一种用于大规模移动式电动道路充电基础设施的双车道微观仿真新方法

《Tsinghua Science and Technology》：A Novel Approach to Dual-Lane Microscopic Simulations for Large-Scale In-Motion Electric Roadway Charging Load Infrastructure

电动汽车充电负荷与动态无线电力传输网络的协同效应分析采用微观模拟方法，结合历史交通流数据、多车型参数及改进的Toeplitz卷积算法构建电池状态模型，通过22种场景对比验证不同渗透率、充电桩长度及车道分配策略对电网负荷的影响规律。

　　

摘要：

未来的交通基础设施需要将车辆移动性与电力分配网络连接起来，以更好地支持电动汽车（EV）的充电需求。随着新的充电技术（如动态无线电力传输（DWPT）网络）变得越来越普遍，必须对其对负荷需求的影响进行彻底分析，以防止电网出现不稳定。本文提出了一种计算效率高的新方法，通过微观模拟（MSs）来模拟大规模DWPT网络，这些模拟结合了历史交通流量（TF）数据、十种不同的车辆模型、车辆跟随模型和变道模型，以更准确地模拟现实世界的驾驶条件。所提出的MS方法考虑了一种电动汽车电池状态模型，该模型使用改进的Toeplitz卷积来生成充电和放电曲线。分析了22种不同的情况，这些情况涉及电动汽车渗透率、充电系统长度、预处理后的变道决策比例、加权概率变道行为以及纵向行驶的车道数量。对每种情况的平均每小时负荷需求进行了全面的比较分析，以展示由于车辆行为和交通基础设施的影响而产生的大规模DWPT网络对充电负荷需求的影响。

引言

向电动交通网络（ETNs）的转型对于通过整合电动汽车（EV）的移动性和电力分配网络来发展更加可持续和清洁的车辆队列非常重要。道路的电气化以及电动汽车的使用有可能彻底改变我们对碳基燃料的依赖，如果ETNs得到大规模实施，可以改善局部空气质量、减少噪音污染和温室气体排放，从而促进更高效的电动汽车电池系统充电方式[1]。随着电动汽车在交通网络（TNs）中的渗透率增加，可以合理假设它们产生的负荷需求将呈比例波动。根据[2]的数据，2022年至2023年间，美国的电动汽车注册量增加了40%，预计2024年的销量将比2023年增加20%。如果美国的交通系统完全转换为电动汽车，将需要额外增加约20%–50%的能源生产，并可能需要升级电网设备，例如配电/输电线路、变压器、电容器等，以满足额外的负荷需求而不超出电网的运行限制[3]、[4]、[5]。这种额外的负荷可以通过本地化的可再生能源（RESs）来缓解，例如光伏或风力涡轮机，这些能源可以减少对碳基燃料的消耗，并且在高峰负荷时段可能不会限制电动汽车用户的能源供应[6]、[7]。然而，迫切需要开发更有效的机制，以便在实际中实施大规模ETNs，使电网运营商和交通工程师能够分析车辆动态与电力传输系统之间的复杂相互作用，从而实现电动汽车的充电。