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淺聊用戶行為的V2G模式下電動汽車有序充電控制負荷預(yù)測研究

瀏覽次數(shù):138更新時間:2024-10-12

 

張繼冬

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要: 隨著電動汽車的普及和 V2G(Vehicle-to-Grid)技術(shù)的發(fā)展,對電動汽車有序充電控制及負荷預(yù)測的研究變得至關(guān)重要。本文深入探討了考慮用戶行為的 V2G 模式下電動汽車有序充電控制的負荷預(yù)測問題。通過分析用戶行為對充電需求的影響,結(jié)合先進的預(yù)測方法,為實現(xiàn)高效的電動汽車有序充電和電網(wǎng)穩(wěn)定運行提供理論支持和實踐指導(dǎo)。

一、引言
近年來,電動汽車作為一種環(huán)保、高效的交通工具得到了迅速發(fā)展。V2G 技術(shù)的出現(xiàn)使得電動汽車不僅可以從電網(wǎng)獲取電能,還可以在適當(dāng)?shù)臅r候?qū)㈦娔芑仞伣o電網(wǎng),實現(xiàn)車輛與電網(wǎng)的雙向互動。然而,大規(guī)模電動汽車的無序充電可能會給電網(wǎng)帶來巨大的負荷波動,影響電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性。因此,研究 V2G 模式下電動汽車有序充電控制及負荷預(yù)測具有重要的現(xiàn)實意義。
用戶行為是影響電動汽車充電需求的關(guān)鍵因素之一。不同用戶的出行習(xí)慣、充電偏好等行為差異會導(dǎo)致充電需求的多樣化。準確把握用戶行為,對于提高電動汽車有序充電控制的效果和負荷預(yù)測的準確性至關(guān)重要。
二、V2G 模式下電動汽車充電行為分析
(一)用戶出行行為
用戶的出行行為主要包括出行目的、出行時間、出行距離等。一般來說,工作日用戶的出行主要是上下班通勤,出行時間相對固定;而周末和節(jié)假日用戶的出行目的更加多樣化,出行時間也更加靈活。出行距離則決定了電動汽車的耗電量,進而影響充電需求。
(二)充電偏好
用戶的充電偏好包括充電時間、充電地點、充電方式等。有些用戶可能更傾向于在夜間充電,以利用低谷電價;而有些用戶則可能更注重充電的便捷性,選擇在公共場所如商場、停車場等進行充電。充電方式也有快充和慢充之分,不同的充電方式對電網(wǎng)的負荷影響不同。
(三)V2G 參與意愿
用戶對 V2G 的參與意愿也是影響電動汽車充電行為的重要因素。一些用戶可能出于經(jīng)濟利益的考慮,愿意參與 V2G 模式,將電動汽車的電能回饋給電網(wǎng);而另一些用戶則可能擔(dān)心對電池壽命的影響,不愿意參與 V2G。
三、基于用戶行為的電動汽車負荷預(yù)測方法
(一)傳統(tǒng)負荷預(yù)測方法
傳統(tǒng)的負荷預(yù)測方法主要有時間序列法、回歸分析法等。時間序列法是根據(jù)歷史負荷數(shù)據(jù)的時間序列特征進行預(yù)測,適用于負荷變化較為平穩(wěn)的情況?;貧w分析法是通過建立負荷與影響因素之間的回歸方程進行預(yù)測,需要確定合適的影響因素和回歸模型。
(二)考慮用戶行為的負荷預(yù)測方法
  1. 基于出行鏈的負荷預(yù)測
    出行鏈是指用戶在一定時間內(nèi)的出行活動序列。通過分析用戶的出行鏈,可以預(yù)測電動汽車的充電需求。例如,根據(jù)用戶的上下班出行鏈,可以確定電動汽車在工作日的充電時間和充電地點。

  2. 基于用戶分類的負荷預(yù)測
    根據(jù)用戶的出行行為、充電偏好等特征,將用戶進行分類。針對不同類型的用戶,建立相應(yīng)的負荷預(yù)測模型。這樣可以提高負荷預(yù)測的準確性,更好地滿足不同用戶的需求。

  3. 基于機器學(xué)習(xí)的負荷預(yù)測
    機器學(xué)習(xí)方法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等具有強大的非線性擬合能力,可以有效地處理復(fù)雜的用戶行為和負荷數(shù)據(jù)。通過對大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),建立電動汽車負荷預(yù)測模型,提高預(yù)測的精度和可靠性。

四、安科瑞充電樁收費運營云平臺系統(tǒng)選型方案

(一)概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統(tǒng)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(shù)據(jù)采集和監(jiān)控,實時監(jiān)控充電樁運行狀態(tài),進行充電服務(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(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。

(二)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。

(三)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

淺聊用戶行為的V2G模式下電動汽車有序充電控制負荷預(yù)測研究

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)議為標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù),并進行電能計量和保護。

(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)器部署實時數(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平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)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。

(四)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。

淺聊用戶行為的V2G模式下電動汽車有序充電控制負荷預(yù)測研究

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。

淺聊用戶行為的V2G模式下電動汽車有序充電控制負荷預(yù)測研究

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。

淺聊用戶行為的V2G模式下電動汽車有序充電控制負荷預(yù)測研究

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。

淺聊用戶行為的V2G模式下電動汽車有序充電控制負荷預(yù)測研究

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。

淺聊用戶行為的V2G模式下電動汽車有序充電控制負荷預(yù)測研究

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。

淺聊用戶行為的V2G模式下電動汽車有序充電控制負荷預(yù)測研究

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

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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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9.系統(tǒng)硬件配置

 

淺聊用戶行為的V2G模式下電動汽車有序充電控制負荷預(yù)測研究

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五、結(jié)論
本文對考慮用戶行為的 V2G 模式下電動汽車有序充電控制負荷預(yù)測進行了深入研究。通過分析用戶行為對充電需求的影響,提出了基于出行鏈、用戶分類和機器學(xué)習(xí)的負荷預(yù)測方法,以及分時電價引導(dǎo)、智能充電管理系統(tǒng)和激勵機制等有序充電控制策略。案例分析表明,這些方法和策略能夠有效地提高負荷預(yù)測的準確性和電動汽車有序充電控制的效果,為實現(xiàn) V2G 模式下電動汽車與電網(wǎng)的協(xié)調(diào)發(fā)展提供了理論支持和實踐指導(dǎo)。

然而,目前的研究還存在一些不足之處。例如,用戶行為的復(fù)雜性和不確定性使得負荷預(yù)測仍然存在一定的誤差;V2G 技術(shù)的推廣和應(yīng)用還面臨著一些技術(shù)和政策上的障礙。未來的研究需要進一步深入分析用戶行為,完善負荷預(yù)測方法和有序充電控制策略,加強 V2G 技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用,推動電動汽車產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

參考文獻:

[1]薛靜云,張銀環(huán).基于用戶行為的V2G模式下電動汽車等有序充放電控制策略研究

[2]彭晶,黃虹,劉福潮,基于V2G技術(shù)的電動汽車有序充放電策略研究

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

作者介紹:
張繼冬,男,現(xiàn)任職于安科瑞電氣股份有限公司。

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