淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調(diào)度

張繼冬

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要： 隨著電動汽車的快速發(fā)展和智能電網(wǎng)技術(shù)的不斷進步，電動汽車虛擬電廠作為一種新興的能源管理模式，具有巨大的潛力。本文首先介紹了電動汽車虛擬電廠的概念和特點，然后分析了其優(yōu)化調(diào)度的重要性。接著，詳細探討了電動汽車虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度的關(guān)鍵問題，包括電動汽車的充放電模型、負荷預測、優(yōu)化目標和約束條件等。最后，提出了一些有效的優(yōu)化調(diào)度策略，并對未來的研究方向進行了展望。

1. 分布式特性
   電動汽車虛擬電廠由大量分散的電動汽車組成，具有分布式的特點。這使得它可以靈活地響應電網(wǎng)的需求，提高電網(wǎng)的可靠性和穩(wěn)定性。

2. 可調(diào)度性
   電動汽車虛擬電廠可以通過智能控制和優(yōu)化調(diào)度，實現(xiàn)對電動汽車充放電的靈活控制。這使得它可以根據(jù)電網(wǎng)的需求進行調(diào)峰、調(diào)頻等輔助服務(wù)，提高電網(wǎng)的經(jīng)濟性。

3. 環(huán)保性
   電動汽車虛擬電廠可以利用電動汽車的電池存儲電能，減少對傳統(tǒng)化石能源的依賴，降低環(huán)境污染。

4. 互動性
   電動汽車虛擬電廠可以與電網(wǎng)進行雙向互動，實現(xiàn)電動汽車與電網(wǎng)的協(xié)同運行。這使得它可以提高電網(wǎng)的效率和可靠性，同時也為電動汽車用戶提供更加便捷的服務(wù)。

三、安科瑞智慧能源管理平臺助力虛擬電廠快速發(fā)展

（一）安科瑞智慧能源管理平臺

AcrelEMS 智慧能源管理平臺是針對企業(yè)微電網(wǎng)的能效管理平臺，對企業(yè)微電網(wǎng)分布式電源、市政電源、儲能系統(tǒng)、充電設(shè)施以及各類交直流負荷的運行狀態(tài)實時監(jiān)視、智能預測、動態(tài)調(diào)配，優(yōu)化策略，診斷告警，可調(diào)度源荷有序互動、能源全景分析，滿足企業(yè)微電網(wǎng)能效管理數(shù)字化、安全分析智能化、調(diào)整控制動態(tài)化、全景分析可視化的需求，完成不同策略下光儲充資源之間的靈活互動與經(jīng)濟運行，為用戶降低能源成本，提高微電網(wǎng)運行效率。AcrelEMS 智慧能源管理平臺可以接受虛擬電廠的調(diào)度指令和需求響應，是虛擬電廠平臺的企業(yè)級子系統(tǒng)。

圖1 AcrelEMS 智慧能源管理平臺主界面

（二）平臺結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)覆蓋企業(yè)微電網(wǎng)“源-網(wǎng)-荷-儲-充”各環(huán)節(jié)，通過智能網(wǎng)關(guān)采集測控裝置、光伏、儲能、充電樁、常規(guī)負荷數(shù)據(jù)，根據(jù)負荷變化和電網(wǎng)調(diào)度進行優(yōu)化控制，促進新能源消納的同時降低對電網(wǎng)的至大需量，使之運行安全。

圖2 AcrelEMS 智慧能源管理平臺結(jié)構(gòu)

（三）平臺功能

1.能源數(shù)字化展示

通過展示大屏實時顯示市電、光伏、風電、儲能、充電樁以及其它負荷數(shù)據(jù)，快速了解能源運行情況。

2.優(yōu)化控制

直觀顯示能源生產(chǎn)及流向，包括市電、光伏、儲能充電及消耗過程，通過優(yōu)化控制儲能和可控負載提升新能源消納，削峰填谷，平滑系統(tǒng)出力，并顯示優(yōu)化前和優(yōu)化后能源曲線對比等。

3.智能預測

結(jié)合氣象數(shù)據(jù)，歷史數(shù)據(jù)對光伏、風力發(fā)電功率和負荷功率進行預測，并與實際功率進行對比分析，通過儲能系統(tǒng)和負荷控制實現(xiàn)優(yōu)化調(diào)度，降低需量和用電成本。

4.能耗分析

采集企業(yè)電、水、天然氣、冷/熱量等各種能源介質(zhì)消耗量，進行同環(huán)比比較，顯示能源流向，能耗對標，并折算標煤或碳排放等。

5.有序充電

系統(tǒng)支持接入交直流充電樁，并根據(jù)企業(yè)負荷和變壓器容量，并和變壓器負荷率進行聯(lián)動控制，引導用戶有序充電，保障企業(yè)微電網(wǎng)運行安全。

6.運維巡檢

系統(tǒng)支持任務(wù)管理、巡檢/缺陷/消警/搶修記錄以及通知工單管理，并通過北斗定位跟蹤運維人員軌跡，實現(xiàn)運維流程閉環(huán)管理。

（四）設(shè)備選型

除了智慧能源管理平臺外，還具備現(xiàn)場傳感器、智能網(wǎng)關(guān)等設(shè)備，組成了完整的“云-邊-端”能源數(shù)字化體系，具體包括高低壓配電綜合保護和監(jiān)測產(chǎn)品、電能質(zhì)量在線監(jiān)測裝置、電能質(zhì)量治理、照明控制、充電樁、電氣消防類解決方案等，可以為虛擬電廠企業(yè)級的能源管理系統(tǒng)提供一站式服務(wù)能力。

安科瑞系統(tǒng)解決方案還包含電力運維云平臺、能源綜合計費管理平臺、環(huán)保用電監(jiān)管云平臺、充電樁運營管理云平臺、智慧消防云平臺、電力監(jiān)控系統(tǒng)、微電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)、智能照明控制系統(tǒng)、電能質(zhì)量治理系統(tǒng)、電氣消防系統(tǒng)、隔離電源絕緣監(jiān)測系統(tǒng)等系統(tǒng)解決方案，覆蓋企業(yè)微電網(wǎng)各個環(huán)節(jié)，打造準確感知、邊緣智能、智慧運行的企業(yè)微電網(wǎng)智慧能源管理系統(tǒng)。

（五）安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

1.智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況，對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進行統(tǒng)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(tǒng)一管理小區(qū)充電樁，查看設(shè)備使用率，合理分配資源。

2.實時監(jiān)控

實時監(jiān)視充電設(shè)施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態(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。

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(jié)、注銷等操作，可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細信息。

4.故障管理

設(shè)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(fā)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(jié)果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

5.統(tǒng)計分析

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

6.基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)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(shè)施，維護充電設(shè)施信息、價格策略、折扣、優(yōu)惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。

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(huán)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(shù)設(shè)置，同時可接收故障推送

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。

9.系統(tǒng)硬件配置

總結(jié)

電動汽車虛擬電廠是一種新興的電力系統(tǒng)調(diào)度模式，通過將大量分布式的電動汽車充電站整合成一個虛擬的集中式電廠，實現(xiàn)對電動汽車充電需求的優(yōu)化調(diào)度。強化學習是一種機器學習方法，通過與環(huán)境的交互來學習如何在給定狀態(tài)下采取合適行動以實現(xiàn)目標。在基于強化學習的含電動汽車虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度中，可以采用以下步驟：

1. 狀態(tài)定義：首先需要定義系統(tǒng)的狀態(tài)，包括電動汽車的當前充電狀態(tài)、電池剩余電量、電網(wǎng)負荷等。此外，還可以考慮天氣、時間等因素。

2. 動作定義：在給定狀態(tài)下，可以定義一系列可能的動作，如調(diào)整充電功率、切換充電站等。這些動作會影響電動汽車的充電需求和電網(wǎng)的運行狀況。

3. 獎勵函數(shù)設(shè)計：為了引導強化學習算法朝著優(yōu)化調(diào)度的目標前進，需要設(shè)計一個獎勵函數(shù)來衡量每個動作的價值。獎勵函數(shù)可以根據(jù)系統(tǒng)的實際運行狀況和調(diào)度目標來設(shè)計，如降低電網(wǎng)負荷波動、提高充電效率等。

4. 策略學習：通過與環(huán)境的交互，強化學習算法會學習到一個策略，即在給定狀態(tài)下選擇合適動作的方法。這個策略可以用于指導電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調(diào)度。

5. 模型訓練與驗證：為了驗證所學習到的策略的有效性，可以將訓練好的模型應用于實際的電動汽車虛擬電廠系統(tǒng)中，觀察其調(diào)度效果。如果效果不佳，可以調(diào)整獎勵函數(shù)或策略，重新進行訓練和驗證。

6. 實時調(diào)度：在實際應用中，電動汽車虛擬電廠需要實時地根據(jù)當前的系統(tǒng)狀態(tài)和學習到的策略進行調(diào)度。

總之，基于強化學習的含電動汽車虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度可以實現(xiàn)對電動汽車充電需求的智能調(diào)度，降低電網(wǎng)負荷波動，提高充電效率，為電動汽車的大規(guī)模普及提供支持。

參考文獻

[1] 李明揚，竇夢園. 基于強化學習的含電動汽車虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度

[2]  吳巨愛，薛禹勝，謝東亮 .電動汽車聚合商對備用服務(wù)能力的優(yōu)化

[3] 安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設(shè)計與應用手冊.2022.05版