安科瑞 陳聰

摘(zhāi)要:電動汽車以無(wú)序(xù)充電方(fāng)式(shì)接入(rù)配(pèi)電網時與網內(nèi)基(jī)礎(chǔ)用電(diàn)負荷疊加(jiā)，會形成峰上加峰的現(xiàn)象(xiàng)，不(bù)利(lì)於配(pèi)電網的穩定(dìng)運(yùn)行。針(zhēn)對(duì)上(shàng)述問(wèn)題，首(shǒu)先(xiān)對私(sī)家(jiā)車充電(diàn)負(fù)荷進行(háng)建模(mó)，采用蒙(mēng)特(tè)卡羅(luó)抽樣模擬(nǐ)電(diàn)動(dòng)汽(qì)車無(wú)序(xù)行(háng)為下的(dí)充電(diàn)負荷曲綫。然後(hòu)提出一(yī)種新型的(dí)多(duō)時段動態充(chōng)電價(jià)格機(jī)製，引導車主有序(xù)充(chōng)電(diàn)，並(bìng)以(yǐ)配電網負荷波(bō)動(dòng)最(zuì)小為目標函數，優(yōu)化(huà)電(diàn)動(dòng)汽(qì)車(chē)充電(diàn)行為。最後(hòu)在IEEE33節點配(pèi)電(diàn)網(wǎng)中，分(fēn)別(bié)分析有(yǒu)序(xù)和無(wú)序(xù)充電負荷(hé)並(bìng)網時(shí)電動汽車(chē)充電費(fèi)用
，配(pèi)電網(wǎng)電壓偏移率(shuài)及網(wǎng)損，結果表明(míng)所(suǒ)提策略可有效兼顧用戶利益和配電網的(dí)穩定(dìng)運行(háng)。

關鍵詞：電(diàn)動汽(qì)車(chē)；配電網；多時(shí)段動態(tài)充(chōng)電(diàn)價格(gé)；安(ān)科(kē)瑞充電樁收(shōu)費運營雲平台係統

1
，前言

伴隨(suí)我(wǒ)國能源結構的調整，製定以(yǐ)綠色(sè)新(xīn)能源(yuán)為主(zhǔ)體的(dí)新型電力係(xì)統可為(wéi)推進國家(jiā)“雙碳”目標(biāo)的早日實(shí)現發揮(huī)積(jī)極(jí)作(zuò)用(yòng)，電(diàn)動(dòng)汽(qì)車(chē)的推(tuī)廣和(hé)應用在(zài)節能減排(pái)方麵有著優勢(shì)，推進電(diàn)動(dòng)汽車發展(zhǎn)是推動我(wǒ)國(guó)能(néng)源轉(zhuǎn)型發(fā)展的(dí)重要環(huán)節(jié)。雖然電動汽車的(dí)存(cún)在為人們(mén)出(chū)行帶(dài)來(lái)了巨大的便(biàn)利，但(dàn)由於其充(chōng)電(diàn)行為具有不(bù)確(què)定性，大量(liáng)無(wú)序
，隨機的負(fù)荷直(zhí)接並(bìng)網(wǎng)會(huì)對(duì)配(pèi)電(diàn)網造(zào)成許(xǔ)多不可預知(zhī)的(dí)負麵(miàn)影響(xiǎng)。因(yīn)此應(yīng)大(dà)力推廣對電(diàn)動汽(qì)車(chē)的有(yǒu)序充電管理，以(yǐ)兼顧電(diàn)網(wǎng)安全
，經濟效益(yì)和用戶(hù)利益。

在解決電(diàn)動汽車並(bìng)網時如何管控(kòng)的問(wèn)題上，已有學(xué)者(zhě)進行(háng)研究。考(kǎo)慮到配電(diàn)網(wǎng)用電(diàn)峰(fēng)穀差(chà)較大導致變(biàn)壓(yā)器(qì)過載(zǎi)和產(chǎn)生大(dà)量網內(nèi)損(sǔn)耗(hào)，提出(chū)了(liǎo)一(yī)種對(duì)電(diàn)動汽(qì)車(chē)充(chōng)電功(gōng)率進行(háng)實(shí)時優化的策(cè)略，算(suàn)例結(jié)果(guǒ)表(biǎo)明(míng)該策略(lüè)可(kě)以(yǐ)有(yǒu)效(xiào)降低網損。針對大規模電動汽(qì)車入網現象，根(gēn)據(jù)網內(nèi)用電(diàn)負荷(hé)狀態(tài)及電動汽車(chē)充電需求等實時數據(jù)，利用模糊控(kòng)製算法對電(diàn)動汽車的充電(diàn)行為(wéi)做(zuò)有序(xù)優化，有(yǒu)效(xiào)避免了大規(guī)模(mó)車(chē)群(qún)入網引(yǐn)起的負荷尖(jiān)峰問題。將電(diàn)動汽車(chē)電(diàn)池的可(kě)放最(zuì)大容量為選定優(yōu)化(huà)目(mù)標，通過競價(jià)的(dí)方(fāng)法(fǎ)，引(yǐn)導(dǎo)用戶(hù)在用電高峰時間(jiān)段利用電動(dòng)汽(qì)車的(dí)V2G技術饋電(diàn)給(gěi)電網(wǎng)，以(yǐ)達(dá)到“削峰(fēng)填穀(gǔ)”的效果。基於(yú)虛擬電(diàn)價，考慮以係統負荷(hé)峰(fēng)穀差(chà)最小
，用(yòng)戶經濟(jì)性(xìng)指標最(zuì)大和電池(chí)的(dí)折舊費用最小(xiǎo)為目標對(duì)電動(dòng)汽車建模，通過(guò)仿真算(suàn)例證明了(liǎo)該(gāi)策(cè)略(lüè)提出(chū)的(dí)有效性。提出了(liǎo)一種基(jī)於(yú)峰穀分(fēn)時電(diàn)價(jià)為背景的(dí)，考慮電動汽(qì)車充放電(diàn)隨機性的有序(xù)充(chōng)放電策略(lüè)，使(shǐ)得電動汽(qì)車(chē)在負(fù)荷高(gāo)峰(fēng)期(qī)向網饋(kuì)電，負荷(hé)低(dī)穀期充(chōng)電，平滑了網內用(yòng)電(diàn)曲綫(xiàn)。以分(fēn)時(shí)電價(jià)為背景，構建同時(shí)考慮用戶用電(diàn)繳費(fèi)情況和負荷穩定性的多(duō)目標(biāo)優(yōu)化(huà)調度模型，使電動(dòng)汽車參(cān)與(yǔ)有(yǒu)序充電(diàn)管理規劃。通(tōng)過(guò)算例分析驗(yàn)證(zhèng)了(liǎo)該方法(fǎ)不但(dàn)可(kě)以減小負(fù)荷(hé)的峰穀(gǔ)差，還能(néng)提高用戶(hù)用(yòng)電(diàn)的經濟效(xiào)益。

2
，私家(jiā)車(chē)無(wú)序模式充(chōng)電模(mó)型(xíng)

本文從以下4個方麵(miàn)構建電動汽(qì)車的充電模型。

a.電(diàn)動汽車電池特性

本文選用鋰(lǐ)電(diàn)池(chí)為研究對象(xiàng)。與普通汽(qì)車相同，不同(tóng)類(lèi)型私家(jiā)車電池容(róng)量(liáng)有(yǒu)差(chà)異(yì)。

x=［20，30］ (1)

fQ (x) ={ 其(qí)他

式(shì)中：fQ為私家車鋰電池容量的概(gài)率密度(dù)；x表(biǎo)示該(gāi)時刻(kè)的電池容量大(dà)小(xiǎo)，一般取值為20～30kWh。

鋰電池充電(diàn)變(biàn)化過程(chéng)如圖(tú)1所示。由於(yú)充(chōng)電(diàn)起始過程和結(jié)束(shù)過程(chéng)的時(shí)間非(fēi)常(cháng)短暫，可(kě)以(yǐ)近似地(dì)認(rèn)為鋰(lǐ)電池充(chōng)電是(shì)恒功(gōng)率充電。

b.車主(zhǔ)日行(háng)駛(shǐ)裏(lǐ)程(chéng)

本(běn)文引用(yòng)美(měi)國(guó)交通(tōng)部(bù)汽車日出(chū)行數據進(jìn)行分(fēn)析

圖1鋰電(diàn)池簡(jiǎn)化充電(diàn)過(guò)程(chéng)

電動汽(qì)車(chē)車主(zhǔ)每日用車(chē)行駛裏(lǐ)程數的(dí)概率密度函數(shù)為(wéi):

fD (z) =exp [－(2)

式(shì)中：fD為車(chē)主日行駛裏程的(dí)概(gài)率密(mì)度(dù)函數；μD為期(qī)望值；σD為(wéi)標準差。

c.車(chē)主最(zuì)後(hòu)歸(guī)程時(shí)刻

假設車(chē)主每日結(jié)束(shù)行程時(shí)刻即(jí)為(wéi)電動汽(qì)車(chē)每(měi)日(rì)開始充電時刻，最後歸程(chéng)概率(shuài)密(mì)度函數(shù)為

exp [－]，μs－12＜w≤24

lexp [－]，0＜w≤μs－12 (3)

fs (w) =<

式中(zhōng)：fs為(wéi)車(chē)主最後規程的概(gài)率(shuài)密(mì)度函數(shù)；w為回(huí)家(jiā)時刻；μs為期望(wàng)值(zhí)；σs為標(biāo)準差。

d.車主離家(jiā)時間(jiān)

假設車主每(měi)日(rì)用(yòng)車期間(jiān)隻(zhī)可放電不可充(chōng)電(diàn)，出行開(kāi)始時刻(kè)的概率(shuài)密度(dù)函(hán)數為：

exp [－]，0＜v≤μd + 12

lexp [－]，μe +12＜v≤24 (4)

fe (v) =<

式中(zhōng)：fe為車主啟(qǐ)程(chéng)離家的概(gài)率(shuài)密(mì)度函數；v為離(lí)家時刻。

結合用(yòng)戶出(chū)行數據及電動(dòng)汽(qì)車充(chōng)電(diàn)模型(xíng)利用(yòng)蒙(mēng)特卡(qiǎ)洛算法，得到(dào)500輛電動汽(qì)車(chē)的(dí)24h無序充電(diàn)負荷曲綫，如圖2所(suǒ)示。

圖2電動汽車(chē)無序(xù)充電負荷(hé)曲綫

3
，多時段動態電價下(xià)電動汽(qì)車(chē)有序充電(diàn)模(mó)型

3.1多時(shí)段動態電價區間(jiān)劃分(fēn)

傳統的(dí)分時電價(jià)一旦製(zhì)定後其(qí)區(qū)間不(bù)再(zài)變(biàn)化，但居民(mín)的(dí)用(yòng)電行為會隨(suí)著季節變化
，地域不同和(hé)個人舒(shū)適度而改變，與原分(fēn)時(shí)電價(jià)的(dí)價格區(qū)間範(fàn)圍有偏差(chà)，產(chǎn)生負(fù)荷(hé)和(hé)電(diàn)價(jià)的(dí)峰穀(gǔ)不匹配(pèi)的(dí)現(xiàn)象。而電動汽(qì)車的充電行為(wéi)在時間上有(yǒu)很(hěn)大隨(suí)機性(xìng)，導(dǎo)致實(shí)時(shí)電價(jià)的製(zhì)定考(kǎo)慮因(yīn)素十分(fēn)復(fù)雜(zá)。因(yīn)此本文根據短期負(fù)荷預測(cè)為(wéi)基礎提出一種(zhǒng)新(xīn)型的多(duō)時段(duàn)動(dòng)態電價(jià)策略。

目前為(wéi)止(zhǐ)，隸(lì)屬(shǔ)度(dù)函(hán)數(shù)是對(duì)傳統用電(diàn)價格(gé)進(jìn)行劃(huá)分(fēn)的(dí)成熟且通(tōng)用性(xìng)廣的方法(fǎ)。以(yǐ)表(biǎo)1某地(dì)區(qū)分(fēn)時電價為(wéi)例，首(shǒu)先(xiān)基於(yú)模糊(hū)數(shù)學(xué)的理(lǐ)論，可(kě)將(jiāng)每個(gè)時(shí)間段(duàn)認為是一(yī)個(gè)獨立的(dí)模(mó)糊(hū)集(jí)合，然後利(lì)用(yòng)隸(lì)屬(shǔ)度函(hán)數構建(jiàn)時段(duàn)內每時刻(kè)對應(yīng)的(dí)隸屬度，並(bìng)根(gēn)據(jù)隸(lì)屬(shǔ)度值(zhí)將其劃分(fēn)到對應(yīng)的時(shí)間(jiān)段。再將(jiāng)短期(qī)預(yù)測(cè)的基(jī)礎負荷(hé)劃分成多時(shí)段(duàn)，根據每(měi)時段對應的(dí)負(fù)荷(hé)值(zhí)計(jì)算相對應(yīng)的電(diàn)價(jià)。

表1某(mǒu)地(dì)區(qū)的(dí)分(fēn)時(shí)電價

電價(jià)的劃(huá)分(fēn)跨度ΔL為

ΔL =(5)

Ci = α·ΔL+Cmin (6)

通過(guò)以上公(gōng)式對電價的(dí)劃(huá)分(fēn)，最後取定結(jié)果(guǒ)見圖3。可以看(kàn)出(chū)多時段動(dòng)態電(diàn)價的製定可隨著基礎荷值的高低(dī)自動(dòng)調(tiáo)節，使得價(jià)格製(zhì)定(dìng)更人性化(huà)，價(jià)格(gé)區間(jiān)劃(huá)分(fēn)更細致，對車(chē)主(zhǔ)充電行為的(dí)引(yǐn)導更(gēng) 精準。

圖(tú)3電價(jià)取定結果

3.2電(diàn)動汽(qì)車有(yǒu)序(xù)充電策(cè)略

電動(dòng)汽車聚合(hé)商是專門針對電(diàn)動(dòng)汽(qì)車(chē)充(chōng)電進行 資(zī)源(yuán)整合(hé)的(dí)參與(yǔ)者(zhě)，其部署的(dí)智能充(chōng)電樁(zhuāng)可提(tí)供(gōng)常規(guī)充(chōng)電模(mó)式(shì)和充(chōng)電(diàn)優化模(mó)式(shì)。常規充電模(mó)式可(kě)將電(diàn) 動(dòng)汽(qì)車(chē)的電池(chí)充至期(qī)望(wàng)電量值，而優(yōu)化(huà)模(mó)式則需要根據(jù)車(chē)主(zhǔ)個(gè)人用(yòng)電(diàn)需(xū)求輸(shū)入(rù)結束(shù)充(chōng)電(diàn)時(shí)刻及結(jié)束時刻的充(chōng)電(diàn)期望值(zhí)。車(chē)輛(liàng)接入(rù)後，充電(diàn)樁(zhuāng)將(jiāng)獲(huò)取該車(chē)信息，將輸入值及車電(diàn)池(chí)的剩(shèng)餘電量反饋(kuì)到(dào)係統調(tiáo)度(dù)中(zhōng)心(xīn)，對收(shōu)集(jí)的(dí)數據進(jìn)行在(zài)綫智能計算，形成電動(dòng)汽(qì)車的(dí)充電(diàn)計劃(huá)。

3.3目(mù)標函(hán)數(shù)

本(běn)文(wén)以網(wǎng)內負荷波(bō)動最小為目標(biāo)函數(shù)。

minF =(Pi －P) 2 (7)

Pi = Pi，EV+Pi，load (8)

式中(zhōng)：F為目標函數(shù) ；N 為穀時段(duàn)數(shù)目(mù)；Pi為(wéi)第i個時間段(duàn)配(pèi)電(diàn)網內的總負(fù)荷(hé)大(dà)小；P為總負荷(hé)的(dí)預期均值；Pi，EV為(wéi)電動汽(qì)車並網時第i個(gè)時段(duàn)的充(chōng)電負荷(hé)值；Pi，load為第(dì)i個(gè)時段配電網(wǎng)的基(jī)礎(chǔ)負(fù)荷值。

3.4約束(shù)條(tiáo)件

a.充(chōng)電(diàn)樁(zhuāng)充(chōng)電(diàn)功率(shuài)Pch約束(shù)

Pch，min ≤Pch ≤Pch，max (9)

b.充電(diàn)時段T約束(shù)Ts ≤T≤Te (10)

本文(wén)優(yōu)化中不(bù)計電池損(sǔn)耗(hào)，假設(shè)電池容量為恒定值(zhí)。

S =Pi ·Th (11)

3.5算(suàn)法(fǎ)求(qiú)解(jiě)

傳(chuán)統(tǒng)的(dí)遺(yí)傳算(suàn)法(fǎ)是一種起源於生物進化規律演 變(biàn)的尋優(yōu)算(suàn)法(fǎ)。從任意初(chū)始(shǐ)種群(qún)開(kāi)始，通(tōng)過選(xuǎn)擇(zé)
，交叉(chā)
，變(biàn)異(yì)等環(huán)節，產生一些對環境適(shì)應度(dù)高的(dí)個(gè) 體並進(jìn)入搜索空(kōng)間中(zhōng)更好的(dí)區域，不(bù)斷繁衍進化，最(zuì)終得到(dào)最(zuì)大適(shì)應(yīng)度(dù)的(dí)個體(tǐ)作(zuò)為(wéi)優(yōu)解輸(shū)出。但由 於(yú)進化過(guò)程中(zhōng)交叉(chā)概率(shuài)參(cān)數(shù)及(jí)變異(yì)概率參(cān)數(shù)為(wéi)定(dìng)值(zhí)，忽(hū)略了(liǎo)進(jìn)化過程中(zhōng)種群(qún)的自適應(yīng)特性(xìng)，存(cún)在過早收斂的缺陷(xiàn)。且(qiě)算(suàn)法(fǎ)沒有保(bǎo)留精(jīng)英(yīng)機製(zhì)，適(shì)應度高的個(gè)體可(kě)能在進(jìn)化(huà)中(zhōng)丟失(shī)優(yōu)秀(xiù)的(dí)基(jī)因。為了解(jiě)決 以上問(wèn)題(tí)，本文采用(yòng)自適應(yīng)交(jiāo)叉(chā)概(gài)率 Kc 和(hé)自適(shì)應變異概(gài)率Km以(yǐ)及精英保留機(jī)製進(jìn)行(háng)優化(huà)求解。

4
，算(suàn)例(lì)仿真與分析

4.1仿真(zhēn)場(cháng)景(jǐng)設定(dìng)

本(běn)文(wén)仿真(zhēn)過程(chéng)選擇在(zài)IEEE33節(jié)點(diǎn)配電(diàn)網中進(jìn)行(háng)，其(qí)拓(tuò)撲(pū)如(rú)圖(tú)4所(suǒ)示。假(jiǎ)設節點(diǎn)1為平(píng)衡節點，即(jí)電源(yuán)接入(rù)節點(diǎn)，餘(yú)下(xià)32個(gè)節(jié)點全部為PQ節(jié)點。假設整個(gè)配(pèi)電網係(xì)統中(zhōng)含基(jī)礎(chǔ)負荷以及(jí)1500輛(liàng)電動汽車(chē)，車(chē)群(qún)被(bèi)均(jūn)匀(yún)分配(pèi)到節點19
，23和(hé)26中(zhōng)。以私(sī)家車(chē)比(bǐ)亞(yà)迪E1車(chē)型(xíng)作為研究對(duì)象(xiàng)，規(guī)定每輛(liàng) 電動汽車的(dí)動(dòng)力電池(chí)規格相(xiāng)同，參數為(wéi):220V，16A慢(màn)充模式(shì)，限製容量為35kWh，3.52kW恒功(gōng)率(shuài)充電(diàn)，充(chōng)電(diàn)效率(shuài)為0.82，轉(zhuǎn)換效(xiào)率(shuài)為0.90。

圖4IEEE33節點拓撲(pū)

4.2對用(yòng)電負荷的分(fēn)析(xī)

電動(dòng)汽車以不(bù)同方式(shì)充(chōng)電的負荷曲(qū)綫(xiàn)及(jí)配(pèi)電(diàn)網(wǎng)總負(fù)荷曲(qū)綫如(rú)圖(tú)5
，圖6所(suǒ)示。

由圖(tú)5和(hé)圖(tú)6可(kě)知，通過(guò)動態價格(gé)的(dí)引導，電動(dòng)汽(qì)車充電(diàn)行為趨(qū)於(yú)有(yǒu)序化，車主對充(chōng)電(diàn)時間段的(dí)選(xuǎn)擇逐漸向夜(yè)間(jiān)轉移(yí)，負(fù)荷峰值(zhí)水平大(dà)幅度(dù)下(xià)降，說明新(xīn)型(xíng)電(diàn)價的提出可以(yǐ)使車主(zhǔ)的用電行為不再(zài)大麵(miàn)積集中(zhōng)，係統(tǒng)總用電(diàn)負(fù)荷(hé)曲綫相對(duì)變(biàn)得平緩，有削(xiāo)峰填(tián)穀(gǔ)的效果。

圖(tú)5電動汽(qì)車(chē)有(yǒu)序(xù)/無(wú)序(xù)充電負荷(hé)曲(qū)綫

圖(tú)6配電網總(zǒng)負(fù)荷曲綫(xiàn)

4.3對配電網影響分(fēn)析

將IEEE33節點配電網模型的(dí)節(jié)點負(fù)荷(hé)參(cān)數和(hé)優(yōu)化(huà)後的(dí)有(yǒu)序充電負(fù)荷數(shù)據(jù)導入MATLAB軟件(jiàn)語(yǔ)言(yán)編程(chéng)，對(duì)比以(yǐ)下3種場景(jǐng)下的(dí)配(pèi)電(diàn)網電(diàn)壓偏移及網損。

場景1:配電(diàn)網內(nèi)未接入電動(dòng)汽車(chē)負荷。場景2:配(pèi)電網內接(jiē)入無(wú)序充(chōng)電負(fù)荷。

場景3:配電(diàn)網內(nèi)接入有序充電(diàn)負荷。

圖7表示(shì)部(bù)分時段下(xià)3種用電(diàn)方式的網損率(shuài)。可見18:00—24:00由於(yú)無序(xù)充(chōng)電負荷的(dí)接(jiē)入(rù)使得網內網損明(míng)顯升(shēng)高。09:00—21:00時(shí)，對(duì)比(bǐ)接入(rù)無序(xù)充電負(fù)荷(hé)和有(yǒu)序(xù)充電負荷(hé)，後(hòu)者可(kě)有效降低配電網網損，尤其在電(diàn)價(jià)高(gāo)峰(fēng)時段(duàn)21:00網損率(shuài)下降(jiàng)了2.77%，效果明顯。說明多時段(duàn)分(fēn)時電(diàn)價的(dí)提出引(yǐn)導(dǎo)車主有序充電對調節(jié)配(pèi)電網(wǎng)網(wǎng)損具有一定(dìng)效(xiào)果(guǒ)。

圖(tú)7部分時段的(dí)網(wǎng)損率

由(yóu)圖8可知，場景1配(pèi)電(diàn)網未接(jiē)入(rù)充電(diàn)負荷時的電壓偏(piān)移(yí)都(dū)抑製(zhì)在±7%以內，縱橫對比沒(méi)有發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重的電(diàn)壓(yā)偏移現(xiàn)象，但(dàn)是節(jié)點(diǎn)18和19在(zài)20:00—21:00時(shí)間(jiān)段(duàn)上(shàng)有局(jú)部(bù)節點處在(zài)越限邊(biān)界(jiè)。由(yóu)圖9可知，場景2中(zhōng)配電(diàn)網內接入無(wú)序(xù)充電(diàn)負荷(hé)時(shí)，節點13－19和28－33在(zài)晚間出(chū)現(xiàn)電(diàn)壓越限情(qíng)況，原(yuán)因是(shì)無序充電負荷的高(gāo)峰(fēng)期恰巧與(yǔ)網(wǎng)內基礎(chǔ)負(fù)荷(hé)用電(diàn)的高(gāo)峰期(qī)時(shí)段(duàn)相(xiāng)疊。

圖8未接入(rù)充(chōng)電負(fù)荷(hé)時(shí)各節(jié)點電(diàn)壓仿真圖

圖9接(jiē)入(rù)無序(xù)充(chōng)電(diàn)負荷(hé)時各節點電壓(yā)仿(fǎng)真(zhēn)圖(tú)

圖10表(biǎo)示場景(jǐng)3下配(pèi)電網(wǎng)內接入(rù)有序(xù)充電(diàn)負 荷(hé)時各(gè)個(gè)節點電(diàn)壓的偏移情(qíng)況。與(yǔ)圖9和(hé)圖(tú)10對(duì)比(bǐ)可(kě)知，有(yǒu)序(xù)充電負荷(hé)的接入使局(jú)部節點越限現(xiàn)象(xiàng)得(dé)到(dào)緩(huǎn)解(jiě)，偏(piān)移(yí)的電(diàn)壓(yā)回(huí)歸到(dào)正(zhèng)常(cháng)標(biāo)準(zhǔn)範(fàn)圍內(nèi)。說(shuō)明所提(tí)出的(dí)新(xīn)型動(dòng)態分(fēn)時電價可以通(tōng)過對電動汽車進(jìn)行(háng)充電有序化(huà)管(guǎn)理(lǐ)來(lái)改(gǎi)善(shàn)配(pèi)電(diàn)網電壓偏移現(xiàn)象。

由於(yú)大(dà)量(liáng)負(fù)荷突然接(jiē)入(rù)使(shǐ)各節(jié)點(diǎn)電(diàn)壓發生偏(piān)移(yí)現(xiàn)象，因(yīn)此對最大(dà)負載(zǎi)量(liáng)時刻(21:00)各(gè)節(jié)點電 壓(yā)偏(piān)移情況進行對(duì)比更有(yǒu)意(yì)義，結果如圖(tú)11所示(shì)

圖10接入有序(xù)充電(diàn)負(fù)荷(hé)時各(gè)節點(diǎn)電壓(yā)仿真(zhēn)圖

圖11不(bù)同場(cháng)景下(xià)各節(jié)點電壓水(shuǐ)平曲(qū)綫(xiàn)

由圖(tú)11可知，未接入無(wú)序(xù)負荷時(shí)網(wǎng)內(nèi)各節點 的電(diàn)壓(yā)偏(piān)移都抑製(zhì)在±7%範圍(wéi)以(yǐ)內，電壓無越限行為。當無(wú)序(xù)充電負(fù)荷並網(wǎng)後，一部分節(jié)點(diǎn)電(diàn)壓發生顯(xiǎn)著(zhù)偏移(yí)，且偏移量均超過(guò)規定標(biāo)準(zhǔn)範(fàn)圍。而經過多(duō)時(shí)段動(dòng)態電(diàn)價策略調(tiáo)控(kòng)的(dí)有序(xù)充電行為接(jiē)入配(pèi)電(diàn)網後，網(wǎng)內(nèi)各(gè)節點(diǎn)電壓(yā)值(zhí)還(huán)原到標準範(fàn)圍(wéi)以內，其中變化(huà)顯(xiǎn)著(zhù)的18號節點電(diàn)壓標幺值(zhí)由0.9467調整到(dào)0.9828，電壓偏(piān)移(yí)率修(xiū)正了3.61%。

5
，安(ān)科瑞充(chōng)電樁收費運(yùn)營雲平台係(xì)統

5.1概述

AcrelCloud-9000安(ān)科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營(yíng)雲(yún)平(píng)台係統通(tōng)過物(wù)聯(lián)網技術(shù)對(duì)接(jiē)入(rù)係統的汽車充(chōng)電(diàn)站(zhàn)
，電(diàn)動自行車充電站(zhàn)以(yǐ)及各個充(chōng)電樁(zhuāng)進(jìn)行(háng)不(bù)間斷地數據(jù)采(cǎi)集和監(jiān)控，實(shí)時監控充電樁運行狀態，進(jìn)行(háng)充(chōng)電服務
，支(zhī)付管(guǎn)理，交易(yì)結(jié)算，資源(yuán)管理
，電能管理(lǐ)
，明細(xì)查詢(xún)等(děng)，同時對(duì)充電(diàn)機過溫(wēn)保(bǎo)護(hù)
，漏電(diàn)
，充(chōng)電(diàn)機輸入(rù)/輸出(chū)過(guò)壓
，欠壓
，絕緣低(dī)各(gè)類故障(zhàng)進(jìn)行(háng)預警(jǐng)；充電樁支持(chí)以(yǐ)太(tài)網
，4G或(huò)WIFI等方式(shì)接(jiē)入(rù)互聯(lián)網，用戶通(tōng)過微信
，支付寶(bǎo)
，雲閃(shǎn)付掃(sǎo)碼充(chōng)電。

5.2應(yīng)用場(cháng)合(hé)

適用(yòng)於住宅(zhái)小區(qū)等(děng)物(wù)業(yè)環(huán)境(jìng)
，各類(lèi)企(qǐ)事業單(dān)位
，醫院
，景區(qū)
，學校(xiào)
，園(yuán)區等公建(jiàn)
，公共(gòng)停車場
，公路(lù)充電(diàn)站(zhàn)
，公(gōng)交樞紐
，購物中心
，商業綜(zōng)合體(tǐ)
，商(shāng)業(yè)廣場
，地(dì)下停(tíng)車(chē)場
，高速(sù)服務(wù)區(qū)
，公寓(yù)寫(xiě)字(zì)樓等場(cháng)合。

5.3係統結(jié)構(gòu)

現場(cháng)設備(bèi)層：連接(jiē)於網絡(luò)中的各(gè)類傳感器，包(bāo)括多功(gōng)能(néng)電力(lì)儀表(biǎo)
，汽(qì)車充電樁
，電(diàn)瓶車充(chōng)電(diàn)樁(zhuāng)
，電能質(zhì)量(liáng)分(fēn)析(xī)儀(yí)表
，電氣(qì)火災(zāi)探測器(qì)
，限流(liú)式保(bǎo)護(hù)器
，煙霧(wù)傳(chuán)感器(qì)
，測(cè)溫裝置
，智能插(chā)座
，攝像頭等(děng)。

網絡(luò)通(tōng)訊層：包含現(xiàn)場智能網(wǎng)關(guān)
，網絡(luò)交換(huàn)機(jī)等設備。智(zhì)能網關(guān)主動采(cǎi)集現(xiàn)場(cháng)設備層(céng)設備(bèi)的數據，並可(kě)進(jìn)行規約(yuē)轉換，數據存(cún)儲，並通過網絡把(bǎ)數(shù)據(jù)上傳(chuán)至搭(dā)建好的數據庫(kù)服務器，智能(néng)網(wǎng)關(guān)可(kě)在網(wǎng)絡故障(zhàng)時將(jiāng)數據存儲在本地，待網絡恢復時(shí)從中(zhōng)斷的位(wèi)置(zhì)繼續上傳(chuán)數(shù)據(jù)，保證服(fú)務器(qì)端數據不丟失。

平台管理(lǐ)層：包(bāo)含應用(yòng)服(fú)務(wù)器(qì)和(hé)數據服(fú)務(wù)器，完成對(duì)現場(cháng)所(suǒ)有智(zhì)能設(shè)備的數據(jù)交換(huàn)，可在PC端或(huò)移動(dòng)端實現實時監(jiān)測(cè)充電(diàn)站配電(diàn)係統運行狀態
，充電(diàn)樁(zhuāng)的工(gōng)作(zuò)狀態(tài)
，充電(diàn)過程(chéng)及(jí)人(rén)員行(háng)為，並完成(chéng)微信(xìn)
，支(zhī)付(fù)寶(bǎo)在綫支付(fù)等(děng)應用(yòng)。

5.4平(píng)台功(gōng)能描述

5.4.1充電(diàn)服(fú)務(wù)

充電(diàn)設(shè)施搜索(suǒ)，充電設施查(chá)看，地圖(tú)尋址，在(zài)綫(xiàn)自(zì)助(zhù)支付充電(diàn)，充(chōng)電(diàn)結(jié)算，導航等。

5.4.2首頁(yè)總覽

總覽當日(rì)
，當月(yuè)開(kāi)戶(hù)數(shù)
，充值(zhí)金額(é)
，充電金(jīn)額
，充(chōng)電(diàn)度數(shù)
，充(chōng)電次數
，充(chōng)電時長(cháng)，累計的(dí)開(kāi)戶(hù)數
，充值金(jīn)額(é)
，充電(diàn)金(jīn)額(é)
，充(chōng)電度數(shù)
，充電次數(shù)
，充(chōng)電(diàn)時長(cháng)，以(yǐ)及相應的(dí)環比(bǐ)增(zēng)長(cháng)和(hé)同比增長以及(jí)樁
，站(zhàn)分布(bù)地圖導(dǎo)航
，本月(yuè)充(chōng)電統(tǒng)計(jì)。

5.4.3交(jiāo)易結(jié)算

充電(diàn)價格(gé)策(cè)略管理，預(yù)收費管(guǎn)理(lǐ)，賬(zhàng)單管(guǎn)理(lǐ)，營收和(hé)財務(wù)相關(guān)報表。

5.4.4故障管理

故(gù)障管理故(gù)障(zhàng)記(jì)錄(lù)查詢
，故障處理
，故障確(què)認(rèn)
，故障分(fēn)析等管理項，為用戶(hù)管(guǎn)理故障(zhàng)和查詢提供方(fāng)便(biàn)。

5.4.5統計分(fēn)析

統計分析支持(chí)運營趨(qū)勢(shì)分析
，收益統(tǒng)計，方便(biàn)用戶(hù)以(yǐ)曲(qū)綫
，能(néng)耗分析等分析(xī)工具(jù)，瀏覽樁的充電(diàn)運(yùn)營態勢。

5.4.6運(yùn)營報(bào)告

按對應周期(qī)分析(xī)汽車
，電(diàn)瓶車充(chōng)電(diàn)站(zhàn)
，樁運行
，交(jiāo)易
，充(chōng)值(zhí)
，充電及報(bào)警
，故(gù)障情況(kuàng)，形成分(fēn)析報(bào)告(gào)。

5.4.7APP
，小(xiǎo)程序(xù)移(yí)動端(duān)支(zhī)持(chí)

通過(guò)模糊搜索(suǒ)和地圖搜索的功(gōng)能，可(kě)查詢(xún)可(kě)用(yòng)的電樁(zhuāng)和電站(zhàn)等(děng)詳細(xì)信(xìn)息(xī)。掃碼充電(diàn)，在(zài)綫支(zhī)付:掃描充電樁二維碼(mǎ)，完成支(zhī)付(fù)，微(wēi)信支付(fù)完成後，即可進行充電。

5.4.8資(zī)源(yuán)管理(lǐ)

充(chōng)電站檔案(àn)管(guǎn)理(lǐ)，充(chōng)電(diàn)樁(zhuāng)檔(dàng)案(àn)管理，用(yòng)戶(hù)檔案管(guǎn)理，充(chōng)電樁運行(háng)監(jiān)測，充電(diàn)樁異(yì)常(cháng)交易(yì)監測。

5.5係統硬(yìng)件(jiàn)配置(zhì)

6
，結語

本文基於(yú)分(fēn)時電(diàn)價(jià)與短(duǎn)期(qī)負荷(hé)預(yù)測提出了一(yī)種(zhǒng)新型多時段(duàn)動(dòng)態充(chōng)電(diàn)價(jià)格機製，引導車主(zhǔ)規(guī)劃用(yòng)車(chē)安(ān)排(pái)，使(shǐ)充電行為(wéi)由(yóu)無序變為有序(xù)。建立以配(pèi)電網內(nèi)負荷波動最小為目標(biāo)函數(shù)，利用(yòng)MATLAB軟件(jiàn)進(jìn)行算法編(biān)程，結(jié)果表(biǎo)明所提出的多時段動態電價策(cè)略(lüè)可(kě)減(jiǎn)小網(wǎng)內的(dí)負荷(hé)波動，有明顯(xiǎn)的(dí)削峰填穀作用，為(wéi)車(chē)主減(jiǎn)少21.17%的充(chōng)電成本。此(cǐ)外(wài)還(huán)有效降(jiàng)低(dī)了21:00用電(diàn)高峰期(qī)2.77%的(dí)網(wǎng)損率(shuài)並修(xiū)正18號(hào)節點3.61%的(dí)電(diàn)壓(yā)偏移(yí)率，實(shí)現(xiàn)了(liǎo)保證車主充(chōng)電利益(yì)與(yǔ)提高(gāo)配電網運行安(ān)全(quán)的並存。

【參(cān)考文(wén)獻】

1. 於瀛涵(hán),陳(chén)嘉(jiā)德(dé)等.電(diàn)動汽車的有(yǒu)序充電(diàn)管理及其對配(pèi)電(diàn)網(wǎng)的(dí)影(yǐng)響分析[J].東北電(diàn)力(lì)技(jì)術,2023

2. 陳麗丹，張(zhāng)堯(yáo).電動汽(qì)車充放(fàng)電(diàn)負(fù)荷預測(cè)[J].電(diàn)力係統自動(dòng)化(huà)，2019，43（10）

3. 安科瑞企業微電(diàn)網(wǎng)設(shè)計與(yǔ)應用(yòng)手冊.2020.6版