削峰填谷：延遲充電的電動汽車有序充電策略

摘 要：針對電動汽車在居民小區(qū)無序充電對電網(wǎng)系統(tǒng)產(chǎn)生嚴重隱患及充電間時過長問題，提出一種采用延遲充電的電動汽車有序充電控制策略，并在分析國內(nèi)外電動汽車有序充電的研究現(xiàn)狀后，設計了居民小區(qū)電動汽車有序充電策略的總體框架。該策略采用延遲充電對電動汽車進行有序充電控制，通過計算電動汽車的充電優(yōu)先級來確定用戶開始充電的時間以保證離開時電動汽車的荷電狀態(tài)，很大程度達到用戶期望荷電狀態(tài)。通過算例仿真分析，證明提出的延遲充電策略可在滿足用戶對電動汽車充電量期望的同時達到削峰填谷的作用。

關鍵詞：電動汽車；有序充電；延遲充電；削峰填谷；儲能

0引言

隨著世界經(jīng)濟的快速發(fā)展和人類對能源需求的不斷增長，能源被大量消耗，產(chǎn)生大量的環(huán)境污染。機動車輛已經(jīng)成為生產(chǎn)生活中的一部分，使用燃油車無疑會增加 CO2的排放。雖然新能源發(fā)電被越來越多地引入電網(wǎng)，如光伏發(fā)電，風力發(fā)電等。但由于二者的功率輸出是隨機波動的，會對電力系統(tǒng)造成影響，產(chǎn)生電能質(zhì)量問題。因此，減少燃油車的使用，從燃油動力汽車轉(zhuǎn)向電動汽車（Electric Vehicle，EV）是解決汽車造成的環(huán)境污染的有效手段。當前電網(wǎng)系統(tǒng)的有序充電對智能電網(wǎng)的發(fā)展起著越來越大的作用。隨著EV的大規(guī)模使用，有序充電對電網(wǎng)及分布式能源的重要性日益增強，需要解決EV充電問題。目前針對EV充電的研究內(nèi)容主要涉及充電負荷預測、V2G、EV參與輔助服務、配電網(wǎng)規(guī)劃、充電站規(guī)劃等,也有一些學者對EV充電分層分區(qū)調(diào)度策略進行了研究。居民小區(qū)具有用車規(guī)律性強、可控性強、方便調(diào)研等優(yōu)勢，因此將居民小區(qū)作為研究對象，針對EV在居民小區(qū)充電過程中隨機停放且無序充電對電網(wǎng)系統(tǒng)產(chǎn)生的嚴重隱患及充電間時過長的問題，提出一種采用延遲充電的EV有序充電控制策略。

1 EV有序充電策略

1.1 EV有序充電控制架構(gòu)

EV充電將成為居民區(qū)電力需求的重要組成部分，需要從配電網(wǎng)規(guī)劃原則和負荷分布的影響等方面展開研究。結(jié)合概率收費模型和電力消費數(shù)據(jù)，在標準中定義的不同充電功率下，隨機模擬不受控制、限制和價格優(yōu)化的 EV充電產(chǎn)生的影響。將大量EV推遲至用電谷時段進行充電以減小EV充電對小區(qū)變壓器的沖擊，并且考慮到分時電價可減少用戶充電費用，提高經(jīng)濟性，保證EV與電網(wǎng)的協(xié)調(diào)互動發(fā)展。EV有序充電控制架構(gòu)如圖1所示。

圖1 EV有序充電控制框架

1.2延遲充電的充電變量定義

EV返回后駐車時長的計算方法為 TS = tout - tback，（1）式中：TS為用戶駐車時長，h；tout為用戶外出時刻；tback為用戶返回時刻。EV結(jié)束充電時刻tover的表達式為 tover = tstart + Tcha，（2）式中：tstart為充電開始時刻；Tcha為充電時長，h。設t時刻共有m輛EV進行充電，則EV充電總 功率Pt，EV和功率Pa.t的表達式為 Pt，EV =∑PEV，（3）式中：PEV為EV荷電功率。Pa.t = Pmax - Pload - Pt，EV，（4）式中：Pmax為功率限值，kW；Pload為除EV充電之外的日常負荷，kW。EVi進行有序充電的優(yōu)先級計算方法為 γ = 1 - TS - Tcha 24 - Tout ，（5）式中：γ為EV充電優(yōu)先級。

在設計EV的充電優(yōu)先級時，設置當γ=1時的優(yōu)先級高，EV優(yōu)先進行充電；γ=0 時的優(yōu)先級較低，EV*后進行充電。為了讓EV在車主離開小區(qū)時處于滿電狀態(tài)，需要設置車主的優(yōu)先級γ=1，確保EV電池狀態(tài)達到滿電狀態(tài)。

1.3有序充電策略具體執(zhí)行方式

EV有序充電設計重要的部分是對延遲充電條件的設置，通過對滿足條件的EV延遲充電且不影響用戶的期望充電量為基礎，完成對居民小區(qū)EV有序充電的控制。當用戶把 EV連接到充電樁時，可通過充電樁的人機交互界面對EV的期望荷電狀態(tài)、用戶預計離開時刻進行設定。充電樁通過充電控制系統(tǒng)獲得EV的電池信息，并將EV的充電負荷信息上傳至有序充電控制器，有序充電控制器獲得各個EV的充電負荷信息后對EV的充電進行控制，其實施流程如圖2所示，具體如下。

圖2采用延遲充電的EV有序充電流程

1. 在t時刻將已經(jīng)充電完成的EV從計算充電序列中剔除。

2. 檢測有無EV接入，若有則判斷是否符合延遲充電條件，若無EV接入則轉(zhuǎn)入步驟

3. 延遲充電條件：EV離開時刻在谷時段開始之后，且用戶返回時刻到*遲充電完成時刻的時長大于EV充電所需時間。若上述延遲充電條件均滿足則EV進入有序充電控制器的充電等待序列中，否則立即對EV充電以保證充電結(jié)束時的電池電量較大程度接近用戶期待荷電。

（4）有序充電控制中臺采集t時刻該小區(qū)實時負荷信息，尋找充電等待序列優(yōu)先級EV。

（5）若EV充電優(yōu)先級 γ=1，則有序充電控制器對充電樁下達命令使其對EV進行充電，若充電優(yōu)先級γ≠1，則采用當日制定的功率限制值計算t時刻功率裕度判斷功率裕度是否大于EV充電功率。

（6）若功率裕度大于EV充電功率則對EV進行充電，記錄開始時間，計算結(jié)束時間，并更新功率裕度，繼續(xù)尋找本時刻高優(yōu)先級的EV，判斷是否可以進行充電，直到充電優(yōu)先級γ≠1 且功率裕度小EV充電功率（判定優(yōu)先級γ=1的邏輯為：當EV在t時刻到*遲完成充電時刻等于充電所需時長時開始充電、當停留時長等于充電時長時開始充電。其他充電優(yōu)先γ≠1的車輛均根據(jù)功率裕度判斷是否進行充電）。

（7）判斷 t時刻是否晚于谷時段開始時刻，是則結(jié)束循環(huán)，控制結(jié)束，否則重新執(zhí)行步驟

為更加直觀地展現(xiàn)上述過程，通過問卷收集了15條居民小區(qū)EV充電數(shù)據(jù)，見表1。

表1 居民小區(qū)EV充電數(shù)據(jù)

假設該小區(qū)的峰谷時段為21：00至次日08：00。在不考慮功率限制、僅滿足優(yōu)先級但不具體根據(jù)優(yōu)先級進行有序充電的情況下，對上述控制邏輯進行簡單的模擬，結(jié)果如圖3所示，并與即充即走的無序充電模式進行對比。圖3中藍色為EV充電時間，紅色為 EV可以進行充電的時間。由圖 3 可見：C，G， H，I，J，K，L 號 EV 均可在峰谷時進行充電。但由于沒有有序充電策略的幫助，導致原本可以延遲充電的EV在到達小區(qū)時就立即開始充電，導致用電高峰時有大量EV接入電網(wǎng)進行充電，給小區(qū)的變壓器帶來很大的負擔，甚至會產(chǎn)生安全隱患。

圖3即充即走的無序充電模式

如果采用有序充電策略，如圖4所示，21：00前用電高峰階段進行充電的EV數(shù)量明顯減少，從9輛減少為5輛。同時，21：00后用電峰谷時段的充電EV由3輛增加至7輛，顯著降低了用電高峰期的變壓器負荷，同時利用夜晚用電谷時段進行充電，達到了削峰填谷的目的。

2 EV有序充電算例分析

對提出的EV有序充電策略進行試驗算例分析，并利用仿真結(jié)果證明有序充電策略的有效性。

2.1參數(shù)設置

為進行仿真分析，通過問卷調(diào)查獲取小區(qū)EV回到社區(qū)的時間如圖5所示。所采訪小區(qū)的用電負荷高峰出現(xiàn)在20：00，功率峰值約900kW，其次為12：00，功率峰值約600 kW。EV返回后電池平均剩余容量為 50%。通過問卷獲取EV離開社區(qū)的時間和EV充滿電所用時間分別如圖6及圖7所示。

圖5EV 返回小區(qū)時間

圖6EV 離開小區(qū)時間

圖7 EV 充電時長

對用戶充電行為進行如下假設。

1. 用戶出行數(shù)據(jù)取自圖5—7，共計44輛EV，充電樁的配比為1∶1，可隨時接入充電樁，等待有序充電控制器的控制。

（2）充電樁為慢速交流充電裝置，充電功率為7kW，谷時段為22：00—次日08：00。

（3）EV每天返回后均進行充電，用戶期望駕車離開時EV電池電量為100%。

（4）變壓器的負荷紅線為1100kW。

2.2仿真結(jié)果

利用提出的EV有序充電策略對案例進行仿真分析，可得出有序充電和無序充電波動曲線如圖8所示。從有序充電和無序充電曲線的波動可以看出，不采用有序充電策略，EV充電處于大規(guī)模無序狀態(tài)，且EV的充電高峰期出現(xiàn)在一天中的用電高峰期到凌晨。此時電網(wǎng)系統(tǒng)的用電量即為負荷的高峰，電網(wǎng)系統(tǒng)的負荷壓力也很大。而在有序充電模式下，通過合理地安排EV充電順序，可有效縮短EV充電時間，并將原本在用電高峰期充電的EV安排到其他時間段充電，提高電網(wǎng)的安全運行，降低電網(wǎng)系統(tǒng)的負荷壓力。

圖8 EV有序充電于無序充電負荷對比

為了更直觀地體現(xiàn)有序充電的控制效果，計算44輛EV在無序充電充電模式和有序充電模式下的峰谷差，結(jié)果見表2。

從表2無序充電充電模式和有序充電模式下負荷數(shù)據(jù)對比可見： EV數(shù)量相同的情況下，有序充電模式的負荷總峰值遠小于無序充電充電模式時的總峰值，且無序充電充電模式已經(jīng)超過負荷的紅線（1100kW），而有序充電模式可以保證負荷的穩(wěn)定性；從負荷的峰谷差可以看出，有序充電模式的峰谷差僅為無序充電充電模式峰谷差的1/2?？梢娞岢龅幕贓V延遲充電的有序充電策略可以有效控制EV充電安全，并達到削峰填谷、錯峰充電的目的，對EV的推廣具有一定的積極意義。

1. 安科瑞充電樁收費運營云平臺

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。

3.2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。

3.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

3.3.1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)中心層和客戶端層。

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)中心層：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。

3.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

3.4.1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。

3.4.2.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。

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信息。

3.4.4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。

3.4.5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。

3.4.6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。

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)束語

EV的充電周期與人們的生活習慣密切相關。隨著全國EV保有量逐年增多，EV大量無序充電的 充電模式將對電網(wǎng)產(chǎn)生較大的影響，因此有必要對居民區(qū)的EV充電進行合理規(guī)劃，提出合理的家用EV充電策略，確保電網(wǎng)充電區(qū)域的安全穩(wěn)定運行。

1. 從EV充電的選擇策略著手進行研究，介紹了E有序充電的基礎理論，分析了大規(guī)模 EV充電過程中遇到的問題。

2. 介紹了EV充電策略的理論基礎，對EV充電的模式進行了分析，然后針對居民小區(qū)充電充電模式提出了一種基于延遲充電的EV有序充電策略，并對充電策略的總體框架進行了分析。

3. 以實際居民小區(qū)EV充電為例進行仿真分析，證明了本文提出的EV有序充電策略的方法能 夠?qū)崿F(xiàn)EV有序充電，并有效降低充電總峰值，達到削峰填谷、錯峰充電的目的，表明提出的有序充電策略方法設計的有效性。

參考文獻

［1］葛磊蛟，崔慶雪，李明瑋，等.風光波動性電源電解水制氫技術綜述［J］.綜合智慧能源，2022，44（5）：1-14. GE Leijiao，CUI Qingxue，LI Mingwei，et al.Review on water electrolysis for hydrogen production powered by fluctuating wind power and PV ［J］.Integrated Intelligent Energy，2022， 44（5）：1-14.

［2］李景麗，時永凱，張琳娟，等.考慮電動汽車有序充電的光儲充電站儲能容量優(yōu)化策略［J］. 電力系統(tǒng)保護與控制， 2021，49（7）：94-102. LI Jingli，SHI Yongkai，ZHANG Linjuan，et al.Optimization strategy for the energy storage capacity of a charging station with photovoltaic and energy storage considering orderly charging of electric vehicles ［J］. Power System Protection and Control，2021，49（7）：94-102.

［3］賀瑜環(huán)，楊秀媛，陳麒宇，等.電動汽車智能充放電控制與應用綜述［J］.發(fā)電技術，2021，42（2）：180-192. HE Yuhuan，YANG Xiuyuan，CHEN Qiyu，et al.Review of intelligent charging and discharging control and application of electric vehicles ［J］.Power Generation Technology，2021， 42（2）：180-192.

［4］JU X.A new AC charging system with orderly charging for electric vehicles ［C］//2013 5th International Conference on Power Electronics Systems and Applications （PESA）.IEEE， 2013：1-4.

［5］唐菁敏，王杰，劉思淼 .含電動汽車參與的微電網(wǎng)調(diào)度策略研究［J］.電力科學與工程，2021，37（2）：25-31. TANG Jingmin，WANG Jie，LIU Simiao. Research on dispatching strategy of microgrid with electric vehicle ［J］. Electric Power Science and Engineering，2021，37（2）：25-31.

［6］謝子殿，陳男，孫曉東 .精英遺傳算法的電動汽車有序充電策略［J］.黑龍江科技大學學報，2021，31（1）：105-109. XIE Zidian，CHEN Nan，SUN Xiaodong. Orderly charging strategy of electric vehicle based on ESGA ［J］.Journal of Heilongjiang University of Science and Technology，2021，31 （1）：105-109.

［7］GE L，LIU H，YAN J，et al.Optimal integrated energy system planning with DG uncertainty affine model and carbon emissions charges ［J］. IEEE Transactions on Sustainable Energy，2021，13（2）：905-918.

［8］江明，許慶強，季振亞 .基于時序差分學習的充電站有序充電方法［J］.電力工程技術，2021，40（1）：181-187. JIANG Ming，XU Qingqiang，JI Zhenya. Coordinated charging approach for charging stations based on temporal difference learning ［J］. Electric Power Engineering Technology，2021，40（1）：181-187.

［9］董偉杰.崔全勝.郝瀾欣.王義龍.劉國琳.居民小區(qū)電動汽車有序充電策略研究

［10］安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設計與應用手冊.2022.05版.