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淺談充電樁運(yùn)營云平臺(tái)在變電站的策略及應(yīng)用

 更新時(shí)間:2024-12-11 點(diǎn)擊量:783

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*和不依賴于石化能源兩大優(yōu)勢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)境問題的重要突破口。然而,大量電動(dòng)汽車的無序并網(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35.8%的負(fù)荷增長。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)充電帶來的問題,國內(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)損小為目標(biāo),通過基于網(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)則通過動(dòng)態(tài)響應(yīng)分時(shí)電價(jià),提出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)有序充電的控制過程。根據(jù)中國電動(dòng)汽車現(xiàn)狀以及發(fā)展規(guī)劃,電動(dòng)私家車將在未來電動(dòng)汽車消費(fèi)市場中占據(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、住宅小區(qū)停車場、大型商場停車場等場所。其中,住宅小區(qū)停車場內(nèi)私人電動(dòng)汽車的夜間長時(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。

論文圖片1

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,將充電樁接入量優(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。

論文圖片2

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)化過程,第1次優(yōu)化過程為整體車輛優(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)測數(shù)量及其SOC、接入規(guī)律預(yù)測、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fs(x)為:

fs(x)=

論文圖片3

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:

論文圖片4

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:

論文圖片5

論文圖片6

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:

111

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。

論文圖片7

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)過上述分析,優(yōu)化調(diào)度目標(biāo)函數(shù)建立如下:

333

有以下3個(gè)約束條件。

(1)充電需求總量約束

論文圖片8

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

4444

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。

5555

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

6666

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

7777

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)粒子通過追逐自身的優(yōu)位置和全局優(yōu)位置進(jìn)行搜索,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:

888

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:

9999

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。

通過調(diào)整權(quán)重系數(shù)w來實(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)過充電優(yōu)化調(diào)度后的變電站負(fù)荷峰谷差率分別比無序充電時(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。

22222

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

充電模式

峰荷/MW

谷荷/MW

峰谷差率/%

10%滲透率30%滲透率

無序充電

有序充電

10%滲透率

30%滲透率

基礎(chǔ)負(fù)荷

36.7

17.0

53.7

40.3

17.6

56.3

33.6

18.4

45.2

34.3

21.8

36.7

33.1

16.8

49.2

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,使得大負(fù)荷比基礎(chǔ)負(fù)荷增長了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)變電站大負(fù)荷的增長影響較大,可通過電價(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),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。

333

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)變電站高負(fù)荷為39.7MW、谷段平均值為28.1MW,峰谷差14.5MW,降低了11%,大負(fù)荷增長0.9MW,變電站整體負(fù)載率增長為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)致高線路負(fù)載率由原來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)營云平臺(tái)系統(tǒng)通過物聯(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)過溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過壓,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),用戶通過微信、支付寶,云閃付掃碼充電。

4.2應(yīng)用場所

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)

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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4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(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、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

(5)應(yīng)客戶端層:系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費(fèi)平臺(tái)。終端充電用戶通過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、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。

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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)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流,充電樁告警信息等。

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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。

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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)。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

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4.4.5統(tǒng)計(jì)分析

通過系統(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。

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4.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺(tái)建立運(yùn)營商戶,運(yùn)營商可建立和管理其運(yùn)營所需站點(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。IMG_2624.4.7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

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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。

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5結(jié)語

本文針對(duì)未來居民小區(qū)私人電動(dòng)汽車充電有序控制問題開展研究,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)備的過載,影響電網(wǎng)的檢修和故障負(fù)荷轉(zhuǎn)移,必須通過改進(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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作者介紹:

翟雪玲,任職安科瑞電氣股份有限公司,從事電動(dòng)汽車有序充電的設(shè)計(jì)及商務(wù)咨詢。

 

 

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