安科瑞 劉秋霞

摘要：隨著電動汽車保有量的迅速增長以及微電網技術的不斷發展，電動汽車與微電網的互動日益密切。本文深入研究了基于微電網的電動汽車有序充電優化策略，分析了微電網和電動汽車充電的特點及相互影響，提出了多種優化目標和相應的有序充電策略，并詳細探討了安科瑞充電樁收費運營云平臺在助力有序充電開展方面的作用。通過理論分析和實際案例驗證，旨在實現微電網的穩定有效運行和電動汽車充電的合理化、經濟化，為解決電動汽車充電對微電網的影響提供有效方案。

關鍵詞：微電網；電動汽車；有序充電；優化策略；安科瑞充電樁收費運營云平臺

一、引言

在全球能源轉型和可持續發展的大背景下，電動汽車作為一種清潔、有效的交通工具得到了廣泛推廣。然而，大量電動汽車的無序充電行為給電力系統，尤其是微電網帶來了諸多挑戰，如負荷峰谷差變大、電能質量下降、電網運行效率降低等。因此，如何在滿足電動汽車充電需求的同時，實現基于微電網的電動汽車有序充電，成為當前電力領域的研究熱點和重要課題。

二、微電網與電動汽車充電概述

2.1微電網的結構與特點

微電網是由分布式電源、儲能裝置、能量轉換裝置、相關負荷和監控、保護裝置匯集而成的小型發配電系統，它既可以與大電網并網運行，也能在電網故障等特殊情況下孤島運行。其具有靈活性高、對本地能源利用充分、可靠性強等特點，能夠有效整合可再生能源，如太陽能、風能等，實現能源的分布式供應和優化配置，為用戶提供更加穩定和清潔的電力。

2.2電動汽車充電方式及對微電網的影響

電動汽車充電方式主要包括常規充電、快速充電等。常規充電功率相對較小，充電時間較長，一般適用于家庭充電和夜間充電場景；快速充電功率較大，能夠在短時間內為電動汽車補充大量電量，但對電網的沖擊也較大。大量電動汽車集中在用電高峰時段充電，會導致微電網負荷急劇增加，加大電網峰谷差，可能引起電壓波動、諧波污染等電能質量問題；而在低谷時段若充電資源利用不足，則會造成能源浪費。此外，電動汽車充電負荷的隨機性和不確定性也給微電網的運行控制帶來了困難。

三、基于微電網的電動汽車有序充電優化目標

3.1削峰填谷

通過合理引導電動汽車充電時間，將充電負荷從電網高峰時段轉移到低谷時段，降低微電網的峰谷差，提高電網設備的利用率，減少電網的擴容成本。這不僅有助于緩解電網在高峰時段的供電壓力，還能充分利用低谷時段的剩余容量，實現能源的優化配置。

3.2提高電能質量

避免因大量電動汽車無序充電造成的電壓波動、諧波等電能質量問題，保障微電網內其他用戶的用電質量。通過有序充電策略，可以對電動汽車的充電功率和時間進行合理控制，減少充電過程中對電網的沖擊，維持電網電壓和頻率的穩定，提高整個微電網的電能質量。

3.3降低用戶充電成本

在滿足用戶充電需求的基礎上，通過優化充電策略，讓用戶能夠利用低谷電價等優惠政策，降低整體的充電費用支出。同時，有序充電還可以減少電網的損耗，降低電網的運營成本，從而在一定程度上也為用戶帶來間接的經濟效益。

3.4提升微電網穩定性與可靠性

在保障電動汽車用戶舒適度的前提下，通過準確的負荷預測和協調控制，確保微電網在不同運行場景下的穩定供電。研究還將探索如何通過有序充放電策略有效應對微電網中的不確定性和風險，如可再生能源的波動性、負荷需求的不確定性等。

3.5促進可再生能源消納

微電網中通常集成了大量的可再生能源發電設備，如太陽能光伏發電和風力發電等。通過合理安排電動汽車的充電時間，使其與可再生能源的發電時段相匹配，可以有效提高可再生能源的消納率，減少棄風、棄光現象，實現能源的可持續利用。

四、基于微電網的電動汽車有序充電優化策略

4.1基于電價激勵的策略

通過制定分時電價、動態電價等機制，引導電動汽車用戶主動選擇在低谷時段充電。例如，設置夜間低谷電價明顯低于白天高峰電價，鼓勵用戶避開高峰充電，以實現削峰填谷的效果。此外，還可以根據微電網的實時運行情況和可再生能源的發電情況，動態調整電價，使電價更加靈活地反映電網的供需關系，進一步激勵用戶參與有序充電。

4.2基于充電功率控制的策略

根據微電網的實時負荷情況，對電動汽車的充電功率進行智能調控。在電網負荷較高時，適當降低部分電動汽車的充電功率；在負荷低谷時，提高充電功率，確保充電過程既能滿足車輛需求又不對電網造成過大沖擊。這種策略可以通過在充電樁中安裝智能控制器來實現，控制器根據電網的指令自動調整充電功率，實現對充電過程的精細化管理。

4.3基于預約充電的策略

搭建充電預約平臺，讓電動汽車用戶提前預約充電時間和充電樁，平臺根據微電網的負荷預測情況為用戶分配合理的充電時段，提高充電的有序性和合理性。預約充電平臺可以與用戶的手機應用或車載系統相連接，方便用戶隨時隨地進行預約和查詢。同時，平臺還可以根據用戶的歷史充電記錄和出行習慣，為用戶提供個性化的充電建議。

4.4基于智能算法的優化策略

利用機器學習、遺傳算法、粒子群算法等智能算法，對電動汽車的充電行為進行優化調度。這些算法可以根據微電網的運行狀態、電動汽車的充電需求、可再生能源的發電情況等多方面因素，計算出實時充電策略，實現對電動汽車充電的智能化管理。例如，通過遺傳算法可以在滿足各種約束條件的前提下，尋找出使得充電成本低、電網負荷小的充電方案。

五、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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

5.5系統硬件配置

六、結論

本文圍繞基于微電網的電動汽車有序充電優化策略展開研究，提出了多種可行的優化策略，并詳細闡述了安科瑞充電樁收費運營云平臺在其中發揮的重要作用。通過實際案例也驗證了這些策略和平臺應用的有效性。然而，隨著電動汽車技術和微電網的不斷發展，未來還需要進一步深入研究如何更好地融合更多智能技術、完善平臺功能以及應對更為復雜的充電場景，以實現更加有效、合理的電動汽車有序充電，促進微電網與電動汽車產業的協同可持續發展。例如，可以進一步研究如何將人工智能技術與智能算法相結合，提高充電策略的智能化水平；如何優化平臺的用戶體驗，提高用戶參與度；如何考慮電動汽車與微電網中其他分布式能源的協同優化等。同時，還需要加強政策支持和市場機制的建設，為電動汽車有序充電的推廣和應用創造良好的環境。

參考文獻：

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[2]張文亮,武斌,李武峰,等.我國純電動汽車的發展方向及能源供給模式的探討

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