0引言

本文以峰谷分時電價為背景，以居民小區(qū)家用電動汽車慢速充電為研究對象，由控制決策生成器獲取當(dāng)前控制區(qū)域電價與負(fù)載信息，提出一種充電樁自決策的電動汽車充電負(fù)荷隨機接入控制策略，實施流程無須通過集中式網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實時的通信和控制，可由充電設(shè)備獨立完成?？刂撇呗阅軐㈦妱悠嚦潆娯?fù)荷有效轉(zhuǎn)移至谷電價時段，并且轉(zhuǎn)移后的負(fù)荷曲線平滑無劇烈變化，實現(xiàn)削峰填谷、平抑負(fù)荷波動，減少系統(tǒng)和用戶成本，適用于較大規(guī)模居民小區(qū)，是一種高效率低成本的有序充電控制方案。

1有序充電及其系統(tǒng)架構(gòu)

由國家發(fā)展和改革委員會于2014年下發(fā)的《關(guān)于電動汽車用電價格政策有關(guān)問題的通知》中指出，中國居民區(qū)電動汽車充電設(shè)施執(zhí)行峰谷分時電價政策，鼓勵電動汽車用戶選擇谷電價時段進(jìn)行充電。但若只是單純地使用戶等到谷時段再充電而不加調(diào)控，不僅無法達(dá)到預(yù)期的引導(dǎo)效果，反而會使谷時段產(chǎn)生劇烈的負(fù)荷變化，影響電網(wǎng)安全穩(wěn)定。為此，本文提出一種有序地將大量充電負(fù)荷轉(zhuǎn)移至谷時段的控制方案。

本系統(tǒng)包含如下運行步驟。

1）獲取小區(qū)負(fù)載曲線：用電信息采集系統(tǒng)根據(jù)居民區(qū)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，預(yù)測當(dāng)日小區(qū)常規(guī)（不含電動汽車充電）用電負(fù)荷，并生成負(fù)荷曲線。

2）決策參數(shù)表生成：控制策略生成器獲取常規(guī)負(fù)荷曲線，基于所提策略生成決策參數(shù)表，并發(fā)送給區(qū)域內(nèi)各充電樁。

3）充電樁獨立控制：充電樁由電動汽車電池管理系統(tǒng)得到接入電動汽車的電池信息，由用戶通過人機交互界面輸入得到充電需求相關(guān)信息，計算得出該電動汽車需要的充電時長及功率。當(dāng)用戶確認(rèn)參與有序充電策略后，充電樁依照決策參數(shù)表，計算充電時間概率分布，并隨機決定充電起止時間。對于不參與策略的用戶，充電樁立即開始充電。

2充電負(fù)荷隨機接入控制策略

2.1控制決策生成器策略流程

控制決策生成器是本文所提控制策略的中樞，獲取當(dāng)前控制區(qū)域電價與負(fù)載信息，并根據(jù)負(fù)載曲線，對負(fù)荷曲線中谷時段進(jìn)行分段處理，計算電網(wǎng)在各時段的負(fù)荷容納能力，計算不同充電時長的用戶對應(yīng)的分組規(guī)則。具體包含如下流程。

1）谷時段劃分：控制策略生成器在接收用電信息采集系統(tǒng)提供的小區(qū)常規(guī)負(fù)荷曲線后，首先需要定位谷時段開始時刻tval，s以及結(jié)束時刻tval，e，隨后對谷時段進(jìn)行劃分，將谷時段劃分為N個長度相等的子時段，需要說明的是，子時段數(shù)量直接影響概率計算和負(fù)荷控制的精細(xì)度，在實際應(yīng)用中應(yīng)考慮適當(dāng)增大N值。下文中為計算與說明簡便，以圖1中N=4為準(zhǔn)。谷時段為23：00至次日07：00。

圖1谷時段劃分方案及負(fù)荷裕度計算示意圖

2）計算各子時段負(fù)荷裕度：負(fù)荷裕度表征了電網(wǎng)在某時段承載負(fù)荷的能力。將谷時段劃分后形成的子時段記為Sj，則Sj時段的負(fù)荷裕度定義為：

式中：P（t）為小區(qū)負(fù)荷隨時間t變化的函數(shù)關(guān)系表達(dá)式；Pref為基準(zhǔn)負(fù)荷值，它等于谷時段負(fù)荷的最大值，它與P（t）的差隨時間積分形成的面積即為tj到tj+1時段的負(fù)荷裕度。

3）按充電時長對待充電電動汽車集群進(jìn)行分組：根據(jù)谷時段劃分情況，設(shè)所有可能的充電起始時刻集合為T，在圖1樣例中T=｛23：00，00：00，…，06：00｝，以充電時間第i輛電動汽車（記為EVi）所需充電時長，Tval表示谷時段時長。

①TEVi≤Tval：該組電動汽車能夠在谷時段內(nèi)完成充電需求。以各子時段起始時刻為可用起始充電時刻，則TEVi為0~1h的電動汽車群歸于電動汽車集合1，其對應(yīng)的可用起始充電時刻為T集合內(nèi)所有4個時刻。TEVi在1~2h范圍的電動汽車群分入電動汽車集合2,這部分電動汽車如果在06:00開始充電，則不能在谷時段結(jié)束前(07:00前）完成充電，故該組電動汽車對應(yīng)的可用起始充電時刻為T集合內(nèi)除去06:00外的7個時刻。以此類推，TEVi為7~4h的電動汽車群歸于電動汽車集合4, 其對應(yīng)的可用起始充電時刻僅能取23:00。

②TEVi>Tval：該組電動汽車不能完*在谷時段內(nèi)完成充電需求，均歸為電動汽車集合0,該集合內(nèi)的電動汽車默認(rèn)在谷時段開始時刻進(jìn)行充電。若默認(rèn)安排使用戶充電結(jié)束時刻晚于離去時刻，則將充電起始時刻提前至在離去時刻完成充電需求即可。

2.2充電樁策略流程

本文所提控制策略中，充電樁具有自決策的權(quán)力，各臺充電樁只需從控制決策生成器下載決策參數(shù)表，隨后可由充電樁按概率獨立執(zhí)行充電任務(wù)，無需復(fù)雜的集中式通信控制。具體操作流程如下。

1)讀取接入電動汽車相關(guān)信息并計算充電時長：當(dāng)有新車EVi接入充電樁時，用戶通過樁上人機交互界面輸入充電模式、需求荷電狀態(tài)Sde,i和離去時刻tdep,i。本策略僅針對選擇慢充模式，且愿意參與谷時段有序充電的用戶。由電池管理系統(tǒng)獲取初始荷電狀態(tài)Sini,i與電池容量Wi,由用戶輸入獲取Sde,i與tdep,i,則該EVi充電時長TEVi計算如下：

TEVi=

式中：ηi為EVi的充電效率；PEVi為EVi的充電功率。

2)充電樁從控制決策生成器下載決策參數(shù)表，并根據(jù)接入電動汽車的充電時長TEVi,找到該電動汽車可用的起始充電時刻分布情況以及在這些時刻開始充電的概率。例如，圖1樣例中，接入某臺充電樁的電動汽車，其充電時長TEVi計算結(jié)果為45min,則充電樁由決策參數(shù)表找到該電動汽車屬于電動汽車集合1,其可用起始充電時刻為T集合所有4個時刻。

3)按接入用戶時間約束條件調(diào)整充電時刻：若因個體電動汽車接入時間晚于或離去時間早于某些可用起始充電時刻，充電樁只需篩除這些可用時刻即可。例如電動汽車集合1內(nèi)有個體在23:45到達(dá)，則此時可用起始充電時刻23:00已過，需篩除。相應(yīng)地，有個體需在05:50離開，則可用起始充電時刻06:00需篩除。篩除過后該個體可用起始充電時刻產(chǎn)生了變化，充電樁調(diào)整電動汽車個體可用起始充電時刻分布。

4)為了達(dá)到均衡利用谷時段電力資源的目的，

充電樁根據(jù)決策參數(shù)表，將谷時段電網(wǎng)負(fù)荷容納能力量化為充電概率分布，按各時段負(fù)荷容納能力隨機生成充電任務(wù)。對滿足TEVi≤Tval的某EVi,根據(jù)需求充電時長，該EVi的充電時間可能包含數(shù)個子時段的集合。設(shè)該EVi總共可以選擇M個子時段集合來完成充電，其中第m個子時段集合記為Ωm,m∈[1,M]。Ωm所對應(yīng)的負(fù)荷裕度總和為Pset,m,則有

Pset,m=jPsup,j(3)

每個子時段集合具有特定的負(fù)荷裕度值。充電樁從所有M個可用子時段集合中隨機選擇一個作為實際充電時段，選擇第m個子時段集合的概率為：

式中：Ci為EVi在第m個可用子時段集合充電的概率。例如某電動汽車的可用充電子時段集合為Ω1,Ω2,Ω3,經(jīng)計算，這三個子時段集合對應(yīng)的充電概率分別為20%,30%,50%,充電樁按此概率選定子時段集合充電。每臺充電樁的策略流程是獨立的，相互間不影響決策，也不需要信息交換。

2.3策略激勵措施

本策略擬為用戶提供激勵措施，以增加用戶參與調(diào)控的積極性。本策略按照電網(wǎng)谷時段負(fù)荷承載能力轉(zhuǎn)移電動汽車充電時間，充分利用谷時段電力資源，節(jié)省電網(wǎng)維護成本，為電網(wǎng)帶來經(jīng)濟效益。相對地，電網(wǎng)可與充電用戶進(jìn)行雙向互動，為參與優(yōu)化策略的用戶提供價格激勵措施，使用戶享受低于谷時段電價的優(yōu)惠，從而節(jié)省用戶充電開銷，讓更多用戶參與調(diào)控。

3算例分析

3.1相關(guān)參數(shù)設(shè)置

本文按該比例設(shè)置參與控制策略的電動汽車比例，且BEV充電功率取10kW,PHEV充電功率取3kW,為簡便起見，充電效率ηi均取1。用戶出行行為相關(guān)參數(shù)，包括出行時刻、日行駛里程與返回時刻及返回時對應(yīng)荷電狀態(tài)等，沿用2009年全美家庭出行調(diào)查(NHTS)中的結(jié)果，其返回時刻和日行駛里程分別近似服從正態(tài)分布和對數(shù)正態(tài)分布，其概率密度函數(shù)式見文獻(xiàn)。

3.2仿真過程及結(jié)果

本文在3.1節(jié)所述的參數(shù)設(shè)置下，使用蒙特卡洛方法隨機產(chǎn)生電動汽車接入數(shù)據(jù)，包括tdep,i、EVi到達(dá)時刻tarr,i和Sini,i。令Sde,i=1,為驗證參與調(diào)控電動汽車規(guī)模對本策略效果的影響，令參與有序充電電動汽車數(shù)量分別為10,200,300輛，最后得到小區(qū)負(fù)荷曲線如圖2所示。

圖2居民區(qū)電動汽車有序充電負(fù)荷曲線

三種電動汽車數(shù)量下負(fù)荷曲線的方差見表1。

表1不同規(guī)模電動汽車負(fù)荷方差對比

由圖2中負(fù)荷曲線可以看出，本策略能夠?qū)⒕用駞^(qū)大量電動汽車充電負(fù)荷平穩(wěn)轉(zhuǎn)移至谷時段，并且能根據(jù)谷時段常規(guī)負(fù)荷波動情況控制各時段轉(zhuǎn)移量的大小，使整體負(fù)荷曲線趨勢緩和。結(jié)合表1中方差數(shù)據(jù)可知，參與調(diào)控的電動汽車規(guī)模越大，負(fù)荷曲線將越趨于平緩，調(diào)控效果越好。從整體負(fù)荷曲線看，雖然充電樁是以相互間不影響的獨立決策方式運作的，但其對負(fù)荷的調(diào)控效果與集中式控制策略并無明顯差異。

為進(jìn)一步簡化策略流程，降低系統(tǒng)復(fù)雜度，本文提出一種充電負(fù)荷均勻轉(zhuǎn)移至谷時段的模式。該模式簡化了負(fù)荷裕度的計算，認(rèn)為各時段負(fù)荷裕度均相等。在電動汽車分組完成后，充電樁等概率地選擇谷時段某一滿足用戶充電需求的時刻開始充電。

本文提出的雙序谷時段充電模式加入對比分析，比較無序充電模式、雙序谷時段充電模式、基于負(fù)荷裕度的隨機充電方法和等概率均勻轉(zhuǎn)移負(fù)荷的隨機充電方法的性能。其余參數(shù)同3.1節(jié)中設(shè)置。負(fù)荷曲線及峰谷差、負(fù)荷方差、總電價仿真結(jié)果分別如圖3、表2所示。

圖34種模式下的充電負(fù)荷曲線

表24種模式下充電負(fù)荷指標(biāo)對比

由仿真結(jié)果可知，無序充電模式下，電動汽車用戶的充電時間集中在16:00—22:00,這個時間段是一天中的第二個用電高峰期，常規(guī)負(fù)荷疊加電動汽車充電負(fù)荷，造成“峰上加峰"現(xiàn)象，易導(dǎo)致配電網(wǎng)過載等問題出現(xiàn)。表2中負(fù)荷指標(biāo)表明，本文所提等概率均勻轉(zhuǎn)移負(fù)荷模式與基于裕度轉(zhuǎn)移模式均能有效減小峰谷差并平抑負(fù)荷波動，但基于裕度轉(zhuǎn)移模式負(fù)荷峰谷差與方差更低。等概率均勻轉(zhuǎn)移模式削峰填谷、平抑負(fù)荷波動的效果不及基于裕度轉(zhuǎn)移，但省略了負(fù)荷裕度的計算過程，更易實現(xiàn)。因此，實行本文所提電動汽車有序充電控制策略，不僅能削峰填谷，平抑負(fù)荷波動，也能減少用戶充電成本，達(dá)到電網(wǎng)與用戶間的雙贏。

4安科瑞充電樁收費運營云平臺系統(tǒng)選型方案

4.1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(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(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。

4.3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(jìn)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。

4.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

4.4.1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(jìn)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。

4.4.2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。

4.4.3交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進(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。

4.4.4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(jìn)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。

4.4.5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。

4.4.6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。

4.4.7運維APP

面向運維人員使用，可以對站點和充電樁進(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，同時可接收故障推送

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。

4.5系統(tǒng)硬件配置

5結(jié)語

峰谷電價背景下居民區(qū)家用電動汽車無序充電時間過于集中，會加劇電網(wǎng)峰值壓力，造成負(fù)荷沖擊，而基于有序充電的集中式控制系統(tǒng)復(fù)雜度高，不易實現(xiàn)。本文提出一種電動汽車充電起始時間隨機選取方法。通過理論分析與仿真驗證，結(jié)論如下。

1)本文所提基于負(fù)荷裕度的隨機充電策略能夠有效實現(xiàn)負(fù)荷平穩(wěn)轉(zhuǎn)移，削減峰谷差，降低負(fù)荷方差，合理分配谷時段電力資源。策略實施過程只需定時更新控制決策生成器中相關(guān)參數(shù)，其余工作可由充電樁自決策獨立完成，無需集中式通信控制，避免了大量的實時通信流程，便于實際應(yīng)用，適用于各類充電場景。

2)本文所提等概率均勻轉(zhuǎn)移負(fù)荷的隨機充電方法相比基于負(fù)荷裕度的隨機充電策略實施流程更為簡單，系統(tǒng)成本更低，但削峰填谷、平抑負(fù)荷波動的效果稍差。在區(qū)域電網(wǎng)無法獲得可用負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)，不具備計算負(fù)荷裕度的條件時，可考慮采用等概率均勻轉(zhuǎn)移法作為簡化方案。

3)由于目前中國電動汽車處于發(fā)展中，規(guī)模有限，尚不能提供大量實際運行數(shù)據(jù)，本文工作還較多停留在理論階段，可能存在一些未考慮到的問題，具有一定的局限性。另外，使用概率控制的方式本身有一定不確定性無法避免，具有改進(jìn)的空間。在進(jìn)一步的研究中，應(yīng)結(jié)合真實場景可能存在的約束條件，對優(yōu)化目標(biāo)和調(diào)控手段進(jìn)行完善。

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