安科瑞魯一揚15821697760

摘要:隨著環(huán)境污染與能源危機加劇，電動汽車以低排放等優(yōu)勢備受矚目。然而大量電動汽車于電網(wǎng)高峰時段無序充電，尤其在住宅區(qū)，會給供電系統(tǒng)帶來安全隱患并影響電網(wǎng)運行。本文構(gòu)建以 “削峰填谷” 為核心的住宅區(qū)內(nèi)電動汽車充電電費定價雙層規(guī)劃模型，下層為個人用戶充電電費最小化模型以獲充電負荷，上層是電網(wǎng)負荷時間分布均衡模型來確定快慢充電方式的分時電價，借分時電價引導居民錯峰充電，經(jīng)算例表明電網(wǎng)供電穩(wěn)定性提升 57.66%。

關(guān)鍵詞:電動汽車:分時電價:雙層規(guī)劃模型:削峰填谷

一、引言

傳統(tǒng)能源漸趨枯竭，環(huán)境問題愈發(fā)突出，電動汽車作為新能源產(chǎn)業(yè)代表，因低污染與高轉(zhuǎn)換率獲政府大力扶持。伴隨汽油成本上升與電池技術(shù)進步，其漸成傳統(tǒng)燃油汽車替代品并廣受歡迎，未來市場規(guī)模將持續(xù)擴大。但大規(guī)模電動汽車無序接入電網(wǎng)充電，其負荷峰值可能超電網(wǎng)傳輸極限，打破供需平衡并影響電壓穩(wěn)定。為此可從有序智能充電、充電定價策略等方面探討，本文從價格視角出發(fā)，兼顧電網(wǎng)與用戶，借價格引導充電行為以保障電網(wǎng)平穩(wěn)運行。

二、問題背景

2.1問題描述

多數(shù)電動汽車通勤用戶傾向于在自家住宅區(qū)充電，下班后在居民用電高峰時段立即充電，致使充電負荷與生活用電負荷在高峰期高度重合。本文聚焦居民住宅區(qū)內(nèi)電動汽車，考量電網(wǎng)負荷波動與用戶利益，構(gòu)建雙層規(guī)劃模型制定不同時段快慢充電電價，借價格杠桿改變用戶充電行為，達成 “削峰填谷”，保障居民用電與電網(wǎng)安全穩(wěn)定。

2.2問題假設

研究基于以下假設：居民住宅區(qū)充電樁一車一樁，用戶依電價自主選充電時段與方式且互不干擾；用戶需求電量不超停車時間內(nèi)可充電量；未實施分時電價時，用戶歸家即慢充；每輛電動汽車固定充電方式下電池電量與時間呈線性關(guān)系。

三、模型建立

電網(wǎng)總負荷由電動汽車充電負荷與小區(qū)基礎負荷構(gòu)成，電動汽車充電負荷可依各車充電方案確定，而充電方案受充電電價左右，故充電電價可依電網(wǎng)總負荷制定。

3.1下層模型

將一天分 24 個時段，以 t 表示。下層模型針對使用電動汽車且回小區(qū)充電的用戶，設電動汽車總量為 N，編號 n∈N={1,2,…,k}，可充電時段在用戶回小區(qū)時間 in 后至離小區(qū)時間 jn 前，起始時段以歸家時刻所在小時段 t = shn 表示，結(jié)束時段以離家時刻所在小時段 t = ehn 表示，依據(jù)歸家和離家時間及需求充電電量 Q，規(guī)劃電動汽車在小區(qū)停車期間各時段充電方案。下層模型目標為使電動汽車 n 的充電費用最小化，通過各時段不同充電方式充電量與單位電價乘積之和計算，進而輸出各車充電方案。

3.2上層模型

上層模型針對小區(qū)整個電網(wǎng)，考量居民生活基礎負荷與電動汽車充電負荷疊加對電網(wǎng)波動的影響以及居民電費變動程度，盡量降低電費變動幅度，一定程度維護電力供應商利益。目標函數(shù)為使一天 24 小時各時段總負荷標準差及電價改變前后用戶充電總費用變動最小化，由此確定各時段快慢充電價。

四、 應用方案

圖1 有序充電管理系統(tǒng)示意圖

圖2平臺結(jié)構(gòu)圖

充電運營管理平臺依托物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)，可對充電樁進行監(jiān)控、調(diào)度與管理，提升利用率與充電效率，優(yōu)化用戶體驗與服務質(zhì)量。用戶可借 APP 或小程序提前預約充電，避免排隊并為調(diào)度管理提供精準數(shù)據(jù)。平臺能實時監(jiān)控充電樁功率、電壓、電流等參數(shù)，及時處理故障異常，管控功率以防電網(wǎng)過載。

五、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3 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4 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5 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(guān)聯(lián)訂單信息、充電功率曲線等。

圖6 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7 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8 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9 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10 訂單查詢界面

六、產(chǎn)品選型

安科瑞提供慢充、快充及便攜式、壁掛式、落地式等多種類型充電樁，如智能 7kW/21kW 交流充電樁，30kW 直流充電樁，60kW/80kW/120kW/180kW 直流一體式充電樁等，以滿足新能源汽車行業(yè)運營需求。其具備智能監(jiān)測（控制器可測量、控制與保護）、智能計量（配置電能表計量）、云平臺連接（實現(xiàn)實時監(jiān)控與報表分析）、遠程升級（可遠程升級設備軟件）、保護功能（防雷、過載等保護）及適配國標車型（適配各符合國標的電動汽車及不同功率）等特性，并附具體產(chǎn)品型號與技術(shù)參數(shù)。

產(chǎn)品圖	名稱	技術(shù)參數(shù)
	AEV200-AC007D	額定功率：7kW 輸出電壓：AV220V 充電槍：單槍 充電操作：掃碼/刷卡 防護等級：IP65 通訊方式：4G、Wifi 安裝方式：立柱式/壁掛式
	AEV210-AC007D	額定功率：7kW 輸出電壓：AV220V 充電槍：單槍 人機交互：3.5寸顯示屏 充電操作：掃碼/刷卡 防護等級：IP54 通訊方式：4G、Wifi 安裝方式：立柱式/壁掛式
	AEV300-AC021D	額定功率：21kW 輸出電壓：AV220V 充電槍：單槍 人機交互：3.5寸顯示屏 充電操作：掃碼/刷卡 防護等級：IP54 通訊方式：4G、Wifi 安裝方式：立柱式/壁掛式
	AEV200-DC030D	額定功率：30kW 輸出電壓：DC200V-750V 充電槍：單槍 人機交互：7寸觸摸屏 充電操作：掃碼/刷卡 防護等級：IP54 通訊方式：以太網(wǎng)、4G（二選一）
	AEV200-DC060D/ AEV200-DC080D	額定功率：60kW/80kW 輸出電壓：DC200V-1000V 充電槍：單槍 人機交互：7寸觸摸屏 充電操作：掃碼/刷卡 防護等級：IP54 通訊方式：以太網(wǎng)、4G（二選一）
	AEV200-DC060S/ AEV200-DC080S	額定功率：60kW/80kW 輸出電壓：DC200V-1000V 充電槍：雙槍 人機交互：7寸觸摸屏 充電操作：掃碼/刷卡 防護等級：IP54 通訊方式：以太網(wǎng)、4G（二選一）
	AEV200-DC120S/ AEV200-DC180S	額定功率：120kW/180kW 輸出電壓：DC200V-1000V 充電槍：雙槍 人機交互：7寸觸摸屏 充電操作：掃碼/刷卡 防護等級：IP54 通訊方式：以太網(wǎng)、4G（二選一）
	AEV200-DC240M4/ AEV200-DC480M8/ AEV200-DC720M12	額定功率：240kW/480kW/720kw 輸出電壓：DC150V-1000V 充電終端支持:常規(guī)單雙槍終端 防護等級:IP54
	AEV200-DC250AD	最大輸出：250A 1個充電接口； 支持掃碼、刷卡支付； 4G、以太網(wǎng)通訊（二選一）
	AEV200-DC250AS	最大輸出：250A 2個充電接口； 支持掃碼、刷卡支付； 4G、以太網(wǎng)通訊（二選一）

七、現(xiàn)場圖片

八、結(jié)論

針對住宅區(qū)內(nèi)電動汽車無序接入電網(wǎng)現(xiàn)象構(gòu)建雙層規(guī)劃模型，為 24 時段分別制定電價。下層模型依上層分時電價引導用戶錯峰充電并使充電費用最小，上層模型依據(jù)下層充電負荷優(yōu)化分時電價以平抑電網(wǎng)波動，實現(xiàn) “削峰填谷” 保障電網(wǎng)安全。

該模型顯著減小電網(wǎng)負荷波動，供電穩(wěn)定性提升 57.66%，且降低用戶充電費用，電動汽車平均充電時長縮減 29.17%。

模型優(yōu)化無時間限制，適用于周末節(jié)假日。

考慮到電動汽車用戶歸家、離家時間的隨機性，后續(xù)需強化模型魯棒性；鑒于小區(qū)充電樁數(shù)量有限且本文基于一車一樁假設，未來可深入探究共享充電樁情境下的充電定價策略。

參 考 文 獻：

[1]CLEMENTNYNS K,HAESEN E,DRIESEN J. The impact of charging plugin hybrid electric vehicles on a residential distribution grid[J]. IEEE Transactions on Power Systems2010,25(1):371-380.

[2]MITRA P,VENAYAGAMOORTHY G K. Wide area control for improving stability of a power system with plug in electric vehicles[J]. IET Generat Transmiss Distrib ,2010, 10(4):1151-1163.

[3] MAKASA KJ,VENAYAGAMOOTRHY G K. Estimation of voltage stability index in a power system with Plug -in Electric Vehicles[C]//2010 IREP Symposium Bulk Power System Dynamics and Control-VII (IREP). IEEE ,2010 :1-7.

[4] SORTOMME E,HINDI M,MACPHERSON S,et al. Coordinated charging of plugin hybrid electric vehicles to minimize distribution system losses[J], EEE Transactions on Smart Grid,2011,2(1):198-205.

[5]DEILAMI S,MASOUM A S,MOSES P S,et al. Real-time coordination of plug-in electric vehicle charging in smart grids to minimize power losses and improve voltage profile[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2011,2(3):456-467.

[6]WU X,HU X,YIN X,et al. Stochastic optimal energy management of smart home with PEV energy storage[J]. EEE Transactions on Smart Grid,2016,9(3):2065-2075.

[7]李秋碩,肖湘寧,郭靜,等.電動汽車有序充電方法研究[J].電網(wǎng)技術(shù), 2012.36(12):32-38.

LI Q S,XIA0 X N,GUO J,et al. Research on orderly charging method of electric vehicle[J]. Power Grid Technology,2012,36(12):32-38.

[8]楊秀菊,白曉清,李佩杰,等.電動汽車規(guī)模化接入配電網(wǎng)的充電優(yōu)化[J].電力自動化設備,2015,35(6):31-36.

YANG X J,BAI X O,L P J,et al. Charging optimization of electric vehicles scaled to the distribution network[J]. Power Automation Equipment,2015,35(6):31-36.

[9]CAO Y,TANG S,LI C,et al. An optimized EV charging model considering TOU price and SOC curve[J]. EEE Transactions on Smart Grid,2011,3(1):388-393.

[10] MOGHADDAM Z,AHMAD I,HABIBI D,et al. A coordinated dynamic pricing model for electric vehicle charging stations[J],IEEE Transactions on Transportation Electrification,2019,5(1):226-238.

[11] RUI T,HU C,LI G,et al. A distributed charging strategy based on day ahead price model for PV-powered electric vehicle charging station[J]. Applied Soft Computing,2019,76:638-648.

[12]常方宇,黃梅,張維戈.分時充電價格下電動汽車有序充電引導策略[J].電網(wǎng)技術(shù),2016,40(9):2609-2615.

CHANG F Y,HUANG M,ZHANG W G. Orderly charging guidance strategy for electric vehicles under time-sharing charging price[J]. Power Grid Technology , 2016, 40(9):2609-2615.

[13]項頂,宋永華,胡澤春,等.電動汽車參與 V2G的最優(yōu)峰谷電價研究[J].中國電機工程學報,2013,33(31):15-25.

XIANG D,SONG Y H,HU Z C,et al. Research on the optimal peak-to-valley tariff for electric vehicle participation in V2G[J]. Chinese Journal of Electrical Engineering,2013,2013,33(31):15-25.

審核編輯 黃宇