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浅谈关于居民小区电动汽车有序充电策略研究

时间:2024-06-12      阅读:372

摘 要:针对电动汽车在居民小区无序充电对电网系统产生严重隐患及充电间时过长问题,提出一种采用延迟充 电的电动汽车有序充电控制策略,并在分析国内外电动汽车有序充电的研究现状后,设计了居民小区电动汽车有序充电策略的总体框架。该策略采用延迟充电对电动汽车进行有序充电控制,通过计算电动汽车的充电优先级来 确定用户开始充电的时间以保证离开时电动汽车的荷电状态,很大程度达到用户期望荷电状态。通过算例仿真分析,证明提出的延迟充电策略可在满足用户对电动汽车充电量期望的同时达到削峰填谷的作用。

关键词:电动汽车;有序充电;延迟充电;削峰填谷;储能

1 引言

随着世界经济的快速发展和人类对能源需求的不断增长,能源被大量消耗,产生大量的环境污染。机动车辆已经成为生产生活中的一部分,使用燃油车无疑会增加CO2的排放。虽然新能源发电被越来越多地引入电网,如光伏发电,风力发电等,但由于二者的功率输出是随机波动的,会对电力系统造成影响,产生电能质量问题。因此,减少燃油车的使用,从燃油动力汽车转向电动汽车是解决汽车造成的环境污染的有效手段。当前电网系统的有基金项目:北京市教委科研计划项目序充电对智能电网的发展起着越来越大的作用。随着EV的大规模使用,有序充电对电网及分布式能源的重要性日益增强,需要解决EV充电问题。目前针对EV充电的研究内容主要涉及充电负荷预测、V2G、EV参与辅助服务、配电网规划、充电站规划等,也有一些学者对EV充电分层分区调度策略进行了研究。

居民小区具有用车规律性强、可控性强、方便调研等优势,因此将居民小区作为研究对象,针对EV在居民小区充电过程中随机停放且无序充电对电网系统产生的严重隐患及充电间时过长的问题,提出一种采用延迟充电的EV有序充电控制策略。

1.1EV有序充电策略

1.1.1EV有序充电控制架构

EV充电将成为居民区电力需求的重要组成部分,需要从配电网规划原则和负荷分布的影响等方面展开研究。结合概率收费模型和电力消费数据,在标准中定义的不同充电功率下,随机模拟不受控制、限制和价格优化的EV充电产生的影响。将大量EV推迟至用电谷时段进行充电以减小EV充电对小区变压器的冲击,并且考虑到分时电价可减少用户充电费用,提高经济性,保证EV与电网的协调互动发展。EV有序充电控制架构如图1所示。

图1 EV有序充电控制框架

1.2延迟充电的充电变量定义

EV返回后驻车时长的计算方法为TS = tout - tback ,(1)式中:TS为用户驻车时长,h;tout为用户外出时刻;tbac 为用户返回时刻。EV 结束充电时刻tover的表达式为tover = tstart+ Tcha ,(2)式中:tstart 为充电开始时刻;Tcha 为充电时长,h。设t时刻共有m辆EV进行充电,则EV充电总功率 Pt,EV和功率Pa.t的表达式为Pt,EV =EV,(3)

式中:PEV 为EV荷电功率。Pa.t = Pmax - Pload - Pt,EV,(4)式中:Pmax为功率限值,kW;Pload为除EV充电之外的日常负荷,kW。EVi进行有序充电的优先级计算方法为,(5)式中:γ为EV充电优先级。

在设计EV的充电优先级时,设置当γ= 1时的优先级高,EV优先进行充电;当γ=0时的优先级低,EV最后进行充电。为了让EV在车主离开小区时处于满电状态,需要设置车主的优先级γ= 1,确保EV电池状态达到满电状态。

1.3有序充电策略具体执行方式

EV有序充电设计重要的部分是对延迟充电条件的设置,通过对满足条件的EV延迟充电且不影响用户的期望充电量为基础,完成对居民小区EV有序充电的控制。当用户把EVi连接到充电桩时,可通过充电桩的人机交互界面对EV的期望荷电状态、用户预计离开时刻进行设定。充电桩通过充电控制系统获得EVi的电池信息,并将EV的充电负荷信息上传至有序充电控制器,有序充电控制器获得各个EV的充电负荷信息后对EV的充电进行控制,其实施流程如图2所示,具体如下。

图2 采用延迟充电的EV有序充电流程

(1)在t时刻将已经充电完成的EV从计算充电序列中剔除。

(2)检测有无EV接入,若有则判断是否符合延迟充电条件,若无EV接入则转入步骤(4)。

(3)延迟充电条件:EV离开时刻在谷时段开始之后,且用户返回时刻到迟充电完成时刻的时长大于EV充电所需时间。若上述延迟充电条件均满足则EV进入有序充电控制器的充电等待序列中,否则立即对EV充电以保证充电结束时的电池电量很大程度接近用户期待荷电。

(4)有序充电控制中台采集t时刻该小区实时 负荷信息,寻找充电等待序列优先级高的EV。

(5)若EV充电优先级γ= 1,则有序充电控制器对充电桩下达命令使其对EV进行充电,若充电先级γ≠1,则采用当日制定的功率限制值计算t时刻功率裕度判断功率裕度是否大于EV充电功率。

(6)若功率裕度大于EV充电功率则对EV进行充电,记录开始时间,计算结束时间。并更新功率裕度,继续寻找本时刻高优先级的EV,判断是否可以进行充电,直到充电优先级γ≠1且功率裕度小于EV充电功率(判定先级γ= 1的逻辑为:当EV在t时刻到完成充电时刻等于充电所需时长时开始充电、当停留时长等于充电时长时开始充电 。其他充电优先级γ≠1的车辆均根据功率裕度判断是否进行充电)。

(7)判断t时刻是否晚于谷时段开始时刻,是则结束循环,控制结束,否则重新执行步骤(1)。为更加直观地展现上述过程,通过问卷收集了15条居民小区EV充电数据,见表1。

车辆编号

开始充电时间

充满电后停留时长/h

A

14:00

0

B

14:00

0

C

14:00

21

D

14:00

0

E

16:00

0

F

16:00

0

G

17:00

16

H

18:00

10

I

18:00

3

J

21:00

8

K

22:00

5

L

22:00

8

M

24:00

0

N

24:00

2

O

02:00

8

假设该小区的峰谷时段为21:00 至次日 08:00。在不考虑功率限制、仅满足优先级但不具体根据优先级进行有序充电的情况下,对上述控制逻辑进行简单的模拟,结果如图 3 所示,并与即充即走的无序充电模式进行对比 。图3中蓝色为 EV充电时间,红色为 EV 可以进行充电的时间 。 由图3可见:C,G, H,I,J,K,L号 EV 均可在峰谷时进行充电 。但由于没有有序充电策略的帮助,导致原本可以延迟充电的EV在到达小区时就立即开始充电,导致用电高峰时有大量EV接入电网进行充电,给小区的变压器带来很大的负担,甚至会产生安全隐患。

图3 即充即走的无序充电模式

如果采用有序充电策略,如图 4 所示,21:00 前用电高峰阶段进行充电的 EV 数量明显减少,从9 辆减少为5 辆。 同时,21:00 后用电峰谷时段的充电EV由3 辆增加至7辆,显著降低用电高峰期变压器负荷,同时利用夜晚用电谷时段进行充电,达到了削峰填谷的目的。

图4 有序充电模式

2 EV有序充电算例分析

对提出的EV有序充电策略进行试验算例分析,并利用仿真结果证明有序充电策略的有效性。

2.1参数设置

为进行仿真分析,通过问卷调查获取小区EV回到社区的时间如图5所示。所采访小区的用电负荷高峰出现在20:00,功率峰值约900kW,其次为12:00,功率峰值约600kW。EV返回后电池平均剩余容量为50%。通过问卷获取EV离开社区的时间和EV充满电所用时间分别如图6及图7所示。

图5 EV返回小区时间

图6 EV离开小区时间

图7 EV充电时长

对用户充电行为进行如下假设。

(1)用户出行数据取自图5—7,共计44辆 EV,充电桩的配比为1∶1,可随时接入充电桩,等待有序充电控制器的控制。

(2)所用充电桩为慢速交流充电装置,充电功率为7kW,谷时段为22:00—次日08:00。

(3)EV 每天返回后均进行充电,用户期望驾车离开时EV电池电量为100%。

(4)变压器的负荷红线为1100kW。

2.2仿真结果

利用提出的EV有序充电策略对案例进行仿真分析,可得出有序充电和无序充电波动曲线如图8所示。从有序充电和无序充电曲线的波动可以看出,不采用有序充电策略,EV充电处于大规模无序状态,且EV的充电高峰期出现在一天中的用电高峰期到凌晨。此时电网系统的用电量即为负荷的达高峰,电网系统的负荷压力也大。

而在有序充电模式下,通过合理地安排EV充电顺序,可有效缩短EV充电时间,并将原本在用电高峰期充电的EV安排到其他时间段充电,提高电网的安全运行,降低电网系统的负荷压力。

图8 EV有序充电与无序充电负荷对比

为了更直观地体现有序充电的控制效果,计算44辆 EV 在无序充电充电模式和有序充电模式下的峰谷差,结果见表2。

表2无序充电模式和有序充电模式下的负荷对比

参数

有序充电模式

无序充电模式

EV 数量

44

44

基础负荷峰值/kW

900

900

总负荷峰值/kW

928

1161

是否超过红线

负荷峰谷差/kW

392

703

从表2无序充电充电模式和有序充电模式下负荷数据对比可见:在EV数量相同的情况下,有序充电模式的负荷总峰值远小于无序充电充电模式时的总峰值,且无序充电充电模式已经超过负荷的红线(1100kW),而有序充电模式可以保证负荷的稳定性;从负荷的峰谷差可以看出,有序充电模式的峰谷差仅为无序充电充电模式峰谷差的1/2 。可见提出的基于EV 延迟充电的有序充电策略可以有效控制EV充电安全,并达到削峰填谷、错峰充电的目的,对EV的推广具有一定的积极意义。

3 安科瑞充电桩收费运营云平台

3.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充电桩收费运营云平台系统通过物联网技术对接入系统的汽车充电站、电动自行车充电站以及各个充电桩进行不间断地数据采集和监控,实时监控充电桩运行状态,进行充电服务、支付管理,交易结算,资源管理、电能管理、明细查询等,同时对充电机过温保护、漏电、充电机输入/输出过压、欠压、绝缘低各类故障进行预警;充电桩支持以太网、4G或WIFI等方式接入互联网,用户通过微信、支付宝、云闪付扫码充电。

3.2应用场合

适用于住宅小区等物业环境、各类企事业单位、医院、景区、学校、园区等公建、公共停车场、公路充电站、公交枢纽、购物中心、商业综合体、商业广场、地下停车场、高速服务区、公寓写字楼等场合。

3.3系统结构

现场设备层:连接于网络中的各类传感器,包括多功能电力仪表、汽车充电桩、电瓶车充电桩、电能质量分析仪表、电气火灾探测器、限流式保护器、烟雾传感器、测温装置、智能插座、摄像头等。

网络通讯层:包含现场智能网关、网络交换机等设备。智能网关主动采集现场设备层设备的数据,并可进行规约转换,数据存储,并通过网络把数据上传至搭建好的数据库服务器,智能网关可在网络故障时将数据存储在本地,待网络恢复时从中断的位置继续上传数据,保证服务器端数据不丢失。

平台管理层:包含应用服务器和数据服务器,完成对现场所有智能设备的数据交换,可在PC端或移动端实现实时监测充电站配电系统运行状态、充电桩的工作状态、充电过程及人员行为,并完成微信、支付宝在线支付等应用。

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3.4平台功能描述

3.4.1充电服务

充电设施搜索,充电设施查看,地图寻址,在线自助支付充电,充电结算,导航等。

3.4.2首页总览

总览当日、当月开户数、充值金额、充电金额、充电度数、充电次数、充电时长,累计的开户数、充值金额、充电金额、充电度数、充电次数、充电时长,以及相应的环比增长和同比增长以及桩、站分布地图导航、本月充电统计。

3.4.3交易结算

充电价格策略管理,预收费管理,账单管理,营收和财务相关报表。

3.4.4故障管理

故障管理故障记录查询、故障处理、故障确认、故障分析等管理项,为用户管理故障和查询提供方便。

3.4.5统计分析

统计分析支持运营趋势分析、收益统计,方便用户以曲线、能耗分析等分析工具,浏览桩的充电运营态势。

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3.4.6运营报告

按用户周期分析汽车、电瓶车充电站、桩运行、交易、充值、充电及报警、故障情况,形成分析报告。

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3.4.7APP、小程序移动端支持

通过模糊搜索和地图搜索的功能,可查询可用的电桩和电站等详细信息。扫码充电,在线支付:扫描充电桩二维码,完成支付,微信支付完成后,即可进行充电。

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3.4.8资源管理

充电站档案管理,充电桩档案管理,用户档案管理,充电桩运行监测,充电桩异常交易监测。

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