電動汽車充電站充電功率動態分配策略的研究

陳新星，婁 柯，劉世林，宋德志

(安徽工程大學 檢測技術與節能裝置安徽省重點實驗室, 安徽 蕪湖 241000)

近年來隨著汽車尾氣的排放量逐年增加，環境污染變得日益嚴重，在各國積極倡導低碳經濟的背景下，具有節能、無污染、零排放等特點的新型交通工具電動汽車逐漸成為世界上各個國家關注的焦點之一，受到了各國政府的普遍重視[1]。電動汽車以電能驅動，不僅能夠節能減排，還能提高經濟效益和社會效益，促使各國大力開展與電動汽車相關的技術研究，推動了相關產業鏈的發展[2]。

隨著電能驅動技術的日益成熟，電動汽車生產的數量也越來越多，而如何解決充電站和電動汽車功率分配的相對平衡成為研究的熱點問題。大規模化電動汽車無序充電時會限制電網容納能力，對電網運行安全性產生負面影響。為提高用戶在線充電數量，有必要對電動汽車有序充電進行研究[3-7]。文獻[8-10]提出了對電動汽車的有序充放電控制，以充電總成本最小為目標優化管理電動汽車的充放電行為，為用戶獲取額外的收益。文獻[11-15]研究表明：規模化電動汽車接入電網主要影響配電網的負荷平衡，在動態電價為引導機制下，可縮小在負荷高峰時段峰谷差，減輕配電網負擔，緩解用電高峰的壓力。文獻[16-17]從現有儲能系統的充電站角度出發，提出了基于分時電價的電動汽車有序充電引導策略，運用粒子群算法尋優，降低了充電站的購電成本和用戶充電費用，實現運行收益的最大化。文獻[18]以用戶充電費用最小和電池起始充電時間最早為目標建立模型，對增大充電站經濟效益和減小峰谷差等均有顯著作用。文獻[19]考慮功率分配和電池充電特性，提出了一種充電站功率和時間分配控制策略，將充電控制過程轉化為微小時間段的近似線性規劃問題進行研究，在滿足用戶基本充電要求同時降低對電網的影響。在不同的用電時期，充電站分配功率策略也隨之發生變化。文獻[20]提出隊列功率控制和協調功率控制等策略，但是會出現用戶等待時間和充電時間比較長等缺點，無法合理權衡兩者的關系。

針對以上不同充電策略的特點，為了避免無序充電加劇電網負荷峰谷差的不良影響，以及用戶充電時間長、費用高的弊端，提出了充電功率動態分配策略：一是用戶根據自身需求選擇可變充電功率；二是電網限定功率的變動會引起電動汽車充電功率的變化。該策略是基于分時電價，提出一種新型充電站充電布局結構，并導入新車加入分配算法和動態功率分配算法，以充電站充電功率和充電時間為研究對象，運用動態數學模型[21-22]，綜合考慮充電車輛SOC和充電站限定功率動態變化等因素，根據用戶充電需求的差異性，引用激勵因子的概念。激勵因子是指用戶在充電過程中自行選擇充電優先級，利用因子設定值不同，會生成不同的充電功率，進而會產生動態充電費用。這樣的動態分配策略既能充分利用電網供給充電站的電荷量，同時對電網損耗最小，又可以滿足不同用戶多樣化充電需求，降低用戶的充電費用，不但使用戶充電費用更加經濟，緩解充電站用電高峰時的壓力，還能提高充電站的充電效率。

1 充電站車輛動態分配管理系統概述

1.1 充電站車輛分配系統結構

本文提出一種快、慢充電雙車位互補結構的充電站總體布局結構，如圖1所示。當充電車輛駛入充電站時，集中控制系統自動檢測電動汽車的電池的參數信息，用戶將自己的充電需求信息通過人機設定界面下發到控制系統中，在不超過從電網調度部門獲取的限定充電功率條件下，系統會根據電動汽車反饋的充電需求，分配給車輛相應的充電功率和充電車位。同一充電樁下，在不超過用戶設定充電時間的條件下，充電站會根據系統生成的分配策略實時分配充電功率，在用戶充電等待隊列為空閑時，快、慢雙車位的車輛可同時給車輛充電，若充電隊列有用戶等待用戶時，則快充車位優先充電，慢充車位暫停充電，可短時間內釋放充電功率，提高車輛充電效率。整個充電系統中車位和集中控制系統使用高可靠性的CAN總線組成的通信網絡。

圖1 充電站系統控制結構示意圖

1.2 充電站充電過程簡述

1.2.1充電前準備

當電動汽車進入充電站充電前，充電站會顯示當前快、慢充的車位數，用戶會根據自己的需求，選擇進入充電、等待或者離開。若選擇充電或者等待，則電動汽車會進入電池SOC檢測區域，充電樁的電池檢測系統通過訪問用戶電動汽車電池管理系統來獲取當前電池容量信息，用戶通過人機交互界面輸入電動汽車的充電預留時間T以及待充的SOC量。

1.2.2充電過程

系統獲取用戶的充電需求后，在用戶允許的有效充電時間內，中心系統根據當前充電站的剩余功率裕度和車位余量，人機交互界面會顯示3套不同激勵因子值對應的充電方案供用戶選擇，用戶根據自身可接受充電時間和充電費用選擇充電方案，待方案確定后，用戶支付充電費用給平臺，支付成功后，系統會根據設定的充電方案，自動分配給電動汽車最優功率。

1.2.3充電結束

當充電樁的檢測系統檢測到電池容量達到用戶需求的容量時，充電樁會自動斷電，停止輸送功率并提醒用戶充電完成盡快自行離開，空出車位。

2 充電站功率分配控制方法

2.1 電動汽車功率分配控制策略

設待充電車輛的電池總容量為Q，Qr為車輛電池的剩余容量，單位均為kW· h。SOC為車輛電池的電荷狀態。SOCr電池需要達到的SOC量，SOCC檢測到的當前SOC量。故該車輛電池的電荷狀態為：

(1)

該輛電動汽車需要充的電量SOC計算方法為：

SOCθ=SOCr-SOCc

(2)

在充電過程中，設t1到t2時間段為高電價位，充電電價為CA；t2到t1時間段為低電價，充電電價為CB,Cu為分時單位單價，則Cu表達式為：

(3)

其中t1、t2為一天內的兩個時刻點。則總充電費用Ccharg計算如下：

Ccharg=Cu*SOCθ*Q*(k*μ+b)

(4)

其中:k為激勵因子增長率，取0.1；b為充電費用修正參數，根據調度量來制定b的大小，取0.5。設充電站的充電機為M臺，充電功率分別為P1，P2,…,Pj-1，Pj，…,PM。在某個時刻下，充電站的充電的總功率Pt為

(5)

假設Pcharg為充電樁分配電動汽車的充電功率，Pmax是電動汽車接受充電的最大功率，充電功率可表達為

(6)

當μ取10時，得到最大充電功率Pcharg=Pmax；當μ取1時，得到最小充電功率，即Pcharg=0.1×Pmax。

總充電時間Tφ為

(7)

2.2 充電站動態功率分配策略流程

本文提出兩種分配算法：新車加入分配算法和動態功率分配算法。新車加入算法是指待充電車輛如何快速進入充電車位，動態功率分配算法表示充電過程中充電樁如何更新充電功率，兩種算法的邏輯關系如圖2所示。當充電車輛進入充電站時，系統判斷車輛是否能加入待充電序列，若可以加入，執行新車加入分配算法，若不可以加入，車輛選擇離開。待新車加入分配算法執行結束后，再判斷系統是否到達刷新時間T，若到達，則執行處理充電功率動態分配算法，車輛進行充電，若沒有達到，則繼續計時。具體分配算法如下。

圖2 車輛充電過程流程框圖

新車加入分配算法如圖3所示，此算法主要是解決根據用戶的不同充電需求將不同充電類型的車輛快速加入充電序列中，快速接受充電，并合理優化分配到各個充電站的待充電車位中，不讓車位空余，最大化利用充電設施。在新車分配過程中，系統在獲取充電站額定功率和用戶需求后，根據待充電車位的飽和度和電網限定功率，為用戶提供充電分配方案，用戶可見充電站顯示充電等待時間和最大充電功率等相關信息。用戶響應后，確認該用戶的充電方案。若車位飽和或者無多余功率分配時，用戶可以選擇等待充電或者離開，若用戶能夠允許等待，加入等待充電序列等待，則為充電車輛分配等待序列號，給予標識，若車位空余以及未超出電網限定功率，則根據用戶需求選擇充電車位，加入動態功率分配算法如圖4所示，主要解決在充電站額定總功率和車輛SOC都是動態變化的條件下，如何實時、動態調整每一輛電動汽車的充電功率分配，最大限度將電網分配下來的功率合理的分配給充電樁。

圖3 新車加入分配流程

整個充電站以一定的掃描周期T動態掃描出電網的分配功率和所有充電車輛的SOC信息。由于國家電網的用電高峰和用電低峰時期，總的分配功率會出現變化。若當前的限定功率比上次功率變大，同時車位已滿，則根據目標函數計算結果所有充電車輛均上調相應充電功率，如果存在空余車位，則允許待等待充電車輛駛入車位進行充電，將多余的功率分配給剛加入的車輛。而已在充電車位的車輛均采用識別標識法選擇充電順序，由于在電動汽車加入充電車位前，系統已為充電車輛標記排隊序號，不同優先級下，高優先級優先充電，同一級別下，按照序號的大小優先選擇充電。如果此次掃描出的限定功率比上次限定功率要小，根據目標函數計算結果，采用相同的選取策略降低充電樁的充電功率或者釋放充電樁的充電車輛，使正在總充電功率下降至當前限定功率，減少輸電系統負擔，否則容易損壞輸電系統。

圖4 動態功率分配流程

3 算例仿真分析

3.1 案例場景參數設置

為了驗證提出方案的經濟性和有效性，以某一充電站為例進行仿真結果驗證：

1)假設電網變壓器容量為2 500 kW·h，為驗證動態功率有序充電優越性，將充電站無序充電負荷量以及運營情況的結果與有序比較。充電站從電網調度過來的用電以分時電價的形式出售，假設某城市當地電網控制部門管理者從電網分時購得電價，電價參數變化如表1所示。

2)在分析單一車輛時，假設以某一款電動汽車充電為例，該電動汽車電池容量Q是32 kW·h，最大充電功率Pmax為96 kW，在日間以1.25元/h單價充電，需充電容量SOC為100%。

表1 分時電價銷售

3.2 仿真結果分析

3.2.1有序充電與無序充電結果比較

通過蒙特卡洛方法模擬出一天內充電站充電用戶電荷的用電需求，在有序充電和無序充電兩種情況下，常規充電負荷和電動汽車充電負荷日負荷曲線如圖5所示，無序充電指用戶進站充電開始直至達到用戶需求電量時結束充電。故大量的充電汽車會集中在傍晚充電，與電網原始負荷重疊，進一步加劇了負荷曲線的峰谷差，最高時負荷量是變壓器容量的1.18倍，已經超出變壓器的正常運行范圍，加劇了變壓器的負荷程度，影響變壓器安全可靠性運行。而在有序的模式下，在滿足用戶充電需求的同時，電動汽車充電負荷有效地轉移至夜間低谷充電，實現了系統的削峰填谷的目標。

根據表1數據的分時電價，對充電站有序、無序兩種情形的計算，如表2所示，對充電站有序充電而言，若用戶在充電需求時間允許的條件下，充電站將利用夜間低谷電價對電動汽車進行有序充電，既能夠達到用戶的充電需求，又能降低充電站的運營成本，使日購電成本降低約為68.1%，同時使日利潤提高到23.85%，不但有效地降低充電站的運營成本，而且還提高充電站的日獲取利潤，對充電用戶而言，充電站通過分時電價方式，將用戶平均充電費用降低約為53%。總體而言，相比較無序充電模式，充電站采用有序充電策略，使電網的工作負荷量降低，延長電網壽命，實現了削峰填谷，降低電網公司設備維護成本，能夠實現電網公司、充電用戶和充電站運營商的三方共贏。

圖5 有序、無序充電負荷曲線

表2 充電站有序、無序充電仿真結果

3.2.2動態功率充電結果分析

1)激勵因子對充電時間和充電功率的影響

根據本文提出的控制策略，在激勵因子的影響下，會產生不同充電功率的充電方案。分析結果顯示，隨著激勵因子的值越來越大，充電功率也隨之變大，充電時間卻隨之變小，所以根據用戶自身允許的充電時間T選定激勵因子μ值，選取相對應的充電功率進行充電，精確保證用戶充電過程的順利完成。充電時間、充電功率與最大功率的比例以及激勵因子的關系如圖6所示。

圖6 充電時間、充電功率與激勵因子曲線

2)激勵因子對充電費用的影響

根據提出的策略，在最大功率充電雖然充電速度快，充電時間短，但是充電費用比較高，但對于非緊急用戶，這樣的充電方式會浪費電網資源以及增加用戶的等待時間，根據用戶提供的允許時間，有效地改變用戶的充電次序，釋放出電網資源，可以為更緊急的用戶提供更大的充電功率。利用用戶選擇的激勵因子的值，產生動態費用，在滿足用戶需求的同時，充電站會自主選擇對用戶最優的充電方案，選用相應的充電功率，產生對應充電費用，使用戶充電成本更低，充電更經濟。仿真結果如圖7所示。

圖7 充電費用與激勵因子關系

3)不同充電模式對充電用戶平均等待充電時間的影響

根據蒙特卡洛模擬等待充電時間結果顯示，在3種不同充電模式下，用戶平均等待時間差異很大，傳統模式等待時間最久，主要是在有限的充電樁下，無論慢充還是快充也會加入充電序列中，隊列會持續變長，后加入的車輛等待時間會更久。其次是新型充電方式，本文提出快、慢充雙車位互補充電模式，將快、慢充車輛分離出來，提高快充的充電效率，縮短充電用戶等待隊列長度，進而縮短用戶等待時間，提高充電站充電效率。最優的是基于激勵因子快、慢車雙車位互補充電模式，同時根據用戶設定不同的激勵因子值，改變自身的充電序列，即能滿足用戶充電需求的差異性，還能縮短用戶的充電時間，提高充電站處理充電車輛的效率，達到用戶充電的滿意度，仿真結果如圖8所示。

圖8 充電用戶平均等待時間圖

4 結論

本文針對電動汽車充電功率策略的研究，設計出快、慢充電雙車位互補結構的充電站總體布局結構，指出新車加入功率分配算法，能根據用戶的需求快速安排到相應的充電樁，使用戶的等待時間變得更短。同時注入動態功率分配算法，定時刷新充電系統功率剩余余量與空出車位余量，采用高效的功率分配策略，使等待的車輛能夠快速加入充電序列，進一步縮短用戶充電等待時間。經過對蒙特卡洛仿真模擬出案例數據的分析，得到如下結論：

1)利用分時電價制定方式有序充電，可提高充電站獲取利潤，降低充電站運營成本和用戶充電費用，降低電網的工作負荷量，延長電網壽命，實現了削峰填谷，降低電網公司設備維護成本，能夠實現電網公司、充電用戶和充電站運營商的三方共贏。

2)由于用戶充電需求的差異性，利用激勵因子引導新型充電，既能縮短用戶充電時間，產生動態費用，也能為緊急充電用戶快速提供充電服務，提高充電站工作效率，滿足用戶充電需求。

在未來，隨著城市間電動汽車的逐步增加，必然對充電站的充電系統提出更高的要求。采用動態功率分配策略，可有效地緩解電網充電壓力，以及提高充電站的充電效率，達到用戶充電需求，適用于高速充電服務站、小區和大型商場充電場所，具有極大的經濟性和普遍性。