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摘要：以充電站運(yùn)營收益*大化為目標(biāo)，以配電變壓器容量及*大限度滿足用戶充電需求為約束條件，建立了充電站內(nèi)電動(dòng)汽車有序充電的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)用戶充電規(guī)律，采用蒙特卡洛模擬法模擬用戶充電需求，對電動(dòng)汽車在有序充電和無序充電2種情形下充電站運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)效益及配電變壓器負(fù)載情況進(jìn)行了仿真計(jì)算和分析。研究結(jié)果表明，通過動(dòng)態(tài)響應(yīng)電網(wǎng)分時(shí)電價(jià)，有序充電控制方法可顯著提高電動(dòng)汽車充電站的經(jīng)濟(jì)效益，并具備很高的計(jì)算效率。同時(shí)，由于相對便宜電價(jià)的激勵(lì)，夜間采用有序充電方式也可能使大量的電動(dòng)汽車集中充電而導(dǎo)致另外一個(gè)用電高峰的出現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：電動(dòng)汽車；充電站；有序充電；經(jīng)濟(jì)效益；蒙特卡洛模擬法

0前言

溫室氣體的過度排放，導(dǎo)致全球氣候變暖趨勢加劇。電動(dòng)汽車作為新一代的交通工具，其在節(jié)能減排、減少人類對傳統(tǒng)化石能源的依賴方面，相較傳統(tǒng)汽車具備不可比擬的優(yōu)勢。目前，世界各國紛紛出臺(tái)相應(yīng)政策，推動(dòng)電動(dòng)汽車的發(fā)展與應(yīng)用。

可以預(yù)計(jì)，隨著未來電動(dòng)汽車的普及，大規(guī)模電動(dòng)汽車接人電網(wǎng)充電將對電力系統(tǒng)的規(guī)劃與運(yùn)行產(chǎn)生不可忽視的影響。其中，重要影響之一在于大規(guī)模電動(dòng)汽車充電將帶來新一輪的負(fù)荷增長，尤其是電動(dòng)汽車在高峰期充電將進(jìn)一步加劇電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差，可能導(dǎo)致配電網(wǎng)線路過載、電壓跌落、配電網(wǎng)損耗增加、配電變壓器過載等一系列問題。另一方面，電動(dòng)汽車作為新型的移動(dòng)負(fù)載，其充電行為具有較強(qiáng)的時(shí)空不確定性，大量電動(dòng)汽車的廣泛接人必將加大電網(wǎng)的運(yùn)行控制難度。電動(dòng)汽車有序充電控制對于降低電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，提高電網(wǎng)運(yùn)行效益與可靠性具有重要意義。

對于在充電站，包括安裝有多個(gè)充電樁和充電監(jiān)控系統(tǒng)的停車場，下文統(tǒng)稱為充電站)中實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車有序充電控制是必要的。有序充電的控制方式多樣，文獻(xiàn)將每一輛電動(dòng)汽車看做獨(dú)立的能源消費(fèi)者，其充電統(tǒng)一由電動(dòng)汽車控制實(shí)時(shí)控制，利用這種控制方式可有效降低配電系統(tǒng)運(yùn)行損耗。文獻(xiàn)在分析配電系統(tǒng)饋線網(wǎng)絡(luò)損耗、配電網(wǎng)負(fù)載率以及負(fù)荷波動(dòng)方差三者之間關(guān)系的基礎(chǔ)上，研究用于降低損耗的有序充電控制方法。在不影響電動(dòng)汽車動(dòng)力電池使用壽命的基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)提出通過有序充電控制方法降低電動(dòng)汽車用戶的充電成本，并研究了電動(dòng)汽車提供輔助服務(wù)的有序充放電控制方法。另一方面，利用電動(dòng)汽車有序充電控制，可以與新能源出力配合，降低因?yàn)樾履茉闯隽Σ淮_定性與電動(dòng)汽車充電時(shí)空分布不確定性對電網(wǎng)造成的負(fù)面影響。文獻(xiàn)研究了考慮電動(dòng)汽車充電以及風(fēng)電出力不確定性的隨機(jī)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題。

隨著電動(dòng)汽車的發(fā)展，采用集中控制方式對數(shù)量巨大的電動(dòng)汽車進(jìn)行有序充電控制將對電網(wǎng)電動(dòng)汽車控制的計(jì)算能力提出很高的要求。同時(shí)較大區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車與控制的實(shí)時(shí)通信速度和可靠性也面臨挑戰(zhàn)。相反，作為只有相對少量電動(dòng)汽車的充電場所，充電站能夠迅速實(shí)時(shí)采集電動(dòng)汽車充電信息，并根據(jù)電網(wǎng)實(shí)時(shí)狀態(tài)，兼顧客戶的充電需求，對其進(jìn)行有序充電控制。以此為基礎(chǔ)，結(jié)合分站分區(qū)控制便能迅速而經(jīng)濟(jì)地實(shí)現(xiàn)區(qū)域電網(wǎng)的有序充電協(xié)調(diào)控制。

本文旨在研究電動(dòng)汽車充電站(特別是配備多個(gè)充電樁和充電監(jiān)控系統(tǒng)的停車場)的有序充電協(xié)調(diào)控制策略。以充電站運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益*大化為目標(biāo)，以變壓器運(yùn)行不過載以及*大限度滿足電動(dòng)汽車用戶充電需求為約束條件，建立電動(dòng)汽車有序充電控制的優(yōu)化模型，從而實(shí)現(xiàn)充電站內(nèi)電動(dòng)汽車的協(xié)調(diào)充電控制。

1充電站有序充電目標(biāo)與輸入信息

一般電動(dòng)汽車充電站的結(jié)構(gòu)為在配電變壓器下接有常規(guī)負(fù)荷和電動(dòng)汽車充電負(fù)荷。對于配有配電變壓器的充電站，常規(guī)負(fù)荷較小，可忽略。

作為電動(dòng)汽車充電服務(wù)的提供商，電動(dòng)汽車充電站按照充電電價(jià)收取充電服務(wù)的費(fèi)用，按購電電價(jià)向電網(wǎng)公司支付電費(fèi)，通過兩者的差價(jià)實(shí)現(xiàn)盈利。

設(shè)充電站有N臺(tái)充電機(jī)，每當(dāng)有新的電動(dòng)汽車客戶接入充電站n臺(tái)(n=1,2,…,N)充電機(jī)時(shí)，充電控制系統(tǒng)可通過客戶電動(dòng)汽車上的電池管理系統(tǒng)獲取電動(dòng)汽車電池容量B,,以及電池當(dāng)前荷電狀態(tài)Y,,A(即電動(dòng)汽車當(dāng)前電池電量與其電池總?cè)萘康谋壤?。為了制定電動(dòng)汽車有序充電策略，客戶需要告知充電站內(nèi)充電控制系統(tǒng)該電動(dòng)汽車預(yù)期的停留時(shí)間tn以及客戶離開時(shí)期望的電動(dòng)汽車電池荷電狀態(tài)Yp。在此基礎(chǔ)上，以滿足客戶需求以及充電站變壓器不過載為前提，通過有序充電控制，實(shí)現(xiàn)充電站經(jīng)濟(jì)效益的*大化。

2有序充電控制策略、模型及控制算法

2.1控制策略

設(shè)充電站內(nèi)所有充電機(jī)的額定充電功率均為P,配電變壓器的額定容量為Sr,充電負(fù)荷功率因數(shù)平均為λ。鋰電池一般采用三段式充電方法進(jìn)行充電,分別是預(yù)充電階段、恒流充電階段和恒壓充電階段。當(dāng)從較低的起始荷電狀態(tài)開始充電時(shí),為了避免大電流對電池的沖擊，一般需要經(jīng)過短時(shí)間的預(yù)充電階段.在恒流充電階段，電池的兩端電壓基本維持不變，因此該過程充電功率基本維持不變。當(dāng)荷電狀態(tài)接近1時(shí)，電池進(jìn)入恒壓階段進(jìn)行充電，該階段充電功率持續(xù)減小，但該階段占整個(gè)充電時(shí)間的比例非常小。因此，本文研究假設(shè)充電過程為恒功率充電,以此計(jì)算得到的充電決策基本能夠保證客戶的充電需求。

根據(jù)變壓器歷史常規(guī)負(fù)荷(除電動(dòng)汽車負(fù)荷以外的其他負(fù)荷)數(shù)據(jù)，可預(yù)測當(dāng)日96點(diǎn)常規(guī)負(fù)荷曲線，時(shí)間間隔為15min。用A;表示一日中j(j=1,2,…,96)個(gè)時(shí)間段內(nèi)允許充電站對電動(dòng)汽車充電的功率占變壓器容量的比例，A,在[0,1]取值。對配有配電變壓器的電動(dòng)汽車充電站，A;=1。

充電站當(dāng)日的電價(jià)信息主要包括充電站從電網(wǎng)購電的電價(jià)和向電動(dòng)汽車用戶收取的充電電價(jià),分別用c;和p;表示，j=1,2,…,96。

根據(jù)當(dāng)前時(shí)間與充電站內(nèi)所有車輛的預(yù)期停留時(shí)間設(shè)定值,確定從當(dāng)前時(shí)刻起的所有車輛停留時(shí)間的*大值t,得到充電協(xié)調(diào)控制的時(shí)間段數(shù)J,系統(tǒng)每15min改變一次充電狀態(tài)，則表示小于x的*大整數(shù)。

根據(jù)得到的充電協(xié)調(diào)控制時(shí)間段數(shù)J,構(gòu)造充電站狀態(tài)矩陣S,其元素S,為從當(dāng)前時(shí)刻算起j個(gè)時(shí)間段上充電機(jī)n的停車狀態(tài)：S=1表示有車；S=0表示無車。

每隔15min,充電站內(nèi)電動(dòng)汽車充電控制系統(tǒng)根據(jù)充電站內(nèi)電動(dòng)汽車停車狀況、用戶需求、電網(wǎng)負(fù)載和電價(jià)信息，調(diào)用有序充電優(yōu)化程序，計(jì)算確定每臺(tái)充電機(jī)在未來J個(gè)時(shí)間段內(nèi)充電和停機(jī)狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營效益*大化。

2.2數(shù)學(xué)優(yōu)化模型

以充電站的運(yùn)營經(jīng)濟(jì)效益*大化為目標(biāo)，目標(biāo)函數(shù)如下：

（1）式中：C為n個(gè)充電機(jī)以當(dāng)前時(shí)刻為起始點(diǎn)的j個(gè)時(shí)間段的控制決策，C=1表示該充電機(jī)開啟，C,=0表示該充電閉；△t為一個(gè)時(shí)間段的長度，本文取15min。

配電變壓器容量約束如下：

（2）式中：λ為充電負(fù)荷的平均功率因數(shù)。

在J個(gè)時(shí)間段內(nèi)，被充電的電動(dòng)汽車的電池荷電狀態(tài)應(yīng)當(dāng)至少達(dá)到充電開始時(shí)所需求的*終荷電狀態(tài)Y,,p,同時(shí)在充滿的情況下應(yīng)該停止充電。充電需求約束如下：

設(shè)C為由決策變量C組成的充電機(jī)開停決策矩陣，上述優(yōu)化模型是以C為決策變量的線性整數(shù)規(guī)劃模型。本文使用CPLEX優(yōu)化工具包進(jìn)行求解，計(jì)算效率較高。

2.3異常處理

在解決客戶的實(shí)際需求時(shí)可能會(huì)遇到這樣的問題：客戶的需求急切，在短時(shí)間內(nèi)需要充電站為之提供大量的電能(例如較大的Y.和Bn,較小的tn)。此時(shí)由于充電設(shè)備硬件約束(充電功率P不可能很大),以及變壓器容量約束，充電站不能滿足客戶的需求，即出現(xiàn)不能滿足電動(dòng)汽車用戶離開時(shí)電池荷電狀態(tài)至少達(dá)到Y(jié)的情況。在優(yōu)化問題求解時(shí)表現(xiàn)出優(yōu)化無解。

為解決此問題，當(dāng)用戶輸人Y,p之后，求解優(yōu)化控制策略，若無解，提示用戶此時(shí)系統(tǒng)不能滿足客戶充電需求；并將該用戶Ymp遞減2%,再次求解，直到有解為止。優(yōu)化系統(tǒng)告知顧客*終調(diào)整后的Y,p,若客戶滿意，即按照調(diào)整后的Y,,執(zhí)行優(yōu)化控制。若客戶不滿意，只能放棄這位客戶。若Y,p降到Y(jié),A時(shí)，上述問題仍無解，則此時(shí)充電站不能滿足客戶的任何充電需求,也只能放棄這位客戶。

根據(jù)上述模型進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)而得到充電機(jī)開停決策矩陣C,實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車充電站的有序充電控制。系統(tǒng)每15min更新系統(tǒng)狀態(tài)，發(fā)出新一輪控制命令。如果在本次15min的時(shí)間間隔內(nèi)沒有新車進(jìn)入充電站，則按照原先計(jì)算好的控制策略每隔15min改變充電機(jī)的狀態(tài)，如果有新車進(jìn)入，則在新車進(jìn)入后按照上述步驟重新計(jì)算，但在本次15min時(shí)間段內(nèi)，保持原有車輛的充電狀態(tài)不變。在下一個(gè)時(shí)間段開始時(shí)，根據(jù)新計(jì)算得到的控制策略，改變充電站內(nèi)充電機(jī)的狀態(tài)。對于充電站的實(shí)際監(jiān)控，在充電的15min間隔內(nèi)，充電機(jī)動(dòng)態(tài)監(jiān)控電池的充電狀態(tài),當(dāng)充滿時(shí)自動(dòng)停止充電。

2.4有序充電控制流程

充電站內(nèi)有序充電控制流程如圖1所示。

圖1充電站內(nèi)有序充電控制流程

3算例分析

3.1參數(shù)設(shè)置

以一個(gè)小區(qū)充電站為例，配電變壓器下帶有常規(guī)負(fù)荷和電動(dòng)汽車充電負(fù)荷。配電變壓器的容量為800kVA。根據(jù)中國2010年4月通過的《電動(dòng)汽車傳導(dǎo)式接口》l_l，采用常規(guī)電模式對該充電站內(nèi)電動(dòng)汽車進(jìn)行充電,充電功率為7kW，充電負(fù)荷功率因數(shù)為0．9。該充電站擁有充電樁8O個(gè)。居民負(fù)荷占配電變壓器容量的比例r的曲線如圖2所示，*高負(fù)荷為配變?nèi)萘康?0%。

圖2rs的曲線

充電站從電網(wǎng)購電的電價(jià)采用國內(nèi)工業(yè)用電分時(shí)電價(jià)的形式,而充電站收取電動(dòng)汽車的充電電價(jià)則取統(tǒng)一的價(jià)格，具體充電站電價(jià)參數(shù)設(shè)置如表1所示。假設(shè)該充電站每日為100輛私家電動(dòng)汽車提供充電服務(wù)，分析居民用戶一般使用電動(dòng)汽車的習(xí)慣，設(shè)計(jì)電動(dòng)汽車的充電數(shù)據(jù)如表2所示。

表1充電站電價(jià)參數(shù)設(shè)置

3.2無序充電

為了驗(yàn)證有序充電的控制效果，先計(jì)算無序充電情況下充電站運(yùn)營情況和變壓器負(fù)載情況，并將運(yùn)算結(jié)果與有序充電情形作比較。

在無序充電情形下，只要充電站有空余車位，即可為新進(jìn)入的電動(dòng)汽車提供持續(xù)充電服務(wù)，直到用戶離開為止，若在此之前電動(dòng)汽車電池已經(jīng)充滿，也應(yīng)停止充電。在無序充電情形下，充電站可能因?yàn)榇罅侩妱?dòng)汽車的接入，導(dǎo)致配電變壓器過載，也可能因?yàn)橛脩舻男枨蠹逼?在短時(shí)間內(nèi)要求荷電狀態(tài)達(dá)到較高的要求),出現(xiàn)電動(dòng)汽車即便一直在充電，但在離開時(shí)動(dòng)力電池也不能充滿的情形。

3.3基于蒙特卡洛模擬的仿真分析方法

基于蒙特卡洛仿真法，根據(jù)表2的數(shù)據(jù)，隨機(jī)產(chǎn)生多個(gè)電動(dòng)汽車充電日需求數(shù)據(jù)，并對電動(dòng)汽車的充電過程進(jìn)行有序充電控制和無序充電2種情形的計(jì)算。每次仿真具體的計(jì)算流程見附錄A。

表2電動(dòng)汽車的充電數(shù)據(jù)設(shè)定

Table2Chargingbetersforelectricvehicles

為分析有序充電策略對電動(dòng)汽車充電站運(yùn)行參數(shù)的影響,需對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,統(tǒng)計(jì)信息如表3所示。

表3仿真統(tǒng)計(jì)信息

Table3Simulationstatisticalinbation

3.4仿真結(jié)果

通過蒙特卡洛法模擬100輛車在一日內(nèi)的充電需求，并統(tǒng)計(jì)有序充電和無序充電2種模式下的計(jì)算結(jié)果。通過模擬計(jì)算充電站在有序充電和無序充電2種情形下的平均收益bw,得到如圖3所示的平均收益曲線。

計(jì)算次數(shù)

(b)無序充電

圖3.2種充電策略下的平均收益曲線

從平均收益曲線可以看出，蒙特卡洛計(jì)算次數(shù)大于400后，平均收益基本保持不變。因此將仿真次數(shù)設(shè)定為400。仿真在處理器(CPU)為InbCorei3,4GB內(nèi)存的計(jì)算機(jī)上完成，仿真結(jié)果如表4所示。疊加常規(guī)負(fù)荷和電動(dòng)汽車充電負(fù)荷得到在有序充電和無序充電2種情形下的期望日負(fù)荷曲線和常規(guī)負(fù)荷曲線如圖4所示。

表4有序與無序充電仿真結(jié)果

Table4Resultsofcoordinatedanduncoordinatedchargingmodes

注：bmx和bmin分別為充電站*高收益、*低收益；rave,rmx,rmin分別為充電站放棄服務(wù)客戶的日平均比例、日*高比例、日*低比例；R為充電站日平均車輛降低充電需求所占的比例；Twe為平均計(jì)算時(shí)間；Pmx和Pmin分別為*大負(fù)荷和*小負(fù)荷占配電變壓器容量的百分比。

圖4有序和無序充電2種情形下期望負(fù)荷曲線

3.5結(jié)果分析

（1）本例中，在有序充電模式下，充電站的運(yùn)營收益大約為在無序充電模式下的3倍，說明有序充電方法的引入使得充電站的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益大大提高。

（2）對比仿真數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)，在2種充電模式下，充電站日放棄服務(wù)客戶的比例均保持在較低的水平，說明采用有序充電方法并不會(huì)對用戶使用充電站充電造成顯著影響。沒能進(jìn)入充電站的車輛的情形基本在充電站沒有多余車位時(shí)發(fā)生。事實(shí)上，當(dāng)不計(jì)及配電變壓器容量約束時(shí)放棄為客戶服務(wù)將僅會(huì)在充電站沒有多余車位時(shí)發(fā)生。因此充電站日放棄服務(wù)客戶的比例與充電站的車位數(shù)量、電動(dòng)汽車的充電時(shí)間分布以及配電變壓器容量直接相關(guān)。

（3）在有序充電模式下，日平均車輛降低充電需求所占的比例維持在很低的水平，說明該充電站能在具有較高經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，基本滿足用戶的充電需求。

（4）在有序充電模式下，每計(jì)算一個(gè)時(shí)間段的控制策略的平均時(shí)間僅為1s左右，計(jì)算速度快。該算法適合對大規(guī)模充電站內(nèi)的電動(dòng)汽車進(jìn)行實(shí)時(shí)有序充電控制。

（5）通過分析有序充電和無序充電2種情形下的典型日負(fù)荷曲線，發(fā)現(xiàn)在無序充電模式下，在負(fù)荷晚高峰時(shí)，大量的電動(dòng)汽車接入充電，使得晚高峰進(jìn)一步升高，加劇了峰谷差。而在有序充電模式下，盡管晚高峰并未進(jìn)一步升高，但在夜間谷電期，由于購電電價(jià)便宜，充電站為獲取較大經(jīng)濟(jì)效益，在這段時(shí)間集中大量的電動(dòng)汽車充電，導(dǎo)致在夜間電網(wǎng)局部出現(xiàn)了一個(gè)用電高峰，此用電高峰甚至比晚高峰更高，這說明在電動(dòng)汽車大量接入的情況下，單純采用分時(shí)電價(jià)的方式調(diào)控電動(dòng)汽車充電站的充電行為；可能使得大量的電動(dòng)汽車聚集在電價(jià)便宜的時(shí)間段充電，導(dǎo)致局部電網(wǎng)另外一個(gè)用電高峰的出現(xiàn)。

4安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營云平臺(tái)系統(tǒng)選型方案

4.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費(fèi)運(yùn)營云平臺(tái)系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統(tǒng)的電動(dòng)電動(dòng)自行車充電站以及各個(gè)充電整法行不間斷地?cái)?shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實(shí)時(shí)監(jiān)控充電樁運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理，交易結(jié)算，資要管理、電能管理，明細(xì)查詢等。同時(shí)對充電機(jī)過溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進(jìn)行預(yù)警；充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng)，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

4.2應(yīng)用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實(shí)業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)。

4.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)分為四層：

1）即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

2）數(shù)據(jù)采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù)，并進(jìn)行電能計(jì)量和保護(hù)。

3）網(wǎng)絡(luò)傳輸層：通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

4）數(shù)據(jù)層：包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器，應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站，數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

5）應(yīng)客戶端層：系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費(fèi)平臺(tái)。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動(dòng)充電。

小區(qū)充電平臺(tái)功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實(shí)時(shí)監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計(jì)分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能，同時(shí)為運(yùn)維人員提供運(yùn)維APP，充電用戶提供充電小程序。

4.4安科瑞充電樁云平臺(tái)系統(tǒng)功能

4.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點(diǎn)分布情況，對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時(shí)長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯示，同時(shí)可查看每個(gè)站點(diǎn)的站點(diǎn)信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁，查看設(shè)備使用率，合理分配資源。

4.4.2實(shí)時(shí)監(jiān)控

實(shí)時(shí)監(jiān)視充電設(shè)施運(yùn)行狀況，主要包括充電樁運(yùn)行狀態(tài)、回路狀態(tài)、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(tái)管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進(jìn)行賬戶進(jìn)行充值、、凍結(jié)、注銷等操作，可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細(xì)信息。

4.4.4故障管理

設(shè)備自動(dòng)上報(bào)故障信息，平臺(tái)管理人員可通過平臺(tái)查看故障信息并進(jìn)行派發(fā)處理，同時(shí)運(yùn)維人員可通過運(yùn)維APP收取故障推送，運(yùn)維人員在運(yùn)維工作完成后將結(jié)果上報(bào)。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

4.4.5統(tǒng)計(jì)分析

通過系統(tǒng)平臺(tái)，從充電站點(diǎn)、充電設(shè)施、、充電時(shí)間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統(tǒng)計(jì)信息、能耗統(tǒng)計(jì)信息等。

4.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺(tái)建立運(yùn)營商戶，運(yùn)營商可建立和管理其運(yùn)營所需站點(diǎn)和充電設(shè)施，維護(hù)充電設(shè)施信息、價(jià)格策略、折扣、優(yōu)惠活動(dòng)，同時(shí)可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。

4.4.7運(yùn)維APP

面向運(yùn)維人員使用，可以對站點(diǎn)和充電樁進(jìn)行管理、能夠進(jìn)行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進(jìn)行遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置，同時(shí)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(shè)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(tǒng)硬件配置

5結(jié)束語

本文根據(jù)充電站實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，結(jié)合電動(dòng)汽車用戶的實(shí)際充電行為，充分考慮進(jìn)入充電站電動(dòng)汽車的不同荷電狀態(tài)、停留時(shí)間以及不同客戶需求,以充電站運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益*大化為目標(biāo)，建立了充電站電動(dòng)汽車充電數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)了充電站內(nèi)電動(dòng)汽車的協(xié)調(diào)充電控制。通過仿真分析，得到以下結(jié)論。

（1）采用所提出的有序充電控制方法，在保證客戶需求以及變壓器運(yùn)行不過載的基礎(chǔ)上，可顯著提高充電站的收益。

（2）所提出的控制策略計(jì)算效率高；適合大規(guī)模充電站的電動(dòng)汽車有序充電實(shí)時(shí)控制計(jì)算。

（3）從采用有序充電方式后的負(fù)荷曲線發(fā)現(xiàn)僅僅通過單一的分時(shí)電價(jià)協(xié)調(diào)充電站有序充電控制行為，可能在某些情形下并不能降低局部電網(wǎng)的峰谷差，相反大量的電動(dòng)汽車接入可能導(dǎo)致局部電網(wǎng)另外一個(gè)峰荷的產(chǎn)生。

需要說明的是，本文中給出的策略特別適合應(yīng)用于安裝有多個(gè)充電樁和充電監(jiān)控系統(tǒng)的停車場。該策略每隔15min改變一次充電站充電機(jī)開停狀態(tài)，此時(shí)間間隔可根據(jù)實(shí)際情況合理設(shè)置。進(jìn)一步的研究方向主要包括以下2個(gè)方面：①多目標(biāo)的有序充電控制以及充電站間協(xié)調(diào)有序充電控制，以有效降低電動(dòng)汽車充電對電網(wǎng)的影響；②在有序充電控制模型慮改變充電狀態(tài)對電池壽命的影響

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作者簡介：龔永波，安科瑞電氣股份有限公司，主要研究方向?yàn)橹悄茈娋W(wǎng)供配電，Email: 28801392115@qq.com     QQ:2881392115