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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測研究

            瀏覽次數:252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)技術的發(fā)展,對電動汽車有序充電控制及負荷預測的研究變得至關重要。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測問題。通過分析用戶行為對充電需求的影響,結合先進的預測方法,為實現高效的電動汽車有序充電和電網穩(wěn)定運行提供理論支持和實踐指導。

            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 技術的出現使得電動汽車不僅可以從電網獲取電能,還可以在適當的時候將電能回饋給電網,實現車輛與電網的雙向互動。然而,大規(guī)模電動汽車的無序充電可能會給電網帶來巨大的負荷波動,影響電網的穩(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測具有重要的現實意義。
            用戶行為是影響電動汽車充電需求的關鍵因素之一。不同用戶的出行習慣、充電偏好等行為差異會導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測的準確性至關重要。
            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;而另一些用戶則可能擔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測方法
            (一)傳統(tǒng)負荷預測方法
            傳統(tǒng)的負荷預測方法主要有時間序列法、回歸分析法等。時間序列法是根據歷史負荷數據的時間序列特征進行預測,適用于負荷變化較為平穩(wěn)的情況。回歸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測方法
            1. 基于出行鏈的負荷預測
              出行鏈是指用戶在一定時間內的出行活動序列。通過分析用戶的出行鏈,可以預測電動汽車的充電需求。例如,根據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測
              根據用戶的出行行為、充電偏好等特征,將用戶進行分類。針對不同類型的用戶,建立相應的負荷預測模型。這樣可以提高負荷預測的準確性,更好地滿足不同用戶的需求。

            3. 基于機器學習的負荷預測
              機器學習方法如神經網絡、支持向量機等具有強大的非線性擬合能力,可以有效地處理復雜的用戶行為和負荷數據。通過對大量歷史數據的學習,建立電動汽車負荷預測模型,提高預測的精度和可靠性。

            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)網技術對接入系統(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據采集和監(jiān)控,實時監(jiān)控充電樁運行狀態(tài),進行充電服務、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(lián)網,用戶通過微信、支付寶,云閃付掃碼充電。

            (二)應用場所

            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、學校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎設施設計。

            (三)系統(tǒng)結構

            淺聊用戶行為的V2G模式下電動汽車有序充電控制負荷預測研究

            系統(tǒng)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(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,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(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。

            (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,對設備狀態(tài)、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(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測研究

            2.實時監(jiān)控

            實時監(jiān)視充電設施運行狀況,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、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測研究

            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(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果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現場問題。

            淺聊用戶行為的V2G模式下電動汽車有序充電控制負荷預測研究

            5.統(tǒng)計分析

            通過系統(tǒng)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(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測研究

            6.基礎數據管理

            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施,維護充電設施信息、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,進行遠程參數設置,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。

            淺聊用戶行為的V2G模式下電動汽車有序充電控制負荷預測研究

            9.系統(tǒng)硬件配置

             

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            五、結論
            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、用戶分類和機器學習的負荷預測方法,以及分時電價引導、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測的準確性和電動汽車有序充電控制的效果,為實現 V2G 模式下電動汽車與電網的協(xié)調發(fā)展提供了理論支持和實踐指導。

            然而,目前的研究還存在一些不足之處。例如,用戶行為的復雜性和不確定性使得負荷預測仍然存在一定的誤差;V2G 技術的推廣和應用還面臨著一些技術和政策上的障礙。未來的研究需要進一步深入分析用戶行為,完善負荷預測方法和有序充電控制策略,加強 V2G 技術的研發(fā)和應用,推動電動汽車產業(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技術的電動汽車有序充放電策略研究

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

            作者介紹:
            張繼冬,男,現任職于安科瑞電氣股份有限公司。

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