電動(dòng)汽車參與上海市電力需求響應(yīng)潛力及經(jīng)濟(jì)性研究

0?引言作為我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和交通部門節(jié)能減排的重要途徑，近年來我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛。在財(cái)政補(bǔ)貼、免征購置稅、免搖號(hào)、免限行、充電設(shè)施及充電價(jià)格等多重政策推動(dòng)下，2015年全國電動(dòng)汽車銷量達(dá)到33.1萬輛，占全國汽車總銷量的1.32%。在此背景下，上海市電動(dòng)汽車規(guī)模進(jìn)入了高速發(fā)展階段。2015年，上海市新增電動(dòng)汽車46507輛，比2014年增長3倍以上。但與此同時(shí)，電動(dòng)汽車的普及將對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行帶來多層面的影響。國內(nèi)外科研領(lǐng)域近年來也對(duì)電動(dòng)汽車并網(wǎng)對(duì)電力系統(tǒng)的影響展開了多方面的研究：1）電動(dòng)汽車充電負(fù)荷對(duì)電力系統(tǒng)的影響。電動(dòng)汽車充電負(fù)荷涉及電動(dòng)汽車用戶的用車行為、停車行為、充電時(shí)間、充電方式、車型種類等多種因素。由于目前電動(dòng)汽車發(fā)展仍處初期，針對(duì)電動(dòng)汽車用戶的數(shù)據(jù)收集較為有限，一般通過建模仿真分析電動(dòng)汽車充電電量和負(fù)荷特性。目前研究主要基于電動(dòng)汽車數(shù)量規(guī)模預(yù)測或假設(shè)，在考慮電動(dòng)汽車用戶行為及電網(wǎng)運(yùn)行的前提下，分析電動(dòng)汽車充電對(duì)用電負(fù)荷、電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行調(diào)度、電能質(zhì)量、配電設(shè)備等方面的影響。2）電動(dòng)汽車儲(chǔ)能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用。電動(dòng)汽車充電不僅提升了電網(wǎng)負(fù)荷，基于系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境的電動(dòng)汽車有序充電將幫助電網(wǎng)平抑高峰負(fù)荷、提高系統(tǒng)運(yùn)行效率、降低系統(tǒng)容量投資成本及提高系統(tǒng)運(yùn)行靈活性等。此外，電動(dòng)汽車的動(dòng)力電池還可作為分布式儲(chǔ)能單元，向電網(wǎng)或其他用戶反向饋電，進(jìn)一步提高電動(dòng)汽車在系統(tǒng)中的應(yīng)用價(jià)值。目前的研究主要包括電動(dòng)汽車有序充電控制和電動(dòng)汽車與電網(wǎng)互動(dòng)（vehicletogrid，V2G），也有文獻(xiàn)稱為單向V2G和雙向V2G。3）電動(dòng)汽車充放電成本效益研究。電動(dòng)汽車有序充電及儲(chǔ)能的實(shí)際應(yīng)用效果取決于電池充放電成本及其對(duì)電力系統(tǒng)服務(wù)的收益。目前這方面的研究集中在電動(dòng)汽車參與電力市場輔助服務(wù)和需求響應(yīng)的經(jīng)濟(jì)性分析。目前國內(nèi)對(duì)電動(dòng)汽車參與電力系統(tǒng)運(yùn)行的研究仍然以理論研究為主，基于電動(dòng)汽車用戶實(shí)際出行及充電行為的實(shí)證研究較為有限。本研究在國內(nèi)外相關(guān)研究基礎(chǔ)上，通過對(duì)上海市電動(dòng)汽車用戶行為的調(diào)研，分別從電動(dòng)汽車充電需求及負(fù)荷特性、電動(dòng)汽車充放電調(diào)節(jié)潛力及經(jīng)濟(jì)性、電力市場環(huán)境及商業(yè)運(yùn)行模式3個(gè)方面對(duì)電動(dòng)汽車在上海電力系統(tǒng)的應(yīng)用價(jià)值進(jìn)行了分析。1電動(dòng)汽車在上海電力系統(tǒng)中的應(yīng)用情況1.1?上海市電力發(fā)展趨勢上海電網(wǎng)整體負(fù)荷水平一直居于國內(nèi)前列，最近幾年在電網(wǎng)的建設(shè)方面逐步趨于飽和，負(fù)荷水平基本保持穩(wěn)定。電力消費(fèi)方面，上海電網(wǎng)用電量較為平穩(wěn)的特征充分體現(xiàn)了上海的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和發(fā)展特點(diǎn)，由于第三產(chǎn)業(yè)占比較高，金融、服務(wù)業(yè)占社會(huì)經(jīng)濟(jì)總量的比重顯著上升，人口總量也基本保持平衡，因此用電量呈現(xiàn)平穩(wěn)的特點(diǎn)。上海的電力能源結(jié)構(gòu)相對(duì)單一，其中火電由煤電、燃油、燃?xì)庖约熬C合利用燃料組成。“積極引入外部清潔能源、減少本地機(jī)組排放”是近年來上海電力能源發(fā)展的核心策略，但同時(shí)也給本地電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行和管理帶來前所未有的挑戰(zhàn)。近年來，上海電網(wǎng)消納我國西南水電來電容量持續(xù)上升并達(dá)到1200萬kW，外來清潔電力的受電比例在部分時(shí)段高達(dá)70%。大規(guī)模清潔電力饋入疊加上海特大城市電網(wǎng)峰谷用電特性，上海本地機(jī)組調(diào)停壓力顯著增加，電網(wǎng)強(qiáng)饋入、弱開機(jī)格局形成，提升需求側(cè)靈活性調(diào)節(jié)能力勢在必行。若按照指數(shù)規(guī)律對(duì)飽和趨勢進(jìn)行預(yù)測，到2020年上海電網(wǎng)最高負(fù)荷為3040萬kW（見圖1），到2030年上海電網(wǎng)最高負(fù)荷為3290萬kW。用電需求增速放緩雖然一定程度上降低了供電容量需求，加之外來電力比重不斷提高，導(dǎo)致外來清潔能源電力與本地電源之間的矛盾更加突顯，尋找新的靈活調(diào)峰資源勢在必行。圖12020年上海電網(wǎng)最高用電負(fù)荷水平估計(jì)1.2?電動(dòng)汽車充電量需求電動(dòng)汽車充電負(fù)荷對(duì)電網(wǎng)峰谷負(fù)荷的影響取決于用戶行為、充換電模式及充電功率等因素。本研究采用巴斯（Bass）擴(kuò)散模型預(yù)測上海市電動(dòng)汽車數(shù)量增速。以我國新能源汽車市場規(guī)模為例［見式（1）］，其中n(t)代表t年新增的新能源汽車數(shù)量，a代表創(chuàng)新系數(shù)（外部影響），b代表模仿系數(shù)（內(nèi)部影響）：

式中：n(t)為t年新增新能源汽車數(shù)量；(t)為t年累計(jì)新能源汽車數(shù)量；m為最大市場潛力；a、b分別為外部影響（創(chuàng)新）系數(shù)、內(nèi)部影響（模仿）系數(shù)。上海私人購買電動(dòng)汽車享受免費(fèi)牌照及現(xiàn)金補(bǔ)貼政策，考慮到上海市目前高達(dá)數(shù)萬元的牌照價(jià)格，扶持政策無疑有力激勵(lì)了電動(dòng)汽車發(fā)展?？紤]到現(xiàn)行的機(jī)動(dòng)車限號(hào)及財(cái)稅扶持政策在未來存在一定的不確定性，研究設(shè)定2種電動(dòng)汽車發(fā)展情景，即常規(guī)發(fā)展情景和高速發(fā)展情景（見圖2）。圖2

2種情景下上海市2020-2030年電動(dòng)汽車銷售及保有量其中常規(guī)發(fā)展情景根據(jù)2010—2015年燃油汽車及電動(dòng)汽車銷量歷史統(tǒng)計(jì)和2020年規(guī)劃量進(jìn)行擬合，得到創(chuàng)新及模仿系數(shù)a=0.01、b=0.08。此外，考慮到技術(shù)進(jìn)步及動(dòng)力電池成本快速下降等因素，能源所等機(jī)構(gòu)對(duì)電動(dòng)汽車到2030年的銷量增速有更樂觀的預(yù)期。因此，除常規(guī)情景外，本研究提出另一高速發(fā)展情景，其中創(chuàng)新系數(shù)維持不變，模仿系數(shù)b取0.15。通過模型將車輛銷量增速遞推至2030年，得到常規(guī)發(fā)展情景下到2030年電動(dòng)汽車年銷量占全部汽車銷量市場的28%，電動(dòng)汽車保有量達(dá)到155萬輛，其中小型電動(dòng)乘用車為144萬輛；高速發(fā)展情景下，到2030年電動(dòng)汽車年銷量占全部汽車銷量市場的43%，電動(dòng)汽車保有量達(dá)到245萬輛，其中電動(dòng)乘用車為228萬輛（插電式混合動(dòng)力汽車與純電動(dòng)汽車的比例維持不變，即76%︰24%）。目前上海市在售電動(dòng)汽車百千米電耗在10～20kWh之間，考慮到電動(dòng)汽車綜合能效較高，未來進(jìn)步空間較為有限，本研究假設(shè)到2030年車輛電耗及充電功率分別達(dá)到百千米15kWh和7kW。2015年上海市比亞迪秦和榮威E50用戶日均行駛里程分別31km和26km，考慮隨著交通機(jī)動(dòng)化率的進(jìn)一步提高，未來上海市居民出行強(qiáng)度仍有一定增長潛力，本研究假設(shè)上海市電動(dòng)乘用車日均行駛里程以每年3%增幅增加，則到2030年日均行駛里程達(dá)到50km。同理推測到2030年，大型電動(dòng)客車百千米電耗為100kWh，日均行駛里程300km，充電功率100kW，且電動(dòng)乘用車及電動(dòng)客車充電效率同為90%，則在電動(dòng)汽車常規(guī)發(fā)展情境下，2030年上海市電動(dòng)汽車充電量需求約為12.4TWh，占當(dāng)年全市用電量的7.4%；在高速發(fā)展情景下，全年充電量需求為19.6TWh，占當(dāng)年全市用電量的11.2%。電動(dòng)汽車充電量需求為不同類型車輛（私家車、公務(wù)車、公交車、出租車、物流車）、不同技術(shù)（純電動(dòng)汽車、插電式混合動(dòng)力汽車）充電需求的加總：式中：ECi,m,t為第i年m型車輛t動(dòng)力技術(shù)充電量需求，kWh；Stocki,m,t為第i年m型車輛t動(dòng)力技術(shù)車輛數(shù)，輛；Distancei,m,t為第i年m型車輛t動(dòng)力技術(shù)運(yùn)行里程，km；FEi,m,t為第i年m型車輛t動(dòng)力技術(shù)能效，kWh/km；Chargei,m,t為第i年m型車輛t動(dòng)力技術(shù)，%。1.3?電動(dòng)汽車充電負(fù)荷特性電動(dòng)汽車隨機(jī)充電負(fù)荷是分析充電負(fù)荷特性及負(fù)荷調(diào)控潛力的基礎(chǔ)。電動(dòng)汽車充電負(fù)荷特性主要由用戶的充電行為決定，而影響用戶充電行為的因素包括出行、停車、充電的時(shí)空分布以及充電方式（功率）等。為深入研究上海市各類車型充電行為特征，本研究按5類車型在上海市選取73輛電動(dòng)汽車進(jìn)行停車及充電時(shí)間調(diào)查（包括10輛電動(dòng)公交車、10輛電動(dòng)出租車、10輛電動(dòng)物流車、16輛電動(dòng)公務(wù)車及27輛電動(dòng)私家車），從出行時(shí)段分布來看，用戶出行主要集中于早晚高峰時(shí)段（7-9點(diǎn)、17-19點(diǎn)），其出行次數(shù)分別占到全天出行次數(shù)的8.8%和10.2%，此外午間時(shí)段也出現(xiàn)較為平穩(wěn)的出行小高峰。而出行低谷為凌晨1—5點(diǎn)，該時(shí)段合計(jì)出行次數(shù)占全天出行次數(shù)的比例不足0.7%；從單次出行來看，電動(dòng)汽車用戶單次出行平均時(shí)長為35min，其中25min以內(nèi)出行次數(shù)占比51%。圖3列舉了其中4類車型24h停車時(shí)間概率分布情況。以私家車為例，多數(shù)用戶傾向晚間在居住小區(qū)充電，且現(xiàn)有私家電動(dòng)汽車車主配建的充電設(shè)施一般安裝在住宅停車場（根據(jù)上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)規(guī)定，自2015年開始上海市電動(dòng)汽車用戶必須先安裝充電樁才可上牌），其停車高峰時(shí)間出現(xiàn)在晚21:00至上午6點(diǎn)左右，停車低谷時(shí)間出現(xiàn)在上午8點(diǎn)左右和傍晚18點(diǎn)左右；電動(dòng)出租車停車高峰往往集中在夜間22:00至凌晨時(shí)段。圖3

上海市各類電動(dòng)乘用車停車時(shí)間概率單輛電動(dòng)汽車充電負(fù)荷曲線由充電起始時(shí)間及持續(xù)充電時(shí)間決定，而電動(dòng)汽車群充電負(fù)荷由多輛單體電動(dòng)汽車充電負(fù)荷曲線疊加而成。本研究基于上海電動(dòng)汽車數(shù)量增速及電動(dòng)汽車用戶調(diào)研，測算了電動(dòng)汽車充電負(fù)荷曲線。結(jié)果顯示（見圖4），在電動(dòng)汽車高增速情景下，電動(dòng)汽車充電負(fù)荷高峰為6.33GW，出現(xiàn)于晚間19:00點(diǎn)左右，充電負(fù)荷低谷為15MW，出現(xiàn)于凌晨4點(diǎn)左右；疊加電動(dòng)汽車充電負(fù)荷曲線后，電網(wǎng)負(fù)荷高峰為37.93GW，出現(xiàn)于晚間20:00左右，充電負(fù)荷低谷為21.07GW，出現(xiàn)于上午6:00左右，電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差從11.90GW增加到16.86GW。綜合來看，在隨機(jī)充電情況下，電動(dòng)汽車充電負(fù)荷將顯著提升傍晚電力負(fù)荷高峰，且全天峰谷差也將有所增加，從而對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行產(chǎn)生一定壓力。圖42種情景下2030年上海市夏季電動(dòng)汽車充電負(fù)荷2電動(dòng)汽車參與需求響應(yīng)的潛力及經(jīng)濟(jì)性分析2.1?需求響應(yīng)的潛力在上海市電動(dòng)汽車用戶行為調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，在公交、出租等車輛運(yùn)營部門，由于出行強(qiáng)度高，充電量需求大，適應(yīng)負(fù)荷調(diào)控的停車時(shí)間有限，導(dǎo)致模型對(duì)充電行為的優(yōu)化空間較小。相比之下，電動(dòng)私家車、電動(dòng)公務(wù)車停車時(shí)間較長但實(shí)際充電時(shí)間較短，尤其在負(fù)荷峰谷時(shí)段（中午12點(diǎn)及凌晨5—6點(diǎn)），相當(dāng)比例的電動(dòng)汽車處于非充電的停車狀態(tài)，具有較高需求響應(yīng)調(diào)節(jié)潛力（見圖5）。對(duì)于一般私家電動(dòng)汽車，平均每日出行時(shí)間一般在2～4h之間，剩余20h停車時(shí)段都可接入電網(wǎng)參與需求響應(yīng)調(diào)節(jié)，因此其參與需求響應(yīng)具有較大調(diào)節(jié)空間。圖5上海市電動(dòng)私家車、公務(wù)車停車及充電時(shí)間概率為深入分析上海地區(qū)不同電動(dòng)汽車車型充電行為特征，本研究分別對(duì)電動(dòng)私家車、電動(dòng)公務(wù)車兩類車型用戶的停車及充電概率進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果如圖5所示，其中淺色、深色部分代表停車概率及隨機(jī)充電概率。調(diào)研結(jié)果印證了上海地區(qū)這兩類車型具有較大的充電調(diào)節(jié)空間，特別是在負(fù)荷峰谷時(shí)段（中午12點(diǎn)及凌晨5—6點(diǎn)），相當(dāng)比例的電動(dòng)汽車處于非充電停車狀態(tài)，有潛力參與需求響應(yīng)調(diào)節(jié)。本文以降低系統(tǒng)高峰負(fù)荷為優(yōu)化目標(biāo)，在電動(dòng)汽車停車時(shí)間及電池容量約束下，模擬了有序充電下電動(dòng)私家車、公務(wù)車充電負(fù)荷。電網(wǎng)第i小時(shí)總負(fù)荷為第

i

小時(shí)電網(wǎng)原始負(fù)荷與第

i

小時(shí)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷之和，即：

式中：Pi為第i小時(shí)電網(wǎng)總負(fù)荷；Po,i為第i小時(shí)電網(wǎng)原始負(fù)荷；Pv,i為i小時(shí)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷。本研究假設(shè)電動(dòng)汽車用戶出行后便開始充電行為，則電動(dòng)汽車在第

i

小時(shí)的充電負(fù)荷可分為在第

i

小時(shí)開始接入電網(wǎng)充電的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷與此前若干小時(shí)中（i-n）陸續(xù)接入電網(wǎng)充電，但在第i

小時(shí)未充滿車輛的充電負(fù)荷，因此疊加充電負(fù)荷的小時(shí)數(shù)取決于電動(dòng)汽車充電時(shí)間：

式中：t為第i小時(shí)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷疊加次數(shù)；Pv,i′為第i小時(shí)內(nèi)接入電網(wǎng)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷。本研究假設(shè)電池的終止充電荷電狀態(tài)SOC為90%，則電動(dòng)汽車充電時(shí)間t

為：

式中：B為動(dòng)力電池額定容量，取30kWh；E為電動(dòng)汽車能效，取15kWh/（100km）；D為電動(dòng)汽車日行里程；PC為電動(dòng)汽車單車充電功率，取7kW/輛?；陔S機(jī)充電負(fù)荷預(yù)測結(jié)果，本研究假設(shè)有序充電管理對(duì)電動(dòng)汽車充電行為有充分引導(dǎo)：若車輛充電負(fù)荷出現(xiàn)在基荷用電低谷，則系統(tǒng)可直接調(diào)度車輛充電負(fù)荷至低谷時(shí)段，而當(dāng)前小時(shí)充電負(fù)荷將根據(jù)原始負(fù)荷與當(dāng)日平均負(fù)荷之間的差值決定，即：式中：為全天基荷平均負(fù)荷。表1對(duì)比了隨機(jī)充電與有序充電下電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的差異。

表1?2030年電動(dòng)汽車需求響應(yīng)下電網(wǎng)負(fù)荷2種情景充電方式最高負(fù)荷/MW最低負(fù)荷/MW日峰谷差/MW時(shí)間負(fù)荷值時(shí)間負(fù)荷值低情景隨機(jī)充電20:0035?7576:0021?04514?712有序充電12:0034?9062:0023?18411?722高情景隨機(jī)充電20:0037?9316:0021?06916?862有序充電12:0035?9873:0024?01811?969圖6顯示了2種電動(dòng)汽車發(fā)展情境下，隨機(jī)充電及有序充電負(fù)荷曲線，可見有序充電使電網(wǎng)高峰負(fù)荷一定程度降低，負(fù)荷峰谷差明顯減小，大部分充電負(fù)荷轉(zhuǎn)移至凌晨負(fù)荷低谷時(shí)段。圖6

2種情景下電動(dòng)汽車有序充電調(diào)節(jié)效果圖7為電動(dòng)汽車高速發(fā)展情境下，電動(dòng)私家車及公務(wù)車隨機(jī)充電及有序充電負(fù)荷曲線?？梢?，隨著需求響應(yīng)的引入，大部分原本出現(xiàn)在午后至晚間的充電電量轉(zhuǎn)移至凌晨時(shí)段，電動(dòng)汽車充電負(fù)荷調(diào)節(jié)效果明顯。圖7

2種電動(dòng)汽車發(fā)展情景私家車/公務(wù)車隨機(jī)及有序充電負(fù)荷2.2?經(jīng)濟(jì)環(huán)境效益電動(dòng)汽車參與需求響應(yīng)的經(jīng)濟(jì)性包括成本和效益兩方面，其中充電調(diào)節(jié)的成本包括實(shí)現(xiàn)有序充電技術(shù)的軟硬件成本以及電動(dòng)汽車用戶改變充電行為的支付意愿；充電調(diào)節(jié)的效益主要包括電動(dòng)汽車有序充電的高峰負(fù)荷削減、填谷電量以及由此產(chǎn)生的環(huán)境效益（見圖8）。圖8電動(dòng)汽車參與需求響應(yīng)經(jīng)濟(jì)性分析電動(dòng)汽車與傳統(tǒng)需求響應(yīng)資源相比存在較大差異。對(duì)于傳統(tǒng)需求相應(yīng)資源而言（如空調(diào)、照明等），電能消費(fèi)與電力服務(wù)同時(shí)發(fā)生，需求響應(yīng)的成本與用戶行為的改變程度正相關(guān)，即提升需求響應(yīng)的規(guī)模往往以犧牲更多的用戶自由度為代價(jià)；對(duì)于電動(dòng)汽車充電，充電需求與出行需求在時(shí)間上是分離的，在車輛停駛時(shí)段內(nèi)對(duì)電動(dòng)汽車充電時(shí)間的選擇和調(diào)整并不會(huì)明顯影響用戶的出行行為，因此其需求響應(yīng)的成本相比傳統(tǒng)需求響應(yīng)資源有所降低（見圖9）。圖9傳統(tǒng)需求響應(yīng)資源與電動(dòng)汽車有序充電響應(yīng)成本示意圖對(duì)電動(dòng)汽車用戶參與需求響應(yīng)的價(jià)格彈性研究方面，較有代表性的是美國能源部發(fā)起的EVProject項(xiàng)目。該項(xiàng)目2009年10月啟動(dòng)，主要任務(wù)是包括在美國17個(gè)地區(qū)構(gòu)建成熟的電動(dòng)汽車充電設(shè)施；部署基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；建設(shè)12000個(gè)AClevel2充電設(shè)備和100個(gè)DC快速充電機(jī)，到2015年已有超過8000用戶注冊該項(xiàng)目，由愛達(dá)荷國家包括實(shí)驗(yàn)室（INL）負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集。該研究發(fā)現(xiàn)價(jià)格激勵(lì)能夠顯著影響電動(dòng)汽車用戶的充電行為，在圣地亞哥電力和天然氣公司（SDG&E）覆蓋區(qū)域，當(dāng)峰谷電價(jià)比為2︰1時(shí)，峰谷電價(jià)差約為0.13美元（約0.85元人民幣），70%的電動(dòng)汽車用戶會(huì)將充電負(fù)荷移至夜間電價(jià)低谷時(shí)段；當(dāng)峰谷電價(jià)拉大到6︰1以上后，價(jià)差達(dá)到0.3美元（約2元人民幣），低谷充電時(shí)段用戶的比例提升至90%；而當(dāng)峰谷電價(jià)進(jìn)一步拉大后，新增參與充電調(diào)節(jié)的用戶數(shù)量逐漸降低?，F(xiàn)行上海市居民用戶分時(shí)電價(jià)如表2所示，第二檔低電壓用戶高峰時(shí)段（6:00–22:00）電價(jià)為0.677元/kWh，低谷時(shí)段（22:00–次日6:00）電價(jià)為0.337元/kWh，峰谷電價(jià)比近似2︰1，與SDG&E電動(dòng)汽車充電分時(shí)電價(jià)比例相似。根據(jù)EVProject對(duì)充電價(jià)格彈性的分析，當(dāng)峰谷電價(jià)之比較低時(shí)，電動(dòng)汽車用戶參與需求響應(yīng)的價(jià)格彈性相對(duì)較高，而隨著峰谷電價(jià)之比不斷拉大，價(jià)格彈性逐漸降低，并在參與度達(dá)到90%后趨近于零。本研究假設(shè)到2030年上海市將基本建成支持有序充電的軟硬件環(huán)境，則當(dāng)峰谷電價(jià)之比較低（2︰1）時(shí)，電動(dòng)汽車需求響應(yīng)參與率略高于目前圣地亞哥電動(dòng)汽車用戶水平達(dá)到75%，即約75%電動(dòng)私家車及電動(dòng)公務(wù)車用戶將響應(yīng)上述分時(shí)電價(jià)將充電負(fù)荷轉(zhuǎn)移至低谷時(shí)段；而當(dāng)分時(shí)電價(jià)比進(jìn)一步拉大至6︰1后，參與需求響應(yīng)的用戶比例提升至90%，與目前圣地亞哥電動(dòng)汽車參與率上限相同。峰谷差變化及年度移峰電量可由下式得到：峰谷差變化量：

式中：為峰谷差變化；CPi,f為固定電價(jià)下i小時(shí)充電電量；CPi,op為分時(shí)電價(jià)下i小時(shí)充電電量。年度移峰電量：

式中：

MEop為年度移峰電量。則在電動(dòng)汽車高速發(fā)展情景下，由電動(dòng)汽車有序充電帶來的削減負(fù)荷峰谷差及新增填谷電量見表2。表2?3類電價(jià)情景下電動(dòng)汽車充電調(diào)節(jié)效益時(shí)段單一固定電價(jià)現(xiàn)行分時(shí)電價(jià)充電分時(shí)電價(jià)峰時(shí)段6:00-22:000.6670.6770.975谷時(shí)段22:00-次日6:000.6670.3370.155效益移峰電量/（億kWh·a-1）–42.250.6降低峰谷差/GW–3.74.4可見，當(dāng)采用2︰1分時(shí)電價(jià)后，大多數(shù)電動(dòng)汽車將參與有序充電，系統(tǒng)峰谷差也從單一固定電價(jià)下的16.9GW下降至13.2GW，年度移峰電量達(dá)到42.2億kWh，平均每輛電動(dòng)汽車的有效調(diào)節(jié)功率為1.8kW，有效調(diào)節(jié)電量為2050kWh（移峰電量）；而當(dāng)分時(shí)電價(jià)比拉大到1︰6之后，系統(tǒng)峰谷差進(jìn)一步降低0.7GW，年度移峰電量達(dá)到50.6億kWh，平均每輛電動(dòng)汽車的有效調(diào)節(jié)功率2.1kW，有效調(diào)節(jié)電量為2460k