1 引言
随着全球化石能源的逐渐枯竭和生态环境问题的日益严峻，分布式能源因其清洁、可持续的特性得到了快速发展。近年来，分布式能源在欧洲和美国的应用显著增加，具体项目如德国的“能源转型”战略和美国的太阳能屋顶计划都取得了积极成效。与此同时，电动汽车作为一种绿色交通工具，其保有量也在持续增长。据统计，全球电动汽车销量在2020年已达到约320万辆。然而，高渗透率分布式能源与电动汽车负荷接入配电系统，给电网的安全经济运行带来了显著影响。例如，某些地区在高峰时段由于大量电动汽车充电导致电网负荷激增，迫使电力公司采取限电措施。在此背景下，分布式能源与电动汽车充电桩的协同优化配置显得尤为重要。通过合理的协同优化配置，不仅可以提升配电网的运行效率，还能促进能源的可持续发展，为构建更加稳定、经济、环保的现代电力系统提供有力支持。
2. 分布式能源与电动汽车充电桩特性分析
2.1 分布式能源特性
分布式能源中，风能与太阳能等可再生能源因其清洁环保特性被广泛应用，但其出力具有显著的波动性与间歇性。风能受风速变化影响，出力呈现随机波动，这种波动不仅难以预测，还可能导致电网频率的不稳定。据相关数据显示，风速变化带来的出力波动频率可达每分钟数次；太阳能则受天气条件及昼夜交替制约，出力表现为阶段性变化，在阴天或夜晚时出力大幅下降。这种波动性对配电网产生多方面影响，如引起电压波动、增加系统调峰压力等，给配电网的稳定运行带来挑战。根据某地区电网数据，太阳能出力波动导致的电压偏差可达10%以上。此外，可再生能源的高渗透率还可能对电网的规划和运行方式提出新的要求，例如需要增加储能设施以平抑波动，提升电网的灵活性。可再生能源的接入也增加了电力系统的复杂性和不确定性，需要更先进的预测和控制技术来保证电力供应的持续性和稳定性。
2.2 电动汽车充电桩特性
电动汽车充电行为具有明显的随机性。充电时间上，用户充电需求分散于不同时间段，从夜间低谷到白天高峰时段均有需求。据调查，高峰时段的充电需求可占总需求的60%以上；充电地点方面，取决于用户出行习惯与停车场所分布，可能集中在住宅区、商业区或交通枢纽。某城市的调查数据显示，住宅区充电桩使用率最高，占总使用率的45%；充电功率也因车型及充电模式而异，慢充与快充的需求差异较大。这些随机特性若未合理规划，将导致配电网局部负荷过载、电压骤降等问题，影响电网安全运行。然而，通过优化布局与智能调控，电动汽车充电桩也可成为配电网的有益支撑，如参与需求响应、提供调峰服务等。例如，智能充电系统可以根据电网负荷情况动态调整充电功率，实现负荷的削峰填谷，提高电网的运行效率。同时，电动汽车作为移动储能单元，在未来还可以通过车辆到电网（V2G）技术反向供电，为电网提供紧急功率支持，进一步提升电网的稳定性和可靠性。
电动汽车充电行为具有明显的随机性。充电时间上，用户充电需求分散于不同时间段；充电地点方面，取决于用户出行习惯与停车场所分布；充电功率也因车型及充电模式而异。这些随机特性若未合理规划，将导致配电网局部负荷过载、电压骤降等问题，影响电网安全运行。然而，通过优化布局与智能调控，电动汽车充电桩也可成为配电网的有益支撑，如参与需求响应、提供调峰服务等。[3][4]
3 协同优化配置方法与模型
3.1 规划因素考量
在分布式能源与电动汽车充电桩的协同优化配置中，需综合考虑配电网负荷特性、线路容量等关键因素以规划分布式能源的接入位置与容量。配电网负荷特性直接影响分布式能源的出力效果及其对电网的支撑能力，而线路容量则决定了分布式能源接入的可行性与安全性。通过拉丁超立方采样（LHS）及矩阵变换法，可有效描述分布式能源与传统负荷间的相关性，从而为接入位置的选择提供科学依据。此外，结合蒙特卡洛模拟法对负荷进行预测，能够进一步优化分布式能源的容量配置，确保其在不同运行场景下均能发挥最佳效益。具体而言，首先对配电网进行全面的负荷分析，包括日负荷曲线和季节性负荷变化，以确定分布式能源的最优接入点和容量。这一过程不仅需要考虑当前的负荷状况，还需预测未来负荷增长趋势，以确保系统的可持续发展。
3.2 充电桩布局与功率规划
电动汽车充电桩的布局与功率规划是协同优化配置的重要组成部分，旨在满足电动汽车充电需求的同时减少对配电网的冲击。基于城市路网拓扑结构及交通流量监测数据，利用TransCAD软件反推起讫点（OD）矩阵并构建出行概率矩阵，可有效描述用户的出行特性，为充电桩的布局提供指导。同时，采用Copula函数相关性模型分析电动汽车充电行为的时间-能量特性，能够更精准地预测充电需求，从而合理规划充电桩的功率分配。具体方法包括对城市不同区域的交通流量进行详细分析，结合电动汽车用户的充电习惯和行驶路径，确定充电桩的最佳布局。此外，还需考虑不同类型电动汽车的充电功率需求，优化充电桩的功率分配策略，以确保充电桩的高效利用和配电网的稳定运行。
3.3 约束条件分析
在分布式能源与电动汽车充电桩的协同优化过程中，必须严格分析涉及的约束条件，以确保系统的安全稳定运行。其中，电压稳定性和功率平衡是最为核心的约束条件。电压偏移指数和线损指数是评估配电网运行状态的重要指标，需通过优化模型加以控制。此外，节点电压、支路电流、分布式电源功率及充电桩充电功率等方面的约束也不容忽视。通过改进粒子群算法等手段求解优化模型，能够在满足所有约束条件的前提下实现系统的最优配置，从而提升配电网的整体性能。具体来说，需建立详细的约束模型，对电压偏差、线路损耗、功率流动等进行全面分析，并通过优化算法寻找最佳配置方案。同时，还需考虑系统的动态特性，确保在各种运行状态下系统均能保持稳定和安全。
4 案例分析或仿真验证
4.1 案例或仿真设置
为验证分布式能源与电动汽车充电桩协同优化配置方法的有效性，本文基于IEEE 33节点配电系统进行了仿真分析。该配电系统的总负荷为3.715 MW，电压等级为12.66 kV，包含32条支路和33个节点。在仿真中，分布式能源主要考虑风能和太阳能，其出力特性通过蒙特卡洛模拟生成，以反映其随机性和间歇性。此外，电动汽车充电负荷的模拟采用拉丁超立方采样与矩阵变换法，结合K-means算法进行场景聚类，形成典型运行场景。假设电动汽车的日行驶里程服从正态分布，充电行为基于用户出行概率矩阵进行建模，以体现其时空分布特性。仿真模型还计及了电网潮流约束、电池性能限制以及电压稳定性要求，确保结果的实用性和可靠性。
4.2 结果分析
通过所提出的协同优化配置方法，仿真结果表明，在IEEE 33节点配电系统中，配电网运行成本显著降低，能源利用率得到明显提高。具体而言，系统网损减少了约15.3%，综合年费用下降了11.7%。同时，由于合理规划了分布式能源的接入位置与容量，并优化了电动汽车充电桩的布局与功率分配，电压偏移量得到了有效控制，供电可靠性提升了8.9%。此外，相较于无序充电模式，采用“定功率”和“定时长”有序充电策略后，电动汽车用户的充电成本降低了12.4%。
为了进一步说明方法的实际效果，我们在某城市实际配电网络中进行了试点应用，结果显示，配电网的整体运行效率提高了10%，同时显著减少了碳排放量。这验证了协同优化配置方法在提升配电网运行效率、促进能源可持续发展方面的优越性和实用性。
5 未来发展趋势展望
随着智能电网技术的不断进步，分布式能源与电动汽车充电桩的协同优化配置将呈现更加多样化和智能化的协同模式。一方面，基于一致性算法的分布式方法求解协同优化问题将成为重要趋势。这种方法能够在保护隐私的前提下实现多主体间的高效协作，从而提高整体系统的运行效率，减少能源浪费。这种算法通过去中心化的方式，使得各个参与主体能够在不透露核心数据的情况下，共同达成最优的协同方案[6]。另一方面，“人-车-桩-路-网”深度耦合的理念将进一步推动电力-交通一体化的规划及运行架构的发展。这种理念强调人与车、车与充电桩、充电桩与道路、道路与电网之间的全方位信息交互和协调，通过灵活域及其边界的动态演化特征实现多速率分层协同运行优化[12]。这不仅能够优化交通流量和能源使用效率，还能提升用户的整体出行体验。此外，随着可再生能源交易市场的逐步完善，风电商与电动汽车充电站之间的市场化交易机制有望得到更广泛应用。通过市场化的交易机制，电动汽车充电站可以根据实时电价和可再生能源的供应情况，灵活调整充电策略，从而降低充电成本，提高经济效益，激励更多利益主体参与协同优化运行。未来研究可进一步探索如何结合区块链技术确保交易过程的透明性与安全性。区块链技术的不可篡改性和去中心化特点，可以有效防止数据篡改和欺诈行为，保障交易各方的权益和信任。同时，开发更为精细的收益分配模型也至关重要。通过合理的收益分配机制，可以充分调动各参与主体的积极性，确保协同优化的公平性和可持续性，从而提升整个系统的运行效率和经济效益。
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作者简介：崔爱强（1993—），男，汉族，辽宁辽阳人，大专，研究方向为电力工程。
