小区建筑电动汽车充电桩电气配置规划及电网接入技术研究

引言

如今，电动汽车产业已然上升为国家重点扶持的战略性新兴产业，其市场占有比例正不断攀升。不过与此同时，充电基础设施建设明显滞后，尤其在居民小区这一重要充电场景。现有小区电力系统普遍未考虑大规模充电负荷接入情况。电动汽车充电负荷具有随机性强、峰谷差大等特点，若处理不当将导致电网谐波污染增加、电压偏移、配电设备过载等问题。所以针对小区建筑充电桩电气配置规划及电网接入技术开展系统研究，对保障居民充电需求、提高电网运行稳定性和电能质量具有重要的意义。

1 小区充电桩用电需求预测

就小区充电基础设施规划而言，可以构建基于 Lotka-Volterra 竞争模型与随机微分方程耦合的电动汽车渗透率预测框架，结合区域经济水平、政策支持力度、充电便利性等因素，针对未来 5 至 10 年期间小区内电动汽车的拥有数量，展开精准且科学的预测工作，其模型表达式为：

其中 M 为饱和值，r 为内禀增长率参数，σ 为随机扰动强度系数，dW（t） 为维纳过程。通过极大似然估计方法结合历史数据回归分析可确定各参数的概率分布特征。获取保有量数据后，需进一步分析充电模式特征，包括充电时间分布、单次充电量及功率需求。基于马尔可夫链 - 蒙特卡洛方法对小区充电行为进行随机过程建模，呈现明显的 " 双峰多谷 " 非高斯分布，充电峰值通常发生在 18 ：00-22 ：00 和 7 ：00-9 ：00 时段，与居民用电高峰重合形成叠加效应。

2 小区充电桩电气设计

小区充电基础设施建设中，电气设计作为技术核心，需要从系统整体出发，统筹规划各环节。充电设施接入方式需基于潮流分析与稳定性评估进行优化选择：分散式接入适用于少量充电桩场景，可直接接入原有低压配电系统，投资少但存在谐波放大与电压波动传递风险；集中式接入则需设置独立配电回路，甚至增设专用变压器，初期投资大但具备更好的电磁兼容性与故障隔离能力。在实际工程中，应基于配电网 N-1 安全准则与电能质量约束条件灵活选择。配电变压器容量优化配置基于概率负荷模型与可靠性理论，计算公式为：

其中Ki 为第i 类负荷的需求系数，通过历史数据统计回归确定，通常取 0.6-0.9， ∝ 为负荷增长系数，P 为单台充电桩额定功率。供配电线路设计基于电磁暂态仿真与热稳定性分析：导线截面应满足载流量和电压损耗双重要求，同时考虑谐波电流引起的集肤效应与邻近效应，一般 10kW以下充电桩采用 16mm² 低烟无卤阻燃铜芯电缆，50kW 以上快充桩宜选用50mm² 及以上 YJV22 型规格。线路布置应基于最小生成树算法优化拓扑结构，降低造价和线损。在保护配置方面，采用数字化保护装置实现选择性保护协调，每路充电回路应设置 ΔA 型剩余电流保护装置，动作电流不大于 30mA ，确保用电安全。

3 小区充电桩电网接入技术

3.1 充电负荷特性分析

相较于传统电力负荷，电动汽车充电负荷呈现出明显的非平稳性、长程相关性与分形特征且受居民出行习惯、车型构成、充电设施类型等多重因素影响。基于三电平脉宽调制技术的快速充电模式下，单车充电功率可达到 30-120kW，产生的特征谐波频率集中在开关频率的整数倍，总谐波失真率 THD 可达 8%-18% ，同时导致电压闪变幅度增大至 2%-5% ，对电网稳定运行构成挑战。为深入揭示充电负荷的随机性本质，可建立基于跳跃 - 扩散过程的充电行为模型，采用 Kalman 滤波算法实现状态估计，通过 模型刻画充电过程的状态转移规律。借由电动汽车充电负荷呈现出重尾分布特性与长记忆效应，负荷聚集效应遵循中心极限定理，且与气温、节假日等外部因素密切相关。

3.2 电能质量控制措施

小区电网运行中，电动汽车充电过程中产生的宽频谐波、间谐波及次谐波问题是当前面临的主要技术挑战。基于 SiC 器件的充电桩变换器会产生大量高频谐波分量，频谱范围可达 2kHz-150kHz，尤其是 5 次、7 次和11 次谐波含量显著，导致配电变压器涡流损耗与磁滞损耗显著增加，设备寿命缩短 15%-25% 。针对这一问题，需构建基于小波变换与快速傅里叶变换的谐波检测算法，采用自适应陷波滤波技术确保电能质量满足 IEC61000-3-2 标准要求。在充电桩设计阶段应采用Vienna 整流拓扑结构与空间矢量脉宽调制 （SVPWM） 控制策略，从源头减少谐波产生。对于已形成的谐波污染，可部署基于瞬时无功功率理论的有源电力滤波器 （APF） 实现实时补偿，其动态响应时间小于 1ms ，谐波抑制率可达 90% 以上。在小区配电系统层面，建议采用基于同步旋转坐标系的静止无功发生器 （SVG） 进行无功功率精确补偿，维持母线电压波动在 ±2% 以内。

3.3 负荷调度与需求响应

当前，传统的被动配电网难以应对充电负荷的高峰值与大波动特性，而通过构建基于博弈论与契约理论的多层级需求响应框架，可实现充电负荷的协调优化控制。具体而言，基于深度强化学习的小区充电管理系统可利用实时电价信号与网络拓扑信息引导用户在电网负荷低谷期充电，通过Stackelberg 博弈模型平衡供需关系，实现纳什均衡解。对于响应积极性较高的用户，可设计基于效用函数的激励相容机制，根据负荷转移的边际贡献给予差异化补偿。在技术实现层面，需部署支持 IEC 61850 通信协议的智能充电控制终端，具备毫秒级响应能力，并构建基于云 - 边协同架构的充电桩群管理平台实现分布式调度。

3.4 储能与微电网技术应用

现如今，伴随着磷酸铁锂电池能量密度突破 200Wh/kg ，循环寿命超过 8000 次，以储能系统为核心的缓冲装置在充电基础设施中的应用逐渐增多。储能系统基于峰谷电价套利机制在电网负荷低谷期充电，高峰期放电，通过削峰填谷策略可降低配电网增容改造成本。针对小区场景，可选择采用梯次利用动力电池构建 50-500kWh 容量的分布式储能单元，与充电站实现能量管理系统统一调度。储能系统的容量配置需基于随机规划理论进行优化设计，考虑功率型与能量型应用的耦合特性。微电网技术则基于多 agent 分布式控制理论为充电负荷接入提供了更灵活的解决方案，通过整合分布式光伏发电、储能装置与柔性负荷，构建能量自主平衡的智能生态系统。

结语

总体来讲，小区充电基础设施建设是电动汽车规模化发展的关键环节，借由合理预测充电需求，优化电气设计方案，采用先进的电能质量控制措施，实施智能化负荷调度，以及引入储能与微电网技术，可有效解决充电桩接入带来的技术挑战。未来研究应关注用户充电行为精细化建模、V2G技术的经济性评估以及基于人工智能的充电优化算法，推动形成更加高效、经济、可靠的小区充电服务体系。

参考文献：

[1] 陈美珍 . 新能源接入智能电网的相关技术研究 [J]. 科技资讯 ，2025，23（05）：105-107.

[2] 刘聪 . 新能源发电并网接入技术分析及应用 [J]. 电力设备管理 ，2025，（03）：51-53.

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