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麥肯錫:到2030年電動汽車對電力需求不會大幅增加 智能充電可平衡電力負(fù)荷

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麥肯錫:到2030年電動汽車對電力需求不會大幅增加 智能充電可平衡電力負(fù)荷

發(fā)布日期:2018-08-23 作者:充電樁車位 點擊:

麥肯錫:到2030年電動汽車對電力需求不會大幅增加 智能充電可平衡電力負(fù)荷







電動汽車會很快面臨另一種僵局嗎?隨著移動電氣化的加速,能源生產(chǎn)商和分銷商需要了解電動汽車對電力需求的潛在影響(表1)。好消息是:麥肯錫分析表明電動汽車的預(yù)計增長不會推動近期到中期的總電網(wǎng)電力需求大幅增加,因此限制了在此期間對新發(fā)電容量的需求。




以德國的數(shù)據(jù)為例,到2030年電動汽車增長不太可能導(dǎo)致電力需求大幅增長;相反,它可能會使總發(fā)電量增加約1%,并需要大約額外5千兆瓦的發(fā)電容量。到2050年,這一數(shù)字可能會增長到4%左右,需要增加約20千兆瓦的裝機容量。幾乎所有這些新增容量都可能涉及包括風(fēng)能和太陽能以及一些天然氣發(fā)電在內(nèi)的可再生能源。


重塑電力負(fù)荷曲線


雖然電動汽車銷量的增長不大可能導(dǎo)致總電力需求大幅增長,但它可能會重塑電力負(fù)荷曲線。最明顯的影響將是夜間高峰負(fù)荷的增加,當(dāng)人們下班回家或完成一天的雜務(wù)后,他們會給電動汽車充電。但是,在系統(tǒng)級別上,這種影響最多只占相對較小的百分比。同樣,以德國為例,我們預(yù)計到2030年峰值負(fù)荷將增加約1%,到2050年將增加約5%,這是系統(tǒng)可能承受的增幅。


然而,負(fù)荷曲線的變化將在地方層面上帶來挑戰(zhàn),因為電動汽車的區(qū)域性傳播很可能會發(fā)生變化——在某些情況下,會有顯著的變化。麥肯錫對郵政編碼級電動汽車普及率的地理空間分析預(yù)測顯示,郊區(qū)很可能成為電動汽車早期采用的熱點地區(qū)。因此,即使在全國電動汽車普及率仍然較低的情況下,擁有大量電動汽車人口的地區(qū)也可能出現(xiàn)




這些住宅集群和電動汽車充電的其他集中點,如公共電動汽車快速充電站和商用車庫,將顯著增加當(dāng)?shù)氐母叻遑?fù)荷。為了預(yù)測住宅區(qū)負(fù)荷曲線的變化,麥肯錫進行了蒙特卡洛分析。對于一個典型的150戶住宅的供電線路,在25%的本地電動汽車滲透率下,分析表明本地峰值負(fù)載將增加大約30%(圖3)。




盡管增加了約30%,但是住宅地區(qū)的峰值負(fù)荷增長并不像一些人想象的那樣劇烈。這是因為,盡管一輛電動汽車可以很容易地將個人家庭層面的峰值消耗量翻倍,但許多家庭(包括有電動汽車和沒有電動汽車的家庭)的匯總減少了變電站峰值負(fù)荷的相對增加,即使考慮到高峰值的影響。圖3展示了典型住宅變電站所經(jīng)歷的最大和平均電動汽車峰值電力需求,假設(shè)沒有延遲或“智能”(即集中管理)充電。


除了高峰負(fù)荷的增加,公共快速充電站的高波動性和頂峰負(fù)荷也需要額外的系統(tǒng)平衡。我們對一個快速充電站的負(fù)荷剖面進行了模擬,從而更詳細(xì)地研究這種情況(圖4)。在這種情況下,單個快速充電站可以很快超過常規(guī)供電線路變壓器的峰值負(fù)荷能力。




(Mckensey&Company)


由電動汽車充電需求引起的變電站峰值負(fù)荷的增加最終將使當(dāng)?shù)氐淖儔浩鞒銎淙萘?,需要進行升級。將麥肯錫地理空間分析得出的每一個郵政編碼的電動汽車滲透率分布數(shù)據(jù)與目前使用的變壓器數(shù)據(jù)相結(jié)合,可以發(fā)現(xiàn),作為國家級電動汽車滲透率函數(shù),可以發(fā)現(xiàn)資本支出需求與國家級電動汽車滲透率呈S曲線函數(shù)關(guān)系。換句話說,雖然在電動汽車較低滲透率時,基本不需要進行投資升級,但隨著電動汽車數(shù)量的增加,它們會迅速攀升,最終在高滲透率水平時再次趨于平穩(wěn)。如果不采取糾正措施,我們估計累積的電網(wǎng)投資需求可能會超過每輛電動汽車幾百歐元的水平。


探索可能的解決方案


能源參與者有幾種方法來解決這種情況。這些解決方案可以影響充電行為:例如,按時間段收取電費可以激勵電動汽車車主在午夜后充電,而非選擇在傍晚進行。分析表明,這將使峰值負(fù)載的增長減半(圖5)。這種方法易于實施且已經(jīng)在試驗中得到證明,但是按充電時間段進行收費需要進行監(jiān)管,因為它們可能導(dǎo)致“計時器峰值”,即當(dāng)許多人無意中設(shè)置充電器開始同時充電時發(fā)生的情況。




或者,能源公司可以制定更多的本地解決方案,比如將一個能源儲存單元與變壓器結(jié)合起來,在需求低時為儲存充電。然后存儲單元在需求高峰期放電,從而減少峰值負(fù)載。另一種可能的選擇是使用小型熱電聯(lián)合發(fā)電廠,如果產(chǎn)生的熱量在當(dāng)?shù)赜惺褂?,這可能是一個有吸引力的解決方案。


隨著電池成本持續(xù)快速下降,使用能量存儲來平緩負(fù)載曲線將變得越來越有吸引力。其他應(yīng)用還包括公共快速充電器、電動巴士和卡車的車庫充電器,以及更多電動汽車車主將屋頂太陽能電池板和家庭存儲設(shè)備結(jié)合在一起的住宅裝置。幾個因素可以驅(qū)動安裝能源存儲的業(yè)務(wù)案例。這包括削減高峰負(fù)荷以減少需求費用(基于高峰負(fù)荷的額外費用),避免電網(wǎng)升級,以及在特定時段利用較低的電價(在能源價格較低時給電池充電)。


盡管在電網(wǎng)升級或替代解決方案方面的一些投資將不可避免,但企業(yè)可以通過解決其根源問題來大大減少投資。一個例子是通過轉(zhuǎn)移電動汽車充電負(fù)載來避免峰值負(fù)載的增加。對電動汽車車主的充電行為、駕駛和停車模式的早期觀察表明,在電動汽車與電網(wǎng)連接的大部分時間里,他們并沒有主動充電。


智能引導(dǎo)充電行為可以創(chuàng)造價值


電動汽車充電行為的集中協(xié)調(diào)、智能引導(dǎo)可以通過多種方式創(chuàng)造價值。首先,它可以更有效地削減峰值,從而大大減少電網(wǎng)投資。其次,它可以使負(fù)荷曲線在削峰之后發(fā)生變化,從而優(yōu)化發(fā)電成本(將需求從峰值轉(zhuǎn)移到基本負(fù)荷發(fā)電)。此外,在太陽能和風(fēng)能發(fā)電過剩時加快充電,或在可再生能源產(chǎn)量較低時降低充電速度,都有助于整合更大比例的可再生能源發(fā)電。最后,通過提供需求響應(yīng)服務(wù),智能充電可以提供有價值的系統(tǒng)平衡(頻率響應(yīng))服務(wù)。


這種方法的下一步改進涉及到車輛到電網(wǎng)的計劃,這不僅改變了電動汽車的電力需求,而且使電動汽車在特定條件下向電網(wǎng)輸送能量成為可能。試點研究表明,電動汽車車主愿意參與協(xié)調(diào)智能充電。根據(jù)當(dāng)?shù)氐木唧w情況,每年每輛電動汽車創(chuàng)造的總價值可能高達數(shù)百歐元。


為了實現(xiàn)這些利益,能源公司必須對智能充電基礎(chǔ)設(shè)施進行一些預(yù)先投資,并努力與其他利益相關(guān)者實現(xiàn)有效合作。但一旦這些目標(biāo)確立,從能源系統(tǒng)的角度來看,電動汽車將不再引起人們的擔(dān)憂。相反,它們將通過使系統(tǒng)更具有成本效益、更有彈性和更環(huán)保而成為收益的源泉。


道路上電動汽車的預(yù)計增長將給電力公司帶來了挑戰(zhàn)。雖然電動汽車到2030年不會導(dǎo)致電力需求大幅增加,但它們將重塑負(fù)荷曲線,從而給電網(wǎng)帶來新的壓力。這里提供的建議可以幫助能源公司克服這一挑戰(zhàn),有效地整合路上越來越多的電動汽車,從而為能源系統(tǒng)創(chuàng)造巨大的利益。


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