Modellierung der Lastnachfrage aufgrund von EV-Batterieladungen in Verteilungssystemen

Dieses Papier präsentiert eine Methodik zur Modellierung und Analyse der Lastnachfrage in einem Verteilungssystem aufgrund von Elektrofahrzeug (EV)-Batterieladungen. Nach einer kurzen Einführung in die gängigen Typen von EV-Batterien und deren Ladecharakteristiken wird eine analytische Lösung zur Vorhersage der EV-Ladeleistung entwickelt. Die Methode wird stochastisch formuliert, um der stochastischen Natur des Beginns der einzelnen Batterieladungen und dem anfänglichen Ladezustand der Batterien Rechnung zu tragen. Eine vergleichende Studie wird durch die Simulation von vier EV-Ladeszenarien durchgeführt, d.h. unkontrollierte häusliche Ladung, unkontrollierte häusliche Ladung außerhalb der Hauptnutzungszeiten, „intelligente“ häusliche Ladung und unkontrollierte öffentliche Ladung - Pendler, die in der Lage sind, am Arbeitsplatz nachzuladen. Die vorgeschlagenen vier EV-Ladeszenarien berücksichtigen die erwarteten zukünftigen Veränderungen der Stromtarife auf dem Strommarkt und eine angemessene Regulierung der Ladeleistungen von EV-Batterien. Ein typisches britisches Verteilungssystem wird als Beispiel herangezogen. Die Zeitreihendaten der EV-Ladeleistungen stammen aus zwei kommerziell verfügbaren EV-Batterien: Blei-Säure und Lithium-Ionen. Die Ergebnisse zeigen, dass eine 10%ige Marktdurchdringung von EVs im untersuchten System zu einer Erhöhung der täglichen Spitzenlast um bis zu 17,9% führen würde, während ein 20%iger EV-Anteil zu einem Anstieg der Spitzenlast um 35,8% führen würde, im Szenario der unkontrollierten häuslichen Ladung – dem „Schlimmsten-Szenario“.