安科瑞 陳聰

摘要： 隨著全球?qū)Νh(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展的關(guān)注度不斷提升，電動汽車產(chǎn)業(yè)迎來了發(fā)展機(jī)遇。車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為連接電動汽車與外部環(huán)境的關(guān)鍵紐帶，為實(shí)現(xiàn)電動汽車群的有序充電提供了嶄新的技術(shù)手段。本研究深入剖析車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下電動汽車群有序充電優(yōu)化策略，多方面探討其在能源利用、電網(wǎng)穩(wěn)定等多方面的重要意義，詳細(xì)分析面臨的諸多挑戰(zhàn)，并提出一系列行之有效的優(yōu)化方法。闡述安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營云平臺在推動有序充電進(jìn)程中的貢獻(xiàn)，該平臺通過整合充電資源、優(yōu)化調(diào)度機(jī)制以及提升用戶體驗(yàn)等多維度功能，為電動汽車群有序充電的大規(guī)模應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐與運(yùn)營保障，對未來智能交通與能源管理領(lǐng)域的協(xié)同發(fā)展具有深遠(yuǎn)意義。

關(guān)鍵詞：車聯(lián)網(wǎng)；電動汽車群；有序充電；安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營云平臺

一、引言

在當(dāng)今時代，傳統(tǒng)燃油汽車所帶來的環(huán)境污染與能源危機(jī)問題日益嚴(yán)峻，電動汽車因其*排放或低排放特性成為全球汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心方向。然而，隨著電動汽車保有量呈指數(shù)級增長，其無序充電行為給電力系統(tǒng)帶來了一系列嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。例如，在用電高峰期，大量電動汽車集中充電會導(dǎo)致電網(wǎng)負(fù)荷急劇攀升，進(jìn)一步加劇峰谷差，降低電網(wǎng)設(shè)備的運(yùn)行效率與使用壽命；同時，可能引發(fā)電壓波動、諧波污染等電能質(zhì)量問題，嚴(yán)重影響電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行以及其他電力用戶的正常用電。車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展為解決這些問題開辟了新的途徑，它借助通信技術(shù)與信息處理手段，構(gòu)建起電動汽車、充電設(shè)施、電網(wǎng)以及用戶之間的緊密信息交互網(wǎng)絡(luò)，從而為實(shí)現(xiàn)電動汽車群的有序充電提供了可能，這對于推動電動汽車產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展以及構(gòu)建智能、有效、綠色的能源體系具有關(guān)鍵的戰(zhàn)略意義。

二、車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下電動汽車群有序充電的意義

2.1削峰填谷

在電力系統(tǒng)的運(yùn)行過程中，負(fù)荷的峰谷差一直是影響系統(tǒng)運(yùn)行效率與經(jīng)濟(jì)性的重要因素。電動汽車群的無序充電往往會與居民用電、工業(yè)用電等常規(guī)用電負(fù)荷疊加，使得電網(wǎng)在特定時段承受巨大的負(fù)荷壓力。而有序充電策略則能夠充分利用車聯(lián)網(wǎng)所提供的信息優(yōu)勢，準(zhǔn)確掌握每輛電動汽車的充電需求與可調(diào)度時間窗口。通過制定靈活的充電計(jì)劃，引導(dǎo)電動汽車在電網(wǎng)負(fù)荷低谷期進(jìn)行充電，例如深夜時段，此時電力供應(yīng)相對充裕且電價較低。在負(fù)荷高峰期，如傍晚居民用電高峰時段，則適當(dāng)控制或減少電動汽車的充電功率，甚至?xí)和２糠址蔷o急充電需求的電動汽車充電。這樣一來，能夠有效平滑電網(wǎng)的負(fù)荷曲線，顯著降低峰谷差，提高電網(wǎng)設(shè)備的利用率，減少為滿足尖峰負(fù)荷而額外建設(shè)的發(fā)電與輸電設(shè)施投資，從而大幅降低電網(wǎng)的整體運(yùn)行成本，實(shí)現(xiàn)電力資源的優(yōu)化配置與有效利用。

2.2提升電能質(zhì)量

電能質(zhì)量是衡量電力系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性與可靠性的重要指標(biāo)。當(dāng)大量電動汽車同時接入電網(wǎng)進(jìn)行充電時，由于充電設(shè)備的非線性特性以及充電電流的隨機(jī)性，易引發(fā)一系列電能質(zhì)量問題。例如，充電過程中的諧波電流注入電網(wǎng)，會導(dǎo)致電壓波形畸變，影響其他電力設(shè)備的正常運(yùn)行，降低其使用壽命；瞬間的大功率充電需求可能引起電壓波動與閃變，對敏感電力設(shè)備造成損害，甚至影響到周邊居民的正常用電體驗(yàn)。而車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的有序充電策略能夠通過智能調(diào)度與控制，對電動汽車群的充電過程進(jìn)行精細(xì)化管理。根據(jù)電網(wǎng)的實(shí)時電壓、電流等電能質(zhì)量參數(shù)以及各區(qū)域的負(fù)荷分布情況，合理分配充電功率與時間，避免大規(guī)模集中充電所帶來的沖擊性負(fù)荷。同時，采用諧波抑制技術(shù)與無功補(bǔ)償策略，對充電設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化控制，有效減少諧波電流的產(chǎn)生與注入，維持電網(wǎng)電壓的穩(wěn)定，從而多面提升電能質(zhì)量，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行以及其他電力用戶的正常用電權(quán)益。

2.3促進(jìn)電動汽車普及

電動汽車的廣泛普及不僅僅取決于車輛本身的性能與價格，充電設(shè)施的便利性與充電體驗(yàn)也是至關(guān)重要的影響因素。在無序充電模式下，由于缺乏有效的統(tǒng)籌規(guī)劃與管理，往往會出現(xiàn)充電設(shè)施利用率不均的情況，部分熱門區(qū)域的充電樁長時間處于排隊(duì)等待狀態(tài)，而一些偏遠(yuǎn)區(qū)域的充電樁則閑置率較高。這不僅增加了用戶的充電等待時間與焦慮感，降低了用戶對電動汽車的使用滿意度，還在一定程度上阻礙了電動汽車的進(jìn)一步推廣。車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的有序充電優(yōu)化策略能夠借助大數(shù)據(jù)分析與智能預(yù)測技術(shù)，深入了解不同區(qū)域、不同時間段的充電需求分布規(guī)律?；诖?，通過合理規(guī)劃充電設(shè)施的布局與建設(shè)，優(yōu)化充電資源的配置，提高充電設(shè)施的整體利用率。同時，為用戶提供個性化的充電服務(wù)推薦，如根據(jù)用戶的出行計(jì)劃與電池剩余電量，提前預(yù)約合適的充電時間與地點(diǎn)，并提供實(shí)時的充電狀態(tài)查詢與導(dǎo)航引導(dǎo)功能。這樣能夠大大地提升用戶的充電體驗(yàn)，增強(qiáng)用戶對電動汽車的使用信心與滿意度，從而有力地促進(jìn)電動汽車在全社會的廣泛普及，加速交通領(lǐng)域的能源轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

三、車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下電動汽車群有序充電面臨的挑戰(zhàn)

3.1信息交互復(fù)雜性

車聯(lián)網(wǎng)作為一個龐大而復(fù)雜的信息交互系統(tǒng)，涵蓋了海量的電動汽車、種類繁多的充電設(shè)施、龐大復(fù)雜的電網(wǎng)以及需求各異的用戶群體。在這個系統(tǒng)中，信息的種類豐富，包括電動汽車的電池狀態(tài)信息（如電量、健康度、充電倍率等）、位置信息、行駛計(jì)劃信息；充電設(shè)施的類型、規(guī)格、運(yùn)行狀態(tài)信息；電網(wǎng)的實(shí)時負(fù)荷信息、電能質(zhì)量信息、電價政策信息；用戶的充電偏好信息、出行習(xí)慣信息等。這些信息不僅數(shù)據(jù)量巨大，而且具有高度的動態(tài)性與實(shí)時性要求，需要在不同主體之間進(jìn)行快速、準(zhǔn)確、安全的傳輸與交互。然而，由于不同設(shè)備與系統(tǒng)之間的通信協(xié)議差異、數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一以及網(wǎng)絡(luò)安全隱患等問題，導(dǎo)致信息交互面臨諸多困難。例如，部分老舊充電設(shè)施可能采用的是早期的通信標(biāo)準(zhǔn)，與新型電動汽車或電網(wǎng)管理系統(tǒng)之間的兼容性較差，無法實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)傳輸；在信息傳輸過程中，容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊、數(shù)據(jù)泄露等安全威脅，影響用戶隱私與電網(wǎng)運(yùn)行安全。因此，如何構(gòu)建一個統(tǒng)一、有效、安全的信息交互平臺，確保車聯(lián)網(wǎng)中各類信息的順暢流通與有效利用，是實(shí)現(xiàn)電動汽車群有序充電面臨的首要挑戰(zhàn)。

3.2用戶充電需求多樣性

電動汽車用戶群體具有高度的多樣性，其充電需求受到多種因素的綜合影響。首先，不同用戶的出行習(xí)慣差異巨大，部分用戶主要用于日常通勤，其充電時間相對固定且集中在下班后或夜間；而另一些用戶則可能從事物流配送、出租車運(yùn)營等行業(yè)，其充電需求具有隨機(jī)性與高頻次特點(diǎn)，需要在運(yùn)營間隙快速充電以維持車輛的持續(xù)運(yùn)行。其次，用戶的行駛里程需求也各不相同，一些短途出行用戶可能只需少量充電即可滿足日常需求，而長途出行用戶則對電池續(xù)航里程與充電速度有更高的要求。此外，用戶對于充電成本的敏感度也存在差異，部分用戶愿意為了節(jié)省充電時間而選擇在高峰時段使用快充服務(wù)，即使電價較高；而另一些注重經(jīng)濟(jì)性的用戶則更傾向于在電價低谷時段進(jìn)行慢充。這種用戶充電需求的多樣性使得在制定統(tǒng)一的有序充電策略時面臨巨大挑戰(zhàn)。如何在滿足電網(wǎng)整體運(yùn)行要求的前提下，充分考慮不同用戶的個性化需求，兼顧充電效率、成本與用戶滿意度，是實(shí)現(xiàn)電動汽車群有序充電優(yōu)化管理的關(guān)鍵難點(diǎn)之一。

3.3電網(wǎng)承載能力不確定性

電網(wǎng)的承載能力并非一成不變，而是受到多種復(fù)雜因素的動態(tài)影響。一方面，電力系統(tǒng)的負(fù)荷本身具有明顯的時變性與季節(jié)性特征，在不同的時間段（如工作日與節(jié)假日、夏季與冬季），居民用電、工業(yè)用電等常規(guī)負(fù)荷的需求差異較大，這使得電網(wǎng)在不同時期能夠分配給電動汽車充電的剩余容量存在很大不確定性。另一方面，隨著分布式能源（如太陽能、風(fēng)能等可再生能源發(fā)電系統(tǒng)）在電網(wǎng)中的廣泛接入，其發(fā)電功率的隨機(jī)性與間歇性進(jìn)一步加劇了電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的復(fù)雜性。例如，在晴朗的白天，太陽能發(fā)電系統(tǒng)可能會產(chǎn)生大量的電能，使得電網(wǎng)在該時段的承載能力相對較強(qiáng)；但在夜間或陰天等情況下，太陽能發(fā)電功率驟降，電網(wǎng)的供電能力則會相應(yīng)減弱。此外，電網(wǎng)中的設(shè)備故障、線路檢修等突發(fā)情況也會對電網(wǎng)的承載能力產(chǎn)生臨時性的影響。在這種電網(wǎng)承載能力不確定性的背景下，如何實(shí)時、準(zhǔn)確地評估電網(wǎng)的可用容量，并據(jù)此動態(tài)調(diào)整電動汽車群的有序充電策略，以確保電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，是車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下電動汽車群有序充電面臨的又一嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

四、車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下電動汽車群有序充電優(yōu)化策略

4.1基于價格激勵的優(yōu)化策略

通過制定分時電價、峰谷電價等價格機(jī)制，引導(dǎo)用戶在電價較低的時段進(jìn)行充電。建立電動汽車用戶響應(yīng)模型，根據(jù)電價變化調(diào)整充電功率和時間，以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)負(fù)荷的優(yōu)化。

4.2基于智能調(diào)度的優(yōu)化策略

利用車聯(lián)網(wǎng)獲取電動汽車的電池狀態(tài)、位置、預(yù)計(jì)充電時間等信息，結(jié)合電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測，通過智能算法對電動汽車群進(jìn)行充電調(diào)度。例如，采用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等優(yōu)化充電順序和充電功率分配，使充電負(fù)荷與電網(wǎng)負(fù)荷相匹配。

五、安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營云平臺助力有序充電開展

5.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費(fèi)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)的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實(shí)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，資要管理、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)用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實(shí)業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)。

5.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)分為四層：

1）即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

2）數(shù)據(jù)采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù)，并進(jìn)行電能計(jì)量和保護(hù)。

3）網(wǎng)絡(luò)傳輸層：通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

4）數(shù)據(jù)層：包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器，應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站，數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實(shí)時數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

5）應(yīng)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(fèi)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(shè)施智能化大屏、實(shí)時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計(jì)分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能，同時為運(yùn)維人員提供運(yùn)維APP，充電用戶提供充電小程序。

5.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

5.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點(diǎn)分布情況，對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯示，同時可查看每個站點(diǎn)的站點(diǎn)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(shè)備使用率，合理分配資源。

5.4.2實(shí)時監(jiān)控

實(shí)時監(jiān)視充電設(shè)施運(yùn)行狀況，主要包括充電樁運(yùn)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。

5.4.3交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進(jìn)行賬戶進(jìn)行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作，可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細(xì)信息。

5.4.4故障管理

設(shè)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(jìn)行派發(fā)處理，同時運(yùn)維人員可通過運(yùn)維APP收取故障推送，運(yùn)維人員在運(yùn)維工作完成后將結(jié)果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

5.4.5統(tǒng)計(jì)分析

通過系統(tǒng)平臺，從充電站點(diǎn)、充電設(shè)施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統(tǒng)計(jì)信息、能耗統(tǒng)計(jì)信息等。

5.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺建立運(yùn)營商戶，運(yùn)營商可建立和管理其運(yùn)營所需站點(diǎn)和充電設(shè)施，維護(hù)充電設(shè)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(jié)和解綁。

5.4.7運(yùn)維APP

面向運(yùn)維人員使用，可以對站點(diǎn)和充電樁進(jìn)行管理、能夠進(jìn)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(jìn)行遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置，同時可接收故障推送

5.4.8充電小程序

面向充電用戶使用，可查看附近空閑設(shè)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。

5.5系統(tǒng)硬件配置

六.結(jié)論

車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下電動汽車群有序充電對于提高電網(wǎng)運(yùn)行效率、促進(jìn)電動汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要的意義。盡管面臨諸多挑戰(zhàn)，但通過合理的優(yōu)化策略如基于價格激勵和智能調(diào)度等方法可以有效改善充電管理。安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營云平臺憑借其完善的功能在助力有序充電開展方面表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，通過整合充電資源、優(yōu)化用戶管理和智能調(diào)度等手段，為實(shí)現(xiàn)電動汽車群有序充電提供了有力的支持，在未來的電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與運(yùn)營管理中將發(fā)揮越來越重要的作用。

參考文獻(xiàn)：

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[2]蔣怡靜,于艾清,黃敏麗.考慮用戶滿意度的電動汽車時空雙尺度有序充電引導(dǎo)策略

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