電動汽車智能群充系統充電控制策略綜述

張亞萍，吳 冬，田振清，宋 波

（天津平高智能電氣有限公司，天津 300300）

0 引 言

隨著電動汽車的不斷發展，電動汽車群的研究成為未來的發展趨勢。為了將電動汽車極限充電負荷對電網的沖擊降到最低，保持電網的穩定性和安全性，提高大規模電動汽車群的充電效率，必須采取合理有效的充電控制策略。歐美對電動汽車群充系統有較深入的研究，已實現商業化，處于領先地位。例如，美國特斯拉公司研制的250 kW群充電系統及Fastned公司研制的350 kW群充電系統。中國正在逐步趕上，像特來電已研制出360 kW的群充電系統，最大電流可達到600 A。本文在對現有的群充電系統進行深入分析，總結歸納群充電系統各種控制策略的應用范圍和使用特點。

1 群充電系統控制策略分類

引入群充電系統的目的是在不影響電網質量的前提下提高大規模電動汽車的充電效率。因此，充電控制策略包可提升充電功率和減少充電時間。但是，由于充電模塊因電力電子器件自身的限制，無法實現功率提升。提升充電功率涉及多個充電模塊并聯，需要對多個充電模塊進行均衡控制，因此群充電系統控制策略涉及充電時段分配和功率控制。其中，充電時段分配可分為直接控制充電負荷法和引導充電負荷法。直接控制充電負荷法可按照充電優化目標與研究對象不同分為基于電網參數的控制策略、基于用戶需求的控制策略和基于充電模塊的控制策略；充電功率控制可以分為平均分配控制策略、按需分配控制策略和主動柔性分配策略。

2 群充電系統充電時段分配策略

2.1 直接控制負荷法

直接控制負荷法是通過一些控制策略對充電負荷進行優化分配，以達到既降低對電網的影響又實現充電需求的目的。

2.1.1 基于電網參數的控制策略

基于電網參數的控制策略是以電網的損耗、負載率和負荷變化率等參數為目標，建立充電模型，合理優化電動汽車充電順序，在實現充電要求的前提下達到降低配電網損耗的目的。

文獻[1]是以電網多時段總損耗及電壓越界之和最小作為最優目標，保證電動汽車電池充滿及滿足潮流約束作為等式約束條件，利用最優算法計算電動汽車各時段的可充功率。這種方法可以在滿足用戶充電需求的條件下，令電網負荷曲線平滑，減少電動汽車對電網的影響，降低電網損耗。

文獻[2]是以電網的負荷變化方差、負載率以及饋線損耗為優化目標建立有序充電模型，仿真驗證表明可以提高計算速度、降低配電網損耗。

2.1.2 基于用戶需求的控制策略

基于用戶需求的控制策略是充分考慮不同種類電動汽車用戶的行駛需求，以用戶滿意度最大為優化目標，在保證電網的安全性前提下抑制負荷波動。

文獻[3-4]根據用戶的出行起始時刻、出行結束時刻、充電時長需求以及充電最大時延4個判別量建立電動汽車群調度策略，可根據電動汽車實際入網參數對其進行充電控制，進而保證用戶的出行需求。

文獻[5]將不同行駛習慣的用戶分類并建立差異化模型，由模型得出對用戶友好的充放電時段，并以一天各區域充放電功率需求值作為目標函數，將多時段潮流、節點電壓偏移量、線路潮流以及谷峰差作為約束條件，得到用戶有限的控制策略。但是，該策略屬于宏觀層面，并不是針對具體的充電群。

2.1.3 基于充電模塊的控制策略

基于充電模塊的控制策略原理是根據電動汽車電池的特性和充電模塊的使用性能設計出既可滿足電動汽車充電需求又可滿足充電模塊負載率的要求，提高充電模塊的使用壽命。

文獻[6]根據磷酸鐵鋰電池特性及馬斯曲線提出多段式變電流間歇充電方法與電池荷電狀態估計結合的控制策略，采用主充電模塊與從充電模塊共同控制的方式，其中主充電模塊采用雙閉環控制結構，把充電機輸出電流作為反饋量，設計電流內環控制器，對電池組進行恒流充電；把充電機輸出電壓作為反饋量與均流充電參考值、恒壓充電參考值、并聯模塊優化算法得出的參考值共同構成電壓外環控制器，實現并聯充電模塊的協調控制；從充電模塊采用電流閉環控制結構，主模塊將電壓控制器的控制量發給從充電模塊。

2.2 引導控制負荷法

引導控制負荷法是通過制定充電電價對充電用戶進行引導，讓用戶主動選擇對電網友好的充電時間。

文獻[7]以用戶充電成本最小為優化目標，將用電區域按用電用戶不同進行分類，建立電動汽車用戶響應量對區域分時電價的響應關系，最終建立最優區域分時電價的計算模型。仿真結果表示，這個計算模型可以降低充電用戶成本，有效引導電動汽車用戶進行有序充電。

3 群充電系統充電功率控制策略

3.1 平均分配控制策略

充電功率平均分配控制策略即現下最常見的充電站使用的控制策略。每個充電站有N個充電樁，每個充電站按照實際輸入的總功率平均分配到每個充電樁，繼而控制每個充電樁的充電過程。不考慮不同電動汽車的儲能容量不同，每個電動汽車都是即插即走的方式，適合充電請求不是很頻繁的區域，否則易出現電動汽車需求功率低時充電樁設備利用率低的問題。

3.2 按需分配控制策略

按需分配控制策略是根據充電需求實時分配充電功率。廣東興國新能源科技有限公司提出的充電站運營管理系統可以實時線性分配充電功率。系統統計充電站的實際輸入功率，根據有充電需求的電動汽車的BMS信息了解電動汽車實際需要，繼而根據現有的實際輸入功率分配給需要充電的電動汽車，以提高電動汽車的充電效率。

3.3 主動柔性分配控制策略

主動柔性分配控制策略即選取高頻開關電源技術和智能監控技術，通過采取電網負荷、待充電數量、待充電電池荷電狀態以及充電的時間需求，根據多維度數據分析計算動態分配充電功率。

文獻[8]提出的CMS主動柔性智能充電系統采用基于多維度數據分析的充電策略，以充電用戶為基數，經過計算分析得出動態的柔性電流曲線，提高了動力電池的使用壽命。

深圳奧特迅電力設備有限公司為了滿足社會各類電動汽車的充電需求，提出了柔性充電堆技術。該技術以功率單元矩陣控制器為核心，將總的輸入功率分為固定功率區域和動態功率區域。充電終端將檢測到的電動汽車充電功率需求與對應的固定功率區的模塊總功率進行比較，若小于固定總功率則分配需求功率，若大于固定總功率則在輸出固定總功率的同時分配動態區域的功率來滿足充電需求。這種充電控制策略提高了充電設備的能量轉換效率和設備利用率，能夠適應車載電池技術的發展趨勢。

4 結 論

電動汽車智能群充系統可以在滿足電動汽車用戶充電的同時，把對電網的影響降到最低，提高充電設備的利用率和充電設備的使用壽命。但是，目前有些控制策略仍處于宏觀調控范圍，并沒有具體到每一個充電汽車群，或者優化目標較為單一，要么僅僅考慮電網側沒有考慮用戶群，要么僅僅考慮充電設施，可以在進一步考慮、優化發展。