0、引言

隨著全球變暖問題和能源枯竭問題的日益嚴峻,越來越多的人開始提倡和追求綠色環(huán)保的生概念。電動汽車(EV)的零*放和不依賴化石燃料的潛力,得到了世界各國政府的普遍重視,汽車開進電動時代[1]。除了政府的補貼和大力支持,相關的汽車生產(chǎn)廠家也紛紛開始關注電動車的未來發(fā)展,并且在電動汽車領域不斷投入資金和技術。 據(jù)工業(yè)和信息化部電動汽車發(fā)展戰(zhàn)略研究報告預測,到2030年全國電動汽車保有量將達到6000萬輛 。大規(guī)模的電動汽車群無序并網(wǎng)充電,尤其是在負荷高峰期接入充電,加劇了配網(wǎng)的峰谷差,威脅到電網(wǎng)的安全運行。

目前控制電動汽車有序充電的策略研究主要是基于求解數(shù)學優(yōu)化模型,這要建立在充電樁準確采集電動汽車SOC 的前提下 。 考慮到當前我國慢充充電樁與電動汽車 BMS 的通信標準不規(guī)范,許多型號的電動汽車 SOC 不能被小區(qū)內(nèi)慢充充電樁準確采集。 因此,本文提出了一種不采集電動汽車SOC 來實現(xiàn)小區(qū)內(nèi)大規(guī)模電動汽車群有序充電的控制方法。 該方法中引入電動汽車群的概念,通過分析居民私家車日行駛里程規(guī)律,確定每輛電動汽車的充電持續(xù)時間;通過尋找充電過程中電網(wǎng)總負荷的最*點的時段,安排電動汽車在倒序遞推時段進行充電。 最后,以某小區(qū)配電網(wǎng)為例,采用蒙特卡洛方法模擬用戶到達時間,仿真分析了電動汽車在3種不同充電模式下電網(wǎng)負荷曲線和經(jīng)濟效益等。

1、電動汽車群和分時電價

電動汽車群是指在一個固定區(qū)域(小區(qū)或停車場)內(nèi)至少有 10 臺以上需要充電的車群組。 電動汽車群充電是指對 10 臺以上的汽車群進行同期充電。

分時電價( time-of-use price,TOU price)是我國當前積極推廣的一種電價機制,目的是鼓勵用戶合理轉(zhuǎn)移用電負荷,削峰填谷,提高電力資源的利用效率[13] 。 若制定的充電分時電價能夠有效反映電網(wǎng)負荷波動,則引入分時電價后,在滿足小區(qū)變壓器容量限制的前提下,盡量安排用戶在谷時段充電,即保證了用戶充電的經(jīng)濟性,又兼顧了電網(wǎng)的峰谷差。

例如電動汽車充電管理商從電網(wǎng)購電的分時電價采用國內(nèi)工業(yè)用電分時電價劃分方式:峰時段 (17:00 - 21:00);平時段(21:00 - 22:00);谷時段8h(22:00 - 08:00)。 圖 1 為某小區(qū)的典型日基礎負荷曲線。 可以看出,傍晚 17 點至次日 8 點,電網(wǎng)分時電價的峰谷平時段與小區(qū)日基礎負荷的波動情況是一致的。 這就保證了在谷時段對小區(qū)內(nèi)電動汽車群充電時,用戶充電費用最少,且電網(wǎng)不會出現(xiàn)峰上加峰情況。

2、電動私家車充電負荷特性分析

2.1 電池特性

當前電動汽車中的動力電池以鋰電池為主,鋰電池一般采用三段式充電方式進行充電,充電過程近似恒功率充電。 本文主要以市面有代表性的江淮 iEV5 等車型的動力電池作為研究對象。 綜合選取的動力電池參數(shù)如下:電池容量為 28 kW·h,每 100 公里耗電量為 13. 3 kW·h,電池續(xù)航里程為200 公里,正常充電功率 PC在 3 ~ 4 kW(C 為電池容量,單位 kW·h)。 慢充充電電流在 0. 1C ~ 0. 5C(如 0. 2C 表示電池在理想狀態(tài)下 5 h 充滿)范圍內(nèi), 一般 5 ~ 8 h 充滿。

2.2 出行需求和習慣

用戶出行需求和習慣指的是用戶的行駛里程, 出行及返回時間等。 這些因素決定了用戶的充電開始時間與充電持續(xù)時間。 當前缺乏電動汽車出行的可靠的歷史數(shù)據(jù),一般認為電動汽車對傳統(tǒng)汽車的替代使用不會對用戶的出行習慣產(chǎn)生影響。 根據(jù)2009 年美國交通部統(tǒng)計的家庭車輛行駛調(diào)查數(shù)據(jù)(national household travel survey,NHTS),一天中有14% 的家用車輛不被使用,有 43. 5% 的私家車日行駛里程在 32 km 以內(nèi),有 83. 7% 的私家車日行駛里程在 97 km 以內(nèi)。 將統(tǒng)計數(shù)據(jù)歸一化處理后,采用極大似然參數(shù)估計方法將車輛日行駛里程近似為對數(shù)正態(tài)分布,其概率密度函數(shù)為

式中:d 為日行駛里程,期望值 μ = 3. 7;標準差 б = 0. 9。

根據(jù)青島市地區(qū)統(tǒng)計,青島市工薪族上下班和休閑用車里程每月平均 900 公里,即日平均行駛里程在 30 公里。 某汽車商家通過對潛在的車主每日行駛里程進行調(diào)查,結(jié)果如圖 2 所示,其中 93% 的車主日行駛里程在 80 公里以內(nèi)。

我國大部分地區(qū)正常下班時間為 17 時,多數(shù)車主下班后即返回家中,這樣大多數(shù)電動汽車能在19時之前回到家中。如圖 3 所示,采用對數(shù)正態(tài)分布描述電動汽車最后一次行程結(jié)束時刻,其概率密度函數(shù)為

式中:t 表示時間,17 表示下午17時。

2.3 電動汽車充電時間

電動汽車充電持續(xù)時間計算公式大致為

式中:TC為電動汽車充電持續(xù)時間,h;S 為日行駛里程,km;W100為每百公里的耗電量,kW·h / km;PC為充電功率,kW。

3、小區(qū)充電樁接入模式控制

為了有效地實現(xiàn)小區(qū)內(nèi)充電樁的優(yōu)化接入和控制,采用“群控群管"的接入控制模式,將整個小區(qū)的電動汽車群充電系統(tǒng)分為設備層、控制層、調(diào)度層和云平臺四層結(jié)構(gòu),如圖 4 所示。

①為設備層,包含箱變中 10 / 0. 4 kV 的高低壓轉(zhuǎn)換和一系列交直流充電樁(機),將小區(qū) 10 kV 電力接入,配電、變電模塊集成一體化,完成供電和交直流充電功能;②為控制層,通過群管群控實現(xiàn)對接入的每路交直流充電進行控制管理,包括對充電樁(機)狀態(tài)量、模擬量的監(jiān)測,對各路充電過程的控制以及電度計量;③為調(diào)度層,對服從調(diào)度的車輛進行有序充電,實現(xiàn)電能最*分配,另外按照用戶的預約充電需求,合理安排充電時間;④為云平臺,支持車主通過 APP 智能查詢周圍可用充電樁,實時了解充電進度和費用,與②③通過 CAN 總線或 GPRS 相互通信,實現(xiàn)人機交互以及充電樁的狀態(tài)監(jiān)控等功能。 且在運營角度,云平臺可對車輛數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)、用戶行駛數(shù)據(jù)等海量信息進行處理、分析、挖掘,便于供應商提供更精細化的服務。

4、有序充電控制策略

基于小區(qū)典型日基礎負荷曲線,提出不采集電動汽車 SOC 來實現(xiàn)小區(qū)電動汽車群有序充電的控制方法。在交通工程實踐中,一般以 15 min 的交通流量為基礎進行劃分,基于此將一天劃分96個控制時間段,小區(qū)第 i(i = 1,2,…,96)個時段內(nèi)基礎負荷為 Pi,單臺電動汽車功率為 p0 。 考慮到電動汽車SOC 獲取不到的情況,即電動汽車所需的充電時間無法準確得到,采用確定分析法得到單輛電動汽車的充電持續(xù)時間 T0 ,通過尋找充電過程中總負荷最*點所在的時段 Tminj,采用倒序遞推原則選取電動汽車的充電開始時段(指該時段的開始時刻),盡可能在低谷時段給電動汽車充電。

4.1 尋找總負荷最*點時段

第 i 個時間段電網(wǎng)總負荷 Psumi為該時間段參與充電的 m 臺電動汽車負荷與基礎負荷 Pi的疊加,即

每一輛電動汽車安排充電后,重新計算 96 時段電網(wǎng)總負荷,找到總負荷的最*點所在的時段 Tminj, 為下一輛電動汽車安排充電時間。 第 m 輛電動汽車安排充電時間后,電網(wǎng)總負荷的最小值表示為

4.2 兩種控制策略比較

尋找到電網(wǎng)總負荷最*點所在時間段后,本文的策略方法沒有安排電動汽車在該時段直接進行充 電,而是采用倒序遞推的原則,重新選擇充電時間段。

當前我國居民小區(qū) 17 時至次日 6 時用電分時電價劃分如表 1 所示。 其中,Tf - b 、Tp - b和 Tg - b分別為峰時段、平時段和谷時段的開始時刻;Tf - o、Tp - o和Tg - o分別為峰時段、平時段和谷時段的結(jié)束時刻。

總負荷最*時段充電,總負荷最*時段充電時序如圖 5 所示。 總負荷最*時段充電是指,新的電動汽車接入時,直接安排 EV 在上一輛電動汽車負荷計入電網(wǎng)后總負荷最*點所在的時段 Tminj進行充電,充電持續(xù)時間 T0 。 若谷時段可用充電時間大于 T0 ,則 Tminj為充電開始時段(如圖 5(a)所示);若谷時段可用充電時間小于 T0 ,那么距離谷時段結(jié)束T0前那一時段是充電開始時段。

倒序遞推時段充電,倒序遞推時段充電是指,新的電動汽車接入時,沒有直接安排其在 Tminj進 行充電,而是采用倒序遞推原則安排充電時間。 若谷時段可用充電時間大于 T0 ,且 Tminj與谷時段開始時刻 Tg - b的時間差 Δt 大于 T0 / 2,則充電開始時段為 Tminj向前平移 T0 / 2 時長(如圖 6(a)所示);若谷時段可用充電時間大于 T0 ,且 Tminj與谷時段開始時刻 Tg - b的時間差 Δt 小于T0 / 2,則充電開始時段為谷時段開始時段 Tg - b ;若谷時段可用充電時間小于T0 ,那么距離谷時段結(jié)束 T0前那一時段是充電開始時段。 倒序遞推時段充電如圖 6 所示。

4. 3 有序充電控制流程

小區(qū)內(nèi)電動汽車群有序充電控制流程如圖 7 所示。 在調(diào)度平臺獲取當前電網(wǎng)負荷信息后,根據(jù)得到的負荷最*點時段,制定電動汽車的充電時段。將安排好的電動汽車負荷與安排前的總負荷疊加, 尋找新的電網(wǎng)總負荷最*點時段,安排下一輛車的充電時段。

5、算例分析

5.1 仿真參數(shù)設置

為驗證本文方法的有效性,以某小區(qū)為例進行仿真 驗 證。 小 區(qū) ( 150 套 住 房, 平 均 每 套 住 房100 m 2 )總負荷包括居民日常基礎負荷和電動汽車充電負荷。 配電變壓器容量為 630 kVA,電動汽車采用交流慢充充電方式,充電功率為 3. 6 kW,充電效率為 0. 92。 小區(qū)基礎負荷最大值占變壓器容量的 80% 。

基于概率密度分布,利用蒙特卡洛抽樣模擬電動汽車接入電網(wǎng)時間。 默認所有車輛在早上 6:00 前結(jié)束充電。 根據(jù) 2009 年 NHTS 數(shù)據(jù),結(jié)合我國私家車行駛特點可知,90% 左右的用戶日行駛里程在100 公里以內(nèi),采用確定分析法計算電動汽車的充電持續(xù)時 間 T0 。 根 據(jù) 公 式 ( 3 ), 取 S = 100 km,W100 = 13. 3 kW·h / km ,PC = 3. 3 kW,得到 T0 = 4. 03 h。

經(jīng)過 4 小時的持續(xù)充電,90% 左右的私家車能充至滿電狀態(tài)。 假設日行駛里程 100 公里以上的車輛不參與調(diào)度過程。 可見,對于參與有序充電控制過程的用戶,T0 = 4 基本能滿足他們的充電需求。電動汽車商家從電網(wǎng)購電的分時電價及商家收取的充電分時電價時段劃分如表 2 所示。

5.2 仿真結(jié)果

通過蒙特卡洛法分別模擬 20 ~ 100 輛電動汽車在 17:00 ~ 6:00 的充電情況,得到不同數(shù)量的電動汽車在無序充電、總負荷最*時段充電和倒序遞推時段充電 3 種充電模式下的電網(wǎng)負荷曲線(如圖 8所示)。 表 3 是以 100 輛電動汽車的充電數(shù)據(jù)為例,從充電經(jīng)濟性、峰谷差率等方面對上述 3 種充電模式進行對比。

1)無序充電。無序充電模式下,大量的電動汽車集中在傍晚充電,與小區(qū)基礎負荷高峰重疊,出現(xiàn)峰上加峰的情況。 本例中,100 輛電動汽車進行無序充電會超出變壓器最大負載限制,威脅到電網(wǎng)的安全運行。

從表 3 可以看出,無序充電模式下最大總負荷達到變壓器容量的 1. 2 倍,采用倒序遞推時段充電模式時電網(wǎng)總負荷峰谷差率最*,僅為總負荷最*時段充電模式時的一半;經(jīng)濟效益方面,與無序充電模式相比,兩種有序充電模式下用戶平均充電費用降低了 36. 7% ,運營商每天的利潤增加了 2. 8% 。可見,倒序遞推時段充電模式能夠?qū)崿F(xiàn)用戶、運營商和電網(wǎng)公司的多贏。

6、解決方案

圖1平臺結(jié)構(gòu)圖

充電運營管理平臺是基于物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術的充電設施管理系統(tǒng)，可以實現(xiàn)對充電樁的監(jiān)控、調(diào)度和管理，提高充電樁的利用率和充電效率，提升用戶的充電體驗和服務質(zhì)量。用戶可以通過APP或小程序提前預約充電，避免在充電站排隊等待的情況，同時也能為充電站提供更準確的充電需求數(shù)據(jù)，方便后續(xù)的調(diào)度和管理。通過平臺可對充電樁的功率、電壓、電流等參數(shù)進行實時監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)和處理充電樁故障和異常情況對充電樁的功率進行控制和管理，確保充電樁在合理的功率范圍內(nèi)充電，避免對電網(wǎng)造成過大的負荷。

7、安科瑞充電樁云平臺具體的功能

平臺除了對充電樁的監(jiān)控外，還對充電站的光伏發(fā)電系統(tǒng)、儲能系統(tǒng)以及供電系統(tǒng)進行集中監(jiān)控和統(tǒng)一協(xié)調(diào)管理，提高充電站的運行可靠性，降低運營成本，平臺系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示。

圖2充電樁運營管理平臺系統(tǒng)架構(gòu)

大屏顯示：展示充電站設備統(tǒng)計、使用率排行、運營統(tǒng)計圖表、節(jié)碳量統(tǒng)計等數(shù)據(jù)。

圖3大屏展示界面

站點監(jiān)控：顯示設備實時狀態(tài)、設備列表、設備日志、設備狀態(tài)統(tǒng)計等功能。

圖4站點監(jiān)控界面

設備監(jiān)控：顯示設備實時信息、配套設備狀態(tài)、設備實時曲線、關聯(lián)訂單信息、充電功率曲線等。

圖5設備監(jiān)控界面

運營趨勢統(tǒng)計：顯示運營信息查詢、站點對比曲線、日月年報表、站點對比列表等功能。

圖6運營趨勢界面

收益查詢：提供收益匯總、實際收益報表、收益變化曲線、支付方式占比等功能。

圖7收益查詢界面

故障分析：提供故障匯總、故障狀態(tài)餅圖、故障趨勢分析、故障類型餅圖等功能。

圖8故障分析界面

訂單記錄：提供實時/歷史訂單查詢、訂單終止、訂單詳情、訂單導出、運營商應收信息、充電明細、交易流水查詢、充值余額明細等功能。

圖9訂單查詢界面

8、產(chǎn)品選型

安科瑞為廣大用戶提供慢充和快充兩種充電方式，便攜式、壁掛式、落地式等多種類型的充電樁，包含智能7kw/21kw交流充電樁，30kw直流充電樁，60kw/80kw/120kw/180kw直流一體式充電樁來滿足新能源汽車行業(yè)快速、經(jīng)濟、智能運營管理的市場需求。實現(xiàn)對動力電池快速、高效、安全、合理的電量補給，同時為提高公共充電樁的效率和實用性，具有有智能監(jiān)測：充電樁智能控制器對充電樁具備測量、控制與保護的功能；智能計量：輸出配置智能電能表，進行充電計量，具備完善的通信功能；云平臺：具備連接云平臺的功能，可以實現(xiàn)實時監(jiān)控，財務報表分析等等；遠程升級：具備完善的通訊功能，可遠程對設備軟件進行升級；保護功能：具備防雷保護、過載保護、短路保護，漏電保護和接地保護等功能；適配車型：滿足國標充電接口，適配所有符合國標的電動汽車，適應不同車型的不同功率。下面是具體產(chǎn)品的型號和技術參數(shù)。

9、現(xiàn)場圖片

10、結(jié)論

本文在不采集電動汽車 SOC 前提下,綜合考慮用戶的充電需求和電網(wǎng)負荷水平,提出了基于分時電價的倒序遞推時段充電方法。 通過仿真分析,得到如下結(jié)論:

1)峰谷差率方面,相比較無序充電模式,兩種有序充電模式均能夠降低總負荷峰谷差率。 倒序遞推時段充電模式下的谷時段更加平坦,填谷效果更加明顯。 而總負荷最*時段充電模式會產(chǎn)生新的負荷尖峰,甚至會超過基礎負荷的峰值。

2)經(jīng)濟效益方面,兩種有序充電模式下車均充電費用和運營商的日利潤是相同的。 相比無序充電模式,有序充電模式大幅度降低了用戶每次充電的費用,提高了用戶的滿意度和響應有序充電策略的積極性。

3)采用倒序遞推時段充電模式在降低用戶充電成本、提高運營商收益的同時,也提高了配電變壓器的使用效率和壽命,實現(xiàn)了用戶、運營商和供電部門的多贏。