浅析智能电网框架下电动汽车智能充电系统的设计

安科瑞 陈聪

摘要：近年来，电动汽车和插电式电动汽车的销量稳步增长，充电桩数量急剧增加,这一现象可能会给电网和当地配电电路和变压器造成负担，而且可能会导致电力公司的成本增加。文中介绍了智能电网系统的设计和实现逻辑，使电动汽车、PEV与电网之间能够实现动态交互。这种智能和动态的交互能够减轻电网负荷，从而减少成本，避免负载过大造成的损害。文中以开发算法为主，提出了完整的系统设计，该系统充电速度快、效率高，可以成功地用于减轻电网的负担。

关键词：电动汽车；电网平衡和优化；智能充电；智能电网

0引言

电动汽车是符合当前时代发展需求的低碳化交通工具，我国电动汽车和插电式电动汽车数量不断增加，图1为我国PEV销售的当前趋势，这一趋势预计将继续增加。

截至2020年6月底，全国各类充电桩保有量达132.2万个，其中公共充电桩为55.8万个，数量位居*位。随着充电桩数量的增多，当地电网负荷增加会使社区居民的生活方式受到影响。充电桩增加还会增加功率损耗和电压变化,并缩短配电电路和变压器的寿命。解决这一问题的有效办法就是智能充电。

目前,国内外学者对PEV做了大量的研究。主基金项目：国家自然科学基金资助项目要通过路由技术和新型动力系统管理技术来优化PEV的能耗。但对智能充电的研究不多,仅有理论上的一些研究。从经济学的角度研究了智能充电的实施。提出了智能充电算法，根据估计的变压器温度管理PEV充电。研究表明,与交流1级（110V)相比,交流2级(240V)充电导致的老化更为严重。

还有一些文献对V2G技术进行了相关研究。从理论角度研究了V2G,研究表明,实施V2G将使充电成本降低,并使PHEV用户的利润提高。文献[18]提出了一种基于模糊的V2G系统计费策略。然而,实施V2G系统需要很多相应设备,比如安装智能电表、与V2G兼容的电动汽车供电设备和车辆侧的DC-AC转换器等。

图1中国纯电动汽车产销量及增速

由此可以看出，传统电网是一个刚性系统,电源的接人与退出、电能量的传输等都缺乏弹性，电动汽车充电对传统电网的影响较大，难以实现规模化。因此，本文介绍了智能电网框架下智能充电系统的设计与实现。使电动汽车、PEV与电网之间能够实现动态交互。从而减少成本，避免负载过大造成的损害。本文以开发算法为主，提出了完整的系统设计，该系统充电速度快、效率高，可以成功地于减轻电网的负担。

1智能充电

实现电网与PEV之间的智能系统交互是解决电力需求突然飙升可行、便宜的解决方案。智能充电主要体现在充电系统能够根据未来电网电价和可用负载实时调整充电方案，使用户花费少，对电网的影响小。本文介绍的OC显示了系统的总体结构和工艺设计。该过程如下：人们下午5时－6时左右下班回家。这一时间通常是电网需求的高峰时段。图2示出了夏季一天的典型家庭负荷。

图2　夏季一天的典型家庭负荷

当人们下班回到家时，通常把PEV接人电网。如果同一个小区内有很多的用户在同一时间段内将其PEV接入电网，这将给电网带来巨大的负荷。该负荷可能超过本地变压器和/或电力公司所能处 理的负荷。这些额外的负载可能会导致停电，因为配电电路可能过载，或者本地变压器将过载并发生 故障。智能充电将通过允许PEV与实用程序通信来解决此问题。智能充电主要包含以下两个接口：客户与PEV的接口和PEV与电网的接口。

1.1客户与PEV的接口

客户与PEV的接口主要是在一天中的任何时间将PEV接人电网。在没有任何智能充电实施的情况下,PEV应以车载充电器模块可以处理的任何额定功率或车载控制器的速率开始充电。实施智能充电后,PEV不会立即开始充电。车辆插上电源后，客户将选择目标充电状态以及未来24小时内充电事件的开始/结束时间。然后系统计算出快、便宜和优化的充电方式以供客户选择。

快的充电方式是车辆将立即开始充电，并在全功率，而不考虑电力成本或公用事业负荷。便宜的充电方式会让客户选择在尽可能低的成本时间内收费。这意味着充电可能不会立即启动，而是可能在电价较低的时候启动。优化的充电方式是通过与电网通信来优化充电，以提供便宜的充电时间，同时受电力公司提供的车辆总允许功耗的限制。这一选项还意味着，考虑到电力成本和电力公司设定的电力上限，充电可能不会立即开始，而是在不同的时间开始。

1.2PEV与电网的接口

PEV与电网的接口允许电网发送的数据用于计算信息，然后PEV才能将其传输回网页。电力公司向车辆发送数据，只要车辆接通电源，这些数据就会被发送出去。此数据包括两个数组。一个数组表示未来24小时的电价，另一个数组表示需求响应负载控制,即车辆在未来24小时内允许消耗的负载百分比。本文所开发的系统，阵列的总长度选为96个元素。数据涵盖了接下来24小时内所有15分钟的时间间隔。每小时有四个15分钟的间隔（4×24=96）。图3和4显示了电网可能发送的样本数据，分别表示价格和DRLC。

图3车辆从电网接收的价格数据样本

图4车辆从电网接收的DRLC数据样本

2系统硬件设计

在第1节中,我们描述了整个智能充电系统。本节将详细描述该系统的具体实现。图5显示了系统的组成。PEV框表示车辆和车载模块。OBCM是车载充电模式，它控制充电和电池内部允许的电量。混合控制处理器是PEV的主控制器。数据记录管理是车辆和云之间的接口模块。有两个多协议路由器。一个放在车上，叫做PEVMPR，另一个放在EVSE上，叫做EVSEMPR。MPR的任务是在车辆和电动车辆供电设备之间提供充分的握手。应用层网关是将ZigBee信号转换为Wi-Fi的模块。智能电表可以提供成本和DRLC数据，由电力公司提供。电力线载波是车辆和电动车辆供电设备之间使用的通信协议。控制器局域网是大多数汽车模块之间使用的通用通信协议。

图5智能充电系统的组成

当连接器连接到PEV时,OBCM识别并将其与HCP模块通信。通常情况下,充电应启动，电源将开始从电网转移到高压电池。在智能充电的情况下，智能电表将通过ZigBee链路向ALG模块传输下一个24小时数据的所有价格和DRLC信息,如图3、图4所示。ALG模块然后通过家庭/办公室WiFi将此信息传输到EVSEMPR。然后,EVSEMPR使用PLC将相同的信息传输到车辆MPR。车辆MPR(PEVMPR)接收此信息，然后通过CAN将其传送给车辆。一旦车辆接收到此信息，它就断定连接器已连接到智能电网系统，并启动相应的计算，然后通过CAN将结果传送到DRM模块。然后，DRM模块通过互联网将此信息发送到驾驶员/客户可以访问并与PEV通信的网页。DRM模块装有一张允许进行此通信的手机SIM卡。DRM充当客户和PEV之间的信使。客户选择目标PEV的SOC、开始、结束日期和时间，然后将此信息发送到车辆。网页服务器将此信息传递给DRM。然后,DRM将此信息传送给车辆。车辆现在拥有计算结果所需的所有信息。结果包括充电成本、开始和结束时间以及快、便宜和优化选项的结束SOC。这些结果随后通过DRM发送回客户。然后客户选择任一选项并将结果发送到车辆。然后，车辆将遵循命令选项，该选项可能包括继续为车辆充电或停止充电并在客户选择的其他时间充电。

3 电动汽车智能充电系统架构

基于以上深度的分析，解决车联网充电服务问题的根本要从两个方面入手：一是加强车联网能源供应与充电需求的匹配度；二是增加充电桩自检测能力，并能通过程序自优化方法对充电桩进行升级。本文针对两个主要需求采用边缘云模块的方式，不同的云功能设计不同的模块，还能借助云特性实现云模块间的数据耦合与扩展。通过功能云数据与能源管理系统内其他设备相互联系，可支撑整个充电过程服务的实现。整体架构如图6所示。

图6 基于云平台数据管理架构

车联网对于封闭式的电网而言，属于信息外网，因此架构从纵向来看划分为信息内网与信息外网两部分。信息内网侧重于能源侧，包括配电网发电-充电桩供电-供电交易计量，其过程具体可描述为智能配电网将传统电网或分布式新能源等不同形式能源通过10kV电缆通道传输到能源路由器，由能源路由器根据用户需求将能源分配给的汽车充电，并将充电结果反馈到交易中心进行记录，完成收费过程。信息外网侧重于充电服务，主要由用户电动汽车、用户信息交互APP及车联网组成，其过程具体可描述为当车辆需要充电时，利用APP软件将需求发送到车联网，车联网根据系统内充电桩圈的空闲情况及设备状态情况，合理推送充电方案，完成充电过程。

基于边缘云平台的车联网服务架构与传统架构的不同之处在于，部分原由能源交易管理系统执行的功能下放到车联网内。BMS（Battery ManagementSystem）是动力电池管理系统的约束，掌握电池的状态，保证充放电过程的安全，功能模块集成在车联网平台中；能源管理系统对每个充电桩运行状态数据通过数据逻辑形式发送到车联网云端，进行镜像存储，车联网中的控制云能更充分结合用户用能行为习惯，将用户群体需求圈中的所有充电桩供能

状态集中建模，综合参考用户等待时间、充电桩群综合供能效率、车辆服务移动综合距离等评价参量，保证分配方案的合理化。将控制权下放到车联网系统中，1.它属于分布式管理方式，采用边缘云处理的方法，能够更快地出具分配方案，相比能源管理系统集中式处理方式，效率和准确率均会有所提升，也能降低集中数据管理的负担；2.它与用户直接接触，可以较灵活地根据用户充电习惯的改变而优化能源分配模型，实时更新云数据库空间内容，以更多数据服务形式满足用户服务的要求。

其次基于边缘云平台增加的检测云模块，通过在系统主站部署一套智能化检测装置，提前将常规性充电桩运行状态检测方案转换成软件编码形式，周期性地下发自检模式控制指令，充电桩会自动启动自检功能，完成线缆连接、电流额定功率、通信故障等系列检测程序，终形成自检报告，对于有问题节点会将警示消息传输到车联网，车联网会根据充电桩状态实时调整分配方案，并下发检修信息到能源管理平台，报送电网进行检修。检测云从设备自身状态出发提升了设备使用寿命，也变相缓解了充电桩使用的压力。

4 基于边缘计算的有序充电算法实现

车联网有序充电服务过程以用户侧需求为主，按照先预测用户充电需求趋势来提前部署充电桩分配方案。如果采用传统的需求与充电桩实时匹配方案，经常出现充电桩无空闲的状态，因此要对需求提前预测，才能尽量保障能源的供应。有序充电流程如图7所示。

图7 有序充电流程

电动汽车用户接收到的信息可能包括电价信息、奖励和惩罚信息、充放电功率限制、充放电时间限制等。这些信息可能来自于不同的主体，电动汽车用户根据这些信息结合自身的行驶需求，对各种信息做出选择和响应决策。同一充电设施可能被多个用户使用，电动汽车用户并不是直接的电力用户。在这些公共停车位上，包含了长时间充电或快速充电的需求，可具备功率较大的交流充电或者直流充电设施。这些充电设施应具备用户识别和充电费用结算功能。多辆电动汽车充放电协调控制的目标包括：1.执行上级控制命令；2.满足各电动汽车用户的充电需求。在控制过程中，电动汽车接入、退出，各控制对象的状态在不断地变化。协调控制策略应实时、动态地进行调整，可见控制策略是有序充电规则制定的核心。本文采用基于密度聚类的方式对用户充电行为数据进行分析，具体测算过程如下：

（1）构建一个三维的信息采集坐标，横坐标为用户需要充电时间，纵坐标为充电电量，空间坐标为发出充电需求时车辆所在位置。

（2）对数据进行实时采集，选择不同时间段的充电行为进行采集，在三维坐标轴上记录下多方面信息，在坐标轴上标识出的一个点表示一个车辆在某个空间位置需要充电的电量信息，终在坐标轴上形成多个标识位置不同的节点。

（3）将n个训练节点均标识在坐标轴上，从图面上初步确定了核心节点k，以这k个核心节点为起点，设定距离门限值δ，分别计算k个核心节点周围节点的距离，计算条件如下：

通过计算，可以形成k个不同范围密度圈。

计算遗漏节点t，将每个遗漏点再分别与k个密度圈的节点计算距离，选择小的距离值，然后纳入到此密度圈中；依次计算，直到遗漏节点划分完毕，记录t个节点距离值L，并备注为特殊节点。具体映射模型如图8所示。

图8基于密度计算的需求-能源映射模型

至此，完成用户充电行为的坐标描述，用能行为直观地表示成不同的能量密度圈，机器可以容易计算出每个密度圈中表示的充电总量、车辆数量、聚集时间段和充电区域，从而可以大致描绘出详细的充电行为曲线图。依照此行为曲线图中位置及电量参量，将充电桩群进行密度划分，同样形成不同的密度集，将两个密度集进行比对，构建两个参量的密度圈一对一、一对多的映射关系。

（1）充电桩聚集密度太零散，用户需求侧一个密度圈会对应多个能量侧密度圈。

（2）用户用能量过大，同样需要多个能量侧密度圈来映射。

（3）一对一的情况是指用户侧需求刚好在同区域的能量圈范围内[8]。

无论哪种映射关系，具体到圈内每个节点的映射关系均是在能量维度满足的条件下，距离短原理来计算。按照需求侧和能源侧负荷曲线匹配结果形成充电序列，车联网以设定顺序下发充电桩分配指令，电动汽车依照指令完成充电路径。通过本文设计的有序充电服务计算模型，实现了充电桩运行状态与用户需求的共同联网分析，分析模型在控制云中集成实现，适应用户需求改变和充电桩状态不稳定的现象，可以实时更新模型条件及映射关系，保持车联网服务模型的适应性。

5安科瑞充电桩收费运营云平台系统选型方案

5.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充电柱收费运营云平台系统通过物联网技术对接入系统的电动电动自行车充电站以及各个充电整法行不间断地数据采集和监控，实时监控充电桩运行状态，进行充电服务、支付管理，交易结算，资要管理、电能管理，明细查询等。同时对充电机过温保护、漏电、充电机输入/输出过压，欠压，绝缘低各类故障进行预警；充电桩支持以太网、4G或WIFI等方式接入互联网，用户通过微信、支付宝，云闪付扫码充电。

5.2应用场所

适用于民用建筑、一般工业建筑、居住小区、实业单位、商业综合体、学校、园区等充电桩模式的充电基础设施设计。

5.3系统结构

系统分为四层：

1）即数据采集层、网络传输层、数据层和客户端层。

2）数据采集层：包括电瓶车智能充电桩通讯协议为标准modbus-rtu。电瓶车智能充电桩用于采集充电回路的电力参数，并进行电能计量和保护。

3）网络传输层：通过4G网络将数据上传至搭建好的数据库服务器。

4）数据层：包含应用服务器和数据服务器，应用服务器部署数据采集服务、WEB网站，数据服务器部署实时数据库、历史数据库、基础数据库。

5）应客户端层：系统管理员可在浏览器中访问电瓶车充电桩收费平台。终端充电用户通过刷卡扫码的方式启动充电。

小区充电平台功能主要涵盖充电设施智能化大屏、实时监控、交易管理、故障管理、统计分析、基础数据管理等功能，同时为运维人员提供运维APP，充电用户提供充电小程序。

5.4安科瑞充电桩云平台系统功能

5.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站点分布情况，对设备状态、设备使用率、充电次数、充电时长、充电金额、充电度数、充电桩故障等进行统计显示，同时可查看每个站点的站点信息、充电桩列表、充电记录、收益、能耗、故障记录等。统一管理小区充电桩，查看设备使用率，合理分配资源。

5.4.2实时监控

实时监视充电设施运行状况，主要包括充电桩运行状态、回路状态、充电过程中的充电电量、充电电压电流，充电桩告警信息等。

5.4.3交易管理

平台管理人员可管理充电用户账户，对其进行账户进行充值、退款、冻结、注销等操作，可查看小区用户每日的充电交易详细信息。

5.4.4故障管理

设备自动上报故障信息，平台管理人员可通过平台查看故障信息并进行派发处理，同时运维人员可通过运维APP收取故障推送，运维人员在运维工作完成后将结果上报。充电用户也可通过充电小程序反馈现场问题。

5.4.5统计分析

通过系统平台，从充电站点、充电设施、、充电时间、充电方式等不同角度，查询充电交易统计信息、能耗统计信息等。

5.4.6基础数据管理

在系统平台建立运营商户，运营商可建立和管理其运营所需站点和充电设施，维护充电设施信息、价格策略、折扣、优惠活动，同时可管理在线卡用户充值、冻结和解绑。

5.4.7运维APP

面向运维人员使用，可以对站点和充电桩进行管理、能够进行故障闭环处理、查询流量卡使用情况、查询充电\充值情况，进行远程参数设置，同时可接收故障推送

5.4.8充电小程序

面向充电用户使用，可查看附近空闲设备，主要包含扫码充电、账户充值，充电卡绑定、交易查询、故障申诉等功能。

5.5系统硬件配置

6结束语

提出了一个描述如何实现智能充电的设计思路和方法。该充电系统能够根据未来电网电价和可用负载实时调整充电方案，使用户花费少，对电网的影响小。本文介绍了用于计算成本、充电时间和终SOC的算法,以获得便宜、快和优化的方案。该使电动汽车、PEV与电网之间能够实现动态交互。与现有充电技术相比，提出的充电技术在不需过多的智能设备支撑下，能够减少成本，避免负载过大造成的损害，可以成功地用于减轻电网的负担。赋予新功能的车联网平台不仅实现了车辆充电数据的实时采集、存储及可视化控制功能，还实现了充电桩站设备的自动检测能力，节约了大量人力的常规检查。

参考文献

1. 张林,赖向平，彭皓月,李智,刘超群.基于强化学习的含电动汽车虚拟电厂优化调度

2. 李景丽，杨旭晨，张琳娟,等．规模化电动汽车有序充电分层控制策略研究

[3] 安科瑞企业微电网设计与应用手册.2022.05版