基于智能網聯技術的商用電動汽車充電策略探析

摘要：隨著環保意識的提升和技術的進步，電動汽車正逐漸成為商用車領域的重要選擇。深入研究商用電動汽車的充電策略，不僅關系到單個企業的運營效率，還與整個交通運輸行業的可持續發展和能源轉型密切相關。據此，首先概述了智能網聯技術的發展現狀及其在電動汽車領域的應用前景，分析了當前商用電動汽車充電的需求，然后重點研究了基于智能網聯技術的商用電動汽車充電策略，為商用電動汽車充電管理提供了新的思路和方法，對推動電動汽車產業發展具有重要意義。

關鍵詞：智能網聯技術；商用電動汽車；充電策略

中圖分類號：U469 收稿日期：2024-05-10

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.09.019

1 前言

當前，商用電動汽車正逐步成為城市交通和物流配送的重要組成部分，然而，相較于傳統燃油車輛，電動汽車在充電方面面臨著獨特的挑戰，合理的充電策略不僅能夠確保車輛的正常運營，還能顯著提高能源利用效率，降低運營成本。對于商用電動汽車而言，充電時間直接影響到車輛的使用效率和企業的經濟效益，科學的充電策略可以最大化車輛的運行時間，減少因充電造成的停運損失。近年來，智能網聯技術的快速發展為解決這一問題提供了新的思路和方法。

智能網聯技術通過將車輛、道路和云平臺有機結合，實現了信息的實時交互和智能決策。將這一技術應用于商用電動汽車充電管理，可以實現充電需求的精準預測、充電資源的優化配置和充電過程的智能控制，從而提高充電效率，降低運營成本，并有效緩解電網壓力。

2 智能網聯技術概述

智能網聯技術是近年來快速發展的一種高新技術，主要體現在汽車、交通系統等領域，其核心目標是通過高度的信息化和智能化，實現車與車、車與路、車與人之間的有效連接與通信，從而提高交通效率和確保行車安全[1]。

車輛自動駕駛技術是智能網聯技術中的重要組成部分。該技術通過集成先進的傳感器（如雷達、激光雷達、攝像頭等）、車載計算系統和復雜的算法，使汽車能夠在沒有人工干預的情況下進行駕駛，自動駕駛技術的關鍵在于能夠實時準確地感知周圍環境，識別和預測其他車輛、行人的行為，以及應對各種交通情況[2]。自動駕駛車輛在處理這些信息時，還需要實現快速的決策制定和精確的操作控制，以確保行車的安全性和流暢性。

車聯網通信技術是智能網聯技術的另一個核心方面，這項技術依托于先進的通信網絡實現車輛與車輛、車輛與交通基礎設施、車輛與互聯網服務之間的數據交換和信息共享[3]。車聯網技術使得車輛不僅可以接收來自交通管理中心的實時交通信息，還可以與其他車輛共享自身的行駛數據，如位置、速度、行駛方向等，從而優化行駛路線，減少交通事故的發生。車聯網還能提供多樣化的增值服務，如遠程監控、自動泊車、緊急救援等，極大地提升了汽車的便利性和安全性。

智能網聯技術通過車輛自動駕駛技術和車聯網通信技術的綜合應用，不僅能顯著提升交通系統的整體效率和安全水平，還能為用戶帶來更加舒適和便捷的駕駛體驗。隨著技術的不斷進步和應用的深入，未來的交通系統將fp1EDx0f17f+nRZSN6GBtw==向更加智能化、網絡化的方向發展。

3 當前商用電動汽車充電的需求

隨著商用電動汽車在城市配送、公共交通等領域的廣泛應用，車輛的運營時間和里程不斷增加，這就要求充電過程能夠快速完成，以最大限度地減少因充電造成的車輛停運時間。傳統的慢充方式已經無法滿足商用車輛的運營需求，快速充電成為必然趨勢[4]。據統計，目前大多數商用電動汽車運營商希望充電時間能夠控制在30 min以內，以確保車輛能夠快速返回運營狀態。充電的便利性也是一個重要考慮因素。商用車輛需要在固定的區域內頻繁往返，因此充電站的分布和可用性直接影響到車輛的運營效率。

另外，充電成本和電網負荷的優化需求日益迫切。目前，電力成本在商用電動汽車運營成本中的占比已經超過10%，在某些高強度運營的場景中甚至可能達到20%以上。因此，如何通過優化充電策略來降低充電成本成為運營商關注的焦點。同時，大規模商用電動汽車的集中充電也給電網帶來了巨大壓力，在某些城市的高峰時段，商用電動汽車充電負荷已經占到了區域電網負荷的5%～8%，如果不加以管理，這種集中充電行為可能導致局部電網過載，影響供電可靠性。

當前商用電動汽車充電需求正在向高效率、高便利性、低成本和智能化方向發展。這些需求不僅反映了商用電動汽車運營的實際困難，也指明了未來充電技術和管理模式的發展方向。

4 基于智能網聯技術的商用電動汽車充電策略

基于智能網聯技術的商用電動汽車充電策略，不僅能夠實現充電過程的智能化管理，還能夠通過數據分析和預測模型[5]，為車隊運營提供更科學的決策支持。這種策略將充電基礎設施、電網負荷、車輛運行狀態等多方面因素有機結合，形成一個動態優化的充電生態系統，如圖1所示。

4.1 實時數據采集分析

在當前的能源轉型和智能技術發展趨勢下，商用電動汽車充電策略的優化已成為行業發展的關鍵，利用智能網聯技術，特別是實時數據采集與分析技術，可以極大地提高充電效率和節能減排效果。

智能網聯技術的首要步驟是通過高度集成的傳感器和通信設備實時監控商用電動汽車的狀態和充電設施的運行情況。每輛車裝備的傳感器可以實時收集車輛的位置、速度、電池電量、歷史充電數據及使用模式等信息，充電站也通過傳感器監測充電樁的使用狀態、電網負荷、能源消耗等數據，這些數據通過車載通信系統（如車聯網技術中的V2I，即車輛與基礎設施通信）實時傳輸到中央處理系統。車輛與充電樁之間的實時數據交換使得車輛能夠在接近電量耗盡前，自動被系統引導到最近的可用充電站，同時考慮到避開高峰時段或充電站擁堵的情況，從而優化整個充電過程。

收集到的實時數據被傳輸到云端或地面服務器進行進一步分析，利用大數據分析和機器學習技術，系統可以從大量的歷史和實時數據中學習和識別模式，預測充電需求和電網負荷變化，這種分析既包括對單一車輛的分析，也包括對整個車隊或充電網絡的綜合評估。例如，算法可以根據當前電網負荷和預測的未來電力價格，自動調整充電站的充電速率或推薦最優充電時間，這種優化可以基于多種因素，如電價變化、預計的路線擁堵情況，以及預期的天氣條件。通過這些智能分析，商用電動汽車運營者可以不僅保證車輛的運行效率，而且還可以減少能源成本和環境影響。系統的自我優化能力確保在不斷變化的環境中始終保持最優狀態。

4.2 負載均衡與需求響應

在智能網聯技術的幫助下，商用電動汽車的充電策略得以進一步優化，特別是在負載均衡與需求響應方面，這些技術不僅確保了電網的穩定性和效率，而且還有助于降低能源成本，提高充電設施的使用效率。

在多個充電站點之間合理分配電動汽車的充電任務，以避免任何單一充電站因負載過高而影響電網的穩定運行，智能網聯技術通過實時數據的收集與分析，能夠精確掌握各充電站的當前使用情況和電網的整體負載情況，可以實現負載均衡。

中央控制系統會實時接收來自各充電站的數據，包括充電樁的使用率、正在進行的充電會話的數量、每個充電樁的輸出功率等信息，系統還能獲取到即將需要充電的電動汽車的預計到達時間和剩余電量，基于這些信息，中央控制系統利用預先設定的算法來優化充電任務的分配。例如，當某一充電站的負載接近上限時，系統可以自動將新的充電需求引導至附近的其他充電站，從而避免過載并確保充電效率。智能網聯系統還可以根據電網的實時負載調整充電功率，實現需求側管理，在電網負荷較低時，系統可以增加充電速度，而在高峰時段則適當降低充電速度，這樣的動態調整有助于平衡電網負載，防止因充電需求過高而引發供電不穩定的問題。

需求響應是指在電網負荷高峰或緊急狀態下，通過調整電力使用模式來響應電網的需求變化，這在智能網聯技術應用中尤為重要。商用電動汽車的充電需求巨大，如何通過智能調控實現有效的需求響應，是提高能源利用效率和保障電網安全的關鍵。智能充電系統可以在接到電網運營商的需求響應信號后，快速做出反應。例如，在電網需求高峰時，系統能夠自動發送指令至充電站，暫停或延遲非緊急的充電活動，優先保障必要的運營需求，對于已連接充電樁但尚未開始充電的電動車輛，系統可根據實際情況調整充電啟動的時間，這種策略可以緩解電網的壓力，優化能源的分配和使用。智能系統還可以利用市場激勵機制來實現需求響應，通過變價策略，即在電力需求高峰期間提高充電費用，在需求低谷時段降低費用，刺激或抑制充電需求，價格機制能夠有效引導用戶在電網負荷較低時充電，進一步實現能源消費的經濟性和高效性。

4.3 V2G雙向互動

在智能網聯技術的推動下，商用電動汽車的充電策略正在經歷一場革命性的變革，尤其是在實現車輛到電網（V2G）雙向互動方面，這一策略不僅解決了電網的峰谷問題，還提高了電動汽車電池的使用效率。這種雙向互動功能主要通過增強型車輛通信接口和運用區塊鏈技術來實現。

a.增強型車輛通信接口作為實現V2G雙向互動的技術基礎，其核心在于建立一種高效、可靠的數據交換平臺，使電動汽車與電網之間能夠無縫連接和實時交流，這種接口需要支持實時數據傳輸，包括電池狀態、充電需求、電網需求及能源價格等信息。通過這些數據的實時更新和分析，電動汽車可以在電網負荷較低時自動充電，而在電網高峰期則可以反向輸電回網，幫助平衡電網負荷并提供緊急能源支持，這種技術的實現確保了電動汽車與電網之間的信息互動更為精確和高效，大大提升了能源的利用率和經濟性。

b.區塊鏈技術在V2G雙向互動中扮演了重要角色。通過創建一個去中心化的、不可篡改的數據記錄系統，區塊鏈技術確保了所有交易的透明性和安全性。在電動汽車與電網的能量交換過程中，每一次充電或放電的記錄都將被加密存儲在區塊鏈上，這不僅保證了數據的真實性和防篡改性，還可以幫助調節和計算每一筆能源交易的費用。區塊鏈的智能合約功能可以自動執行能源交易協議，比如在電價下降時自動啟動充電，或在電價上升時自動進行放電，從而為車主和電網操作者帶來更大的經濟效益和操作便利。

基于智能網聯技術的商用電動汽車充電策略通過實時數據采集分析、負載均衡與需求響應以及V2G雙向互動等創新方法，為商用電動車隊的運營管理帶來了革命性的變革，這種綜合性的充電策略不僅優化了車隊的充電效率和運營成本，還顯著提升了電網的穩定性和可再生能源的利用率。通過智能算法和大數據分析，系統能夠精準預測充電需求，動態調整充電計劃，實現電網負載的均衡分配。同時，V2G技術的應用使得商用電動汽車不再僅僅是能源消費者，還成為電網調節的重要參與者。先進的充電策略不僅推動了商用電動汽車的高效運行，也為構建智慧城市和綠色交通系統做出了重要貢獻，展現了電動化與智能化融合的巨大潛力。

5 結語

本文探討了基于智能網聯技術的商用電動汽車充電策略，分析了當前商用電動汽車充電的需求并提出了相關充電策略，通過智能網聯技術，商用電動汽車充電管理實現了從被動響應到主動預測、從孤立決策到系統集成的轉變，為解決商用電動汽車充電難題提供了有效途徑。然而，智能網聯技術在商用電動汽車充電領域的應用仍處于初級階段，未來還需要在以下方面進行深入研究，隨著技術的不斷進步和實踐的深入，基于智能網聯技術的商用電動汽車充電策略必將發揮更大的作用，為商用電動汽車的推廣應用和新能源汽車產業的發展做出重要貢獻。

參考文獻：

[1]王保義，祝鄭凌，張少敏.基于深度強化學習的住宅區電動汽車充電策略[J].電力科學與工程，2024，40（6）：19-27.

[2]李媛媛，侯錦秋，宋陽，等.基于分時電價的多目標電動汽車有序充電優化策略研究[J].東北電力技術，2024，45（3）：23-27.

[3]趙爽，蘇松林，朱勇長，等.一種純電動汽車全工況定時定量充電控制策略[J].汽車實用技術，2023，48（19）：6-11.

[4]鄧湘，解宜清，張仰飛，等.考慮雙邊利益的電動汽車充電動態定價策略研究[J].現代電子技術，2023，46（10）：124-128.

[5]劉靚雯，高傳彬，王丹陽.考慮新能源消納的電動汽車有序充電策略研究綜述[J].時代汽車，2023（7）：120-122.