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基于充电行为分析的电动汽车充电负荷预测
更新时间:2023-11-07   点击次数:279次

随着环境的恶化和化石能源短缺现象的加剧,电动汽车以其相对低廉的价格、契合绿色出行的理念、消纳间歇性可再生能源电力等特点,近些年在世界范围内都得到了较快的发展。而大规模电动汽车并入电网给电网的安全带来了严重的威胁。即随着电动汽车数量的提高,会给电网负荷带来了巨大的冲"列。因此,对电动汽车的充电负荷趋势进行预测,对于电网及充电桩后续的规划建设,以及采用何种方式来缓解大规模电动汽车充电过程对电网带来的冲击,都具有重要的研究价值和现实意义。针对电动汽车充电负荷预测可以分为从空间角度和时间角度进行预测。文献研究电动汽车在空间约束下的出行特性,采用交通起止点法和蒙特卡洛算法完成对电动汽车充电负荷的时空预测。文献针对电动汽车在居民区的充电特征,建立相关模型。文献以某一地区为,根据状态转移矩阵得到居民区、工商业区电动汽车的数量,研究不同功能区域电动汽车充电负荷的差异性。文献对蒙特卡洛算法的寻优路径优化,完成对电动汽车时间尺度上的负荷预测,提高了运算速度。

文中分析了前人研究电动汽车的充电负荷特性因素的不足之处,对某市工作日与休息日各类型车的实际充电行为数据进行统计分析,包括充电开始时间、充电电量、充电功率的分布特征。采用蒙特卡洛法计算各类型电动汽车的负荷曲线,比较各类型车负荷曲线的差异,分析充电负荷曲线对该市电网负荷的影响。

1影响电动汽车充电负荷特性的因素充电

开始时间、充电持续时间、充电功率是影响电动汽车充电负荷特性的关键因素。下文将针对其进行分析。

1.1开始充电时间

用户的充电开始时间取决于车辆的类型以及用户的个人行为等。之前的研究多是以燃油车的出行特性来近似代替电动汽车的出行特性,例如文献13]采NHTS(NationalHouseholdTravelSurvey)的数据,将燃油汽*后一次出行的结束时刻近似视为开始充电时t,,/与其频率满足正态分布,其中儿、久分别为t的期望和标准差。

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1.2充电持续时间

充电持续时Char决定了充电时间的长短,取决于充电电Q和充电功P。通过(2)得到,即:考虑到车型的不同,充电电量Q难以确定,文献14]研究了交通以及气温状况对充电电量的影响,文献15]将用户每次用车时的电池电荷状态SOC的概率密度函(StateofCharge)视为正态分布,通过概率密度函数随机抽取得SOC,通过(3)即可得到充电电Q,a为期望充电完成后的荷电状,一般来说a1,E为满电电量。

Q=(.a-SOC)xE(3)文献16]亦根NHTS的数据,将日行驶里L视为满足对数正态分布。通过(4)得到日行驶里Z,d"d分别Ini的期望和标准差

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通过(5),得到充电电Q。其s为每公里耗电,a1Q=aX.SxL

(5)这些做法由于缺乏实际的电动汽车充电数据,导致将数量庞大的电动汽车难以确定的满电电E、每公里耗电S、充电功率P等均视为一个定,过于理想化的设定会降低模型的精,使*终的充电负荷预测结果会有偏差。而文中采用的是处理后的开始充电时间、充电电,以及充电功率这些实际充电行为数,更加符合实际状况。

1.3充电功率

充电功率P直接决定了充电持续阶段的负荷情况。文献17]仅考虑了车辆某一充电倍率下的充,假设充电功率在某个范围内满足均匀分,具有一定的局限性。文献采用分段函数来表示充电过程中功率的变化情,使得结果更加准,但该模型仅针对镰氢电,使*终的充电负荷结果亦具有一定的局限性。

2电动汽车充电行为分析

基于充电行为的差异性,以下针对各类型电动汽车从开始充电时间、充电电量、充电功率进行分析。

2.1公交车

公交车出行规律较为固定。为了更好地比较不同日期各类型车辆充电行为的不同,将开始充电时间、充电电量、充电功率均按照日期进行了分,将周一到周五记为工作日,周六周日记为休息日。对南方某市电公交车充电站的充电数据,处理后得到电动公交车不同日期的开始充电时间分布图,如1所示。

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可以发现公交车开始充电时间有两个峰值,分别为中1200附近和晚2300附近,且2300附近会达到一天中*大峰值。由于充电时间不同,充电电量和功率也会不同,因此,将充电电量按照时间进行分,将白天定义7:00-17:00,晚上定义1800到第二600o得到电动公交车不同日期白天和晚上的充电电量分布情况如23所示。

img4img5 

对充电电量进行划分,计算订单中的每一段充电电量对应的平均充电功率如1,相较于直接规定以某一充电功率充电,结果会更加精确。将电动公交车定义为一天一充,其中开始充电时间、充电电量、均按照以上分布规律生成对应的随机数,以此来代替用户不确定的充电行为。

2.2出租车

出租车(包括网约车)同属运营类车辆,近年来发展迅速。同理得到出租车不同日期开始充电时间分布图如4所示,白天和晚上的充电电量分布图如56所示。

1电动公交车不同时间及充电电量下的充电功率

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总体来说工作日和休息日出租车的开始充电时间分布近似相同,主要集中在中1200~1500,2200~100,接近凌晨的充电频率略高于中午的充电频率。

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同理对充电电量进行分,每一类的电,匹配所对应的订单中的平均功率如2,文中将电动出租车的充电频率定为一天两次。

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2.3私家车

私家车主要用于上下班,大部分时间处于闲置状态,休息日多用于外出娱乐。对数据处理后得到电动私家车开始充电时间分布图如7所示,充电电量分布图如89所示。

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7电动私家车开始充电时间分布

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私家车工作日开始充电时间更多的是集中在下班高峰期,约1900达到高峰,且晚上充电频率显著高于中午。休息日在午间充电频率整体高于工作日,8:00~21:00达到一天中的峰值。同理将对充电电量大小进行分,每一类的电量匹配所对应的订单中的平均功率如3,将电动私家车的充电频率定为一天一次。

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3电动汽车充电负荷预测模型

已知该地2015~2020年的电动汽车保有,计算得到该地区电动汽车保有量年均涨幅高75.26%,对增长趋势进行拟合处理如10所示,计算得2021年该地区电动汽车的总保有量。已知该地区某市电动汽车保有量占比,以及公交车、出租车、私家车之前的数量占比,得2021年该市总保有量64616,其中公交车2565辆,出租(包括网约)20541辆,私家车41510辆。

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通过上文各类型车充电开始时间、充电电量、充电功率的分布规律以及保有量数据,对南方某2021年的公交车、出租车、私家车的充电负荷数据采取蒙特卡洛算法进行预测计算。蒙特卡洛算法落旳是在已知某些随机变量大量数据的前提,通过大量的随机试,反复抽取随机,以此来替代电动汽车的随机充电行为,计算变量在试验中出现的频率近似估计其概率,并将其作为问题的解。

11为基于蒙特卡洛算法的电动汽车充电负荷预测流程,通过仿真计算得到公交车、出租车、私家车一天的充电负荷情况。

为了简化计算流,做出以下假:

(1)各个类型电动汽车的开始充电时间与充电电量互相独立,彼此互不影响;

(2)充电过程均视为恒功率充电;

(3)区域内的总负荷为独立车辆充电负荷的叠,

即对同时刻的不同车型充电负荷进行求和。文中将三种类型电动汽车充电负荷曲线的负荷值相加,计算各类型车不同日期类型的负荷占比,以及负荷峰值如4所示。由于电动出租车充电频率高,保有量较,无论工作日还是休息日,该市的电动出租车充电负荷占比始*,分别60.42%5&88%。由于工作日和休息日对电动公交车和电动出租车的荷预测曲线影响较小,文中只列出电动私家车工作日与休息日的负荷曲线对比12,以及三种电动汽车在工作日的负荷曲线对比13,发现私家车在休息日中午和凌晨的充电负荷要高于工作日,工作日更多选择在下班高峰期进行充电。img15img16img17

将公交车、出租车、私家车三者的负荷曲线叠加得到14,可以发现工作日与休息日电动汽车的总的负荷曲线分布规律相似。由于出租车的负荷占比始*大,导致总体分布曲线类似于出租车的充电负荷曲线。

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已知该2016年冬季典型日负荷曲线如15中的原负荷曲线所示。并将14结果叠加到原负荷曲线之上,得2021年该市电动汽车总负荷曲线与原负荷曲线对比图,如15所示。并绘制了5,展示三条曲线负荷峰值、谷值、峰谷差、方差之间的差,括号内

展示了相较于基础负荷的增长率。67分别为各类型车开始充电时间、充电电量的概率密度函数拟合公式的具体参数。

15以及5可以看出,电动汽车的充电过程使得电网的整体负荷有了较大的提升,会在晚1900达到高峰,约835.09MW(工作日)830.20MW(休息日),负荷峰值分别提高7.79%(工作日)7.16%(休息日)。相对来说,在夜间负荷谷值的提升更为明显,分别提10.70%,11.12%,利用这一特性后续可以采V2G[27-30]等有序充电控制技术,将电动汽车作为一个独立的储能单元与电网进行有效的交互调,在满足用户充电需求的前提,提高发电设备在夜间的利用率,实现削峰填,保证电网的安全稳定运行。负荷峰谷差由原来366.99MW提高383.70MW(工作日)377.10MW(休息日)分别提4.55%,2.75%。而负荷的波动情况一般用方差来表示,负荷方差分别提9.62%(工作日)7.94%(休息日),也表明电动汽车的引入加剧了电网的不稳定波动。

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文中将各类型电动汽车的开始充电时间以及充电电量通Matlab进行拟合处理,筛选B2>0.95的函数,其中疋表示复相关系数,其越接1,表示拟合效果越好。发现除了私家车在工作日与休息日,开始充电时间的概率密度函数用高阶傅里叶函数(如6)拟合效果较好以,其余均通过一阶或多阶高斯分布函数(如7)完成拟合。同时采*小二乘法估计公式的各项参数,结果如67所示,其中%表示开始充电时间或是充电电,/%)表示与之对应的概率密度。通过对充电行为进行函数拟合,旨在得到一种更加普遍且实际的概率模,为今后的研究提供帮助。

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4安科瑞充电桩收费运营云平台

4.1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/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4GWIFI等方式接入互联网,用户通过微信、支付宝,云闪付扫码充电。

4.2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。

4.3系统结构

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4.3.1系统分为四层:

1)即数据采集层、网络传输层、数据中心层和客户端层。

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4G网络将数据上传至搭建好的数据库服务器。

4)数据中心层: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APP,充电用户提供充电小程序。

4.4安科瑞充电桩云平台系统功能

4.4.1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。

img254.4.2.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/电流,充电桩告警信息等。img26

4.4.3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。

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4.4.4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。

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4.4.5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。

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4.4.6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。img30

4.4.7APP

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\充值情况,进行远程参数设置,同时可接收故障推送

img31img32 

4.4.8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。

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4.5系统硬件配置

类型

型号

图片

功能

安科瑞充电桩收费运营云平台

AcrelCloud-9000

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安科瑞响应国家节能环保、绿色出行的号召,为广大用户提供慢充和快充两种充电方式壁挂式、落地式等多种类型的充电桩,包含智7kW交流充电桩30kW壁挂式直流充电桩,智60kW/120kW直流一体式充电桩等来满足新能源汽车行业快速、经济、智能运营管理的市场需求,提供电动汽车充电软件解决方案,可以随时随地享受便捷高效安全的充电服务,微信扫一扫、微信公众号、支付宝扫一扫、支付宝服务窗,充电方式多样化,为车主用户提供便捷、高效、安全的充电服务。实现对动力电池快速、高效、安全、合理的电量补给,能计时,计电度、计金额作为市民购电终端,同时为提高公共充电桩的效率和实用性。

互联网版智能交流桩

AEV-AC007D

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额定功7kW,单相三线制,防护等IP65,具备防雷

保护、过载保护、短路保护、漏电保护、智能监测、智能计量、远程升级,支持刷卡、扫码、即插即用。

通讯方4G/wifi/蓝牙支持刷卡,扫码、免费充电可选配显示屏

互联网版智能直流桩

AEV-DC030D

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额定功30kW,三相五线制,防护等IP54,具备防雷保护、过载保护、短路保护、漏电保护、智能监测、智能计量、恒流恒压、电池保护、远

程升级,支持刷卡、扫码、即插即用

通讯方式4G/以太网

支持刷卡,扫码、免费充电

互联网版智能直流桩

AEV-DC060S

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额定功60kW,三相五线制,防护等IP54,具备防雷保护、过载保护、短路保护、漏电保护、智能监测、智能计量、恒流恒压、电池保护、远程升级,支持刷卡、扫码、即插即用

通讯方式4G/以太网

支持刷卡,扫码、免费充电

互联网版智能直流桩

AEV-DC120S

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额定功120kW,三相五线制,防护等IP54,具备防雷保护、过载保护、短路保护、漏电保护、智能监测、智能计量、恒流恒压、电池保护、远程升级,支持刷卡、扫码、即插即用

通讯方式4G/以太网

支持刷卡,扫码、免费充电

10路电瓶车智能充电桩

ACX10A系列

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10路承载电25A,单路输出电3A,单回路功1000W,总功5500W。充满自停、断电记忆、短路保护、过载保护、空载保护、故障回路识别、远程升级、功率识别、独立计量、告警上报。

ACX10A-TYHN:防护等IP21,支持投币、刷卡,扫码、免费充电

ACX10A-TYN:防护等IP21,支持投币、刷卡,免费充电

ACX10A-YHW:防护等IP65,支持刷卡,扫码,免费充电

ACX10A-YHN:防护等IP21,支持刷卡,扫码,免费充电

ACX10A-YW:防护等IP65,支持刷卡、免费充电

ACX10A-MW:防护等IP65,仅支持免费充电

2路智能插座

ACX2A系列

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2路承载电20A,单路输出电10A,单回路功2200W,总功4400W。充满自停、断电记忆、短路保护、过载保护、空载保护、故障回路识别、远程升级、功率识别,报警上报。

ACX2A-YHN:防护等IP21,支持刷卡、扫码充电

ACX2A-HN:防护等IP21,支持扫码充电

ACX2A-YN:防护等IP21,支持刷卡充电

20路电瓶车智能充电桩

ACX20A系列

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20路承载电50A,单路输出电3A,单回路功1000W,总功11kW。充满自停、断电记忆、短路保护、过载保护、空载保护、故障回路识别、远程升级、功率识别,报警上报。

ACX20A-YHN:防护等IP21,支持刷卡,扫码,免费充电

ACX20A-YN:防护等IP21,支持刷卡,免费充电

落地式电瓶车智能充电桩

ACX10B系列

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10路承载电25A,单路输出电3A,单回路功1000W,总功5500W。充满自停、断电记忆、短路保护、过载保护、空载保护、故障回路识别、远程升级、功率识别、独立计量、告警上报。

ACX10B-YHW:户外使用,落地式安装,包1台主机5根立柱,支持刷卡、扫码充,不带广告屏

ACX10B-YHW-LL:户外使用,落地式安装,包1台主机5根立柱,支持刷卡、扫码充电。液晶屏支U盘本地投放图片及视频广告

智能边缘计算网关

ANet-2E4SM

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4RS485串口,光耦隔离2路以太网接口,支ModbusRtuModbusTCPDL/T645-1997DL/T645-2007CJT188-2004OPCUAModbusTCP(主、从)104(主、从)、建筑能耗SNMPMQTT;(主模块)输入电源DC12V36V。支4G扩展模块485扩展模块。

扩展模ANet-485

M485模块4路光耦隔RS485

扩展模ANet-M4G

M4G模块:支4G全网通

导轨式单相电表

ADL200

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单相电参UIPQSPFF测量,输入电流1080A

电能精度1

Modbus645协议

证书MID/CE认证

导轨式电能计量表

ADL400

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三相电参UIPQSPFF测量,分相总有功电能,总正反向有功电能统计,总正反向无功电能统计;红外通讯;电流规格:经互感器接16A,直接接3×1080A,有功电能精0.5S级,无功电能精2

证书MID/CE认证

无线计量仪表

ADW300

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三相电参UIPQSPFF测量,有功电能计量(正、反向)、四象限无功电能、总谐波含量、分次谐波含量231次)ABCN四路测温1路剩余电流测量;支RS485/LoRa/2G/4G/NBLCD显示;有功电能精度0.5S

证书CPA/CE认证

导轨式直流电表

DJSF1352-RN

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直流电压、电流、功率测量,正反向电能计量,复费率电能统计SOE事件记:8LCD:红外通:电压输入较1000V,电流外接分流器接(75mV)或霍尔元件接(0-5V);电能精11485通讯1路直流电能计AC/DC85-265V供电

证书MID/CE认证

面板直流电表

PZ72L-DE

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直流电压、电流、功率测量,正反向电能计:红外通:电压输入较1000V,电流外接分流器接·(75mV)或霍尔元件接(0-20mA0-5V);电能精1

证书CE认证

电气防火限流式保护器

ASCP200-63D

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导轨式安装,可实现短路限流灭弧保护、过载限流保护、内部超温限流保护、过欠压保护、漏电监测、线缆温度监测等功;1RS485通讯1NB4G无线通();额定电流0~63A,额定电流菜单可设。

5结束语

由于早期的研究缺乏实际数据的支持,对充电电量和充电功率的设定较为主,降低了模型计算的精度,文章基于南方某市电动汽车充电的实际数据,对其进行筛选处理,得到不同类型电动汽车充电行为的分布规律,并将其充电行为数据拟合成函数形式。而后采用蒙特卡罗算法对三种类型电动车的充电负荷曲线进行了模拟计算,得到以下结论:

(1)电动汽车的大规模无序充电行为会进一步提高电网的峰值与峰谷,导致峰上加峰现象的出现;

(2)电动出租车充电负荷占比较高,同时具有较大的随机性,未来具有较大的调度潜力,可以通过多种方式对其充电行为进行引导,进一步降低其充电行为对电网的影响。

参考文献

1]秦建,潘崇,,金泰,李天,王永.基于充电行为分析的电动汽车充电负荷预.

2]孔顺飞,胡志坚,谢仕炜,.考虑分布式储能与电动汽车充电网络的配电网多目标规[J].电力科学与技术学报2021,36(1)106-116.

3]蔡黎,张权文,代妮娜,.规模化电动汽车接入主动配电网研究进展综[J]智慧电力2021,49(6):75-82.

4]孟宪珍,张艳,安琪,.电动汽车接入充电对配电网电压波动的影[J].电网与清洁能,2021,37(2)91-98

5]安科瑞企业微电网设计与应用手.2022.05.

 


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