傳統汽車尾氣的排放給空氣帶來影響，各國政府在新技術開發方面高度重視。電動汽車（Electric Vehicle）將清潔電能轉化為汽車的動能，在人們長期的使用過程中可以實現碳的零排放[1]。中國人口基數大城市化進程加快為EV的推廣提供了契機。雖然接入電力系統可以有效降低CO2的排放總量[2]，可是目前面臨很多技術瓶頸問題[3]。無線充電技術[4,5]和智能充電服務網絡[6]將成為智能電網發展的重點和難點。

充電站運營商通過對EV荷電狀態信息采集[7],在滿足客戶需求和配電變壓器不過負荷條件下最大程度達到削峰填谷的效果。對峰谷電價的定價措施使EV合理充電，達到電網、運營商和客戶共贏的目的。

通過對EV有序接入和無序接入電網的結果分析動態實時的響應分時電價，可以明顯提高電動汽車充電站的盈利水平[8]。采用分時電價的同時可能會引發新的問題，夜間EV充電的電價比較低，大規模的EV同時有序接入的充電樁，可能引起用電高峰出現并且減小配電變壓器的使用年限。通過建立了EV用戶響應和校正下的峰谷分時電價模型[9]，在不同的地區針對峰谷電價的實施情況也不一樣，應該結合當地的經濟情況來去定價。

前期控制策略研究主要是集中式控制[10-13]，EV接入微電網充分利用清潔能源，可以提高微電網環境和經濟效益[14]。分層分區調度策略控制優勢相對明顯[15]。以實時電價為背景實現用戶側與供電側的雙贏[16]，對于特定車型在滿荷電狀態條件下，最大的行駛里程也是固定的。采用馬爾科夫鏈型與Dijkstra 算法量化EV充電需求點時空分布情況[17]。

提出充電控制策略方案的在線應用[18]，通過控制器控制住宅區負荷值小于設定功率限值，在滿足EV充電條件下最大程度利用低谷時段充電。分層控制的方案簡單易于擴展，對大量EV入網控制比較實用[19,20]。為解決EV無序入網充電引發的“峰上加峰”的問題，合理的調動EV用戶有序充電是有必要的[21]。EV入網會對系統整體規劃、運行方式和充放電的利用與控制等方面進行論證[22]。

當前關于V2G的控制策略理論研究中發現EV用戶對調度模式的響應度比較低，很難在市場上大規模的推廣應用。深入分析放電優缺點[23]，制定了放電價格的范圍，并以京津唐電網的實際情況分析得出V2G模式的實施可以降低電網的日負荷方差使用戶受益。

EV可以在電網高峰時段作為電源對電網供電，在電網低谷時段作為負荷從電網獲取電能，電動汽車參與電網的負荷調節具有一定的實際意義[24]。文獻[25]以快速充電站為背景，通過制定峰谷、峰平、谷平時段的充電價格，用戶根據EV的荷電狀態合理的選擇充電起始時間減小充電成本。

根據公交車的運行規律將快速充電成本最低為目標[26]，通過對入網時間有效控制減小負荷波動帶來的影響。通過對上層模型節點阻塞電價的求解去優化下層的EV充電負荷[27]，上下雙層互聯可以提高電網和用戶之間的雙向通信有利于EV的調度。EV入網控制策略就是要通過一些措施或者方案使電動汽車有序接入電網，實現電網波動最小、運營商與電動汽車用戶獲取經濟利益最大化。

圖1 EV接入對配電網產生的影響

綜合評價分析

為了使EV有序接入電網，針對于特定的實際情況中會采取不同的優化控制策略。EV將成為智能電網發展的重點。控制策略按照控制目標來分可以分為單目標和多目標控制策略，對于EV入網控制策略來說也就是研究電網公司、充電站運行商和用戶之間的關系。優化目標主要有電網負荷波動的方差最小，充電站運營商受益最大和用戶的充電成本最低。

控制策略一與控制策略七為單目標優化控制策略都是采用96點負荷曲線進行研究，控制策略一重點研究運營商獲益最大的策略。存在的問題是采用不同的時間間隔應該依據實際負荷情況合理設置。時間間隔的確定要根據歷史負荷數據進行預測。在夜間谷時段因為電價相對于運營商來說較低，運營商為了追逐利益最大化。充電站集中大規模的汽車充電可能導致局部高峰現象的出現。

客戶緊急需求的條件下，在很短時間限內為用戶提供EV提供很多電能，充電站內不能滿足要求出現客戶離開的情況。在求解優化時不存在解。在某些情況下，通過簡單分時電價定價調節不能解決局部峰谷差現象。

單目標優化控制策略雖然使其獲益最大，并不能保證電網負荷波動的穩定，在某些情況下也不能滿足用戶需求。控制策略二將低碳理念引入控制策略并且建立了一定的懲罰措施。在策略二中運營商作為電網與電動汽車的媒介，實現信息與電能互動。相對于傳統負荷，EV具備儲能特點可以在G2V和V2G兩種形式下運行。

在CDM（Clean Development Mechanism）市場條件下，CO2排放量對于發電主體來說具有一定標準尺度。EV通過充電樁獲取電能的同時增加了CO2排放量。EV替代傳統耗油汽車將CO2從交通轉移到電力行業。雖然減少了CO2的排放量可是增加了發電成本。

控制策略四、五和七的控制策略都是以分時電價為依據，策略四以運營商購電成本最小確定目標負荷曲線，用引導后的實際充電負荷與目標負荷方差最小為目標作為電網是否穩定的判據。

策略五針對電動汽車調度機構建立計及電網負荷波動及用戶成本的多目標優化模型。兩個目標函數相互影響，不同分時電價改變峰谷電價差值和負荷方差值不一樣、用戶的充電成本也不相同。

在考慮用戶成本條件下，如何合理的選擇分時電價，使峰谷差值和負荷均方差值減小值的研究。權重因子體現了各目標函數所占比重，其選擇將直接影響優化結果，調度策略下在高價差和高均值且含尖峰分時電價下對調峰顯著，可是會帶來客戶投資成本的增加。想達到綜合最優要將合理的定價機制與權重分配考慮在內。

策略三與策略六都采用了分層的控制方法，分層控制策略具有比較好的擴展性，因地制宜結合各種調控方案，實現下級中心負荷緊跟計劃目標負荷協同上級中心的削峰填谷優化。實行EV有序充電負荷跟隨的方案作為下級中心控制策略嵌入分層策略中，該控制策略可以根據電動汽車運行的實際情況進行架構的擴展，也可以深入分析EV反送電的分層控制策略。

結論

EV作為新興負荷接入給電網穩定帶來影響，EV有序接入電網充電對電網產生的影響相對比較小。電網公司的要求是電力系統的負荷波動最小，EV運營商的目的是購電成本最小，在國家政策的控制下通過充電價格制定獲取一定的經濟效益。

根據經濟學分析在充電價格變化范圍內，大量研究表明有效的控制策略可以讓電網公司、充電站運營商和EV用戶共贏。在分析多目標優化控制時重點考慮權重分配問題。隨著電動汽車數量的巨增，大量電池的回收利用和充電站的規劃設計將成為下一步研究的熱點。