充电骑士互联

测控技术2021年第40卷第3期计算机与控制系统收稿日期:2020-09-25基金项目:南方电网公司科技项目(670000KK52200011)作者简介:石少青(1965—),男,学士,高级工程师,主要从事电能计量方向的研究工作;[通信作者]朱文武(1993—),男,博士研究生,主要从事智能控制方向的研究工作.
引用格式:石少青,周尚礼,吴昊文,等.
插电式电动车有序充电调度控制算法研究[J].
测控技术,2021,40(3):130-134.
SHISQ,ZHOUSL,WUHW,etal.
OrderlyChargingSchedulingControlAlgorithmofPluginElectricVehicles[J].
Measurement&ControlTechnology,2021,40(3):130-134.
插电式电动车有序充电调度控制算法研究石少青1,周尚礼2,吴昊文2,张本松2,朱文武3(1.
中国南方电网有限责任公司市场营销部,广东广州510670;2.
南方电网数字电网研究院有限公司,广东广州510663;3.
合肥工业大学,合肥安徽230009)摘要:主要研究基于电动车参与的电网有序用电调度控制优化问题.
首先,通过智能电表采集某地区历史电荷信息,并通过该信息对该地区未来24h用电负荷进行动态预测.
然后,基于当前实时居民用电负荷情况和已提交的充电订单信息,提出了一种智能有序充电调度控制算法,即根据订单信息对电动车进行有序编排,并在考虑居民实时用电负荷情况下,如果出现实时负荷超出变压器承受最大负荷的冲突,则需要考虑对充电编排做动态更新.
所提出的基于智能电表有序充电系统在保证变压器稳定运行前提下,提高了充电效率,优化了谷峰差,从而实现了削峰填谷.
最后,仿真结果验证了所提出算法的有效性.
关键词:智能电表;智能用电;削峰填谷;插电式电动车中图分类号:TM93文献标识码:A文章编号:1000-8829(2021)03-0130-05doi:10.
19708/j.
ckjs.
2021.
03.
024OrderlyChargingSchedulingControlAlgorithmofPluginElectricVehiclesSHIShaoqing1牞ZHOUShangli2牞WUHaowen2牞ZHANGBensong2牞ZHUWenwu3牗1.
MarketingDepartment牞ChinaSouthernPowerGridCo.
牞Ltd.
牞Guangzhou510670牞China牷2.
ChinaSouthernPowerGridDigitalPowerGridResearchInstituteCo.
牞Ltd.
牞Guangzhou510663牞China牷3.
HefeiUniversityofTechnology牞Hefei230009牞China牘Abstract牶Anintelligentorderlychargingsystembasedonintelligentammeterispresented.
Firstthehistoricalchargeinformationofanareawascollectedthroughtheintelligentammeter牞andthenext24hpowerloadofthestationwaspredicteddynamicallythroughthisinformation.
Then牞basedonthecurrentrealtimeresidentialelectricityloadandthesubmittedchargingorderinformation牞anintelligentorderlychargingschedulingcontrolalgorithmwasproposed牞thatwas牞orderlyarrangementofelectricvehiclesaccordingtotheorderinformation.
Inaddition牞consideringtherealtimeresidentialelectricityload牞dynamicupdatingofchargingschedulingshouldbeconsiderediftherealtimeloadisinconflictwiththemaximumloadbornebythetransformer.
Theorderlychargingsystembasedonintelligentelectricitymeterimprovesthemeasurementaccuracyandoptimizesthevalleypeakdifferencewhileensuringthestableoperationofthetransformer.
Finally牞thesimulationresultsshowtheeffectivenessoftheproposedalgorithm.
Keywords牶intelligentammeter牷smartuseofelectricity牷peakingavoidingandvalleyfilling牷pluginelectricvehicle由于最近几年环境污染现象日益严重,插电式电动汽车(PluginElectricVehicles,PEV)作为一种既清·031·洁环保又能缓解当前能源危机的新型代步工具开始逐渐引起人们的广泛关注.
插电式电动汽车的加入无疑提高了电网优化配置问题的难度,但是,通过有序化充放电管理的手段,电动汽车的接入将有利于进一步提高电网的经济性和环保性.
在有序编排研究中,居民用电负荷的实时变化,也为插电式电动汽车的实时负荷编排增加了一定的难度.
基于有序用电的管理模式,已经越来越多地被电网企业采用[1].
目前在对电动汽车有序充电策略的研究中,文献[2]针对电动汽车充电站布局问题,提出两步搜索的分析方法.
首先,根据收集的城市道路交通信息来确定电动汽车的候选站址,然后,利用排队论模型进行站内充电设施数量的确定,从而最大程度满足用户的充电需求.
最后,采用Voronoi图的区域划分思想进行充电站服务区域的负荷分配,并据此设置充电站的容量.
文献[3]从集中充电站布局问题的经济性入手,考虑到充电设施成本、电池成本以及电价成本等经济因素,以建设投资成本最小化为目标,建立基于用电高峰和低谷不同时段电价的选址优化模型.
文献[4]~文献[7]针对电动汽车和常规负荷的时间分布规律进行建模,分析了电动汽车有序充电策略对电网的影响.
文献[8]提出了电荷需求侧响应的概念和设施原则.
在对插电式电动车的有序编排算法求解的研究中,文献[9]基于统计学方法建立了电动汽车的有序充放电方案,并采用了人工蜂群算法进行求解.
面对电动汽车充电桩建设成本高以及监管难的困境,在"互联网+"的背景下,文献[10]提出了基于NBIoT的电动汽车充电解决方案,分析了现阶段充电系统桩存在的问题,给出了智能充电桩+云平台管理的系统框架.
文献[11]针对电动汽车交流充电桩的用户图形界面开发进行了研究,介绍了充电界面的开发流程和具体实现.
对于智能电表系统,文献[12]提出了一种基于短距离无线通信技术ZigBee的三层分布式无线抄表系统,与远距离无线网络GPRS相结合,系统兼具分布式与集中式的特点,可实现在主动抄表方式下各数据采集单元的定时采集.
文献[13]提出了一种基于无线射频和GPRS技术的智能抄表系统集中器的设计和实现方案.
针对蚁群算法在求解旅行商问题时收敛时间长,且易陷入局部最优状态的缺陷,文献[14]提出了一种基于拥挤度的动态信息素蚁群优化策略.
针对开放性市场环境下多个供电主体竞争并存的格局,文献[15]以换电站作为电动汽车系统的模型核心,通过设定最低满电电池数量建立电动汽车统一有序充电方案和能量管理策略,运用小生境细菌觅食算法进行求解.
在智能电网时代,需求响应通过将负荷从高峰时段转移到非高峰时段,为提高能源效率提供了巨大潜力[16].
在已有的研究中,验证了电动汽车采用有序充放电策略能够降低负荷峰谷差,提高电能质量和稳定性.
但模型均未考虑居民的实时负荷变化.
本研究的不同之处在于根据用户用电预测曲线以及充电设施的最大负载能力对电动汽车进行有序编排,从而可以提高电网的稳定性和降低充电设施成本.
为了更好地进行智能用电有序编排优化以及动态检测,本文基于编排计划、实时负荷和充电订单情况,给出动态监测实时优化算法,让用电设备能自动地通过智能终端改变充电时间,以至于实现动态更新,既能保证变压器稳定运行,又能保证峰平比最小,从而实现削峰填谷.
1基于智能电表的智能有序用电系统1.