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摘要：本文深入鉆研電動車充電樁于電力系統布局及調度的問題，融合地理信息系統與電網模型，綜合考慮電力供應能力、民眾電動車出行需求以及充電設備安全等要素，構建多因多目標優化模型，精準確定充電樁的最優布局方案。同時，結合電力系統運行模式、電網狀況及充電樁運營成本，設計出充電樁調度模型，并運用啟發式算法得出最佳調度策略。研究成果顯示，此方案顯著優化了充電樁的布局與調度，提升電力系統運行效率，削減運營成本，充分滿足電動車用戶充電需求，對推動電動汽車可持續發展意義重大，兼具理論與實用價值。

關鍵詞：電動車充電樁；布局調度；多目標優化；啟發式算法；運行效率

1 電動車充電樁在電力系統中的作用與挑戰

1.1 基本功能與需求
電動車充電樁作為電源網絡與電動車的關鍵連接點，核心任務是為電動車輸送電力以實現充電。其需求涵蓋：提供穩定電力，滿足電動車快速充電所需功率輸出；適配多種充電接口，應對不同車型；具備數據交互與檢測能力，可實時監測充電狀態并收集數據用于后續分析決策。

1.2 布局的系統性挑戰
充電樁布局旨在使電池加注設施在特定區域達成理想分布，以契合電動車供電訴求。其布局受電動車聚集特性影響，多集中于停車區、商業街道等場所。同時，需兼顧電力系統負荷能力與接入約束，防范因大量電動車同時充電引發的電網電壓不穩及供電短缺問題，且要考量城市發展與交通運輸綜合效應，確保充電樁建設契合城市土地規劃，融入現有交通網絡，為電動車提供便捷充電服務。

1.3 調度的優化需求
電動車充電樁調度著重于高效管理充電樁資源，滿足不同車輛充電需求。具體包括：依據電動車充電需求及優先級分配資源，優先保障緊急充電需求；結合電網運行狀況與負荷平衡，遵循電網負荷分配策略，動態調度充電樁資源，維護電網穩定；考慮電價因素，助力電動車選擇適宜充電樁與充電策略。

2 多目標優化模型的構建與求解

2.1 基于地理信息系統與電網模型的布局優化模型
地理信息系統（GIS）負責收集充電需求及充電樁地理分布信息，如道路網絡、用地狀態和人口密集程度等，為合理布局提供關鍵數據支持，以便精準分析實際充電需求與充電樁分布狀況，制定有效布局方案。電網模型涵蓋輸電線、變電場及負荷節點等信息，能預測不同地區充電需求及充電樁對電力系統的影響?；诖藰嫿ǖ某潆姌恫季謨灮Ｐ?，旨在滿足充電需求的同時，降低電力系統與充電樁建設成本，綜合考量充電樁容量、數量及位置等因素。該模型可借助遺傳算法、模擬退火算法和粒子群優化算法等啟發式算法求解，依據具體問題特點與約束條件選擇合適算法獲取近似最優方案。

2.2 考慮電力運行方式與電網狀態的調度優化模型
充電樁調度需依據充電需求與電力系統運行狀態，合理安排充電樁輸出功率與充電時段，保障電力系統穩定運行并滿足充電需求。構建調度優化模型時，需考慮電力系統運行方式（包括傳統發電與可再生能源發電），據此制定充電使用策略，降低對傳統發電的依賴。同時，將電網狀態（如電力負荷、供給和網絡拓撲等信息）納入考量，合理調配充電樁充電功率與時段，降低電力系統負荷峰值，優化電力供給，減少輸電損耗。此模型目標為在滿足充電需求與電力系統穩定運行前提下，最大化充電樁利用率與電力系統效率。

2.3 啟發式算法的應用
啟發式算法在充電樁布局與調度優化中應用廣泛，可通過搜索與優化獲取近似最優解。在布局優化中，依據充電需求與地理信息等因素，確定合適的充電樁容量、數量與位置，最大程度滿足充電需求并降低成本。在調度優化中，根據電力運行方式與電網狀態，合理安排充電樁輸出功率與充電時段，減少電力系統負荷峰值、優化供給并降低輸電損耗。啟發式算法優勢顯著，能在較短時間內求解近似最優解，適用于大規模充電樁布局與調度優化問題，具有良好的魯棒性與適應性，可靈活應對電力系統變化與不確定性。未來，其在該領域應用前景廣闊，隨著電動車普及與電力系統發展，將成為重要研究方向，推動電動車高效充電與電力系統穩定運行，助力電動車可持續發展。

3 優化方法的效果評估與應用前景

3.1 實驗方法與評估指標
實驗采用動態仿真模型，選取城市密集區域為場景，綜合地理信息系統、電網模型及實際電力運營方式等因素，設定電動車數量、使用頻率及電網運行狀態等需求場景，模擬充電樁布局與調度策略，經多次迭代獲取最優或近似最優方案，并引入啟發式算法進一步優化。評估指標涵蓋充電樁布局合理性（依據地理信息系統評估空間分布能否及時滿足充電需求）、調度效率（反映電動車充電等待時間，依據調度策略、充電需求動態變化及充電樁實時狀態數據評估）、電力系統運行穩定性（衡量電力系統健康運行，包括電動車充電對電網載流量、電壓等參數的影響）以及運營成本合理性（采用生命周期成本法，綜合電動車使用、充電樁建設及運營管理等因素考量）。綜合這些指標，可全面深入評估充電樁布局與調度優化模型的有效性與可行性，未來研究將持續優化實驗方法與評估指標，推動相關策略優化工作進展。

3.2 對電力系統運行效率和成本的影響
優化方法應用于電動車充電樁布局與調度，對電力系統運行效率和成本影響顯著。在運行效率方面，布局優化可均衡充電需求與電網供電能力，避免電網負荷過高，提升電力系統穩定性與充電服務效率，推動電動車普及；調度優化能依據電網運行狀態與電動車充電需求實時調度，如夜間增快充速、高峰控速，增強電力系統負荷平滑程度，提高運行效率。在運行成本方面，布局優化可減少冗余建設，降低充電樁建設與運營成本，充分利用現有電力資源，減少新建電源或升級電網設施需求，降低總成本；調度優化實現充電峰谷錯時，抑制電網高峰、填補谷部，使負荷更平滑，節省運行成本，且電動車充電設備的儲能特性經調度優化可進一步降低成本，同時避免裝置過度運行與磨損，延長設備使用壽命，降低運行維護成本，增強電力系統安全性。

4 安科瑞充電樁收費運營云平臺系統選型方案

4.1 概述
AcrelCloud - 9000 安科瑞充電樁收費運營云平臺系統借助物聯網技術，對接入的電動自行車充電站及充電樁進行數據采集與監控，涵蓋充電服務、支付管理、交易結算、資產管理、電能管理、明細查詢等功能，同時對充電樁各類故障進行預警。充電樁支持以太網、4G 或 WIFI 接入互聯網，用戶可通過微信、支付寶、云閃付掃碼充電。

4.2 應用場所
適用于民用建筑、工業建筑、居住小區、事業單位、商業綜合體、學校、園區等多種場所的充電樁基礎設施設計。

4.3 系統結構
系統分為數據采集層（含電瓶車智能充電樁，采集充電回路電力參數、計量電能并保護，通訊協議為標準 modbus - rtu）、網絡傳輸層（經 4G 網絡上傳數據至數據庫服務器）、數據層（包含應用服務器與數據服務器，分別部署數據采集服務、WEB 網站以及實時數據庫、歷史數據庫、基礎數據庫）和客戶端層（系統管理員通過瀏覽器訪問平臺，終端用戶刷卡掃碼啟動充電）。小區充電平臺具備充電設施智能化大屏、實時監控、交易管理、故障管理、統計分析、基礎數據管理等功能，并為運維人員提供運維 APP，為充電用戶提供充電小程序。

4.4安科瑞充電樁云平臺系統功能

4.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況，對設備狀態、設備使用率、充電次數、充電時長、充電金額、充電度數、充電樁故障等進行統計顯示，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。統一管理小區充電樁，查看設備使用率，合理分配資源。

4.4.2實時監控

實時監視充電設施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態、回路狀態、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，對其進行賬戶進行充值、退款、凍結、注銷等操作，可查看小區用戶每日的充電交易詳細信息。

4.4.4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果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現場問題。

4.4.5統計分析

通過系統平臺，從充電站點、充電設施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統計信息、能耗統計信息等。

4.4.6基礎數據管理

在系統平臺建立運營商戶，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、優惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結和解綁。

4.4.7運維APP

面向運維人員使用，可以對站點和充電樁進行管理、能夠進行故障閉環處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電充值情況，進行遠程參數設置，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系統硬件配置

5 結束語

本研究針對電力系統中電動車充電樁布局與調度優化問題，運用地理信息系統與電網模型、多目標優化模型及啟發式算法構建優化方案，實踐表明該方案能提升電力系統運行效率、降低成本，滿足電動車用戶充電需求，推動電動汽車可持續發展。然而，研究存在局限，如電動車出行需求預測精度與電力系統供應能力存在不確定性，優化模型算法效率與穩健性有待提升。未來將致力于改進預測模型，增強供應能力預測準確性；優化算法，提升求解效率與穩健性；依據市場與技術發展趨勢，完善充電樁布局與調度策略，為電動汽車發展提供更強技術支撐。

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審核編輯 黃宇