安科瑞 陳聰

摘要：為解決大規(guī)模電動汽車無序充電導(dǎo)致電網(wǎng)出現(xiàn)“峰上加峰”現(xiàn)象，依據(jù)電動汽車充電地點的不同將配電網(wǎng)劃分為居民區(qū)、辦公區(qū)、商業(yè)區(qū)微電網(wǎng)，提出基于峰谷差、分時電價、用戶充電滿意度多目標(biāo)下的電動汽車充電模式，建立了微電網(wǎng)內(nèi)運營商峰谷差—用戶充電費用少和充電滿意度的雙盈多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，采用上海市實際居民辦公商業(yè)混合體，基于MATLAB/NSGA?Ⅱ算法求解負(fù)荷整形度；采取粒子群優(yōu)化算法求解電動汽車車主達到充電滿意度；實現(xiàn)對電動汽車充電時刻和充電功率的引導(dǎo)。實際算例仿真結(jié)果表明，該方法能有效降低配電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差，提高電動汽車充電效率，滿足用戶充電需求。

關(guān)鍵詞：微電網(wǎng)群；電動汽車；分時電價；多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度；雙層優(yōu)化

為了應(yīng)對全球氣候變暖和化石能源日益短缺的挑戰(zhàn)，中國提出了“雙碳”目標(biāo)。國家電網(wǎng)公司發(fā)布了“碳達峰、碳中和”行動方案。開發(fā)和利用各種新型清潔能源，將電動汽車（electricvehicle，EV）

與分布式能源相結(jié)合，對實現(xiàn)多種能源的優(yōu)勢互補具有十分重要的意義。大量電動汽車接入微電網(wǎng)，對微電網(wǎng)群的協(xié)調(diào)優(yōu)化運行帶來了新的挑戰(zhàn)。隨著分布式新能源的發(fā)展，傳統(tǒng)的單一微網(wǎng)模式已經(jīng)處于劣勢。微電網(wǎng)群將多個單一的微電網(wǎng)結(jié)合在一起，增強了微網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，使可再生能源能夠靈活滿足電力的多元化需求，并減少了電動汽車充電負(fù)荷對傳統(tǒng)大電網(wǎng)的影響。在城市中，電動汽車數(shù)量眾多，其電池具有電源與負(fù)荷的雙重特性，與分布式電源具有互補性。發(fā)展城市風(fēng)光儲一體化，可以減少遠距離輸電損耗，實現(xiàn)能源利用的。

電動汽車充電難、充電價格不合理等問題日益突出。文獻提出了電價引導(dǎo)的策略，通過制定動態(tài)電價引導(dǎo)EV車主進行有序充電，降低系統(tǒng)峰谷差，減少運行成本。文獻［提出電動車智慧傳輸路徑，通過云傳輸來實現(xiàn)電動車的充電協(xié)調(diào)與資源優(yōu)化匹配功能。文獻通過在樓宇中安裝風(fēng)力發(fā)電機，模擬了電動汽車在樓宇中的充電行為特征，驗證了其在城市中的應(yīng)用可能性。EV充電站具有分布式特點，在經(jīng)濟相對發(fā)達充電站密集的區(qū)域，輔以光伏發(fā)電，一定程度上減輕了電網(wǎng)負(fù)擔(dān)，并提高了供電可靠性。以往對于EV優(yōu)化調(diào)度的研究以單層優(yōu)化、單目標(biāo)優(yōu)化為主，但EV優(yōu)化調(diào)度是復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問題，因此文獻建立了包含EV的雙層優(yōu)化模型，通過博弈實現(xiàn)了充電站收益與電動汽車車主利益之間的平衡。隨機性與不確定性是EV充電時空需求方面的明顯特點，導(dǎo)致充電樁利用率不高，因此需要在電動汽車充電優(yōu)化調(diào)度方面進行研究。

基于以上背景，本文針對基于負(fù)荷變化制定分時充電電價的電動汽車有序充電優(yōu)化調(diào)度策略進行了研究。我們構(gòu)建了運營商—用戶雙層多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，將配電網(wǎng)劃分成居民區(qū)、辦公區(qū)、商業(yè)區(qū)微電網(wǎng)。在此基礎(chǔ)上，以微電網(wǎng)內(nèi)電動汽車為研究對象，依據(jù)負(fù)荷的變化制定日前分時充電電價，兼顧電網(wǎng)供電可靠性與電動汽車用戶的利益，引導(dǎo)電動汽車用戶參與有序充電。

1含電動汽車的微網(wǎng)群與日前分時電價

通過微電網(wǎng)群能量管理系統(tǒng)對微電網(wǎng)進行控制，控制平臺在前一天將微網(wǎng)內(nèi)部基本用電負(fù)荷、光伏與風(fēng)力發(fā)電機出力以及電動汽車行為信息上傳至管理系統(tǒng)，從而對次日的微電網(wǎng)群內(nèi)電動汽車進行調(diào)度。微網(wǎng)群結(jié)構(gòu)示意如圖1所示。

圖1微電網(wǎng)群結(jié)構(gòu)

由圖中可以看出，影響微電網(wǎng)群的因素由以下幾個方面組成：

（1）光伏發(fā)電模型

光伏發(fā)電的發(fā)電功率受到光照強度、外界溫度等多種因素的影響。

（2）風(fēng)力發(fā)電模型

風(fēng)力發(fā)電機的效率受多種因素影響，包括風(fēng)速大小、風(fēng)向以及風(fēng)速持續(xù)的時間等。垂直軸風(fēng)力發(fā)電機組具有風(fēng)能利用率高、啟動風(fēng)速低等優(yōu)點。在低風(fēng)速下，結(jié)構(gòu)更簡單的垂直軸風(fēng)力渦輪機將提供自啟動功能，并且不需要任何偏航機構(gòu)。由于城市中高層建筑物數(shù)量眾多，建筑物頂部的風(fēng)速相對較大，這為小型風(fēng)力發(fā)電機的安裝和使用提供了條件。

1. 電動汽車充電方式

目前，常見的電動汽車充電有交流充電、直流充電與換電3種方式。交流充電應(yīng)用廣，在充電時電流較小，適用于家庭充電。直流充電是將交流電整流成直流電供給電池充電，多用在集中充電站，其充電電流大，輸出功率高，在對充電速度要求高的情況下使用。換電是通過更換已充滿電的電池組來達到充滿電的效果，但是由于不同汽車品牌的電池型號不統(tǒng)一，成為制約換電措施的因素。

（4）電動汽車行為特性

電動汽車充電時間與行駛里程等特征不確定性大，用對數(shù)正態(tài)分布描述其行駛距離的概率，EV初始充電時間與結(jié)束時間的概率用正態(tài)分布表示。

（5）日前分時電價模型

制定靈活合理的EV充電電價能調(diào)動車主參與電網(wǎng)調(diào)度的積極性，但目前EV充電電價多以固定電價的形式存在，電價形式較為單一，不能反映不同時段和負(fù)荷情況下的供需關(guān)系，這限制了EV充電電價的靈活性和適應(yīng)性。因此，為鼓勵車主參與電網(wǎng)調(diào)度，實現(xiàn)電網(wǎng)的高效穩(wěn)定運行，提前一天對微網(wǎng)內(nèi)用電情況預(yù)測，依據(jù)每時間段負(fù)荷的不同，根據(jù)負(fù)荷變化確定日前分時電價，作為電動汽車用戶的充電電價。

依據(jù)負(fù)荷變化制定的分時電價，當(dāng)負(fù)荷較高時，有大量電動汽車接入會導(dǎo)致充電電價升高，對一些用戶而言會選擇換個時間段充電，從而實現(xiàn)對用戶充電行為的引導(dǎo)。

2微網(wǎng)群雙層多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度

考慮微電網(wǎng)與電動汽車用戶雙方利益，建立含電動汽車的微網(wǎng)群雙層多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型。外層兼顧微網(wǎng)系統(tǒng)穩(wěn)定性與參與電動汽車調(diào)度的用戶充電費用，依據(jù)制定的日前分時充電電價對電動汽車充電行為進行引導(dǎo)；內(nèi)層以電動汽車用戶充電滿意度為目標(biāo)，構(gòu)建雙層模型，實現(xiàn)微網(wǎng)群的優(yōu)化運行。

1. 外層優(yōu)化

為保證電網(wǎng)系統(tǒng)運行穩(wěn)定性，外層優(yōu)化需要考慮系統(tǒng)功率平衡約束，風(fēng)機、光伏出力約束，傳輸線路容量約束。

1. 內(nèi)層優(yōu)化

用電動汽車SOC值來描述電動汽車電量，電動汽車車主達到出行滿意是充電結(jié)束時電動汽車的SOC達到自己的期望值。內(nèi)層優(yōu)化需考慮充電功率與電動汽車的SOC約束

1. 雙層多目標(biāo)優(yōu)化求解流程

外層要考慮系統(tǒng)負(fù)荷波動與電動汽車用戶充電費用少的多目標(biāo)優(yōu)化問題。以微網(wǎng)群內(nèi)電動汽車充放電計劃為自變量，根據(jù)評判標(biāo)準(zhǔn)從外層優(yōu)化的Pareto解集中選出某一組解，作為電動汽車參與調(diào)度的整體充放電計劃。再通過內(nèi)層以電動汽車車主充電期望值為目標(biāo)函數(shù)，得到每輛電動汽車車主的127電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報2024年1月充電量，采用粒子群算法求解。當(dāng)所得解不滿足實際情況時，返回至外層多目標(biāo)優(yōu)化階段，重新選擇一組解，繼續(xù)進行內(nèi)層優(yōu)化，直到得到的解滿足實際情況。優(yōu)化求解整體流程如圖2所示。

圖2優(yōu)化求解流程

3安科瑞充電樁收費運營云平臺系統(tǒng)選型方案

3.1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(shù)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(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(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。

3.2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。

3.3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)，并進行電能計量和保護。

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)器部署實時數(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(shè)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(chǔ)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。

3.4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(shè)備狀態(tài)、設(shè)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(shè)備使用率，合理分配資源。

3.4.2實時監(jiān)控

實時監(jiān)視充電設(shè)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。

3.4.3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(xì)信息。

3.4.4故障管理

設(shè)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。

3.4.5統(tǒng)計分析

通過系統(tǒng)平臺，從充電站點、充電設(shè)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。

3.4.6基礎(chǔ)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(shè)施，維護充電設(shè)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。

3.4.7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(shè)置，同時可接收故障推送

3.4.8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。

3.5系統(tǒng)硬件配置

4結(jié)語

針對電動汽車在微電網(wǎng)中的優(yōu)化調(diào)度問題，文中以EV充電地點的不同，將配電網(wǎng)劃分居民區(qū)、辦公區(qū)、商業(yè)區(qū)微電網(wǎng)，基于負(fù)荷變化制定日前分時電價，實現(xiàn)對電動汽車充電行為的引導(dǎo)，提出了雙層多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，兼顧微電網(wǎng)與EV車主的利益，并進行算例分析。

（1）建立的含EV的微電網(wǎng)群優(yōu)化調(diào)度模型降低了微電網(wǎng)中的負(fù)荷峰谷差，提高EV充電效率，滿足不同類型EV用戶充電需求，可兼顧微電網(wǎng)和EV車主的利益，同時促進了新能源的就地消納，實現(xiàn)能源的優(yōu)勢互補。

（2）依據(jù)負(fù)荷變化制定的分時充電電價有效地引導(dǎo)了用戶參與微電網(wǎng)調(diào)度，與無序充電相比，降低了一部分負(fù)荷波動，大規(guī)模EV接入電網(wǎng)后效果將更加明顯。中國的電價朝著實時電價的趨勢發(fā)展，還需進一步研究實時電價下EV在微電網(wǎng)系統(tǒng)中的優(yōu)化調(diào)度。

參考文獻

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