智慧新能源應用

鄭利敏

供電樁現狀

隨著物聯網技術的快速發展，具有云服務器加持的供電樁產品成為市場上的主流，終端可為用戶提供更加多樣且個性化的語音指導，實時遠程監控的后臺系統可為終端提供刷卡、掃碼在內的多種支付方式;通過云端查看每臺供電樁的實時運行狀態;后臺存儲與實體卡之間的雙向驗證方式，進一步確保刷卡用戶的資金安全。目前供電樁在操作以及云服務響應上都已經非常完善，但仍存在如圖1所示的過充及欠充方面問題。

市場上的供電樁將近一半都以計時模式工作，無功率采集以及負載檢測功能。其他有數據采集功能的供電樁設備，對于采集到的功率數據也僅用于嚴重過載的判斷，普遍存在功率數據不夠準確的問題。此外，大部分供電樁安裝在移動網絡信號比較差的地下室或者架空層，設備經常失去與服務器的連接。部分廠商通過NB-IoT或者LoRaWAN實現供電樁聯網，但這些措施大大依賴于所在城市的基站建設情況，不具備普遍適用性。因此，目前市面上的供電樁經常存在因設備網絡不穩定而無法使用的問題。

物聯網+大數據時代，需要一種智能化的解決方案，在提供完善的組網方式的同時，充分利用終端獲得大量功率數據，為供電樁系統提供更加精準的充電過程監測。在目前供電樁直連云服務器的模式中，如果終端有數據需要處理，只能將數據傳輸到云端，通過云端服務器強大的計算能力完成。由于供電樁終端數量較多，在一個服務器連接較多設備的情況下，供電樁系統一方面需要提供更加穩定的網絡以及流量費支出，另一方面則需要選擇成本更高的但可以并行處理大量數據的云服務器。供電樁系統在運行過程中產生大量的實時數據，這些數據可通過數據挖掘計算技術，根據數據運行特征進行充電設施的科學裝設與電力負荷的優化調控，可以有效提高供電樁系統運行的可靠性與穩定性。

在能源問題與環境問題日益突出的今天，太陽能具有分布廣泛、安全、清潔、可靠等優點，解決了遠距離供能、線路鋪設等諸多問題，已在國民經濟的各個領域中都得到了廣泛的應用，政府制定相關政策鼓勵發展并提供優惠補貼。加速清潔能源的開發，提高能源轉換率有效可行方案是可持續發展新能源推廣使用的重要方向。隨著信息技術的快速發展，建設一個干凈環保的太陽能發電系統所需周期也較短，同時，物聯網技術、云計算技術、大數據技術、人工智能技術、5G技術、區塊鏈技術等新一代信息技術的發展，將為太陽能應用提供更多的應用解決方案和使用場景。

物聯網與邊緣計算

物聯網基本構成可以細分為四個層：感知層、網絡層、平臺層以及應用層。感知層處于物聯網的核心位置，它為整個架構提供所有的數據來源，如采集供電樁中功率數據的傳感器模塊等;網絡層將感知層采集到的數據發送到后端，將感知層和后端聯系起來，一般使用無線傳輸技術，比如常見的WIFI、Zigbee以及NB-IoT等;應用層除了負責對感知層采集的數據進行處理外，還要將數據分析結果和具體的行業應用場景結合起來，進而衍生出一系列多樣化物聯網系統應用。

隨著物聯網應用越來越廣泛，平臺層逐漸從應用層中剝離出來，終端不再和應用層直接交互，位于網絡層和應用層之間的平臺層就承擔起對采集數據的部分處理功能。類似中移物聯的OneNet以及阿里云IoT等平臺，這些平臺均提供以物模型為基礎的設備管理和分析應用。

在物聯網的快速發展過程中，物聯網、云計算和大數據是相輔相成的，物聯網終端在運行過程中為云計算提供了大量的消息數據和過程數據。云計算由于其超大規模的服務器集群，可以方便地將各類數據存儲在網絡的各個分布式節點上，借助云計算出色的計算能力與計算速度，為用戶提供專業的針對性服務。隨著數據量的增大以及應用要求的提高，云計算的集中式數據處理模式在物聯網行業中面臨著以下幾個方面的挑戰：物聯網終端設備的激增，大量的數據匯集給后端程序的高并發處理能力而達到處理瓶;越來越多的終端對結果反饋的延遲時間要求越來越短，在云計算的架構中往往移動設備距離云端服務器較遠，不能快速及時響應現場條件變化，導致在設備運行控制或異常報警信息的處理中，較大的網絡時延造成嚴重的經濟損失;此外，云服務器實體設備十分昂貴，大量數據傳輸產生高昂的流量費，一般采用購買該項服務來實現自己的業務計算，后期很難再做遷徙。

如圖2所示的以邊緣計算技術架構為基礎的供電樁應用，可以彌補現有系統終端主控芯片性能弱以及云端處理費用高等缺點。

供電樁系統按照功能模塊劃分主要實現以下幾個方面的任務：通路控制、語音提示、刷卡充電、信息查詢、數據存儲、數據分析以及服務響應。通路控制、語音提示、刷卡充電、信息查詢四個任務一般在終端上完成，數據存儲、數據分析以及服務響應則在云端實現。當對充電狀態進行實時監測時，大量的功率數據需要被上傳到云端進行存儲并處理。增加邊緣計算網關后，終端的信息查詢將被提升至網關，云端的數據分析任務被全部卸載到網關，與刷卡相關的服務響應將被部分卸載到網關。邊緣計算的應用，為現有的供電樁系統提供以下幾個方面的功能提升：

通過網關特有的算法實時分析終端采集的功率數據，對當前充電階段進行判斷，減少過充引起的火災問題以及欠充引起的電池壽命問題。分布式的邊緣計算架構大大緩解了云服務器的流量壓力和計算壓力。

通過網關的下行組網機制，保證供電樁終端在網絡環境比較差的地下室也可以與網關正常通信。自建的下行網絡避免了大量數據帶來的高額流量費用。可擴展的組網功能保證了將來更多類型的異構產品的接入。

利用網關的存儲和邏輯處理能力，保證在系統失去云端連接的時候，供電樁終端可以繼續響應部分支付方式，以維持用戶的正常充電。根據不同的功能需求，可以靈活地更新邊緣計算網關的軟件程序，以實現更多本地化的接入管理和應用計算。

結合邊緣計算中網絡域的應用思想，后續在供電樁系統中可增加的消防安全設備、自動洗車設備等，通過更新網關軟件程序，可對所有允許對接的各種品牌的網絡終端數據做標準化處理。

太陽能智能供電樁

作為供電樁系統的核心執行部分，太陽能智能供電樁由以下幾個模塊組成：太陽能發電模塊、電能貯存模塊、通電控制單元模塊、藍牙連接模塊、功率控制模塊、計費模塊、掉電保護模塊以及LoRa通信模塊等。

太陽能發電模塊：如圖3所示，主要包括太陽能板、控制器、蓄電池、逆變器、負載等，采用光伏效應進行發電，單晶硅太陽能電池的光電轉換效率一般情況下為15%左右，最高時可達到23%。為了最大程度發揮太陽能發電的利用率，各個太陽能供電樁中都安裝有用來存儲電能的蓄電池。蓄電池中的電量用于陰雨天氣、夜晚等太陽能無法發電的情況使用。當太陽能發電電量過多時就往蓄電池供電，蓄電池供滿時再將電能返回電網，最大程度地實現資源利用。

通電控制單元模塊：每個通電控制單元模塊包括具有8根輸出線路以及與之串聯的繼電器和電量計量芯片，使用過程中一般將8～32個通電控制單元模塊通過RS-485總線串聯起來，所有的 RS-485總線將匯入到集中控制器的總線上;同時也為今后其他擴展應用預留接口。

藍牙連接模塊：藍牙連接模塊實現與維修人員的手持終端進行藍牙通信，可以將供電樁內的信息傳輸到維修人員的移動端上，并且能從移動端獲取數據信息，提高現場檢修人員的工作效率，同時為出廠檢測提供自動化接口。

功率控制模塊：功率控制模塊一般由包括高性能單片機控制器、工作狀態模塊、數據采集模塊、輸出控制模塊、參數設定顯示模塊、信號隔離電路和A/D轉換模塊、數據通信模塊等組成。功率控制模塊實現對每條輸出線路上的充電功率識別并根據充電功率判斷是否進行充電;當待充電的電動自行車充電功率大于或等于600W時，供電樁拒絕充電并發出語音提示;若電動自行車的充電功率小于600W但供電樁輸電線的總負載功率大于等于2500W時，拒絕充電并發出等待語音提示;滿足充電功率小于600W和總負載功率小于2500W的情況才允許用戶進行充電。

計費模塊：太陽能供電樁電能來源為光能轉換，相較于接線式供電樁，電能來源受天氣狀況約束，且當用戶量大時，會存在供不應求的狀況，采用太陽能供電樁充電單價隨剩余電量實時更新的變價收費方式。剩余電量變化與當前太陽能發電功率和實際當前充電消耗功率相關，當發電功率高于消耗功率，供電樁儲電量逐步增加，用戶在該情況下充電單價逐漸降低;當發電功率低于消耗功率，供電樁儲電量逐步減少，用戶在該情況下充電單價逐漸升高。該變價收費方式主要用于提高太陽能發電利用率，鼓勵用戶前往儲電量更高的供電樁進行充電，有效避免出現個別供電樁持續低電量的情況。記錄存儲用戶具體使用情況并將信息發送到云服務器后臺中，從用戶的賬戶中扣除相應的費用，將余額信息通過App、微信公眾號或短信息等推送給用戶。

掉電保護模塊：正常情況下以一定頻率的心跳包方式向云端發送正常運行信號，打包供電樁每條輸出線路的數據傳輸給云端。若供電樁因某種原因斷電后，云端在未能正常接收心跳包信號的情況下，則標記最近時間的數據包，待恢復正常工作后再將數據包發送至供電樁控制各個輸出線路，將數據恢復到斷電前的狀態繼續工作。

LoRa通信模塊：每個供電樁內都配置一個LoRa模塊，LoRa模塊與LoRa物聯網基站相互連接，LoRa模塊定時向基站發送數據，基站在接收到發送的數據后給予及時回應，以此確定供電樁當前是否還處于正常聯網工作狀態;若檢測為處于不聯網狀態，管理人員可以在云端查看供電樁所在位置，及時做出反應對供電樁進行檢修，大大地降低了供電樁檢修成本，也便于供電樁的管理。

太陽能供電樁調度專家系統

基于數據挖掘技術開發的太陽能供電樁調度專家系統，可實時調取當地日照情況，結合天氣預報，對用戶附近區域太陽能發電功率進行預估計算。同時可結合以往周、月、年該時間段內供電樁充電人數進行智能計算、數據挖掘，預計當天充電人數、充電單價等信息，用戶可根據系統提供的信息自主選擇充電地點和時間。

太陽能供電樁調度專家系統根據安裝所處的環境以及未來幾天的天氣情況，估算未來某個時段內任意時刻的光照強度，進而估算未來某個時段內任意時刻太陽能供電樁的發電功率，同時結合歷史信息，采用決策樹/k-Means/SVM/Apriori等數據挖掘及BP神經網絡/卡爾曼濾波/回歸等預測技術，預計未來某個時段內任意時刻的充電人數，由此估算出用戶附近區域內每個供電樁在未來某個時間段內任意時刻的狀態（可輸出功率）。根據電瓶型號狀態、用戶所在位置、充電時間窗口等用戶信息，基于NSGA-II 或 MOEA/D等多目標優化技術，綜合考慮距離、充電時間、充電成本等因素，選擇合理的計算方法，根據用戶需求選擇最優的太陽能供電樁地點及充電時間段。

影響用戶選擇供電樁的主要因素為供電樁與當前位置的相隔距離、當前供電樁充電所需的充電單價。用戶可在客戶端設置挑選供電樁的范圍及單價和距離兩者所占的權重系數，后臺根據遺傳算法，調用范圍內供電樁單價及距離，迭代計算，得到其中最優解推送給用戶。為避免用戶到達時，供電樁已被占滿，或電量耗光的情況，提供太陽能供電樁預約功能，預約價格按供電樁距離遠近、當前占用量進行分析給出，為避免資源占用，預約功能中設有限制最大預約時長，不可重復預約等，對用戶預約履行進行信用評價等。當用戶到達供電樁時，可能會出現因供電樁當前單價過高不想充或當前用戶量已滿充不了的問題，提供供電樁狀況查詢、推薦滿足用戶需求供電樁等功能，大幅度地提高用戶滿意度。

基于邊緣計算的太陽能供電的電動自行車供電樁系統，適合于在野外和室外的多種工況的電動自行車充電解決方案，滿足不同人群的充電需求;針對供電樁存在的欠充、過充以及網絡不穩定問題，改進感知層的數據采集電路，設計網關算法實現功率數據的實時分析，配合網絡層的自動化組網機制完成基于邊緣計算的控制;融合數據挖掘技術實現供電樁調度專家系統，為能源的有效利用提供指導并實現精確計費。

太陽能作為一種可持續發展新能源，因可再生和清潔環保而被發展和開發利用。隨著物聯網、云計算術、大數據、人工智能、5G技術、區塊鏈等新一代信息技術的發展，優化新能源應用解決方案和應用場景，推進可再生能源技術的智慧化應用，具有重要社會意義。

（作者單位：杭州科技職業技術學院）