刘 畅， 李 颖， 夏 露， 李 昊， 李 斌， 麻秀范， 张 晶

(1.中国电力科学研究院 北京市电动汽车充换电工程技术研究中心，北京 100192；2.华北电力大学 电气与电子工程学院，北京 102206)

电动汽车充电站综合性能评价

刘 畅1， 李 颖2， 夏 露1， 李 昊1， 李 斌1， 麻秀范2， 张 晶1

(1.中国电力科学研究院 北京市电动汽车充换电工程技术研究中心，北京 100192；2.华北电力大学 电气与电子工程学院，北京 102206)

提出了电动汽车充电站综合性能评价指标体系，为不同充电模式的充电站在规划建设和运营管理中提供参考和指导，并在指标评价标准上对两种充电模式加以区分。评价指标包括容量评估、效率、可靠性、负荷特性、用户体验5个方面，下设19项二级评价指标。建立了充电站综合性能评价模型，运用层次分析法确定各项指标权重，通过隶属度函数和专家打分法分别确定定量指标和定性指标的单因素模糊评价矢量，运用基于多层次分析的模糊综合评价法计算充电站综合性能具体得分，进而得到充电站综合性能评价等级。以某电动汽车快速充电站为例，应用所建立的评价指标体系和评价方法对其进行综合性能评价，验证所提方法的实用性。

电动汽车；快充设施；综合性能；层次分析；模糊综合评价

0 引 言

由于政策利好、需求增长、技术进步等因素的推动，中国已成为全球电动汽车最大市场之一。国务院要求加快电动汽车充电基础设施部署，在全国范围内形成较为完整的充电网络。快速充电主要应用于城市中心或高速路服务区充电站[1]。

而充电站的规划、建设及运营，需要有科学的评价体系作为参考，因此，制定合理的综合性能评价体系对于指导充电站建设和运营具有重要意义。

目前国内外研究在电力系统评价方面主要使用层次分析和模糊综合评价法[2-7]，在充电站选址优化、经济能效评估和单个充电桩的综合性能方面已有一些成果。文献[8]运用负荷率、投资回收期、充电行驶里程和综合满意度4类指标对充电站选址和经济性进行评估；文献[9]对若干充电站进行调查，得出目前充电站使用不平衡的结论，提出充电设备综合效率评价指标体系；文献[10-12]就管理和效率两方面对充电站进行了能效评估；文献[13]就自然、管理、公共设施和经济4个方面建立了充电站选址评价模型，文献[14]从影响合理性、施工技术可行性、运营经济性、交通便利性4个方面对充电站选址优化进行评价；文献[15]就技术和管理能效建立充电站能效水平评估体系；文献[16，17]以单个充电桩为研究对象，就技术、经济、环境、污染4个方面进行综合评价。以上研究包含了对充电站进行管理和能效评估，或者对单个充电桩进行综合评估研究，而缺少对充电站综合性能的评价研究。本文将在前人研究成果上，提出针对充电站综合性能评价体系。

1 综合指标的提出

首先，充电站的公共服务性决定了其能源供应容量、能源利用效率、供应可靠性将成为考核的焦点，因此本文建立了容量评估、效率和可靠性指标；其次，同作为能量补充站，与加油站的区别在于，充电站属于电网的大用户，考核中还需要从电网的角度考虑网络的承受能力，因此建立了充电站负荷特性指标；最后，作为公共服务设施，充电站还需要满足用户的基本充电需求，因此建立了用户体验指标。综上，本文就容量评估、效率、可靠性、负荷特性、用户体验5个方面，提出19项综合性能指标，如图1所示。快充电站和慢充电站仅在充电模式上有较大区别，因此考虑到指标体系的普适性，选取了可同时适用于快充和慢充模式的指标，而充电模式的差异将体现在指标评分标准上。

图1 综合性能评价指标层次分析结构Fig.1 Hierarchy analysis structure of comprehensive performance evaluation index

指标体系中，快慢充模式区别较为突出的指标有：效率指标中的充电效率、功率因数、负荷特性指标和用户体验指标的全部。

1.1 容量评估指标

(1)设备利用小时数

设备利用小时数指固定时期内(一般设定为一年，下同)充电电量按充电设施满负荷运行功率进行折算时所需的充电运行小时数。计算公式为

(1)

式中：Wchar表示采样期内的充电电量，kW·h；Pcap表示可用充电设施额定容量，kW。

(2)平均负荷系数

平均负荷系数是指充电设施的平均负荷与额定负荷之比。考核充电站时，考虑整个充电站的平均负荷与额定负荷之比，计算公式为

(2)

式中：Pavg表示充电站典型日平均负荷，kW；Pe表示充电站额定负荷，kW。

(3)需用系数

需用系数是指充电设施从电网实际取用的最大负荷与额定负荷之比，计算公式为

(3)

式中：Pmax表示充电站典型日最大负荷，kW。

(4)站用电率

站用电率表示充电站内用于满足办公用电、监控用电等非充电设备用电，是站内自用电量与总用电量的百分比。计算公式为

(4)

式中：Wtotal表示充电站总用电量，kW·h；Wuse表示充电设备用电量，kW·h。

1.2 效率指标

(1)充电效率

充电设施的充电效率是所有运行充电桩总输出电量与总输入电量的比值，计算公式为

(5)

式中：Wout表示充电设备输出电量，kW·h；Win表示充电设备输入电量，kW·h。

(2)功率因数

功率因数的大小与设备的负荷性质有关，是衡量充电设施效率高低的一个系数。快充设施多为直流充电桩，直流充电桩一般为非线性设备，功率因数指标相当于公共电网对充电设施的要求。当功率因数过低时，充电站需要增设无功补偿设备将功率因数提高到要求值。这里考核设备总负载在50%以上时的功率因数[18]，计算公式为

(6)

式中：P表示有功功率，kW；S表示视在功率，kVA。

(3)单位面积输出电量

单位面积输出电量是充电设施的输出电量与其占地面积的比值，计算公式为

(7)

式中：Schar表示充电站占地面积，m2。

(4)单枪输出电量

单枪输出电量是输出电量与设备总枪数的比值，计算公式为

(8)

式中：Nq表示充电站总枪数。

(5)充电计划完成率

充电计划完成率是实际输出电量与可能输出电量的比值，指标值可以大于100%，计算公式为

(9)

式中：Wplan表示本期的计划输出电量，kW·h。

1.3 可靠性指标

(1)平均无故障时间

平均无故障时间(Mean Time Between Failures，MTBF)是指相邻两次故障之间的平均工作时间。规定充电设施在总的使用阶段累计正常运行时间与故障次数的比值为MTBF，计算公式为

(10)

式中：To表示采样期内充电设施累计正常运行时间，h；K表示采样期内充电设施的故障次数。

(2)平均故障修复时间

平均故障修复时间(MeanTimeToRepair，MTTR)，MTTR可认为是充电设施的恢复时间作为随机变量的期望值。包括发现事故所需时间、维护或维修所需时间、维修团队响应时间、设备重新投入使用的时间等，计算公式为

(11)

式中：Ti,r表示第i次故障的修复时间，h。

(3)设备可利用率

设备可利用率[19]表示可维修的设备在某一段时间内维持其性能的概率，是一个小于1的正数。计算公式为

(12)

1.4 负荷特性指标

选取充电站负荷典型日作为研究日，计算日最大负荷、最小负荷、日峰谷差。

(1)典型日峰谷差率

典型日峰谷差率是典型日峰谷差与最大负荷的比值，计算公式为

(13)

式中：Pmin表示充电站典型日最小负荷。

(2)典型日负荷率

典型日负荷率是典型日平均负荷与最大负荷的比值，计算公式为

(14)

(3)季不均衡系数

季不均衡系数是一项年负荷特性指标，是全年各月最大负荷的平均值与年最大负荷的比值，反映一年内月最大计算公式为

(15)

式中：Pi,max表示第i个月的最大负荷，kW；Py,max表示年最大负荷，kW。

(4)尖峰负荷持续时间

尖峰负荷持续时间是指本期的充电设施负荷较高时间段的负荷值所持续的时间。这里研究的尖峰负荷包括90%Pmax、95%Pmax、97%Pmax。

1.5 用户体验指标

(1)噪声

一般噪声高过50 dB，就会对人类日常工作生活产生有害影响。快充模式因充电功率较大，充电噪声较大。规定在充电设施额定负载和周围环境噪声不大于40 dB的条件下，距充电机水平位置1m处测得的噪声最大值不应大于65 dB[18]。

(2)平均排队时间

平均排队时间是指车辆从到达充电地点开始至充上电为止所耗费的时间的期望值，计算公式为

(16)

式中：Ti,line表示第i辆车的实际排队时间，min；n表示采样期内服务车辆总数。

(3)平均充电时间

平均充电时间是指车辆从开始充电至结束充电所耗费的时间期望值，快充模式的平均充电时间明显低于慢充模式，因此需要分别设置不同的评分标准，计算公式为

(17)

式中：Ti,char表示第i辆车的实际充电时间，min。

2 综合指标评价模型的建立

2.1 层次分析法基本原理

进行综合评价之前需要依据评价对象的具体情况，将复杂问题分解为目标层U、准则层Uk、方案层三层结构，然后根据下层对上层的重要性确定下层因素权重。

2.2 指标权重集的确定

(1)构造判断矩阵

(2)一致性检验

(18)

当CI=0具有完全的一致性；CI接近0，具有满意的一致性；CI越大，不一致性越严重。为衡量不同阶数的CI大小，引入随机一致性指标RI，其值如表1所示。

表1 随机一致性指标RI

运用一致性比率公式来判断A是否满足要求。一致性比率公式为

(19)

一般CR<0.1时，认为A的不一致程度在容许范围之内，具有满意的一致性，通过一致性检验，特征向量W可作为指标的权向量。否则需要重新构造判断矩阵A。由以上方法，我们可以确定出各个层次的权重矩阵。

2.3 隶属度的确定

(1)评语集的确定

本文采用五级评语，分别是：优、良、中、合格、差，其隶属度关系如表2所示。

表2 评价值分级标准

(2)评价指标隶属度的确定

对于定量指标，本文采用梯形隶属函数确定其隶属度。梯形隶属函数分以下三类。

升半梯形函数适用于指标值越大越好的指标，如平均无故障时间、设备可利用率、充电效率、功率因数、单位面积输出电量、单枪输出电量其分布为

(20)

降半梯形函数适用于指标值越小越好的指标，如平均故障修复时间、典型日峰谷差率、站用电率、季不均衡系数、尖峰负荷持续时间、噪声、平均排队时间其分布为

(21)

区间梯形函数适用于指标值越趋近于某一区间越好的指标，如设备利用小时数、平均负荷系数、典型日负荷率、充电计划完成率、平均充电时间其分布为

(22)

定量指标中a1、a2、a3、a4依据电动汽车充电设施的性能标准及技术要求来确定。

对于定性指标，本文采用专家打分方式来确定指标的隶属度。由于充电站建设目前属于示范阶段，运行经验较少，因此一些缺乏数据的定量指标将归属于定性指标的范畴，通过专家打分来确定其隶属度，这些指标包括容量评估指标的全部，效率指标中的单位面积输出电量、单枪输出电量、充电计划完成率，负荷特性指标的全部。2.4 模糊评价矩阵的建立与综合评价值的计算

(1)单因素模糊评价矩阵的确定

(2)模糊综合评价结果矢量的确定

取用加权平均型模糊合成算子，将模糊权矢量Wk与模糊关系矩阵Rk合成，得到各一级指标的模糊综合评价结果矢量Bk

(23)

若∑bj≠1则需要对Bk进行归一化运算。

(3)综合评价值的确定

使用加权平均法确定隶属等级：

(24)

V即为最终的评价值，通过表2即可确定评价对象的评价等级。

3 算例分析

3.1 电动汽车快充电站概况

某市24小时电动汽车快速充电站各项指标值如表3所示。

3.2 权重的确定

依据2.2方法得到各项指标权重如表4所示，权重也表示各项指标的重要性排序。

表3 快充电站各项指标值

表4 快充设施综合性能评价指标及其权重

Tab.4 The Evaluation indexes and weights of performance of fast charging facilities

一级指标一级指标权重二级指标二级指标权重U10.09521U110.47855U120.21658U130.19658U140.10829U20,28573U210.45855U220.22928U230.12179U240.12179U250.06859U30,28573U310.60000U320.20000U330.20000U40,28573U410.35620U420.32500U430.12510U440.19370U50.04760U510.10000U520.60000U530.30000

3.3 综合评价结果的确定

(1)模糊评价矢量的计算

5项一级指标的评价矢量：

最终的模糊评价矢量为

(2)综合评价值的计算

最终的综合评价值为

据表2，说明该快充电站综合指标评价结果为“良”，属于L2级。

4 结 论

本文就充电站综合性能评价创造性地提出5项一级指标和19项二级指标，从充电站的容量评估、效率、可靠性、负荷特性和用户体验5个方面进行综合性能分析。运用基于多层次分析的模糊综合评价方法，建立针对充电站的综合指标评价模型，通过科学、合理的方式对充电站进行全面的综合性能评价。指标可同时用于对慢充电站和快充电站的考核，充电模式的不同仅体现在评分标准上的区别。最后，用此模型对某快充电站进行综合性能评估，得出合理结论。

论文研究的指标标准设定都是针对充电站发展初级阶段的，接下来需要进一步研究适用于充电站快速和稳定增长期的综合性能评价，评价标准可以根据今后充电站运营的经验积累进行修正，以求得到最客观、最科学的评分标准。

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Research on Comprehensive Performance Evaluation for Electric Vehicles Charging Stations

LIU Chang1, LI Ying2, XIA Lu1, LI Hao1, LI Bin1, MA Xiufan2, ZHANG Jing1

(1. Beijing Electric Vehicle Charging/Battery Swap Engineering and Technology Research Center, China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China; 2. School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)

Comprehensive performance evaluation index system of charging stations is proposed in this paper which provides reference or guidance for the construction and operation of the charging stations. Two different charging modes of electric vehicles can be distinguished by the evaluation index system. Evaluation index consists of five aspects including capacity, efficiency, reliability, load characteristics, and user experience and it has 19 secondary evaluation indicators. Comprehensive performance evaluation model is built. Analytic hierarchy process is used to determine the weight of all indicators and the single-factor fuzzy evaluation vector of quantitative indicators and qualitative indicators are calculated by membership function and experts. The comprehensive performance score of the fast charging facilities will be calculated by fuzzy comprehensive evaluation method based on multi-level analysis, then the evaluation degree of the charging station will be obtained. A fast charging station is taken as an example and the evaluation index system and method proposed in this paper are used to evaluate the comprehensive performance to verify the practicability of the evaluation method.

electric vehicle； fast charging facilities； comprehensive performance；analytic hierarchy process；fuzzy comprehensive evaluation

10.3969/j.ISSN.1007-2691.2017.01.13

2016-03-03.

国家电网公司科技项目(YD71-15-032).

TM910.6；U469.72

A

1007-2691(2017)01-0082-07

刘畅(1978-)，男，高级工程师，研究方向为智能用电及电动汽车充换电技术；李颖(1992-)，女，硕士研究生，研究方向为电动汽车充电设施规划与运营；夏露(1989-)，女，助理工程师，研究方向为电动汽车充换电技术及其标准化；李昊(1987-)，男，助理工程师，研究方向为需求侧管理与智能用电技术；李斌(1973-)，男，高级工程师，研究方向为智能用电技术与电动汽车充换电技术；麻秀范(1970-)，女，副教授，研究方向为配网规划与运行、电动汽车规划与运行；张晶(1983-)，男，研究方向为电动汽车充换电技术。