淺聊大規模電動汽車有序充電控制方法研究

張繼冬

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要： 隨著環境保護意識的增強和能源轉型的推進，電動汽車作為一種綠色出行方式得到了廣泛的發展。然而，大規模電動汽車的無序充電可能給電網帶來諸多挑戰，如負荷波動、電壓不穩定等。本文對大規模電動汽車有序充電控制方法進行了深入研究，分析了不同控制策略的特點和優勢，旨在為實現電動汽車與電網的協調發展提供參考。

3.1.1分時電價引導
分時電價是一種根據不同時間段的電力供需情況制定不同電價的政策。通過制定合理的分時電價，可以引導電動汽車用戶在電網負荷低谷時段充電，避開負荷高峰時段，從而實現削峰填谷的目的。例如，在夜間電網負荷較低時，電價較低，鼓勵電動汽車用戶在此時充電；而在白天電網負荷高峰時段，電價較高，抑制用戶充電需求。

3.1.2預約充電
預約充電是指電動汽車用戶提前向電網或充電運營商預約充電時間和充電功率。電網或充電運營商根據用戶的預約信息，合理安排充電資源，實現有序充電。預約充電可以有效地避免電動汽車在高峰時段集中充電，減少對電網的沖擊。

3.2.1區域協調充電
區域協調充電是將一定區域內的電動汽車充電設施進行統一管理和協調控制。通過對區域內的充電負荷進行預測和優化分配，可以實現區域內充電負荷的均衡分布，降低對電網的影響。例如，可以根據不同區域的電網容量和負荷情況，合理分配電動汽車的充電地點，避免某些區域充電負荷過重。

3.2.2充電站智能調度
充電站智能調度是指通過對充電站的充電設備進行智能化管理和調度，實現電動汽車的有序充電。例如，可以根據電網的實時負荷情況和電動汽車的充電需求，動態調整充電功率和充電時間，提高充電效率，同時降低對電網的影響。

3.3.1遺傳算法
遺傳算法是一種基于生物進化原理的優化算法。在大規模電動汽車有序充電控制中，可以將充電負荷分配問題轉化為優化問題，利用遺傳算法求解的充電策略。遺傳算法具有全局搜索能力強、收斂速度快等優點，可以有效地解決復雜的優化問題。

3.3.2粒子群優化算法
粒子群優化算法是一種基于群體智能的優化算法。通過模擬鳥群的覓食行為，粒子群優化算法可以在搜索空間中快速找到解。在大規模電動汽車有序充電控制中，可以利用粒子群優化算法對充電功率和充電時間進行優化，實現有序充電。

五、安科瑞充電樁收費運營云平臺系統助力有序充電開展

5.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統通過物聯網技術對接入系統的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數據采集和監控，實時監控充電樁運行狀態，進行充電服務、支付管理，交易結算，資要管理、電能管理，明細查詢等。同時對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進行預警；充電樁支持以太網、4G或WIFI等方式接入互聯網，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

5.2應用場所

適用于民用建筑、一般工業建筑、居住小區、實業單位、商業綜合體、學校、園區等充電樁模式的充電基礎設施設計。

5.3系統結構

系統分為四層：

（1）即數據采集層、網絡傳輸層、數據層和客戶端層。

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

（3）網絡傳輸層：通過4G網絡將數據上傳至搭建好的數據庫服務器。

（4）數據層：包含應用服務器和數據服務器，應用服務器部署數據采集服務、WEB網站，數據服務器部署實時數據庫、歷史數據庫、基礎數據庫。

（5）應客戶端層：系統管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區充電平臺功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實時監控、交易管理、故障管理、統計分析、基礎數據管理等功能，同時為運維人員提供運維APP，充電用戶提供充電小程序。

5.4安科瑞充電樁云平臺系統功能

5.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況，對設備狀態、設備使用率、充電次數、充電時長、充電金額、充電度數、充電樁故障等進行統計顯示，同時可查看每個站點的站點信息、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。

5.4.2實時監控

實時監視充電設施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態、回路狀態、充電過程中的充電電量、充電電壓電流，充電樁告警信息等。

5.4.3交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進行賬戶進行充值、退款、凍結、注銷等操作，可查看小區用戶每日的充電交易詳細信息。

5.4.4故障管理

設備自動上報故障信息，平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進行派發處理，同時運維人員可通過運維APP收取故障推送，運維人員在運維工作完成后將結果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現場問題。

5.4.5統計分析

通過系統平臺，從充電站點、充電設施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統計信息、能耗統計信息等。

5.4.6基礎數據管理

在系統平臺建立運營商戶，運營商可建立和管理其運營所需站點和充電設施，維護充電設施信息、價格策略、折扣、優惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結和解綁。

5.4.7運維APP

面向運維人員使用，可以對站點和充電樁進行管理、能夠進行故障閉環處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進行遠程參數設置，同時可接收故障推送

5.4.8充電小程序

面向充電用戶使用，可查看附近空閑設備，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。

5.5硬件配置

六、總結

大規模電動汽車的有序充電是實現電動汽車與電網協調發展的關鍵。本文對大規模電動汽車有序充電控制方法進行了研究，分析了基于時間、空間和智能算法的不同控制策略的特點和優勢。不同的控制方法各有優缺點，在實際應用中應根據具體情況選擇合適的控制策略。未來，大規模電動汽車有序充電控制將朝著多策略融合、與智能電網深度融合以及大數據與人工智能應用的方向發展。通過不斷探索和創新，相信可以實現大規模電動汽車的有序充電，為推動能源轉型和環境保護做出貢獻。

參考文獻：

[1]劉立成.大規模電動汽車有序充電控制方法研究

[2]唐葆君，王翔宇，王彬，等．中國新能源汽車行業發展水平分析及展望

[3]安科瑞企業微電網設計與應用手冊.2022.05版

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張繼冬