摘要：为解决大规模电动汽车无序充电导致电网出现“峰上加峰”现象，依据电动汽车充电地点的不同将配电网划分为居民区、办公区、商业区微电网，提出基于峰谷差、分时电价、用户充电满意度多目标下的电动汽车充电模式，建立了微电网内运营商峰谷差—用户充电费用少和充电满意度的双盈多目标优化调度模型，采用上海市实际居民办公商业混合体，基于MATLAB/NSGAⅡ算法求解负荷整形度；采取粒子群优化算法求解电动汽车车主达到充电满意度；实现对电动汽车充电时刻和充电功率的引导。实际算例仿真结果表明，该方法能有效降低配电网负荷峰谷差，提高电动汽车充电效率，满足用户充电需求。

为了应对全球气候变暖和化石能源日益短缺的挑战，中国提出了“双碳”目标。国家电网公司发布了“碳达峰、碳中和”行动方案。开发和利用各种新型清洁能源，将电动汽车（electricvehicle，EV）

与分布式能源相结合，对实现多种能源的优势互补具有十分重要的意义。大量电动汽车接入微电网，对微电网群的协调优化运行带来了新的挑战。随着分布式新能源的发展，传统的单一微网模式已经处于劣势。微电网群将多个单一的微电网结合在一起，增强了微网系统的稳定性，使可再生能源能够灵活满足电力的多元化需求，并减少了电动汽车充电负荷对传统大电网的影响。在城市中，电动汽车数量众多，其电池具有电源与负荷的双重特性，与分布式电源具有互补性。发展城市风光储一体化，可以减少远距离输电损耗，实现能源利用的。

电动汽车充电难、充电价格不合理等问题日益突出。文献提出了电价引导的策略，通过制定动态电价引导EV车主进行有序充电，降低系统峰谷差，减少运行成本。文献［提出电动车智慧传输路径，通过云传输来实现电动车的充电协调与资源优化匹配功能。文献通过在楼宇中安装风力发电机，模拟了电动汽车在楼宇中的充电行为特征，验证了其在城市中的应用可能性。EV充电站具有分布式特点，在经济相对发达充电站密集的区域，辅以光伏发电，一定程度上减轻了电网负担，并提高了供电可靠性。以往对于EV优化调度的研究以单层优化、单目标优化为主，但EV优化调度是复杂的多目标优化问题，因此文献建立了包含EV的双层优化模型，通过博弈实现了充电站收益与电动汽车车主利益之间的平衡。随机性与不确定性是EV充电时空需求方面的明显特点，导致充电桩利用率不高，因此需要在电动汽车充电优化调度方面进行研究。

基于以上背景，本文针对基于负荷变化制定分时充电电价的电动汽车有序充电优化调度策略进行了研究。我们构建了运营商—用户双层多目标优化调度模型，将配电网划分成居民区、办公区、商业区微电网。在此基础上，以微电网内电动汽车为研究对象，依据负荷的变化制定日前分时充电电价，兼顾电网供电可靠性与电动汽车用户的利益，引导电动汽车用户参与有序充电。

1含电动汽车的微网群与日前分时电价

通过微电网群能量管理系统对微电网进行控制，控制平台在前一天将微网内部基本用电负荷、光伏与风力发电机出力以及电动汽车行为信息上传至管理系统，从而对次日的微电网群内电动汽车进行调度。微网群结构示意如图1所示。

图1微电网群结构

由图中可以看出，影响微电网群的因素由以下几个方面组成：

（1）光伏发电模型

光伏发电的发电功率受到光照强度、外界温度等多种因素的影响。

（2）风力发电模型

风力发电机的效率受多种因素影响，包括风速大小、风向以及风速持续的时间等。垂直轴风力发电机组具有风能利用率高、启动风速低等优点。在低风速下，结构更简单的垂直轴风力涡轮机将提供自启动功能，并且不需要任何偏航机构。由于城市中高层建筑物数量众多，建筑物顶部的风速相对较大，这为小型风力发电机的安装和使用提供了条件。

（3）电动汽车充电方式

目前，常见的电动汽车充电有交流充电、直流充电与换电3种方式。交流充电应用广，在充电时电流较小，适用于家庭充电。直流充电是将交流电整流成直流电供给电池充电，多用在集中充电站，其充电电流大，输出功率高，在对充电速度要求高的情况下使用。换电是通过更换已充满电的电池组来达到充满电的效果，但是由于不同汽车品牌的电池型号不统一，成为制约换电措施的因素。

（4）电动汽车行为特性

电动汽车充电时间与行驶里程等特征不确定性大，用对数正态分布描述其行驶距离的概率，EV初始充电时间与结束时间的概率用正态分布表示。

（5）日前分时电价模型

制定灵活合理的EV充电电价能调动车主参与电网调度的积极性，但目前EV充电电价多以固定电价的形式存在，电价形式较为单一，不能反映不同时段和负荷情况下的供需关系，这限制了EV充电电价的灵活性和适应性。因此，为鼓励车主参与电网调度，实现电网的高效稳定运行，提前一天对微网内用电情况预测，依据每时间段负荷的不同，根据负荷变化确定日前分时电价，作为电动汽车用户的充电电价。

依据负荷变化制定的分时电价，当负荷较高时，有大量电动汽车接入会导致充电电价升高，对一些用户而言会选择换个时间段充电，从而实现对用户充电行为的引导。

2微网群双层多目标优化调度

考虑微电网与电动汽车用户双方利益，建立含电动汽车的微网群双层多目标优化调度模型。外层兼顾微网系统稳定性与参与电动汽车调度的用户充电费用，依据制定的日前分时充电电价对电动汽车充电行为进行引导；内层以电动汽车用户充电满意度为目标，构建双层模型，实现微网群的优化运行。

（1）外层优化

为保证电网系统运行稳定性，外层优化需要考虑系统功率平衡约束，风机、光伏出力约束，传输线路容量约束。

（2）内层优化

用电动汽车SOC值来描述电动汽车电量，电动汽车车主达到出行满意是充电结束时电动汽车的SOC达到自己的期望值。内层优化需考虑充电功率与电动汽车的SOC约束

（3）双层多目标优化求解流程

外层要考虑系统负荷波动与电动汽车用户充电费用少的多目标优化问题。以微网群内电动汽车充放电计划为自变量，根据评判标准从外层优化的Pareto解集中选出某一组解，作为电动汽车参与调度的整体充放电计划。再通过内层以电动汽车车主充电期望值为目标函数，得到每辆电动汽车车主的127电力科学与技术学报2024年1月充电量，采用粒子群算法求解。当所得解不满足实际情况时，返回至外层多目标优化阶段，重新选择一组解，继续进行内层优化，直到得到的解满足实际情况。优化求解整体流程如图2所示。

图2优化求解流程

3安科瑞充电桩收费运营云平台系统选型方案

3.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充电柱收费运营云平台系统通过物联网技术对接入系统的电动电动自行车充电站以及各个充电整法行不间断地数据采集和监控，实时监控充电桩运行状态，进行充电服务、支付管理，交易结算，资要管理、电能管理，明细查询等。同时对充电机过温保护、漏电、充电机输入/输出过压，欠压，绝缘低各类故障进行预警；充电桩支持以太网、4G或WIFI等方式接入互联网，用户通过微信、支付宝，云闪付扫码充电。

3.2应用场所

适用于民用建筑、一般工业建筑、居住小区、实业单位、商业综合体、学校、园区等充电桩模式的充电基础设施设计。

3.3系统结构

系统分为四层：

1）即数据采集层、网络传输层、数据层和客户端层。

2）数据采集层：包括电瓶车智能充电桩通讯协议为标准modbus-rtu。电瓶车智能充电桩用于采集充电回路的电力参数，并进行电能计量和保护。

3）网络传输层：通过4G网络将数据上传至搭建好的数据库服务器。

4）数据层：包含应用服务器和数据服务器，应用服务器部署数据采集服务、WEB网站，数据服务器部署实时数据库、历史数据库、基础数据库。

5）应客户端层：系统管理员可在浏览器中访问电瓶车充电桩收费平台。终端充电用户通过刷卡扫码的方式启动充电。

小区充电平台功能主要涵盖充电设施智能化大屏、实时监控、交易管理、故障管理、统计分析、基础数据管理等功能，同时为运维人员提供运维APP，充电用户提供充电小程序。

3.5安科瑞充电桩云平台系统功能

3.5.1智能化大屏

智能化大屏展示站点分布情况，对设备状态、设备使用率、充电次数、充电时长、充电金额、充电度数、充电桩故障等进行统计显示，同时可查看每个站点的站点信息、充电桩列表、充电记录、收益、能耗、故障记录等。统一管理小区充电桩，查看设备使用率，合理分配资源。

3.5.2实时监控

实时监视充电设施运行状况，主要包括充电桩运行状态、回路状态、充电过程中的充电电量、充电电压电流，充电桩告警信息等。

3.5.3交易管理

平台管理人员可管理充电用户账户，对其进行账户进行充值、退款、冻结、注销等操作，可查看小区用户每日的充电交易详细信息。

3.5.4故障管理

设备自动上报故障信息，平台管理人员可通过平台查看故障信息并进行派发处理，同时运维人员可通过运维APP收取故障推送，运维人员在运维工作完成后将结果上报。充电用户也可通过充电小程序反馈现场问题。

3.5.5统计分析

通过系统平台，从充电站点、充电设施、、充电时间、充电方式等不同角度，查询充电交易统计信息、能耗统计信息等。

3.5.6基础数据管理

在系统平台建立运营商户，运营商可建立和管理其运营所需站点和充电设施，维护充电设施信息、价格策略、折扣、优惠活动，同时可管理在线卡用户充值、冻结和解绑。

3.5.7运维APP

面向运维人员使用，可以对站点和充电桩进行管理、能够进行故障闭环处理、查询流量卡使用情况、查询充电\充值情况，进行远程参数设置，同时可接收故障推送

3.5.8充电小程序

面向充电用户使用，可查看附近空闲设备，主要包含扫码充电、账户充值，充电卡绑定、交易查询、故障申诉等功能。

3.5.9系统硬件配置

4结语

针对电动汽车在微电网中的优化调度问题，文中以EV充电地点的不同，将配电网划分居民区、办公区、商业区微电网，基于负荷变化制定日前分时电价，实现对电动汽车充电行为的引导，提出了双层多目标优化调度模型，兼顾微电网与EV车主的利益，并进行算例分析。1）建立的含EV的微电网群优化调度模型降低了微电网中的负荷峰谷差，提高EV充电效率，满足不同类型EV用户充电需求，可兼顾微电网和EV车主的利益，同时促进了新能源的就地消纳，实现能源的优势互补。2）依据负荷变化制定的分时充电电价有效地引导了用户参与微电网调度，与无序充电相比，降低了一部分负荷波动，大规模EV接入电网后效果将更加明显。中国的电价朝着实时电价的趋势发展，还需进一步研究实时电价下EV在微电网系统中的优化调度。

安科瑞 缪阳扬

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