淺談大規(guī)模電動汽車有序充電控制方法研究

安科瑞 陳聰

摘要：隨著人類科學(xué)不斷進(jìn)步，社會經(jīng)濟(jì)水平逐漸提高，各國汽車行業(yè)生產(chǎn)規(guī)模隨之不斷擴(kuò)大。電動汽車作為電力驅(qū)動的交通工具，因其既可以實現(xiàn)碳減排又可以大幅度降低出行成本，深受廣大用戶喜愛。但是無序充電行為會引起電網(wǎng)側(cè)出現(xiàn)負(fù)荷過載、電能品質(zhì)下降等問題，同時加大電網(wǎng)運(yùn)行調(diào)控難度。為了消除無序充電造成的不良影響，本文提出了電價引導(dǎo)有序充電方法。首先，提出了充電負(fù)荷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法，利用灰色關(guān)聯(lián)貼近度系數(shù)量化各影響因素與充電負(fù)荷的相關(guān)性，通過確定參加訓(xùn)練的影響因素數(shù)量使預(yù)測誤差。其次，建立了基于用戶需求的響應(yīng)度模型，利用隸屬度值劃分峰谷時段。為了實現(xiàn)節(jié)省充電成本和削峰填谷的目標(biāo)，考慮相應(yīng)的約束條件，提出了電價引導(dǎo)的有序充電方法。同時兼顧削峰填谷和減少充電成本兩個控制目標(biāo)，實現(xiàn)電網(wǎng)和用戶利益雙贏。

關(guān)鍵詞：電動汽車；有序充電；分時計價；削峰填谷

1研究背景及意義

隨著人類科學(xué)不斷進(jìn)步，社會經(jīng)濟(jì)水平逐漸提高，各國汽車行業(yè)生產(chǎn)規(guī)模隨之不斷擴(kuò)大?；茉吹饶茉礊槿加推囂峁┲剂?，但是化石能源過度消耗會加劇全球化石能源危機(jī)，與此同時化石能源燃燒會對自然環(huán)境造成嚴(yán)重污染，時刻影響著人類身體健康，尾氣污染己成為亟待解決的問題。電力能源作為有潛力的低碳能源，能夠?qū)ξ廴疚：档?。目前，人們特別重視發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)，由于電動汽車既低碳環(huán)保又能夠緩解能源緊張，使得它有著比較寬廣的應(yīng)用前景。

1．1電動汽車充電負(fù)荷研究現(xiàn)狀

電動汽車充電負(fù)荷受自身和外界各種因素影響，所以對充電負(fù)荷建立模型往往比較困難。電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度、需求響應(yīng)等源網(wǎng)儲荷深度互動行為須以負(fù)荷數(shù)據(jù)為前提。目前，各國學(xué)者已對充電負(fù)荷影響因素展開了深入研究。

另外，日行駛里程、出行時間和歸程時間等駕駛行為特性與充電負(fù)荷有著一定的相關(guān)性，其中日行駛里程相關(guān)程度密切。在研究充電起始時間影響因素時，認(rèn)為用戶每日駕駛結(jié)束后便入網(wǎng)開始補(bǔ)給能量，通過分析出發(fā)時間、歸程時間及日行駛距離等行為特性，建立了充電負(fù)荷模型。

隨著人工智能等技術(shù)逐漸成熟，國內(nèi)外越來越多專家學(xué)者開始將人工智能用于未來負(fù)荷預(yù)測?；陂L時間序列、實時、多種類的歷史數(shù)據(jù)，詳細(xì)分析了電動汽車充電行為習(xí)慣，并預(yù)測了該地區(qū)入網(wǎng)車輛充電總負(fù)荷；詳細(xì)研究了充電行為對充電負(fù)荷的影響，以智能算法理論為基礎(chǔ)，提出了一種無線充電負(fù)荷預(yù)測方法。

2.有序充電策略研究現(xiàn)狀

為了消除電動汽車入網(wǎng)導(dǎo)致的負(fù)面影響，越來越多的學(xué)者開展了有序充電策略的研究。到目前為止，充電策略可以分為考慮經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、考慮市場機(jī)制和考慮時空約束三類。

考慮經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的充電策略，兼顧節(jié)省充電成本和降低能量損耗兩個目標(biāo)引導(dǎo)電動汽車集群合理充電。從電能品質(zhì)等方面分析了充電負(fù)荷入網(wǎng)的影響，為了降低能量損耗，利用協(xié)同優(yōu)化控制方法制定充電計劃，該方法可大幅度減小能量損耗，提高電網(wǎng)功率因素；為了節(jié)省用戶充電成本，提出了基于啟發(fā)式算法的充電控制方法，該方法能在節(jié)省充電成本的同時實現(xiàn)削峰填谷。

考慮市場機(jī)制的有序充電策略，主要目標(biāo)是協(xié)調(diào)用電需求和電網(wǎng)系統(tǒng)之間的矛盾。以實時電價理論為基礎(chǔ)，提出了一種基于需求響應(yīng)度的有序充電方法，此方法能夠較好縮減負(fù)荷峰谷差值；指出代理商模式中用戶經(jīng)濟(jì)收入微薄，但是此模式運(yùn)行穩(wěn)定、可控性好。

考慮時間維度的控制策略是將車輛轉(zhuǎn)移至配電網(wǎng)負(fù)荷低谷時段進(jìn)行能量補(bǔ)給。利用遺傳算法求解削峰填谷控制目標(biāo)，使電動汽車可以按照充電計劃在合理的時間開始充電：用分時電價控制策略合理引導(dǎo)充電用戶，在低電價時段集中補(bǔ)給能量，通過利用不同區(qū)域交錯充電的策略來防止夜間出現(xiàn)充電高峰；以社會投資和用戶充電總成本為目標(biāo)，提出了一種充電站的選址方法，在空間維度上實現(xiàn)了有序充電。

1. 電動汽車充電負(fù)荷的影響因素

為了確保有序充電策略的有效性和可行性，充電負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性是核心關(guān)鍵。影響充電負(fù)荷的因素較多種類繁多，主要有車輛用途、能量補(bǔ)給方式、動力電池和用戶行為特性等因素對其的影響。

3．1電動汽車的能量補(bǔ)給方式

接觸式充電方式以電纜和連接裝置為能量傳輸介質(zhì)，通過汽車充電接VI將外部電源與電動汽車相連，達(dá)到電能傳輸?shù)哪康?。接觸式能量補(bǔ)給方式按單次充電速度的快慢，可分為常規(guī)和快速兩種充電方式。采用常規(guī)充電方式進(jìn)行能量補(bǔ)給大約需要5-8小時，甚至更加漫長的充電時間，所以也被稱為慢充。這種能量補(bǔ)給一般采用小電流補(bǔ)給能量，所以能量補(bǔ)給時功率也很小，一般在5-10kW之間。慢速充電裝置成本低，節(jié)省用戶充電成本，電流采用10-15A，有利于電力系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行，對動力電池正常工作年限不會造成影響，是用戶停留時間較長時的充電選擇，可以在較長的停留時間內(nèi)進(jìn)行能量補(bǔ)給，由于此充電方式對充電設(shè)備的要求并不高，所以在居民社區(qū)和商場等公共場所的停車位都可設(shè)置充電設(shè)施供電動汽車進(jìn)行能量補(bǔ)給?？焖俪潆姺绞绞遣捎么箅娏鬟M(jìn)行短時快速能量補(bǔ)給，所以一般選擇直流設(shè)備對電動汽車補(bǔ)給能量，時間一般在15min-40min，電流控制在120-400A。相比之下，快速充電方式能量補(bǔ)給時間大幅降低，但是充電所用大電流不僅對電網(wǎng)造成較大沖擊，還會對動力電池造成不可逆的損害。

3．2電動汽車的類型

大量研究表明電動汽車的類型也會影響充電負(fù)荷。通常情況下，汽車類型與用戶駕駛行為特性有著緊密聯(lián)系，駕駛行為特性往往決定著起始充電時間、期望荷電狀態(tài)和次日行駛里程，所以不同車輛類型的充電需求可能截然不同。

3．3電動汽車電池充電特性

目前，鉛酸電池和鋰電池是主要的兩種電動汽車動力電池。構(gòu)成鉛酸動力電池正極的主要化學(xué)成分是二氧化鉛，負(fù)極由活性鉛填充而成。隨著化工技術(shù)的快速發(fā)展，鉛酸電池技術(shù)也日漸成熟，因其使用安全可靠、大電流放電能力優(yōu)異、開路電壓高等優(yōu)點(diǎn)，使其在電動汽車動力電池的應(yīng)用領(lǐng)域取得了成功。但是，鉛酸電池能量和功率都比較低，并且廢棄的鉛酸電池會嚴(yán)重破壞自然環(huán)境。

鋰電池有著全新的電池設(shè)計理念。兩極采用層間化合物進(jìn)行填充，在電池進(jìn)行能量補(bǔ)給時，鋰離子在層間反復(fù)漂移使得間距發(fā)生變化，但是不改變構(gòu)成正負(fù)極的化學(xué)結(jié)構(gòu)。對于一般高能量密度的動力電池而言，鋰電池具有長久的使用年限，再加上鋰電池具有綠色、體積小、高功率、安全性好等優(yōu)點(diǎn)，使得鋰電池技術(shù)被*認(rèn)為電池中有應(yīng)用前景的發(fā)展方向。根據(jù)資料上述兩種電池性能對比，鋰電池在質(zhì)量能量密度、使用年限、安全性等方面性能都比較。

3．5用戶行為特性分析

對于不同的用戶而言，駕駛電動汽車外出的原因和目的都截然不同，隨機(jī)性較強(qiáng)。用戶出行鏈可以較好的反映電動汽車出行軌跡，用戶出行鏈連接各出行地址和充電需求。通常情況下，用戶的出行目的可以分為五類，即住宅、娛樂活動、工作、商場和其他事件。

1. 電動汽車有序充電的電價引導(dǎo)策略

4．1用戶需求響應(yīng)模型

需求響應(yīng)是為了解決需求側(cè)的控制管理等問題而提出的一種策略，目的在于解決系統(tǒng)的可靠性和電網(wǎng)運(yùn)行效率等問題。需求響應(yīng)是系統(tǒng)中的用戶在獲取電力公司的電價和激勵政策等信息后，主動更改原定用電計劃的行為，同時促進(jìn)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

目前，大多數(shù)用戶在安排自身充電計劃時已經(jīng)充分考慮電價因素，這對調(diào)度中心協(xié)調(diào)優(yōu)化電動汽車充電負(fù)荷有著重要意義?；陔妰r的需求響應(yīng)是電力公司利用電價引導(dǎo)用戶合理更改用電計劃，在電價高時盡量減少用電，在電價低時增加用電?；陔妰r的響應(yīng)有尖峰電價、分時電價和實時電價。其中峰谷電價只能相對固定地反映用電負(fù)荷情況，而分時電價策略比較靈活，能夠?qū)Σ▌虞^大的負(fù)荷進(jìn)行合理管控。

在用電高峰時段，電力管控部f-IN用補(bǔ)償激勵對用戶負(fù)荷進(jìn)行合理管控的方式稱為基于激勵的需求響應(yīng)，其目的是降低用戶在高峰期不必要的用電需求降低電網(wǎng)峰谷差?；诩畹男枨箜憫?yīng)包括直接控制、可中斷控制、需求側(cè)競價和緊急需求響應(yīng)四種方式。電力公司直接對電網(wǎng)中的設(shè)施進(jìn)行開閉操作的行為稱為直接控制?？芍袛嗫刂剖请娏靖鶕?jù)可中斷負(fù)荷的特性，提前為此類負(fù)荷制定用電計劃。緊急需求響應(yīng)是指電力用戶在負(fù)荷高峰時段主動減小自身用電量，來獲得電網(wǎng)約定的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償。對于本文的研究對象電動汽車而言，基于電價的需求響應(yīng)方式是促使大規(guī)模電動汽車有序充電的更有效方式。

4．2峰谷分時電價時段劃分及定價

峰谷分時電價根據(jù)電網(wǎng)各時刻的用電量將一天劃分成若干時間段，并給各時段定義不同的用電價格。通常將一天分為峰時段、平時段和谷時段三類。定義峰谷分時電價的一個原則是，通過峰谷電價可以反映電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷的高低。電價對于電動汽車集群的控制受多方面因素影響，無法做到對所有電動汽車進(jìn)行響應(yīng)調(diào)度。電價響應(yīng)用戶規(guī)模擴(kuò)大會對電網(wǎng)安全運(yùn)行產(chǎn)生十分正面的影響。而峰谷電價的設(shè)置能夠直接影響參與響應(yīng)的用戶數(shù)量，所以有必要設(shè)定合理的峰谷電價讓更多的用戶加入到有序充電的隊伍。

在我國，各個省市的電力公司負(fù)責(zé)規(guī)定本地的峰谷分時電價。目前，電力公司根據(jù)本地電網(wǎng)內(nèi)的用電情況規(guī)劃適合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平的分時電價，但在規(guī)劃過程中幾乎沒有考慮充電負(fù)荷入網(wǎng)的影響，所以現(xiàn)階段充電負(fù)荷對分時電價的響應(yīng)不太敏感。

分時電價策略可以將充電負(fù)荷安排在電價平谷時段補(bǔ)給能量，響應(yīng)度越高，優(yōu)化效果越好。峰谷分時電價策略能夠有效地兼顧削峰填谷和減少用戶充電費(fèi)用的目標(biāo)，能夠充分調(diào)動用戶積極性，使電網(wǎng)和用戶的利益均得到保障。

5安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營云平臺系統(tǒng)助力有序充電開展

5.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費(fèi)運(yùn)營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統(tǒng)的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實時監(jiān)控充電樁運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理，交易結(jié)算，資要管理、電能管理，明細(xì)查詢等。同時對充電機(jī)過溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進(jìn)行預(yù)警；充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng)，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

5.2應(yīng)用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計。

5.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)分為四層：

1）即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

2）數(shù)據(jù)采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù)，并進(jìn)行電能計量和保護(hù)。

3）網(wǎng)絡(luò)傳輸層：通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

4）數(shù)據(jù)層：包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器，應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站，數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實時數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

5）應(yīng)客戶端層：系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費(fèi)平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能，同時為運(yùn)維人員提供運(yùn)維APP，充電用戶提供充電小程序。

5.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

5.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點(diǎn)分布情況，對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進(jìn)行統(tǒng)計顯示，同時可查看每個站點(diǎn)的站點(diǎn)信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁，查看設(shè)備使用率，合理分配資源。

5.4.2實時監(jiān)控

實時監(jiān)視充電設(shè)施運(yùn)行狀況，主要包括充電樁運(yùn)行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流，充電樁告警信息等。

5.4.3交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進(jìn)行賬戶進(jìn)行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作，可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細(xì)信息。

5.4.4故障管理

設(shè)備自動上報故障信息，平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進(jìn)行派發(fā)處理，同時運(yùn)維人員可通過運(yùn)維APP收取故障推送，運(yùn)維人員在運(yùn)維工作完成后將結(jié)果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

5.4.5統(tǒng)計分析

通過系統(tǒng)平臺，從充電站點(diǎn)、充電設(shè)施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統(tǒng)計信息、能耗統(tǒng)計信息等。

5.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺建立運(yùn)營商戶，運(yùn)營商可建立和管理其運(yùn)營所需站點(diǎn)和充電設(shè)施，維護(hù)充電設(shè)施信息、價格策略、折扣、優(yōu)惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。

5.4.7運(yùn)維APP

面向運(yùn)維人員使用，可以對站點(diǎn)和充電樁進(jìn)行管理、能夠進(jìn)行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進(jìn)行遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置，同時可接收故障推送

5.4.8充電小程序

面向充電用戶使用，可查看附近空閑設(shè)備，主要包含掃碼充電、賬戶充值，充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

5.5硬件配置

6.總結(jié)

隨著人類科學(xué)不斷進(jìn)步，社會經(jīng)濟(jì)水平逐漸提高，各國汽車行業(yè)生產(chǎn)規(guī)模隨之不斷擴(kuò)大。大規(guī)模電動汽車入網(wǎng)必然會給電網(wǎng)的調(diào)度運(yùn)行帶來很大的麻煩，須通過控制策略有序引導(dǎo)充電負(fù)荷在合理的時間進(jìn)行能量補(bǔ)給。

以大規(guī)模電動汽車無序接入電網(wǎng)為背景，從充電負(fù)荷、入網(wǎng)影響和有序充電控制三個角度綜述了本論文的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。從能量補(bǔ)給方式、車輛類型、電池和用戶行為等方面研究了充電負(fù)荷的影響因素。

根據(jù)需求響應(yīng)提出了依據(jù)隸屬度劃分峰谷時段和定價的方法。以用戶充電費(fèi)用和削峰填谷為優(yōu)化目標(biāo)，提出了一種有序充電的電價引導(dǎo)策略。分時電價可以將充電負(fù)荷安排在電價平谷時段補(bǔ)給能量，響應(yīng)度越高，優(yōu)化效果越好。峰谷分時電價策略能夠有效地兼顧削峰填谷和減少用戶充電費(fèi)用的目標(biāo)，能夠充分調(diào)動用戶積極性，使電網(wǎng)和用戶的利益均得到保障。

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