国际资讯|利用GIS评估电动汽车的影响
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英文原文来源：www.gislounge.com
中文编译整理：慧天地国际站一鸣
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尽管一直有迹象表明电动汽车将很快成为人们的日常用车，但令一些计划人员担心的是，电动系统是否能够处理全球电力基础设施上预期增加的负荷。GIS和空间分析可能会帮助人们找到一些针对此问题的实用解决方案。
电动汽车最大的问题是，它们需要充电，但又是移动的，这使得它比在特定区域简单地扩展网络更为复杂。特别是直流充电器是一种快速充电器，可以在20分钟内为汽车充电，但它需要大量的能量。此外，人们采用电动汽车的比例也不均衡，一些城市地区的人们正在大量使用电动汽车，而其他地区则没有。优化电动汽车充电点可以让这两类客户都从中受益，同时不会使电动系统过载。
基于GIS的模糊多准则决策分析
对这一问题感兴趣的研究人员的一项工作是使用模糊层次分析法对充电网络上的电动汽车进行评估，他们研究了15个标准，以确定增加电力供应的最佳地点。这项技术评估标准衡量其与电网的相关性。由此，我们可以确定那些既可以优化客户需求也可以平衡电网能力的地点[1]。
图1：基于GIS的模糊多准则决策分析，可优化电动汽车充电站的位置。
（图片来源：Erbaşet al., 2018）
利用GIS进行空间负荷预测
其他研究方法采取的是一种更受社会因素驱动的观点。例如，电动汽车的使用通常是通过人们的口口相传或社会网络的影响来实现的。空间扩散理论可用于评估电动汽车较早使用者的潜在区域以及在给定区域内使用电动汽车的可能性，类似于对社交网络中谣言的传播进行建模，电动汽车的使用通常会使给定区域的配电需求发生一些偏差。空间负荷预测中的确定性建模是为了，通过估计电动汽车的普及率，包括其在区域间使用范围的扩散[2]，来预测电力需求随时间的变化特征。其他方法采用了多目标优化的方式，即在负荷需求和供电商有限的情况下，对电网需求进行详细建模，并在一个小规模周期内进行优化，此时电动汽车在特定区域的分布将是关键的输入之一。可以检查相关输出，以确定实际数据是否与估计值匹配，从而可以使建模框架用于预测未来的场景[3]。
尽管许多预测都将电动汽车视为电力消费者，但也有人认为电动汽车可以增加电动系统的潜力。车辆到电网技术使储存在电动汽车中的能量能够重新进入电力系统中，从而使停放的汽车成为供应者，这有助于满足需求的增长。研究表明，大规模采用此类技术可以缓解电动汽车大规模采用而造成的电力需求增长[4]。因此，对预测的电力需求进行估算时，必须考虑可能充电的汽车数量以及为电动电网供电的汽车数量。这些方法已经考虑了行驶模式和充电需求，其中包括使用蒙特卡洛时空模拟的方法，该模拟还考虑了驾驶员的行为、可用充电器的类型以及可能的行驶距离[5]。
许多分析人士和政府官员都考虑过，要基于电动汽车使用量的增长来预测电力需求。这并不妨碍人们使用这些类型的车辆，但他们创造了各种方式和分析方法来预测可能的电力需求。一些新技术的诞生，如电动汽车将电力还输给电力系统和智能电网技术，意味着我们现在有更好的条件来满足电力需求。然而，电动汽车的广泛采用意味着相关技术人员不得不使用各种空间分析和方法来进行基础设施规划，以便在未来预测电力需求时考虑到决策的可行性以及电力限制问题。
参考文献：
[1]For more information on using a fuzzy analyticalhierarchy in weighing factors that optimize a given electric grid network forelectric cars, see: Erbaş, M., Kabak,M., Özceylan, E., Çetinkaya,C., 2018. Optimal siting of electric vehicle charging stations: A GIS-basedfuzzy Multi-Criteria Decision Analysis. Energy 163,1017–1031. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.08.140.
[2]For more on diffusion theory and how it can be used toforecast the effect of electric vehicles being used in given areas, see: Heymann, F., Pereira, C., Miranda, V.,Soares, F.J., 2017. Spatial load forecasting of electric vehicle charging usingGIS and diffusion theory, in: 2017 IEEE PES Innovative Smart Grid TechnologiesConference Europe (ISGT-Europe). Presented at the 2017 IEEE PES InnovativeSmart Grid Technologies Conference Europe (ISGT-Europe), IEEE, Torino, pp. 1–6. https://doi.org/10.1109/ISGTEurope.2017.8260172.
[3]For more on power grid forecasting usingmulti-objective optimization, see: Einaddin, A.H., Yazdankhah, A.S., 2020. A novel approach formulti-objective optimal scheduling of large-scale EV fleets in a smart distributiongrid considering realistic and stochastic modeling framework. InternationalJournal of Electrical Power & Energy Systems 117, 105617. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2019.105617.
[4]For more on vehicle to grid energy supply used toalleviating power supply needs, see: Lim, K., Kim, J.J., Lee, J., 2020. Forecasting the future scale ofvehicle to grid technology for electric vehicles and its economic value asfuture electric energy source: The case of South Korea. Energy &Environment 0958305X1989828. https://doi.org/10.1177/0958305X19898283.
[5]For more on Monte Carlo simulations of electric carrecharging demand and electric input, see: Anand, M.P., Bagen, B., Rajapakse, A., 2020. Probabilistic reliabilityevaluation of distribution systems considering the spatial and temporaldistribution of electric vehicles. International Journal of Electrical Power& Energy Systems 117, 105609. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2019.105609
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