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安科瑞 陳聰
摘要:電動汽車以無序充電方式接入配電網(wǎng)時與網(wǎng)內(nèi)基礎(chǔ)用電負(fù)荷疊加,會形成峰上加峰的現(xiàn)象,不利于配電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。針對上述問題,首先對私家車充電負(fù)荷進(jìn)行建模,采用蒙特卡羅抽樣模擬電動汽車無序行為下的充電負(fù)荷曲線。然后提出一種新型的多時段動態(tài)充電價格機(jī)制,引導(dǎo)車主有序充電,并以配電網(wǎng)負(fù)荷波動最小為目標(biāo)函數(shù),優(yōu)化電動汽車充電行為。最后在IEEE33節(jié)點配電網(wǎng)中,分別分析有序和無序充電負(fù)荷并網(wǎng)時電動汽車充電費用、配電網(wǎng)電壓偏移率及網(wǎng)損,結(jié)果表明所提策略可有效兼顧用戶利益和配電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。
關(guān)鍵詞:電動汽車;配電網(wǎng);多時段動態(tài)充電價格;安科瑞充電樁收費運(yùn)營云平臺系統(tǒng)
1、前言
伴隨我國能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整,制定以綠色新能源為主體的新型電力系統(tǒng)可為推進(jìn)國家“雙碳”目標(biāo)的早日實現(xiàn)發(fā)揮積極作用,電動汽車的推廣和應(yīng)用在節(jié)能減排方面有著優(yōu)勢,推進(jìn)電動汽車發(fā)展是推動我國能源轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。雖然電動汽車的存在為人們出行帶來了巨大的便利,但由于其充電行為具有不確定性,大量無序、隨機(jī)的負(fù)荷直接并網(wǎng)會對配電網(wǎng)造成許多不可預(yù)知的負(fù)面影響。因此應(yīng)大力推廣對電動汽車的有序充電管理,以兼顧電網(wǎng)安全、經(jīng)濟(jì)效益和用戶利益。
在解決電動汽車并網(wǎng)時如何管控的問題上,已有學(xué)者進(jìn)行研究??紤]到配電網(wǎng)用電峰谷差較大導(dǎo)致變壓器過載和產(chǎn)生大量網(wǎng)內(nèi)損耗,提出了一種對電動汽車充電功率進(jìn)行實時優(yōu)化的策略,算例結(jié)果表明該策略可以有效降低網(wǎng)損。針對大規(guī)模電動汽車入網(wǎng)現(xiàn)象,根據(jù)網(wǎng)內(nèi)用電負(fù)荷狀態(tài)及電動汽車充電需求等實時數(shù)據(jù),利用模糊控制算法對電動汽車的充電行為做有序優(yōu)化,有效避免了大規(guī)模車群入網(wǎng)引起的負(fù)荷尖峰問題。將電動汽車電池的可放最大容量為選定優(yōu)化目標(biāo),通過競價的方法,引導(dǎo)用戶在用電高峰時間段利用電動汽車的V2G技術(shù)饋電給電網(wǎng),以達(dá)到“削峰填谷”的效果?;谔摂M電價,考慮以系統(tǒng)負(fù)荷峰谷差最小、用戶經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)最大和電池的折舊費用最小為目標(biāo)對電動汽車建模,通過仿真算例證明了該策略提出的有效性。提出了一種基于峰谷分時電價為背景的,考慮電動汽車充放電隨機(jī)性的有序充放電策略,使得電動汽車在負(fù)荷高峰期向網(wǎng)饋電,負(fù)荷低谷期充電,平滑了網(wǎng)內(nèi)用電曲線。以分時電價為背景,構(gòu)建同時考慮用戶用電繳費情況和負(fù)荷穩(wěn)定性的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型,使電動汽車參與有序充電管理規(guī)劃。通過算例分析驗證了該方法不但可以減小負(fù)荷的峰谷差,還能提高用戶用電的經(jīng)濟(jì)效益。
2、私家車無序模式充電模型
本文從以下4個方面構(gòu)建電動汽車的充電模型。
a.電動汽車電池特性
本文選用鋰電池為研究對象。與普通汽車相同,不同類型私家車電池容量有差異。
x=[20,30] (1)
fQ (x) ={ 其他
式中:fQ為私家車鋰電池容量的概率密度;x表示該時刻的電池容量大小,一般取值為20~30kWh。
鋰電池充電變化過程如圖1所示。由于充電起始過程和結(jié)束過程的時間非常短暫,可以近似地認(rèn)為鋰電池充電是恒功率充電。
b.車主日行駛里程
本文引用美國交通部汽車日出行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
圖1鋰電池簡化充電過程
電動汽車車主每日用車行駛里程數(shù)的概率密度函數(shù)為:
fD (z) =exp [-(2)
式中:fD為車主日行駛里程的概率密度函數(shù);μD為期望值;σD為標(biāo)準(zhǔn)差。
c.車主最后歸程時刻
假設(shè)車主每日結(jié)束行程時刻即為電動汽車每日開始充電時刻,最后歸程概率密度函數(shù)為
exp [-],μs-12<w≤24
lexp [-],0<w≤μs-12 (3)
fs (w) =<
式中:fs為車主最后規(guī)程的概率密度函數(shù);w為回家時刻;μs為期望值;σs為標(biāo)準(zhǔn)差。
d.車主離家時間
假設(shè)車主每日用車期間只可放電不可充電,出行開始時刻的概率密度函數(shù)為:
exp [-],0<v≤μd + 12
lexp [-],μe +12<v≤24 (4)
fe (v) =<
式中:fe為車主啟程離家的概率密度函數(shù);v為離家時刻。
結(jié)合用戶出行數(shù)據(jù)及電動汽車充電模型利用蒙特卡洛算法,得到500輛電動汽車的24h無序充電負(fù)荷曲線,如圖2所示。
圖2電動汽車無序充電負(fù)荷曲線
3、多時段動態(tài)電價下電動汽車有序充電模型
3.1多時段動態(tài)電價區(qū)間劃分
傳統(tǒng)的分時電價一旦制定后其區(qū)間不再變化,但居民的用電行為會隨著季節(jié)變化、地域不同和個人舒適度而改變,與原分時電價的價格區(qū)間范圍有偏差,產(chǎn)生負(fù)荷和電價的峰谷不匹配的現(xiàn)象。而電動汽車的充電行為在時間上有很大隨機(jī)性,導(dǎo)致實時電價的制定考慮因素十分復(fù)雜。因此本文根據(jù)短期負(fù)荷預(yù)測為基礎(chǔ)提出一種新型的多時段動態(tài)電價策略。
目前為止,隸屬度函數(shù)是對傳統(tǒng)用電價格進(jìn)行劃分的成熟且通用性廣的方法。以表1某地區(qū)分時電價為例,首先基于模糊數(shù)學(xué)的理論,可將每個時間段認(rèn)為是一個獨立的模糊集合,然后利用隸屬度函數(shù)構(gòu)建時段內(nèi)每時刻對應(yīng)的隸屬度,并根據(jù)隸屬度值將其劃分到對應(yīng)的時間段。再將短期預(yù)測的基礎(chǔ)負(fù)荷劃分成多時段,根據(jù)每時段對應(yīng)的負(fù)荷值計算相對應(yīng)的電價。
表1某地區(qū)的分時電價
時段區(qū)間 | 電價(元/度) |
峰 8 :00 - 11 :00 8:00 - 23 :00 | 1.2 |
平 7:00 - 8:00 11:00 - 18 :00 谷 23 :00 - 7 :00 | 0.84 0.38 |
電價的劃分跨度ΔL為
ΔL =(5)
Ci = α·ΔL+Cmin (6)
通過以上公式對電價的劃分,最后取定結(jié)果見圖3??梢钥闯龆鄷r段動態(tài)電價的制定可隨著基礎(chǔ)荷值的高低自動調(diào)節(jié),使得價格制定更人性化,價格區(qū)間劃分更細(xì)致,對車主充電行為的引導(dǎo)更 精準(zhǔn)。
圖3電價取定結(jié)果
3.2電動汽車有序充電策略
電動汽車聚合商是專門針對電動汽車充電進(jìn)行 資源整合的參與者,其部署的智能充電樁可提供常規(guī)充電模式和充電優(yōu)化模式。常規(guī)充電模式可將電 動汽車的電池充至期望電量值,而優(yōu)化模式則需要根據(jù)車主個人用電需求輸入結(jié)束充電時刻及結(jié)束時刻的充電期望值。車輛接入后,充電樁將獲取該車信息,將輸入值及車電池的剩余電量反饋到系統(tǒng)調(diào)度中心,對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行在線智能計算,形成電動汽車的充電計劃。
3.3目標(biāo)函數(shù)
本文以網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷波動最小為目標(biāo)函數(shù)。
minF =(Pi -P) 2 (7)
Pi = Pi,EV+Pi,load (8)
式中:F為目標(biāo)函數(shù) ;N 為谷時段數(shù)目;Pi為第i個時間段配電網(wǎng)內(nèi)的總負(fù)荷大?。籔為總負(fù)荷的預(yù)期均值;Pi,EV為電動汽車并網(wǎng)時第i個時段的充電負(fù)荷值;Pi,load為第i個時段配電網(wǎng)的基礎(chǔ)負(fù)荷值。
3.4約束條件
a.充電樁充電功率Pch約束
Pch,min ≤Pch ≤Pch,max (9)
b.充電時段T約束Ts ≤T≤Te (10)
本文優(yōu)化中不計電池?fù)p耗,假設(shè)電池容量為恒定值。
S =Pi ·Th (11)
3.5算法求解
傳統(tǒng)的遺傳算法是一種起源于生物進(jìn)化規(guī)律演 變的尋優(yōu)算法。從任意初始種群開始,通過選擇、交叉、變異等環(huán)節(jié),產(chǎn)生一些對環(huán)境適應(yīng)度高的個 體并進(jìn)入搜索空間中更好的區(qū)域,不斷繁衍進(jìn)化,最終得到最大適應(yīng)度的個體作為優(yōu)解輸出。但由 于進(jìn)化過程中交叉概率參數(shù)及變異概率參數(shù)為定值,忽略了進(jìn)化過程中種群的自適應(yīng)特性,存在過早收斂的缺陷。且算法沒有保留精英機(jī)制,適應(yīng)度高的個體可能在進(jìn)化中丟失優(yōu)秀的基因。為了解決 以上問題,本文采用自適應(yīng)交叉概率 Kc 和自適應(yīng)變異概率Km以及精英保留機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化求解。
4、算例仿真與分析
4.1仿真場景設(shè)定
本文仿真過程選擇在IEEE33節(jié)點配電網(wǎng)中進(jìn)行,其拓?fù)淙鐖D4所示。假設(shè)節(jié)點1為平衡節(jié)點,即電源接入節(jié)點,余下32個節(jié)點全部為PQ節(jié)點。假設(shè)整個配電網(wǎng)系統(tǒng)中含基礎(chǔ)負(fù)荷以及1500輛電動汽車,車群被均勻分配到節(jié)點19、23和26中。以私家車比亞迪E1車型作為研究對象,規(guī)定每輛 電動汽車的動力電池規(guī)格相同,參數(shù)為:220V,16A慢充模式,限制容量為35kWh,3.52kW恒功率充電,充電效率為0.82,轉(zhuǎn)換效率為0.90。
圖4IEEE33節(jié)點拓?fù)?/span>
4.2對用電負(fù)荷的分析
電動汽車以不同方式充電的負(fù)荷曲線及配電網(wǎng)總負(fù)荷曲線如圖5、圖6所示。
由圖5和圖6可知,通過動態(tài)價格的引導(dǎo),電動汽車充電行為趨于有序化,車主對充電時間段的選擇逐漸向夜間轉(zhuǎn)移,負(fù)荷峰值水平大幅度下降,說明新型電價的提出可以使車主的用電行為不再大面積集中,系統(tǒng)總用電負(fù)荷曲線相對變得平緩,有削峰填谷的效果。
圖5電動汽車有序/無序充電負(fù)荷曲線
圖6配電網(wǎng)總負(fù)荷曲線
4.3對配電網(wǎng)影響分析
將IEEE33節(jié)點配電網(wǎng)模型的節(jié)點負(fù)荷參數(shù)和優(yōu)化后的有序充電負(fù)荷數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB軟件語言編程,對比以下3種場景下的配電網(wǎng)電壓偏移及網(wǎng)損。
場景1:配電網(wǎng)內(nèi)未接入電動汽車負(fù)荷。場景2:配電網(wǎng)內(nèi)接入無序充電負(fù)荷。
場景3:配電網(wǎng)內(nèi)接入有序充電負(fù)荷。
圖7表示部分時段下3種用電方式的網(wǎng)損率??梢?8:00—24:00由于無序充電負(fù)荷的接入使得網(wǎng)內(nèi)網(wǎng)損明顯升高。09:00—21:00時,對比接入無序充電負(fù)荷和有序充電負(fù)荷,后者可有效降低配電網(wǎng)網(wǎng)損,尤其在電價高峰時段21:00網(wǎng)損率下降了2.77%,效果明顯。說明多時段分時電價的提出引導(dǎo)車主有序充電對調(diào)節(jié)配電網(wǎng)網(wǎng)損具有一定效果。
圖7部分時段的網(wǎng)損率
由圖8可知,場景1配電網(wǎng)未接入充電負(fù)荷時的電壓偏移都抑制在±7%以內(nèi),縱橫對比沒有發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重的電壓偏移現(xiàn)象,但是節(jié)點18和19在20:00—21:00時間段上有局部節(jié)點處在越限邊界。由圖9可知,場景2中配電網(wǎng)內(nèi)接入無序充電負(fù)荷時,節(jié)點13-19和28-33在晚間出現(xiàn)電壓越限情況,原因是無序充電負(fù)荷的高峰期恰巧與網(wǎng)內(nèi)基礎(chǔ)負(fù)荷用電的高峰期時段相疊。
圖8未接入充電負(fù)荷時各節(jié)點電壓仿真圖
圖9接入無序充電負(fù)荷時各節(jié)點電壓仿真圖
圖10表示場景3下配電網(wǎng)內(nèi)接入有序充電負(fù) 荷時各個節(jié)點電壓的偏移情況。與圖9和圖10對比可知,有序充電負(fù)荷的接入使局部節(jié)點越限現(xiàn)象得到緩解,偏移的電壓回歸到正常標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)。說明所提出的新型動態(tài)分時電價可以通過對電動汽車進(jìn)行充電有序化管理來改善配電網(wǎng)電壓偏移現(xiàn)象。
由于大量負(fù)荷突然接入使各節(jié)點電壓發(fā)生偏移現(xiàn)象,因此對最大負(fù)載量時刻(21:00)各節(jié)點電 壓偏移情況進(jìn)行對比更有意義,結(jié)果如圖11所示
圖10接入有序充電負(fù)荷時各節(jié)點電壓仿真圖
圖11不同場景下各節(jié)點電壓水平曲線
由圖11可知,未接入無序負(fù)荷時網(wǎng)內(nèi)各節(jié)點 的電壓偏移都抑制在±7%范圍以內(nèi),電壓無越限行為。當(dāng)無序充電負(fù)荷并網(wǎng)后,一部分節(jié)點電壓發(fā)生顯著偏移,且偏移量均超過規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)范圍。而經(jīng)過多時段動態(tài)電價策略調(diào)控的有序充電行為接入配電網(wǎng)后,網(wǎng)內(nèi)各節(jié)點電壓值還原到標(biāo)準(zhǔn)范圍以內(nèi),其中變化顯著的18號節(jié)點電壓標(biāo)幺值由0.9467調(diào)整到0.9828,電壓偏移率修正了3.61%。
5、安科瑞充電樁收費運(yùn)營云平臺系統(tǒng)
5.1概述
AcrelCloud-9000安科瑞充電樁收費運(yùn)營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統(tǒng)的汽車充電站、電動自行車充電站以及各個充電樁進(jìn)行不間斷地數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控,實時監(jiān)控充電樁運(yùn)行狀態(tài),進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理,交易結(jié)算,資源管理、電能管理、明細(xì)查詢等,同時對充電機(jī)過溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過壓、欠壓、絕緣低各類故障進(jìn)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。
5.2應(yīng)用場合
適用于住宅小區(qū)等物業(yè)環(huán)境、各類企事業(yè)單位、醫(yī)院、景區(qū)、學(xué)校、園區(qū)等公建、公共停車場、公路充電站、公交樞紐、購物中心、商業(yè)綜合體、商業(yè)廣場、地下停車場、高速服務(wù)區(qū)、公寓寫字樓等場合。
5.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
現(xiàn)場設(shè)備層:連接于網(wǎng)絡(luò)中的各類傳感器,包括多功能電力儀表、汽車充電樁、電瓶車充電樁、電能質(zhì)量分析儀表、電氣火災(zāi)探測器、限流式保護(hù)器、煙霧傳感器、測溫裝置、智能插座、攝像頭等。
網(wǎng)絡(luò)通訊層:包含現(xiàn)場智能網(wǎng)關(guān)、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)等設(shè)備。智能網(wǎng)關(guān)主動采集現(xiàn)場設(shè)備層設(shè)備的數(shù)據(jù),并可進(jìn)行規(guī)約轉(zhuǎn)換,數(shù)據(jù)存儲,并通過網(wǎng)絡(luò)把數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器,智能網(wǎng)關(guān)可在網(wǎng)絡(luò)故障時將數(shù)據(jù)存儲在本地,待網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)時從中斷的位置繼續(xù)上傳數(shù)據(jù),保證服務(wù)器端數(shù)據(jù)不丟失。
平臺管理層:包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器,完成對現(xiàn)場所有智能設(shè)備的數(shù)據(jù)交換,可在PC端或移動端實現(xiàn)實時監(jiān)測充電站配電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、充電樁的工作狀態(tài)、充電過程及人員行為,并完成微信、支付寶在線支付等應(yīng)用。
5.4平臺功能描述
5.4.1充電服務(wù)
充電設(shè)施搜索,充電設(shè)施查看,地圖尋址,在線自助支付充電,充電結(jié)算,導(dǎo)航等。
5.4.2首頁總覽
總覽當(dāng)日、當(dāng)月開戶數(shù)、充值金額、充電金額、充電度數(shù)、充電次數(shù)、充電時長,累計的開戶數(shù)、充值金額、充電金額、充電度數(shù)、充電次數(shù)、充電時長,以及相應(yīng)的環(huán)比增長和同比增長以及樁、站分布地圖導(dǎo)航、本月充電統(tǒng)計。
5.4.3交易結(jié)算
充電價格策略管理,預(yù)收費管理,賬單管理,營收和財務(wù)相關(guān)報表。
5.4.4故障管理
故障管理故障記錄查詢、故障處理、故障確認(rèn)、故障分析等管理項,為用戶管理故障和查詢提供方便。
5.4.5統(tǒng)計分析
統(tǒng)計分析支持運(yùn)營趨勢分析、收益統(tǒng)計,方便用戶以曲線、能耗分析等分析工具,瀏覽樁的充電運(yùn)營態(tài)勢。
5.4.6運(yùn)營報告
按對應(yīng)周期分析汽車、電瓶車充電站、樁運(yùn)行、交易、充值、充電及報警、故障情況,形成分析報告。
5.4.7APP、小程序移動端支持
通過模糊搜索和地圖搜索的功能,可查詢可用的電樁和電站等詳細(xì)信息。掃碼充電,在線支付:掃描充電樁二維碼,完成支付,微信支付完成后,即可進(jìn)行充電。
5.4.8資源管理
充電站檔案管理,充電樁檔案管理,用戶檔案管理,充電樁運(yùn)行監(jiān)測,充電樁異常交易監(jiān)測。
5.5系統(tǒng)硬件配置
類型 | 型號 | 圖片 | 功能 |
安科瑞汽車充電樁收費運(yùn)營云平臺 | AcrelCloud-9000 | (一)資源管理 充電站檔案管理,充電樁檔案管理,用戶檔案管理,充電樁異常交易監(jiān)測 (二)交易結(jié)算 充電價格策略管理,預(yù)收費管理,賬單管理,營收和財務(wù)相關(guān)報表 (三)用戶管理 用戶注冊,用戶登錄,用戶帳戶管理 (四)充電服務(wù) 充電設(shè)施搜索,充電設(shè)施查看,地圖尋址,在線自助支付充電,充電結(jié)算,導(dǎo)航等 (五)微信小程序 掃碼充電,賬單查詢、充電信息監(jiān)測等功能 (六)數(shù)據(jù)服務(wù) 數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)存儲和解析 (七)收益隔天結(jié)轉(zhuǎn)到帳 | |
安科瑞電瓶車充電樁收費運(yùn)營云平臺 | AcrelCloud-9500 | (一)資源管理 充電站檔案管理,充電樁檔案管理,用戶檔案管理,充電樁異常交易監(jiān)測 (二)交易結(jié)算 充電價格策略管理,預(yù)收費管理,賬單管理,營收和財務(wù)相關(guān)報 (三)用戶管理 用戶注冊,用戶登錄,用戶帳戶管理 (四)充電服務(wù) 充電設(shè)施搜索,充電設(shè)施查看,地圖尋址,在線自助支付充電,充電結(jié)算,導(dǎo)航等 (五)微信小程序 掃碼充電,賬單查詢、充電信息監(jiān)測等功能 (六)數(shù)據(jù)服務(wù) 數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)存儲和解析 (七)收益隔天結(jié)轉(zhuǎn)到帳 | |
IC卡汽車充電樁管理系統(tǒng)(本地單價版) | Acrel-AVMS |
/ | 輸入輸出:AC220V 1個充電接口,充電線長5米;輸出功率7KW;掃碼刷卡支付;標(biāo)配 無線通訊:4G、WIFI、藍(lán)牙三選一 (下單備注規(guī)格,無備注默認(rèn)4G通訊) |
10路電瓶車智能充電樁 | ACX10A系列 | 10路最大承載電流25A,單路最大輸出電流3A,單回路最大功率1000W,總功率5500W。充滿自停、斷電記憶、短路保護(hù)、過載保護(hù)、空載保護(hù)。故障回路識別、遠(yuǎn)程升級、功率識別、獨立計量、告警上報。 可選配 K(進(jìn)線漏保) C(每回路測溫) J(進(jìn)線計量,單相電能表) L(進(jìn)線漏電監(jiān)測,超限跳開所有回路) ACX10A-TYHN 戶內(nèi)使(IP21),支持投幣、刷卡,掃碼、免費充電 ACX10A-TYN 戶內(nèi)使用(IP21),支持投幣、刷卡,免費充電 ACX10A-YHW 戶外使用(IP65),支持刷卡,掃碼,免費充電 ACX10A-YHN 戶內(nèi)使用(IP21),支持刷卡,掃碼,免費充電 ACX10A-YW戶外使用(IP65),支持刷卡、免費充電 ACX10A-MW 戶外使用(IP65),僅免費充電,不能刷卡掃碼 |
20路電瓶車智能充電樁 | ACX20A系列 | 20路最大承載電流50A,單路最大輸出電流3A,單回路最大功率1000W,總功率11kW。充滿自停、斷電記憶、短路保護(hù)、過載保護(hù)、空載保護(hù)、故障回路識別、遠(yuǎn)程升級、功率識別,報警上報??蛇x配 K(進(jìn)線漏保) C(每回路測溫) J(進(jìn)線計量,單相電能表) L(進(jìn)線漏電監(jiān)測,超限跳開所有回路) ACX20A-YHN 戶內(nèi)使用(IP21),支持刷卡,掃碼,免費充電 ACX20A-YN 戶內(nèi)使用(IP21),支持刷卡,免費充電 | |
2路智能插座 | ACX2A系列 | 2路最大承載電流20A,單路最大輸出電流10A,單回路最大功率2200W,總功率4400W。充滿自停、斷電記憶、短路保護(hù)、過載保護(hù)、空載保護(hù)。故障回路識別、遠(yuǎn)程升級、功率識別,報警上報。 ACX2A-YHN 戶內(nèi)使用(IP21),支持刷卡、掃碼充電,單路最大電流10A ACX2A-HN 戶內(nèi)使用(IP21),支持掃碼充電,單路最大電流10A ACX2A-YN 戶內(nèi)使用(IP21),支持刷卡充電,單路最大電流10A | |
落地式電瓶車智能充電樁 | ACX10B系列 | 10路最大承載電流25A,單路最大輸出電流3A,單回路最大功率1000W總功率5500W,充滿自停、斷電記憶、短路保護(hù)、過載保護(hù)、空載保護(hù)。故障回路識別、遠(yuǎn)程升級、功率識別、獨立計量、告警上報可選配 K(進(jìn)線漏保) C(每回路測溫) J(進(jìn)線計量,單相電能表) L(進(jìn)線漏電監(jiān)測,超限跳開所有回路) ACX10B-YHW 戶外使用,落地式安裝,包含1臺主機(jī)及5根立柱,支持刷卡、掃碼充電,不帶廣告屏 ACX10B-YHW-LL 戶外使用,落地式安裝,包含1臺主機(jī)及5根立柱,支持刷卡、掃碼充電。液晶屏支持U盤本地投放圖片及視頻廣告 | |
7KW交流充電樁 | AEV-AC007D | 額定功率7kW,單相三線制,防護(hù)等級IP65,具備防雷保護(hù)、過載保護(hù)、短路保護(hù)、漏電保護(hù)、智能監(jiān)測、智能計量、遠(yuǎn)程升級,支持刷卡、掃碼、即插即用。 通訊方式:4G/WIFI/藍(lán)牙 支持刷卡,掃碼、免費充電 可選配觸摸顯示屏(LCD) | |
30KW直流樁 | AEV-DC030D | 額定功率30kW,三相五線制,防護(hù)等級IP54,具備防雷保護(hù)、過載保護(hù)、短路保護(hù)、漏電保護(hù)、智能監(jiān)測、智能計量、恒流恒壓、電池保護(hù)、遠(yuǎn)程升級,支持刷卡、掃碼、即插即用 通訊方式:4G/以太網(wǎng) 支持刷卡,掃碼、免費充電 | |
60KW直流樁 | AEV-DC060S | 額定功率60kW,三相五線制,防護(hù)等級IP54,具備防雷保護(hù)、過載保護(hù)、短路保護(hù)、漏電保護(hù)、智能監(jiān)測、智能計量、恒流恒壓、電池保護(hù)、遠(yuǎn)程升級,支持刷卡、掃碼、即插即用 通訊方式:4G/以太網(wǎng) 支持刷卡,掃碼、免費充電 | |
120KW直流樁 | AEV-DC120S | 額定功率120kW,三相五線制,防護(hù)等級IP54,具備防雷保護(hù)、過載保護(hù)、短路保護(hù)、漏電保護(hù)、智能監(jiān)測、智能計量、恒流恒壓、電池保護(hù)、遠(yuǎn)程升級,支持刷卡、掃碼、即插即用 通訊方式:4G/以太網(wǎng) 支持刷卡,掃碼、免費充電 | |
IC充值卡 | ACX10A-IC02 | 充電樁配套購電卡 | |
充值機(jī) | ACX10A-CZJ01 | 電瓶車充電樁開卡讀卡器 |
7kw交流充電樁立柱 | AEV-AC007LZ | 用于AEV-AC007D立柱安裝 | |
30kw直流充電樁立柱 | AEV-DC030LZ | 用于30kw充電樁AEV-DC030D專用立柱套件,可實現(xiàn)落地式安裝安裝 | |
汽車充電樁IC卡 |
M1射屏卡 | 通過刷卡控制電動汽車充電樁的啟停并扣費 | |
汽車充電樁讀卡器 |
讀卡器 | 汽車充電樁開卡讀卡器 | |
電氣防火限流式保護(hù)器 | ASCP200-40B | 壁掛式安裝,可實現(xiàn)短路限流滅弧保護(hù)、過載限流保護(hù)、內(nèi)部超溫限流保護(hù)、過欠壓保護(hù)、漏電監(jiān)測、線纜溫度監(jiān)測等功能;1路RS485通訊,1路NB 無線通訊(選配);額定電流為0~40A,額定電流菜單可設(shè)。 | |
導(dǎo)軌式電能表 | ADL200 | 單相U、I 、P、Q、S、PF、F 等全電參量測量, 有功無功電能統(tǒng)計;LCD顯示;可選配 RS485 通訊功能,方便用戶電瓶車充電樁汽車充電樁進(jìn)行用電監(jiān)測計量。 | |
導(dǎo)軌式直流電能表 | DJSF1352-RN | 直流電壓、電流、功率測量及正反向電能計量,復(fù)費率電能統(tǒng)計,SOE事件記錄;紅外通訊,電壓最大輸入1000V,電流外接分流器接入(75mV)或霍爾元件接入(0-5V)導(dǎo)軌式安裝,電能精度1級,8位LCD顯示,標(biāo)配2路開關(guān)量輸入,2路開關(guān)量輸出,1路 RS485 通訊,1路直流電能計量,AC/DC85-265V,供充電樁直流計量。 |
6、結(jié)語
本文基于分時電價與短期負(fù)荷預(yù)測提出了一種新型多時段動態(tài)充電價格機(jī)制,引導(dǎo)車主規(guī)劃用車安排,使充電行為由無序變?yōu)橛行?。建立以配電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷波動最小為目標(biāo)函數(shù),利用MATLAB軟件進(jìn)行算法編程,結(jié)果表明所提出的多時段動態(tài)電價策略可減小網(wǎng)內(nèi)的負(fù)荷波動,有明顯的削峰填谷作用,為車主減少21.17%的充電成本。此外還有效降低了21:00用電高峰期2.77%的網(wǎng)損率并修正18號節(jié)點3.61%的電壓偏移率,實現(xiàn)了保證車主充電利益與提高配電網(wǎng)運(yùn)行安全的并存。
【參考文獻(xiàn)】
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陳麗丹,張堯.電動汽車充放電負(fù)荷預(yù)測[J].電力系統(tǒng)自動化,2019,43(10)
安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設(shè)計與應(yīng)用手冊.2020.6版