摘要 ：文章基于南方某市的電動(dòng)汽車充電數(shù)據(jù)，得出各類型電動(dòng)汽車在不同日期類型的充電開(kāi)始時(shí)間、充電電量、充電功率的分布規(guī)律。采用蒙特卡洛算法模擬計(jì)算了該市 2021年各類型電動(dòng)汽車工作日與休息日的充電負(fù)荷情況，結(jié)果表明，電動(dòng)私家車在休息日的午間和凌晨充電負(fù)荷要高于工作日；該市電動(dòng)出租車在工作日與休息日的充電負(fù)荷占比分別為 60．42% 、58．55% ，在三類型車中始終大; 電動(dòng)私家車工作日與休息日充電負(fù)荷曲線有較大差異，電網(wǎng)總負(fù)荷會(huì)在 19:00 達(dá)到高峰。驗(yàn)證了電動(dòng)汽車的大規(guī)模引入會(huì)增加電網(wǎng)的峰值和峰谷差，同時(shí)將充電行為數(shù)據(jù)擬合為公式，旨在為未來(lái)的電網(wǎng)擴(kuò)容建設(shè)和對(duì)電動(dòng)汽車的有序充電控制提供幫助。

關(guān)鍵詞：電動(dòng)汽車；充電行為分析；負(fù)荷預(yù)測(cè)

0 引言

隨著環(huán)境的惡化和化石能源短缺現(xiàn)象的加劇，電動(dòng)汽車以其相對(duì)低廉的價(jià)格、契合綠色出行的理念、消納間歇性可再生能源電力等特點(diǎn)，近些年在世界范圍 內(nèi)都得到了較快的發(fā)展。而大規(guī)模電動(dòng)汽車并入電網(wǎng)給電網(wǎng)的安全帶來(lái)了嚴(yán)重的威脅。即隨著電動(dòng)汽車數(shù)量的提高，會(huì)給電網(wǎng)負(fù)荷帶來(lái)了巨大的沖擊。因此，對(duì)電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)于電網(wǎng)及充電樁后續(xù)的規(guī)劃建設(shè)，以及采用何種方式來(lái)緩解大規(guī)模電動(dòng)汽車充電過(guò)程對(duì)電網(wǎng)帶來(lái)的沖擊，都具有重要的研究?jī)r(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

針對(duì)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè)可以分為從空間角度和時(shí)間角度進(jìn)行預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)研究電動(dòng)汽車在空間約束下的出行特性，采用交通起止點(diǎn)法和蒙特卡洛算法完成對(duì)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的時(shí)空預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)針對(duì)電動(dòng)汽車在居民區(qū)的充電特征，建立相關(guān)模型。文獻(xiàn)以某一地區(qū)為例，根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣得到居民區(qū)、工商業(yè)區(qū)電動(dòng)汽車的數(shù)量，研究不同功能區(qū)域電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的差異性。文獻(xiàn)對(duì)蒙特卡洛算法的尋優(yōu)路徑優(yōu)化，完成對(duì)電動(dòng)汽車時(shí)間尺度上的負(fù)荷預(yù)測(cè)，提高了運(yùn)算速度。

文中分析了前人研究電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷特性因素的不足之處，對(duì)某市工作日與休息日各類型車的實(shí)際充電行為數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，包括充電開(kāi)始時(shí)間、充電電量、充電功率的分布特征。采用蒙特卡洛法計(jì)算各類型電動(dòng)汽車的負(fù)荷曲線，比較各類型車負(fù)荷曲線的差異，分析充電負(fù)荷曲線對(duì)該市電網(wǎng)負(fù)荷的影響。

1. 安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)

1.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)系統(tǒng)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)接入系統(tǒng)的汽車充電站、電動(dòng)自行車充電站以及各個(gè)充電樁進(jìn)行不間斷地?cái)?shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實(shí)時(shí)監(jiān)控充電樁運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理，交易結(jié)算，資源管理、電能管理、明細(xì)查詢等，同時(shí)對(duì)充電機(jī)過(guò)溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過(guò)壓、欠壓、絕緣低各類故障進(jìn)行預(yù)警；充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng)，用戶通過(guò)微信、支付寶、云閃付掃碼充電。

1.2應(yīng)用場(chǎng)合

適用于住宅小區(qū)等物業(yè)環(huán)境、各類企事業(yè)單位、醫(yī)院、景區(qū)、學(xué)校、園區(qū)等公建、公共停車場(chǎng)、公路充電站、公交樞紐、購(gòu)物中心、商業(yè)綜合體、商業(yè)廣場(chǎng)、地下停車場(chǎng)、高速服務(wù)區(qū)、公寓寫字樓等場(chǎng)合。

1.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備層：連接于網(wǎng)絡(luò)中的各類傳感器，包括多功能電力儀表、汽車充電樁、電瓶車充電樁、電能質(zhì)量分析儀表、電氣火災(zāi)探測(cè)器、限流式保護(hù)器、煙霧傳感器、測(cè)溫裝置、智能插座、攝像頭等。

網(wǎng)絡(luò)通訊層：包含現(xiàn)場(chǎng)智能網(wǎng)關(guān)、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)等設(shè)備。智能網(wǎng)關(guān)主動(dòng)采集現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備層設(shè)備的數(shù)據(jù)，并可進(jìn)行規(guī)約轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)把數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，智能網(wǎng)關(guān)可在網(wǎng)絡(luò)故障時(shí)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地，待網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)時(shí)從中斷的位置繼續(xù)上傳數(shù)據(jù)，保證服務(wù)器端數(shù)據(jù)不丟失。

平臺(tái)管理層：包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器，完成對(duì)現(xiàn)場(chǎng)所有智能設(shè)備的數(shù)據(jù)交換，可在PC端或移動(dòng)端實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)充電站配電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、充電樁的工作狀態(tài)、充電過(guò)程及人員行為，并完成微信、支付寶在線支付等應(yīng)用。

1.4平臺(tái)功能描述

1.4.1充電服務(wù)

充電設(shè)施搜索，充電設(shè)施查看，地圖尋址，在線自助支付充電，充電結(jié)算，導(dǎo)航等。

1.4.2首頁(yè)總覽

總覽當(dāng)日、當(dāng)月開(kāi)戶數(shù)、充值金額、充電金額、充電度數(shù)、充電次數(shù)、充電時(shí)長(zhǎng)，累計(jì)的開(kāi)戶數(shù)、充值金額、充電金額、充電度數(shù)、充電次數(shù)、充電時(shí)長(zhǎng)，以及相應(yīng)的環(huán)比增長(zhǎng)和同比增長(zhǎng)以及樁、站分布地圖導(dǎo)航、本月充電統(tǒng)計(jì)。

1.4.3交易結(jié)算

充電價(jià)格策略管理，預(yù)收費(fèi)管理，賬單管理，營(yíng)收和財(cái)務(wù)相關(guān)報(bào)表。

1.4.4故障管理

故障管理故障記錄查詢、故障處理、故障確認(rèn)、故障分析等管理項(xiàng)，為用戶管理故障和查詢提供方便。

1.4.5統(tǒng)計(jì)分析

統(tǒng)計(jì)分析支持運(yùn)營(yíng)趨勢(shì)分析、收益統(tǒng)計(jì)，方便用戶以曲線、能耗分析等分析工具，瀏覽樁的充電運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)。

1.4.6運(yùn)營(yíng)報(bào)告

按用戶周期分析汽車、電瓶車充電站、樁運(yùn)行、交易、充值、充電及報(bào)警、故障情況，形成分析報(bào)告。

4.4.7APP、小程序移動(dòng)端支持

通過(guò)模糊搜索和地圖搜索的功能，可查詢可用的電樁和電站等詳細(xì)信息。掃碼充電，在線支付:掃描充電樁二維碼，完成支付，微信支付完成后，即可進(jìn)行充電。

1.4.8資源管理

充電站檔案管理，充電樁檔案管理，用戶檔案管理，充電樁運(yùn)行監(jiān)測(cè)，充電樁異常交易監(jiān)測(cè)。

2 結(jié)束語(yǔ)

由于早期的研究缺乏實(shí)際數(shù)據(jù)的支持，對(duì)充電電量和充電功率的設(shè)定較為主觀，降低了模型計(jì)算的精度，文章基于南方某市電動(dòng)汽車充電的實(shí)際數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行篩選處理，得到不同類型電動(dòng)汽車充電行為的分布規(guī)律，并將其充電行為數(shù)據(jù)擬合成函數(shù)形式。而后采用蒙特卡羅算法對(duì)三種類型電動(dòng)車的充電負(fù)荷曲線進(jìn)行了模擬計(jì)算，得到以下結(jié)論:

(1) 電動(dòng)汽車的大規(guī)模無(wú)序充電行為會(huì)進(jìn)一步提高電網(wǎng)的峰值與峰谷差，導(dǎo)致峰上加峰現(xiàn)象的出現(xiàn)；

(2) 電動(dòng)出租車充電負(fù)荷占比較高，同時(shí)具有較大的隨機(jī)性，未來(lái)具有較大的調(diào)度潛力，可以通過(guò)多種方式對(duì)其充電行為進(jìn)行引導(dǎo)，進(jìn)一步降低其充電行為對(duì)電網(wǎng)的影響。