摘要(yào)：文(wén)章基(jī)於南方某(mǒu)市的(dí)電動(dòng)汽車(chē)充電數據(jù)，得出各類(lèi)型(xíng)電動汽(qì)車在不同日期類型的充(chōng)電(diàn)開始時間，充電電量，充電(diàn)功率(shuài)的分布(bù)規(guī)律(lǜ)。采用蒙特卡洛算法模擬計(jì)算了(liǎo)該市(shì)2021年(nián)各(gè)類型電(diàn)動(dòng)汽(qì)車工(gōng)作日與休(xiū)息日的充電負荷(hé)情(qíng)況，結(jié)果表明(míng)，電(diàn)動私家(jiā)車在休(xiū)息日(rì)的午(wǔ)間和淩晨充電(diàn)負(fù)荷(hé)要高於(yú)工作(zuò)日；該市電動出租車在工(gōng)作日與(yǔ)休息日的(dí)充(chōng)電(diàn)負荷(hé)占比(bǐ)分別60.42%，5&55%,在(zài)三類型車中始(shǐ)終(zhōng)*大;電動私家(jiā)車工(gōng)作日(rì)與休息(xī)日充電負(fù)荷曲綫(xiàn)有較(jiào)大差異(yì),電(diàn)網(wǎng)總負(fù)荷會(huì)在(zài)19：00達(dá)到*高峰。驗(yàn)證了(liǎo)電動(dòng)汽車(chē)的(dí)大(dà)規模(mó)引入會增加電(diàn)網的峰(fēng)值(zhí)和(hé)峰穀差(chà)，同(tóng)時將(jiāng)充電行(háng)為(wéi)數(shù)據擬合(hé)為公(gōng)式，旨(zhǐ)在(zài)為(wéi)未(wèi)來(lái)的電(diàn)網擴(kuò)容建設和(hé)對(duì)電動汽(qì)車的有序(xù)充電控製提供幫助(zhù)。

關鍵(jiàn)詞:電(diàn)動(dòng)汽車;充電行(háng)為分(fēn)析;負荷預測(cè)

引(yǐn)言

隨著環境的惡化(huà)和(hé)化(huà)石(shí)能(néng)源短缺現(xiàn)象的(dí)加(jiā)劇，電動汽車以其(qí)相對低廉的價格(gé)，契合(hé)綠(lǜ)色出(chū)行(háng)的(dí)理(lǐ)念，消納(nà)間(jiān)歇性(xìng)可(kě)再生能源(yuán)電力等特點，近些年在世界範(fàn)圍(wéi)內都(dū)得(dé)到(dào)了(liǎo)較(jiào)快的發(fā)展。而(ér)大規模(mó)電(diàn)動汽車(chē)並(bìng)入(rù)電(diàn)網給(gěi)電(diàn)網的(dí)安全帶來了嚴(yán)重的威脅(xié)。即隨(suí)著電(diàn)動汽車數量的(dí)提(tí)高，會(huì)給(gěi)電(diàn)網(wǎng)負荷(hé)帶(dài)來了巨(jù)大的衝擊(jī)"列。因(yīn)此，對(duì)電(diàn)動汽車的充電負(fù)荷趨勢進行(háng)預(yù)測，對於電網(wǎng)及充電樁(zhuāng)後(hòu)續(xù)的規劃(huá)建設，以及(jí)采(cǎi)用何(hé)種(zhǒng)方式(shì)來(lái)緩解大規模(mó)電(diàn)動(dòng)汽車(chē)充電過程(chéng)對電網(wǎng)帶(dài)來的衝擊(jī)，都具有重要的(dí)研究價值和現(xiàn)實(shí)意(yì)義。針對(duì)電動汽(qì)車充電(diàn)負(fù)荷預測(cè)可(kě)以分為(wéi)從空間(jiān)角度和(hé)時間角度進(jìn)行預測(cè)。文獻研究(jiū)電動汽(qì)車在空間約束(shù)下的(dí)出行特性，采用(yòng)交通(tōng)起(qǐ)止點法和(hé)蒙特卡洛算法(fǎ)完成對(duì)電(diàn)動汽車充電(diàn)負(fù)荷(hé)的時空(kōng)預(yù)測。文獻(xiàn)針對電動汽(qì)車(chē)在居民區的充電特征(zhēng)，建立相關模型。文獻(xiàn)以某一(yī)地區(qū)為(wéi)例(lì),根(gēn)據(jù)狀態(tài)轉移矩陣得(dé)到居(jū)民(mín)區，工(gōng)商(shāng)業(yè)區電動汽車(chē)的數量，研究不(bù)同(tóng)功能(néng)區域電動汽(qì)車(chē)充電負荷(hé)的差異(yì)性。文獻對蒙特卡洛算法(fǎ)的(dí)尋(xún)優(yōu)路(lù)徑優化，完成對(duì)電動(dòng)汽車時間(jiān)尺(chǐ)度上(shàng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)，提高了(liǎo)運(yùn)算(suàn)速度。

文中分(fēn)析(xī)了(liǎo)前(qián)人研(yán)究(jiū)電(diàn)動汽(qì)車的充電負荷(hé)特性因素(sù)的(dí)不(bù)足(zú)之處，對(duì)某市工作日與(yǔ)休(xiū)息日(rì)各類(lèi)型車(chē)的實際(jì)充(chōng)電行為(wéi)數(shù)據進行(háng)統(tǒng)計(jì)分析，包括充電(diàn)開(kāi)始(shǐ)時間(jiān)，充電(diàn)電量(liáng)，充電(diàn)功率的(dí)分布特(tè)征。采用蒙特卡(qiǎ)洛(luò)法計(jì)算(suàn)各(gè)類型電(diàn)動汽(qì)車(chē)的(dí)負(fù)荷(hé)曲(qū)綫，比較(jiào)各類(lèi)型車(chē)負(fù)荷曲(qū)綫的差異(yì)，分析(xī)充電負荷曲綫對該市(shì)電網負荷(hé)的影響。

1，影響(xiǎng)電動(dòng)汽(qì)車(chē)充電負(fù)荷特性的(dí)因素(sù)充(chōng)電(diàn)

開始時間(jiān)，充電(diàn)持(chí)續時間(jiān)，充電功率是(shì)影響電動(dòng)汽車充(chōng)電(diàn)負荷特性的關鍵因素(sù)。下文(wén)將針對其(qí)進(jìn)行分(fēn)析(xī)。

1.1開始(shǐ)充電(diàn)時間

用(yòng)戶的(dí)充電開始時(shí)間(jiān)取(qǔ)決於(yú)車輛的類(lèi)型以及(jí)用(yòng)戶的(dí)個(gè)人行為(wéi)等(děng)。之前(qián)的研究多是以(yǐ)燃(rán)油(yóu)車的(dí)出(chū)行特性來近(jìn)似(sì)代(dài)替電動汽車的出行(háng)特性，例(lì)如(rú)文獻［13］采用(yòng)NHTS(NationalHouseholdTravelSurvey)的數據，將(jiāng)燃(rán)油汽車*後(hòu)一次出(chū)行的(dí)結束時刻近似(sì)視為(wéi)開始充電時(shí)間t,如(rú)式(shì)⑴所示,/與其(qí)頻率(shuài)滿足(zú)正(zhèng)態分布，其(qí)中兒，久分別(bié)為t的期望和(hé)標準(zhǔn)差。

1.2充(chōng)電持續(xù)時間(jiān)

充電持(chí)續時(shí)間Char決(jué)定了充電(diàn)時間的(dí)長短(duǎn)，取(qǔ)決於(yú)充電電量Q和(hé)充(chōng)電功(gōng)率(shuài)P。通過(guò)式(shì)(2)得到，即：考慮(lǜ)到車型(xíng)的不(bù)同(tóng)，充電電(diàn)量(liáng)Q難以確(què)定(dìng)，文獻［14］研究了(liǎo)交(jiāo)通以(yǐ)及氣溫狀況對(duì)充(chōng)電電量的(dí)影響，文獻(xiàn)［15］將用(yòng)戶每次用(yòng)車時的電池電荷(hé)狀態(tài)SOC的概(gài)率密度(dù)函(hán)數(StateofCharge)視(shì)為(wéi)正(zhèng)態(tài)分布(bù)，通(tōng)過概(gài)率密度(dù)函數隨機抽取得到SOC,通(tōng)過式(3)即(jí)可得到充電(diàn)電量Q,其中a為期望充電(diàn)完(wán)成後的(dí)荷(hé)電(diàn)狀(zhuàng)態(tài),一(yī)般(bān)來(lái)說(shuō)a取為1,E為滿電電量(liáng)。

Q=(.a-SOC)xE(3)文獻［16］亦(yì)根據(jù)NHTS的(dí)數(shù)據(jù)，將(jiāng)日(rì)行(háng)駛(shǐ)裏程(chéng)L視為滿(mǎn)足對數(shù)正態分布(bù)。通過式(4)得(dé)到日(rì)行(háng)駛裏(lǐ)程Z,其中“d"d分(fēn)別為Ini的期望和標(biāo)準差(chà)

通過式(5),得到(dào)充電電(diàn)量Q。其中s為每公(gōng)裏耗電量,a—般取(qǔ)1。Q=aX.SxL

(5)這(zhè)些(xiē)做法(fǎ)由於缺乏實際(jì)的電動(dòng)汽車充電數據(jù)，導(dǎo)致將數量(liáng)龐(páng)大的(dí)電動(dòng)汽車(chē)難(nán)以(yǐ)確定(dìng)的(dí)滿(mǎn)電(diàn)電(diàn)量E，每公(gōng)裏耗電量(liáng)S，充電(diàn)功率(shuài)P等均(jūn)視(shì)為(wéi)一(yī)個定(dìng)值(zhí),過於(yú)理(lǐ)想(xiǎng)化的(dí)設定會降(jiàng)低(dī)模型的(dí)精度,使得*終的(dí)充(chōng)電負荷預測(cè)結果會(huì)有(yǒu)偏差。而文(wén)中(zhōng)采用的(dí)是處理(lǐ)後(hòu)的開始充電時(shí)間(jiān)，充電電量(liáng),以及(jí)充(chōng)電功率這(zhè)些實際充(chōng)電行為(wéi)數(shù)據,更加(jiā)符(fú)合(hé)實(shí)際狀(zhuàng)況。

1.3充(chōng)電功率

充(chōng)電功率P直(zhí)接決定了充電持(chí)續(xù)階段的負荷(hé)情況。文(wén)獻［17］僅(jǐn)考慮了(liǎo)車輛(liàng)某一(yī)充電倍(bèi)率下的(dí)充電,假(jiǎ)設(shè)充電功(gōng)率在(zài)某個範圍內滿(mǎn)足(zú)均匀分布(bù),具有(yǒu)一定的局(jú)限(xiàn)性。文獻(xiàn)采用分(fēn)段函數(shù)來(lái)表(biǎo)示(shì)充電過程中(zhōng)功率(shuài)的(dí)變化情(qíng)況(kuàng),使得結(jié)果更加準確,但(dàn)該(gāi)模型僅針對(duì)鐮氫電(diàn)池(chí),使得*終的充電(diàn)負(fù)荷結(jié)果亦具有一(yī)定(dìng)的局限性(xìng)。

2，電(diàn)動(dòng)汽(qì)車充電(diàn)行為(wéi)分析(xī)

基於充電(diàn)行(háng)為(wéi)的差異性(xìng)，以下針對各類(lèi)型電動汽車從開始充(chōng)電時(shí)間，充(chōng)電電(diàn)量，充電功(gōng)率進行分析(xī)。

2.1公交(jiāo)車

公交車出行規律較為固定(dìng)。為了(liǎo)更好(hǎo)地比較不同日期各類(lèi)型車(chē)輛充電行為(wéi)的(dí)不(bù)同(tóng)，將開始(shǐ)充電(diàn)時間(jiān)，充電(diàn)電(diàn)量(liáng)，充(chōng)電(diàn)功率(shuài)均按(àn)照日期進行了分類(lèi),將周一(yī)到周五(wǔ)記(jì)為工作(zuò)日，周六周(zhōu)日記為(wéi)休(xiū)息(xī)日。對南方(fāng)某市電公交車充電站的(dí)充(chōng)電數據(jù)，處理(lǐ)後(hòu)得(dé)到電動(dòng)公交車(chē)不(bù)同日期(qī)的開(kāi)始充(chōng)電(diàn)時(shí)間分(fēn)布圖，如圖(tú)1所示(shì)。

可以(yǐ)發現公交車(chē)開(kāi)始(shǐ)充(chōng)電時(shí)間有(yǒu)兩(liǎng)個峰值(zhí)，分(fēn)別為(wéi)中午12：00附近和晚上(shàng)23：00附近(jìn)，且在23：00附(fù)近會(huì)達到(dào)一天(tiān)中的(dí)*大峰值。由(yóu)於充(chōng)電(diàn)時間(jiān)不(bù)同，充電電量(liáng)和功(gōng)率也會(huì)不(bù)同(tóng)，因(yīn)此，將(jiāng)充電電(diàn)量按(àn)照(zhào)時間進(jìn)行分類(lèi),將(jiāng)白天定義為7:00-17:00,晚上定義(yì)為18：00到隔天6：00o得(dé)到電(diàn)動公(gōng)交(jiāo)車(chē)不同日期(qī)白(bái)天和(hé)晚上的充(chōng)電電量分布情(qíng)況如圖2，圖(tú)3所示。

對(duì)充電(diàn)電(diàn)量(liáng)進(jìn)行劃分(fēn)，計(jì)算(suàn)訂單(dān)中的(dí)每一段(duàn)充(chōng)電(diàn)電(diàn)量(liáng)對(duì)應的平均充電(diàn)功(gōng)率如表1所(suǒ)示(shì),相較(jiào)於(yú)直接規定以某(mǒu)一充(chōng)電(diàn)功率充(chōng)電(diàn)，結果(guǒ)會(huì)更(gēng)加準確(què)。將電動(dòng)公(gōng)交(jiāo)車(chē)定義為一天(tiān)一充，其中(zhōng)開始(shǐ)充電時間(jiān)，充電電量，均按(àn)照以(yǐ)上分布(bù)規律(lǜ)生成對(duì)應的(dí)隨機數，以此來代替用戶不(bù)確定(dìng)的充電(diàn)行為(wéi)。

2.2出租車(chē)

出(chū)租車（包(bāo)括網(wǎng)約(yuē)車）同(tóng)屬運營類(lèi)車(chē)輛，近年(nián)來發展迅速。同(tóng)理得(dé)到(dào)出租(zū)車不同日期開始充電時(shí)間分(fēn)布(bù)圖如圖4所(suǒ)示，白天(tiān)和(hé)晚上(shàng)的(dí)充(chōng)電電量(liáng)分布圖(tú)如圖5，圖6所(suǒ)示(shì)。

表(biǎo)1電動公交(jiāo)車(chē)不同時間及充電電量(liáng)下(xià)的(dí)充電功率(shuài)

總體來說工作日(rì)和休(xiū)息日(rì)出租(zū)車的開(kāi)始(shǐ)充(chōng)電時(shí)間分布近(jìn)似相(xiāng)同(tóng)，主(zhǔ)要集中在(zài)中(zhōng)午(wǔ)12：00~15：00,晚(wǎn)上(shàng)22：00~1：00,接近淩晨的(dí)充(chōng)電頻率略高於(yú)中(zhōng)午的(dí)充(chōng)電頻(pín)率。

同理(lǐ)對(duì)充(chōng)電電量(liáng)進(jìn)行分類(lèi),每一(yī)類的電量,匹(pǐ)配所對(duì)應(yīng)的(dí)訂(dìng)單中(zhōng)的(dí)平(píng)均功(gōng)率如表2所示,文中將電(diàn)動(dòng)出租車的充電頻率(shuài)定(dìng)為一天兩(liǎng)次。

2.3私家車(chē)

私(sī)家車(chē)主要(yào)用(yòng)於上(shàng)下(xià)班(bān)，大部分時間處於閒(xián)置(zhì)狀(zhuàng)態，休息日多(duō)用(yòng)於(yú)外出(chū)娛樂(lè)。對(duì)數據處(chǔ)理(lǐ)後(hòu)得(dé)到(dào)電(diàn)動私(sī)家(jiā)車開始(shǐ)充(chōng)電時間分布圖如(rú)圖7所(suǒ)示，充電電量分(fēn)布圖如(rú)圖8，圖(tú)9所示(shì)。

圖(tú)7電動(dòng)私家(jiā)車(chē)開始充電(diàn)時(shí)間分(fēn)布(bù)

私(sī)家(jiā)車(chē)工作日開始充電(diàn)時(shí)間更多的是(shì)集中(zhōng)在(zài)下(xià)班高峰(fēng)期，約(yuē)在19：00達到(dào)高峰，且晚(wǎn)上充電(diàn)頻(pín)率顯(xiǎn)著(zhù)高於中(zhōng)午。休息日在午(wǔ)間充電(diàn)頻率(shuài)整(zhěng)體(tǐ)高(gāo)於工作日(rì)，在8:00~21:00達到一(yī)天中的(dí)峰(fēng)值(zhí)。同理(lǐ)將對充電(diàn)電量(liáng)大(dà)小進行分類,每(měi)一類(lèi)的電量匹(pǐ)配(pèi)所(suǒ)對應(yīng)的(dí)訂(dìng)單(dān)中的平均(jūn)功(gōng)率(shuài)如(rú)表(biǎo)3所示(shì),將(jiāng)電動私(sī)家(jiā)車的充電(diàn)頻率定(dìng)為一(yī)天一(yī)次。

3，電(diàn)動(dòng)汽車(chē)充(chōng)電負荷預(yù)測(cè)模(mó)型(xíng)

已(yǐ)知(zhī)該地(dì)區2015年(nián)~2020年的電動(dòng)汽車保(bǎo)有量,計(jì)算(suàn)得(dé)到該(gāi)地區(qū)電動汽車保(bǎo)有量年(nián)均(jūn)漲幅高(gāo)達75.26%，對增長(cháng)趨(qū)勢(shì)進(jìn)行擬合處(chǔ)理如(rú)圖(tú)10所示，計(jì)算得(dé)到2021年該(gāi)地區電動汽車(chē)的總保有(yǒu)量(liáng)。已(yǐ)知(zhī)該(gāi)地區某市(shì)電(diàn)動汽(qì)車保(bǎo)有量(liáng)占(zhān)比，以(yǐ)及公交車，出(chū)租車，私家(jiā)車(chē)之(zhī)前的數(shù)量占比(bǐ)，得到2021年該市總(zǒng)保(bǎo)有量為(wéi)64616輛(liàng),其(qí)中(zhōng)公(gōng)交車(chē)為2565輛(liàng)，出租(zū)車(chē)(包括網約車)為20541輛，私家(jiā)車為41510輛。

通過上文各類(lèi)型(xíng)車(chē)充(chōng)電開始時間，充電電量，充電功率(shuài)的分(fēn)布規律以及(jí)保(bǎo)有量(liáng)數據，對(duì)南(nán)方(fāng)某(mǒu)市(shì)2021年的公交車，出租車(chē)，私家(jiā)車的充(chōng)電(diàn)負荷(hé)數(shù)據(jù)采取蒙特卡洛算(suàn)法(fǎ)進(jìn)行(háng)預(yù)測(cè)計算(suàn)。蒙特(tè)卡洛算法落(là)旳是在已(yǐ)知某些(xiē)隨(suí)機變量大量數據(jù)的(dí)前(qián)提下,通過(guò)大量(liáng)的隨(suí)機試驗,反復(fù)抽取(qǔ)隨機數,以(yǐ)此(cǐ)來(lái)替(tì)代電(diàn)動汽(qì)車(chē)的隨(suí)機充(chōng)電行(háng)為，計(jì)算變量(liáng)在試(shì)驗中出現的(dí)頻率近似估計(jì)其概率(shuài)值,並(bìng)將其作(zuò)為(wéi)問題的解(jiě)。

圖11為(wéi)基(jī)於蒙特卡洛算法(fǎ)的(dí)電動汽車充(chōng)電負(fù)荷預測(cè)流程(chéng)圖(tú),通(tōng)過(guò)仿真(zhēn)計(jì)算得(dé)到(dào)公交車(chē)，出租車(chē)，私(sī)家車一(yī)天的(dí)充(chōng)電負荷情況。

為(wéi)了(liǎo)簡化(huà)計(jì)算流程(chéng),做出(chū)以下假設:

(1)各個類(lèi)型電動(dòng)汽(qì)車的(dí)開始充電時(shí)間與充(chōng)電電量互相獨(dú)立，彼(bǐ)此互不(bù)影響；

(2)充(chōng)電過(guò)程(chéng)均視為恒功率(shuài)充電；

(3)區(qū)域(yù)內的(dí)總負荷為(wéi)獨立(lì)車輛(liàng)充(chōng)電負荷(hé)的疊加,

即(jí)對同時刻的(dí)不同車型(xíng)充電(diàn)負(fù)荷進(jìn)行求和。文(wén)中將三(sān)種(zhǒng)類型電(diàn)動汽車(chē)充(chōng)電負(fù)荷曲(qū)綫的(dí)負荷值(zhí)相加，計算各類型(xíng)車不同日期類(lèi)型的(dí)負(fù)荷占比，以及負荷峰值如(rú)表4所示。由於(yú)電(diàn)動出租(zū)車充(chōng)電頻率高(gāo)，保有(yǒu)量較高(gāo),無(wú)論工(gōng)作日(rì)還是休息日，該市(shì)的電(diàn)動(dòng)出租(zū)車充(chōng)電負(fù)荷占(zhān)比始(shǐ)終(zhōng)*高(gāo),分別(bié)為60.42%和(hé)5&88%。由於工(gōng)作(zuò)日(rì)和休息(xī)日(rì)對(duì)電動(dòng)公交車和(hé)電動(dòng)出租車(chē)的荷預測(cè)曲(qū)綫(xiàn)影響較(jiào)小，文(wén)中(zhōng)隻列出電(diàn)動(dòng)私家車工作日(rì)與休息日的(dí)負(fù)荷(hé)曲(qū)綫對比圖12,以及三種(zhǒng)電(diàn)動汽(qì)車在(zài)工(gōng)作日(rì)的負(fù)荷曲(qū)綫(xiàn)對(duì)比(bǐ)圖(tú)13,發現(xiàn)私(sī)家(jiā)車(chē)在休息(xī)日中(zhōng)午和(hé)淩晨(chén)的充(chōng)電負荷要高於(yú)工作日(rì)，工(gōng)作(zuò)日更(gēng)多(duō)選(xuǎn)擇(zé)在(zài)下班(bān)高峰(fēng)期進行充電。

將(jiāng)公交(jiāo)車(chē)，出(chū)租(zū)車，私(sī)家車三者的負(fù)荷曲綫疊(dié)加得(dé)到圖14,可(kě)以(yǐ)發現(xiàn)工(gōng)作日與休(xiū)息(xī)日電動(dòng)汽車(chē)的(dí)總的(dí)負荷曲(qū)綫分布規(guī)律(lǜ)相似。由於出租車的(dí)負荷占比始終*大(dà)，導(dǎo)致(zhì)總(zǒng)體(tǐ)分布曲綫(xiàn)類似(sì)於(yú)出(chū)租車的充(chōng)電負(fù)荷曲綫(xiàn)。

已知(zhī)該市(shì)2016年冬季(jì)典型(xíng)日負荷曲綫(xiàn)如圖15中的原(yuán)負(fù)荷曲(qū)綫(xiàn)所(suǒ)示。並將(jiāng)圖14結果(guǒ)疊加到原(yuán)負(fù)荷(hé)曲(qū)綫(xiàn)之上(shàng)，得(dé)到2021年(nián)該(gāi)市電動汽車(chē)總(zǒng)負(fù)荷曲綫(xiàn)與原負荷曲(qū)綫(xiàn)對(duì)比圖，如圖15所(suǒ)示。並(bìng)繪(huì)製了表5,展(zhǎn)示三條曲綫(xiàn)負荷(hé)峰值，穀(gǔ)值(zhí)，峰穀差(chà)，方差(chà)之(zhī)間的差(chà)異(yì),括號(hào)內(nèi)

展(zhǎn)示了相較於基(jī)礎負荷(hé)的(dí)增(zēng)長率。表6，表7分別為(wéi)各類型車開始充電時(shí)間，充電(diàn)電(diàn)量的概(gài)率(shuài)密度函(hán)數擬合(hé)公式的具(jù)體參數(shù)。

從圖15以及(jí)表(biǎo)5可(kě)以(yǐ)看出，電(diàn)動汽車(chē)的充電過程(chéng)使(shǐ)得(dé)電網(wǎng)的整(zhěng)體負荷(hé)有了較大(dà)的提升，會在晚(wǎn)上19：00達到(dào)高峰，約(yuē)為(wéi)835.09MW（工作日），830.20MW（休息日），負(fù)荷(hé)峰值分(fēn)別提高(gāo)了7.79%（工(gōng)作日），7.16%（休(xiū)息日(rì)）。相對(duì)來說，在(zài)夜間(jiān)負(fù)荷(hé)穀值(zhí)的(dí)提(tí)升更(gēng)為明顯(xiǎn)，分別(bié)提(tí)高(gāo)10.70%,11.12%，利(lì)用這(zhè)一特性後續(xù)可以采用(yòng)V2G[27-30]等(děng)有(yǒu)序(xù)充(chōng)電控製技術(shù)，將電(diàn)動(dòng)汽車(chē)作為一個獨(dú)立的(dí)儲能(néng)單元(yuán)與(yǔ)電(diàn)網進行(háng)有效(xiào)的(dí)交(jiāo)互調度,在(zài)滿(mǎn)足用戶充(chōng)電需求(qiú)的前(qián)提(tí)下,提高(gāo)發(fā)電設備(bèi)在(zài)夜間的(dí)利用率，實現削峰(fēng)填穀,保證電網的安全穩(wěn)定(dìng)運(yùn)行(háng)。負荷峰穀(gǔ)差(chà)由原來(lái)的366.99MW提高(gāo)至(zhì)383.70MW（工(gōng)作日），377.10MW（休息日(rì)）分別提高4.55%,2.75%。而負荷的(dí)波動(dòng)情況(kuàng)一般(bān)用方差來表(biǎo)示，負荷方差(chà)分(fēn)別(bié)提(tí)高9.62%（工作日），7.94%（休息(xī)日(rì)），也(yě)表(biǎo)明(míng)電動汽車(chē)的(dí)引入(rù)加劇(jù)了電網的(dí)不穩定波動。

文中將各類型電(diàn)動(dòng)汽車的(dí)開始充電時(shí)間以(yǐ)及充電(diàn)電量(liáng)通過Matlab進行擬合處(chǔ)理，篩選(xuǎn)B2>0.95的(dí)函(hán)數(shù)，其中疋表示(shì)復(fù)相關係數，其(qí)越接(jiē)近(jìn)1,表(biǎo)示擬合效果越(yuè)好。發現(xiàn)除了私家(jiā)車在(zài)工作日與休(xiū)息日，開(kāi)始充(chōng)電時間的(dí)概率(shuài)密度函數用高階傅(fù)裏葉函數(shù)（如式(shì)6）擬(nǐ)合效(xiào)果(guǒ)較好(hǎo)以外,其(qí)餘(yú)均(jūn)通過(guò)一(yī)階或(huò)多階(jiē)高斯分(fēn)布函(hán)數(shù)（如(rú)式(shì)7）完成擬(nǐ)合(hé)。同(tóng)時(shí)采(cǎi)用(yòng)*小二(èr)乘法估(gū)計公式(shì)的(dí)各項(xiàng)參(cān)數，結(jié)果如表(biǎo)6與表(biǎo)7所(suǒ)示(shì)，其中(zhōng)％表(biǎo)示開始充電時(shí)間(jiān)或(huò)是充電電(diàn)量,/（%）表(biǎo)示與(yǔ)之(zhī)對應(yīng)的概率(shuài)密度(dù)。通(tōng)過對充電行為進(jìn)行(háng)函(hán)數擬(nǐ)合(hé)，旨在得(dé)到(dào)一種更加普遍(biàn)且(qiě)實際(jì)的概率模(mó)型,為今(jīn)後(hòu)的(dí)研究提供幫助。

4，安科瑞充電(diàn)樁(zhuāng)收費運營(yíng)雲平台

4.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充(chōng)電柱收(shōu)費運營(yíng)雲(yún)平(píng)台係(xì)統通(tōng)過物(wù)聯(lián)網技術對(duì)接(jiē)入(rù)係統的(dí)電動電(diàn)動自(zì)行車充電(diàn)站以(yǐ)及各個(gè)充電整(zhěng)法(fǎ)行不(bù)間斷地數(shù)據(jù)采(cǎi)集(jí)和監控，實(shí)時(shí)監(jiān)控(kòng)充電樁(zhuāng)運(yùn)行(háng)狀態(tài)，進行(háng)充電服(fú)務(wù)，支付管理，交易結算(suàn)，資(zī)要管理，電(diàn)能管理(lǐ)，明(míng)細查詢等。同時(shí)對充電(diàn)機過(guò)溫保(bǎo)護，漏(lòu)電(diàn)，充電(diàn)機輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣(yuán)低各(gè)類故(gù)障(zhàng)進(jìn)行預警(jǐng)；充電樁(zhuāng)支持(chí)以太(tài)網(wǎng)，4G或WIFI等(děng)方式(shì)接(jiē)入(rù)互(hù)聯網(wǎng)，用(yòng)戶通過微信(xìn)，支(zhī)付寶(bǎo)，雲閃(shǎn)付(fù)掃(sǎo)碼充(chōng)電(diàn)。

4.2應用(yòng)場所

適(shì)用於民用建(jiàn)築(zhù)，一般(bān)工(gōng)業建築，居(jū)住小(xiǎo)區，實業單位(wèi)，商業綜合體(tǐ)，學校(xiào)，園區等充電樁(zhuāng)模式的充(chōng)電基礎(chǔ)設(shè)施(shī)設(shè)計。

4.3係(xì)統(tǒng)結(jié)構(gòu)

4.3.1係統分(fēn)為四層：

1）即數據采(cǎi)集(jí)層，網(wǎng)絡傳輸(shū)層，數據中(zhōng)心(xīn)層和客戶端(duān)層。

2）數據(jù)采集層：包(bāo)括電(diàn)瓶(píng)車智(zhì)能充電樁通(tōng)訊(xùn)協議為(wéi)標準modbus-rtu。電瓶車(chē)智(zhì)能充電樁用於(yú)采(cǎi)集(jí)充(chōng)電(diàn)回(huí)路的電力參數，並進行電能(néng)計量和保護(hù)。

3）網絡(luò)傳輸層：通(tōng)過(guò)4G網(wǎng)絡將(jiāng)數(shù)據上(shàng)傳至(zhì)搭建(jiàn)好的(dí)數(shù)據庫服(fú)務(wù)器。

4）數據中心(xīn)層(céng)：包含(hán)應(yīng)用(yòng)服(fú)務(wù)器和(hé)數據(jù)服務(wù)器，應(yīng)用服務器(qì)部署(shǔ)數(shù)據采(cǎi)集服務，WEB網(wǎng)站，數據(jù)服(fú)務(wù)器部(bù)署(shǔ)實(shí)時(shí)數(shù)據庫，歷史數(shù)據庫，基礎數據(jù)庫。

5）應客戶(hù)端(duān)層(céng)：係統管理(lǐ)員(yuán)可在瀏覽器中訪問(wèn)電(diàn)瓶車(chē)充電樁收費(fèi)平台。終(zhōng)端充電用戶通過(guò)刷(shuā)卡掃碼(mǎ)的(dí)方式(shì)啟(qǐ)動(dòng)充電(diàn)。

小(xiǎo)區(qū)充電平台功能(néng)主(zhǔ)要涵蓋(gài)充電設施智(zhì)能化大屏，實時(shí)監控，交(jiāo)易管(guǎn)理，故(gù)障管(guǎn)理(lǐ)，統計分(fēn)析(xī)，基礎(chǔ)數(shù)據管理(lǐ)等(děng)功能，同時為運維人員(yuán)提(tí)供運維APP，充(chōng)電用戶(hù)提供(gōng)充(chōng)電(diàn)小(xiǎo)程序。

4.4安(ān)科瑞(ruì)充電(diàn)樁(zhuāng)雲(yún)平台係統功能(néng)

4.4.1智能化大(dà)屏(píng)

智能化大(dà)屏展示(shì)站點分(fēn)布情況，對(duì)設(shè)備狀(zhuàng)態，設(shè)備使用率，充電次數，充(chōng)電時(shí)長(cháng)，充電金(jīn)額，充電度數，充電(diàn)樁故障(zhàng)等(děng)進行(háng)統(tǒng)計顯示，同時可查(chá)看(kàn)每(měi)個站點(diǎn)的(dí)站點(diǎn)信息，充電(diàn)樁列表，充電記錄，收益，能耗(hào)，故障記(jì)錄(lù)等(děng)。統(tǒng)一管(guǎn)理(lǐ)小區充電樁(zhuāng)，查(chá)看(kàn)設備(bèi)使(shǐ)用(yòng)率，合(hé)理(lǐ)分配(pèi)資(zī)源(yuán)。

4.4.2.實(shí)時監控

實時監(jiān)視(shì)充電(diàn)設施(shī)運行狀況，主(zhǔ)要(yào)包(bāo)括充電(diàn)樁運行(háng)狀態(tài)，回(huí)路狀態，充(chōng)電過程(chéng)中的充電(diàn)電(diàn)量(liáng)，充(chōng)電電壓(yā)/電流，充電樁(zhuāng)告(gào)警信(xìn)息等。

4.4.3交易管理(lǐ)

平台管(guǎn)理人(rén)員可管理(lǐ)充電(diàn)用(yòng)戶賬戶，對其進行賬戶進行(háng)充(chōng)值，退(tuì)款，凍(dòng)結，注(zhù)銷(xiāo)等(děng)操(cāo)作，可(kě)查看小區用(yòng)戶每日(rì)的充電交易(yì)詳(xiáng)細信息(xī)。

4.4.4故障管(guǎn)理

設備(bèi)自動上(shàng)報(bào)故障信息(xī)，平台(tái)管(guǎn)理(lǐ)人員可通過平(píng)台(tái)查看(kàn)故障信(xìn)息(xī)並(bìng)進行派發處(chǔ)理(lǐ)，同時運維人(rén)員(yuán)可通過(guò)運維(wéi)APP收取故障(zhàng)推(tuī)送(sòng)，運(yùn)維人(rén)員(yuán)在(zài)運(yùn)維(wéi)工作(zuò)完成後將結果上報(bào)。充電(diàn)用戶也可(kě)通過充電(diàn)小(xiǎo)程(chéng)序反(fǎn)饋現場問(wèn)題。

4.4.5統(tǒng)計(jì)分析(xī)

通過(guò)係統(tǒng)平(píng)台，從充(chōng)電(diàn)站(zhàn)點(diǎn)，充電(diàn)設施，，充電時間(jiān)，充電方式(shì)等不同(tóng)角度，查詢充電交(jiāo)易統(tǒng)計(jì)信息(xī)，能(néng)耗(hào)統(tǒng)計信(xìn)息等。

4.4.6基(jī)礎(chǔ)數據管(guǎn)理

在(zài)係統(tǒng)平(píng)台建立運營商戶，運營商可(kě)建立和(hé)管(guǎn)理其運營(yíng)所需(xū)站點(diǎn)和(hé)充電(diàn)設(shè)施(shī)，維護充電設施(shī)信息(xī)，價格策(cè)略(lüè)，折(zhē)扣(kòu)，優(yōu)惠活動(dòng)，同(tóng)時(shí)可管理(lǐ)在綫(xiàn)卡(qiǎ)用(yòng)戶(hù)充值(zhí)，凍結和解綁。

4.4.7運(yùn)維APP

麵(miàn)向(xiàng)運維人員使(shǐ)用(yòng)，可以(yǐ)對站點(diǎn)和充(chōng)電樁進行管(guǎn)理(lǐ)，能夠進行(háng)故障(zhàng)閉環(huán)處理，查(chá)詢流量(liáng)卡(qiǎ)使(shǐ)用(yòng)情況，查(chá)詢充電(diàn)\充值情況(kuàng)，進行遠(yuǎn)程(chéng)參數設(shè)置(zhì)，同時可(kě)接收故障(zhàng)推(tuī)送

4.4.8充電小程(chéng)序

麵(miàn)向充電用戶(hù)使用(yòng)，可查(chá)看附近(jìn)空(kōng)閒設(shè)備(bèi)，主要(yào)包(bāo)含掃碼充(chōng)電(diàn)，賬戶充(chōng)值，充電卡綁定，交易查詢(xún)，故(gù)障申訴等(děng)功能。

4.5係統硬件(jiàn)配置(zhì)

5，結(jié)束(shù)語(yǔ)

由(yóu)於(yú)早期的(dí)研(yán)究缺(quē)乏實(shí)際數(shù)據(jù)的(dí)支持(chí)，對充(chōng)電電(diàn)量和(hé)充電(diàn)功率的設定較為主觀(guān),降(jiàng)低了(liǎo)模型計(jì)算的精(jīng)度，文章(zhāng)基(jī)於南方(fāng)某市電動汽(qì)車充電的(dí)實(shí)際(jì)數(shù)據，對其進行(háng)篩選(xuǎn)處理，得到不同類型(xíng)電(diàn)動(dòng)汽車充電行為(wéi)的分(fēn)布(bù)規(guī)律，並將其充電行(háng)為數(shù)據(jù)擬(nǐ)合(hé)成函(hán)數(shù)形式(shì)。而(ér)後(hòu)采用(yòng)蒙特卡(qiǎ)羅算(suàn)法對三種(zhǒng)類(lèi)型(xíng)電動車的(dí)充(chōng)電負荷曲綫(xiàn)進(jìn)行(háng)了(liǎo)模(mó)擬計算，得到以(yǐ)下結論：

(1)電動(dòng)汽車的大規模(mó)無(wú)序充電行(háng)為(wéi)會(huì)進(jìn)一步提(tí)高電網(wǎng)的峰值與峰穀差,導致(zhì)峰上加(jiā)峰現(xiàn)象(xiàng)的(dí)出現(xiàn)；

(2)電動出租車(chē)充(chōng)電(diàn)負荷占(zhān)比較高，同時具有較大的(dí)隨(suí)機(jī)性，未來具(jù)有(yǒu)較大的(dí)調度(dù)潛力(lì)，可以(yǐ)通(tōng)過(guò)多(duō)種方(fāng)式(shì)對其充電行為(wéi)進行引(yǐn)導(dǎo)，進一步(bù)降(jiàng)低其(qí)充電(diàn)行為對電網(wǎng)的(dí)影響(xiǎng)。

參考(kǎo)文獻

［1］秦(qín)建(jiàn)華(huá),潘(pān)崇超(chāo),張璇,金泰，李天奇,王永真.基(jī)於(yú)充(chōng)電行(háng)為分析的電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè).

［2］孔順飛，胡誌堅，謝仕煒(wěi)，等.考慮分布式(shì)儲(chǔ)能與(yǔ)電(diàn)動汽(qì)車(chē)充電網絡的配(pèi)電網(wǎng)多(duō)目(mù)標規劃(huá)[J].電力(lì)科(kē)學(xué)與技術學報，2021,36(1)：106-116.

［3］蔡(cài)黎(lí)，張權文，代妮娜，等(děng).規(guī)模化電動汽(qì)車接(jiē)入主動(dòng)配電網(wǎng)研究(jiū)進(jìn)展綜述[J]•智(zhì)慧電(diàn)力，2021,49(6):75-82.

［4］孟(mèng)憲珍，張(zhāng)豔，安(ān)琪，等.電動(dòng)汽車接入充電對配(pèi)電(diàn)網(wǎng)電壓(yā)波動的影響[J].電(diàn)網(wǎng)與清(qīng)潔能源(yuán),2021,37(2)：91-98

［5］安(ān)科瑞(ruì)企(qǐ)業(yè)微電網(wǎng)設計與應用手冊(cè).2022.05版(bǎn).

作者簡介：魏(wèi)健輝(huī)，女，安科瑞電(diàn)氣股份有(yǒu)限公司(sī)，從(cóng)事電氣相關物(wù)聯網(wǎng)係統研發工作(zuò)。