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淺談電動汽車充電負荷預測與智能有序充電策略研究

點擊次數(shù):914更新時間:2024-11-19

安科瑞 劉秋霞

摘要:隨著全球工業(yè)化進程的加速,石油等資源的消耗日益增加,能源短缺和環(huán)境污染問題愈發(fā)嚴峻。電動汽車作為一種清潔、有效的交通方式,受到了廣泛關注。中國政府為推動電動汽車行業(yè)的發(fā)展,實施了一系列政策,使得電動汽車在中國的發(fā)展勢頭強勁。然而,大規(guī)模電動汽車的無序充電對電網(wǎng)的穩(wěn)定安全運行構成了巨大挑戰(zhàn)。因此,對電動汽車充電負荷進行預測,并研究智能有序充電策略,對電網(wǎng)、用戶和電動汽車公司都具有重要意義。

關鍵詞:電動汽車;充電負荷預測;智能有序充電

1.引言

隨著全球能源和環(huán)境問題的日益突出,電動汽車作為一種清潔、有效的交通工具,正在逐步取代傳統(tǒng)的燃油車。中國政府為推動電動汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,實施了一系列政策,包括購車補貼、充電設施建設等,使得電動汽車在中國的發(fā)展勢頭強勁。然而,電動汽車的大規(guī)模應用也帶來了新的挑戰(zhàn),特別是大規(guī)模電動汽車的無序充電對電網(wǎng)的穩(wěn)定安全運行構成了巨大威脅。因此,對電動汽車充電負荷進行預測,并研究智能有序充電策略,成為當前亟待解決的問題。

2.電動汽車充電負荷預測

電動汽車充電負荷預測是制定有序充電策略的基礎。本文采用基于峰平谷電價動態(tài)修正目標荷電狀態(tài)(SOC)的方法,對電動汽車充電負荷進行預測。首先,對影響充電負荷的主要因素進行分析,包括起始充電時刻、起始SOC、日行駛里程等。然后,結(jié)合峰平谷電價的影響,利用機器學習算法建立充電負荷預測模型。該模型能夠準確預測不同時間段內(nèi)電動汽車的充電需求,為制定有序充電策略提供有力支持。

3.電動汽車充電模式分析

在用戶進行充電時,會根據(jù)自己對充電的需求意愿和緊急程度,同時結(jié)合車輛類型,選擇適合自己的充電模式。目前,電動汽車充電技術經(jīng)過不斷發(fā)展,已有三種類型的充電方式技術相對成熟且應用范圍較為廣泛,分別是常規(guī)充電模式、快速充電模式以及充電站更換電池模式。

(1)常規(guī)充電模式

常規(guī)充電方式也稱為慢速充電方式,一般采用日常220V交流電壓,具有小電流低功率的特點。由于充電時間較長,一般需要5-10小時,所以慢速充電樁一般安裝在居民小區(qū)、辦公場所等用戶停留時間較長的區(qū)域。常規(guī)充電在安裝以及成本等方面具有很大的優(yōu)勢,如不需要架設額外的供電線路、對配電網(wǎng)和電池的沖擊較小、能夠延長電池的使用壽命等。因此,一般將慢充充電模式應用在日行駛里程以及日行駛時長較短的私家車上。

(2)快速充電模式

快速充電具有充電電流大的特點,能夠在短時間內(nèi)對電池進行電能補充。快速充電樁在對電動汽車進行所需電能補充時,一般需要1-2小時可以補充電池容量的80%左右。快速充電模式具有充電時間短的明顯優(yōu)勢,因此一般在人口流動較大且擁有充電需求的場所采用快速充電,如大型商超、高速公路補給站等場景。然而,快速充電也會對電池和配電網(wǎng)產(chǎn)生較大的沖擊,影響電池的使用壽命和電網(wǎng)的穩(wěn)定安全運行。因此,在一些緊急情況下會采取快速充電模式進行電量補充。

(3)充電站更換電池模式

換電池模式既能夠在短時間內(nèi)滿足電動汽車的電能需求,又不會對電網(wǎng)和電池造成巨大的沖擊。對于日行駛里程和時長都比較大且沒有合適的時段進行電量補充的運營類車輛,可以考慮采用換電池模式來滿足其正常的運營需求。換電池模式經(jīng)過不斷的發(fā)展已經(jīng)初具規(guī)模,技術得到了較為成熟的發(fā)展,通常情況下只需要十分鐘左右就能完成電池的更換工作。然而,換電池模式也存在一些問題,如需要經(jīng)常拆卸電池對電動汽車的穩(wěn)定性和安全性要求較高、電池標準不統(tǒng)一限制其發(fā)展、換電站需要儲存大量電池投資成本和風險較大等。因此,換電池模式的推廣應用仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

4.智能有序充電策略

智能有序充電策略是實現(xiàn)電動汽車有序充電的關鍵。本文提出的智能有序充電策略,基于充電負荷預測結(jié)果,結(jié)合電網(wǎng)負荷情況和用戶需求,動態(tài)調(diào)整充電功率和充電時間。具體策略包括:在電網(wǎng)負荷低谷時段,鼓勵用戶進行充電;在電網(wǎng)負荷高峰時段,限制或推遲充電行為。同時,結(jié)合峰平谷電價政策,引導用戶合理選擇充電時段,降低充電成本。此外,通過引入智能算法,對充電策略進行持續(xù)優(yōu)化,提高充電效率和用戶滿意度。

5.安科瑞充電樁收費運營云平臺助力有序充電開展

5.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術對接入系統(tǒng)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(shù)據(jù)采集和監(jiān)控,實時監(jiān)控充電樁運行狀態(tài),進行充電服務、支付管理,交易結(jié)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(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。

5.2應用場所

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

5.3系統(tǒng)結(jié)構

C:/Users/Administrator/Desktop/充電樁拓撲圖.jpg充電樁拓撲圖

系統(tǒng)分為四層:

1)即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡傳輸層、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)議為標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù),并進行電能計量和保護。

3)網(wǎng)絡傳輸層:通過4G網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務器。

4)數(shù)據(jù)層:包含應用服務器和數(shù)據(jù)服務器,應用服務器部署數(shù)據(jù)采集服務、WEB網(wǎng)站,數(shù)據(jù)服務器部署實時數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎數(shù)據(jù)庫。

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

小區(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計分析、基礎數(shù)據(jù)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(tǒng)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(tài)、設備使用率、充電次數(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進行統(tǒng)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(tǒng)一管理小區(qū)充電樁,查看設備使用率,合理分配資源。

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5.4.2實時監(jiān)控

實時監(jiān)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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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(jié)、注銷等操作,可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細信息。

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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(fā)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(jié)果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

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5.4.5統(tǒng)計分析

通過系統(tǒng)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(tǒng)計信息、能耗統(tǒng)計信息等。

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5.4.6基礎數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)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(yōu)惠活動,同時可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。IMG_262

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(huán)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(shù)設置,同時可接收故障推送

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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。

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5.5系統(tǒng)硬件配置

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淺談基于“車-路-站-網(wǎng)淺談基于“車-路-站-網(wǎng)

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6.結(jié)論

本文通過對電動汽車充電負荷預測與智能有序充電策略的研究,為電動汽車產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供了有力支持。未來,我們將繼續(xù)深化研究,探索更加精準、高效的充電負荷預測方法和智能有序充電策略。同時,我們也將關注電動汽車充電技術的最新進展和用戶需求的變化,為電動汽車充電的優(yōu)化和創(chuàng)新提供理論支撐和實踐指導。

參考文獻:

[1]陳星.電動汽車充電負荷預測及有序充電控制策略研究

[2]馬玲玲,楊軍,付聰?shù)?電動汽車充放電對電網(wǎng)影響綜述

[3]安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設計與應用手冊.2022.05版


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