其中常规发展情景根据2010—2015年燃油汽车及电动汽车销量历史统计和2020年规划量进行拟合，得到创新及模仿系数a=0.01、b=0.08。此外，考虑到技术进步及动力电池成本快速下降等因素，能源所等机构对电动汽车到2030年的销量增速有更乐观的预期。因此，除常规情景外，本研究提出另一高速发展情景，其中创新系数维持不变，模仿系数b取0.15。通过模型将车辆销量增速递推至2030年，得到常规发展情景下到2030年电动汽车年销量占全部汽车销量市场的28%，电动汽车保有量达到155万辆，其中小型电动乘用车为144万辆；高速发展情景下，到2030年电动汽车年销量占全部汽车销量市场的43%，电动汽车保有量达到245万辆，其中电动乘用车为228万辆（插电式混合动力汽车与纯电动汽车的比例维持不变，即76%︰24%）。
目前上海市在售电动汽车百千米电耗在10～20kWh之间，考虑到电动汽车综合能效较高，未来进步空间较为有限，本研究假设到2030年车辆电耗及充电功率分别达到百千米15kWh和7kW。2015年上海市比亚迪秦和荣威E50用户日均行驶里程分别31km和26km，考虑随着交通机动化率的进一步提高，未来上海市居民出行强度仍有一定增长潜力，本研究假设上海市电动乘用车日均行驶里程以每年3%增幅增加，则到2030年日均行驶里程达到50km。同理推测到2030年，大型电动客车百千米电耗为100kWh，日均行驶里程300km，充电功率100kW，且电动乘用车及电动客车充电效率同为90%，则在电动汽车常规发展情境下，2030年上海市电动汽车充电量需求约为12.4TWh，占当年全市用电量的7.4%；在高速发展情景下，全年充电量需求为19.6TWh，占当年全市用电量的11.2%。
电动汽车充电量需求为不同类型车辆（私家车、公务车、公交车、出租车、物流车）、不同技术（纯电动汽车、插电式混合动力汽车）充电需求的加总：
式中：ECi,m,t为第i年m型车辆t动力技术充电量需求，kWh；Stocki,m,t为第i年m型车辆t动力技术车辆数，辆；Distancei,m,t为第i年m型车辆t动力技术运行里程，km；FEi,m,t为第i年m型车辆t动力技术能效，kWh/km；Chargei,m,t为第i年m型车辆t动力技术，%。
1.3 电动汽车充电负荷特性
电动汽车随机充电负荷是分析充电负荷特性及负荷调控潜力的基础。电动汽车充电负荷特性主要由用户的充电行为决定，而影响用户充电行为的因素包括出行、停车、充电的时空分布以及充电方式（功率）等。为深入研究上海市各类车型充电行为特征，本研究按5类车型在上海市选取73辆电动汽车进行停车及充电时间调查（包括10辆电动公交车、10辆电动出租车、10辆电动物流车、16辆电动公务车及27辆电动私家车），从出行时段分布来看，用户出行主要集中于早晚高峰时段（7-9点、17-19点），其出行次数分别占到全天出行次数的8.8%和10.2%，此外午间时段也出现较为平稳的出行小高峰。而出行低谷为凌晨1—5点，该时段合计出行次数占全天出行次数的比例不足0.7%；从单次出行来看，电动汽车用户单次出行平均时长为35min，其中25min以内出行次数占比51%。
图3列举了其中4类车型24h停车时间概率分布情况。以私家车为例，多数用户倾向晚间在居住小区充电，且现有私家电动汽车车主配建的充电设施一般安装在住宅停车场（根据上海市经济和信息化委员会规定，自2015年开始上海市电动汽车用户必须先安装充电桩才可上牌），其停车高峰时间出现在晚21:00至上午6点左右，停车低谷时间出现在上午8点左右和傍晚18点左右；电动出租车停车高峰往往集中在夜间22:00至凌晨时段。
图3 上海市各类电动乘用车停车时间概率
单辆电动汽车充电负荷曲线由充电起始时间及持续充电时间决定，而电动汽车群充电负荷由多辆单体电动汽车充电负荷曲线叠加而成。本研究基于上海电动汽车数量增速及电动汽车用户调研，测算了电动汽车充电负荷曲线。结果显示（见图4），在电动汽车高增速情景下，电动汽车充电负荷高峰为6.33GW，出现于晚间19:00点左右，充电负荷低谷为15MW，出现于凌晨4点左右；叠加电动汽车充电负荷曲线后，电网负荷高峰为37.93GW，出现于晚间20:00左右，充电负荷低谷为21.07GW，出现于上午6:00左右，电网负荷峰谷差从11.90GW增加到16.86GW。综合来看，在随机充电情况下，电动汽车充电负荷将显著提升傍晚电力负荷高峰，且全天峰谷差也将有所增加，从而对电网运行产生一定压力。
图4 2种情景下2030年上海市夏季电动汽车充电负荷
2电动汽车参与需求响应的潜力及经济性分析
2.1 需求响应的潜力
在上海市电动汽车用户行为调研中发现，在公交、出租等车辆运营部门，由于出行强度高，充电量需求大，适应负荷调控的停车时间有限，导致模型对充电行为的优化空间较小。相比之下，电动私家车、电动公务车停车时间较长但实际充电时间较短，尤其在负荷峰谷时段（中午12点及凌晨5—6点），相当比例的电动汽车处于非充电的停车状态，具有较高需求响应调节潜力（见图5）。对于一般私家电动汽车，平均每日出行时间一般在2～4h之间，剩余20h停车时段都可接入电网参与需求响应调节，因此其参与需求响应具有较大调节空间。
图5 上海市电动私家车、公务车停车及充电时间概率
为深入分析上海地区不同电动汽车车型充电行为特征，本研究分别对电动私家车、电动公务车两类车型用户的停车及充电概率进行了对比。结果如图5所示，其中浅色、深色部分代表停车概率及随机充电概率。调研结果印证了上海地区这两类车型具有较大的充电调节空间，特别是在负荷峰谷时段（中午12点及凌晨5—6点），相当比例的电动汽车处于非充电停车状态，有潜力参与需求响应调节。
本文以降低系统高峰负荷为优化目标，在电动汽车停车时间及电池容量约束下，模拟了有序充电下电动私家车、公务车充电负荷。
电网第i小时总负荷为第i小时电网原始负荷与第i小时电动汽车充电负荷之和，即：
式中：Pi为第i小时电网总负荷；Po,i为第i小时电网原始负荷；Pv,i为i小时电动汽车充电负荷。
本研究假设电动汽车用户出行后便开始充电行为，则电动汽车在第i小时的充电负荷可分为在第i小时开始接入电网充电的电动汽车充电负荷与此前若干小时中（i-n）陆续接入电网充电，但在第i小时未充满车辆的充电负荷，因此叠加充电负荷的小时数取决于电动汽车充电时间：
式中：t为第i小时电动汽车充电负荷叠加次数；Pv,i′为第i小时内接入电网电动汽车充电负荷。
本研究假设电池的终止充电荷电状态SOC为90%，则电动汽车充电时间t为：
式中：B为动力电池额定容量，取30kWh；E为电动汽车能效，取15kWh/（100km）；D为电动汽车日行里程；PC为电动汽车单车充电功率，取7kW/辆。
基于随机充电负荷预测结果，本研究假设有序充电管理对电动汽车充电行为有充分引导：若车辆充电负荷出现在基荷用电低谷，则系统可直接调度车辆充电负荷至低谷时段，而当前小时充电负荷将根据原始负荷与当日平均负荷之间的差值决定，即：
式中：为全天基荷平均负荷。
表1对比了随机充电与有序充电下电动汽车充电负荷的差异。
表1 2030年电动汽车需求响应下电网负荷
