車網互動下電動汽車的智能充電控制

摘 要：智能充電控制能夠優化電網負荷，特別是在電網負荷高峰期間。V2G技術允許電動汽車在非高峰時段存儲電能，并在電網需要時釋放這些電能。通過在非高峰時段為電動汽車充電，可以減少電網壓力，提高電網運行效率。本文詳細探討了車聯網下電動汽車的智能充電控制問題。通過使用V2G技術，對電動汽車充電和放電裝置中變流器的運行機理以及電動汽車的車網互動系統進行分析，并提出智能充電控制的“虛擬電池”開發。研究中實時監測電網的供需狀態，預測電動汽車的充電需求。通過這種方式，車網互動下的智能充電控制不僅能夠優化電網運行，提高能源效率，還能為電動汽車用戶提供更好的使用體驗。

關鍵詞：車網互動 智能充電控制 電動汽車 實時監測

0 引言

車網互動技術是電動汽車與電網之間進行能量和信息雙向互動的一種新型電網技術。近年來，隨著電動汽車數量的迅速增加，車網互動技術已成為電動汽車與電力系統領域的研究熱點。這一技術能夠有效緩解電動汽車大規模無序接入電網會導致峰谷差增大，電能質量下降，以及增加電網運行優化控制的難度等問題，同時起到削峰填谷、平抑可再生能源的作用。根據國家發展改革委等部門印發的《關于進一步提升電動汽車充電基礎設施服務保障能力的實施意見》，鼓勵推廣智能有序充電，加快車網互動技術創新、試驗測試與標準化體系建設[1]。到2025年，中國已初步建立了車網互動技術標準體系，充電峰谷電價機制全面實施并不斷優化，市場機制建設也取得了重要進展。預計到2030年，車網互動技術標準體系將得到進一步完善，市場機制將更加健全，車網互動技術將實現規模化應用，智能有序充電將得到全面推廣，新能源汽車將在電化學儲能體系中扮演重要角色。

1 電動汽車的車網互動系統分析

電動汽車的車網互動系統關鍵組成部分包括電動汽車（EV）、充電基礎設施、電網管理系統、通信系統以及用戶界面[2]。電動汽車的車網互動系統圖如圖1所示：

電動汽車（EV）作為能量存儲單元，電動汽車的電池可以在電網負荷高峰時向電網供電，而在負荷低谷時充電。充電基礎設施包括充電樁、充電站等，需要支持雙向充電，即充電和放電。充電基礎設施應具備智能控制功能，能夠根據電網需求和EV狀態自動調整充電策略[3]。電網管理系統負責監控電網狀態，包括負荷、電價、可再生能源產出等。通過智能算法，優化EV的充放電計劃，以實現電網負荷的平衡和效率最大化。通信系統支持EV、充電基礎設施與電網管理系統之間的實時數據交換。用戶界面可以通過界面設置充電偏好，如充電時間、成本限制等。

在車輛對電網系統進行能量雙向傳輸電動汽車的車網互動系統時，電動汽車在進行充電或放電操作時，必須使用整流器。這種設備在電動汽車的車網互動系統中起著至關重要的作用，其有助于減輕電力系統產生的諧波對整體系統的影響。其中，電動汽車的車網互動系統拓撲結構如圖2所示。

在電動汽車的車網互動系統中，電動汽車的車網互動系統拓撲結構通過動力電池組的輸出電壓連接動力電池組和雙向DC/DC變換，通過變流器直流接口直流高壓連接雙向DC/DC變換和雙向DC/AC變流器，通過三相電壓電流連接雙向DC/AC變流器和電網。此外，電動汽車的車網互動系統拓撲結構連接著電動汽車、充電樁等各種設備。每一個設備都是一個節點，電動汽車通過充電樁接入電網，把電網的交流電轉換成電動汽車可以使用的直流電。車網互動系統還可以通過一系列的通信和控制系統，監測電網的負荷情況，如果電網負荷過重，就可以讓電動汽車暫時停止充電，或者甚至讓電動汽車向電網輸送能量，幫助電網平衡負荷。

2 智能充電控制的“虛擬電池”開發

智能充電控制的“虛擬電池”開發是指利用計算機模型和仿真技術來模擬電動汽車的充電行為和電網的互動過程。在這個過程中，“虛擬電池”概念被用來代表一定數量的電動汽車的總充電和放電能力。這種開發對于研究和評估智能充電控制策略的效率和可行性至關重要。根據預先設定的初始電流值，對模擬電池進行充電，并記錄其端電壓及負極過電勢[4]。首先檢查電池的端電壓，如果已經達到預設的截止電壓值，那么應立即停止充電；如果端電壓未達到設定值，則需要繼續檢查電池的負極過電勢。如果負極的電勢高于設定的閾值，系統會增加電流；相反，如果電勢低于閾值，則減小電流，以得出新的充電電流數值。繼續使用這個新的電流值進行充電，并重復上述步驟，直到電池端電壓達到截止電壓為止。在這個過程中，會生成一個周期性變化的電流序列，同時伴隨著隨時間變化的端電壓和負極過電勢曲線。因此，由此產生的電流序列即為經過優化的快速充電電流。智能充電控制算法開發策略流程圖如圖3所示。

智能充電控制算法開發策略流程是模擬電動汽車的充電需求、電網的供需狀態、電動汽車、充電基礎設施與電網管理系統之間的通信和控制過程[5]。將一定數量的電動汽車聚合為一個整體，模擬其總的充電和放電能力。電流變化量的增加與當前負極的過電勢與閾值電勢之間的差異密切相關，這一差異是由控制器根據計算結果自動確定的；電流變化周期可以根據實際需求進行靈活設定。智能充電控制算法實例如圖4所示。

如圖4可以知，在快速充電過程中，電動汽車的最大充電倍率可能高達接近5C。然而，實際充電時通常會受到電網負載、電纜容量等因素的影響，這些因素會限制電流倍率的上限[6]。隨時間的增加端電壓的電壓值在升高，到1500s時端電壓的值在4.6V波動。此時，負極過電勢的值不斷降低，也是在1500s時的電壓值在3.6V波動。“虛擬電池”仿真開發不僅有助于研究和開發更高效的智能充電控制策略，還能為電動汽車和電網的集成提供重要的技術支持。

3 HPPC測試實驗

HPPC測試將在不同溫度、不同SOC下測試電池對于脈沖電流作用的電壓響應。通常將恒流電流作用1s時的內阻作為歐姆內阻。考慮電池的極化內阻，則一般用10s內阻、30s內阻等多種測試結果表征電池的總內阻。

本研究中采用的HPPC測試方法如圖5所示，具體為：

（1）將電池放電至截止電壓，置于溫箱內，調整溫度為25℃并充分靜置；

（2）以1/3C恒流充電，充入10%SOC的電量，充分靜置；

（3）調整溫度至-10℃并充分靜置；

（4）在低溫下進行混合脈沖實驗：0.2C放電30s，暫停30s，0.2C充電30s；

（5）調整溫度至25℃并充分靜置；

（6）在常溫下進行混合脈沖實驗：1.5C放電30s，暫停30s，1.5C充電30s；

（7）重復（2）～（6）10次，完成HPPC測試。

上述過程為-30℃～30℃HPPC測試。0℃與-10℃測試與上述過程類似，在對應溫度與25℃之間進行測試，0℃時采用0.4C進行混合脈沖，-10℃時采用0.3C。

本測試方法同時測試了不同溫度下靜置后的開路電壓，即可得到電池的熵熱系數，反映電池開路電壓隨溫度變化的規律，該系數將作為電池反應熱的影響因素。

4 車網互動下電動汽車的智能充電控制應用

車網互動下電動汽車的智能充電控制應用是指利用先進的通信、控制、優化和數據分析技術，實現電動汽車與電網之間的高效互動。這種應用旨在優化電網運行，提高能源利用效率，同時為電動汽車用戶提供更好的充電體驗和潛在的經濟效益。車企已經開始實施車網互動示范項目，探索車網互動在不同場景下的應用，如電動汽車與園區、樓宇建筑、家庭住宅等場景的高效融合。

5 結論

本文就車聯網下電動汽車的智能充電控制問題進行了深入探討。通過研究V2G技術，對電動汽車的車輛對網互動系統進行了詳細分析，并提出了發展“虛擬電池”來實現智能充電控制的建議。車網互動下電動汽車的智能充電控制目的在于實現電網與電動汽車之間的良性互動，優化電網運行，促進可再生能源的利用，同時為用戶和社會帶來經濟效益和環境保護效益。

參考文獻

[1]何顯忠.新能源汽車智能充電控制系統優化分析[J].汽車測試報告，2023（19）：53-55.

[2]吳瑞增，王海雁.基于LoRa的汽車智能充電裝置控制系統設計和實現[J].裝備維修技術2023（05）：41-44.

[3]阮易，陳明錕，楊肖，等.基于智能充電控制的光纖供能系統[J].光通信技術，2023（06）：42-47.

[4]黃實批.新能源汽車中的智能充電控制系統優化[J].集成電路應用，2023（07）：334-335.

[5]王素芹.基于單片機控制的新能源汽車智能充電系統設計[J].中國新技術新產品2023（10）：25-28.

[6]李云海.新能源汽車智能充電優化控制系統研究[J].專用汽車，2022（11）：65-67.