Sähköautojen kotilataamisen vaikutukset Lappeenrannan Energiaverkot Oy:n sähkönjakeluverkossa

Abstract

Sähköautojen määrä tulee kasvamaan tulevien vuosien aikana merkittävästi. Diplomityön tavoite on muodostaa sähköautojen latausta kuvaavat tyyppikäyttäjäprofiilit verkkotietojärjestelmään ja tarkastella näiden avulla kotilataamisen vaikutusta muuntopiireissä. Työ alkaa tarkastelemalla sähköautokannan kehittymistä ennusteiden pohjalta sekä valitsemalla käytettävissä oleva latausteho eri kotitalouskohteissa. Uudet tyyppikäyttäjäprofiilit luodaan simuloimalla sähköautojen lataussuoritteita. Simulaatiossa käytettävät parametrit pohjautuvat valtakunnalliseen henkilöliikennetutkimukseen sekä muihin tutkimuksiin sähköautojen toiminnasta erilaisissa ympäristöolosuhteissa. Luodut tyyppikäyttäjäprofiilit esittävät hallitsematonta ja spot-sähkön hinnan perusteella ohjattua latausta. Lopulta tyyppikäyttäjäprofiileilla tehdään skenaariotarkasteluja erikokoisiin muuntopiireihin. Muuntopiirien mitoituksen riittävyyttä tarkastellaan sähköautojen määrän kasvaessa ennusteiden mukaiselle tasolle vuosina 2035 ja 2040. Laskentatulokset osoittavat etenkin pienitehoisten muuntajakoneiden syöttämien muuntopiirien olevan herkkiä ylikuormittumiselle sekä liiallisille jännitteenalenemille lataussuoritteiden kasautuessa.

The number of electric vehicles connected to grid will be increasing in the future. Master’s thesis focuses on creating electricity consumption profiles that describe home charging of electric vehicles for the network information system. These profiles are used to find problems that charging of EV’s can cause in low-voltage distribution grids. At first recent forecasts are used to decide the size of EV fleet along with comparing charging capabilities of different housings. Simulation model is used to form profiles by simulating typical charging habits. Parameters used in simulation model are based on National Travel Survey and other research’s that describe EV’s operating in different outdoor conditions. Simulation results are used to form new user profiles for uncontrolled and electricity price-controlled EV charging. Eventually these profiles are added into low-voltage circuits in network information system. The amount of EV’s added into these low-voltage circuits describes years 2035 and 2040. Calculations done in network information system indicates that low-power distribution transformers are sensitive to peak powers caused by charging EV’s simultaneously. In addition, increased voltage drops causes challenges in voltage quality.