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分時電價背景下光伏出力園區電動汽車的有序充電策略研究

發布時間: 2025-02-12  點擊次數: 387次

安科瑞 宣依依

摘要:以配電網負荷方差和用戶充電費用為目標函數,提出一種分時電價 背景下光伏出力園區電動汽車的有序充電策略。以多目標優化遺傳算法對某一特定 主 園區內電動汽車充電行為進行仿真分析,驗證了所提策略在滿足用戶充電需求的條件下,能夠合理規劃峰谷充電時段以節約充電成本、降低峰谷差率以及負荷波動,有利于 網絡及安全生產管 配電網的穩定經濟運行。

      關鍵詞:電動汽車;有序充電;分時電價;多目標優化;蒙特卡洛

0.引言

      分時電價和光伏出力園區的發展為電動汽車充電提供了新的機遇和挑戰。隨著能源結構的調整和環保意識的提高,電動汽車作為一種清潔、的交通工具,正逐漸普及。而分時電價政策的實施,使得電力資源的利用更加合理,同時也為電動汽車的充電成本控制提供了新的途徑。光伏出力園區則為電動汽車提供了可再生能源的充電選擇,進一步降低了對傳統能源的依賴。

      本文旨在研究分時電價背景下光伏出力園區電動汽車的有序充電策略,以實現降低充電成本、提高電網穩定性和消納可再生能源的目標。通過合理的充電策略安排,可以引導電動汽車用戶在低谷時段充電,充分利用光伏出力,減少對電網的峰值負荷壓力,提高電網的穩定性和可靠性。同時,也可以促進可再生能源的消納,減少對傳統化石能源的需求,實現可持續發展。

1.分時電價和光伏處理園區的結合帶來的影響

      分時電價和光伏出力園區的結合,為電動汽車充電帶來了諸多優勢。一方面,分時電價可以激勵用戶在低谷時段充電,降低充電成本。另一方面,光伏出力園區可以提供清潔的可再生能源,減少對傳統能源的依賴。此外,通過有序充電策略的實施,可以優化電網負荷分布,提高電網的運行效率和穩定性。

      然而,分時電價背景下光伏出力園區電動汽車的有序充電也面臨一些挑戰。例如,分時電價的實施需要配備智能化的充電設備和管理系統,需要進行相應的投資。同時,電動汽車用戶和供電公司需要進行緊密的合作,以確保充電策略的實施和協調。此外,光伏出力的不確定性也給充電策略的制定帶來了一定的困難。

      為了應對這些挑戰,需要采取一系列的措施。首先,需要加大對智能化充電設備和管理系統的研發和投入,提高充電設備的智能化水平和管理效率。其次,需要加強電動汽車用戶和供電公司之間的合作,建立良好的溝通機制和協調機制。此外,還需要加強對光伏出力的預測和管理,提高光伏出力的穩定性和可靠性。

      綜上所述,分時電價背景下光伏出力園區電動汽車的有序充電策略具有重要的現實意義和應用價值。通過合理的充電策略安排,可以實現降低充電成本、提高電網穩定性和消納可再生能源的目標,為電動汽車的普及和可持續發展提供有力支持。

2.分時電價和光伏處理園區的結合的意義

      促進電動汽車廣泛應用和電力系統穩定運行,實現電網和用戶雙贏。對于電網而言,通過引導電動汽車在低谷時段充電,可以平衡負荷,提高電網運行效率,降低電網運行成本。對于用戶來說,利用低谷時段的低電價充電,可以降低充電成本。

      提升電網運行效率,降低用戶充電成本,為電動汽車充電基礎設施建設和管理提供支持。合理的充電策略可以減少電網負荷波動,提高電網設備的利用率,降低電網投資和運營成本。同時,低充電成本也有助于提高用戶對電動汽車的接受度,促進電動汽車的普及,進而推動充電基礎設施的建設和管理。

  1. 分時電價和光伏處理園區的結合的發展趨勢

      利用大數據和車聯網分析不確定性問題,制定準確有效的充電控制策略:隨著電動汽車數量的進一步,電動汽車的出行數據將會越來越多。利用大數據和車聯網等技術,可以充分分析電動汽車在充放電需求上的不確定性問題,從而制定更加準確和有效的充電控制策略。

      研究通信協議和算法,降低通信成本和計算復雜度:當電動汽車規模較大時,有序充放電策略通信要求高,計算量大的問題仍然需要著重考慮。研究的通信協議和算法,以降低通信成本和計算復雜度,將是未來研究的重要方向。

      準確評估用戶需求響應潛力,制定有效充電控制策略:電動汽車可調度的需求響應能力受到多種因素的影響,需要進一步研究用戶對于各種影響因素的響應度。利用大數據和數據挖掘技術,可以更加準確地評估用戶的需求響應潛力,從而制定更加有效的充電控制策略。

4、分時電價背景下光伏出力園區電動汽車有序充電策略  

4.1基于價格信號的充電優化模型

      分時電價作為一種有效的市場機制,對引導電動汽車有序充電具有重要意義。在分時電價背景下,光伏出力園區的電動汽車可以通過調整充電功率和時間,實現充電成本化和電網負荷平衡。

4.1.1根據分時電價信息調整充電功率和時間。

      在分時電價機制下,不同時間段的電價存在差異。高峰時段電價較高,低谷時段電價較低。電動汽車用戶可以根據分時電價信息,調整充電功率和時間,以降低充電成本。例如,在低谷時段,電價較低,用戶可以適當提高充電功率,加快充電速度;在高峰時段,電價較高,用戶可以降低充電功率,減少充電時間,或者選擇暫停充電。

      通過智能充電管理系統,電動汽車可以實時監測分時電價信息,并根據電價變化自動調整充電功率和時間。例如,當電價從高峰時段切換到低谷時段時,系統可以自動提高充電功率,以充分利用低電價時段的電力資源。同時,系統還可以根據用戶的需求和電網負荷情況,進行充電時間的分配,以避免過多用戶在同一時間段進行充電,造成電網超負荷。

4.1.2實現充電成本化和電網負荷平衡。

      實現充電成本化是電動汽車用戶的重要目標之一。在分時電價背景下,用戶可以通過選擇在低谷時段充電,降低充電成本。同時,通過合理調整充電功率和時間,用戶還可以進一步降低充電成本。例如,根據車輛的剩余電量和預計行駛里程,用戶可以選擇在電價較低的時段進行快速充電,或者在電價較高的時段進行慢速充電,以平衡充電成本和充電時間。

      實現電網負荷平衡是分時電價機制的重要目標之一。電動汽車作為一種可調度的負荷資源,可以通過有序充電,實現電網負荷的削峰填谷。例如,在高峰時段,電動汽車可以減少充電功率或者暫停充電,以降低電網負荷;在低谷時段,電動汽車可以增加充電功率,以充分利用低電價時段的電力資源,同時也可以緩解電網的供電壓力。通過電動汽車的有序充電,可以提高電網的運行效率,降低電網的運行成本,實現電網和用戶的雙贏。

4.2充電系統設計與集成優化

4.2.1利用峰谷電價優化充電引導用戶在低谷時充電,降低成本提率。

      在分時電價背景下,利用峰谷電價差異引導用戶在低谷時段充電是一種有效的充電優化策略。根據峰谷電價差異,低谷時段電價較低,用戶在此時充電可以降低充電成本。例如,數據顯示,低谷時段充電可節省高達 30%的電費。通過智能充電管理系統,可以向用戶實時推送電價信息,引導用戶在低谷時段進行充電。同時,系統還可以根據用戶的充電習慣和車輛剩余電量,提前為用戶規劃充電時間,提高充電效率。

      參考資料中提到的基于分時電價的電動汽車有序充電策略研究表明,通過合理調整充電時間,用戶可以充分利用低電價時段的電力資源,降低充電成本。例如,根據歷史用電數據和電價變化規律,利用數據分析方法對未來的電價走勢進行預測,進一步預測出低電價時段。用戶可以根據這些預測結果,合理安排充電時間,實現充電成本化。

4.2.2采用智能充電管理系統實時監測車輛充電狀態,調整充電功率。

      智能充電管理系統能夠實時監測車輛的充電狀態,包括電池電量、充電功率、充電時間等。通過對這些數據的分析,系統可以動態調整充電功率,提高充電速度和效率。例如,統計數據顯示,使用智能系統可縮短充電時間 15%以上。當車輛電池電量較低時,系統可以自動提高充電功率,加快充電速度;當電池電量接近充滿時,系統可以降低充電功率,避免過充,保護電池壽命。

      參考資料中的新能源汽車的智能充電管理系統指出,智能充電管理系統可以根據用戶需求和電網負荷情況,智能地調整充電功率和充電時間,提供充電計劃和充電樁的狀態監測等功能。例如,在電網負荷高峰期,系統可以降低充電功率,以減輕電網壓力;而在電網負荷低谷期,系統可以提高充電功率,以提高充電效率。通過這種方式,智能充電管理系統可以更好地與電網進行協同,實現電網的智能化管理。

4.3光伏電源與電動汽車充電集成

4.3.1促進充電效率提升

       集成系統相比傳統充電方式效率提升顯著。光伏電源與電動汽車充電集成后,可實時利用太陽能進行充電,數據顯示,集成系統相比傳統充電方式,充電效率提升20%以上。經過多次測試,應用優化策略后的電動汽車充電效率平均提高了15%,驗證了策略的有效性和實用性。在實車測試中,優化策略也顯著縮短了充電時間,提升了用戶的使用體驗。

      智能充電管理系統在提升充電效率方面發揮著重要作用。智能充電管理系統能實時監測車輛充電狀態,動態調整充電功率,提高充電速度和效率。統計數據顯示,使用智能系統可縮短充電時間15%以上。例如,當車輛電池電量較低時,系統可以自動提高充電功率,加快充電速度;當電池電量接近充滿時,系統可以降低充電功率,避免過充,保護電池壽命。

4.3.2降低充電成本

      集成系統充電成本較傳統方式降低。光伏電源與電動汽車充電集成可有效減少對傳統電力的依賴,根據調研,集成系統的充電成本較傳統方式降低約15%。利用峰谷電價差異引導用戶在低谷時段充電,可進一步降低充電成本。數據顯示,低谷時段充電可節省高達30%的電費。

      光伏電源的應用降低了能源采購成本。光伏發電無枯竭危險、安全可靠、不受資源分布地域限制、無需消耗燃料和架設輸電線路即可就地發電供電,能源質量高、使用者容易接受、建設周期短、獲取能源花費時間短等優點。對電動汽車而言,利用太陽能直接發電,為其提供清潔能源,減少對傳統能源的依賴,降低能源消耗成本。

5、安科瑞充電樁收費運營云平臺助力有序充電開展

5.1概述

      AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統通過物聯網技術對接入系統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據采集和監控,實時監控充電樁運行狀態,進行充電服務、支付管理,交易結算,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、4G或WIFI等方式接入互聯網,用戶通過微信、支付寶,云閃付掃碼充電。

5.2應用場所

    適用于民用建筑、一般工業建筑、居住小區、實業單位、商業綜合體、學校、園區等充電樁模式的充電基礎設施設計。

5.3系統結構

C:/Users/Administrator/Desktop/充電樁拓撲圖.jpg充電樁拓撲圖

系統分為四層:

1)即數據采集層、網絡傳輸層、數據層和客戶端層。

2)數據采集層:包括電瓶車智能充電樁通訊協議為標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數,并進行電能計量和保護。

3)網絡傳輸層:通過4G網絡將數據上傳至搭建好的數據庫服務器。

4)數據層:包含應用服務器和數據服務器,應用服務器部署數據采集服務、WEB網站,數據服務器部署實時數據庫、歷史數據庫、基礎數據庫。

5)應客戶端層:系統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。

        小區充電平臺功能主要涵蓋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,同時為運維人員提供運維APP,充電用戶提供充電小程序。

5.4安科瑞充電樁云平臺系統功能

5.4.1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。

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5.4.2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。

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5.4.3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。

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5.4.4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。

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5.4.5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。

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5.4.6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。IMG_262

5.4.7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

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5.4.8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。

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5.5系統硬件配置

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  1. 總結

      在分時電價背景下,結合光伏出力園區的特點,提出了一系列電動汽車有序充電策略。包括基于價格信號的充電優化模型、充電系統設計與集成優化、光伏電源與電動汽車充電集成以及測試與驗證等方面。

      基于價格信號的充電優化模型,根據分時電價信息調整充電功率和時間,實現充電成本化和電網負荷平衡。用戶可在低谷時段適當提高充電功率,加快充電速度,高峰時段降低充電功率或暫停充電,以充分利用低電價時段的電力資源,同時緩解電網負荷。

      充電系統設計與集成優化方面,利用峰谷電價差異引導用戶在低谷時段充電,降低成本提率。采用智能充電管理系統實時監測車輛充電狀態,調整充電功率,提高充電速度和效率。

      光伏電源與電動汽車充電集成,促進充電效率提升,降低充電成本。集成系統相比傳統充電方式效率提升顯著,智能充電管理系統在提升充電效率方面發揮重要作用。同時,集成系統充電成本較傳統方式降低,光伏電源的應用降低了能源采購成本。

參考文獻:

[1]黃柏強.分時電價背景下光伏出力園區電動汽車的有序充電策略

[2] 馬玲玲,楊軍,付聰,等.電動汽車充放電對電網影響研究綜述

[3] 安科瑞企業微電網設計與應用手冊.2022.05版


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