淺談充電樁運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)在變電站的策略及應(yīng)用

安科瑞 陳聰

摘要：大量家用電動(dòng)汽車集中時(shí)段充電，給區(qū)域配電網(wǎng)帶來(lái)較大的壓力。為了在滿足充電負(fù)荷需求的情況下，減少對(duì)配電網(wǎng)的影響，需要開展有序充電。文中建立了變電站一小區(qū)充電樁接入控制模式，通過(guò)對(duì)小區(qū)電動(dòng)汽車充電行為的分析，提出了兩階段優(yōu)化調(diào)度策略。首先，在滿足電動(dòng)汽車充電負(fù)荷需求的約束條件下，提出以變電站側(cè)負(fù)荷水平均衡為目標(biāo)的區(qū)域充電樁接入控制策略，獲得區(qū)域充電樁整體分時(shí)段接入量；而后以各傳輸線路負(fù)載均衡為目標(biāo)，優(yōu)化得到各小區(qū)分時(shí)段接入的電動(dòng)汽車數(shù)量。針對(duì)某變電站供電區(qū)域內(nèi)、不同滲透比例下的電動(dòng)汽車充電進(jìn)行了優(yōu)化調(diào)度仿真，研究了不同運(yùn)行方式下充電負(fù)荷對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差和運(yùn)行參數(shù)的影響，結(jié)果表明所建模型正確，并通過(guò)分析給出了配電網(wǎng)改造的建議。

關(guān)鍵詞：充電樁調(diào)度；電動(dòng)汽車；有序充電；區(qū)域負(fù)荷優(yōu)化；粒子群優(yōu)化；分支定界法

0引言

電動(dòng)汽車的*排放和不依賴于石化能源兩大優(yōu)勢(shì)使其在新能源汽車領(lǐng)域一直備受關(guān)注，成為了汽車產(chǎn)業(yè)應(yīng)對(duì)環(huán)境問(wèn)題的重要突破口。然而，大量電動(dòng)汽車的無(wú)序并網(wǎng)充電，尤其是負(fù)荷高峰時(shí)接入充電，進(jìn)一步加劇了負(fù)荷峰谷差，給區(qū)域電網(wǎng)帶來(lái)負(fù)荷壓力和電能質(zhì)量影響。文獻(xiàn)表明電動(dòng)汽車滲透率達(dá)到20%時(shí)會(huì)給配電網(wǎng)帶來(lái)35.8%的負(fù)荷增長(zhǎng)。文獻(xiàn)研究了不同電動(dòng)汽車匯聚度和接入水平下充電行為給配電網(wǎng)電壓水平帶來(lái)的不利影響。文獻(xiàn)表明如果不能對(duì)電動(dòng)汽車充電進(jìn)行協(xié)調(diào)控制，將導(dǎo)致區(qū)域配電變壓器和線路的過(guò)載，大大降低配電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性和安全可靠性。

目前，針對(duì)電動(dòng)汽車并網(wǎng)充電帶來(lái)的問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者結(jié)合電網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)、充電需求等動(dòng)態(tài)信息，提出電動(dòng)汽車有序充電優(yōu)化控制策略，改善區(qū)域的負(fù)荷水平與電能質(zhì)量。文獻(xiàn)以充電成本和網(wǎng)損最小為目標(biāo)，通過(guò)基于網(wǎng)損靈敏度選擇優(yōu)先的實(shí)時(shí)有序充電控制策略有效降低配電網(wǎng)的網(wǎng)損，并改善配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓波形。文獻(xiàn)[5]提出電動(dòng)汽車有序控制的二級(jí)優(yōu)化算法，在離散的充電時(shí)間點(diǎn)結(jié)合風(fēng)能轉(zhuǎn)移充電負(fù)荷并進(jìn)行頻率調(diào)整。文獻(xiàn)則通過(guò)動(dòng)態(tài)響應(yīng)分時(shí)電價(jià)，提出最小化客戶充電成本和削峰填谷的有序充電啟發(fā)式算法。

目前控制電動(dòng)汽車有序充電的策略已有研究，但都是對(duì)整體區(qū)域進(jìn)行協(xié)調(diào)控制，達(dá)到改善負(fù)荷特性的目的，沒(méi)考慮區(qū)域電網(wǎng)結(jié)構(gòu)與充電負(fù)荷分布的影響，不能實(shí)際指導(dǎo)有序充電的控制過(guò)程。根據(jù)中國(guó)電動(dòng)汽車現(xiàn)狀以及發(fā)展規(guī)劃，電動(dòng)私家車將在未來(lái)電動(dòng)汽車消費(fèi)市場(chǎng)中占據(jù)極大的比例，具有量大、分散且充電時(shí)間集中等特點(diǎn)，易于實(shí)現(xiàn)有序充電。因此，研究私人電動(dòng)汽車并網(wǎng)充電的有序控制策略可以有效減少電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施投資，同時(shí)指導(dǎo)配電網(wǎng)合理規(guī)劃與運(yùn)行。

本文以變電站供電范圍內(nèi)各小區(qū)充電樁為整體研究對(duì)象，提出變電站-小區(qū)充電樁優(yōu)化接入控制模式及策略，在滿足區(qū)域充電負(fù)荷需求條件下，計(jì)及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)因素，以變電站和配電線路負(fù)載均衡為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)各住宅區(qū)電動(dòng)汽車充電的有序控制，并采用優(yōu)化理論進(jìn)行兩階段求解。

1變電站-小區(qū)充電樁的接入控制

交流充電樁是電動(dòng)汽車進(jìn)行常規(guī)慢速充電的重要設(shè)施，通常安裝于電動(dòng)汽車充電站、公共停車場(chǎng)、住宅小區(qū)停車場(chǎng)、大型商場(chǎng)停車場(chǎng)等場(chǎng)所。其中，住宅小區(qū)停車場(chǎng)內(nèi)私人電動(dòng)汽車的夜間長(zhǎng)時(shí)間泊車為電動(dòng)汽車有序充電的接入控制提供了可能性。

1.1小區(qū)充電樁的接入模式與策略

城市中各小區(qū)充電樁在地理位置上較為分散，為了有效實(shí)現(xiàn)充電樁的優(yōu)化接入，本文提出“分散接入，集中管控”的接入控制模式，將整體充電控制分為3層：在用電層進(jìn)行充電樁接入的管理控制，在配電層實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信，在輸變電層實(shí)現(xiàn)優(yōu)化接入控制，如圖1所示。

圖1變電站-小區(qū)充電樁接入控制模式圖

為實(shí)現(xiàn)該控制模式，需要在配電網(wǎng)中增加充電樁接入控制中心、充電樁管理系統(tǒng)、變電站-充電樁通信信道3部分，具體功能如下。

充電樁接入控制中心位于110kV變電站內(nèi)，主要功能包括采集各小區(qū)充電管理系統(tǒng)提供的可充電的電池?cái)?shù)量及狀態(tài)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合變電站側(cè)的基礎(chǔ)負(fù)荷(居民用電、商業(yè)用電和工業(yè)用電等)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，計(jì)算出可調(diào)度時(shí)段內(nèi)充電樁*優(yōu)接入充電數(shù)量，再結(jié)合10kV線路實(shí)時(shí)負(fù)載率和電池待充量，將充電樁接入量?jī)?yōu)化分配至各條線路上。

充電樁管理系統(tǒng)位于居民住宅區(qū)內(nèi)，與10kV線路建立多對(duì)一、一對(duì)一的映射，主要功能包括采集小區(qū)內(nèi)充電樁中待充電池的數(shù)量、荷電狀態(tài)(SOC)及其可調(diào)度性，預(yù)測(cè)管理區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車接入規(guī)律，將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳送至變電站調(diào)度中心，再根據(jù)調(diào)度中心分配的充電計(jì)劃安排各小區(qū)電動(dòng)汽車并網(wǎng)充電。

變電站至小區(qū)的通信信道是充電樁優(yōu)化調(diào)度的數(shù)據(jù)傳輸基礎(chǔ)，包括主干傳輸層、匯聚層和接入層。主干傳輸層主要利用目前配電通信網(wǎng)為變電站至各個(gè)充電樁管理系統(tǒng)之間提供信息傳輸；匯聚層則利用光線路終端(OLT)和光分配節(jié)點(diǎn)(ODN)將接入層信息進(jìn)行匯集；接入層功能為利用有線或無(wú)線組網(wǎng)為充電樁管理系統(tǒng)與小區(qū)內(nèi)各充電樁之間提供數(shù)據(jù)通信服務(wù)7

接入控制的優(yōu)化計(jì)算在變電站內(nèi)控制中心進(jìn)行，電動(dòng)汽車的接入充電則由各個(gè)小區(qū)充電樁管理系統(tǒng)完成，優(yōu)化計(jì)算的計(jì)算流程如圖2所示。

圖2電動(dòng)汽車兩階段優(yōu)化接入控制流程圖

接入控制策略包含2個(gè)優(yōu)化過(guò)程，第1次優(yōu)化過(guò)程為整體車輛*優(yōu)接入調(diào)度。已知量為變電站供電范圍內(nèi)的待充電池預(yù)測(cè)數(shù)量及其SOC、接入規(guī)律預(yù)測(cè)、變電站基礎(chǔ)負(fù)荷，決策變量為*優(yōu)整體充電樁接入方案，尋優(yōu)目標(biāo)為變電站供電區(qū)域內(nèi)的*優(yōu)負(fù)荷水平。第2次優(yōu)化過(guò)程為對(duì)*優(yōu)整體電池接入方案進(jìn)行優(yōu)化分配，已知量為某調(diào)度時(shí)刻的整體充電接入方案，尋優(yōu)目標(biāo)為均衡各小區(qū)接入充電后的傳輸線路的負(fù)載率，從而降低整體線損。決策變量為各個(gè)小區(qū)待充電的各類SOC的電動(dòng)汽車數(shù)量。

1.2小區(qū)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷模型

小區(qū)內(nèi)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷特性與居民的生活習(xí)慣等因素密切相關(guān)，居民固有的生活規(guī)律造成了小區(qū)內(nèi)電動(dòng)車充電負(fù)荷具有短時(shí)聚集性的特點(diǎn)，因此有必要對(duì)各小區(qū)電動(dòng)汽車進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以獲取充電負(fù)荷建模的3個(gè)基本屬性：車輛電池達(dá)到時(shí)刻、電池初始SOC、車輛電池可調(diào)度性。

一般而言，車輛電池達(dá)到時(shí)刻即為有充電需求的電動(dòng)汽車最后一次出行結(jié)束后泊車的時(shí)刻，待充時(shí)刻x服從正態(tài)分布[8],其概率密度f(wàn)s(x)為：

fs(x)=

式中：μ=17.6;σ=3.4。

初始SOC與車輛行駛距離相關(guān)，根據(jù)對(duì)私人電動(dòng)汽車日行駛里程的統(tǒng)計(jì)分析，SOC(公式中用E。表示)的概率密度函數(shù)[9]為：

式中：S為私家車電池容量；po為充電樁充電功率，本文假設(shè)電池為恒功率充電。

充電的可調(diào)度性指接入充電樁待充的私家車用戶選擇由變電站-小區(qū)充電樁管理系統(tǒng)統(tǒng)一安排充電或立即并網(wǎng)充電，因此根據(jù)用戶意愿把用戶的充電需求分為接入即充和可控充電2類。同時(shí)，為了簡(jiǎn)化調(diào)度控制，根據(jù)電池SOC的不同將待充車輛電池分為A(SOC為10%～30%)、B(SOC為30%~50%)、C(SOC為50%～70%)3類。

通常而言，小區(qū)的負(fù)荷從晚上6點(diǎn)至早上7點(diǎn)經(jīng)歷了高峰到低谷的整個(gè)過(guò)程[10],而考慮到居民在下班后通常集中選擇給電動(dòng)汽車充電，而該時(shí)刻剛好位于居民區(qū)用電負(fù)荷高峰時(shí)段，大大加劇了配電網(wǎng)負(fù)荷壓力和負(fù)荷峰谷差，因此在該時(shí)間段應(yīng)進(jìn)行充電接入控制，保障配電網(wǎng)安全運(yùn)行，即該時(shí)段為電動(dòng)汽車*優(yōu)調(diào)度時(shí)段。

1.3兩階段優(yōu)化建模

1.3.1一次優(yōu)化調(diào)度建模

變電站一次優(yōu)化調(diào)度是在已知變電站基礎(chǔ)負(fù)荷和各小區(qū)電動(dòng)汽車充電需求的情況下，通過(guò)分時(shí)段調(diào)度接入電網(wǎng)的充電樁數(shù)量，平抑負(fù)荷曲線，從而降低配電網(wǎng)的峰谷差和線路損耗。為此，有如下假設(shè)。

（1）調(diào)度時(shí)段為18:00至次日07:00,每隔30min進(jìn)行一次充電樁優(yōu)化接入，共計(jì)26個(gè)調(diào)度時(shí)刻。

（2）居民區(qū)電動(dòng)汽車僅利用充電樁進(jìn)行充電，泊車后即接入充電樁待充。

（3）不可控充電負(fù)荷的比例預(yù)測(cè)依賴于充電管理系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。

基于以上假設(shè)，本文提出以等效負(fù)荷曲線方差為優(yōu)化目標(biāo)的充電樁接入策略[11]。目標(biāo)函數(shù)為：

式中：Pa為t時(shí)刻變電站基礎(chǔ)負(fù)荷；Pv為電動(dòng)汽車實(shí)時(shí)充電負(fù)荷；Pav為第i個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)等效負(fù)荷的平均值；P1為可調(diào)度充電負(fù)荷；P2為不可控充電負(fù)荷；i=1,2,…,T—M+1。

可調(diào)度充電負(fù)荷和不可控充電負(fù)荷的計(jì)算如下：

式中：nx-c為t時(shí)刻正在充電的3類可控電池?cái)?shù)量，nx-c=nx+nx-AT—nxTx,X取A,B,C,Tx為X類電池充滿電平均所需時(shí)間，nx為t時(shí)刻變電站接入充電的X類可控電池?cái)?shù)量，△T為調(diào)度時(shí)間間隔；po為充電樁充電功率。

式中：β為不可控系數(shù)；N為區(qū)域電動(dòng)汽車電池總量；Xmax和Xmin為X類電池SOC上下限；to為起始調(diào)度時(shí)刻；t?=t—Tx;[]為取整符號(hào)。

經(jīng)過(guò)上述分析，優(yōu)化調(diào)度目標(biāo)函數(shù)建立如下：

有以下3個(gè)約束條件。

（1）充電需求總量約束

式中：Ntota為有充電需求的電動(dòng)汽車的電池總量。

（2）可調(diào)度電池?cái)?shù)量約束

式中：nx-ready為t時(shí)刻累積待充的X類電池?cái)?shù)量，其迭代計(jì)算公式如式(13)所示。

式中：nx-new為t—△T到t個(gè)調(diào)度時(shí)刻之間到達(dá)的X類待充電池?cái)?shù)量。

（3）變電站主變負(fù)載率約束

式中：Strans為變電站變壓器額定容量；αmax為變壓器負(fù)載率上限。

1.3.2二次優(yōu)化分配建模

二次優(yōu)化分配是指將一次優(yōu)化調(diào)度獲得的*優(yōu)充電樁接入數(shù)量分配至各充電樁管理系統(tǒng)，指導(dǎo)各小區(qū)電動(dòng)汽車接入充電。為了便于優(yōu)化計(jì)算，將充電管理系統(tǒng)與對(duì)應(yīng)10kV線路結(jié)合，決策變量為每個(gè)時(shí)刻每條線路各類電池接入量，已知量為各類電池接入總量，以及數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控(SCADA)系統(tǒng)采集的各條10kV線路的實(shí)時(shí)負(fù)載。由于均衡各線路的負(fù)荷有利于降低區(qū)域綜合線損，提高區(qū)域負(fù)荷水平和電壓水平[12],因此二次優(yōu)化目標(biāo)為各線路負(fù)載率的方差最小。

為直觀表示各類電池分配方案，建立如下電池接入矩陣Ibet:

式中：n,為第i條線路上接入的第j類電池?cái)?shù)量，j=1,2,3時(shí)分別表示A,B,C類電池。

接入電池后的線路l,負(fù)載率β;為：

式中：Pi;為線路i的負(fù)載；Srated為線路額定容量。

根據(jù)上述分析，二次優(yōu)化分配目標(biāo)函數(shù)建立如下：

式中：β為接入電池后各條線路平均負(fù)載率。其有以下3個(gè)約束條件。

1. 各小區(qū)待接入的電池上限約束

式中：nredy為優(yōu)化時(shí)刻第i條線路上j類電池待充電數(shù)量上限，可由各小區(qū)充電管理系統(tǒng)提供。

（2）*優(yōu)充電接人總量約束

1. 線路負(fù)載率約束

2優(yōu)化調(diào)度模型求解

粒子群算法(PSO)是一種啟發(fā)式隨機(jī)優(yōu)化算法，每個(gè)粒子通過(guò)追逐自身的*優(yōu)位置和全局*優(yōu)位置進(jìn)行搜索，最終收斂于群體*優(yōu)粒子，具有快速全局搜索能力。分支定界法則是整數(shù)規(guī)劃經(jīng)典求解方法，適用于電池矩陣的求解。本文綜合上述2種方法，提出二階段優(yōu)化算法求解優(yōu)化調(diào)度和分配模型。PSO應(yīng)用于第一優(yōu)化階段，即變電站整體負(fù)荷優(yōu)化。其中，參數(shù)初始化中輸入變量包括變電站基礎(chǔ)負(fù)荷、線路容量約束、小區(qū)電動(dòng)汽車規(guī)模等。種群初始化則采用隨機(jī)初始化初始充電方案。編碼方式為實(shí)數(shù)編碼，由于接入電池?cái)?shù)量為整數(shù)，因此需對(duì)實(shí)數(shù)進(jìn)行取整：

式中：B為電池接入方案；BA,Bp,Bc為采用實(shí)數(shù)表述的各類電池實(shí)時(shí)接入量。

由于在變電站負(fù)荷優(yōu)化中，為滿足用戶的充電需求，電池優(yōu)化方案需滿足等式約束，而采用隨機(jī)初始化和進(jìn)化過(guò)程中的個(gè)體可能不滿足此約束。在進(jìn)化算法中，多采用罰函數(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)體向可行域的進(jìn)化，然而罰函數(shù)難以選取，本文提出了如下的個(gè)體修正策略(以A類電池為例):

粒子速度和位置的更新為：

式中：w為慣性權(quán)重；r?和r?為(0,1)間均勻分布的隨機(jī)數(shù)；c?和c?為學(xué)習(xí)因子；vi和z1分別為粒子i第k次迭代時(shí)的速度和位置；Pbest為粒子個(gè)體*優(yōu)解；gbes為群體*優(yōu)解。

通過(guò)調(diào)整權(quán)重系數(shù)w來(lái)實(shí)現(xiàn)算法全局搜索和局部搜索的平衡，因此w是影響算法性能的重要因素。通過(guò)對(duì)不同粒子的進(jìn)化速度h和種群整體的收斂程度s進(jìn)行分析，動(dòng)態(tài)調(diào)整不同粒子的w可有效提高算法的局部搜索能力和全局收斂性，相比w的線性調(diào)整策略，可更顯著提高算法的性能[13]。

二次優(yōu)化分配則借助于整數(shù)規(guī)劃中的分支定界法實(shí)現(xiàn)充電負(fù)荷的優(yōu)化分配[14]。整體優(yōu)化算法流程如圖3所示。

3算例分析

3.1參數(shù)設(shè)置

某110kV變電站，主變?nèi)萘繛?×40MW,以其供電范圍內(nèi)的8個(gè)居民小區(qū)為例，由8條10kV線路供電，小區(qū)規(guī)模如附錄A表A1所示，假設(shè)戶均擁有私家車0.75輛，表A1給出了電動(dòng)汽車滲透率為10%和30%下的車輛數(shù)。

10kV線路容量為3MW,私家電動(dòng)汽車電池容量為165Ah,充電功率為7kW¹5],充電樁與電動(dòng)汽車按1:1配置，接受調(diào)度的電動(dòng)汽車比例為

開始

負(fù)荷信息、充電需求信息等

優(yōu)化參數(shù)初始化

個(gè)體修正

權(quán)重系數(shù)計(jì)算個(gè)體修正

*優(yōu)位置更新

N

變電站負(fù)荷優(yōu)化

整數(shù)規(guī)劃

輸出記錄充電方案

充電負(fù)荷優(yōu)化分配

粒子速度更新

粒子位置更新

優(yōu)化線路充電負(fù)荷

數(shù)據(jù)初始化

是否停機(jī)?

種群初始化

結(jié)束

圖3優(yōu)化算法計(jì)算流程

80%。優(yōu)化算法中學(xué)習(xí)因子c?和c?取2;慣性權(quán)重w則根據(jù)進(jìn)化速度h與收斂程度s自適應(yīng)調(diào)整。根據(jù)變電站負(fù)荷情況分為典型日和夏高峰日2種研究場(chǎng)景，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)見附錄A表A2,線路負(fù)載率約束為60%。

3.2不同電動(dòng)汽車滲透比例下變電站負(fù)荷的變化

在典型日下，分別對(duì)電動(dòng)汽車滲透率為10%和30%的2種情況進(jìn)行目標(biāo)尋優(yōu)，等效負(fù)荷曲線方差值經(jīng)過(guò)50次左右迭代后快速收斂(見圖4),分別為5.33和4.37,充電樁接入總量滿足整體充電需求。

等效負(fù)荷曲線方差值

迭代次數(shù)

圖4等效負(fù)荷曲線方差的迭代收斂圖

根據(jù)獲得的*優(yōu)調(diào)度方案進(jìn)行充電樁接入充電，優(yōu)化前后的負(fù)荷曲線如圖5所示，同時(shí)，對(duì)優(yōu)化前后的負(fù)荷峰谷值進(jìn)行比較，如表1所示。

在10%和30%這2種電動(dòng)汽車滲透率下，無(wú)序接入充電將導(dǎo)致負(fù)荷峰谷差率分別增加4.5%和7.1%,而經(jīng)過(guò)充電優(yōu)化調(diào)度后的變電站負(fù)荷峰谷差率分別比無(wú)序充電時(shí)降低了8.5%和19.6%,移峰填谷效果十分明顯，表明了控制策略的必要性和有效性。

圖5優(yōu)化調(diào)度前后的負(fù)荷對(duì)比

表1變電站負(fù)荷水平比較

附錄A表A3給出了A,B,C這3類電池接入數(shù)量的時(shí)序安排。經(jīng)分析可知，為了滿足充電需求，大多優(yōu)先安排荷電量低的電池充電(接近高峰時(shí)段),再加上不接受調(diào)度的負(fù)荷，使得最大負(fù)荷比基礎(chǔ)負(fù)荷增長(zhǎng)了3.6%,變電站負(fù)載率從41%提高到43%,其中不可調(diào)度電動(dòng)汽車的比例對(duì)變電站最大負(fù)荷的增長(zhǎng)影響較大，可通過(guò)電價(jià)刺激、政策優(yōu)惠等方式對(duì)用戶進(jìn)行引導(dǎo)。

3.3大方式下電動(dòng)汽車充電對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行的影響

當(dāng)電動(dòng)汽車滲透率為30%(充電車輛共有1300輛),變電站負(fù)荷處于夏季高峰時(shí)，一天內(nèi)充電電量為22.4MW·h。優(yōu)化調(diào)度后變電站負(fù)荷曲線見圖6。

圖6不同基礎(chǔ)負(fù)荷下的負(fù)荷優(yōu)化曲線

由圖6可見，夏高峰時(shí)變電站最高負(fù)荷為39.7MW、谷段平均值為28.1MW,峰谷差14.5MW,降低了11%,最大負(fù)荷增長(zhǎng)0.9MW,變電站整體負(fù)載率增長(zhǎng)為49.25%。如果變電站或電動(dòng)汽車充電負(fù)荷進(jìn)一步增加，變電站主變負(fù)載率將增大，導(dǎo)致電網(wǎng)變壓器故障和檢修時(shí)不能實(shí)現(xiàn)站內(nèi)負(fù)荷轉(zhuǎn)移，降低了供電可靠性。

在一次優(yōu)化獲得3類電池*優(yōu)接入時(shí)序的基礎(chǔ)上，根據(jù)2次充電樁優(yōu)化分配模型求解各調(diào)度時(shí)刻*優(yōu)電池接入方案，指導(dǎo)各小區(qū)進(jìn)行有序充電。計(jì)算結(jié)果見附錄A表A4和A5,接入前后為住宅區(qū)供電的8條10kV線路負(fù)載率變化情況如表2所示。

表2電池優(yōu)化分配前后10kV線路負(fù)載率對(duì)比

優(yōu)化分配結(jié)果顯示，獲得的*優(yōu)電池接入矩陣滿足充電接入需求，典型日和夏高峰線路負(fù)載率變化分別減少70%和33%,并實(shí)現(xiàn)了各線路接入充電負(fù)荷后負(fù)載率的均衡性，典型日下避免了高負(fù)載率線路的接入充電，表明了分配策略和算法的有效性，提高了設(shè)備利用率。同時(shí)可知，夏季晚高峰時(shí)充電樁接入充電導(dǎo)致最高線路負(fù)載率由原來(lái)48%增加到52%,對(duì)于單聯(lián)絡(luò)線路，當(dāng)負(fù)載率高于50%時(shí)，引起供電可靠性下降。因此，在設(shè)計(jì)電動(dòng)汽車供電方案時(shí)，要以保證供電線路和變電站可靠性為約束，根據(jù)變電站范圍內(nèi)各小區(qū)充電負(fù)荷大小、不接受調(diào)度

用戶比例的具體情況進(jìn)行設(shè)計(jì)。必要時(shí)采用新增線路、擴(kuò)建線路、改進(jìn)接線模式等方法保證供電線路的可靠性。

4安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)系統(tǒng)選型方案

4.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)系統(tǒng)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)接入系統(tǒng)的電動(dòng)電動(dòng)自行車充電站以及各個(gè)充電整法行不間斷地?cái)?shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實(shí)時(shí)監(jiān)控充電樁運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理，交易結(jié)算，資要管理、電能管理，明細(xì)查詢等。同時(shí)對(duì)充電機(jī)過(guò)溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過(guò)壓，欠壓，絕緣低各類故障進(jìn)行預(yù)警；充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng)，用戶通過(guò)微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

4.2應(yīng)用場(chǎng)所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實(shí)業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)。

4.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)分為四層：

(1)即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

(2)數(shù)據(jù)采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù)，并進(jìn)行電能計(jì)量和保護(hù)。

(3)網(wǎng)絡(luò)傳輸層：通過(guò)4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。

(4)數(shù)據(jù)層：包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器，應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站，數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、歷史數(shù)據(jù)庫(kù)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。

(5)應(yīng)客戶端層：系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問(wèn)電瓶車充電樁收費(fèi)平臺(tái)。終端充電用戶通過(guò)刷卡掃碼的方式啟動(dòng)充電。

小區(qū)充電平臺(tái)功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實(shí)時(shí)監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計(jì)分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能，同時(shí)為運(yùn)維人員提供運(yùn)維APP，充電用戶提供充電小程序。

4.4安科瑞充電樁云平臺(tái)系統(tǒng)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(duì)設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時(shí)長(zhǎng)、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(tǒng)一管理小區(qū)充電樁，查看設(shè)備使用率，合理分配資源。

4.4.2實(shí)時(shí)監(jiān)控

實(shí)時(shí)監(jiān)視充電設(shè)施運(yùn)行狀況，主要包括充電樁運(yùn)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(tái)管理人員可管理充電用戶賬戶，對(duì)其進(jìn)行賬戶進(jìn)行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作，可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細(xì)信息。

4.4.4故障管理

設(shè)備自動(dòng)上報(bào)故障信息，平臺(tái)管理人員可通過(guò)平臺(tái)查看故障信息并進(jìn)行派發(fā)處理，同時(shí)運(yùn)維人員可通過(guò)運(yùn)維APP收取故障推送，運(yùn)維人員在運(yùn)維工作完成后將結(jié)果上報(bào)。充電用戶也可通過(guò)充電小程序反饋現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題。

4.4.5統(tǒng)計(jì)分析

通過(guò)系統(tǒng)平臺(tái)，從充電站點(diǎn)、充電設(shè)施、、充電時(shí)間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統(tǒng)計(jì)信息、能耗統(tǒng)計(jì)信息等。

4.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺(tái)建立運(yùn)營(yíng)商戶，運(yùn)營(yíng)商可建立和管理其運(yùn)營(yíng)所需站點(diǎn)和充電設(shè)施，維護(hù)充電設(shè)施信息、價(jià)格策略、折扣、優(yōu)惠活動(dòng)，同時(shí)可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。4.4.7運(yùn)維APP

面向運(yùn)維人員使用，可以對(duì)站點(diǎn)和充電樁進(jìn)行管理、能夠進(jìn)行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進(jìn)行遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置，同時(shí)可接收故障推送

4.4.8充電小程序

面向充電用戶使用，可查看附近空閑設(shè)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系統(tǒng)硬件配置

5結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)未來(lái)居民小區(qū)私人電動(dòng)汽車充電有序控制問(wèn)題開展研究，建立了變電站-小區(qū)充電樁接入控制模式，提出了兩階段優(yōu)化調(diào)度與分配策略，考慮了變電站和線路的可靠性約束，采用了改進(jìn)粒子群和分支定界法求解模型。仿真結(jié)果表明：電動(dòng)汽車充電的有序控制限制了變電站和線路最大負(fù)荷的增加，降低了峰谷差，增加了企業(yè)效益。隨著電動(dòng)汽車滲透比例的增加，削峰填谷的效果更明顯，同時(shí)可能引起電網(wǎng)供電設(shè)備的過(guò)載，影響電網(wǎng)的檢修和故障負(fù)荷轉(zhuǎn)移，必須通過(guò)改進(jìn)供電方案，以保證供電可充電的深入研究提供了很好的借鑒。該控制系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中涉及變電站控制中心和小區(qū)控制中心運(yùn)營(yíng)管理模式的協(xié)調(diào)，另外隨著系統(tǒng)規(guī)模的增大，為了保證實(shí)時(shí)性必須進(jìn)行通信系統(tǒng)的升級(jí)改造。

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