更新時間(jiān)：2023-05-05 點擊次(cì)數(shù)： 1409次
摘(zhāi)要：分(fēn)析電動汽車(chē)充電(diàn)對電網(wǎng)產生的影(yǐng)響,主要研究(jiū)電動(dòng)汽車對電(diàn)網(wǎng)負(fù)荷(hé)平(píng)衡的影(yǐng)響(xiǎng)。對電(diàn)動(dòng)汽車充電負荷建模，分析(xī)其(qí)用戶出行等(děng)的(dí)時(shí)間(jiān)概(gài)率(shuài)分布，通過蒙(mēng)特卡(qiǎ)羅(luó)模擬法對(duì)電(diàn)動汽車(chē)充電負(fù)荷需(xū)求進行計算，研(yán)究(jiū)3 000輛電動汽車(chē)全天的充電需(xū)求(qiú)時(shí)間(jiān)分布(bù)。建立含光伏(fú)發(fā)電係統的區(qū)域(yù)供電(diàn)係統優化模型，同時以動態電價(jià)為激(jī)勵(lì)引導電動(dòng)汽車進行有(yǒu)序充(chōng)電，以參(cān)與(yǔ)電(diàn)網(wǎng)輔(fǔ)助服(fú)務(wù)。以(yǐ)聯絡綫交(jiāo)換功率(shuài)波動(dòng)乘積較(jiào)小和充(chōng)電成(chéng)本較低(dī)為(wéi)目標，並以(yǐ)其(qí)加權(quán)後(hòu)的(dí)函(hán)數作為(wéi)目(mù)標(biāo)函數，結(jié)合4個(gè)約束(shù)條件，通(tōng)過遺(yí)傳算法求解模型(xíng)，得到(dào)符(fú)合目標函數的較優(yōu)充(chōng)電方案。較(jiào)終通(tōng)過(guò)算(suàn)例驗證該模(mó)型能(néng)夠實現(xiàn)平移(yí)負(fù)荷，削(xiāo)峰(fēng)填穀的作(zuò)用。
關(guān)鍵詞(cí)：負荷(hé)平(píng)衡；蒙特(tè)卡羅模(mó)擬法(fǎ)；動(dòng)態電(diàn)價；有序充電(diàn)；削峰填(tián)穀(gǔ)；
0引言(yán)
由(yóu)於二氧化碳(tàn)排放增加和(hé)環境汙染(rǎn)等(děng)問(wèn)題(tí)，以及(jí)原(yuán)油價(jià)格(gé)和其(qí)他燃(rán)料資源(yuán)的不(bù)穩定性，電(diàn)動(dòng)汽車(chē)自(zì)21世(shì)紀以(yǐ)來已經(jīng)逐漸(jiàn)進入人(rén)們(mén)的(dí)生(shēng)活，電動汽車的普(pǔ)及也(yě)對(duì)電力係(xì)統(tǒng)產(chǎn)生了巨大(dà)的衝擊。文獻［1］—文獻［2］分析了(liǎo)我(wǒ)國電動汽車的(dí)發(fā)展(zhǎn)現(xiàn)狀及未來趨勢，根據實際(jì)情(qíng)況(kuàng)，指明(míng)該過程(chéng)中麵臨(lín)的(dí)問題。文(wén)獻［3］提出基於隨機(jī)森(sēn)林的(dí)充電行(háng)為聚類(lèi)技(jì)術，分(fēn)析(xī)電(diàn)動(dòng)汽(qì)車(chē)充電(diàn)行(háng)為特性，結果表明該方(fāng)法較(jiào)歐(ōu)氏距(jù)離(lí)法(fǎ)更準確(què)。文獻［4］提(tí)出(chū)基(jī)於主(zhǔ)動(dòng)配電網的(dí)源網(wǎng)荷(hé)優化(huà)調度方(fāng)法(fǎ)，可減(jiǎn)少(shǎo)電(diàn)動汽車接(jiē)入電網產生(shēng)的波動(dòng)，具有重要的指導(dǎo)意(yì)義(yì)。文(wén)獻(xiàn)［5］通(tōng)過采集居民電(diàn)動汽(qì)車接(jiē)入(rù)電網(wǎng)的充(chōng)電(diàn)數(shù)據，研(yán)究其(qí)充(chōng)電(diàn)特性，結果(guǒ)表(biǎo)明充電負荷(hé)的聚集會(huì)使總(zǒng)負荷(hé)曲(qū)綫惡(è)化。文獻(xiàn)［6］為確定(dìng)電(diàn)氣設備的空間分布(bù)及(jí)選(xuǎn)型(xíng)，基於對(duì)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷和(hé)分布式能(néng)源(yuán)出力特性的分析，建立(lì)對(duì)應的空(kōng)間負(fù)荷(hé)預(yù)測模型，並通(tōng)過算例分析證明其可(kě)行(háng)性(xìng)。文獻［7］結合全球定位係統(tǒng)，建立(lì)了(liǎo)電動汽(qì)車快(kuài)速(sù)預(yù)約(yuē)充電模型(xíng)，通過Dijkstra算法求解(jiě)模(mó)型(xíng)，通(tōng)過(guò)算例證明該模型的有效性。文獻(xiàn)［8］提出一種混合儲(chǔ)能(néng)虛(xū)擬(nǐ)電廠(chǎng)參(cān)與(yǔ)電力市(shì)場的(dí)優化調(tiáo)度(dù)策略(lüè)，包(bāo)含(hán)了電(diàn)動汽(qì)車充(chōng)電(diàn)的不(bù)確定性參數(shù)，通(tōng)過(guò)算例證明(míng)該(gāi)策(cè)略的可行(háng)性，為虛擬(nǐ)電廠(chǎng)參與(yǔ)電(diàn)力市(shì)場調度(dù)奠(diàn)定了基(jī)礎。基於上(shàng)述背(bèi)景(jǐng)，本(běn)文以區域內私人電動(dòng)汽車為主(zhǔ)體(tǐ)，通(tōng)過(guò)對(duì)電(diàn)動汽車用戶出(chū)行規(guī)律(lǜ)進行歸納(nà)總(zǒng)結，對出(chū)行，返(fǎn)回(huí)，日行(háng)駛裏(lǐ)程(chéng)及電池(chí)剩餘(yú)荷(hé)電量(liáng)（state of charge，SOC）概率分(fēn)布(bù)特(tè)征進(jìn)行擬(nǐ)合，對比工(gōng)作日，休息日(rì)私人電動(dòng)汽車的(dí)充電行為，並(bìng)以(yǐ)工(gōng)作日的(dí)充電(diàn)行為(wéi)作(zuò)為輸入(rù)，基於蒙特卡羅(luó)模擬(nǐ)法(fǎ)對私人電(diàn)動(dòng)汽車的(dí)充電(diàn)負荷(hé)進行(háng)仿真(zhēn)預測。進而(ér)考(kǎo)慮配電(diàn)網(wǎng)和(hé)電(diàn)動汽車(chē)用(yòng)戶(hù)的(dí)利(lì)益以(yǐ)及光伏(fú)消(xiāo)納情況，建立(lì)計及(jí)光(guāng)伏(fú)發電係(xì)統(tǒng)的區域供(gōng)電(diàn)係(xì)統優化模(mó)型，根據全天日照(zhào)強度較(jiào)大化(huà)吸收(shōu)光伏(fú)輸出(chū)，改善綜合(hé)負(fù)荷曲綫(xiàn)，同時以動態(tài)電(diàn)價(jià)為激勵(lì)引導電動汽(qì)車進行有(yǒu)序(xù)充(chōng)電。以聯(lián)絡綫交(jiāo)換功率波動乘(chéng)積較小(xiǎo)和(hé)充電(diàn)成(chéng)本(běn)較低為目標函(hán)數，結(jié)合(hé)4個(gè)約束(shù)條件，通(tōng)過遺(yí)傳算(suàn)法求(qiú)解模型，得(dé)到符合目標(biāo)函(hán)數(shù)的較優充(chōng)電方案。通過算例驗證(zhèng)該模型(xíng)能(néng)夠(gòu)實(shí)現平移負(fù)荷(hé)，削峰填穀(gǔ)。
1電(diàn)動汽車(chē)對配電(diàn)網的影響
我國電(diàn)動汽(qì)車(chē)的普及(jí)給電力係統帶來(lái)了(liǎo)不穩定性和(hé)不確(què)定性，電(diàn)動(dòng)汽車(chē)聚集性(xìng)地接入(rù)電(diàn)網充電(diàn)，將(jiāng)對電(diàn)力係(xì)統產(chǎn)生巨大的衝(chōng)擊(jī)，增加(jiā)其運行控製(zhì)難(nán)度(dù)。其主要影響包括：
（1）電能質(zhì)量電動汽車(chē)接(jiē)入(rù)充電樁進(jìn)行充(chōng)電時相當(dāng)於(yú)大(dà)功率，非綫性(xìng)負(fù)荷，在(zài)其充電過(guò)程(chéng)中(zhōng)電網(wǎng)需(xū)要(yào)提(tí)供(gōng)穩(wěn)定可靠的大(dà)電流(liú)進行供電(diàn)，同時(shí)對(duì)電力(lì)電(diàn)子設備產(chǎn)生(shēng)很(hěn)高的(dí)諧波電(diàn)流和(hé)衝擊電壓，若不(bù)采(cǎi)取(qǔ)相(xiāng)應的(dí)措(cuò)施(shī)，可能會(huì)帶來(lái)諧(xié)波汙(wū)染(rǎn)，功率(shuài)因數(shù)降(jiàng)低(dī)以及係統(tǒng)電壓波(bō)動(dòng)方(fāng)麵(miàn)的影(yǐng)響(xiǎng)。
（2）電網(wǎng)運(yùn)行控(kòng)製難度(dù)
聚集(jí)性地充電(diàn)會(huì)給電網(wǎng)帶來巨大(dà)的衝(chōng)擊，而(ér)且電(diàn)動(dòng)汽(qì)車用戶出行方式(shì)，充電(diàn)特(tè)性(xìng)，充電(diàn)時長都(dū)具有(yǒu)隨機性(xìng)，會給充電負(fù)荷(hé)帶來不確(què)定(dìng)性(xìng)，影響電網運(yùn)行控製。大多用(yòng)戶出行的(dí)較(jiào)終(zhōng)目(mù)的地(dì)都是(shì)高度(dù)隨機的(dí)，所以其(qí)行駛(shǐ)裏(lǐ)程(chéng)也是隨(suí)機的。每(měi)一輛電動汽車的充電模式不(bù)一定相(xiāng)同(tóng)，加入外(wài)界影響(xiǎng)因(yīn)素，其充電(diàn)曲(qū)綫是不(bù)同的，所以(yǐ)其充(chōng)電特性(xìng)具(jù)有隨(suí)機(jī)性。充(chōng)電時間取決(jué)於駕(jià)駛(shǐ)習(xí)慣(guàn)，用戶(hù)在充(chōng)電時往往(wǎng)表(biǎo)現出隨(suí)機行為，應由(yóu)在這些(xiē)實體內優化和安(ān)排充電時間的(dí)
集(jí)中(zhōng)代理進一步(bù)控製(zhì)。
（3）負荷不(bù)平衡2020—2030年(nián)，在無序(xù)充(chōng)電情形下(xià)，國家電(diàn)網公(gōng)司(sī)經(jīng)營區(qū)域峰值負(fù)荷(hé)預(yù)計增(zēng)加1 361萬(wàn)kW和(hé)1.53億kW，相(xiāng)當(dāng)於(yú)當年區域峰(fēng)值(zhí)負荷的(dí)1.6%和(hé)13.1%，導致區(qū)域(yù)負(fù)荷的不平(píng)衡。電動(dòng)汽車集(jí)中(zhōng)在某些(xiē)時(shí)段進行充電，或(huò)電動(dòng)汽車充電(diàn)行為在(zài)平時(shí)段的疊加(jiā)，將進一步變大電網負(fù)荷峰(fēng)穀差(chà)，加重電網側的(dí)負擔。如(rú)果將(jiāng)多輛電動汽(qì)車(chē)接(jiē)入一(yī)個接近其(qí)極(jí)限(xiàn)的(dí)充電網絡(luò)，附近變(biàn)壓(yā)器上的額外(wài)負載可能會(huì)導致其(qí)故(gù)障。從不(bù)同類型充電(diàn)基礎(chǔ)設施(shī)的用(yòng)電(diàn)特(tè)性(xìng)來(lái)看，公共充(chōng)電設(shè)施的用(yòng)電行(háng)為(wéi)較為(wéi)分散，沒有(yǒu)明(míng)顯(xiǎn)的峰穀差(chà)別(bié)，而(ér)專(zhuān)用設施的(dí)用(yòng)電行(háng)為(wéi)相對(duì)集(jí)中，峰穀差(chà)別更(gēng)為明顯。綜合(hé)來看，在無序充(chōng)電前提下(xià)，充電基礎設施負荷(hé)較大的時(shí)刻(kè)應為(wéi)傍晚大量私家車(chē)主(zhǔ)回(huí)到居(jū)住地(dì)，開始使用(yòng)私人充(chōng)電(diàn)樁(zhuāng)為(wéi)私家(jiā)車充電(diàn)的時刻。本文對電動汽(qì)車(chē)接入(rù)電網時(shí)的負(fù)荷平衡(héng)進(jìn)行研(yán)究，通(tōng)過電(diàn)價激勵引導電(diàn)動(dòng)汽(qì)車用戶(hù)進行(háng)有(yǒu)序充電，以(yǐ)達到平移負(fù)荷(hé)，削峰填(tián)穀(gǔ)的效(xiào)果。
2 電動汽車充(chōng)電負(fù)荷(hé)建模(mó)
本文基(jī)於對NHTS數據(jù)庫(kù)2019年(nián)基礎數據的分析，篩選出10萬輛(liàng)私人(rén)電(diàn)動(dòng)汽車接入(rù)充電樁(zhuāng)時的(dí)充(chōng)電數(shù)據及(jí)充(chōng)電行為等(děng)因素，為構建電(diàn)動汽車有序(xù)充電(diàn)行為提供(gōng)數據基礎。
2.1 時間(jiān)變量概率(shuài)分布擬合
私人(rén)電(diàn)動汽(qì)車用戶(hù)出(chū)行(háng)概(gài)率(shuài)主(zhǔ)要(yào)受日(rì)常生(shēng)活習慣和生(shēng)活規(guī)律影響，首(shǒu)先需要得到(dào)初始出(chū)發時間(jiān)的分布(bù)。出發時間分布可(kě)用正(zhèng)態(tài)分布的形式進行擬合(hé)，其(qí)時(shí)間(jiān)概率(shuài)分布(bù)如圖(tú)1所示(shì)。用戶日(rì)出行概率密度函數為：
( 1 )式中(zhōng)：x1 為電動汽(qì)車(chē)用戶較後出行時間(jiān)；μ1 為期望值，取(qǔ)7.42；σ1 為標準差(chà)，取3.54。
用(yòng)戶返回時刻(kè)概(gài)率密度函數為：
( 2 )式中：x2 為(wéi)電動汽車(chē)用戶(hù)返回(huí)時(shí)刻(kè)；μ2 為(wéi)期望值，取(qǔ)16.92；σ2 為(wéi)標(biāo)準差，取3.43。其(qí)時間概率(shuài)分(fēn)布(bù)如圖(tú)2所示(shì)。
根據(jù)出行(háng)習(xí)慣及規(guī)律(lǜ)分(fēn)析，大部(bù)分用(yòng)戶駕(jià)駛的較終目(mù)的(dí)地都是高(gāo)度隨(suí)機的(dí)，但(dàn)在任何一(yī)天的平均(jūn)行駛裏(lǐ)程(chéng)都約為(wéi)38 km/d。電動汽(qì)車(chē)用戶日行駛裏程服從(cóng)對(duì)數(shù)正(zhèng)態分布，其概(gài)率分布如圖(tú)3所(suǒ)示，概(gài)率密(mì)度函數為(wéi):
( 3 )式中(zhōng)：x3 為電(diàn)動(dòng)汽車(chē)平(píng)均日行駛(shǐ)裏(lǐ)程；μ3 為期望(wàng)值，取(qǔ)2.92；σ3 為標準(zhǔn)差(chà)，取0.93。
對電(diàn)動(dòng)汽車電池 SOC ，日均行駛距(jù)離(lí)以(yǐ)及(jí)充電規(guī)律(lǜ)，充電(diàn)時間等(děng)因素(sù)進(jìn)行(háng)統計(jì)［9］電動汽車(chē)返回時剩餘 SOC 也可(kě)用(yòng)正態分(fēn)布的形式進行(háng)擬合，其電(diàn)動(dòng)汽車剩餘 SOC 的概率分(fēn)布如圖(tú)4所(suǒ)示，概(gài)率(shuài)密(mì)度函(hán)數為態分(fēn)布，其概率分布(bù)如圖(tú)3所(suǒ)示(shì)，概率(shuài)密度函數為(wéi):
( 4 )式中：x4 為(wéi)電動汽車(chē)返(fǎn)回(huí)時(shí)的剩餘 SOC ；μ4 為(wéi)期望值，取(qǔ)51.3；σ4 為標(biāo)準差，取14.7。
私(sī)人(rén)電(diàn)動汽(qì)車(chē)工(gōng)作日(rì)主要用(yòng)於(yú)上下班(bān)，到達(dá)公司(sī)後基本屬於(yú)閒置狀(zhuàng)態(tài)，也可(kě)進(jìn)行(háng)充(chōng)電，而休(xiū)息日(rì)私人電(diàn)動汽(qì)車(chē)大(dà)多外出娛(yú)樂(lè)，時間(jiān)分布與(yǔ)工作日有所(suǒ)區(qū)別(bié)，圖5為(wéi)工作日與(yǔ)休息日私人(rén)電(diàn)動車充電時間分布(bù)。
由圖(tú)5可知私人(rén)電動汽(qì)車在工(gōng)作日上午到(dào)達公司後即可(kě)進(jìn)行(háng)充電(diàn)，晚(wǎn)上(shàng)下班後為(wéi)充(chōng)電(diàn)高峰(fēng)期(qī)，且晚(wǎn)上(shàng)充電(diàn)的頻(pín)率高於上午；在(zài)14:00—16:00，休(xiū)息日充(chōng)電頻率高於工(gōng)作日，但(dàn)晚(wǎn)高(gāo)峰時，其充電頻率低(dī)於工(gōng)作(zuò)日。後(hòu)續將重點研(yán)究工作日(rì)私人(rén)電動汽車(chē)的(dí)充(chōng)電(diàn)行為。
2.2基於(yú)蒙特(tè)卡(qiǎ)羅(luó)模(mó)擬(nǐ)法的(dí)充電負荷(hé)計(jì)算
2.2.1 充電負(fù)荷(hé)模型(xíng)建(jiàn)立
由(yóu)蒙(mēng)特(tè)卡羅模擬法設(shè)置基(jī)礎(chǔ)參(cān)數(shù)，如模擬(nǐ)次數，電動汽車數(shù)量(liáng)，快(kuài)充(chōng)慢充(chōng)比例(lì)等(děng)。由(yóu)式（4）生成初始(shǐ) SOC 。由於汽(qì)車充(chōng)電行(háng)為具有隨(suí)機性(xìng)，所(suǒ)以(yǐ)按圖5生(shēng)成電動(dòng)汽(qì)車開始(shǐ)充(chōng)電時刻。使用(yòng)蒙(mēng)特(tè)卡羅模擬法對(duì)電(diàn)動(dòng)汽車(chē)充電(diàn)負(fù)荷曲(qū)綫進(jìn)行模(mó)擬(nǐ)，由(yóu)上述得(dé)到的電動(dòng)汽(qì)車充電(diàn)起始時間及初始SOC ，對(duì)單輛(liàng)電(diàn)動汽車(chē)充(chōng)電負荷進行(háng)模(mó)擬(nǐ)，隨後將所有電動汽(qì)車的充(chōng)電負(fù)荷累(léi)加，可(kě)以得(dé)到完整(zhěng)的區域電(diàn)動(dòng)汽車(chē)總(zǒng)充電負荷(hé)曲(qū)綫(xiàn)。區域(yù)內電動(dòng)汽車總(zǒng)充電(diàn)功率為:
( 5 )式(shì)中(zhōng)：M 為全天總時長(cháng)，取為1 440 min；N 為電動汽車總(zǒng)數(shù)，設為(wéi)3 000輛，作為(wéi)初(chū)始數據輸入(rù)蒙特卡羅模(mó)擬(nǐ)法進行(háng)仿真(zhēn)；Pi, j 為第(dì) j 輛(liàng)電動(dòng)汽(qì)車在i時刻(kè)的(dí)充電(diàn)功率。
2.2.2 地(dì)區基(jī)本(běn)負(fù)荷保持一定
有(yǒu)序充(chōng)電(diàn)是一(yī)種(zhǒng)調(tiáo)度手段(duàn)，通(tōng)過(guò)這(zhè)種手段(duàn)可以使電動(dòng)汽車(chē)避免(miǎn)在高(gāo)峰期(qī)給電(diàn)網帶來的(dí)峰(fēng)上(shàng)加峰現(xiàn)象(xiàng)，同時也避免(miǎn)大(dà)部(bù)分(fēn)用戶(hù)避(bì)開(kāi)高峰期進行充(chōng)電而出現(xiàn)的(dí)第(dì)二高峰期，但(dàn)應保持原負荷不變(biàn)，即(jí)不(bù)影響(xiǎng)用戶生(shēng)活(huó)及正常行(háng)動(dòng)之(zhī)外進行(háng)合(hé)理(lǐ)“減負(fù)"。
2.2.3電動汽車充(chōng)電負荷(hé)計(jì)算(suàn)
假設電(diàn)動(dòng)汽(qì)車充電過程不(bù)被幹預且直(zhí)至 SOC充滿，即(jí)充電時(shí)長不受限製(zhì)，抽(chōu)取(qǔ)初(chū)始電動汽車SOC ，日行駛裏程(chéng)以及(jí)開(kāi)始充電時(shí)刻，在滿足充滿電(diàn)所需(xū)時(shí)長(cháng)的約束下，計(jì)算一天中各個(gè)時段電動汽(qì)車的(dí)充電功率(shuài)。在(zài)這(zhè)個過(guò)程中，將電動(dòng)汽車分(fēn)為快(kuài)速充電和(hé)常規慢(màn)充，分別(bié)計算每個(gè)時(shí)刻的負荷(hé)，較後(hòu)進行累(léi)加，其流(liú)程(chéng)圖如圖(tú)6所示。
使用蒙特(tè)卡(qiǎ)羅模(mó)擬法計算(suàn)一天 24 h 內(nèi)每(měi)個時(shí)間(jiān)點電(diàn)動(dòng)汽車負荷(hé)的充電(diàn)需求概(gài)率(shuài)，並(bìng)在 1 500 次操作(zuò)後重復(fù)平均值，以(yǐ)獲得(dé)區域(yù)總電(diàn)動汽車(chē)負(fù)荷需求(qiú)的(dí)預期(qī)曲(qū)綫(xiàn)。曲綫如圖(tú)7所(suǒ)示。設置(zhì)電動(dòng)汽車(chē)數量(liáng)為(wéi)3 000輛，且(qiě)采(cǎi)用(yòng)一天(tiān)一充模(mó)式，充(chōng)電(diàn)過(guò)程(chéng)為(wéi)快速充電模(mó)式的(dí)功率(shuài)為(wéi)24 kW，常規慢(màn)充(chōng)模式(shì)的(dí)功率為12 kW，各占(zhān)50%。其結果(guǒ)如(rú)圖(tú)7所示。
由圖(tú)7可(kě)知，電動汽(qì)車充電存在兩個峰(fēng)值(zhí)時刻，大規(guī)模(mó)電動(dòng)汽車(chē)接(jiē)入(rù)電(diàn)網會(huì)帶來電(diàn)網頻率波(bō)動以(yǐ)及(jí)電能(néng)質(zhì)量(liáng)不穩定等問(wèn)題，後續(xù)通過(guò)電價激勵政(zhèng)策(cè)與(yǔ)光(guāng)伏發電(diàn)係統(tǒng)的接(jiē)入(rù)緩(huǎn)解電網(wǎng)側的壓力。
3 電動汽(qì)車參與(yǔ)電(diàn)網削(xiāo)峰填(tián)穀(gǔ)服務(wù)
3.1區域供(gōng)電(diàn)係統(tǒng)優化模型
變電(diàn)站(zhàn)供電區(qū)域包含光(guāng)伏(fú)發電(diàn)係統，同時(shí)也包含(hán)一定(dìng)量的電(diàn)動汽車充電負荷(hé)，變(biàn)電站(zhàn)供電區域的(dí)負荷情(qíng)況(kuàng)如圖8所示(shì)，供(gōng)電區域(yù)包括(kuò)光伏(fú)發電(diàn)係(xì)統，區域(yù)常規負(fù)荷(hé)和電動(dòng)汽車(chē)快速(sù)充電負(fù)荷，當(dāng)電動(dòng)汽(qì)車快速(sù)充(chōng)電時(shí)，通過充電(diàn)樁連接(jiē)到(dào)電(diàn)網(wǎng)，等效連(lián)接到變電站(zhàn)的交流(liú)母綫。本(běn)文將光(guāng)伏發電係統納(nà)入(rù)變(biàn)電站供電區(qū)域時，采(cǎi)用相應(yīng)的(dí)電(diàn)價(jià)激勵(lì)策略對(duì)電(diàn)動汽車用(yòng)戶進(jìn)行引導(dǎo)，使(shǐ)得電動汽車(chē)參(cān)與(yǔ)有序充電以消(xiāo)納光伏(fú)發(fā)電係統的(dí)輸(shū)出功(gōng)率(shuài)，同時縮小區(qū)域(yù)負荷(hé)峰(fēng)
穀(gǔ)差(chà)。區(qū)域(yù)負(fù)載(zǎi)能量控製(zhì)框(kuàng)架如圖(tú)9所(suǒ)示(shì)。
通(tōng)過對控製框(kuàng)圖的(dí)分析，將區(qū)域負荷分為調節(jié)負荷和(hé)非調節負(fù)荷兩大類(lèi)，光(guāng)伏發(fā)電(diàn)係(xì)統(tǒng)和區域(yù)常(cháng)規負荷均(jūn)為非(fēi)調節負(fù)荷。光伏發(fā)電係(xì)統的不可調節性(xìng)指(zhǐ)其(qí)輸(shū)出(chū)功率受溫度，光強等因(yīn)素的影響，控製係統無法調(tiáo)節(jié)其(qí)輸出功(gōng)率。區(qū)域常(cháng)規負荷主要(yào)指(zhǐ)除(chú)變電站供電區域的電動汽(qì)車(chē)負荷外的居民(mín)負荷，相(xiāng)當於交(jiāo)流(liú)母綫，根(gēn)據(jù)其(qí)生(shēng)活(huó)規(guī)律以及需求進行用電。
快速充電的(dí)電(diàn)動汽車是一種可調負荷，充(chōng)電站根(gēn)據全(quán)天不同(tóng)時刻(kè)配電網節點(diǎn)的電(diàn)價調整來(lái)影(yǐng)響電動汽車用(yòng)戶(hù)的(dí)充(chōng)電選擇；電動汽車的充(chōng)電功率(shuài)與光伏發電(diàn)係(xì)統和(hé)區(qū)域(yù)常規負(fù)荷(hé)相匹(pǐ)配，以(yǐ)吸(xī)收(shōu)分(fēn)布(bù)式(shì)光(guāng)伏(fú)發電(diàn)係(xì)統(tǒng)輸出的功率。分布式光伏和電動汽(qì)車的接入在一(yī)定程度上(shàng)改變(biàn)了配(pèi)電(diàn)網(wǎng)的(dí)負(fù)荷特性曲(qū)綫(xiàn)。分(fēn)布式電(diàn)源的輸出受自然(rán)環境的(dí)影響(xiǎng)，存在很大的(dí)不(bù)確定(dìng)性。因此，本文構建(jiàn)了一種電動(dòng)汽(qì)車與(yǔ)配(pèi)電網交互(hù)優(yōu)化(huà)模(mó)型，即配電網利(lì)用(yòng)電動(dòng)汽(qì)車(chē)充電負荷(hé)的可(kě)轉移(yí)特性就(jiù)地吸(xī)收光(guāng)伏輸出(chū)，改善(shàn)綜(zōng)合(hé)負荷曲綫；同(tóng)時(shí)，電(diàn)動汽車用戶(hù)根(gēn)據調(tiáo)整後(hòu)的電(diàn)價選(xuǎn)擇較(jiào)優充電時間，降(jiàng)低自(zì)身充電成本。利用電動(dòng)汽車(chē)“用電時間有彈(dàn)性(xìng)，用電(diàn)行為可(kě)引導，用電規律可(kě)預測(cè)的特點(diǎn)，將(jiāng)其納(nà)入電(diàn)網(wǎng)優化控(kòng)製，可有效增(zēng)加資源條件(jiàn)，推動(dòng)電動(dòng)汽車參與(yǔ)電網(wǎng)削峰填(tián)穀(gǔ)輔助服務(wù)，實現配電(diàn)網與電動(dòng)汽(qì)車的(dí)雙贏。
3.2 目標(biāo)函(hán)數
配(pèi)電網(wǎng)作為(wéi)主(zhǔ)體(tǐ)，設(shè)置動態節(jié)點價(jià)格(gé)，充(chōng)電(diàn)站將節點(diǎn)價(jià)格作(zuò)為充電價格(gé)傳遞給用戶。根(gēn)據(jù)光伏(fú)發(fā)電係統(tǒng)和(hé)區域常規(guī)負荷的時間分布特點，製定了(liǎo)較優(yōu)的(dí)電動(dòng)汽(qì)車(chē)充(chōng)電(diàn)負(fù)荷(hé)時間轉(zhuǎn)移策略(lüè)，以達到(dào)吸收光伏輸(shū)出的目的。節點(diǎn)價格作為一(yī)種調(tiáo)節(jié)手段，用以減(jiǎn)少(shǎo)變(biàn)電站交(jiāo)流母綫(xiàn)的(dí)總(zǒng)波動(dòng)。為了改(gǎi)善區域(yù)負荷曲(qū)綫，以(yǐ)變(biàn)電站交流母綫功率(shuài)波(bō)動(dòng)乘積 ΔP 較小(xiǎo)為(wéi)目標函(hán)數(shù)進行優化(huà)，目標函數可表示(shì)為(wéi):
(6)(7)(8)(9)式(shì)中：PG 為區域變電(diàn)站(zhàn)交(jiāo)流(liú)母綫功(gōng)率(shuài)；fG(t) 為(wéi)區域變(biàn)電站(zhàn)後(hòu)一(yī)段時間 t + 1 與當前時(shí)段 t 的交流母(mǔ)綫功率之差(chà)；GPV(t) 為(wéi)變(biàn)電(diàn)站所(suǒ)在區(qū)域在(zài)時(shí)段 t 之前的功率峰穀差；k 為一(yī)天的(dí)時(shí)間段數(shù)，k =24；Pch(t)為(wéi)充電(diàn)站 t 時段的(dí)快(kuài)速充(chōng)電(diàn)負(fù)荷；Pload(t)為(wéi)充(chōng)電站(zhàn)在所(suǒ)屬變(biàn)電站(zhàn)供電區(qū)域 t 時段(duàn)的(dí)常規負(fù)荷；PPV(t)為充(chōng)電站在(zài)所屬變(biàn)電站供電區域 t時段的(dí)分布(bù)式(shì)光(guāng)伏輸(shū)出。光(guāng)伏(fú)板在時(shí)間(jiān) t 發出(chū)的(dí)功(gōng)率 PPV(t) 與(yǔ)當前溫(wēn)度和(hé)光(guāng)強有(yǒu)關(guān)。電(diàn)流輸(shū)出(chū)功率係數 FT 可以(yǐ)通(tōng)過(guò)溫度(dù)和(hé)相應(yīng)的(dí)輸出功(gōng)率(shuài)係數(shù)圖 FT -T 以(yǐ)及(jí)電(diàn)流(liú)溫度(dù) T 獲(huò)得。功(gōng)率計(jì)算公式為(wéi):
（10）式(shì)中(zhōng)：當(dāng)光(guāng)照強(qiáng)度為(wéi)1 kW/m2時(shí)，Pmpp 為光伏陣列在一(yī)定(dìng)溫度(dù)下的(dí)輸出(chū)功率參考(kǎo)值(zhí)；FT 為(wéi)輸(shū)出(chū)功率(shuài)係(xì)數；Irr 為當前(qián)時刻(kè)的光(guāng)照強度(dù)。光(guāng)伏(fú)發(fā)電係(xì)統通(tōng)過(guò)逆變器將直流電轉(zhuǎn)換為(wéi)交流電(diàn)，並(bìng)連接(jiē)至負(fù)荷(hé)。當(dāng)光伏板發出(chū)的功(gōng)率 PPV 小(xiǎo)於(yú)截止功率時，逆(nì)變器停止工(gōng)作；當光(guāng)伏板(bǎn)發出(chū)的(dí)功率 PPV 大(dà)於啟動功率(shuài)時，逆(nì)變器工作(zuò)。考(kǎo)慮(lǜ)到逆(nì)變器損(sǔn)耗(hào)，設置(zhì)效(xiào)率(shuài)係(xì)數(shù)，光伏(fú)板發出的(dí)功(gōng)率 PPV 乘以(yǐ)其相應的效(xiào)率係(xì)數(shù) EFF ，以(yǐ)獲(huò)得(dé)整(zhěng)個光伏係統(tǒng)的(dí)有(yǒu)功功(gōng)率 PPV(t) ，可(kě)表(biǎo)示為:
PPV(t)= PPV·EFF
（11）式中(zhōng),光伏(fú)板輸(shū)出(chū)功率對(duì)應(yīng)的效(xiào)率(shuài)係數可從 PPV - EFF曲綫中獲得。
(12)式(shì)中：b 為光伏(fú)出力(lì)不平(píng)衡(héng)係數(shù)；PG 為(wéi)區域變電站交(jiāo)流(liú)母綫(xiàn)功(gōng)率(shuài)；Pch 為充電(diàn)站(zhàn)的快(kuài)速充電(diàn)負(fù)荷；Pload為(wéi)充電站(zhàn)在所屬變(biàn)電站(zhàn)供電(diàn)區域的常(cháng)規(guī)負荷(hé)。
規(guī)定充(chōng)電站(zhàn)配電網節(jié)點的(dí)電價為充電電(diàn)價(jià)，區域內(nèi)有充(chōng)電需求的車(chē)輛數(shù)為(wéi)n ，充(chōng)電(diàn)站可(kě)接受的(dí)車輛(liàng)數為N,為使(shǐ)電動(dòng)汽車(chē)充(chōng)電負(fù)荷盡可能(néng)跟隨(suí)光伏(fú)輸出(chū)，動態(tài)電價(jià)更新(xīn)策略為:
(13)式中：λt + 1 為充電站在 t + 1時間段的電價；a 為電價係(xì)數(shù)；λt 為(wéi)充(chōng)電站在(zài) t 時(shí)間段(duàn)的(dí)電(diàn)價(jià)。可(kě)以看(kàn)出，充電電價主要(yào)隨著有充(chōng)電(diàn)需(xū)求(qiú)的電動(dòng)汽(qì)車數(shù)量(liáng) n 和(hé)光(guāng)伏出力(lì)不平(píng)衡係數 b 的大小而(ér)改變(biàn)，而 b 主要(yào)與(yǔ)光伏出力 PPV ，充電負荷(hé) Pch 的大小(xiǎo)有關。
以充(chōng)電(diàn)成本(běn)較低(dī)為目標，目標函(hán)數為:
(14)式中(zhōng)：C 為(wéi)電(diàn)動汽車(chē)充(chōng)電(diàn)成本；SOC2 為電動汽車充(chōng)電(diàn)結(jié)束(shù)時的荷(hé)電量；SOC1為電(diàn)動汽(qì)車開(kāi)始充電(diàn)時(shí)的(dí)荷(hé)電(diàn)量(liáng)；Ba 為(wéi)動力電池總容(róng)量；η 為充(chōng)電(diàn)效率，設為0.9。
3.2.2 有序充(chōng)電目標函(hán)數(shù)
將(jiāng)上述 F1 和 F2 通(tōng)過加權後得(dé)到(dào)一個有(yǒu)序充(chōng)電的(dí)目標(biāo)函數(shù):
(15)式中(zhōng)：w1 和 w2 分別(bié)為(wéi)兩(liǎng)個目(mù)標(biāo)函(hán)數的權(quán)重(zhòng)，據實際(jì)情況(kuàng)而(ér)定，且 w1 + w2 = 1。
3.3 約束條件(jiàn)
（1）電(diàn)動(dòng)汽(qì)車 SOC 約束：電(diàn)動汽(qì)車(chē)在(zài) t 時間段的(dí)SOC滿(mǎn)足:
(16)式(shì)中(zhōng)：SOCi(t) 為(wéi)第(dì) i 輛電動(dòng)汽(qì)車在 t 時刻(kè)的電(diàn)池(chí)剩(shèng)餘(yú)容量；SOCmin,i ，SOCmax,i 分(fēn)別(bié)為(wéi)第 i 輛電動(dòng)汽車在(zài) t時刻(kè)的電(diàn)池剩餘(yú)容量上下限(xiàn)。
（2）電價約束(shù)：合理的電(diàn)價(jià)調(tiáo)整有(yǒu)利(lì)於調動電(diàn)動汽車車(chē)主(zhǔ)響應需求的積(jī)極(jí)性。根據(jù)相關(guān)政策(cè)規(guī)定，電價(jià)約束為(wéi)本文(wén)提出(chū)一種(zhǒng)動(dòng)態(tài)分(fēn)時電(diàn)價(jià)策(cè)略，光伏(fú)一天的出(chū)力大小有波動(dòng)，通過光(guāng)伏出力不平(píng)衡(héng)係(xì)數(shù) b 來(lái)引(yǐn)導(dǎo)電(diàn)價，即當(dāng)某(mǒu)時(shí)刻光伏出(chū)力大於或小(xiǎo)於(yú)充(chōng)電負荷和(hé)常規負荷(hé)之和時，適當降(jiàng)低或提高電動汽車充電電(diàn)價以(yǐ)引(yǐn)導電(diàn)動汽車用戶(hù)的充電(diàn)行為，從而達到削峰(fēng)填穀的(dí)目的。光伏出(chū)力不平(píng)衡係(xì)數為:λt ≤ λt,max
(17)式中：λt,max 為(wéi)充電站在(zài) t 時間段內的較高(gāo)電價(jià)。
（3）充(chōng)電站(zhàn)容(róng)量限製：充(chōng)電(diàn)站(zhàn)可(kě)提供的較(jiào)大(dà)充電(diàn)功率不得(dé)大於充(chōng)電樁(zhuāng)的較大(dà)輸(shū)出功(gōng)率之(zhī)和(hé)，即(jí):
式中：Nui 為充電(diàn)站內充(chōng)電(diàn)樁的數量；Pch,max 為(wéi)充電(diàn)站內每個(gè)充電樁(zhuāng)的(dí)較(jiào)大輸出(chū)功率。
（4）光伏(fú)消納約(yuē)束：在(zài) t 時(shí)刻(kè)，充電站常規(guī)負荷和(hé)充電負荷與光伏輸出的比值應高於(yú)規定的較(jiào)小光(guāng)伏(fú)消耗(hào)限(xiàn)製 θPV(t) ，即(jí):
(19)式中：θPV(t) 為(wéi) t 時(shí)刻(kè)較低(dī)光伏消(xiāo)納率。
3.4 求(qiú)解模型
本文(wén)采用遺傳(chuán)算法求解電動汽(qì)車(chē)與(yǔ)配電(diàn)網交(jiāo)互優(yōu)化模(mó)型。遺(yí)傳(chuán)算法是一(yī)種自適(shì)應(yīng)全局優化搜索算法，通過自適(shì)應，交叉(chā)，變(biàn)異等(děng)方法，實現適應(yīng)度(dù)的(dí)提高(gāo)，將其應用(yòng)於(yú)求解模型(xíng)，從(cóng)而得到較(jiào)優(yōu)解。其流(liú)程圖(tú)如(rú)圖10所(suǒ)示。
步驟(zhòu) 1：采(cǎi)集負荷功率(shuài)曲(qū)綫(xiàn)數據和(hé)光伏(fú)輸(shū)出曲綫數據(jù)，獲取(qǔ)每(měi)一(yī)時刻電動(dòng)汽車充電需求數據，包括(kuò)其相應(yīng)的(dí) SOC 及未來出行安(ān)排(pái)。步(bù)驟(zhòu)2：光伏(fú)發(fā)電(diàn)係(xì)統出力(lì)時(shí)將充電(diàn)站的充電(diàn)功(gōng)率較(jiào)大(dà)化，並計(jì)算(suàn)充(chōng)電(diàn)站可(kě)接受的(dí)較佳電(diàn)動(dòng)汽(qì)車(chē)數量。步驟(zhòu)3：根(gēn)據(jù)動態電(diàn)價(jià)模型(xíng)計算(suàn)更新後(hòu)的(dí)電價，計算充(chōng)電成(chéng)本(běn)，判斷 F2 是(shì)否較低。步驟 4：獲取滿(mǎn)足(zú)約(yuē)束條件(jiàn)的(dí)使得充(chōng)電(diàn)站交流(liú)母綫功率(shuài)波動乘積(jī) ΔP 較小(xiǎo)的充(chōng)電方案，同時得(dé)到(dào)充電(diàn)成(chéng)本(běn)較低(dī)的電(diàn)動汽車(chē)充(chōng)電方案(àn)。步(bù)驟(zhòu)5：確定電動汽(qì)車用(yòng)戶是(shì)否選(xuǎn)取(qǔ)該(gāi)方案，如(rú)果(guǒ)選取(qǔ)，則輸出(chū)決策(cè)結果(guǒ)；如果不選(xuǎn)取(qǔ)，則(zé)判(pàn)斷是(shì)否(fǒu)達到較大迭(dié)代(dài)次數，重復步(bù)驟(zhòu)4。
4 算(suàn)例(lì)分(fēn)析(xī)
某區(qū)域分(fēn)布(bù)式光伏(fú)發電係(xì)統(tǒng)采用較大輸(shū)出(chū)策略，光(guāng)伏容(róng)量(liáng)為7 MW，實際輸出較大功率為5.6 MW。光強(qiáng)數(shù)據如表(biǎo)1所示(shì)，假設全天(tiān)中7:00—18:00有陽光，其(qí)餘時(shí)刻光照強(qiáng)度為(wéi)0，全天光照(zhào)強度分(fēn)布(bù)如(rú)圖11所示(shì)。電(diàn)動(dòng)汽(qì)車充(chōng)電(diàn)初始(shǐ)SOC為0.51，初(chū)始種群規模(mó)為3 000輛(liàng)電動汽(qì)車，電動(dòng)汽車(chē)充(chōng)電樁(zhuāng)快充(chōng)的輸出(chū)功(gōng)率為24 kW，常(cháng)規(guī)慢充輸出功(gōng)率為12 kW，充電效率(shuài)為90%，區域(yù)常規(guī)負荷的(dí)時(shí)間序(xù)列曲綫(xiàn)如(rú)圖12所(suǒ)示，電動汽車(chē)全天負(fù)荷的時間序(xù)列(liè)曲綫如(rú)圖(tú)7所示(shì)。
同(tóng)時在保(bǎo)證不影響出(chū)行(háng)的前提下使車(chē)主(zhǔ)在(zài)充電費用上的(dí)支(zhī)出(chū)有(yǒu)所減少，達到(dào)一個(gè)整體較(jiào)優(yōu)的(dí)狀(zhuàng)態(tài)。優化後有序充電場景(jǐng)下(xià)，電(diàn)網(wǎng)閒時充(chōng)電(diàn)擬采用(yòng)分(fēn)時電(diàn)價措施，其較(jiào)優充電價格如圖13所示。
當電(diàn)動汽車無序充電時，用戶(hù)上(shàng)午出行(háng)至(zhì)公司後(hòu)大(dà)多數電動(dòng)汽車(chē)用(yòng)戶有(yǒu)充電(diàn)行為(wéi)。傍晚開(kāi)始充(chōng)電的(dí)電動汽(qì)車在(zài)下半(bàn)夜充滿，此時(shí)電(diàn)網基(jī)本處於閒置(zhì)狀態(tài)。大量用戶會聚集在傍(bàng)晚時對電動(dòng)汽(qì)車(chē)進行(háng)充(chōng)電，集聚充(chōng)電的現象(xiàng)對電(diàn)網(wǎng)以及變(biàn)壓器產(chǎn)生影(yǐng)響(xiǎng)，圖14為區域(yù)常(cháng)規負荷與電動汽(qì)車(chē)充(chōng)電(diàn)負(fù)荷(hé)的總負(fù)荷(hé)曲綫(xiàn)，優(yōu)化前的負荷峰穀(gǔ)差明顯(xiǎn)。在電動汽車(chē)並網前，充電站的功率曲(qū)綫會(huì)因接(jiē)入(rù)光(guāng)伏輸出(chū)而(ér)產(chǎn)生(shēng)較(jiào)大(dà)的(dí)峰穀差(chà)，不(bù)利(lì)於電(diàn)網的可(kě)靠運行(háng)。在(zài)電動汽(qì)車有序(xù)充電策略的控製(zhì)下(xià)，通(tōng)過(guò)優化過程獲(huò)得(dé)電(diàn)動汽車的接(jiē)入(rù)較優(yōu)數量後，光(guāng)伏係統輸出(chū)能夠被(bèi)較(jiào)有效(xiào)地吸(xī)收，交(jiāo)流(liú)母綫功率(shuài)曲(qū)綫平滑(huá)，實(shí)現了負(fù)荷(hé)的削(xiāo)峰填穀功能。
5 安(ān)科(kē)瑞充電樁收(shōu)費運(yùn)營雲(yún)平(píng)台
5.1概(gài)述
AcrelCloud-9000安科瑞(ruì)充(chōng)電柱收費(fèi)運營(yíng)雲(yún)平台係(xì)統(tǒng)通(tōng)過(guò)物(wù)聯網技(jì)術(shù)對接入(rù)係統(tǒng)的(dí)電(diàn)動(dòng)電動(dòng)自行(háng)車充(chōng)電站以及各(gè)個(gè)充(chōng)電整法行(háng)不間(jiān)斷地數據采集(jí)和(hé)監(jiān)控，實時監(jiān)控(kòng)充電樁運行狀(zhuàng)態，進(jìn)行(háng)充(chōng)電(diàn)服(fú)務，支(zhī)付(fù)管理(lǐ)，交易結算，資(zī)要(yào)管理，電(diàn)能管理，明(míng)細(xì)查(chá)詢(xún)等(děng)。同時(shí)對充(chōng)電機過溫保護，漏電(diàn)，充(chōng)電機(jī)輸(shū)入/輸出過壓，欠壓，絕緣(yuán)低(dī)各(gè)類(lèi)故(gù)障(zhàng)進行預(yù)警(jǐng)；充(chōng)電樁(zhuāng)支持以太網(wǎng)，4G或(huò)WIFI等(děng)方式接(jiē)入互聯網(wǎng)，用(yòng)戶通(tōng)過微信(xìn)，支付寶，雲(yún)閃付(fù)掃(sǎo)碼充電。
5.2應用場所
適(shì)用於(yú)民用建築，一(yī)般工業建築，居住(zhù)小(xiǎo)區(qū)，實業(yè)單位(wèi)，商(shāng)業綜(zōng)合(hé)體，學校(xiào)，園(yuán)區等(děng)充(chōng)電(diàn)樁模(mó)式的充電基(jī)礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計。
5.3係(xì)統(tǒng)結構(gòu)
5.3.1係統分為四(sì)層(céng)：
1）即數據采集(jí)層，網(wǎng)絡傳(chuán)輸層，數據中心層和客戶(hù)端層(céng)。
2）數據(jù)采集層：包括電瓶(píng)車智(zhì)能(néng)充(chōng)電樁(zhuāng)通訊協議為(wéi)標準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車(chē)智(zhì)能(néng)充(chōng)電樁用於(yú)采集充電回路(lù)的(dí)電力(lì)參數，並(bìng)進(jìn)行電能(néng)計量和保(bǎo)護。
3）網絡(luò)傳輸層：通過(guò)4G網絡將數據(jù)上傳至搭(dā)建好的數據(jù)庫服務(wù)器。
4）數(shù)據(jù)中心層：包含應用服務(wù)器和(hé)數據(jù)服務器，應(yīng)用(yòng)服務(wù)器(qì)部(bù)署數據(jù)采(cǎi)集服(fú)務，WEB網站，數據(jù)服務器(qì)部署實時數據庫，歷史(shǐ)數據庫，基(jī)礎數(shù)據(jù)庫(kù)。
5）應客戶(hù)端層(céng)：係統管(guǎn)理(lǐ)員(yuán)可在(zài)瀏覽器中訪問電(diàn)瓶(píng)車充電樁(zhuāng)收費(fèi)平(píng)台(tái)。終端(duān)充(chōng)電(diàn)用戶(hù)通過(guò)刷(shuā)卡掃(sǎo)碼的方(fāng)式啟動充電。
小區(qū)充電平台(tái)功能主要涵蓋充(chōng)電設施智能化(huà)大(dà)屏，實時監(jiān)控(kòng)，交(jiāo)易管理，故障管理，統計(jì)分析(xī)，基(jī)礎數據管理(lǐ)等功能(néng)，同時為(wéi)運維人員提供運(yùn)維(wéi)APP，充電(diàn)用戶提(tí)供(gōng)充(chōng)電(diàn)小(xiǎo)程(chéng)序(xù)。
5.4安科瑞(ruì)充電樁(zhuāng)雲(yún)平台係統功能(néng)
5.4.1智(zhì)能(néng)化大屏(píng)
智(zhì)能化大(dà)屏(píng)展示站(zhàn)點分布情(qíng)況，對(duì)設備(bèi)狀態(tài)，設備(bèi)使(shǐ)用率，充電次數，充電時長，充(chōng)電金(jīn)額，充電度(dù)數，充電樁(zhuāng)故障(zhàng)等進行統計顯示(shì)，同時可查看每個站點的站點(diǎn)信(xìn)息，充(chōng)電(diàn)樁(zhuāng)列表，充(chōng)電(diàn)記錄，收(shōu)益，能耗(hào)，故障記(jì)錄(lù)等。統一管(guǎn)理小區充電(diàn)樁，查看設(shè)備使用(yòng)率，合理分(fēn)配資(zī)源。
5.4.2實(shí)時監控(kòng)
實時監(jiān)視充(chōng)電設(shè)施運行狀況(kuàng)，主要包括充電(diàn)樁(zhuāng)運行(háng)狀態(tài)，回路狀態，充(chōng)電(diàn)過程中(zhōng)的充電電量，充(chōng)電(diàn)電壓/電(diàn)流，充(chōng)電樁告警信息等。
5.4.3交易管(guǎn)理(lǐ)
平(píng)台(tái)管理人(rén)員(yuán)可(kě)管(guǎn)理充電用戶賬戶，對其(qí)進行賬(zhàng)戶(hù)進行充(chōng)值(zhí)，退(tuì)款，凍結，注(zhù)銷(xiāo)等(děng)操作(zuò)，可(kě)查看小(xiǎo)區用(yòng)戶(hù)每日(rì)的充電(diàn)交易(yì)詳(xiáng)細(xì)信息。
5.4.4故障(zhàng)管理(lǐ)
設備自(zì)動上(shàng)報故障信息(xī)，平(píng)台管理人(rén)員(yuán)可通過平(píng)台(tái)查看(kàn)故(gù)障(zhàng)信(xìn)息並進行(háng)派(pài)發處(chǔ)理，同時(shí)運維人員可(kě)通過運維(wéi)APP收(shōu)取故(gù)障推送(sòng)，運(yùn)維(wéi)人員(yuán)在運(yùn)維工(gōng)作(zuò)完(wán)成後(hòu)將(jiāng)結(jié)果(guǒ)上報。充電用(yòng)戶(hù)也可(kě)通過充(chōng)電(diàn)小程序反(fǎn)饋現(xiàn)場問(wèn)題。
5.4.5統(tǒng)計分析
通(tōng)過係統(tǒng)平台，從充電站點，充電設(shè)施，，充電時間，充(chōng)電(diàn)方式等(děng)不(bù)同角度，查(chá)詢充電(diàn)交易(yì)統計(jì)信息(xī)，能耗統計信(xìn)息(xī)等。
5.4.6基(jī)礎數(shù)據管理
在係統平(píng)台(tái)建立(lì)運(yùn)營商戶，運營商(shāng)可建立(lì)和管(guǎn)理(lǐ)其(qí)運營(yíng)所(suǒ)需(xū)站點和(hé)充(chōng)電(diàn)設施，維護充(chōng)電設(shè)施信(xìn)息(xī)，價格策(cè)略，折(zhē)扣(kòu)，優惠(huì)活(huó)動(dòng)，同時(shí)可(kě)管理(lǐ)在綫卡用(yòng)戶(hù)充值(zhí)， 凍(dòng)結和解綁(bǎng)。
5.4.7運(yùn)維(wéi)APP
麵向運(yùn)維人(rén)員使(shǐ)用(yòng)，可(kě)以(yǐ)對站(zhàn)點和(hé)充電樁進(jìn)行(háng)管理，能夠進行故(gù)障閉環處(chǔ)理(lǐ)，查詢流量卡使(shǐ)用情況，查詢充(chōng)電(diàn)\充(chōng)值情況(kuàng)，進(jìn)行遠(yuǎn)程參(cān)數(shù)設置，同時可接收故(gù)障推(tuī)送
5.4.8充電小(xiǎo)程序
麵向充電(diàn)用(yòng)戶使(shǐ)用，可查看(kàn)附(fù)近空閒設備，主要(yào)包(bāo)含(hán)掃碼充電，賬戶(hù)充(chōng)值(zhí)，充電卡(qiǎ)綁(bǎng)定，交(jiāo)易查詢，故(gù)障(zhàng)申(shēn)訴等(děng)功能。
5.5係(xì)統硬件配置
6結語
電(diàn)動(dòng)汽(qì)車負荷對(duì)於(yú)電網是(shì)優質(zhì)可(kě)調負荷，以可(kě)控(kòng)負荷的形式(shì)參(cān)與(yǔ)電(diàn)網調控(kòng)，可(kě)發(fā)揮(huī)其(qí)削(xiāo)峰(fēng)填穀(gǔ)的作用(yòng)，改(gǎi)善電(diàn)網(wǎng)性能。本文(wén)利用價格(gé)響應機(jī)製，將電動汽車組建成需(xū)求(qiú)響應(yīng)架(jià)構下(xià)的(dí)大(dà)型(xíng)分布式儲能係統(tǒng)，同時結合(hé)光伏(fú)發(fā)電係統較(jiào)大化(huà)吸收光伏輸出，就(jiù)地消納光伏，降低(dī)用戶充(chōng)電(diàn)成(chéng)本，緩(huǎn)解電(diàn)網(wǎng)壓力，實(shí)現輔助電(diàn)網峰穀(gǔ)調(tiáo)節(jié)功能。未來對(duì)電(diàn)動汽(qì)車如何(hé)實現(xiàn)參與電網調頻，作為(wéi)儲能係(xì)統向(xiàng)電(diàn)網(wǎng)優化(huà)放電等(děng)問題(tí)，將展(zhǎn)開(kāi)進一(yī)步研(yán)究。
參(cān)考文獻(xiàn)
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［11］ 陳黎軍(jūn)，宋(sòng)遠軍，王 坤，汪映(yìng)輝(huī).考慮(lǜ)參與電(diàn)網輔助(zhù)服務的(dí)電(diàn)動汽車(chē)有(yǒu)序充電研(yán)究(jiū)
［12］ 安科瑞企(qǐ)業(yè)微電網設計(jì)與應(yīng)用手冊.2022.05版.
作(zuò)者(zhě)簡介
李雪薇(wēi)，女，安(ān)科(kē)瑞電(diàn)氣股份有限公(gōng)司(sī) 手機： （微信(xìn)同號）
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