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重型卡车电气化以及充电桩对电力分配系统的影响
2021-10-12 21:06:39· 来源：同济智能汽车研究所
编者按：随着新四化的普及，汽车电动化以其零排放、能源清洁等优势越来越受人重视，电动化在乘用车大量普及，然而针对商用车的普及，尤其是重型商用车仍然被续航
编者按：随着新四化的普及，汽车电动化以其零排放、能源清洁等优势越来越受人重视，电动化在乘用车大量普及，然而针对商用车的普及，尤其是重型商用车仍然被续航里程、载重大所影响。与电动化相匹配的配电系统是否需要进一步升级以匹配接入电网的电动汽车仍然在广泛讨论。本篇文章就针对重型商用车实现电气化以及商用车队充电策略对电力系统的影响进行了研究。
本文译自：
《Heavy-duty truck electrification and the impacts of depot charging on electricity distribution systems》
文章来源：
Nature Energy, 2021, 6(6): 673-682.
作者：
Brennan Borlaug, Matteo Muratori,Madeline Gilleran, David Woody, William Muston, Thomas Canada, Andrew Ingram, Hal Gresham & Charlie McQueen
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41560-021-00855-0
摘要：主要的技术进步和最近的政策支持正在改善美国重型卡车电气化的前景。特别是，鉴于插电式电动车辆（EVs）的特点，短途运输方案（≤200英里（≤322公里））是其普遍且首选的工作场景，因为短途已知的路线和往返基地的工作模式可以让车辆在停车场进行充电。尽管先前的研究已经调查过轻载EV充电产生的额外电力负载对电网的影响，但它们并没有考虑重载EV充电时对电网的影响。本文，我们对电网为充电站使用所进行预期升级的原因、成本以及所需时间进行总结。同时，我们还基于实际运营方案为重载卡车构建了一组合成充电站充电负载分布模型，并发现常见的轻载卡车充电功率（每辆≤100kW）就可以满足重卡的充电需求。最后，我们将充电站负载分布模型应用到36个现实的变电站中，可以看出绝大多数变电站不需要升级就可以满足重载EV的高负载充电需求。
关键词：重型卡车，电气化，电力系统，充电策略
1 引言
插电式电动车可以减少石油依赖，以更强的动力和静谧性改善驾驶体验，消除排放污染，特别是当使用低碳电能进行充电时，能够大幅减少温室气体排放。由于技术的飞快进步和相关政策法规的支持，特别是对小型两轮和三轮式轻载轿车和巴士车型来说，电动车正变得越来越便宜，并在全球流行起来。在美国，中重载型车辆电气化是交通运输方面减碳的关键一步，因为在2019年中重载型车辆所消耗的能源占全国交通消耗总能源的比例已经超过了20%。重载卡车（指的是7-8级半挂车，满载质量＞26,000磅（＞11.8吨））大约占美国交通消耗总能源和温室气体总排放的15%。由于商业重载卡车运营方案对运营成本高度敏感，这使得电动车辆因保养成本低（可以减少成本和停运时间）、动力系统高效率带来的低燃油消耗和便宜的电价而成为一个有吸引力的选择。毕竟对一个8级柴油车主来说，仅燃油费就占车辆总开销的一半。
然而，对于中重载卡车市场电气化却引起了激烈讨论。历史上，由于电动车的巨额成本，受限的行驶里程和低电池能量密度，即使面对雄心勃勃的减排方案，电动车也没有被认为是对燃油卡车的有效替代品。尽管目前的EV充电方案对于小型城市商用车是足够的，但使用架空接触网进行道路无线充电或者氢燃料电池技术经常被认为是重载卡车所真正需要的。据一些研究估计，和同级的柴油车相比，电动车长途运输所需要的电池过重以至于限制其运载能力，而这将增加不少运营成本。然而，据汽车行驶称重数据显示，在美国大约90%的路上行驶的重卡质量＜73，000lb（＜33.1t），这表明大部分运输方案是受体积、路线或者时间限制，而不是受重量限制的。另外，最近对电动卡车（接近80,000lb（36.3t））有一个全国性的2,000lb（接近0.9t）载运质量豁免，对于美国的商用卡车而言，尽管有几个州存在例外，但这样的满载质量可以说是最高的了。
行驶里程问题经常被认为是电动卡车推广的最大障碍，但是日常的行程里程需求变化很大，而且在美国很多卡车并不是长距离行驶的。图1根据美国能源信息管理局发布的年度能源展望，展示出2019年全美中载货车（3-6级）和重载货车（7-8级）保有量和年度能源消耗的数据。这些数据根据最近一年执行的《车辆库存和使用调查》（VIUS）按行驶路程进行了分类。VIUS数据显示只有接近10%的重卡需要500英里（805公里）的行驶里程或更多，然而接近70%的重卡都在100英里（接近161公里）的范围内工作。尽管重卡的总能源消耗倾向于长途货运，但接近40%的能源消耗是那些行驶里程100英里（接近161公里）的重卡所贡献的。另外，最近的工业趋势（例如，电子商务的兴起和较低的司机保有量）使得跨区域间和国家的运输发生转变，以更有利于分散的枢纽和辐条分布模式，而这成功结束了自2000年到2018年（未被图1考虑）以来货车平均运程37%的下降。图1显示出，尽管中载货车保有量与重载货车保有量之比超过了3:2，但是由于重载货车有更长的全年行驶里程和更低的燃油效率，其全年能源消耗（和温室气体排放）要远远超过中载货车。
在2020年6月，加州空气资源委员会颁布了高级清洁卡车法规，一项零排放商用卡车的强制执行令将从2024年开始执行，并且要求到2045年全加州卡车销售100%为零排放卡车，这一法规的颁布使得电动卡车得到了进一步的推广。不久后，包括加州在内的十五州和哥伦比亚特区签订了一项谅解备忘录，承诺到2030年，30%的中重型卡车新车销量将为零排放汽车，到2050年这一比例将达到100%。整车制造商正在应对这一新兴机遇，尽管北美目前只有4款零排放7-8级的重卡车型（全部为电池电车），但预计到2023年还将有16款（11款电池电车和5款氢燃料电池电车），包括新进入市场的车型（如特斯拉和尼古拉）和传统制造商（包括福莱纳、肯沃斯、沃尔沃和梅赛德斯-奔驰）。这种势头，加上电池成本的迅速下降，导致多项研究预测，电动汽车实现商业化运输的机会要大得多，包括长途运输，由于其路线长、载荷重，实现其电气化是一个特别具有挑战性的任务。专家现在预测美国电动卡车的销量将在未来几年呈指数级的增长。例如，能源研究公司伍德麦肯兹报道，到2025年，全美电动卡车保有量将超过54,000台（2019年保有量接近2,000台）。
短途货运，特点是路程＜200英里（＜322公里），由于其受限的路程需求、固定的行驶线路、固定不变的换班表和倾向于在一个（或几个）仓库外进行运营的特点，短途货运将会是电气化的早期选择。如今，加上财政补贴，短途货运电动卡车的价格可以和柴油卡车进行竞争，而且据预测到2030年，即使取消补贴，电动卡车的价格也只会降得更低。短途运营（≤200英里（≤322公里））占美国重型卡车运输总能耗和温室气体排放量的50%，占卡车能源使用和温室气体排放总量的60%（图1）。短途卡车通常在中心位置（如车库、库房或停车场）有长而可预测的非班次停留期（通常为夜间），在那里他们可以充电。因此，预计这些车辆不会像长途货运车那样依赖大功率充电基础设施的大规模电网。理想状态下，车队可以在他们的车库内进行方便、便宜且易于控制的所有充电行动。然而，车库充电会大大增加其所在地的电力需求，而且可能需要花费时间与金钱去升级配电系统。
图1 美国卡车库存和能耗按主要操作范围分类。a, 3-6级（顶行）和 7-8级货运卡车保有量按 VIUS 主要操作范围分类。b, 3-6级（顶行）和 7-8级货运卡车年度能耗按 VIUS 主要操作范围分类。数据来自美国能源信息署的2019年年度能源展望和2002年VIUS。VIUS 将"主要运营范围"定义为从主基地（即仓库）出发运营的卡车的典型行驶里程，或从没有基地（即仓库）出发运营的卡车的平均行驶里程。短程运营范围，虽然不是电气化最佳应用领域，因为它不考虑非典型的长途旅行或每天许多短途旅行的操作，但是其可以证明即使没有广泛的大功率充电网，卡车也可以进行电气化。
考虑到当前的技术水平和日益增加的政策支持，利益相关方包括车队经理、供电单位、整车制造商和政策制定者，都在为重载车队电气化谋求机会。然而，这里还缺少对重载电动卡车充电时所产生的电力负荷的预期规模与持续时间的信息。还有，我们对所需的配电系统的升级，包括相关成本和所耗时间等还不够了解。
在这里，我们结合最近公共成本数据和行业知识，总结出配电系统由于充电站充电进行预期升级的典型原因、成本和时间表。我们还根据实际操作数据的各种充电策略开发了合成车队充电站充电负载的分布模型，并发现当前轻载电动汽车的充电水平（每辆车≤100kW）可以满足功率要求。最后，我们将这些负载分布模型应用于Oncor电力公司服务区（得克萨斯州）的配电变电站，结果表明，尽管当地的电网存在局部变化，但大多数变电站可以为100辆电动卡车提供每辆100kW的充电功率而不需要升级。
2 为充电站充电进行配电系统升级
现已对充电站充电增加的电力负载对配电系统的影响进行了大量研究，其中也包括轻载乘用电动车充电（补充注1）。然而，重载电动卡车充电对配电系统可能产生的影响还没有被很好的了解，即更高的电力需求和更集中的负载，同时，配电系统因重载电动卡车充电而进行升级所需的预期成本和准备时间也不确定。
图2说明了典型的二次配电系统，包括配电变电站、配电馈送设备和现场设备。我们利用多个来源（包括公共成本数据、项目报告、现有研究和行业专家引证），来总结配电系统每个阶段为充电站充电所需的升级类型（表1）。除了升级的典型原因和成本外，我们还估计出了经常被忽略的项目准备时间。
图2 带充电站充电的典型二次配电系统。输电线路（≥110千伏）的高压电在配电变电站降低为中压（4-35千伏），并通过馈线直接输送到用户（最初电压负载使用者）或在配电变压器将电压降低到二级客户级（480伏）。对于电动车辆设备供应商（EVSE），需要额外的现场引入线和设备为每个充电站供电。
（a成本和时间范围包括采购、工程、设计、调度、许可、施工和安装；估计数是针对特定项目的，差别很大。b成本反映了2019年的情况，而且预计未来几年将继续下降；EVSE 安装包括升级或安装引入线和负载中心；随着安装单元数量的增加，单位安装成本会降低。c电缆线的扩展或升级（包括新的馈电断路器）通常需要新的负载＞5 MW，特别是对送电电压＜20kV的缆线；>12MW的新负载可能需要一个专用的馈线。d在城市地区，电缆线的扩展或升级的成本往往高于农村地区。e电缆线扩展的时间表包括建筑的管辖权许可、获得地役权和路权以及采购准备时间。f添加新的馈电断路器的时间表取决于变电站布局和获得施工许可所需的时间。g升级现有变电站与建造新变电站的决定在很大程度上取决于现有变电站的布局以及是否有足够的扩展空间。h输电线路建设可能需要额外的时间进行监管审批。DCFC，直流快速充电。）
总的来说，我们发现随着充电负载的增加，进一步升级配电系统上游设备（配电馈送设备和/或变电站）的可能性也在增加。这些措施通常是更加昂贵和耗时的，而且需要相当多的规划去适应。公用供电单位和消费者之间的成本分配方法各不相同，但公用供电单位通常通过增加电力销售收入来支付场外系统扩展的成本，预计随着时间的推移，会有所成效。
3 车队充电负载分布情况
为了模拟短途卡车运输作业的现实值班周期，我们使用了来自国家再生能源实验室车队DNA数据库的三个现实世界的7级和8级重卡运输车队的车辆运行周期（1Hz速度）数据。每支车队都是返回基地式的运营模式，每天有适度的车辆行驶里程，并延长了用于车辆充电的非班次停留期（车队1，饮料配送；车队2，仓库交付；车队3，食物运送）。数据收集期为20至59天，具体取决于车队，也因此任何季节性的运营变化可能无法体现。然而，以前的研究表明，重载卡车相比于其他类型的卡车，会表现出较少的季节性使用变化。为本研究所选择的车队总结在补充表1里。
图3显示出日常行驶里程和非班次停留期的分布情况。对于车队1和车队2，每天最大的车辆行驶里程也完全在即将上市的电动卡车的续航里程之内，分别为130英里和194英里（接近209公里和接近312公里）。车队3的最大车辆行驶里程则要大很多（546英里（约879公里））；然而，多数车辆的日常需求＜300英里（＜483km）（89%），并且接近全部的汽车需求＜500英里（＜805公里）（99%）。在所有的三支车队中，平均每天有着14.1个小时的非班次停留期（车队1=14.2，车队2=15，车队3=13.8），卡车有足够的机会进行充电站充电。作为参考，假设卡车平均能耗为2kWh每英里（接近1.3kWh每公里），电动卡车在充电功率为100kW的情况下，增加300英里（接近483公里）的行驶里程，需要充电6个小时。非班次停留期＞12小时的天数占总周期的76%，＞6小时的天数占总周期的98%。
图3 每日车队驾驶里程和非班次停车时间分布。a，b，所研究的车队的每日驾驶距离（a）和每日下班停留时间（b）。每日非班次停车时间表示充电的最大可用时间窗口。
具有固定的运营时间表和长期非班次停留期的车队可以管理其充电，以降低能源费用并减轻电网影响。我们模拟了三种充电策略来证明这种潜力，结果展示在图4。
图4 对所述充电策略模型中电动汽车负载分布情况的描述。a-c，100kW即时充（电动汽车尽可能快充）（a），100kW延迟充（电动汽车充电尽可能晚）（b）和恒定最低功率充电（电动汽车充电尽可能慢）（c）显示车辆运行时间表（上排）和电动汽车负载分布情况（下排）。SOC，充电状态。
第一种策略称为“100kW即时充”，即每辆车在一个班次结束后以100kW的功率进行充电并一直持续到电池完全充满或下一班次的开始。第二种是“100kW延迟充”，即以能够在下一班次开始前将电池充满为前提，尽可能缩短100kW充电的时间，以延缓充电负载。最后一种是“恒定最低功率充”，它利用整个非班次停留期，以在下一次换班前将电池充满所需的最低功率充电。此策略可最大限度地降低每辆车充电时的峰值负载（但并非车队所必须的），并证实了以较低功率充电可以使负载平稳分布的潜力。
我们还模拟了更高功率（每辆车250kW）的充电策略，来探究提高充电功率的影响（补充注2）。
通过引导采样程序（方法，模拟车队电车充电），将每日单独的电车充电负载整合到车队充电负载中。平均车队负载分布模型代表了一支给定车队，车队规模（即电车数量）和充电策略。此外，峰值负载最高和最低的样本分布分别被选为最坏情况下的“高峰日”和最佳情况下的“低谷日”方案。我们总共为每支车队、车队规模（10辆，50辆和100辆电车）和充电策略（100kW即时充，100kW延迟充和持续低功率充）制作了81个负载配置组合（27天正常日，27天高峰日和27天低谷日的方案）（本研究生成的负载分布模型可公开提供）（数据可用性）。平均车队分布模型显示在图5中。此外，高峰日的分布模型显示在补充图3中。
图5 多个方案的平均每日充电站充电负载分布。每个方案都表示车队、车队规模（分别为 10、50 和 100 辆电动汽车充电（左、中、右列）和充电策略（100 kW即时充、100 kW延迟充和恒定最低功率充电（顶部、中间和底部行）的组合。
车队1和车队2的负载分布模型的分布情况和重要性非常具有可比性。这些车队的运营模式相似（如图3），在每辆车100kW的充电策略下，他们固定的路线和一致的运营时间表导致了高峰值负载（每10辆电车472-645kW），因为大多数车辆都在同时充电。如果充电行为没有被控制得当（100kW即时充），峰值负载就会和典型的电网夏季用电高峰期（17：00-21:00）重叠，而这将在供电系统压力最大的时候增加负载。为了尽可能延迟充电（100kW延迟充），以便将峰值负载转移到清晨（6:00-10:00），这将与电网上典型的冬季高峰期有重叠部分。然而，此策略展示了通过控制充电策略，可以转移充电负载的程度，还有，车队充电高峰需求大约三个小时持续时间，可以在这两个充电负载分布模型的时间（即18:00-7:00）内任意移动。恒定最低功率策略有效地平缓了车队的负载分布，从而导致峰值需求减少了80%以上。这一策略是通过大幅降低功率水平（车队1每辆车充电4.5-15.3kW，车队2每辆车充电2.7-22.8kW）（补充图4）。这些充电速率远远低于我们通常对重卡的假设，而且能够供应这些车辆的电车供应设备已经可用于轻型电动汽车
车队3的负载分布模型因启动时间较早和运营时间表变化更大（图3）而有所不同。尽管车辆的能源需求较高，但是在使用无控制的充电策略下，交错班次也只会产生较低的总峰值负载（每十辆车324kW），这是因为随时可能在充电站的车会更少。运营时间表变化多的另一结果就是，峰值需求时间大约会是限制换班时刻的车队峰值需求时间的2倍。恒定最低功率充电策略将会产生一个更加平缓但仍大幅减少的峰值负载（减少大约40%）。在这一充电策略下，充电功率水平差异很大，每辆车的功率在1.7-103kW之间，具体取决于当天具体情况，但这仍符合目前的轻型电动汽车设备的技术要求。
为了降低运营成本和提高可靠性，车队管理人员以及配电系统管理员，都在关注充电站充电峰值负载的规模和持续时间。图6显示了所有车队对仓库峰值负载的标准化贡献和所研究的充电策略（补充图5显示了不同充电策略下的绝对峰值负载的平均值和范围）。此外，低谷日（即最低峰值负载）和高峰日（即最高峰值负载）的负载分布将以这些估计值为边界。值得注意的是，由于多辆车的非同时充电行为，每辆车对充电站高峰负载的贡献要低于单个车辆的充电功率水平。较低的充电速度（恒定最低功率充电策略）会导致峰值负载大幅下降（车队1和车队2每辆车＜10kW,车队3每辆车20kW）,从而减轻了电力需求费用，并能够使用更便宜的电动汽车设备。此外，当车辆按较慢的速度进行充电时，峰值负载的毎日変化就会减少，从而提高了配电系统人员和车队管理者的预测能力。
图 6 每辆车的规范化高峰日充电站充电负载分布。每辆车对各自车队高峰日充电负载的贡献变化（条形）和平均负载分布值叠加（点）的充电策略。
此处介绍的充电负载分布模型，是由一个假设平均能耗为1.8kWh*mile^-1（接近1.1kWh*km^-1）生成的。（方法，开发电动汽车充电时间表）。然而，由于实验数据有限，且受到多种因素（例如，环境温度和有效载荷）的影响，电池电动卡车在实际操作中的能耗尚不能确定。（补充注释3）。我们通过对补充图2中所示因素：从1.5kWh*mile^-1（接近0.9kWh*km^-1）（‘高效率’）到2.8kWh*mile^-1（接近1.7kWh*km^-1）（‘低效率’）的综合影响的非确定性估计，建立起“乐观”和“悲观”的边界情况，以探究所得结果对能耗率参数变化的敏感程度。在高效情况下，电动汽车充电功率需求比基础线减少13%至19%，而在低效率情况下，需求则增加了50%至57%。
4 变电站负载集成案例研究
我们对Oncor电力公司服务区域（德克萨斯州）内的36个变电站进行了负载集成研究，以确定重卡充电站充电负载对配电变电站进行升级的必要性（方法，变电站负载集成研究）。我们评估了来自车队1和3的24个独立负载分布模型，考虑了小和大两种电动汽车的使用规模（分别为10辆和100辆）、三种充电策略（100kW即时充、100kw延迟充和恒定最低功率充以及平均和峰值日负载分布模型。图7显示了每个模拟场景中需要为峰值日负载分布进行升级的变电站所占的份额。
图 7 高峰日车队充电站充电所需的变电站升级的可能性。即增加重型电动卡车充电站充电负载需要对实际配电变电站进行具体升级，包括更换新的馈电断路器、变压器升级、新的变压器和新的变电站。车队1（左）和车队3（右）的高峰日负载分布被添加到每个变电站变压器各自的 2019 年单日峰值需求分布情况中，用于车队规模（10辆和100辆电动汽车充电）和充电策略（100 kW即时充、100 kW延迟充和恒定最低功率充）组合。
结果表明，充电站充电负载的规模比持续时间更能说明变电站升级的可能性。对于二者都有100辆电动汽车且充电策略均为每辆车100kW，车队1的峰值负载要比车队3的峰值负载大得多（车队1=5,900kW（即时充）和7,200kW（延迟充）；车队3=4,500kW（即时充）和4,600kW（延迟充））；因此，配电变电站需要更多的升级。从表1可知，变电站升级成本在40万美元（馈线断路器）到3500万美元（新变电站）之间，完成需要6个月至4年的时间，并可能导致更高的电力成本和延迟车队电气化的进程。不出所料，更大规模的电动汽车的应用所增加的充电负载更为频繁，而这需要昂贵且耗时的电网升级。由于在美国，拥有100辆卡车以上的短途运输车队非常罕见，所以我们把研究限制在100辆电动汽车的车队。然而，车队规模将预计持续地增大。鉴于当地在配电系统条件和运营方面存在差异，一些升级是难以避免的。对于两个车队而言，我们发现，以每辆车100kW（峰值负载接近700-900kW）进行充电，需要升级接近6%的变电站和安装一个全新的变电站。虽然如此，所研究的变电站中，大多数（78%-86%）能够为100辆电动卡车提供100kW充电而不需要升级，并且89%-92%的变电站能够满足100辆电动卡车以他们的最低充电速率进行充电的需求（恒定最低功率充电策略）。
5 讨论和总结
在这项研究中，我们探讨了短途（即运营范围≤200英里（≤322km））运输重卡电气化的潜力，以及充电站充电对配电系统的影响。我们考虑了三个实际生活中的短途货运车队的运营方案，发现每支车队都可以采用未来即将上市的电池电动卡车进行工作，同时能进行充电站充电，并符合目前轻型充电设备（每辆车＜100kW）的技术要求。我们生成了一套合成车队充电站充电负载分布模型，并根据车队有序的充电策略，预计每台电动汽车平均每天需要137-235kWh，同时给配电系统增加10-74kW的峰值负载。鉴于重卡在实际运营中的平均能耗率存在不确定性，我们探究了当该参数在1.5到2.8kWh*mile^-1（0.9-1.7kWh*km^-1）之间变化时所得结果的敏感度，结果显示在此范围内，每辆车每天的能源需求在114到365kWh之间变化，而这取决于车队本身。最后，我们评估了一个变电站负载集成研究案列，发现当地的电网条件存在一定变化，但所研究的大多数变电站（78-86%）都能够为每辆电动卡车提供100kW的充电功率而无需额外升级，如果以尽可能低的速率进行充电（恒定最低功率充电），90%的变电站可以满足100辆卡车的充电需求。这一发现与在轻载乘用电动汽车充电上的研究一致，并可以得出结论：大多数配电变电站能够满足中高电动汽车渗透率下的充电需求，尤其是在有序充电的情况下。
重载电动卡车能够进行有序充电的机会取决于车队的值班周期。一般来说，随着日常车辆行驶里程需求的减少和车库停留时间的增加，车队经理有更大的机会去暂时转移充电需求和/或减少峰值需求，以最大限度降低充电成本。对于本研究中的车队，我们观察到有充足的机会进行有序充电，平均充电窗口为每天14.1h。通过以最低速率对每辆车进行充电（恒定最低功率充电策略），车队的峰值充电负载将大幅降低（根据车队的不同，相比每辆车100kW充电的峰值负载大约降低40-80%）。低功率充电对车队和供电单位都有经济上的好处。对公用供电单位而言，它提供更低的峰值负载需求和一个平滑且可预测的负载分布情况，因此不太可能需要昂贵且耗时的系统升级。车队经理在选择低功率充电时可以节省电动汽车供应设备（EVSE）的成本（购买和安装50kW的EVSE要比350kW的EVSE便宜62-81%；表1）。此外，如果存在的话，车队还可以从降低的需求费用中节省出电力成本。对于车队1到3，我们可以发现，每辆车的充电功率水平分别为16，23,和103kW，这足以让电动卡车在下班时完全充电，而这都远远低于通常进行的假设。
在此研究中，我们表明鉴于多个车队的特点和电网条件，重卡车队电气化的结果存在很大不同。首先，重卡的运营需求根据它们的工作差异而不同。本项研究侧重于短途运输业务；然而，我们发现，即使在这个领域，运营时间表和每日里程要求不同，也会导致不同的车队充电需求和负载分布情况。其次，车队管理者有机会应用有序充电策略来改变或者平缓它们的车队负载分布，例如利用有利于电动汽车的电价（比如，非峰时用电价格）节省电费。我们表明出，鉴于低里程要求和延长的非班次时间，短途货运的充电站充电是灵活的，并演示了有序充电如何能够大幅改变一支车队的负载分布（图5），甚至避免对上游电力系统产生重大影响（图7）。最后，重载电动卡车充电的额外需求，一定要能被容量因时间和地点可变的配电系统所满足。在某些情况下，额外的需求会超过启动升级后的特定系统组件的可用上限。表1所提供的总结有助于预测电气化对上游配电系统的影响，并为系统升级提供数量级的成本和时间表的估计；但是，对于个别案例，需要详细的负载集成研究。最后，升级系统的成本（包括成本份额）和时间表各不相同，并可能受到许可、监管批准和获得路权地役权方面延迟的影响。这份清单显示了重型电动卡车与电网集成的潜在复杂性，并强调了车队管理者尽早与公共供电公司接触以制定可行的送电时间表的重要性。
本研究填补了重型电动卡车充电及其对配电系统影响的若干研究空白；然而，目前还有大量工作需要去做。我们专注于短途重卡，是因为它们是电气化的早期选择，但未来的研究应考虑其他不同充电行为和能源要求的细分市场（例如，最后一英里的送货车和跨区域/长途货车）。此外，我们还应该从经济的角度评估电气化的机遇，将电动卡车车队的运营总成本（包括电力成本和设施收费成本）与柴油卡车或跨多个运营方向的其他替代方案以及各种充电策略进行比较。尽管我们考虑到了目前的实际运营模式，但车辆电气化进程也可能诱发车辆的运营方式发生变化，以方便其充电。零售电价制定还应评估其为重型电动卡车充电提供低成本电力的能力（例如，使其与多余的廉价可再生能源价格相匹配），并能够限制重卡充电对配电系统的影响，同时支持大容量配电系统的规划和运营。最后，我们应该全面研究如何权衡大功率（每辆车＞350kW）充电存在的成本较高但具有更高灵活性的问题。
6 方法
配电系统升级摘要。表1提出的价值范围是试图概括与重载卡车充电站充电有关的配电系统升级的典型原因、成本和时间表。我们总计使用了10个独立的数据和文献来源。必须澄清的是，表1中的成本和时间表可能不是额外增加的，因为软成本通常分布在项目的几个阶段，并且可以同时进行多个升级。此外，需要注意的是，可使用的电动汽车续航容量和充电负载可变性非常高，具体取决于一天中的工作时间、天气、位置和车队充电时间表。表1中并没有完全体现出这种变化性，同时我们需要对任一单个项目特定的数值进行详细的负载集成研究。我们只考虑了升级配电系统；然而，重载电动卡车高密度充电可能需要升级大容量电力系统（即发电和传输基础设施），而在此处没有对此进行研究。
探究电动汽车的充电时间表。车队每日运营时间表源自1Hz车辆行驶周期数据（假定车辆连续闲置≥3h为“下班”，并能够在这段时间内进行充电站充电）。车辆连续空闲时间＜3h则被视“值班”（例如装卸期间）；在这些时间里，车辆不能进行充电。运营时间表将每天分为值班期和下班期，其中每个班次都有相关的车辆行驶里程，而且车辆只有在下班时才可进行充电站充电。
我们使用了一套简化的车辆运营时间表，为三个车队中的每一个开发了合成电动汽车充电负载分布模型。因为卡车通常在中午进行仪器/去仪器化，所以每个数据收集期的第一天和最后几天都要被移出，以避免建模工作日的不完整。我们删除了24天（车队1：2天；车队2：22天），日常车辆行驶里程小于10英里（16公里）和车队3的4天，日常行驶里程超过500英里（805公里）。在这项分析中，总共使用了412个工作日——车队1的76天，车队2的100天和车队3的236天。每日车辆行驶里程在研究的车队中成正偏态分布（图3a），平均每辆车平均每辆车日行驶里程107英里（172公里）（车队1=74英里（119公里），车队2=82英里（132公里）和车队3=123英里（198公里））。假设每年有260个工作日，那么推测的年度车辆行驶里程就在19,000（车队1）到32,000英里（车队3）（30500到51500公里），这相当于《车辆库存和使用调查》所报道的重型卡车年行驶里程数的44%到55%。车队3的日常运营方案比车队1和2更多，对每日车辆行驶里程（车队3=109英里（175公里），而车队1=23英里（37公里）；车队2=42英里（68公里））和每日下班时长（车队3=4.4h，车队1=2.6h，车队2=2.3h）的要求变化也更大。
车队充电行为是在以下六个假设进行建模的：（1）从传统卡车收集的运营时间表没有因电气化而进行调整；（2）短途电池电动卡车的平均能耗为1.8kWh*mile^-1（1.1kWh*km^-1），是电池电动卡车空载和满载的平均能耗值（即，假设平均负载系数为50%）；（3）每日总能耗（kWh）被估计为日常车辆行驶总里程和平均能耗率（1.8kWh*mile^-1）的乘积，即能耗=车辆行驶里程*1.8）；（4）每辆卡车的充电桩都有专用的EVSE插头（即卡车不会因有限的插头供应而排队等候充电）；（5）卡车以恒定的功率充电，且与电池容量（即低C速率）相比，充电功率水平相对较低；（6）卡车无法在换班前后充电15分钟，因为这还包括插上和拔下车辆充电插头的时间。
仿真模拟车队充电。通过引导程序采样数据，我们选择每日单独的电动汽车负载分布模型聚合到车队充电负载分布模型中。引导程序是一种统计重新采样方法，其中反复随机选择对象并替换以生成一套接近采样分布的对象。具体来说，对于车辆数目为n的车队来说，我们从可用的车辆负载分布模型V的示例中随机选择（替换）车辆负载分布模型集（
）。每个每日单独的电动汽车负载分布模型（
）均由1Hz时间序列向量表示：
其中，每个pt对应于充电功率（kW）的时间t——从一天开始算起的总秒数。引导程序允许生成多个合成车队充电负载分布模型，来作为n每日单独电动汽车充电负载分布模型的组合。对于每个引导程序样本，我们计算了单个合成车队充电负载分布模型fi：
我们重新采样和重复方程（2）49 次，以生成一组 50 个样本车队分布模型。这组文件估计了采样分布，我们用其计算一天中每一秒的平均车队充电负载。具体而言，平均车队充电负载分布模型
是从下式计算得出：
平均车队充电负载分布表示出特定车队、车队规模（电动汽车数量）和充电策略所需的预期电力需求。然而，极端负载分布（最大能源需求或最坏情况）通常用于系统可靠性规划和评估。因此，我们还分辨出并提供了具有最大峰值负载需求（高峰日）的样本车队负载分布。最后，我们选择了具有最小峰值负载需求（最佳情况）的样本车队负载分布，以完全约束分析值。考虑了三支车队、三种车队规模和三种充电策略的组合，总共有 81 个单独的负载分布情况。
重新采样方法，如引导程序、经济地利用有限的样本数据，以改善对总体参数的估计并提供抽样分布的近似值。我们的样本受原始数据车辆工作日总数的限制；因此，引导程序能进行车队规模和车辆工作天数（从有限的经验信息）的模拟，否则是不可能的。这里做出的一个关键假设是车辆工作日是相互独立的。虽然情况可能并非总是如此，但抽样分布提供了一系列分析结果，其中我们还选择了峰值负载（安排高度一致的充电时间表）进行比较。
补充图6-8显示了所研究的三个车队的随机采样中每日车队充电负载分布（50个样本日）的变化。
变电站负载集成研究。Oncor是德克萨斯州最大的能源输送公司，它为该州东部、西部和中北部的超过98 个城市提供服务，其中包括达拉斯-沃思堡大都市区。我们对 Oncor服务区域内选定的变电站进行了负载集成分析，以确定增加重型电动卡车充电负载，需要对实际配电变电站进行升级的可能性。首先，Oncor将其服务区内的大片毗连区域内的大于300 个地点确定为可能的车辆充电站或其他预计有重载电动卡车车队的地点。对于每个潜在站点，考虑了方圆 5 英里内的三个最近的变电站（与三个最近变电站的平均距离为 1.3、2.3 和 2.9 英里（分别为 2.1、3.7 和 4.7 公里）。共有36个变电站（从在Oncor的服务范围内超过850座中）被选中进行这项研究。其中近90%拥有多台变压器，接近85%拥有15千伏变压器;其余有25千伏变压器。所选变电站的多数（近85%）为大都市、郊区提供住宅、商业和工业负载，其余15%为具有住宅和商业负载的大都市区边缘（郊区）提供服务。
车队充电负载分布的平均间隔超过 15 分钟，并添加到每个变电站变压器各自的 2019 年单日 15 分钟峰值需求分布中。变电站组件级容量限制用于确定需要哪些升级（如果有的话）来适应增加的负载。仅在变电站级别评估升级，包括：（1）仅添加新的馈线断路器，（2）升级一台或多台具有较高等级单元的变压器，（3）在现有变电站中添加一台或多台新变压器，（4）在单独位置建造新变电站。
我们评估了来自车队 1（饮料运输）和车队 3（食品递送）的 24 个车队需求负载分布，并考虑了低和高水平的 EV 采用率（分别为10辆和100辆电动汽车的车队）、三种充电策略（100 kW即时充、100 kW延迟充和恒定最低功率充电）以及平均和高峰日（即峰值负载最高的采样日）负载分布。本研究结果的完整摘要可在线获得（数据可用性）。请注意，我们将车队2（仓库交付）排除在本研究之外，以限制所需的模拟次数，因为它的充电负载分布与车队1的负载分布非常相似。
研究结果代表了Oncor服务区内预计重载电动卡车车队运营和充电的地点。通过有选择地分析已经为商业和工业负载提供服务的变电站，结果可以在一定程度上推广到符合此描述的其他区域。但是，配电系统的特点及其对电动汽车承载能力各不相同，需要公用供电单位协作来访问全面分析所需的详细基础设施数据。本研究中生成的固定时间（15分钟）负载分布可公开提供（数据可用性），并且可用于在其他领域执行详细的负载集成研究。
数据可用性
本研究中生成的车队充电站充电负载分布和电动汽车负载集成结果可通过 NREL 数据目录https://data.nrel.gov/submissions/162查找。本研究中使用的车辆行驶周期包含对业务敏感的地理信息，因此不公开；但是，匿名数据摘要和可视化可以通过车队DNA网站获得。
代码可用性
衍生出的车队充电可用性时间表，每日车辆行驶里程和能源需求，以及为制作、研究和可视化车队负载分布而开发的代码，都是开源的。
参考文献
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