一,、引言

傳統(tǒng)能源逐漸枯竭,環(huán)境問題日益嚴(yán)重,作為新能源產(chǎn)業(yè)的電動(dòng)汽車因其低污染,、高轉(zhuǎn)換率的優(yōu)點(diǎn)受到政府大力支持,。隨著汽油成本上升和電動(dòng)汽車電池技術(shù)的不斷進(jìn)步,電動(dòng)汽車逐漸成為傳統(tǒng)燃油汽車的替代品,廣受群眾歡迎,。在可預(yù)計(jì)的未來(lái):電動(dòng)汽車市場(chǎng)將不斷擴(kuò)大,電動(dòng)汽車數(shù)量也將持續(xù)增多,。但是,大規(guī)模電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)無(wú)序充電時(shí)其負(fù)荷峰值可能超過電網(wǎng)的傳輸極限，打破電力系統(tǒng)的供需平衡,進(jìn)而影響電網(wǎng)的電壓穩(wěn)定,針對(duì)這些問題,可以從有序智能充電,、充電定價(jià)策略等不同方面進(jìn)行研究,。本文就從價(jià)格方面考慮，從電網(wǎng)和用戶的角度,，通過價(jià)格引導(dǎo)用戶的充電行為,保證電網(wǎng)平穩(wěn)運(yùn)行,。

二、問題背景

2.1問題描述

對(duì)于大部分電動(dòng)汽車用戶,尤其是每天固定時(shí)間上下班的通勤人員,普遍會(huì)選擇在自家住宅區(qū)充電,而許多用戶下班回家后在用電需求已經(jīng)達(dá)到高峰的時(shí)期立即給汽車充電,這些隨機(jī)的充電行為會(huì)導(dǎo)致充電負(fù)荷和居民生活用電負(fù)荷在高峰期高度重疊,。

本文從微觀角度,以居民住宅區(qū)內(nèi)的電動(dòng)汽車為研究對(duì)象,同時(shí)考慮電網(wǎng)負(fù)荷的波動(dòng)和小區(qū)電動(dòng)汽車用戶的利益,通過建立雙層規(guī)劃模型制定不同時(shí)段快,、慢兩種充電方式的電動(dòng)汽車充電電價(jià)。通過價(jià)格的杠桿作用,針對(duì)每一輛電動(dòng)汽車,改變用戶每個(gè)時(shí)段的充電行為,使準(zhǔn)備使用小區(qū)充電樁充電的用戶錯(cuò)峰充電,達(dá)到電網(wǎng)負(fù)荷曲線“削峰填谷的目的,保證居民生活用電正常,維護(hù)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定,。

2.2問題假設(shè)

本文所研究的問題有如下幾點(diǎn)假設(shè),。

1)居民住宅區(qū)的充電樁實(shí)行一車一樁,每個(gè)用戶根據(jù)電價(jià)自主選擇充電時(shí)間段和充電方式,互不影響；

2)用戶的需求電量不超過停車時(shí)間內(nèi)充電可提供的最大電量,；

3)對(duì)于分時(shí)電價(jià)未實(shí)施的情況,電動(dòng)汽車用戶的充電行為是歸家后就立即以慢充方式充電,；

4)每輛電動(dòng)汽車固定充電方式下的電池電量與時(shí)間呈線性關(guān)系。

三,、模型建立

電網(wǎng)總負(fù)荷由所有電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷以及小區(qū)基礎(chǔ)負(fù)荷組成,而所有電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷可通過每輛電動(dòng)汽車的充電方案得到,，同時(shí)每輛電動(dòng)汽車的充電方案受電網(wǎng)中的充電電價(jià)影響而改變;因此充電電價(jià)可根據(jù)電網(wǎng)總負(fù)荷制定。

3.1下層模型

將一天分為 24 h,每1h為1個(gè)時(shí)間段,用t表示,下層模型的研究對(duì)象是使用電動(dòng)汽車出行并最終會(huì)返回小區(qū)充電的用戶,，電動(dòng)汽車總量為N,電動(dòng)汽車n∈N={1,2,，…,k},可充電的時(shí)間段在用戶返回小區(qū)時(shí)間in之后至離開小區(qū)時(shí)間jn之前,開始時(shí)間段以歸家時(shí)刻的小時(shí)段 t=shn 表示，結(jié)束時(shí)間段以離家時(shí)刻的小時(shí)段 t=ehn,表示,，根據(jù)用戶的歸家和離家時(shí)間以及用戶的需求充電電量Q,制定電動(dòng)汽車在小區(qū)停車期間每個(gè)時(shí)間段的充電方案,。下層模型的目標(biāo)雨數(shù)是電動(dòng)汽車n的充電費(fèi)用最小化,由各時(shí)段不同充電方式充電量和單位電價(jià)之積的總和求得,以此輸出每個(gè)電動(dòng)汽車的充電方案。

3.2上層模型

上層模型的研究對(duì)象是小區(qū)的整個(gè)電網(wǎng),考慮居民生活基礎(chǔ)負(fù)荷加入電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷后對(duì)電網(wǎng)波動(dòng)的影響,以及居民的電費(fèi)變化程度,盡量使電費(fèi)變化程度降低,從某種程度上也保證了電力供應(yīng)商的利益,。

目標(biāo)函數(shù)是一天 24 h各個(gè)時(shí)間段的總負(fù)荷標(biāo)準(zhǔn)差以及電價(jià)改變前后用戶充電總費(fèi)用變化最小化,以此求得每個(gè)時(shí)間段內(nèi)的快,、慢充電價(jià)。

四,、 應(yīng)用方案

圖1 有序充電管理系統(tǒng)示意圖

圖2平臺(tái)結(jié)構(gòu)圖

充電運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)是基于物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的充電設(shè)施管理系統(tǒng),，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)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(yàn)和服務(wù)質(zhì)量。用戶可以通過APP或小程序提前預(yù)約充電,，避免在充電站排隊(duì)等待的情況,，同時(shí)也能為充電站提供更準(zhǔn)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(tái)可對(duì)充電樁的功率,、電壓,、電流等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理充電樁故障和異常情況對(duì)充電樁的功率進(jìn)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(duì)電網(wǎng)造成過大的負(fù)荷。

五,、安科瑞充電樁云平臺(tái)具體的功能

平臺(tái)除了對(duì)充電樁的監(jiān)控外,，還對(duì)充電站的光伏發(fā)電系統(tǒng)、儲(chǔ)能系統(tǒng)以及供電系統(tǒng)進(jìn)行集中監(jiān)控和統(tǒng)一協(xié)調(diào)管理,，提高充電站的運(yùn)行可靠性,，降低運(yùn)營(yíng)成本，平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示,。

圖3 充電樁運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)

大屏顯示：展示充電站設(shè)備統(tǒng)計(jì),、使用率排行、運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)圖表,、節(jié)碳量統(tǒng)計(jì)等數(shù)據(jù),。

圖4 大屏展示界面

站點(diǎn)監(jiān)控：顯示設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)、設(shè)備列表,、設(shè)備日志、設(shè)備狀態(tài)統(tǒng)計(jì)等功能,。

圖5 站點(diǎn)監(jiān)控界面

設(shè)備監(jiān)控：顯示設(shè)備實(shí)時(shí)信息,、配套設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備實(shí)時(shí)曲線,、關(guān)聯(lián)訂單信息,、充電功率曲線等。

圖6 設(shè)備監(jiān)控界面

運(yùn)營(yíng)趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)：顯示運(yùn)營(yíng)信息查詢,、站點(diǎn)對(duì)比曲線,、日月年報(bào)表、站點(diǎn)對(duì)比列表等功能,。

圖7 運(yùn)營(yíng)趨勢(shì)界面

收益查詢：提供收益匯總,、實(shí)際收益報(bào)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(shì)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(shí)時(shí)/歷史訂單查詢,、訂單終止,、訂單詳情,、訂單導(dǎo)出、運(yùn)營(yíng)商應(yīng)收信息,、充電明細(xì),、交易流水查詢、充值余額明細(xì)等功能,。

圖10 訂單查詢界面

六,、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(lái)滿足新能源汽車行業(yè)快速、經(jīng)濟(jì),、智能運(yùn)營(yíng)管理的市場(chǎng)需求,。實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)力電池快速、高效,、安全,、合理的電量補(bǔ)給，同時(shí)為提高公共充電樁的效率和實(shí)用性,，具有有智能監(jiān)測(cè)：充電樁智能控制器對(duì)充電樁具備測(cè)量,、控制與保護(hù)的功能；智能計(jì)量：輸出配置智能電能表,，進(jìn)行充電計(jì)量,，具備完善的通信功能；云平臺(tái)：具備連接云平臺(tái)的功能,，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控,，財(cái)務(wù)報(bào)表分析等等；遠(yuǎn)程升級(jí)：具備完善的通訊功能,，可遠(yuǎn)程對(duì)設(shè)備軟件進(jìn)行升級(jí),；保護(hù)功能：具備防雷保護(hù)、過載保護(hù),、短路保護(hù),，漏電保護(hù)和接地保護(hù)等功能；適配車型：滿足國(guó)標(biāo)充電接口,，適配所有符合國(guó)標(biāo)的電動(dòng)汽車,，適應(yīng)不同車型的不同功率。下面是具體產(chǎn)品的型號(hào)和技術(shù)參數(shù)。

七,、現(xiàn)場(chǎng)圖片

八,、結(jié)論

針對(duì)住宅區(qū)內(nèi)大規(guī)模電動(dòng)汽車無(wú)序接人電網(wǎng)的現(xiàn)象建立雙層規(guī)劃模型，為一天24個(gè)時(shí)段分別制定不同的電價(jià),下層模型利用上層得到的分時(shí)電價(jià),引導(dǎo)每名電動(dòng)汽車用戶錯(cuò)峰充電,保證所有用戶充電費(fèi)用最小化,將下層模型得到的充電負(fù)荷輸人上層優(yōu)化分時(shí)電價(jià),逐漸平抑電網(wǎng)波動(dòng),，“削峰填谷"保證電網(wǎng)安全,。

1)優(yōu)化模型不但大大減小了電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng),供電穩(wěn)定性提高 57.66%,也一定程度降低了用戶的充電費(fèi)用,電動(dòng)汽車的充電時(shí)長(zhǎng)平均減少 29.17%。

2)該模型在優(yōu)化適用時(shí)間上沒有限制,也可適用于周末節(jié)假日時(shí)期,。

3)電動(dòng)汽車用戶的歸家,、離家時(shí)間具有很強(qiáng)的隨機(jī)性,以后還應(yīng)考慮這一因素,加強(qiáng)模型的魯棒性;另外小區(qū)電動(dòng)汽車充電樁數(shù)量有限,本文考慮的是所有電動(dòng)汽車“一車一樁"的情況,未來(lái)還可以進(jìn)一步分析共享充電樁下的電動(dòng)汽車充電定價(jià)策略。

參 考 文 獻(xiàn)：

[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(dòng)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(dòng)汽車規(guī)?；尤肱潆娋W(wǎng)的充電優(yōu)化[J].電力自動(dòng)化設(shè)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(shí)充電價(jià)格下電動(dòng)汽車有序充電引導(dǎo)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(xiàng)頂,宋永華,胡澤春,等.電動(dòng)汽車參與 V2G的峰谷電價(jià)研究[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),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.