安科瑞 陳聰

摘要：提出一種電動(dòng)汽車(chē)充電起始時(shí)間隨機選取方法。由控制決策生成器獲取當前控制區域電價(jià)與負載信息，并根據負載曲線(xiàn)，對負荷曲線(xiàn)中谷時(shí)段進(jìn)行分段處理，計算電網(wǎng)在各時(shí)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(shí)長(cháng)的用戶(hù)對應的充電起始時(shí)刻概率分布，并依據概率分布隨機決定接入用戶(hù)充電起始時(shí)間。該方法將谷時(shí)段電網(wǎng)負荷容納能力量化為充電概率分布，按各時(shí)段負荷容納能力隨機生成充電任務(wù)，達到均衡利用谷時(shí)段電力資源的目的。

關(guān)鍵詞：電動(dòng)汽車(chē)；有序充電；削峰填谷；隨機控制策略

0引言

本文以峰谷分時(shí)電價(jià)為背景，以居民小區家用電動(dòng)汽車(chē)慢速充電為研究對象，由控制決策生成器獲取當前控制區域電價(jià)與負載信息，提出一種充電樁自決策的電動(dòng)汽車(chē)充電負荷隨機接入控制策略，實(shí)施流程無(wú)須通過(guò)集中式網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行實(shí)時(shí)的通信和控制，可由充電設備獨立完成?？刂撇呗阅軐㈦妱?dòng)汽車(chē)充電負荷有效轉移至谷電價(jià)時(shí)段，并且轉移后的負荷曲線(xiàn)平滑無(wú)劇烈變化，實(shí)現削峰填谷、平抑負荷波動(dòng)，減少系統和用戶(hù)成本，適用于較大規模居民小區，是一種高效率低成本的有序充電控制方案。

1有序充電及其系統架構

由國家發(fā)展和改革委員會(huì )于2014年下發(fā)的《關(guān)于電動(dòng)汽車(chē)用電價(jià)格政策有關(guān)問(wèn)題的通知》中指出，中國居民區電動(dòng)汽車(chē)充電設施執行峰谷分時(shí)電價(jià)政策，鼓勵電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)選擇谷電價(jià)時(shí)段進(jìn)行充電。但若只是單純地使用戶(hù)等到谷時(shí)段再充電而不加調控，不僅無(wú)法達到預期的引導效果，反而會(huì )使谷時(shí)段產(chǎn)生劇烈的負荷變化，影響電網(wǎng)安全穩定。為此，本文提出一種有序地將大量充電負荷轉移至谷時(shí)段的控制方案。

本系統包含如下運行步驟。

1）獲取小區負載曲線(xiàn)：用電信息采集系統根據居民區歷史負荷數據，預測當日小區常規（不含電動(dòng)汽車(chē)充電）用電負荷，并生成負荷曲線(xiàn)。

2）決策參數表生成：控制策略生成器獲取常規負荷曲線(xiàn)，基于所提策略生成決策參數表，并發(fā)送給區域內各充電樁。

3）充電樁獨立控制：充電樁由電動(dòng)汽車(chē)電池管理系統得到接入電動(dòng)汽車(chē)的電池信息，由用戶(hù)通過(guò)人機交互界面輸入得到充電需求相關(guān)信息，計算得出該電動(dòng)汽車(chē)需要的充電時(shí)長(cháng)及功率。當用戶(hù)確認參與有序充電策略后，充電樁依照決策參數表，計算充電時(shí)間概率分布，并隨機決定充電起止時(shí)間。對于不參與策略的用戶(hù)，充電樁立即開(kāi)始充電。

2充電負荷隨機接入控制策略

2.1控制決策生成器策略流程

控制決策生成器是本文所提控制策略的中樞，獲取當前控制區域電價(jià)與負載信息，并根據負載曲線(xiàn)，對負荷曲線(xiàn)中谷時(shí)段進(jìn)行分段處理，計算電網(wǎng)在各時(shí)段的負荷容納能力，計算不同充電時(shí)長(cháng)的用戶(hù)對應的分組規則。具體包含如下流程。

1）谷時(shí)段劃分：控制策略生成器在接收用電信息采集系統提供的小區常規負荷曲線(xiàn)后，首先需要定位谷時(shí)段開(kāi)始時(shí)刻tval，s以及結束時(shí)刻tval，e，隨后對谷時(shí)段進(jìn)行劃分，將谷時(shí)段劃分為N個(gè)長(cháng)度相等的子時(shí)段，需要說(shuō)明的是，子時(shí)段數量直接影響概率計算和負荷控制的精細度，在實(shí)際應用中應考慮適當增大N值。下文中為計算與說(shuō)明簡(jiǎn)便，以圖1中N=4為準。谷時(shí)段為23：00至次日07：00。

圖1谷時(shí)段劃分方案及負荷裕度計算示意圖

2）計算各子時(shí)段負荷裕度：負荷裕度表征了電網(wǎng)在某時(shí)段承載負荷的能力。將谷時(shí)段劃分后形成的子時(shí)段記為Sj，則Sj時(shí)段的負荷裕度定義為：

式中：P（t）為小區負荷隨時(shí)間t變化的函數關(guān)系表達式；Pref為基準負荷值，它等于谷時(shí)段負荷的最大值，它與P（t）的差隨時(shí)間積分形成的面積即為tj到tj+1時(shí)段的負荷裕度。

3）按充電時(shí)長(cháng)對待充電電動(dòng)汽車(chē)集群進(jìn)行分組：根據谷時(shí)段劃分情況，設所有可能的充電起始時(shí)刻集合為T(mén)，在圖1樣例中T=｛23：00，00：00，…，06：00｝，以充電時(shí)間第i輛電動(dòng)汽車(chē)（記為EVi）所需充電時(shí)長(cháng)，Tval表示谷時(shí)段時(shí)長(cháng)。

①TEVi≤Tval：該組電動(dòng)汽車(chē)能夠在谷時(shí)段內完成充電需求。以各子時(shí)段起始時(shí)刻為可用起始充電時(shí)刻，則TEVi為0~1h的電動(dòng)汽車(chē)群歸于電動(dòng)汽車(chē)集合1，其對應的可用起始充電時(shí)刻為T(mén)集合內所有4個(gè)時(shí)刻。TEVi在1~2h范圍的電動(dòng)汽車(chē)群分入電動(dòng)汽車(chē)集合2,這部分電動(dòng)汽車(chē)如果在06:00開(kāi)始充電，則不能在谷時(shí)段結束前(07:00前）完成充電，故該組電動(dòng)汽車(chē)對應的可用起始充電時(shí)刻為T(mén)集合內除去06:00外的7個(gè)時(shí)刻。以此類(lèi)推，TEVi為7~4h的電動(dòng)汽車(chē)群歸于電動(dòng)汽車(chē)集合4, 其對應的可用起始充電時(shí)刻僅能取23:00。

②TEVi>Tval：該組電動(dòng)汽車(chē)不能*全在谷時(shí)段內完成充電需求，均歸為電動(dòng)汽車(chē)集合0,該集合內的電動(dòng)汽車(chē)默認在谷時(shí)段開(kāi)始時(shí)刻進(jìn)行充電。若默認安排使用戶(hù)充電結束時(shí)刻晚于離去時(shí)刻，則將充電起始時(shí)刻提前至在離去時(shí)刻完成充電需求即可。

2.2充電樁策略流程

本文所提控制策略中，充電樁具有自決策的權力，各臺充電樁只需從控制決策生成器下載決策參數表，隨后可由充電樁按概率獨立執行充電任務(wù)，無(wú)需復雜的集中式通信控制。具體操作流程如下。

1)讀取接入電動(dòng)汽車(chē)相關(guān)信息并計算充電時(shí)長(cháng)：當有新車(chē)EVi接入充電樁時(shí)，用戶(hù)通過(guò)樁上人機交互界面輸入充電模式、需求荷電狀態(tài)Sde,i和離去時(shí)刻tdep,i。本策略?xún)H針對選擇慢充模式，且愿意參與谷時(shí)段有序充電的用戶(hù)。由電池管理系統獲取初始荷電狀態(tài)Sini,i與電池容量Wi,由用戶(hù)輸入獲取Sde,i與tdep,i,則該EVi充電時(shí)長(cháng)TEVi計算如下：

TEVi=

式中：ηi為EVi的充電效率；PEVi為EVi的充電功率。

2)充電樁從控制決策生成器下載決策參數表，并根據接入電動(dòng)汽車(chē)的充電時(shí)長(cháng)TEVi,找到該電動(dòng)汽車(chē)可用的起始充電時(shí)刻分布情況以及在這些時(shí)刻開(kāi)始充電的概率。例如，圖1樣例中，接入某臺充電樁的電動(dòng)汽車(chē)，其充電時(shí)長(cháng)TEVi計算結果為45min,則充電樁由決策參數表找到該電動(dòng)汽車(chē)屬于電動(dòng)汽車(chē)集合1,其可用起始充電時(shí)刻為T(mén)集合所有4個(gè)時(shí)刻。

3)按接入用戶(hù)時(shí)間約束條件調整充電時(shí)刻：若因個(gè)體電動(dòng)汽車(chē)接入時(shí)間晚于或離去時(shí)間早于某些可用起始充電時(shí)刻，充電樁只需篩除這些可用時(shí)刻即可。例如電動(dòng)汽車(chē)集合1內有個(gè)體在23:45到達，則此時(shí)可用起始充電時(shí)刻23:00已過(guò)，需篩除。相應地，有個(gè)體需在05:50離開(kāi)，則可用起始充電時(shí)刻06:00需篩除。篩除過(guò)后該個(gè)體可用起始充電時(shí)刻產(chǎn)生了變化，充電樁調整電動(dòng)汽車(chē)個(gè)體可用起始充電時(shí)刻分布。

4)為了達到均衡利用谷時(shí)段電力資源的目的，

充電樁根據決策參數表，將谷時(shí)段電網(wǎng)負荷容納能力量化為充電概率分布，按各時(shí)段負荷容納能力隨機生成充電任務(wù)。對滿(mǎn)足TEVi≤Tval的某EVi,根據需求充電時(shí)長(cháng)，該EVi的充電時(shí)間可能包含數個(gè)子時(shí)段的集合。設該EVi總共可以選擇M個(gè)子時(shí)段集合來(lái)完成充電，其中第m個(gè)子時(shí)段集合記為Ωm,m∈[1,M]。Ωm所對應的負荷裕度總和為Pset,m,則有

Pset,m=jPsup,j(3)

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

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

2.3策略激勵措施

本策略擬為用戶(hù)提供激勵措施，以增加用戶(hù)參與調控的積極性。本策略按照電網(wǎng)谷時(shí)段負荷承載能力轉移電動(dòng)汽車(chē)充電時(shí)間，充分利用谷時(shí)段電力資源，節省電網(wǎng)維護成本，為電網(wǎng)帶來(lái)經(jīng)濟效益。相對地，電網(wǎng)可與充電用戶(hù)進(jìn)行雙向互動(dòng)，為參與優(yōu)化策略的用戶(hù)提供價(jià)格激勵措施，使用戶(hù)享受低于谷時(shí)段電價(jià)的優(yōu)惠，從而節省用戶(hù)充電開(kāi)銷(xiāo)，讓更多用戶(hù)參與調控。

3算例分析

3.1相關(guān)參數設置

本文按該比例設置參與控制策略的電動(dòng)汽車(chē)比例，且BEV充電功率取10kW,PHEV充電功率取3kW,為簡(jiǎn)便起見(jiàn)，充電效率ηi均取1。用戶(hù)出行行為相關(guān)參數，包括出行時(shí)刻、日行駛里程與返回時(shí)刻及返回時(shí)對應荷電狀態(tài)等，沿用2009年全美家庭出行調查(NHTS)中的結果，其返回時(shí)刻和日行駛里程分別近似服從正態(tài)分布和對數正態(tài)分布，其概率密度函數式見(jiàn)文獻。

3.2仿真過(guò)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(chǎn)生電動(dòng)汽車(chē)接入數據，包括tdep,i、EVi到達時(shí)刻tarr,i和Sini,i。令Sde,i=1,為驗證參與調控電動(dòng)汽車(chē)規模對本策略效果的影響，令參與有序充電電動(dòng)汽車(chē)數量分別為10,200,300輛，最后得到小區負荷曲線(xiàn)如圖2所示。

圖2居民區電動(dòng)汽車(chē)有序充電負荷曲線(xiàn)

三種電動(dòng)汽車(chē)數量下負荷曲線(xiàn)的方差見(jiàn)表1。

表1不同規模電動(dòng)汽車(chē)負荷方差對比

由圖2中負荷曲線(xiàn)可以看出，本策略能夠將居民區大量電動(dòng)汽車(chē)充電負荷平穩轉移至谷時(shí)段，并且能根據谷時(shí)段常規負荷波動(dòng)情況控制各時(shí)段轉移量的大小，使整體負荷曲線(xiàn)趨勢緩和。結合表1中方差數據可知，參與調控的電動(dòng)汽車(chē)規模越大，負荷曲線(xiàn)將越趨于平緩，調控效果越好。從整體負荷曲線(xiàn)看，雖然充電樁是以相互間不影響的獨立決策方式運作的，但其對負荷的調控效果與集中式控制策略并無(wú)明顯差異。

為進(jìn)一步簡(jiǎn)化策略流程，降低系統復雜度，本文提出一種充電負荷均勻轉移至谷時(shí)段的模式。該模式簡(jiǎn)化了負荷裕度的計算，認為各時(shí)段負荷裕度均相等。在電動(dòng)汽車(chē)分組完成后，充電樁等概率地選擇谷時(shí)段某一滿(mǎn)足用戶(hù)充電需求的時(shí)刻開(kāi)始充電。

本文提出的雙序谷時(shí)段充電模式加入對比分析，比較無(wú)序充電模式、雙序谷時(shí)段充電模式、基于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。其余參數同3.1節中設置。負荷曲線(xiàn)及峰谷差、負荷方差、總電價(jià)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(xiàn)

表24種模式下充電負荷指標對比

由仿真結果可知，無(wú)序充電模式下，電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)的充電時(shí)間集中在16:00—22:00,這個(gè)時(shí)間段是一天中的第二個(gè)用電高峰期，常規負荷疊加電動(dòng)汽車(chē)充電負荷，造成“峰上加峰”現象，易導致配電網(wǎng)過(guò)載等問(wèn)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基于裕度轉移模式均能有效減小峰谷差并平抑負荷波動(dòng)，但基于裕度轉移模式負荷峰谷差與方差更低。等概率均勻轉移模式削峰填谷、平抑負荷波動(dòng)的效果不及基于裕度轉移，但省略了負荷裕度的計算過(guò)程，更易實(shí)現。因此，實(shí)行本文所提電動(dòng)汽車(chē)有序充電控制策略，不僅能削峰填谷，平抑負荷波動(dòng)，也能減少用戶(hù)充電成本，達到電網(wǎng)與用戶(hù)間的雙贏(yíng)。

4安科瑞充電樁收費運營(yíng)云平臺系統選型方案

4.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營(yíng)云平臺系統通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統的電動(dòng)電動(dòng)自行車(chē)充電站以及各個(gè)充電整法行不間斷地數據采集和監控，實(shí)時(shí)監控充電樁運行狀態(tài)，進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理，交易結算，資要管理、電能管理，明細查詢(xún)等。同時(shí)對充電機過(guò)溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過(guò)壓，欠壓，絕緣低各類(lèi)故障進(jìn)行預警；充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng)，用戶(hù)通過(guò)微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

4.2應用場(chǎng)所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區、實(shí)業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區等充電樁模式的充電基礎設施設計。

4.3系統結構

系統分為四層：

1)即數據采集層、網(wǎng)絡(luò )傳輸層、數據層和客戶(hù)端層。

2）數據采集層：包括電瓶車(chē)智能充電樁通訊協(xié)議為標準modbus-rtu。電瓶車(chē)智能充電樁用于采集充電回路的電力參數，并進(jìn)行電能計量和保護。

3）網(wǎng)絡(luò )傳輸層：通過(guò)4G網(wǎng)絡(luò )將數據上傳至搭建好的數據庫服務(wù)器。

4）數據層：包含應用服務(wù)器和數據服務(wù)器，應用服務(wù)器部署數據采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站，數據服務(wù)器部署實(shí)時(shí)數據庫、歷史數據庫、基礎數據庫。

5）應客戶(hù)端層：系統管理員可在瀏覽器中訪(fǎng)問(wèn)電瓶車(chē)充電樁收費平臺。終端充電用戶(hù)通過(guò)刷卡掃碼的方式啟動(dòng)充電。

小區充電平臺功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實(shí)時(shí)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(shí)為運維人員提供運維APP，充電用戶(hù)提供充電小程序。

4.4安科瑞充電樁云平臺系統功能

4.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點(diǎn)分布情況，對設備狀態(tài)、設備使用率、充電次數、充電時(shí)長(cháng)、充電金額、充電度數、充電樁故障等進(jìn)行統計顯示，同時(shí)可查看每個(gè)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(shí)時(shí)監控

實(shí)時(shí)監視充電設施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過(guò)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

平臺管理人員可管理充電用戶(hù)賬戶(hù)，對其進(jìn)行賬戶(hù)進(jìn)行充值、退款、凍結、注銷(xiāo)等操作，可查看小區用戶(hù)每日的充電交易詳細信息。

4.4.4故障管理

設備自動(dòng)上報故障信息，平臺管理人員可通過(guò)平臺查看故障信息并進(jìn)行派發(fā)處理，同時(shí)運維人員可通過(guò)運維APP收取故障推送，運維人員在運維工作完成后將結果上報。充電用戶(hù)也可通過(guò)充電小程序反饋現場(chǎng)問(wèn)題。

4.4.5統計分析

通過(guò)系統平臺，從充電站點(diǎn)、充電設施、、充電時(shí)間、充電方式等不同角度，查詢(xún)充電交易統計信息、能耗統計信息等。

4.4.6基礎數據管理

在系統平臺建立運營(yíng)商戶(hù)，運營(yíng)商可建立和管理其運營(yíng)所需站點(diǎn)和充電設施，維護充電設施信息、價(jià)格策略、折扣、優(yōu)惠活動(dòng)，同時(shí)可管理在線(xiàn)卡用戶(hù)充值、凍結和解綁。

4.4.7運維APP

面向運維人員使用，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(xún)流量卡使用情況、查詢(xún)充電\充值情況，進(jìn)行遠程參數設置，同時(shí)可接收故障推送

4.4.8充電小程序

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

4.5系統硬件配置

5結語(yǔ)

峰谷電價(jià)背景下居民區家用電動(dòng)汽車(chē)無(wú)序充電時(shí)間過(guò)于集中，會(huì )加劇電網(wǎng)峰值壓力，造成負荷沖擊，而基于有序充電的集中式控制系統復雜度高，不易實(shí)現。本文提出一種電動(dòng)汽車(chē)充電起始時(shí)間隨機選取方法。通過(guò)理論分析與仿真驗證，結論如下。

1)本文所提基于負荷裕度的隨機充電策略能夠有效實(shí)現負荷平穩轉移，削減峰谷差，降低負荷方差，合理分配谷時(shí)段電力資源。策略實(shí)施過(guò)程只需定時(shí)更新控制決策生成器中相關(guān)參數，其余工作可由充電樁自決策獨立完成，無(wú)需集中式通信控制，避免了大量的實(shí)時(shí)通信流程，便于實(shí)際應用，適用于各類(lèi)充電場(chǎng)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于負荷裕度的隨機充電策略實(shí)施流程更為簡(jiǎn)單，系統成本更低，但削峰填谷、平抑負荷波動(dòng)的效果稍差。在區域電網(wǎng)無(wú)法獲得可用負荷曲線(xiàn)數據，不具備計算負荷裕度的條件時(shí)，可考慮采用等概率均勻轉移法作為簡(jiǎn)化方案。

3)由于目前中國電動(dòng)汽車(chē)處于發(fā)展中，規模有限，尚不能提供大量實(shí)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(wèn)題，具有一定的局限性。另外，使用概率控制的方式本身有一定不確定性無(wú)法避免，具有改進(jìn)的空間。在進(jìn)一步的研究中，應結合真實(shí)場(chǎng)景可能存在的約束條件，對優(yōu)化目標和調控手段進(jìn)行完善。

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