hth下载地址有序充電探索住宅區電動汽車充電負荷的高效控製新策略

hth下载地址 陳聰

摘要：提出一種電動汽車充電起始時間隨機選取方法。由控製決(jue) 策生成器獲取當前控製區域電價(jia) 與(yu) 負載信息，並根據負載曲線，對負荷曲線中穀時段進行分段處理，計算電網在各時段的負荷容納能力。各充電樁根據負荷容納能力計算不同充電時長的用戶對應的充電起始時刻概率分布，並依據概率分布隨機決(jue) 定接入用戶充電起始時間。該方法將穀時段電網負荷容納能力量化為(wei) 充電概率分布，按各時段負荷容納能力隨機生成充電任務，達到均衡利用穀時段電力資源的目的。

關(guan) 鍵詞：電動汽車；有序充電；削峰填穀；隨機控製策略

0引言

本文以峰穀分時電價(jia) 為(wei) 背景，以居民小區家用電動汽車慢速充電為(wei) 研究對象，由控製決(jue) 策生成器獲取當前控製區域電價(jia) 與(yu) 負載信息，提出一種充電樁自決(jue) 策的電動汽車充電負荷隨機接入控製策略，實施流程無須通過集中式網絡進行實時的通信和控製，可由充電設備獨立完成。控製策略能將電動汽車充電負荷有效轉移至穀電價(jia) 時段，並且轉移後的負荷曲線平滑無劇烈變化，實現削峰填穀、平抑負荷波動，減少係統和用戶成本，適用於(yu) 較大規模居民小區，是一種高效率低成本的有序充電控製方案。

1有序充電及其係統架構

由國家發展和改革委員會(hui) 於(yu) 2014年下發的《關(guan) 於(yu) 電動汽車用電價(jia) 格政策有關(guan) 問題的通知》中指出，中國居民區電動汽車充電設施執行峰穀分時電價(jia) 政策，鼓勵電動汽車用戶選擇穀電價(jia) 時段進行充電。但若隻是單純地使用戶等到穀時段再充電而不加調控，不僅(jin) 無法達到預期的引導效果，反而會(hui) 使穀時段產(chan) 生劇烈的負荷變化，影響電網安全穩定。為(wei) 此，本文提出一種有序地將大量充電負荷轉移至穀時段的控製方案。

本係統包含如下運行步驟。

1）獲取小區負載曲線：用電信息采集係統根據居民區曆史負荷數據，預測當日小區常規（不含電動汽車充電）用電負荷，並生成負荷曲線。

2）決(jue) 策參數表生成：控製策略生成器獲取常規負荷曲線，基於(yu) 所提策略生成決(jue) 策參數表，並發送給區域內(nei) 各充電樁。

3）充電樁獨立控製：充電樁由電動汽車電池管理係統得到接入電動汽車的電池信息，由用戶通過人機交互界麵輸入得到充電需求相關(guan) 信息，計算得出該電動汽車需要的充電時長及功率。當用戶確認參與(yu) 有序充電策略後，充電樁依照決(jue) 策參數表，計算充電時間概率分布，並隨機決(jue) 定充電起止時間。對於(yu) 不參與(yu) 策略的用戶，充電樁立即開始充電。

2充電負荷隨機接入控製策略

2.1控製決(jue) 策生成器策略流程

控製決(jue) 策生成器是本文所提控製策略的中樞，獲取當前控製區域電價(jia) 與(yu) 負載信息，並根據負載曲線，對負荷曲線中穀時段進行分段處理，計算電網在各時段的負荷容納能力，計算不同充電時長的用戶對應的分組規則。具體(ti) 包含如下流程。

1）穀時段劃分：控製策略生成器在接收用電信息采集係統提供的小區常規負荷曲線後，首先需要定位穀時段開始時刻tval，s以及結束時刻tval，e，隨後對穀時段進行劃分，將穀時段劃分為(wei) N個(ge) 長度相等的子時段，需要說明的是，子時段數量直接影響概率計算和負荷控製的精細度，在實際應用中應考慮適當增大N值。下文中為(wei) 計算與(yu) 說明簡便，以圖1中N=4為(wei) 準。穀時段為(wei) 23：00至次日07：00。

圖1穀時段劃分方案及負荷裕度計算示意圖

2）計算各子時段負荷裕度：負荷裕度表征了電網在某時段承載負荷的能力。將穀時段劃分後形成的子時段記為(wei) Sj，則Sj時段的負荷裕度定義(yi) 為(wei) ：

式中：P（t）為(wei) 小區負荷隨時間t變化的函數關(guan) 係表達式；Pref為(wei) 基準負荷值，它等於(yu) 穀時段負荷的最大值，它與(yu) P（t）的差隨時間積分形成的麵積即為(wei) tj到tj+1時段的負荷裕度。

3）按充電時長對待充電電動汽車集群進行分組：根據穀時段劃分情況，設所有可能的充電起始時刻集合為(wei) T，在圖1樣例中T=｛23：00，00：00，…，06：00｝，以充電時間第i輛電動汽車（記為(wei) EVi）所需充電時長，Tval表示穀時段時長。

①TEVi≤Tval：該組電動汽車能夠在穀時段內(nei) 完成充電需求。以各子時段起始時刻為(wei) 可用起始充電時刻，則TEVi為(wei) 0~1h的電動汽車群歸於(yu) 電動汽車集合1，其對應的可用起始充電時刻為(wei) T集合內(nei) 所有4個(ge) 時刻。TEVi在1~2h範圍的電動汽車群分入電動汽車集合2,這部分電動汽車如果在06:00開始充電，則不能在穀時段結束前(07:00前）完成充電，故該組電動汽車對應的可用起始充電時刻為(wei) T集合內(nei) 除去06:00外的7個(ge) 時刻。以此類推，TEVi為(wei) 7~4h的電動汽車群歸於(yu) 電動汽車集合4, 其對應的可用起始充電時刻僅(jin) 能取23:00。

②TEVi>Tval：該組電動汽車不能*全在穀時段內(nei) 完成充電需求，均歸為(wei) 電動汽車集合0,該集合內(nei) 的電動汽車默認在穀時段開始時刻進行充電。若默認安排使用戶充電結束時刻晚於(yu) 離去時刻，則將充電起始時刻提前至在離去時刻完成充電需求即可。

2.2充電樁策略流程

本文所提控製策略中，充電樁具有自決(jue) 策的權力，各台充電樁隻需從(cong) 控製決(jue) 策生成器下載決(jue) 策參數表，隨後可由充電樁按概率獨立執行充電任務，無需複雜的集中式通信控製。具體(ti) 操作流程如下。

1)讀取接入電動汽車相關(guan) 信息並計算充電時長：當有新車EVi接入充電樁時，用戶通過樁上人機交互界麵輸入充電模式、需求荷電狀態Sde,i和離去時刻tdep,i。本策略僅(jin) 針對選擇慢充模式，且願意參與(yu) 穀時段有序充電的用戶。由電池管理係統獲取初始荷電狀態Sini,i與(yu) 電池容量Wi,由用戶輸入獲取Sde,i與(yu) tdep,i,則該EVi充電時長TEVi計算如下：

TEVi=

式中：ηi為(wei) EVi的充電效率；PEVi為(wei) EVi的充電功率。

2)充電樁從(cong) 控製決(jue) 策生成器下載決(jue) 策參數表，並根據接入電動汽車的充電時長TEVi,找到該電動汽車可用的起始充電時刻分布情況以及在這些時刻開始充電的概率。例如，圖1樣例中，接入某台充電樁的電動汽車，其充電時長TEVi計算結果為(wei) 45min,則充電樁由決(jue) 策參數表找到該電動汽車屬於(yu) 電動汽車集合1,其可用起始充電時刻為(wei) T集合所有4個(ge) 時刻。

3)按接入用戶時間約束條件調整充電時刻：若因個(ge) 體(ti) 電動汽車接入時間晚於(yu) 或離去時間早於(yu) 某些可用起始充電時刻，充電樁隻需篩除這些可用時刻即可。例如電動汽車集合1內(nei) 有個(ge) 體(ti) 在23:45到達，則此時可用起始充電時刻23:00已過，需篩除。相應地，有個(ge) 體(ti) 需在05:50離開，則可用起始充電時刻06:00需篩除。篩除過後該個(ge) 體(ti) 可用起始充電時刻產(chan) 生了變化，充電樁調整電動汽車個(ge) 體(ti) 可用起始充電時刻分布。

4)為(wei) 了達到均衡利用穀時段電力資源的目的，

充電樁根據決(jue) 策參數表，將穀時段電網負荷容納能力量化為(wei) 充電概率分布，按各時段負荷容納能力隨機生成充電任務。對滿足TEVi≤Tval的某EVi,根據需求充電時長，該EVi的充電時間可能包含數個(ge) 子時段的集合。設該EVi總共可以選擇M個(ge) 子時段集合來完成充電，其中第m個(ge) 子時段集合記為(wei) Ωm,m∈[1,M]。Ωm所對應的負荷裕度總和為(wei) Pset,m,則有

Pset,m=jPsup,j(3)

每個(ge) 子時段集合具有特定的負荷裕度值。充電樁從(cong) 所有M個(ge) 可用子時段集合中隨機選擇一個(ge) 作為(wei) 實際充電時段，選擇第m個(ge) 子時段集合的概率為(wei) ：

式中：Ci為(wei) EVi在第m個(ge) 可用子時段集合充電的概率。例如某電動汽車的可用充電子時段集合為(wei) Ω1,Ω2,Ω3,經計算，這三個(ge) 子時段集合對應的充電概率分別為(wei) 20%,30%,50%,充電樁按此概率選定子時段集合充電。每台充電樁的策略流程是獨立的，相互間不影響決(jue) 策，也不需要信息交換。

2.3策略激勵措施

本策略擬為(wei) 用戶提供激勵措施，以增加用戶參與(yu) 調控的積極性。本策略按照電網穀時段負荷承載能力轉移電動汽車充電時間，充分利用穀時段電力資源，節省電網維護成本，為(wei) 電網帶來經濟效益。相對地，電網可與(yu) 充電用戶進行雙向互動，為(wei) 參與(yu) 優(you) 化策略的用戶提供價(jia) 格激勵措施，使用戶享受低於(yu) 穀時段電價(jia) 的優(you) 惠，從(cong) 而節省用戶充電開銷，讓更多用戶參與(yu) 調控。

3算例分析

3.1相關(guan) 參數設置

本文按該比例設置參與(yu) 控製策略的電動汽車比例，且BEV充電功率取10kW,PHEV充電功率取3kW,為(wei) 簡便起見，充電效率ηi均取1。用戶出行行為(wei) 相關(guan) 參數，包括出行時刻、日行駛裏程與(yu) 返回時刻及返回時對應荷電狀態等，沿用2009年全美家庭出行調查(NHTS)中的結果，其返回時刻和日行駛裏程分別近似服從(cong) 正態分布和對數正態分布，其概率密度函數式見文獻。

3.2仿真過程及結果

本文在3.1節所述的參數設置下，使用蒙特卡洛方法隨機產(chan) 生電動汽車接入數據，包括tdep,i、EVi到達時刻tarr,i和Sini,i。令Sde,i=1,為(wei) 驗證參與(yu) 調控電動汽車規模對本策略效果的影響，令參與(yu) 有序充電電動汽車數量分別為(wei) 10,200,300輛，最後得到小區負荷曲線如圖2所示。

圖2居民區電動汽車有序充電負荷曲線

三種電動汽車數量下負荷曲線的方差見表1。

表1不同規模電動汽車負荷方差對比

由圖2中負荷曲線可以看出，本策略能夠將居民區大量電動汽車充電負荷平穩轉移至穀時段，並且能根據穀時段常規負荷波動情況控製各時段轉移量的大小，使整體(ti) 負荷曲線趨勢緩和。結合表1中方差數據可知，參與(yu) 調控的電動汽車規模越大，負荷曲線將越趨於(yu) 平緩，調控效果越好。從(cong) 整體(ti) 負荷曲線看，雖然充電樁是以相互間不影響的獨立決(jue) 策方式運作的，但其對負荷的調控效果與(yu) 集中式控製策略並無明顯差異。

為(wei) 進一步簡化策略流程，降低係統複雜度，本文提出一種充電負荷均勻轉移至穀時段的模式。該模式簡化了負荷裕度的計算，認為(wei) 各時段負荷裕度均相等。在電動汽車分組完成後，充電樁等概率地選擇穀時段某一滿足用戶充電需求的時刻開始充電。

本文提出的雙序穀時段充電模式加入對比分析，比較無序充電模式、雙序穀時段充電模式、基於(yu) 負荷裕度的隨機充電方法和等概率均勻轉移負荷的隨機充電方法的性能。其餘(yu) 參數同3.1節中設置。負荷曲線及峰穀差、負荷方差、總電價(jia) 仿真結果分別如圖3、表2所示。

圖34種模式下的充電負荷曲線

表24種模式下充電負荷指標對比

由仿真結果可知，無序充電模式下，電動汽車用戶的充電時間集中在16:00—22:00,這個(ge) 時間段是一天中的第二個(ge) 用電高峰期，常規負荷疊加電動汽車充電負荷，造成“峰上加峰”現象，易導致配電網過載等問題出現。表2中負荷指標表明，本文所提等概率均勻轉移負荷模式與(yu) 基於(yu) 裕度轉移模式均能有效減小峰穀差並平抑負荷波動，但基於(yu) 裕度轉移模式負荷峰穀差與(yu) 方差更低。等概率均勻轉移模式削峰填穀、平抑負荷波動的效果不及基於(yu) 裕度轉移，但省略了負荷裕度的計算過程，更易實現。因此，實行本文所提電動汽車有序充電控製策略，不僅(jin) 能削峰填穀，平抑負荷波動，也能減少用戶充電成本，達到電網與(yu) 用戶間的雙贏。

4hth下载地址充電樁收費運營雲(yun) 平台係統選型方案

4.1概述

AcrelCloud-9000hth下载地址充電柱收費運營雲(yun) 平台係統通過物聯網技術對接入係統的電動電動自行車充電站以及各個(ge) 充電整法行不間斷地數據采集和監控，實時監控充電樁運行狀態，進行充電服務、支付管理，交易結算，資要管理、電能管理，明細查詢等。同時對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進行預警；充電樁支持以太網、4G或WIFI等方式接入互聯網，用戶通過微信、支付寶，雲(yun) 閃付掃碼充電。

4.2應用場所

適用於(yu) 民用建築、一般工業(ye) 建築、居住小區、實業(ye) 單位、商業(ye) 綜合體(ti) 、學校、園區等充電樁模式的充電基礎設施設計。

4.3係統結構

係統分為(wei) 四層：

1)即數據采集層、網絡傳(chuan) 輸層、數據層和客戶端層。

2）數據采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協議為(wei) 標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用於(yu) 采集充電回路的電力參數，並進行電能計量和保護。

3）網絡傳(chuan) 輸層：通過4G網絡將數據上傳(chuan) 至搭建好的數據庫服務器。

4）數據層：包含應用服務器和數據服務器，應用服務器部署數據采集服務、WEB網站，數據服務器部署實時數據庫、曆史數據庫、基礎數據庫。

5）應客戶端層：係統管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費平台。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區充電平台功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實時監控、交易管理、故障管理、統計分析、基礎數據管理等功能，同時為(wei) 運維人員提供運維APP，充電用戶提供充電小程序。

4.4hth下载地址充電樁雲(yun) 平台係統功能

4.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況，對設備狀態、設備使用率、充電次數、充電時長、充電金額、充電度數、充電樁故障等進行統計顯示，同時可查看每個(ge) 站點的站點信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統一管理小區充電樁，查看設備使用率，合理分配資源。

4.4.2實時監控

實時監視充電設施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態、回路狀態、充電過程中的充電電量、充電電壓電流，充電樁告警信息等。

4.4.3交易管理

平台管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進行賬戶進行充值、退款、凍結、注銷等操作，可查看小區用戶每日的充電交易詳細信息。

4.4.4故障管理

設備自動上報故障信息，平台管理人員可通過平台查看故障信息並進行派發處理，同時運維人員可通過運維APP收取故障推送，運維人員在運維工作完成後將結果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現場問題。

4.4.5統計分析

通過係統平台，從(cong) 充電站點、充電設施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統計信息、能耗統計信息等。

4.4.6基礎數據管理

在係統平台建立運營商戶，運營商可建立和管理其運營所需站點和充電設施，維護充電設施信息、價(jia) 格策略、折扣、優(you) 惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結和解綁。

4.4.7運維APP

麵向運維人員使用，可以對站點和充電樁進行管理、能夠進行故障閉環處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進行遠程參數設置，同時可接收故障推送

4.4.8充電小程序

麵向充電用戶使用，可查看附近空閑設備，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。

4.5係統硬件配置

5結語

峰穀電價(jia) 背景下居民區家用電動汽車無序充電時間過於(yu) 集中，會(hui) 加劇電網峰值壓力，造成負荷衝(chong) 擊，而基於(yu) 有序充電的集中式控製係統複雜度高，不易實現。本文提出一種電動汽車充電起始時間隨機選取方法。通過理論分析與(yu) 仿真驗證，結論如下。

1)本文所提基於(yu) 負荷裕度的隨機充電策略能夠有效實現負荷平穩轉移，削減峰穀差，降低負荷方差，合理分配穀時段電力資源。策略實施過程隻需定時更新控製決(jue) 策生成器中相關(guan) 參數，其餘(yu) 工作可由充電樁自決(jue) 策獨立完成，無需集中式通信控製，避免了大量的實時通信流程，便於(yu) 實際應用，適用於(yu) 各類充電場景。

2)本文所提等概率均勻轉移負荷的隨機充電方法相比基於(yu) 負荷裕度的隨機充電策略實施流程更為(wei) 簡單，係統成本更低，但削峰填穀、平抑負荷波動的效果稍差。在區域電網無法獲得可用負荷曲線數據，不具備計算負荷裕度的條件時，可考慮采用等概率均勻轉移法作為(wei) 簡化方案。

3)由於(yu) 目前中國電動汽車處於(yu) 發展中，規模有限，尚不能提供大量實際運行數據，本文工作還較多停留在理論階段，可能存在一些未考慮到的問題，具有一定的局限性。另外，使用概率控製的方式本身有一定不確定性無法避免，具有改進的空間。在進一步的研究中，應結合真實場景可能存在的約束條件，對優(you) 化目標和調控手段進行完善。

參考文獻

[1]胡澤春，宋永華，徐智威，等．電動汽車接入電網的影響與(yu) 利用[J].中國電機工程報，2012,32(4):1-10.

[2]高賜威，張亮．電動汽車充電對電網影響的綜述[J].電網技術，2011,35(2):127-131.

[3]徐智威，胡澤春，宋永華，等．充電站內(nei) 電動汽車有序充電策略[J].電力係統自動2012,36(11):34-43.

[4]hth下载地址企業(ye) 微電網設計與(yu) 應用手冊(ce) .2022.05版

[5]王*，王飛宏，侯興(xing) 哲，孫洪亮，朱彬，劉國平.住宅區電動汽車充電負荷隨機接入控製策略