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融合多源信息的电动汽车充电负荷预测及其对配电网的影响研究

1. 作者与发表信息
本研究由陈丽丹（华南理工大学广州学院电气工程学院）、张尧（华南理工大学电力学院）及Antonio Figueiredo（英国约克大学电子工程系）合作完成，发表于《电力自动化设备》（Electric Power Automation Equipment）2018年第38卷第12期。

2. 学术背景
随着电动汽车（Electric Vehicle, EV）的普及，其充电负荷的时空随机性对配电网规划与运行提出了挑战。传统充电负荷预测方法多聚焦时间分布，忽略空间特性，且未充分整合交通路网、电网拓扑、用户行为等多源信息。本研究旨在提出一种融合多源信息的时空预测模型，以解决以下问题：
- 电动汽车充电负荷的时空耦合特性；
- 无序充电对配电网负荷、电压及网损的影响；
- 现有方法在空间分辨率和耦合建模上的不足。

研究目标是通过整合路网、交通、天气、电网等多维数据，构建高精度的充电负荷时空预测模型，并量化其对配电网的影响。

3. 研究流程与方法
研究分为五个核心步骤：

3.1 多源信息建模
- 路网建模：基于图论（Graph Theory）将城市道路抽象为节点（交叉口）和边（路段），通过邻接矩阵描述拓扑关系，引入曲折系数修正实际路径长度。
- 电网建模：采用IEEE 30节点系统，定义节点负荷曲线与支路参数矩阵。
- 耦合关系：将地理功能区（如住宅区、工业区）与电网供电分区匹配，通过式（7）将充电负荷归算至电网节点。

3.2 电动汽车出行链分析
- 出行链结构：以“住宅区→工作区→商业区→住宅区”为典型链式路径，通过威布尔分布（Weibull Distribution）拟合首次出行时间，广义极值分布描述驻留时间。
- 路径规划：采用Dijkstra算法以最短距离为优化目标规划行驶路径，结合道路等级与时段交通信息计算行程速度及耗时。

3.3 充电需求判断与负荷计算
- 荷电状态（State of Charge, SOC）：通过式（17）计算行程后SOC，若SOC≤30%或不足以支撑下一行程则触发充电需求。
- 充电时长：根据用户预设SOC（默认90%）或驻留时间确定，采用蒙特卡洛（Monte Carlo）方法模拟不确定性。
- 时空负荷分布：通过式（20）计算各功能地块充电负荷，再按耦合关系映射至电网节点（式21）。

3.4 电网影响评估
- 时序潮流计算：对比基本负荷与含EV充电场景下的节点电压、网损及负荷峰值变化。
- 渗透率分析：设置25%~100%的EV渗透率，量化不同场景对电网的影响。

3.5 模型验证
- 与实际数据对比：利用美国NHTS 2009出行数据库验证出行时间分布的拟合效果（图8）。
- 与传统方法对比：与文献[4-5]的预测结果比较，本文模型总充电负荷偏差为5.37%~12.64%，时空分辨率显著提升（图10）。

4. 主要结果
- 充电负荷时空特性：住宅区充电高峰集中于18:00–20:00，工作区集中于白天，边缘工业区因远距离出行需求出现上午充电峰（图4-5）。
- 电网影响：100%渗透率时，住宅区节点电压最大降幅达6.38%（图7c），网损峰值增加至5.73%（表2），且负荷“峰上加峰”现象显著（图6）。
- 模型优势：相比传统方法，本文模型能识别不同功能区的充电需求差异，如电池容量较小的尼桑Leaf用户在商业区充电概率更高（图9）。

5. 结论与价值
- 科学价值：提出首个融合路网-电网耦合关系的EV充电负荷时空预测框架，解决了现有方法空间分辨率不足的问题。
- 应用价值：为配电网规划、充电设施布局及需求响应策略制定提供数据支撑，例如通过优化充电时段可缓解节点电压越限（图7e）。

6. 研究亮点
- 多源信息融合：首次整合交通路况、天气、用户行为等动态数据，提升预测精度。
- 时空耦合建模：通过图论与Dijkstra算法实现路网-电网地理映射，支持节点级影响评估。
- 实际数据验证：基于真实出行数据库（NHTS 2009）校准模型参数，增强结果可信度。

7. 其他贡献
研究还揭示了电池容量对充电行为的影响（如比亚迪E6因续航里程长，非住宅区充电需求低），为电动汽车型号选择与电网适应性设计提供参考。

此报告全面涵盖了研究的创新性、方法论严谨性及工程应用潜力，可供相关领域研究者参考。