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淺談關(guān)于電動(dòng)汽充電樁負(fù)荷預(yù)測(cè)的分析新能源有序充電

更新時(shí)間:2024-06-28 點(diǎn)擊次數(shù): 168次

江蘇安科瑞電器制造有限公司 江蘇江陰 214405

摘要 :文章基于南方某市的電動(dòng)汽車充電數(shù)據(jù),得出各類型電動(dòng)汽車在不同日期類型的充電開始時(shí)間、充電電量、充電功率的分布規(guī)律。采用蒙特卡洛算法模擬計(jì)算了該市 2021年各類型電動(dòng)汽車工作日與休息日的充電負(fù)荷情況,結(jié)果表明,電動(dòng)私家車在休息日的午間和凌晨充電負(fù)荷要高于工作日;該市電動(dòng)出租車在工作日與休息日的充電負(fù)荷占比分別為 60.42% 、58.55% ,在三類型車中始終大; 電動(dòng)私家車工作日與休息日充電負(fù)荷曲線有較大差異,電網(wǎng)總負(fù)荷會(huì)在 19:00 達(dá)到高峰。驗(yàn)證了電動(dòng)汽車的大規(guī)模引入會(huì)增加電網(wǎng)的峰值和峰谷差,同時(shí)將充電行為數(shù)據(jù)擬合為公式,旨在為未來的電網(wǎng)擴(kuò)容建設(shè)和對(duì)電動(dòng)汽車的有序充電控制提供幫助。

關(guān)鍵詞:電動(dòng)汽車;充電行為分析;負(fù)荷預(yù)測(cè)

0 引言

隨著環(huán)境的惡化和化石能源短缺現(xiàn)象的加劇,電動(dòng)汽車以其相對(duì)低廉的價(jià)格、契合綠色出行的理念、消納間歇性可再生能源電力等特點(diǎn),近些年在世界范圍 內(nèi)都得到了較快的發(fā)展。而大規(guī)模電動(dòng)汽車并入電網(wǎng)給電網(wǎng)的安全帶來了嚴(yán)重的威脅。即隨著電動(dòng)汽車數(shù)量的提高,會(huì)給電網(wǎng)負(fù)荷帶來了巨大的沖擊。因此,對(duì)電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)于電網(wǎng)及充電樁后續(xù)的規(guī)劃建設(shè),以及采用何種方式來緩解大規(guī)模電動(dòng)汽車充電過程對(duì)電網(wǎng)帶來的沖擊,都具有重要的研究?jī)r(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

針對(duì)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè)可以分為從空間角度和時(shí)間角度進(jìn)行預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)研究電動(dòng)汽車在空間約束下的出行特性,采用交通起止點(diǎn)法和蒙特卡洛算法完成對(duì)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的時(shí)空預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)針對(duì)電動(dòng)汽車在居民區(qū)的充電特征,建立相關(guān)模型。文獻(xiàn)以某一地區(qū)為例,根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣得到居民區(qū)、工商業(yè)區(qū)電動(dòng)汽車的數(shù)量,研究不同功能區(qū)域電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的差異性。文獻(xiàn)對(duì)蒙特卡洛算法的尋優(yōu)路徑優(yōu)化,完成對(duì)電動(dòng)汽車時(shí)間尺度上的負(fù)荷預(yù)測(cè),提高了運(yùn)算速度。

文中分析了前人研究電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷特性因素的不足之處,對(duì)某市工作日與休息日各類型車的實(shí)際充電行為數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,包括充電開始時(shí)間、充電電量、充電功率的分布特征。采用蒙特卡洛法計(jì)算各類型電動(dòng)汽車的負(fù)荷曲線,比較各類型車負(fù)荷曲線的差異,分析充電負(fù)荷曲線對(duì)該市電網(wǎng)負(fù)荷的影響。

1 影響電動(dòng)汽車充電負(fù)荷特性的因素

充電開始時(shí)間、充電持續(xù)時(shí)間、充電功率是影響電動(dòng)汽車充電負(fù)荷特性的關(guān)鍵因素。下文將針對(duì)其進(jìn)行分析。

1.1開始充電時(shí)間

用戶的充電開始時(shí)間取決于車輛的類型以及用戶的個(gè)人行為等。之前的研究多是以燃油車的出行特性來近似代替電動(dòng)汽車的出行特性,例如文獻(xiàn)[13]采用 NHTS( National Household Travel Survey) 的數(shù)據(jù),將燃油汽車最后一次出行的結(jié)束時(shí)刻近似視為開始充電時(shí)間 t,如式( 1) 所示,t 與其頻率滿足正態(tài)分布,其中 μs 、 σs 分別為 t 的期望和標(biāo)準(zhǔn)差。

fs (t) =exp [ -] (1)

1.2充電持續(xù)時(shí)間

充電持續(xù)時(shí)間 Tchar 決定了充電時(shí)間的長(zhǎng)短,取決于充電電量 Q 和充電功率 P 。通過式(2) 得到,即 :

Tchar =(2)

考慮到車型的不同,充電 電量 Q 難 以確定,文獻(xiàn) [14]研究了交通以及氣溫狀況對(duì)充電電量的影響,文獻(xiàn)將用戶每次用車時(shí)的電池電荷狀態(tài)SOC的概率密度函數(shù)(State of Charge) 視為正態(tài)分布,通過概率密度函數(shù)隨機(jī)抽取得到SOC,通過式(3) 即可得到充電 電量 Q,其中α為期望充電完成后的荷電狀態(tài),一般來說α取為 1,E 為滿電電量。

Q = ( α - SOC) × E (3)

文獻(xiàn)亦根據(jù)NHTS的數(shù)據(jù),將日行駛里程L視為滿足對(duì)數(shù)正態(tài)分布。通過式(4)得到日行駛里程 L,其中 μD 、σD 分別為 lnL 的期望和標(biāo)準(zhǔn)差。

fD (L) =exp [ -] (4)

通過式(5) ,得到充電電量 Q 。其中 S 為每公里耗 電量,α 一般取 1 。

Q = α × S × L (5)

這些做法由于缺乏實(shí)際的電動(dòng)汽車充電數(shù)據(jù),導(dǎo)致將數(shù)量龐大的電動(dòng)汽車難以確定的滿電電量 E、每公里耗電量 S、充電功率 P 等均視為一個(gè)定值,過于理想化的設(shè)定會(huì)降低模型的精度,使得最終的充電負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)有偏差。而文中采用的是處理后的開始充電時(shí)間、充電電量,以及充電功率這些實(shí)際充電行為數(shù)據(jù),更加符合實(shí)際狀況。

1.3 充電功率

充電功率 P 直接決定了充電持續(xù)階段的負(fù)荷情況。文獻(xiàn)僅考慮了車輛某一充電倍率下的充電, 假設(shè)充電功率在某個(gè)范圍內(nèi)滿足均勻分布,具有一定的局限性。文獻(xiàn)采用分段函數(shù)來表示充電過程中 功率的變化情況,使得結(jié)果更加準(zhǔn)確,但該模型僅針對(duì)鎳氫電池使得最終的充電負(fù)荷結(jié)果亦具有一定的局限性。

2 電動(dòng)汽車充電行為分析

基于充電行為的差異性,以下針對(duì)各類型電動(dòng)汽車從開始充電時(shí)間、充電電量、充電功率進(jìn)行分析。

2.1公交車

公交車出行規(guī)律較為固定。為了更好地比較不同日期各類型車輛充電行為的不同,將開始充電時(shí)間、充電電量、充電功率均按照日期進(jìn)行了分類,將周一到周 五記為工作日,周六周日記為休息日。對(duì)南方某市電動(dòng)公交車充電站的充電數(shù)據(jù),處理后得到電動(dòng)公交車不同日期的開始充電時(shí)間分布圖,如圖 1 所示。

圖 1 電動(dòng)公交車開始充電時(shí)間分布

可以發(fā)現(xiàn)公交車開始充電時(shí)間有兩個(gè)峰值,分別 為中午 12:00 附近和晚上 23:00 附近,且在 23:00 附近會(huì)達(dá)到一天中的最大峰值。 由于充電時(shí)間不同,充電 電量和功率也會(huì)不同,因此,將充電電量按照時(shí)間進(jìn)行分類,將白天定義為 7: 00 ~ 17: 00,晚上定義為 18: 00 到第二天 6:00 。得到電動(dòng)公交車不同日期白天和晚上的充電電量分布情況如圖 2、圖 3 所示。

圖 2 電動(dòng)公交車白天充電電量分布

圖 3 電動(dòng)公交車晚上充電電量分布

對(duì)充電電量進(jìn)行劃分,計(jì)算訂單中的每一段充電電量對(duì)應(yīng)的平均充電功率如表 1 所示,相較于直接規(guī)定以某一充電功率充電,結(jié)果會(huì)更加精確。將電動(dòng)公交車定義為一天一充,其中開始充電時(shí)間、充電電量、均按照以上分布規(guī)律生成對(duì)應(yīng)的隨機(jī)數(shù),以此來代替用戶不確定的充電行為。

2.2出租車

出租車(包括網(wǎng)約車) 同屬運(yùn)營(yíng)類車輛,近年來發(fā)展迅速。 同理得到出租車不同日期開始充電時(shí)間分布圖如圖 4 所示,白天和晚上的充電電量分布圖如圖 5、圖 6 所示。

表1 電動(dòng)公交車不同時(shí)間及充電電量下的充電功率

充電電量

( Q / (kW·h) )

功率(P/ kW)

工作日白天

工作日晚上

休息日白天

休息日晚上

11 ≤Q<40

86.44

62.74

87.23

59.92

41 ≤Q<70

136.44

93.79

135.22

91.67

71 ≤Q <100

148.55

94.72

148.98

94.26

101 ≤Q <130

130.45

95.23

127.30

94.79

131 ≤Q <170

82.48

85.87

83.51

87.83

Q=171

102.13

87.48

100.72

87.25

圖4 電動(dòng)出租車開始充電時(shí)間分布圖

總體來說工作日和休息日出租車的開始充電時(shí)間分布近似相同,主要集中在中午 12: 00 ~ 15: 00,晚上 22:00 ~1:00,接近凌晨的充電頻率略高于中午的充電頻率。

圖 5 電動(dòng)出租車白天充電電量分布

圖 6 電動(dòng)出租車晚上充電電量分布

同理對(duì)充電電量進(jìn)行分類,每一類的電量,匹配所對(duì)應(yīng)的訂單中的平均功率如表 2 所示,文中將電動(dòng)出租車的充電頻率定為一天兩次。

表 2 電動(dòng)出租車不同時(shí)間及充電電量下的充電功率

充電電量

( Q / (kW·h) )

功率(P/ kW)

工作日白天

工作日晚上

工作日白天

休息日晚上

Q≤20

27.53

27.81

29.02

30.12

20 <Q<50

36.44

34

36.96

34.48

Q=50

56.64

46.87

56.64

47.2

2.3 私家車

私家車主要用于上下班,大部分時(shí)間處于閑置狀態(tài),休息日多用于外出娛樂。對(duì)數(shù)據(jù)處理后得到電動(dòng)私家車開始充電時(shí)間分布圖如圖 7 所示,充電電量分布圖如圖 8、圖 9 所示。

圖 7 電動(dòng)私家車開始充電時(shí)間分布

圖 8 電動(dòng)私家車白天充電電量分布

圖 9 電動(dòng)私家車晚上充電電量分布

私家車工作日開始充電時(shí)間更多的是集中在下班高峰期,約在 19:00 達(dá)到高峰,且晚上充電頻率顯著高于中午。休息日在午間充電頻率整體高于工作日,在 18:00 ~21:00 達(dá)到一天中的峰值。

同理將對(duì)充電電量大小進(jìn)行分類,每一類的電量匹配所對(duì)應(yīng)的訂單中的平均功率如表3所示,將電動(dòng)私家車的充電頻率定為一天一次。

表3 電動(dòng)私家車不同時(shí)間及充電電量下的充電功率

充電電量

( Q / (kW·h) )

功率(P/kW)

工作日白天

工作日晚上

工作日白天

休息日晚上

Q≤10

3.32

3.3

3.26

3.26

10 ≤Q<20

4.54

4.21

4.44

4.41

20 ≤Q<30

9.92

7

8.73

6.85

Q=30

12.04

7.25

9.98

7.47

3 電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型

已知該地區(qū) 2015 年~2020 年的電動(dòng)汽車保有量,計(jì)算得到該地區(qū)電動(dòng)汽車保有量年均漲高達(dá)75.26% ,對(duì)增長(zhǎng)趨勢(shì)進(jìn)行擬合處理如圖 10 所示,計(jì)算得到 2021年該地區(qū)電動(dòng)汽車的總保有量。已知該地區(qū)某市電動(dòng)汽車保有量占比,以及公交車、出租車、私家車之前的數(shù)量 占 比,得到 2021年該市總保有量為64 616輛,其中公交車為 2565輛,出租車( 包括網(wǎng)約 車) 為 20541 輛,私家車為 41 510 輛。

圖 10 某地區(qū) 2015年-2020年電動(dòng)汽車保有量變化

通過上文各類型車充電開始時(shí)間、充電電量、充電功率的分布規(guī)律以及保有量數(shù)據(jù),對(duì)南方某市 2021年的公交車、出租車、私家車的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)采取蒙特卡洛算法進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算。蒙特卡洛算法是在已知某些隨機(jī)變量大量數(shù)據(jù)的前提下,通過大量的隨機(jī)試驗(yàn),反復(fù)抽取隨機(jī)數(shù),以此來替代電動(dòng)汽車的隨機(jī)充電行為,計(jì)算變量在試驗(yàn)中出現(xiàn)的頻率近似估計(jì)其概率值,并將其作為問題的解。圖 11為基于蒙特卡洛算法的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè)流程圖,通過仿真計(jì)算得到公交車、出租車、私家車一天的充電負(fù)荷情況。為了簡(jiǎn)化計(jì)算流程,做出以下假設(shè) :

(1) 各個(gè)類型電動(dòng)汽車的開始充電時(shí)間與充電電量互相獨(dú)立,彼此互不影響 ;

(2) 充電過程均視為恒功率充電 ;

(3) 區(qū)域內(nèi)的總負(fù)荷為獨(dú)立車輛充電負(fù)荷的疊加, 即對(duì)同時(shí)刻的不同車型充電負(fù)荷進(jìn)行求和。

文中將三種類型電動(dòng)汽車充電負(fù)荷曲線的負(fù)荷值相加,計(jì)算各類型車不同日期類型的負(fù)荷占比,以及負(fù)荷峰值如表 4所示。由于電動(dòng)出租車充電頻率高,且保有量較高,無論工作日還是休息日,該市的電動(dòng)出租車充電負(fù)荷占比始終最高,分別為 60.42% 和58.88% 。 由于工作日和休息日對(duì)電動(dòng)公交車和電動(dòng)出租車的負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線影響較小,文中只列出電動(dòng)私家車工作日與休息日的負(fù)荷曲線對(duì)比圖12,以及三種電動(dòng)汽車在工作日的負(fù)荷曲線對(duì)比圖13,發(fā)現(xiàn)私家車在休息日中午和凌晨的充電負(fù)荷要高于工作日,工作日更多選擇在下班高峰期進(jìn)行充電。

圖 11 充電負(fù)荷計(jì)算流程圖

表 4 各類型電動(dòng)汽車不同時(shí)間負(fù)荷峰值與負(fù)荷占比

車型

工作日

休息日

負(fù)荷峰值 (P/ MW)

負(fù)荷占比 (%)

負(fù)荷峰值 (P/ MW)

負(fù)荷占比 (%)

電動(dòng)公交車

20.345

9.10

20.343

8.90

電動(dòng)出租車

105.899

60.42

106.228

58.88

電動(dòng)私家車

49.708

30.48

44.480

32.22

圖 12 電動(dòng)私家車不同日期的負(fù)荷曲線對(duì)比

圖 13 三種類型車工作日的充電負(fù)荷曲線對(duì)比

將公交車、出租車、私家車三者的負(fù)荷曲線疊加得到圖 14,可以發(fā)現(xiàn)工作日與休息日電動(dòng)汽車的總的負(fù)荷曲線分布規(guī)律相似。由于出租車的負(fù)荷占比始終最大,導(dǎo)致總體分布曲線類似于出租車的充電負(fù)荷曲線。

圖 14 三種類型電動(dòng)汽車充電負(fù)荷曲線之和

已知該市 2016 年冬季典型日負(fù)荷曲線如圖 15 中 的原負(fù)荷曲線所示。并將圖14結(jié)果疊加到原負(fù)荷曲 線之上,得到2021年該市電動(dòng)汽車總負(fù)荷曲線與原負(fù)荷曲線對(duì)比圖,如圖 15 所示。并繪制了表5,展示三條曲線負(fù)荷峰值、谷值、峰谷差、方差之間的差異,括號(hào)內(nèi)展示了相較于基礎(chǔ)負(fù)荷的增長(zhǎng)率。表 6、表 7 分別為各類型車開始充電時(shí)間、充電電量的概率密度函數(shù)擬合公式的具體參數(shù)。

從圖15 以及表5 可以看出,電動(dòng)汽車的充電過程使得電網(wǎng)的整體負(fù)荷有了較大的提升,會(huì)在晚上 19: 00 達(dá)到高峰,約為 835.09 MW( 工作日),830.20 MW( 休 息日) ,負(fù)荷峰值分別提高了7.79% ( 工作日) ,7.16% (休息日) 。相對(duì)來說,在夜間負(fù)荷谷值的提升更為明顯,分別提高 10.70% ,11.12% ,利用這一特性后續(xù)可以采用 V2G[27-30]等有序充電控制技術(shù),將電動(dòng)汽車作為一個(gè)獨(dú)立的儲(chǔ)能單元與電網(wǎng)進(jìn)行有效的交互調(diào)度,在滿足用戶充電需求的前提下,提高發(fā)電設(shè)備在夜間 的利用率,實(shí)現(xiàn)削峰填谷,保證電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。負(fù)荷峰谷差由原來的 366.99 MW 提高至 383.70 MW( 工作日) 、377.10MW ( 休 息 日) 分別提高 4.55%,2.75% 。而負(fù)荷的波動(dòng)情況一般用方差來表示,負(fù)荷方差分別提高 9.62% ( 工作日) ,7.94% ( 休息日) ,也表明電動(dòng)汽車的引入加劇了電網(wǎng)的不穩(wěn)定波動(dòng)。

圖 15 電動(dòng)汽車總負(fù)荷曲線與原負(fù)荷曲線對(duì)比

表 5 不同負(fù)荷曲線的對(duì)比

負(fù)荷曲

線名稱

峰值

(P/ MW)

谷值

(P/ MW)

峰谷差

(P/ MW)

負(fù)荷

方差

基礎(chǔ)負(fù)荷

774.76

407.77

366.99

13 161

工作日

835.10

451.40

383.70

14 427

總負(fù)荷

(7.79% )

( 10.70% )

(4.55% )

(9.62% )

休息日

830.20

453.10

377.10

14206

總負(fù)荷

(7.16% )

( 11.12% )

(2.75% )

(7.94% )

文中將各類型電動(dòng)汽車的開始充電時(shí)間以及充電電量通過 Matlab 進(jìn)行擬合處理,篩選出 R2 =0.95 的函 數(shù),其中 R2 表示復(fù)相關(guān)系數(shù),其越接近 1,表示擬合效 果越好。發(fā)現(xiàn)除了私家車在工作日與休息日,開始充電時(shí)間的概率密度函數(shù)用高階傅里葉函數(shù)( 如式 6) 擬合效果較好以外,其余均通過一階或多階高斯分布函數(shù)( 如式 7) 完成擬合。同時(shí)采用最小二乘法估計(jì)公式的各項(xiàng)參數(shù),結(jié)果如表 6 與表 7 所示,其中 x 表示開始充電時(shí)間或是充電電量,∫ (x) 表示與之對(duì)應(yīng)的概率密度。通過對(duì)充電行為進(jìn)行函數(shù)擬合,旨在得到一種更加普遍且實(shí)際的概率模型,為今后的研究提供幫助。

f(x) = a0 + a1 × cos(x × w) + b1 × sin(x × w) + … + an × sin(n × x × w) + bn × sin(n × x × w) (6)

f(x) = a1 × exp [ ( -2 ] + a2 × exp [ ( -2 ] +···+ an × exp [ ( -2 ] (7)

表 6 各類型車開始充電時(shí)間概率密度函數(shù)具體參數(shù)

日期類型


開始充電時(shí)間概率密度函數(shù)具體參數(shù)


公交車

出租車

私家車

工作日

a1 = 8.16e + 12

b1 = 71.76c1 = 8.674

a2 = 1.046

b2 = -7.152

c2 = 3.95

a3 = 0.068 6

b3 = 8.374 c3 = 10.89

a4 = -0.0547 9

b4 = 6.1

c4 = 4.18

a1 = 7.609e + 11

b1 = 58

c1 = 6.471

a1 = 0.6723

b1 = 30.4

c1 = 5.325

a2 = 0.0658

b2 = 14.54

c2 = 1.258

a3 = 0.2976

b3 = 12.48

c3 = 0.3602

a4 = 1.064e + 10

b4 = -22.42

c4 = 4.323

a5 = 0.04366

b5 = -3.615

c5 = 17.86

a1 = 0.1101

b1 = 22.6

c1 = 0.631

a2 = 0.0811

b2 = 14.55

c2 = 1.376

a0 = 0.044 78 w = 0.2004

a1 = -0.01683

b1 = -0.02124

a2 = -0.00104

b2 = -0.00601

a3 = 0.004383

b3 = -0.01323

a4 = -0.00384

b4 = 0.005106

休息日

a2 = 6.652e + 11

b2 = -39.9

c2 = 7.195

a3 = -0.053 22

b3 = 5.534

c3 = 4.235

a4 = 0.065 71

b4 = 6.61

c4 = 13.85

a3 = 2.719e + 06

b3 = -48.3 c3 = 11.35

a4 = 0.058 2 b4 = 12.4

c4 = 0.939

a5 = -0.029 3

b5 = 13.56 c5 = 3.796

a6 = 1.011e + 05

b6 = -1637 c6 = 424.9

a0 = 0.041 73 w = 0.258 7

a1 = -0.0064

b1 = -0.02687

a2 = 0.00308

b2 = -0.01347

表7 各類型車充電電量概率密度函數(shù)具體參數(shù)

日期類型

充電電量概率密度函數(shù)具體參數(shù)

公交車

出租車

私家車

工作日( 白天)

a1 = 0.1521 b1 = 31.47 c1 = 45.62

a1 = 0.5337 b1 = 2.361 c1 = 13.38

a1 = 0.5337 b1 = 2.361 c1 = 13.38

a1 = 0.08519 b1 = 60.28 c1 = 15.52

工作日( 晚上)

a2 = 0.060 19

b2 = 30.58

c2 = 12.03

a3 = 0.04033

b3 = 16.73

c3 = 183.6

a1 = 0.3231

b1 = 25.21

c1 = 16.77

a1 = 0.4431

b1 = 5.806

c1 = 13.89

休息日( 白天)

a1 = 0.156 5 b1 = 31.43 c1 = 43.41

a1 = 0.543 5 b1 = 2.657 c1 = 12.71

a1 = 0.543 5 b1 = 2.657 c1 = 12.71

a1 = 0.078 62 b1 = 60.16 c1 = 15.68

休息日( 晚上)

a2 = 0.05732

b2 = 31.8

c2 = 12.23

a3 = 0.04244

b3 = 15.48

c3 = 179.5

a1 = 0.3209

b1 = 26.17

c1 = 16.93

a1 = 0.4479

b1 = 6.575

c1 = 13.26

4 安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)

4.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)接入系統(tǒng)的汽車充電站、電動(dòng)自行車充電站以及各個(gè)充電樁進(jìn)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,資源管理、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(chǎng)合

適用于住宅小區(qū)等物業(yè)環(huán)境、各類企事業(yè)單位、醫(yī)院、景區(qū)、學(xué)校、園區(qū)等公建、公共停車場(chǎng)、公路充電站、公交樞紐、購(gòu)物中心、商業(yè)綜合體、商業(yè)廣場(chǎng)、地下停車場(chǎng)、高速服務(wù)區(qū)、公寓寫字樓等場(chǎng)合。

4.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備層:連接于網(wǎng)絡(luò)中的各類傳感器,包括多功能電力儀表、汽車充電樁、電瓶車充電樁、電能質(zhì)量分析儀表、電氣、限流式保護(hù)器、煙霧傳感器、測(cè)溫裝置、智能插座、攝像頭等。

網(wǎng)絡(luò)通訊層:包含現(xiàn)場(chǎng)智能網(wǎng)關(guān)、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)等設(shè)備。智能網(wǎng)關(guān)主動(dòng)采集現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備層設(shè)備的數(shù)據(jù),并可進(jìn)行規(guī)約轉(zhuǎn)換,數(shù)據(jù)存儲(chǔ),并通過網(wǎng)絡(luò)把數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器,智能網(wǎng)關(guān)可在網(wǎng)絡(luò)故障時(shí)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地,待網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)時(shí)從中斷的位置繼續(xù)上傳數(shù)據(jù),保證服務(wù)器端數(shù)據(jù)不丟失。

平臺(tái)管理層:包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器,完成對(duì)現(xiàn)場(chǎng)所有智能設(shè)備的數(shù)據(jù)交換,可在PC端或移動(dòng)端實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)充電站配電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、充電樁的工作狀態(tài)、充電過程及人員行為,并完成微信、支付寶在線支付等應(yīng)用。

微信圖片_20220128110125

4.4平臺(tái)功能描述

4.4.1充電服務(wù)

充電設(shè)施搜索,充電設(shè)施查看,地圖尋址,在線自助支付充電,充電結(jié)算,導(dǎo)航等。

4.4.2首頁(yè)總覽

總覽當(dāng)日、當(dāng)月開戶數(shù)、充值金額、充電金額、充電度數(shù)、充電次數(shù)、充電時(shí)長(zhǎng),累計(jì)的開戶數(shù)、充值金額、充電金額、充電度數(shù)、充電次數(shù)、充電時(shí)長(zhǎng),以及相應(yīng)的環(huán)比增長(zhǎng)和同比增長(zhǎng)以及樁、站分布地圖導(dǎo)航、本月充電統(tǒng)計(jì)。

4.4.3交易結(jié)算

充電價(jià)格策略管理,預(yù)收費(fèi)管理,賬單管理,營(yíng)收和財(cái)務(wù)相關(guān)報(bào)表。

4.4.4故障管理

故障管理故障記錄查詢、故障處理、故障確認(rèn)、故障分析等管理項(xiàng),為用戶管理故障和查詢提供方便。

4.4.5統(tǒng)計(jì)分析

統(tǒng)計(jì)分析支持運(yùn)營(yíng)趨勢(shì)分析、收益統(tǒng)計(jì),方便用戶以曲線、能耗分析等分析工具,瀏覽樁的充電運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)。

4.4.6運(yùn)營(yíng)報(bào)告

按用戶周期分析汽車、電瓶車充電站、樁運(yùn)行、交易、充值、充電及報(bào)警、故障情況,形成分析報(bào)告。

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4.4.7APP、小程序移動(dòng)端支持

通過模糊搜索和地圖搜索的功能,可查詢可用的電樁和電站等詳細(xì)信息。掃碼充電,在線支付:掃描充電樁二維碼,完成支付,微信支付完成后,即可進(jìn)行充電。

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4.4.8資源管理

充電站檔案管理,充電樁檔案管理,用戶檔案管理,充電樁運(yùn)行監(jiān)測(cè),充電樁異常交易監(jiān)測(cè)。

4.5選型配置

類型

型號(hào)

圖片

功能

安科瑞汽車充電樁收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)

AcrelCloud-9000

1663298411731

(一)資源管理

充電站檔案管理,充電樁檔案管理,用戶檔案管理,充電樁異常交易監(jiān)測(cè)

(二)交易結(jié)算

充電價(jià)格策略管理,預(yù)收費(fèi)管理,賬單管理,營(yíng)收和財(cái)務(wù)相關(guān)報(bào)表

(三)用戶管理

用戶注冊(cè),用戶登錄,用戶帳戶管理

(四)充電服務(wù)

充電設(shè)施搜索,充電設(shè)施查看,地圖尋址,在線自助支付充電,充電結(jié)算,導(dǎo)航等

(五)微信小程序

掃碼充電,賬單查詢、充電信息監(jiān)測(cè)等功能

(六)數(shù)據(jù)服務(wù)

數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和解析

(七)收益隔天結(jié)轉(zhuǎn)到帳

安科瑞電瓶車充電樁收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)

AcrelCloud-9500

64d7b38e19da6197071fc14f143ef48

(一)資源管理

充電站檔案管理,充電樁檔案管理,用戶檔案管理,充電樁異常交易監(jiān)測(cè)

(二)交易結(jié)算

充電價(jià)格策略管理,預(yù)收費(fèi)管理,賬單管理,營(yíng)收和財(cái)務(wù)相關(guān)報(bào)

(三)用戶管理

用戶注冊(cè),用戶登錄,用戶帳戶管理

(四)充電服務(wù)

充電設(shè)施搜索,充電設(shè)施查看,地圖尋址,在線自助支付充電,充電結(jié)算,導(dǎo)航等

(五)微信小程序

掃碼充電,賬單查詢、充電信息監(jiān)測(cè)等功能

(六)數(shù)據(jù)服務(wù)

數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和解析

(七)收益隔天結(jié)轉(zhuǎn)到帳

IC卡汽車充電樁管理系統(tǒng)(本地單價(jià)版)

Acrel-AVMS

/

輸入輸出:AC220V

1個(gè)充電接口,充電線長(zhǎng)5米;輸出功率7KW;掃碼刷卡支付;標(biāo)配

無線通訊:4G、WIFI、藍(lán)牙三選一

(下單備注規(guī)格,無備注默認(rèn)4G通訊)

10路電瓶車智能充電樁

ACX10A系列

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10路最大承載電流25A,單路最大輸出電流3A,單回路最大功率1000W,總功率5500W。充滿自停、斷電記憶、短路保護(hù)、過載保護(hù)、空載保護(hù)。故障回路識(shí)別、遠(yuǎn)程升級(jí)、功率識(shí)別、獨(dú)立計(jì)量、告警上報(bào)。

可選配:K(進(jìn)線漏保)

C(每回路測(cè)溫)

J(進(jìn)線計(jì)量,單相電能表)

L(進(jìn)線漏電監(jiān)測(cè),超限跳開所有回路)

ACX10A-TYHN 戶內(nèi)使(IP21),支持投幣、刷卡,掃碼、免費(fèi)充電

ACX10A-TYN 戶內(nèi)使用(IP21),支持投幣、刷卡,免費(fèi)充電

ACX10A-YHW 戶外使用(IP65),支持刷卡,掃碼,免費(fèi)充電

ACX10A-YHN 戶內(nèi)使用(IP21),支持刷卡,掃碼,免費(fèi)充電

ACX10A-YW戶外使用(IP65),支持刷卡、免費(fèi)充電

ACX10A-MW 戶外使用(IP65),僅免費(fèi)充電,不能刷卡掃碼

20路電瓶車智能充電樁

ACX20A系列

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20路最大承載電流50A,單路最大輸出電流3A,單回路最大功率1000W,總功率11kW。充滿自停、斷電記憶、短路保護(hù)、過載保護(hù)、空載保護(hù)、故障回路識(shí)別、遠(yuǎn)程升級(jí)、功率識(shí)別,報(bào)警上報(bào)。可選配

K(進(jìn)線漏保)

C(每回路測(cè)溫)

J(進(jìn)線計(jì)量,單相電能表)

L(進(jìn)線漏電監(jiān)測(cè),超限跳開所有回路)

ACX20A-YHN 戶內(nèi)使用(IP21),支持刷卡,掃碼,免費(fèi)充電

ACX20A-YN 戶內(nèi)使用(IP21),支持刷卡,免費(fèi)充電

2路智能插座

ACX2A系列

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2路最大承載電流20A,單路最大輸出電流10A,單回路最大功率2200W,總功率4400W。充滿自停、斷電記憶、短路保護(hù)、過載保護(hù)、空載保護(hù)。故障回路識(shí)別、遠(yuǎn)程升級(jí)、功率識(shí)別,報(bào)警上報(bào)。

ACX2A-YHN 戶內(nèi)使用(IP21),支持刷卡、掃碼充電,單路最大電流10A

ACX2A-HN 戶內(nèi)使用(IP21),支持掃碼充電,單路最大電流10A

ACX2A-YN 戶內(nèi)使用(IP21),支持刷卡充電,單路最大電流10A

落地式電瓶車智能充電樁

ACX10B系列

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10路最大承載電流25A,單路最大輸出電流3A,單回路最大功率1000W總功率5500W,充滿自停、斷電記憶、短路保護(hù)、過載保護(hù)、空載保護(hù)。故障回路識(shí)別、遠(yuǎn)程升級(jí)、功率識(shí)別、獨(dú)立計(jì)量、告警上報(bào)可選配

K(進(jìn)線漏保)

C(每回路測(cè)溫)

J(進(jìn)線計(jì)量,單相電能表)

L(進(jìn)線漏電監(jiān)測(cè),超限跳開所有回路)

ACX10B-YHW 戶外使用,落地式安裝,包含1臺(tái)主機(jī)及5根立柱,支持刷卡、掃碼充電,不帶廣告屏

ACX10B-YHW-LL 戶外使用,落地式安裝,包含1臺(tái)主機(jī)及5根立柱,支持刷卡、掃碼充電。液晶屏支持U盤本地投放圖片及視頻廣告

7KW交流充電樁

AEV-AC007D

 

額定功率7kW,單相三線制,防護(hù)等級(jí)IP65,具備防雷保護(hù)、過載保護(hù)、短路保護(hù)、漏電保護(hù)、智能監(jiān)測(cè)、智能計(jì)量、遠(yuǎn)程升級(jí),支持刷卡、掃碼、即插即用。

通訊方式:4G/WIFI/藍(lán)牙

支持刷卡,掃碼、免費(fèi)充電

可選配觸摸顯示屏(LCD)

30KW直流樁

AEV-DC030D

額定功率30kW,三相五線制,防護(hù)等級(jí)IP54,具備防雷保護(hù)、過載保護(hù)、短路保護(hù)、漏電保護(hù)、智能監(jiān)測(cè)、智能計(jì)量、恒流恒壓、電池保護(hù)、遠(yuǎn)程升級(jí),支持刷卡、掃碼、即插即用

通訊方式:4G/以太網(wǎng)

支持刷卡,掃碼、免費(fèi)充電

60KW直流樁

AEV-DC060S

額定功率60kW,三相五線制,防護(hù)等級(jí)IP54,具備防雷保護(hù)、過載保護(hù)、短路保護(hù)、漏電保護(hù)、智能監(jiān)測(cè)、智能計(jì)量、恒流恒壓、電池保護(hù)、遠(yuǎn)程升級(jí),支持刷卡、掃碼、即插即用

通訊方式:4G/以太網(wǎng)

支持刷卡,掃碼、免費(fèi)充電

120KW直流樁

AEV-DC120S

額定功率120kW,三相五線制,防護(hù)等級(jí)IP54,具備防雷保護(hù)、過載保護(hù)、短路保護(hù)、漏電保護(hù)、智能監(jiān)測(cè)、智能計(jì)量、恒流恒壓、電池保護(hù)、遠(yuǎn)程升級(jí),支持刷卡、掃碼、即插即用

通訊方式:4G/以太網(wǎng)

支持刷卡,掃碼、免費(fèi)充電

IC充值卡

ACX10A-IC02

6f49335fdc1d527-20220916143840

充電樁配套購(gòu)電卡

充值機(jī)

ACX10A-CZJ01

e33336d4161c0eb-20220916143700

電瓶車充電樁開卡讀卡器

7kw交流充電樁立柱

AEV-AC007LZ

用于AEV-AC007D立柱安裝

30kw直流充電樁立柱

AEV-DC030LZ

用于30kw充電樁AEV-DC030D專用立柱套件,可實(shí)現(xiàn)落地式安裝安裝

汽車充電樁IC卡

M1射屏卡

購(gòu)電卡 - 副本

通過刷卡控制電動(dòng)汽車充電樁的啟停并扣費(fèi)

汽車充電樁讀卡器

 

讀卡器

e33336d4161c0eb-20220916143700

汽車充電樁開卡讀卡器

電氣防火限流式保護(hù)器

ASCP200-40B

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壁掛式安裝,可實(shí)現(xiàn)短路限流滅弧保護(hù)、過載限流保護(hù)、內(nèi)部超溫限流保護(hù)、過欠壓保護(hù)、漏電監(jiān)測(cè)、線纜溫度監(jiān)測(cè)等功能;1路RS485通訊,1路NB 無線通訊(選配);額定電流為0~40A,額定電流菜單可設(shè)。

導(dǎo)軌式電能表

ADL200

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單相U、I 、P、Q、S、PF、F 等全電參量測(cè)量, 有功無功電能統(tǒng)計(jì);LCD顯示;可選配 RS485 通訊功能,方便用戶電瓶車充電樁汽車充電樁進(jìn)行用電監(jiān)測(cè)計(jì)量。

導(dǎo)軌式直流電能表

DJSF1352-RN

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直流電壓、電流、功率測(cè)量及正反向電能計(jì)量,復(fù)費(fèi)率電能統(tǒng)計(jì),SOE事件記錄;紅外通訊,電壓最大輸入1000V,電流外接分流器接入(75mV)或霍爾元件接入(0-5V)導(dǎo)軌式安裝,電能精度1級(jí),8位LCD顯示,標(biāo)配2路開關(guān)量輸入,2路開關(guān)量輸出,1路 RS485 通訊,1路直流電能計(jì)量,AC/DC85-265V,供充電樁直流計(jì)量。

5 結(jié)束語(yǔ)

由于早期的研究缺乏實(shí)際數(shù)據(jù)的支持,對(duì)充電電量和充電功率的設(shè)定較為主觀,降低了模型計(jì)算的精度,文章基于南方某市電動(dòng)汽車充電的實(shí)際數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行篩選處理,得到不同類型電動(dòng)汽車充電行為的分布規(guī)律,并將其充電行為數(shù)據(jù)擬合成函數(shù)形式。而后采用蒙特卡羅算法對(duì)三種類型電動(dòng)車的充電負(fù)荷曲線進(jìn)行了模擬計(jì)算,得到以下結(jié)論:

(1) 電動(dòng)汽車的大規(guī)模無序充電行為會(huì)進(jìn)一步提高電網(wǎng)的峰值與峰谷差,導(dǎo)致峰上加峰現(xiàn)象的出現(xiàn);

(2) 電動(dòng)出租車充電負(fù)荷占比較高,同時(shí)具有較大的隨機(jī)性,未來具有較大的調(diào)度潛力,可以通過多種方式對(duì)其充電行為進(jìn)行引導(dǎo),進(jìn)一步降低其充電行為對(duì)電網(wǎng)的影響。

參考文獻(xiàn)

[1]蔡黎,葛棚丹,代妮娜,等.電動(dòng)汽車入網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)及其與電網(wǎng)互 動(dòng)研究進(jìn)展綜述[J].智慧電力,2022,50(7): 96-103.

[2]段俊東,李高尚,李一石,等.考慮風(fēng)電消納的電動(dòng)汽車充電站有 序充電控制[J].儲(chǔ)能科學(xué)與技術(shù),2021,10(2): 630-637 .

[3]郭建龍.電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的建模及其對(duì)配電系統(tǒng)的影響分析[D]廣州: 華南理工大學(xué),2017 .

[4]孔順飛,胡志堅(jiān),謝仕煒,等.考慮分布式儲(chǔ)能與電動(dòng)汽車充電網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)多目標(biāo)規(guī)劃[J].電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào),2021,36 (1) : 106-116 .

[5]基于充電行為分析的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè).秦建華等.

[6]安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用手冊(cè)2020.06

作者簡(jiǎn)介

劉細(xì)鳳,女,安科瑞電氣股份有限公司,主要從事汽車充電樁及云平臺(tái)的研發(fā)與應(yīng)用。


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