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探討光伏-直流智能充電樁的有序充電策略及其應(yīng)用成效

瀏覽次數(shù):278更新日期:2024-10-14

摘 要:在雙碳目標(biāo)的指引下,建筑屋頂可作為分布式光伏的重要場(chǎng)景,同時(shí)汽車電動(dòng)化是交通領(lǐng)域減碳的關(guān)鍵舉措。然而,大量光伏出力和電動(dòng)汽車充電需求在時(shí)間上的不匹配,給電網(wǎng)穩(wěn)定性帶來(lái)較大壓力。提出一種光伏-直流智能充電樁的有序充電策略,在滿足充電需求的基礎(chǔ)上,減少外網(wǎng)供電,可有效提高光伏自消納能力和負(fù)荷滿足率。以北京市某辦公建筑為例,通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試和模擬計(jì)算,分析了不同天氣條件下系統(tǒng)運(yùn)行效果。結(jié)果表明,該充電策略可以利用建筑光伏滿足電動(dòng)汽車充電需求,無(wú)須向外網(wǎng)取電,即負(fù)荷滿足率可達(dá)100%。與傳統(tǒng)恒功率充電方式相比,光伏消納率提高了42%,光伏最大并網(wǎng)功率下降了54%,為建筑光伏高效利用和交通領(lǐng)域電氣化提供借鑒和參考。

關(guān)鍵詞:充電樁;有序充電策略;電動(dòng)汽車;S2V;直流系統(tǒng)

 

0引言

在雙碳目標(biāo)的指引下,以風(fēng)光電為主的可再生能源將被廣泛使用,建筑屋頂光伏是其中的重要組成部分,到2025年,公共機(jī)構(gòu)新建建筑屋頂光伏覆蓋率將達(dá)到50%,以建筑屋頂光伏系統(tǒng)為代表的分布式能源系統(tǒng)也會(huì)得到大量應(yīng)用。

然而,大規(guī)模分布式光伏接入電網(wǎng)可能會(huì)對(duì)電網(wǎng)的安全運(yùn)行帶來(lái)不利影響,如何有效實(shí)現(xiàn)就地消納是亟待研究的問(wèn)題。同時(shí),電動(dòng)汽車蓬勃發(fā)展,預(yù)計(jì)2030年中國(guó)將保有約8000萬(wàn)輛電動(dòng)汽車,巨大的充電需求也會(huì)對(duì)區(qū)域電力系統(tǒng)造成巨大挑戰(zhàn)。據(jù)統(tǒng)計(jì),私家電動(dòng)汽車約有90%以上的時(shí)間停放在建筑內(nèi)或周邊停車場(chǎng),其充電過(guò)程與建筑能源系統(tǒng)深度融合。因此,探究電動(dòng)汽車與建筑光伏的互動(dòng)方式,并挖掘其對(duì)建筑光伏的利用潛力,以消納可再生能源,對(duì)于降低碳排放有重要意義。

2009年,利用太陽(yáng)能為電動(dòng)汽車充電(solarto-vehicle,S2V)的概念被提出后,利用停車場(chǎng)的光伏滿足合理范圍內(nèi)的電動(dòng)汽車通勤電力需求的做法得到驗(yàn)證,發(fā)表了S2V相關(guān)硬件、經(jīng)濟(jì)性和策略的研究成果。但目前電動(dòng)汽車的主要充電模式大多為恒功率充電,造成了大量瞬時(shí)尖峰負(fù)荷,給電網(wǎng)帶來(lái)巨大的壓力。另外,光伏電力的波動(dòng)性、隨機(jī)性和間歇性等不穩(wěn)定特征,與電力需求側(cè)的負(fù)荷存在較大的不匹配關(guān)系。實(shí)際S2V場(chǎng)景中往往需要從電網(wǎng)取電為電動(dòng)汽車充電,同時(shí)又有部分光伏無(wú)法消納。因此,設(shè)計(jì)一種新的有序充電策略,將電動(dòng)汽車充電需求與光伏發(fā)電特性相匹配,對(duì)于綠電消納十分重要。

文獻(xiàn)采用一種多目標(biāo)優(yōu)化算法進(jìn)行電動(dòng)汽車有序充電,從而降低負(fù)荷波動(dòng)率和用戶充電成本。文獻(xiàn)提出一種微電網(wǎng)電動(dòng)汽車有序充電策略,采用模糊控制算法優(yōu)化安排電動(dòng)汽車充電計(jì)劃,實(shí)現(xiàn)電力的削峰填谷,并通過(guò)模擬仿真進(jìn)行了檢驗(yàn)。文獻(xiàn)以住宅小區(qū)電動(dòng)汽車集群為研究對(duì)象,建立了基于分時(shí)電價(jià)的有序充電集中式優(yōu)化模型并采用基于模擬退火機(jī)制的混沌粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化,降低了充電負(fù)荷的峰谷比。但這些研究并未考慮電動(dòng)汽車充電需求與光伏電力的協(xié)同問(wèn)題,得出的結(jié)論通常是讓電動(dòng)汽車在夜間進(jìn)行充電。文獻(xiàn)考慮了電動(dòng)汽車充電與集中式光伏發(fā)電直接協(xié)同,但針對(duì)分布式光伏,尤其是建筑光伏的研究較少。文獻(xiàn)考慮了分布式光伏和負(fù)荷的不確定因素,提出一種上層以配電網(wǎng)年用電成本最小、下層以優(yōu)化電網(wǎng)穩(wěn)定性為目標(biāo)的雙層控制策略。文獻(xiàn)以微電網(wǎng)為研究對(duì)象,考慮充電需求和風(fēng)光電輸出的不確定性,根據(jù)每個(gè)節(jié)點(diǎn)充電設(shè)備利用率的高低控制充電站運(yùn)行時(shí)間。文獻(xiàn)對(duì)分布式光伏發(fā)電下的電動(dòng)汽車充電策略進(jìn)行了分析,提出了充電行為策略的優(yōu)化方案,促進(jìn)了電動(dòng)汽車充電負(fù)荷與分布式電力的匹配性,但并未考慮將光伏發(fā)電功率與充電樁充電功率協(xié)同控制,未能在實(shí)時(shí)的充電控制層面給出進(jìn)一步研究。

除此之外,電動(dòng)汽車車主的充電行為模式也是影響充電負(fù)荷的關(guān)鍵因素。文獻(xiàn)基于用戶意愿和出行規(guī)律對(duì)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷進(jìn)行了優(yōu)化分配。文獻(xiàn)根據(jù)車用電需求和調(diào)峰需求提出了一種可適應(yīng)多種充電模式的優(yōu)化控制策略。文獻(xiàn)進(jìn)一步考慮了在光伏發(fā)電條件下,充電需求、充電行為與光伏消納之間的耦合控制,采用了非預(yù)測(cè)機(jī)制實(shí)現(xiàn)充電功率的動(dòng)態(tài)分配。但上述研究尚未考慮用戶行為對(duì)充電條件的適應(yīng)性變化,由于電動(dòng)汽車在辦公場(chǎng)景下長(zhǎng)時(shí)間停留,可以采用即停即插的充電模式,使充電功率的調(diào)配具有更大的柔性調(diào)節(jié)空間。

因此,本文基于建筑光伏的發(fā)電特性和電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷特性,提出了一種基于直流母線電壓的有序充電控制策略,在滿足電動(dòng)車充電需求的基礎(chǔ)上,盡量減少外網(wǎng)充電行為,實(shí)現(xiàn)本地光伏電力的有效利用。

 

1系統(tǒng)配置與控制策略

 

1.1系統(tǒng)拓?fù)?/span>

本研究直流充電系統(tǒng)包括光伏模塊、充電樁、交流電網(wǎng)和建筑負(fù)載,并聯(lián)在直流母線上,系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。光伏模塊通過(guò)一個(gè)直流/直流變換器(DC/DC)接到直流母線上,設(shè)置系統(tǒng)僅通過(guò)光伏模塊為充電樁供電,充電樁無(wú)法從電網(wǎng)取電;交流電網(wǎng)是一個(gè)雙向的能量交互模塊,通過(guò)整流器(AC/DC)與直流母線連接:當(dāng)系統(tǒng)從電網(wǎng)取電時(shí),AC/DC處于整流狀態(tài),將交流電轉(zhuǎn)換成直流電,為系統(tǒng)供電;當(dāng)光伏富余時(shí),系統(tǒng)向電網(wǎng)送電,AC/DC處于逆變狀態(tài),將直流電轉(zhuǎn)換成一定頻率和幅值的交流電送入電網(wǎng);單向直流充電樁和建筑用電作為系統(tǒng)主要負(fù)載,其中建筑負(fù)載為可選項(xiàng),即不連接建筑負(fù)載時(shí),該系統(tǒng)僅為電動(dòng)汽車提供充電服務(wù);電動(dòng)汽車可視為該系統(tǒng)的移動(dòng)蓄電池,其充電電流可調(diào),使得負(fù)載功率可在較大范圍內(nèi)變化。上述各部分通過(guò)母線電壓作為信號(hào)在運(yùn)行中保持系統(tǒng)能量平衡。

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1系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

 

1.2直流母線電壓控制策略

為利用太陽(yáng)能清潔能源,光伏模塊需盡可能地以最大功率輸出,本系統(tǒng)通過(guò)改進(jìn)的最大功率點(diǎn)跟蹤(maximum power point tracking,MPPT)擾動(dòng)觀測(cè)法[19,22],追蹤改變電壓以獲得最大功率狀態(tài)點(diǎn)。需要注意的是,光伏輸出的功率只與光照強(qiáng)度和光伏板溫度有關(guān),系統(tǒng)中其他模塊運(yùn)行策略不干擾光伏模塊輸出電壓(UPV,max),UPV,max始終為光伏組件在當(dāng)前時(shí)刻的最大功率點(diǎn)電壓。本文系統(tǒng)中母線電壓(UDC)通過(guò)和DC/DC占空比(系統(tǒng)開關(guān)開啟時(shí)間與周期時(shí)間的比值,α)確定,二者關(guān)系為

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1)

式中:UDC,max和UDC,min分別為直流母線允許的最高和電壓。

母線電壓升高或保持在高位,意味著光伏的發(fā)電功率充足,可提高充電樁充電的總功率,多余的光伏電力則會(huì)并入電網(wǎng);當(dāng)母線電壓降低,意味著光伏的發(fā)電功率不足,則需要降低充電樁的總充電的功率。

 

1.3充電樁控制策略

為了使充電樁的功率能夠自適應(yīng)地主動(dòng)調(diào)節(jié),本文提出一種基于直流母線電壓的充電樁有序充電控制策略。系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中,電動(dòng)汽車最大充電功率(Pc,max)是指令功率的上限值,充電樁額定功率(Pc,rated)將限制充電樁最大實(shí)際輸出功率,基于此根據(jù)直流母線電壓(UDC)和車輛電池荷電狀態(tài)(Soc)確定充電功率(P?),即充電功率指令值是關(guān)于UDCSocPc,maxPc,rated等參數(shù)的函數(shù),即有P?=f(UDC,Soc,Pc,max,Pc,rated...)。其中,P?與UDC正相關(guān),光伏富余時(shí),母線電壓升高,充電樁功率增大;P?與Soc負(fù)相關(guān),車輛電池荷電狀態(tài)低時(shí),優(yōu)先以更大功率充電。

當(dāng)電動(dòng)汽車接入系統(tǒng)之后,充電樁獲取電動(dòng)汽車參數(shù)(Soc和Pc,max)。根據(jù)Soc計(jì)算起始點(diǎn)充電電壓U0(UDC>U0時(shí),開始充電)和功率曲線弧度nc(實(shí)現(xiàn)不同Soc電動(dòng)汽車的充電功率控制,使得相同母線電壓下,車輛電池荷電狀態(tài)更低的車輛優(yōu)先以更大功率充電)。U0和nc的計(jì)算公式為

U0=Soc(UDC,max-UDC,min-2ΔU)+UDC,min+ΔU(2)

nc=Soc/(1-Soc)(3)

式中:ΔU為死區(qū)電壓差。

隨后,根據(jù)母線電壓UDC所處的區(qū)間,判斷并計(jì)算指令充電功率P*,計(jì)算式為

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4)

除此之外,在整個(gè)配電系統(tǒng)中,電動(dòng)汽車電池管理系統(tǒng)的權(quán)限最高。為保護(hù)電動(dòng)汽車,一般在充電電流降低至1A或充電功率小于0.5kW時(shí)的近零功率充電,電動(dòng)汽車電池管理系統(tǒng)將判斷充電接近充滿或電路故障,從而切斷充電。

 

2 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景與性能評(píng)價(jià)方法

 

2.1實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景

本文選取北京某辦公建筑為例,搭建如2所示實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。依據(jù)T/CABEE030—2022《民用建筑直流配電標(biāo)準(zhǔn)》,該辦公樓直流母線電壓等級(jí)為375V,并允許在一定范圍內(nèi)(如85%~105%)變化。建筑屋頂光伏裝機(jī)容量為20kWp,建筑周邊接入2個(gè)額定功率為6.6kW的智能充電樁,采用1.3節(jié)中的控制策略。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中建筑內(nèi)負(fù)載使用頻率較低,因此不作為本文分析重點(diǎn)。

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 2實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)拓?fù)渑c場(chǎng)地實(shí)景

 

2.2充電功率控制效果

本文設(shè)置充電樁循環(huán)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)周期為30ms,直流母線電壓上、下限分別是395V和320V,死區(qū)電壓差ΔU為5V。為檢驗(yàn)充電樁功率控制的有效性,本文對(duì)不同Soc和母線電壓下的21個(gè)指令功率和充電樁實(shí)際功率進(jìn)行了監(jiān)測(cè),每個(gè)功率測(cè)試點(diǎn)進(jìn)行15次測(cè)試并取平均值,控制效果如3所示。在不同Soc和母線電壓下,智能充電樁的充電功率與實(shí)際功率能夠保持接近,實(shí)現(xiàn)符合預(yù)期的控制,實(shí)際功率與指令功率之間的偏差率均小于±10%,平均偏差率為1%,表明智能充電樁在實(shí)際系統(tǒng)中可適應(yīng)直流母線電壓的變化和不同車型的接入,可實(shí)現(xiàn)預(yù)期的充電策略。

 

2.3光伏消納率和負(fù)荷滿足率

為分析充電樁控制策略的可行性,本文采用光伏消納率(selfconsumptionrate,SCR)和負(fù)荷滿足率(loadsatisfactionrate,LSR)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)。光伏消納率和負(fù)荷滿足率越高,意味著光伏電力得到有效利用的程度越高。 

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 式中:SCR為光伏發(fā)電中用于負(fù)載耗電的比例;LSR為負(fù)載用電中來(lái)自光伏電力的比例;EPV、Ecar分別為計(jì)算時(shí)間段內(nèi)的光伏發(fā)電量和電動(dòng)汽車充電量,kW·h;Egrid,export、Egrid,import分別為并網(wǎng)電量和從電網(wǎng)取電的電量,kW·h。

      

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3指令功率與實(shí)際功率偏差示意

當(dāng)不用采用外網(wǎng)充電(Egrid,import=0)時(shí),負(fù)荷滿足率為1,即由建筑光伏對(duì)電動(dòng)汽車進(jìn)行充電。

 

3運(yùn)行效果分析

Soc系統(tǒng)經(jīng)過(guò)測(cè)試調(diào)優(yōu)后投入實(shí)際運(yùn)行,使用人員主要為周邊建筑辦公人員,汽車充電時(shí)間均處于日間工作時(shí)間,車主將車輛停放時(shí)可自由接入進(jìn)行免費(fèi)充電。本研究涉及數(shù)據(jù)主要包括:實(shí)時(shí)的光伏發(fā)電功率、光伏上網(wǎng)功率和各充電樁充電功率,以及母線電壓、車輛進(jìn)出場(chǎng)時(shí)間和等參數(shù)信息。依據(jù)天氣狀況,選取光伏充足和光伏不足2個(gè)典型日,對(duì)充電樁實(shí)際運(yùn)行效果進(jìn)行分析。

 

3.1光伏充足典型日

3.1.1系統(tǒng)供用電情況

SCR晴朗天氣時(shí),光伏充足工況下系統(tǒng)供用電情況如圖4所示。光伏最大發(fā)電功率為13.7kW,日累計(jì)發(fā)電量為71.8kW·h,可滿足2輛電動(dòng)汽車同時(shí)充電。其中2號(hào)充電樁在08:00開始工作,1號(hào)充電樁在09:00開始工作。在14:00前光伏發(fā)電量保持充足,14:00之后光伏發(fā)電量下降。在運(yùn)行過(guò)程中,充電樁消耗了大量的光伏電力,多余的光伏電力并入電網(wǎng),最大并網(wǎng)功率為6.5kW,在光伏功率最大時(shí)發(fā)生,此時(shí)為52.3%。光伏電力較少時(shí),充電功率受控,緊隨光伏發(fā)電功率變化,整體運(yùn)行效果符合策略設(shè)計(jì),成功實(shí)現(xiàn)在光伏波動(dòng)特性下多電動(dòng)汽車的有序充電。2輛電動(dòng)汽車分別充電30.6 kW·h和13.9 kW·h,最終實(shí)現(xiàn)了100%的負(fù)載滿足率和63%的光伏消納率,多余光伏并入電網(wǎng),系統(tǒng)不從電網(wǎng)取電。

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 4光伏充足日系統(tǒng)供用電情況

3.1.2充電樁運(yùn)行效果

光伏充足工況下,充電樁的控制效果如圖5所示。光伏發(fā)電時(shí),母線電壓跟隨光伏組件的最大功率點(diǎn)電壓發(fā)生變化,母線電壓基本維持在385~390V。當(dāng)光伏發(fā)電量減少,母線電壓下降,充電樁的充電功率也會(huì)因此減??;當(dāng)光伏發(fā)電量回升時(shí),母線電壓也會(huì)升高,進(jìn)而提高充電功率。

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 5光伏充足日充電功率與車電池情況

 

根據(jù)1.3節(jié)充電策略,充電樁的充電功率受車輛的Soc和母線電壓影響。相同母線電壓下,車輛Soc越大,充電功率越低,以保障低電量的電動(dòng)汽車可以獲得更大的充電功率。由圖5可知,1號(hào)充電樁雖然晚于2號(hào)充電樁接入電動(dòng)汽車,但是由于1號(hào)樁車輛Soc相對(duì)更低,在其接入后系統(tǒng)優(yōu)先將有限的光伏電力供給1號(hào)充電樁,導(dǎo)致2號(hào)充電樁充電功率突降。在光伏電力發(fā)生波動(dòng)和不足時(shí),光伏功率也優(yōu)先分配給了Soc更低的電動(dòng)汽車,實(shí)現(xiàn)了對(duì)低電量車的需求保障。同時(shí),隨著電動(dòng)汽車Soc的上升,充電樁的充電功率也在不斷下降。通過(guò)母線電壓與Soc的配合控制,實(shí)現(xiàn)了電動(dòng)汽車充電負(fù)荷特性與光伏發(fā)電特性的有效匹配,最終2輛車的Soc都達(dá)到了80%以上。

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 6光伏不足日系統(tǒng)供用電情況

 

3.2光伏不足典型日

3.2.1系統(tǒng)供用電情況

陰雨天氣時(shí),在光伏發(fā)電量少的工況下,系統(tǒng)供用電情況如圖6所示。在該條件下,光伏最大發(fā)電功率為5.9kW,日累計(jì)發(fā)電量為22.1kW·h。充電樁在08:00開始工作,未能消耗的光伏電力并入電網(wǎng),最大并網(wǎng)功率為1.4kW,在充電樁開始工作前發(fā)生。在充電策略的控制下充電功率緊隨光伏發(fā)電功率變化,實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏的利用。電動(dòng)汽車共充電19.1kW·h,最終實(shí)現(xiàn)了100%的負(fù)載滿足率和86%的光伏消納率,多余光伏并入電網(wǎng),系統(tǒng)不從電網(wǎng)取電。需要注意的是,除了充電負(fù)荷之外,部分光伏電力還用于充電樁系統(tǒng)的響應(yīng)和控制,將此部分計(jì)入后光伏消納率為94%,光伏電力幾乎全部用于滿足電動(dòng)汽車的充電需求。

 

3.2.2充電樁運(yùn)行效果

Soc在光伏不足日,光伏發(fā)電量少且波動(dòng)更為劇烈,母線電壓也隨之波動(dòng),在06:00—11:00期間出現(xiàn)了大幅度上升和下降,如圖7所示。為了對(duì)充電功率進(jìn)行有效控制,充電樁的計(jì)算和響應(yīng)更為頻繁,這一過(guò)程也消耗了部分電力。最終實(shí)現(xiàn)了充電功率曲線與光伏發(fā)電功率曲線的高度重合,在不從電網(wǎng)取電的情況下,有效利用光伏電力,使得電動(dòng)汽車的達(dá)到了80%以上。

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 7光伏不足日充電功率與車電池情況

 

4智能充電模式與傳統(tǒng)恒功率模式對(duì)比

 

為分析本文智能充電模式的技術(shù)優(yōu)勢(shì),本文采用蒙特卡洛模擬方法,基于3.1節(jié)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的光伏條件對(duì)實(shí)際工況下的傳統(tǒng)恒功率充電模式(充電樁保持6.6kW額定功率供電,光伏不足時(shí)從電網(wǎng)取電)和智能充電模式進(jìn)行模擬計(jì)算。模擬過(guò)程中,電動(dòng)汽車電池參數(shù)和轉(zhuǎn)移行為均通過(guò)實(shí)際調(diào)研情況采集,模擬8輛車在典型日的充電情況,模擬80次后結(jié)果達(dá)到收斂。平均每天充電樁充電功率和光伏發(fā)電功率變化情況如圖8所示。

 

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8模擬的典型日恒功率與變功率數(shù)據(jù)

 

在恒功率充電模式和智能充電模式下,電動(dòng)汽車的總充電量相同,均為44 kW·h/天,平均每輛車5.5 kW·h/天,這是由電動(dòng)汽車的能量需求所決定的,符合北京市日常通勤單程距離22.9 km的能量需求[24]。但由圖8可以看出,在恒功率充電模式下,電動(dòng)汽車接入充電樁系統(tǒng)后立即就會(huì)以最大的充電功率開始充電,直到達(dá)到較高值,充電功率受電動(dòng)汽車電池管理系統(tǒng)控制才會(huì)逐漸下降,在這一模式下,充電需求的波峰與光伏發(fā)電的波峰相錯(cuò)開,在08:00—10:00之間需要從電網(wǎng)取電來(lái)補(bǔ)足電動(dòng)汽車的充電功率需求,最大取電功率達(dá)到了10.9 kW。而當(dāng)光伏發(fā)電量達(dá)到峰值時(shí),電動(dòng)汽車的充電需求已經(jīng)下降,更多的光伏被棄掉或者并入電網(wǎng),這一模式下的平均為71.1%,平均為43.2%,光伏并網(wǎng)的最大功率達(dá)到了11.5 kW。在功率可控的變功率模式下,電動(dòng)汽車充電功率與光伏發(fā)電功率得到了很好的匹配,無(wú)須從電網(wǎng)取電即可滿足電動(dòng)汽車的充電需求,并且有效降低了光伏并網(wǎng)的最大功率,這一模式下的平均為100%,平均為61.3%,相比恒功率模式下提高了42%,光伏最大并網(wǎng)功率為5.3 kW,下降了54%。

綜上所述,相比傳統(tǒng)恒功率充電模式,本文所提出的智能充電模式更能適應(yīng)光伏的發(fā)電特性,能夠在滿足電動(dòng)汽車充電需求的同時(shí)更好消納光伏。但在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中光伏的發(fā)電總量遠(yuǎn)大于電動(dòng)汽車的需求量,在未來(lái)會(huì)在實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地安裝更多的充電樁,吸引更多用戶來(lái)使用,促進(jìn)光伏消納;另一方面,在充電策略上還可以補(bǔ)充時(shí)間點(diǎn)這一參數(shù)用于調(diào)節(jié),使時(shí)間尺度上電動(dòng)汽車的充電功率更為平穩(wěn),避免上午電量充滿后導(dǎo)致下午大量光伏并網(wǎng)的情況。

 

5安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)系統(tǒng)選型方案

 

5.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)系統(tǒng)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)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(duì)充電機(jī)過(guò)溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過(guò)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(guò)微信、支付寶,云閃付掃碼充電。

 

5.2應(yīng)用場(chǎng)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)。

 

5.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

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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)中心層和客戶端層。

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(guò)4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。

4)數(shù)據(jù)中心層: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(kù)、歷史數(shù)據(jù)庫(kù)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。

5)應(yīng)客戶端層:系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問(wèn)電瓶車充電樁收費(fèi)平臺(tái)。終端充電用戶通過(guò)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。

 

5.4安科瑞充電樁云平臺(tái)系統(tǒng)功能

5.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點(diǎn)分布情況,對(duì)設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時(shí)長(zhǎng)、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。

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 5.4.2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(guò)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(tái)管理人員可管理充電用戶賬戶,對(duì)其進(jìn)行賬戶進(jìn)行充值、退款、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。

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 5.4.4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(guò)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(guò)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(guò)充電小程序反饋現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題。

 

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 5.4.5統(tǒng)計(jì)分析

通過(guò)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。 

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 5.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺(tái)建立運(yùn)營(yíng)商戶,運(yùn)營(yíng)商可建立和管理其運(yùn)營(yíng)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。

 

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5.4.7運(yùn)維APP

面向運(yùn)維人員使用,可以對(duì)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

 

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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(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。

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5.5系統(tǒng)硬件配置

 

6 結(jié)論

為促進(jìn)電動(dòng)汽車充電行為與分布式建筑光伏匹配,本文提出了一種基于母線電壓的智能充電樁控制策略,并在實(shí)際的辦公建筑中進(jìn)行了測(cè)試運(yùn)行,分析運(yùn)行結(jié)果得出以下結(jié)論。

1)該策略能夠有效地根據(jù)光伏發(fā)電情況和電動(dòng)汽車電池情況調(diào)整充電樁的充電功率,實(shí)現(xiàn)光伏功率跟蹤和有序充電,系統(tǒng)的控制偏差率低于±10%,能夠在不同工況下穩(wěn)定運(yùn)行。

2)在實(shí)際運(yùn)行中充電功率得到有效控制,緊隨母線電壓變化,并根據(jù)的升高而下降,實(shí)現(xiàn)了有序充電。最終可以不從電網(wǎng)取電,僅利用光伏電力滿足電動(dòng)汽車車主的日常通勤用電需求,達(dá)到了100%。

3)通過(guò)模擬的方法與傳統(tǒng)的充電方式進(jìn)行比較,本文提出的策略可以將提高42%,將光伏并網(wǎng)峰值功率下降54%,大幅減少分布式光伏對(duì)電網(wǎng)的影響。本文提出的智能充電樁控制策略可促進(jìn)建筑光伏與電動(dòng)汽車的實(shí)時(shí)互動(dòng),在滿足充電需求的基礎(chǔ)上,減少外網(wǎng)供電,提高光伏自消納能力和負(fù)荷滿足率,為建筑光伏高效利用和交通領(lǐng)域電氣化提供了借鑒和參考。除此之外,本研究充電策略將長(zhǎng)期持續(xù)在辦公樓運(yùn)行,未來(lái)可對(duì)用戶滿意度和充電行為進(jìn)行進(jìn)一步分析。

 

參考文獻(xiàn)

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