿真；充放電控制利用；電能質(zhì)量治理

2、措施0引言    電動汽車作為新一代的交通工具，在節(jié)能減排、減少人類對傳統(tǒng)化石能源的依賴方面具備傳統(tǒng)汽車不可比擬的優(yōu)勢。目前，由于具備接入電網(wǎng)進行電能補給的能力，插入式混合電動汽車和純電動汽車得到了廣泛的關(guān)注與發(fā)展。隨著未來電動汽車的普及，電動汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)充電，將對電力系統(tǒng)的運行與規(guī)劃產(chǎn)生不可忽視的影響。這些影響主要包括：    1）負荷的增長。電動汽車充電將導(dǎo)致負荷增長，若大量電動汽車集中在負荷高峰期充電，將進一步加劇電網(wǎng)負荷峰谷差，加重電力系統(tǒng)的負擔(dān)。    

3、60;2）電網(wǎng)運行優(yōu)化控制難度的增加。電動汽車用戶用車行為和充電時間與空間分布的不確定性，使得電動汽車充電負荷具有較大的隨機性，這將加大電網(wǎng)控制的難度。     3）影響電能質(zhì)量。電動汽車充電負荷屬于非線性負荷，所使用的電力電子設(shè)備將產(chǎn)生一定的諧波，有可能引起電能質(zhì)量問題。     4）對配電網(wǎng)規(guī)劃提出新的要求。在配電網(wǎng)中增加眾多充電設(shè)施以及大量電動汽車充電，將改變配電網(wǎng)負荷結(jié)構(gòu)和特性，傳統(tǒng)的配電網(wǎng)規(guī)劃準則可能無法適用于電動汽車大規(guī)模接入的情景。   目前，對于電動

4、汽車接入電網(wǎng)的研究可歸結(jié)為3個方面，如表1所示研究方向具體研究內(nèi)容研究方向電動汽車充電負荷電動汽車充電負荷研究電動汽車對電網(wǎng)的影響和進行充放電調(diào)控的基礎(chǔ)；電動汽車充電負荷建模涉及動力電池的充電特性、電動汽車用戶的用車行為、充電方式等多種因素。一般通過仿真分析充電負荷的大小和特性電動汽車接入對電力系統(tǒng)的影響電動汽車接入對電力系統(tǒng)的直接影響是導(dǎo)致負荷的增長。 一方面基于電動汽車發(fā)展的不同場景，分析電動汽車接入對電網(wǎng)經(jīng)濟運行、電能質(zhì)量、配電設(shè)備等方面的影響；另一方面從電源側(cè)和/或電網(wǎng)側(cè)分析電力系統(tǒng)承受電動汽車接入的能力。電動汽車的充放電控制與利用電動汽車用動力電池可作為分布式儲能單元，具有

5、一定的可控性并能夠向電網(wǎng)反向饋電。研究工作主要包括電動汽車有序充電控制和電動汽車與電網(wǎng)互動，也有文獻稱為單向 V2G和雙向 V2G3。電動汽車引起的電能質(zhì)量問題的治理電動汽車充電站電能質(zhì)量治理方法主要有受端治理、主動治理和被動治理三種。 主要是外加各種電能質(zhì)量治理裝備來改善電能質(zhì)量。   下文將依次從上述各個方面總結(jié)目前對于電動汽車接入電網(wǎng)的研究現(xiàn)狀，分析電力系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)與機遇，并展望未來可能的研究方向。1電動汽車充電負荷1.1主要影響因素   電動汽車充電負荷建模是研究電動汽車接入對電力系統(tǒng)影響以及充放電控制的基礎(chǔ)。電動

6、汽車充電負荷建模涉及的主要因素包括： 1）電動汽車動力電池特性。包括電池類型、容量、充電特性等。2）電動汽車的運行規(guī)律。包括各種類型電動汽車出行時間、行駛里程、停放規(guī)律、充電場所與充電時間等。3）電動汽車電能補給方式。電動汽車電能補給方式主要包括整車慢充、整車快充和電池更換3類，不同的電能補給方式對應(yīng)的充電負荷具有顯著區(qū)別。4）電動汽車的發(fā)展規(guī)模。不同國家和地區(qū)電動汽車發(fā)展的趨勢不盡相同，而電動汽車發(fā)展的規(guī)模決定了電動汽車充電負荷的整體特性。1.2電動汽車動力電池特性作為聯(lián)系電動汽車與電網(wǎng)的元件，電池的建模是研究充電負荷的基礎(chǔ)。在對電池建模時，需要在精確度和復(fù)雜性之間進行選擇，在研究

7、不同層次的問題時可做一定的近似或簡化。 雖然當前可用于電動汽車的動力電池類型較多，但是基于對電池比能量、效率、比功率等方面的對比得出結(jié)論，鋰離子電池具備最佳的綜合性能1-2。從不同的角度可以建立動力電池的不同模型3，電池的電路模型是研究電池充電特性時的首選。在電池的充電過程中，由于其荷電狀態(tài)的非線性和充電過程易受環(huán)境的影響，對其建模有一定的難度。文獻4-5研究了動力電池的幾種常用的電路模型，各種模型在精確性和復(fù)雜性上各有優(yōu)劣。動力電池一般采用“先恒流、再恒壓”的方式進行充電，恒流充電時間相對較長，在此期間電池端電壓變化幅度很小。因此，在分析電動汽車充電對配電網(wǎng)的影響時，將充電負荷作為恒功率負荷

8、。1.3 電動汽車的運行規(guī)律    研究用戶駕駛行為對于電動汽車充電負荷模型至關(guān)重要。一般基于用戶用車行為來分析用戶的電動汽車充電時間和空間分布，并對充電負荷進行統(tǒng)計或預(yù)測。國外文獻對電動汽車充電時空分布特性的研究主要是基于用戶調(diào)研或者交通部門的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。文獻6采用的方法是通過對多個電動汽車駕駛者進行跟蹤調(diào)查，研究電動汽車用戶的駕駛行為，分析可能的充電時間及地點。文獻7利用在用戶車上安裝GPS記錄的76個用戶1a內(nèi)每天離家和回家的時間以及行駛的距離數(shù)據(jù)，提出了一種基于條件概率的預(yù)測模型。文獻8根據(jù)對傳統(tǒng)汽車用戶不同時間段出現(xiàn)地點以及停車間隔的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來計

9、算用戶駕駛行為的條件概率，并假設(shè)每次行駛的間隔服從指數(shù)分布，從而通過仿真得到電動汽車的充電負荷。文獻9假設(shè)用戶主要在家中充電，然后根據(jù)汽車出行的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，選取了3 段出行較少的時間段作為電動汽車可能的充電時間。中國的電動汽車發(fā)展路線與國外存在一定差異，公交車、公務(wù)車、出租車和私家車4類電動汽車的用戶用車行為和充電行為差別較大。分析中國電動汽車充電的時空分布特性，應(yīng)當結(jié)合中國電動汽車的發(fā)展路線，對每一類電動汽車的用車和充電行為分別進行分析。文獻10結(jié)合中國國內(nèi)的實際情況對上述4類電動汽車的充電時間進行了調(diào)研，采用蒙特卡羅模擬的方法對電動汽車充電負荷分布特性進行了分析。1.4 電動汽車電能補給方式

10、    目前對電動汽車電能供給方式主要有充電和換電2種11-12，2種方式具有不同的特點。    對于充電方式方面，統(tǒng)一的充電標準對充電負荷的研究至關(guān)重要。中國于2011年12月發(fā)布了電動汽車充電接口和通信協(xié)議4項國家標準，規(guī)定了通過傳導(dǎo)方式充電的標準充電電壓和電流。國際電工委員會和美國汽車工程師學(xué)會等組織也制定了相關(guān)標準，并在進一步地完善。文獻13對IEC 62196標準的4種充電模式進行了介紹。    相較于充電模式，換電模式下電動汽車電能補給速度快，并可以在負荷低谷期間

11、對電池集中充電。換電站充電還可以與新能源發(fā)電相結(jié)合或作為電力系統(tǒng)的重要儲能環(huán)節(jié)。但是，換電模式存在電池接口標準難以統(tǒng)一等問題。     目前，電動汽車電能補給方式尚未統(tǒng)一，對充電和換電方式下的充電負荷均有所研究，不同的補給方式可能適合不同充電需求的電動汽車。同時分析了充電模式下的充電負荷，在換電模式下，將用戶分為固定用戶、習(xí)慣用戶和隨機用戶3種。固定用戶的充電需求可以通過調(diào)查得到，然后分別根據(jù)用戶數(shù)量和換電站附近車流量對習(xí)慣用戶和隨機用戶的充電負荷進行預(yù)測。2 電動汽車接入對電力系統(tǒng)的影響2.1 電動汽車接入對電源發(fā)展的要求電動汽車充電負荷的增

12、長需要發(fā)電側(cè)電能供給的平衡。文獻14分情景集研究電動汽車在不同充電方式(無序、家庭充電、谷荷充電、V2G)下對電網(wǎng)不同類型新增裝機的影響。通過仿真發(fā)現(xiàn)，新增裝機與電動汽車的充電方式直接相關(guān)，在V2G模式下，需要新增裝機最小。文獻15的研究結(jié)論類似：若采取有序充電，則電動汽車大規(guī)模并網(wǎng)對美國電網(wǎng)發(fā)電側(cè)的影響很小。文獻16研究了電動汽車接入對伊利諾伊州發(fā)電組合的影響，仿真結(jié)果表明，需要新增的備用容量不大，在美國大部分地區(qū)供應(yīng)電動汽車充電負荷的電源為燃氣機組。文獻17的研究則認為，目前美國具有足夠的裝機容量支撐美國 84%的汽車電氣化。文獻18研究了在不同情景集下電動汽車接入對德國電力系統(tǒng)不同類型機

13、組新增發(fā)電量的影響。2.2電動汽車接入對配電網(wǎng)運行的影響    電動汽車接入對電力系統(tǒng)的影響主要在配電網(wǎng)層面，文獻19對此進行了總結(jié)。電動汽車充電負荷較常規(guī)負荷具有時空隨機性強的特點，給配電網(wǎng)運行帶來了更多的不確定性。目前的主要研究內(nèi)容涉及配電網(wǎng)的電能質(zhì)量、可靠性和經(jīng)濟運行等方面，如圖2所示。圖 2 電動汽車接入對配網(wǎng)的影響    電動汽車的接入對配電網(wǎng)電能質(zhì)量的主要影響包括電壓下降，諧波污染和三相不平衡。 文獻20研究了不同接入水平及不同聚集程度下電動汽車充電對英國典型低壓配電網(wǎng)電壓的影響。文獻21主要

14、研究電動汽車充電機對配網(wǎng)電能質(zhì)量的影響，電動汽車在深夜充電時，將成為造成電壓畸變的主要設(shè)備，充電產(chǎn)生的諧波可能對變壓器的壽命、電纜以及繼電保護裝置造成影響。在文獻22中，作者以負序電流與正序電流的比值來表征配電網(wǎng)節(jié)點的三相不平衡程度，仿真結(jié)果表明，只有在大量電動汽車接入情況下會帶來三相不平衡問題，電動汽車充電負荷應(yīng)在三相之間合理分配。3電動汽車引起的電能質(zhì)量問題的治理目前，電動汽車充電站電能質(zhì)量治理方法主要有受端治理、主動治理和被動治理三種。從受端治理方面來說,主要是提高受到諧波影響的設(shè)備或系統(tǒng)的抗諧波干擾能力。主要措施有：(1)選擇合理的供電方式,將電動汽車充電站由較大容量的供電點或由高一級

15、的電壓的電網(wǎng)供電,可以減小諧波對系統(tǒng)和其他用電設(shè)備的影響。(2)提高電動汽車充電機抗諧波干擾能力,改進充電機設(shè)備性能使其在諧波環(huán)境中能正常工作。從主動治理方面來說,雖然電動汽車充電站并網(wǎng)運行時會帶來電能質(zhì)量問題,但如果實現(xiàn)有序充電也能夠改善電能質(zhì)量。有序充電指電動汽車以可控負荷的形式參與電網(wǎng)調(diào)控,其作為有效規(guī)避電動汽車大規(guī)模充電對電網(wǎng)造成負面影響的重要手段受到了廣泛關(guān)注。文獻23的研究結(jié)果表明,有序充電可改善電網(wǎng)的節(jié)點電壓水平,并降低網(wǎng)絡(luò)損耗。文獻24基于已有配電網(wǎng)絡(luò)和常規(guī)用電約束,優(yōu)化電動汽車大規(guī)模接入情況下的充電功率,使之能最大限度地利用已有配電網(wǎng),提高配網(wǎng)運行的經(jīng)濟性。文獻25以網(wǎng)損和充

16、電成本最小為目標,基于網(wǎng)損靈敏度選擇優(yōu)先充電的電動汽車,提出了電動汽車實時有序充電控制策略，該策略可有效降低配電網(wǎng)的網(wǎng)損,并改善配電網(wǎng)的節(jié)點電壓波形。此外，電動汽車作為分布式的儲能裝置，可以通過協(xié)調(diào)控制其充放電過程，使之在系統(tǒng)負荷高峰時放電,低谷時充電,實現(xiàn)系統(tǒng)的削峰填谷從被動方面來說,主要是外加各種電能質(zhì)量治理裝備來改善電能質(zhì)量。3.1外加各種電能質(zhì)量治理裝備改善電能質(zhì)量3.1.1諧波抑制措施   文獻26介紹了采用無源濾波器（PPF）的方法，它利用電感、電容元件的諧振特性,在阻抗分流回路中形成低阻抗支路,從而使流向電網(wǎng)的諧波電流大大降低。雖然PPF成本低,技術(shù)

17、相對比較成熟，還可以補償無功功率，但存在諧波補償頻帶窄、過載能力小、適應(yīng)性差、穩(wěn)定性差以及裝置笨重,體積大,有效材料消耗多等缺點；文獻27提出了有源電力濾波器（APF）來治理諧波，不僅能補償各次諧波,還可以同時補償無功功率、抑制閃變、調(diào)節(jié)三相不平衡電壓等，濾波特性不受系統(tǒng)阻抗和頻率的影響,可消除與電網(wǎng)阻抗發(fā)生串、并聯(lián)諧振的危險,且對外電路的諧振具有阻尼作用；具有自適應(yīng)能力,能對變化的諧波進行迅速的動態(tài)跟蹤補償；不存在過載問題。缺點是APF容量小、造價高、不適合應(yīng)用于中高壓場合，限制了其發(fā)展前景；3.1.2無功補償措施當前主要用于無功補償?shù)脑O(shè)備有同步調(diào)相機、SVC、SVG、DVR。各種措施的優(yōu)缺

18、點如表2所示。無功補償?shù)脑O(shè)備優(yōu)點缺點同步調(diào)相機補償容量大,適宜于無功需求大的場合。運行維護麻煩,不能滿足快速調(diào)節(jié)的要求。靜止無功補償器具備正負連續(xù)調(diào)節(jié)無功的能力、性價比高,能夠有效解決電壓波動與閃變的問題。工作過程中會向電網(wǎng)注入諧波。靜止無功發(fā)生器（SVG）響應(yīng)速度快，占地面積小、適應(yīng)能力強，沒有噪聲,運行維護方便、諧波含量少、具備較強的短時過載能力、在系統(tǒng)電壓水平較低時它也能注入較大的無功電流。成本較高，阻礙了其發(fā)展。動態(tài)電壓恢復(fù)器（DVR）響應(yīng)速度快，可以保證負荷側(cè)電壓波形為標準正弦，消除電壓諧波和電壓波動與閃變對負載的影響。其容量小,一般情況下只應(yīng)用于低壓配電網(wǎng)3.2電動汽車充放電控制與

19、利用 3.2.1有序充電控制的目標與效果    有序充電指電動汽車以可控負荷的形式參與電網(wǎng)調(diào)控，其作為有效規(guī)避電動汽車大規(guī)模充電對電網(wǎng)造成負面影響的重要手段受到了廣泛關(guān)注。電動汽車有序充電控制根據(jù)電網(wǎng)的運行狀態(tài)，一般以經(jīng)濟性最優(yōu)或?qū)﹄娋W(wǎng)的影響最小為目標，綜合考慮電池性能約束與用戶充電需求，協(xié)調(diào)電動汽車充電過程，控制的手段為充電時間和充電功率的大小。     1）改善配電網(wǎng)負荷。    文獻28選取了美國弗吉尼亞州一個城鎮(zhèn)的典型配電網(wǎng)，分析在多種電動汽車接入

20、情景下配電網(wǎng)的負載情況，研究結(jié)果表明，電動汽車充電會導(dǎo)致峰荷增長和配電變壓器過載，而通過交錯充電等有序充電策略能夠有效地平滑負荷、消除配變過載。    2）改善電能質(zhì)量和電網(wǎng)運行經(jīng)濟性。     文獻29的研究結(jié)果表明，有序充電可改善電網(wǎng)的節(jié)點電壓水平，并降低網(wǎng)絡(luò)損耗。文獻30基于已有配電網(wǎng)絡(luò)和常規(guī)用電約束，優(yōu)化電動汽車大規(guī)模接入情況下的充電功率，使之能最大限度地利用已有配電網(wǎng)，提高配網(wǎng)運行的經(jīng)濟性。文獻30以網(wǎng)損和充電成本最小為目標，基于網(wǎng)損靈敏度選擇優(yōu)先充電的電動汽車，提出了電動汽車實時有序充電控制策

21、略，該策略可有效降低配電網(wǎng)的網(wǎng)損，并改善配電網(wǎng)的節(jié)點電壓波形。    3）提高配網(wǎng)運行可靠性。     文獻31應(yīng)用 SynerGEE 工具分析了電動汽車充電對電網(wǎng)的影響。作者進行了多種充電方式、多種滲透率情形下的配網(wǎng)可靠性分析。研究結(jié)果表明：在高壓充電且沒有智能充電控制技術(shù)的情況下，系統(tǒng)的可靠性受到了負面影響，而智能充電技術(shù)對提高電網(wǎng)可靠性的作用不容忽視。3.2.2 有序充電控制模型與算法    1）優(yōu)化電網(wǎng)運行。    &

22、#160;在文獻32中，作者建立了基于二次規(guī)劃和動態(tài)規(guī)劃2種方法的有序充電模型來評估多情景下電動汽車充電對配電網(wǎng)的影響。文中考慮了負荷預(yù)測的誤差，比較了在無電動汽車接入、電動汽車無序充電和有序充電3種情景下配電網(wǎng)網(wǎng)損的大小。仿真結(jié)果表明，電動汽車無序充電時配電網(wǎng)網(wǎng)損增加顯著，有序充電時網(wǎng)損則增加很小。文獻33建立了一個時間協(xié)調(diào)最優(yōu)潮流模型，通過加權(quán)的方式最小化配電網(wǎng)損耗和變壓器分接頭調(diào)整次數(shù)2個目標，采用 gPROMS 軟件包求解建立的非線性優(yōu)化問題。文獻34在分析饋線損耗、負載率和負荷變化方差3個參量之間關(guān)系的基礎(chǔ)上，針對最小化這3個參量分別建立了有序充電模型。仿真分析結(jié)果表明，采用優(yōu)化配電

23、網(wǎng)負載率和配電網(wǎng)負荷波動方差的有序充電模型可有效降低網(wǎng)損，并具有更快的計算速度。文獻35建立了分級有序充電控制的數(shù)學(xué)模型，通過結(jié)合本地最優(yōu)充電控制與必要的低頻減載措施，來提高電網(wǎng)運行的可靠性。文獻36建立了電動汽車風(fēng)電協(xié)同調(diào)度的優(yōu)化模型，以中國區(qū)域電網(wǎng)為例，分析了調(diào)度電動汽車充電以平滑電網(wǎng)等效負荷波動、消納夜間過剩風(fēng)電的可行性。    2）降低用戶充電成本。     文獻37采用動態(tài)規(guī)劃的方法，基于未來電價的預(yù)測值，通過優(yōu)化電動汽車的充電時間以節(jié)省客戶充電成本。文獻38基于日前電價和電動汽車充電負荷的預(yù)測

24、，建立了以最小化電動汽車中間商購電成本為目標的優(yōu)化模型，通過動態(tài)負荷調(diào)度，實現(xiàn)電動汽車的有序充電。文獻39在考慮充電功率約束的前提下，通過動態(tài)響應(yīng)分時電價，提出了最小化客戶充電成本和削峰填谷的有序充電啟發(fā)式算法。3.2.3有序充電的實現(xiàn)方式有序充電需要對多輛分散的電動汽車進行充電調(diào)度或協(xié)調(diào)，而電網(wǎng)公司難以直接控制每輛電動汽車的充電過程。國外的研究多提出了“中間人”的角色，如文獻40中提出的 PHEV 管理者和文 獻38中分析的中間商。文獻32認為，有序充電應(yīng)通過多代理技術(shù)來協(xié)調(diào)。智能代理的典型代表是美國西北太平洋國家實驗室開發(fā)的名為“Smart  Charger 

25、Controller”的電動汽車充電控制裝置，配備了采用 ZigBee 技術(shù)的近距離無線通信模塊，可接收來自電網(wǎng)企業(yè)的電價等信息。與智能電網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，電動汽車能夠自動避開高峰時間充電。ZigBee/IEEE 802.15 已經(jīng)提交IEC，申請作為國際標準。3.3電動汽車與電網(wǎng)雙向互動(V2G)3.3.1電動汽車與電網(wǎng)互動的研究內(nèi)容    電動汽車與電網(wǎng)互動是指電動汽車作為分布式儲能單元，以充電和放電的形式參與電網(wǎng)的調(diào)控。國外在電動汽車與電網(wǎng)的互動方面的研究起步較早，文獻41-42較早提出了 V2G 的思想并進行了效益分析。目前，關(guān)于V2G的研究主要集中

26、在電動汽車與電網(wǎng)互動方式、控制策略、成本效益分析43-44及硬件研發(fā)45-46等方面。3.3.2利用電動汽車充放電削峰填谷    電動汽車作為分布式的儲能裝置，可以通過協(xié)調(diào)控制其充放電過程，使之在系統(tǒng)負荷高峰時放電、低谷時充電，實現(xiàn)系統(tǒng)的削峰填谷。文獻47較早地分析了電動汽車作為系統(tǒng)調(diào)峰電源的經(jīng)濟效益。    文獻48-49提出了考慮電動汽車 V2G 過程的機組組合模型，并使用粒子群算法進行求解。在設(shè)定汽車總量、停車場容量限制和每天總的允許充放電頻率的條件下，算例仿真評估了停車場內(nèi)電動汽車 V2G 對降低系統(tǒng)發(fā)電成

27、本的貢獻。文章通過機組組合的優(yōu)化制定電動汽車的充放電計劃，但沒有考慮電動汽車充電行為的隨機特性。文獻50以發(fā)電機組的運行成本和CO2 排放量的加權(quán)和最小為目標，建立了考慮 V2G 的機組組合模型，并分析了電動汽車不同充電模式對機組組合結(jié)果的影響。3.3.3電動汽車充電負荷參與系統(tǒng)調(diào)頻    作為分布式儲能資源的電動汽車，可以參與系統(tǒng)的頻率調(diào)節(jié)。相比于傳統(tǒng)的系統(tǒng)調(diào)頻電源，電動汽車參與調(diào)頻具有響應(yīng)速度快的優(yōu)勢。文獻51從市場參與的角度，計算了電動汽車可用于參與調(diào)頻服務(wù)的容量。文獻43提出了在滿足充電需求約束條件下電動汽車參與系統(tǒng)頻率調(diào)節(jié)的控制方法，文中建立了

28、電動汽車充放電控制中間商的角色，中間商負責(zé)對一定數(shù)量電動汽車的放電功率、放電時間進行控制，以產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)。3.3.4 V2G 的其他應(yīng)用    通過電動汽車充放電優(yōu)化控制，可以平抑風(fēng)力和太陽能發(fā)電的波動，提高新能源發(fā)電的利用效益和電網(wǎng)接納新能源發(fā)電接入的能力。文獻52分析了V2G對提高風(fēng)電接入能力和降低CO2排放的作用。文獻53建立了考慮電動汽車接入電網(wǎng)和風(fēng)電機組出力不確定性的隨機經(jīng)濟調(diào)度模型。文獻54考慮了電動汽車用戶用車行為的隨機性，研究電動汽車為電網(wǎng)運行提供備用的可能性。仿真結(jié)果表明，當控制電動汽車數(shù)量達到10000輛時，在不降低客戶用車方便性以及不損害電池壽命的前提下，可以利用 V2G 為系統(tǒng)提供可靠的備用容量，并能夠提高用戶使用電動汽車的經(jīng)濟性。 電動汽車還能夠為電網(wǎng)提供無功支撐，文獻44研究了在智能電網(wǎng)環(huán)境下，利用電動汽車等分散資源為系統(tǒng)提供電壓支撐的控制框架。3.2.5 V2G 的效益分析文獻55提出了一種在已知系統(tǒng)電價曲線的條件下，以電動汽車用戶收益最大化為目標的V2G優(yōu)化控制策略。文獻56計算了電動汽車參與旋轉(zhuǎn)備用、調(diào)頻等輔助服務(wù)的成本和收益，計算結(jié)果表明，電動汽車參與旋轉(zhuǎn)備用時具有較高的經(jīng)濟效益。文獻57研究了電動汽車集中器參與日前電力