МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ
АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ЦИФРОВИЗАЦИИ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ И
ЭЛЕКТРОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ
239
в сети. Однако это ограничилось только влиянием размещения в сети станций
быстрой зарядки.
Зарядные станции для электромобилей с различными характеристиками
нагрузки могут значительно влиять на стабильность напряжения. Например,
внедрение новых подключаемых гибридных электромобилей с неконтролируемой
зарядкой может увеличить пиковую нагрузку в жилом районе в 1,5 раза, а уровень
проникновения электромобилей в транспортную сеть на уровне 20% приводит к
увеличению пиковой нагрузки на 35,8% при использовании неконтролируемой
зарядки [1,2].
Проблемы, связанные с интеграцией электромобилей,
можно уменьшить за
счет усиления сети и модернизации конструкции. Спрос на зарядку
электромобилей часто меняется в течение дня, и возникающие при этом потери
можно компенсировать, перемещая нагрузку с помощью интеллектуальной
зарядки. Чтобы снизить пиковый спрос и выровнять нагрузки, альтернативным
решением является внедрение скоординированной зарядки электромобилей.
Внедрение интеллектуальной зарядки адаптирующаяся к ценам на электроэнергию,
привела к значительному снижению пикового спроса в вечерние часы пик, что
привело к снижению стоимости зарядки на 15 %, в то время как потери были
снижены до 5 % в смоделированных условиях [3].
Такие показатели
ограничивались влиянием только медленных зарядных устройств для
электромобилей мощностью 3,496 кВт, в то время как большинство зарядных
устройств, устанавливаемых сегодня в коммерческом секторе, являются быстрыми
зарядными устройствами, чтобы сократить время зарядки.
Интеграции электромобилей на надежность энергосистемы, значительное
снижение инвестиций и эксплуатационных затрат возможно с помощью
интеллектуальной зарядки с помощью внедрения интеллектуальной зарядки с
распределенной инфраструктурой зарядки, поскольку она имеет больший
потенциал для предоставления гибких услуг и генерирует меньший пиковый спрос
по сравнению с «умной» зарядкой. Энергетическая гибкость электромобилей и
бытовой техники имеет большой потенциал
для участия в диспетчерском
управлении энергосистемой. Модель DR (Demand Response) представляет собой
инновационный подход к управлению потреблением энергии, основанный на
возможности менять потребление энергии в зависимости от запросов системы или
рыночных условий. Применение модели
DR
позволяет интегрировать гибкость
потребителей, таких как электромобили и бытовая техника, в работу
энергосистемы. Например, с помощью
DR
можно управлять временем зарядки
электромобилей, чтобы снизить пиковую нагрузку на
сеть или использовать
резервные мощности в периоды пикового спроса. Также можно настраивать работу
бытовой техники, чтобы оптимизировать потребление энергии в соответствии с
целями энергосистемы. Используя потенциал гибкости сменных приборов,
потребление можно выровнять до 25% на совокупном уровне жилых помещений.
Масштабное проникновение электромобилей на автомобильный рынок
ставит сложную задачу по обеспечению энергетического баланса между спросом и
предложением со стороны городских агломераций. Электромобили, являясь
«перемещаемыми»
нагрузками,
могут
обеспечить
гибкость
системы.
Потенциальная роль интеллектуальной зарядки электромобилей в смягчении
воздействия интеграции жилой и общественной инфраструктуры зарядки
электромобилей в энергосети очень важная составляющая [4]. Солнечные
фотоэлектрические и аккумуляторные системы хранения энергии (BESS) улучшают
самопотребление фотоэлектрических систем и способствует снижению пиковых
МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ
АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ЦИФРОВИЗАЦИИ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ И
ЭЛЕКТРОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ
240
нагрузок в часы пик. Ежегодные потери, перегруженность трансформаторов и
оценка стоимости импорта электроэнергии
- это основные проблемы, с которыми
сталкиваются электросети по всему миру.
Рассмотрим методику расчета внедрения интеллектуальной зарядки,
фотоэлектрических систем и BESS в электросеть [5].
Уравнение (1) представляет собой целевую функцию для оптимального
решения с потерями, а уравнение (2) представляет собой целевую функцию для
экономически оптимального решения.
0
0
,
1
0
