安科瑞 陳聰

摘要：自21世紀(jì)以來在全球經(jīng)濟(jì)加速發(fā)展的背景下，能源的過度開采導(dǎo)致了資源枯竭、環(huán)境污染等嚴(yán)重問題。人類在逐步減少對傳統(tǒng)資源依賴的同時也加大了對風(fēng)、光、電等新型可再生能源的研究。作為污染排放量的汽車早已成為研究者的熱門課題，而電動汽車由于其污染排放量幾乎為零的特點(diǎn)近些年來則快速發(fā)展，在汽車保有量中的占比也逐步增長。但由于電動汽車數(shù)量的急劇增長，電動汽車充電形成的充電負(fù)荷對于電網(wǎng)的不利影響也在日益增加，尤其是電動汽車的大規(guī)模無序充電會使電網(wǎng)形成“峰上加峰”的負(fù)荷，對電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性造成極為嚴(yán)重的影響。所以，對于合理引導(dǎo)電動汽車有序充電就顯得至關(guān)重要。

本文首先討論了影響電動汽車無序充電的相關(guān)因素，對比分析電動汽車不同充電方式的優(yōu)劣，并對不同種類電動汽車的行為特點(diǎn)進(jìn)行分析。接著對用戶電動汽車行駛習(xí)慣進(jìn)行建模分析，模擬出不同類型電動汽車的出行規(guī)律，并對電動汽車充電負(fù)荷進(jìn)行模擬得到該區(qū)域的充電負(fù)荷變化曲線。

通過分析電動汽車無序充電的不利影響提出了一種新的優(yōu)化方式，即基于用戶需求側(cè)的動汽車有序充電策略，通過對用戶側(cè)的需求目標(biāo)及相關(guān)約束條件進(jìn)行分析來得到用戶側(cè)的有序充電策略，對充電負(fù)荷時間、空間及時空上的優(yōu)化以及配電網(wǎng)網(wǎng)損優(yōu)化、電動汽車用戶充電費(fèi)用總體優(yōu)化來驗(yàn)證該混合反向?qū)W習(xí)鯨魚優(yōu)化算法的有序充電策略在實(shí)際算例優(yōu)化的可行性。

關(guān)鍵詞：電動汽車；無序充電；用戶需求側(cè)；鯨魚優(yōu)化算法；有序優(yōu)化

1引言

自21世紀(jì)以來，在全球經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展下的背景下，以化石能源為主的多種能源被大量消耗[1]。但其帶來的代價對全球環(huán)境的影響愈發(fā)嚴(yán)重，目前，能源與污染成為社會發(fā)展所面臨的關(guān)鍵問題。所以，在可持續(xù)發(fā)展的背景下，綠色低碳的清潔能源成為目前*人類追求的共同目標(biāo)。經(jīng)過多年的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)并形成以太陽能、風(fēng)能等清潔能源為主的規(guī)模化發(fā)電。為了實(shí)現(xiàn)既定的目標(biāo)，我國要在能源使用上進(jìn)行轉(zhuǎn)型，逐步從化石能源向風(fēng)、水、光等清潔能源轉(zhuǎn)變，并加大對新能源汽車發(fā)展，逐步替代對傳統(tǒng)燃油汽車的依賴。而在這其中電動汽車(ElectricVehicle，Ev)就是完*只依靠電能來驅(qū)動行駛的新能源汽車，其特點(diǎn)相比于傳統(tǒng)燃油車更環(huán)保、更有效。所以目前各國為了應(yīng)對資源枯竭與環(huán)境惡化的問題，都在大力推廣電動汽車。

雖然全球電動汽車及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展非常迅速，各國也都制定相應(yīng)的補(bǔ)貼政策來推動電動汽車的高速發(fā)展，但是在電動汽車高速發(fā)展的同時也產(chǎn)生了不少的隱患及問題。明顯的問題是電動汽車充電樁數(shù)量與電動汽車數(shù)量的不匹配，高峰期會出現(xiàn)“車等樁”的現(xiàn)象，低谷期則是充電樁的冗余。另外，汽車充電樁的空間分布極不均勻，某些區(qū)域的充電樁會過于集中，而有些區(qū)域則分布零散。由此帶來的直接影響則直接關(guān)系到電動汽車充電時對于地區(qū)電網(wǎng)的電能質(zhì)量，由于充電時的諧波干擾，會使網(wǎng)損并使電網(wǎng)功率因數(shù)下降。隨著電動汽車數(shù)量連年快速增加，電動汽車充電時間與地點(diǎn)的隨機(jī)性強(qiáng)的特點(diǎn)會越來越明顯的體現(xiàn)，無序充電對于配電網(wǎng)的影響將會越來越大，在系統(tǒng)負(fù)荷中的占比也將越來越明顯。而如果無法即時對電動汽車充電進(jìn)行合理分配，嚴(yán)重的情況則是在用電高峰時期使得電網(wǎng)發(fā)生解列與崩潰的危險(xiǎn)。因此，電動汽車充電負(fù)荷的快速增長以及大量電動汽車的無序充電行為將對配電網(wǎng)的全新規(guī)劃以及負(fù)荷承擔(dān)能力提出新的挑戰(zhàn)。

2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

近年來各國逐步重視并加大了對電動汽車的推廣，電動汽車數(shù)量也增長的越來越快。圖

1展示了從2015-2021年間中國、美國和歐盟的電動汽車銷量變化情況，中國和歐盟的增長幅度明顯，年平均增長幅度分別達(dá)到58.6%和50.3%。

圖1中國、美國、歐盟電動汽車銷量

2.1電動汽車國外發(fā)展現(xiàn)狀

在現(xiàn)行全球經(jīng)濟(jì)環(huán)境的背景下，全球能源分配和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)面臨著雙重挑戰(zhàn)。作為目

前石油消耗和二氧化碳排放的大戶一一燃油汽車，需要對其的改革來減少對資源的消耗，而從目前全球電動汽車的發(fā)展情況來看，以純電動和燃料電池為主的純電驅(qū)動技術(shù)將是電動汽車現(xiàn)階段的主攻技術(shù)方向和未來長期目標(biāo)，而油電混動汽車和插電混動汽車則是短期內(nèi)的過渡選擇。從目前的發(fā)展情況來看，全球電動汽車的發(fā)展依舊面l臨諸多挑戰(zhàn)，對于關(guān)鍵技術(shù)突破、汽車制造轉(zhuǎn)型、消費(fèi)者對電車的接納程度等還有待進(jìn)一步提升。具體到各國，推動電動汽車發(fā)展的依舊是美國、日本及歐洲這些的在電動汽車相關(guān)技術(shù)方面的發(fā)展起步較早，而且也有各自的側(cè)。

2.2電動汽車國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀

在21世紀(jì)初期，我國便已經(jīng)開始對新能源汽車的部分產(chǎn)業(yè)進(jìn)行研發(fā)，從2001年起新能源汽車項(xiàng)目被列入“863”重大科技課題起，就已經(jīng)制定了從“汽油車向氫動力汽車邁進(jìn)”的戰(zhàn)略。“十一五”期間，作為重大發(fā)展目標(biāo)，新能源汽車的研發(fā)與發(fā)展備受關(guān)注，提出了“節(jié)能型新能源汽車”戰(zhàn)略，并大力扶持相關(guān)新能源汽車制造產(chǎn)業(yè)。自2009年起國務(wù)院通過對汽車產(chǎn)業(yè)的近遠(yuǎn)期規(guī)劃，在此基礎(chǔ)上執(zhí)行以自主創(chuàng)新為，以新能源汽車為主要突破口的新型新能源汽車發(fā)展戰(zhàn)略，力爭在2025．2035年使國產(chǎn)新能源汽車居于世界前列。根據(jù)《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021．2035年)》，我國將在“十四五”期間對新能源汽車產(chǎn)業(yè)推進(jìn)、著重發(fā)展，加快其在創(chuàng)新技術(shù)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)及產(chǎn)業(yè)等方面的融合，同時，根據(jù)《“十四五”規(guī)劃綱要》，“十四五”期間，對于新能源汽車十分重要的動力電池續(xù)航等關(guān)鍵技術(shù)取得重大突破。

我國近幾年電動汽車及其相關(guān)行業(yè)的發(fā)展尤為迅速，電動汽車的銷量與保有量占比也在逐年快速遞增，純電動汽車在電動汽車中的占比也越來越大，我國電動汽車經(jīng)過幾年的發(fā)展已經(jīng)形成“百花齊放”的局面。

3 電動汽車充電現(xiàn)狀

3.1電動汽車無序充電現(xiàn)狀

技術(shù)的進(jìn)步不斷刺激著電動汽車數(shù)量的快速增加l酡l。同時，電動汽車作為移動式儲能裝置，在削峰填谷、提供電力系統(tǒng)輔助服務(wù)、協(xié)同消納新能源等方面具有廣闊的應(yīng)用前景。但是，電動汽車的無序充電可能會導(dǎo)致電網(wǎng)的峰谷差加劇、電壓下降等不利影響，所以對于

電動汽車無序充電的分析顯得尤為重要。

由于電動汽車型號和種類上的多樣化，主要分為交流一級、交流二級和直流充電電動汽車，其充電功率存在較大差別。電動汽車的數(shù)量和充電功率對電網(wǎng)的影響不同，所以分析不同充電功率等級的比例，既能滿足用戶的需求在充電連接時長獲取預(yù)期的充電電量，也能減少設(shè)備投資，降低電動汽車無序充電負(fù)荷的峰谷差。

3.2電動汽車有序充電現(xiàn)狀

電網(wǎng)于2019年10月發(fā)布的《泛在電力物聯(lián)網(wǎng)*皮書2019》中指出，電動汽車有序充電通過將網(wǎng)、戶、樁和車四者之間充分聯(lián)系交互以及分層控制，在感知配變負(fù)荷變化的基礎(chǔ)上，智能動態(tài)調(diào)整充電時間和功率，優(yōu)化配變負(fù)荷運(yùn)行曲線，實(shí)現(xiàn)削峰填谷。既滿足用戶充電需求，又提升了配電網(wǎng)設(shè)備和發(fā)電設(shè)備的利用率，降低了電網(wǎng)和發(fā)電設(shè)備投資。

所以，針對目前電動汽車有序充電的策略研究主要從用戶需求側(cè)和電網(wǎng)供給側(cè)兩方面進(jìn)行研究。對于用戶需求側(cè)而言，在滿足電動汽車用戶期望值之后應(yīng)當(dāng)盡可能的使用戶電動汽車充電費(fèi)用達(dá)到，以達(dá)到用戶經(jīng)濟(jì)性的目的；而對于電網(wǎng)供給側(cè)而言，主要的目的即在規(guī)?；碾妱悠嚱尤腚娋W(wǎng)后使電網(wǎng)的峰谷差達(dá)到，即“削峰填谷”，包括減少配電網(wǎng)網(wǎng)損、降低電壓偏差以及削弱或消除電壓諧波等目標(biāo)手段。

3.2.1考慮用戶需求側(cè)的有序充電策略

通過以用戶為核心，城市配電網(wǎng)規(guī)劃為框架，分析討論只考慮電動汽車充電行為、考慮電動汽車V2G行為以及不考慮電動汽車V2G行為的城市配電網(wǎng)規(guī)劃，論證了考慮電動汽車V2G行為對降低配電網(wǎng)規(guī)劃總投資的必要性。從時空上對電動汽車用戶充

放電行為進(jìn)行引導(dǎo)，從時空雙尺度上給出了電動汽車有序充放電策略來實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)、用戶及充

電站之間的資源均衡分布，實(shí)現(xiàn)電動汽車的時空分布，但其涉及的節(jié)點(diǎn)數(shù)較少，未能滿足區(qū)

域復(fù)雜負(fù)荷。針對電動汽車和分布式能源的資源特性，建立一種基于粒子群優(yōu)化算法的

調(diào)度策略。通過電動汽車充放電負(fù)荷調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)分布式能源的并網(wǎng)消費(fèi)，有效節(jié)約分布式能源的并網(wǎng)成本，但缺少對電動汽車運(yùn)營商的市場收入的分析。從空間、時間與功率維度分析電動汽車充電行為特性，并提出一種用于改善電網(wǎng)運(yùn)行的充電站選址定容優(yōu)化策略，但并未對二者進(jìn)行結(jié)合研究。則以化網(wǎng)損和電壓偏移為目標(biāo)建立電網(wǎng)運(yùn)行的動態(tài)定價優(yōu)化策略，但卻缺少對區(qū)域性的整體分析。

3.2.2考慮電網(wǎng)供給側(cè)的有序充電策略

通過建立充電負(fù)荷預(yù)測影響因素概率模型，提出了基于時刻充電概率的負(fù)荷預(yù)測方法，但未對常規(guī)負(fù)荷預(yù)測方法中存在的參數(shù)模型設(shè)置主觀、預(yù)測結(jié)果與用戶隨機(jī)性駕駛行為不匹配的缺陷進(jìn)行規(guī)避。探討了以二次規(guī)劃和動態(tài)規(guī)劃為主的隨即規(guī)劃對不同滲透率的電動汽車接入引起的電網(wǎng)網(wǎng)損與電壓變化進(jìn)行了對比。對充電站的位置與規(guī)模化優(yōu)化，并基于電動汽車的路線概率和到達(dá)公園概率，優(yōu)化了電動汽車的充電場，平衡了配電網(wǎng)中的能量流。通過引入虛擬荷電狀態(tài)對優(yōu)化后的充放電行為進(jìn)行修正，在考慮電網(wǎng)測的調(diào)峰需求和用戶側(cè)的充電需求基礎(chǔ)上提出了分時電價動態(tài)優(yōu)化方案，通過動態(tài)更新每輛電動汽車入網(wǎng)實(shí)時電價信息實(shí)現(xiàn)了對電動汽車的有序充放電優(yōu)化。

4 考慮用戶需求側(cè)的電動汽車有序充電策略

在電動汽車大規(guī)模無序接入電網(wǎng)后，無序充電負(fù)荷會對配電網(wǎng)網(wǎng)損、電壓質(zhì)量產(chǎn)生不利影響，所以為了減少無序充電負(fù)荷對于電網(wǎng)的影響，需要有針對性的合理引導(dǎo)來規(guī)范電動汽車的充電行為。所以本文結(jié)合分析用戶需求側(cè)的電動汽車有序充電來實(shí)現(xiàn)基于用戶需求側(cè)的改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法的電動汽車有序充電優(yōu)化。

4.1基于用戶需求側(cè)響應(yīng)的原理

需求側(cè)響應(yīng)是指由外部原因的影響造成電力市場價格上漲或者系統(tǒng)安全性受到一定影響時，由供電用戶通過與供電方的誘導(dǎo)力在供電價格補(bǔ)償上達(dá)成補(bǔ)償合同或方案，通過改變用戶固有的用電習(xí)慣來減輕或者轉(zhuǎn)移某段時間內(nèi)的用電負(fù)荷，電價上升，保障電力供應(yīng)的穩(wěn)定。對于電動汽車用戶則可以靈活根據(jù)充電電價的變化來合理安排充電計(jì)劃。此充電方式不僅能減輕對電網(wǎng)的影響，更能提升用戶充電的經(jīng)濟(jì)性。

目前對于用戶需求側(cè)響應(yīng)的分析可分為一下兩種：

4.1.1用戶激勵型需求側(cè)響應(yīng)

（1）事先與系統(tǒng)運(yùn)營商簽訂協(xié)議；

（2）在運(yùn)行商對用戶發(fā)出需求側(cè)響應(yīng)時，在系統(tǒng)安全運(yùn)行的前提下，系統(tǒng)運(yùn)營商根據(jù)所簽協(xié)議切除負(fù)荷；

（3）在負(fù)荷切除后或調(diào)整結(jié)束后，運(yùn)行商根據(jù)所簽協(xié)議對用戶進(jìn)行相應(yīng)的補(bǔ)償。

4.2.2用戶價格型需求側(cè)響應(yīng)

（1）運(yùn)營商制定多種電價機(jī)制；

（2）根據(jù)不同用戶對電價的敏感程度來合理引導(dǎo)用戶調(diào)整用電負(fù)荷。

4.2基于用戶側(cè)的有序充電策略

4.2.1有序充電過程及策略

為了使電動汽車充電對電網(wǎng)的不利影響降至，提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性，對于目前的電力市場主要是采用的是價格型需求響應(yīng)，即以分時電價為主的響應(yīng)需求。對于電網(wǎng)而言，在用電高峰期合理的引導(dǎo)電動汽車用戶減少充電，減輕對電網(wǎng)的負(fù)荷壓力，在用電低谷期又積極鼓勵用戶充電來充分補(bǔ)償谷值，通過引導(dǎo)來逐步改變用戶的常規(guī)充電時間，逐漸實(shí)現(xiàn)“削峰填谷”的作用，這是一種傳統(tǒng)的電動汽車有序充電策略。

但對于現(xiàn)階段大部分地區(qū)的分時電價價格均已負(fù)荷時段所對應(yīng)的分時電價設(shè)定完成，對于每日即時性的改變電價策略較難實(shí)現(xiàn)，另外每天的實(shí)際負(fù)荷也在動態(tài)性的改變，所以在實(shí)際中概率會出現(xiàn)與該時段分時電價難以匹配的問題。若峰值電價時段過長但電動汽車充電幾乎很少，或者峰谷電價時段過短但充電車輛過多，二者均會對系統(tǒng)造成利的影響。

由于實(shí)際配電網(wǎng)中的電動汽車充電負(fù)荷既包括有序充電負(fù)荷還包括無序充電負(fù)荷。對于實(shí)際配電網(wǎng)中含有這兩部分負(fù)荷應(yīng)分別優(yōu)化。對于電動汽車充電過程首先應(yīng)確定配電網(wǎng)模型，根據(jù)配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)及初始負(fù)荷來設(shè)置部分節(jié)點(diǎn)為有序充電節(jié)點(diǎn)，部分為無序充電節(jié)點(diǎn)。

電動汽車有序充電部分應(yīng)根據(jù)配電網(wǎng)中電動汽車的覆蓋率，對各個節(jié)點(diǎn)按照初始負(fù)荷占據(jù)總負(fù)荷的比例來分配一定量的電動汽車。而且由于實(shí)際配電網(wǎng)中這兩部分同時存在，所以在有序充電優(yōu)化時需要考慮無序充電負(fù)荷?？紤]到愿意參與有序充電的用戶有限，所以針對這部分有序充電用戶引入有序充電用戶響應(yīng)度，用來表示參與有序充電的電動汽車數(shù)量占電動汽車總量的比例。需要在新的基礎(chǔ)負(fù)荷上對有序充電的電動汽車在充電的時間段和充電空間上分別進(jìn)行優(yōu)化，將電動汽車有序充電負(fù)荷疊加至新的基礎(chǔ)負(fù)荷上，并通過采取優(yōu)化算法來得到優(yōu)化后的系統(tǒng)負(fù)荷時空分布。

5安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營云平臺助力有序充電開展

5.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費(fèi)運(yùn)營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統(tǒng)的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地?cái)?shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實(shí)時監(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，資要管理、電能管理，明細(xì)查詢等。同時對充電機(jī)過溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過壓，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)，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

5.2應(yīng)用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實(shí)業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)。

5.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)分為四層：

1）即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

2）數(shù)據(jù)采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù)，并進(jìn)行電能計(jì)量和保護(hù)。

3）網(wǎng)絡(luò)傳輸層：通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

4）數(shù)據(jù)層：包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器，應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站，數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實(shí)時數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

5）應(yīng)客戶端層：系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費(fèi)平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實(shí)時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計(jì)分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能，同時為運(yùn)維人員提供運(yùn)維APP，充電用戶提供充電小程序。

5.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

5.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點(diǎn)分布情況，對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯示，同時可查看每個站點(diǎn)的站點(diǎn)信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁，查看設(shè)備使用率，合理分配資源。

5.4.2實(shí)時監(jiān)控

實(shí)時監(jiān)視充電設(shè)施運(yùn)行狀況，主要包括充電樁運(yùn)行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流，充電樁告警信息等。

5.4.3交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進(jìn)行賬戶進(jìn)行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作，可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細(xì)信息。

5.4.4故障管理

設(shè)備自動上報(bào)故障信息，平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進(jìn)行派發(fā)處理，同時運(yùn)維人員可通過運(yùn)維APP收取故障推送，運(yùn)維人員在運(yùn)維工作完成后將結(jié)果上報(bào)。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

5.4.5統(tǒng)計(jì)分析

通過系統(tǒng)平臺，從充電站點(diǎn)、充電設(shè)施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統(tǒng)計(jì)信息、能耗統(tǒng)計(jì)信息等。

5.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺建立運(yùn)營商戶，運(yùn)營商可建立和管理其運(yùn)營所需站點(diǎn)和充電設(shè)施，維護(hù)充電設(shè)施信息、價格策略、折扣、優(yōu)惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。

5.4.7運(yùn)維APP

面向運(yùn)維人員使用，可以對站點(diǎn)和充電樁進(jìn)行管理、能夠進(jìn)行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進(jìn)行遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置，同時可接收故障推送

5.4.8充電小程序

面向充電用戶使用，可查看附近空閑設(shè)備，主要包含掃碼充電、賬戶充值，充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

5.5系統(tǒng)硬件配置

6.總結(jié)

電動汽車因其污染小、噪聲低等特點(diǎn)未來在我國汽車總量的占比勢必會快速上升，而且近些年對于電動汽車制定的優(yōu)惠政策也會促使電動汽車銷量上漲，但是隨著電動汽車用戶的規(guī)模越來越大，相應(yīng)的電動汽車在充電時充電負(fù)荷對電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定性也將帶來不可忽視的影響，尤其是對于配電網(wǎng)峰谷差、配電網(wǎng)網(wǎng)損等方面的影響必將成為亟待解決的問題。

宏觀上講，電動汽車用戶出行規(guī)律及其行駛習(xí)慣在一定程度上對電動汽車的充電產(chǎn)生較為明顯的影響，通過分析電動汽車用戶平均返回概率模擬出用戶的日均行駛里程，通過對區(qū)域內(nèi)充電站電動汽車分析模擬出電動汽車的充電負(fù)荷曲線，對于影響電動汽車無序充電的因素有了較為充分的分析。

通過考慮基于用戶需求側(cè)的有序充電策略，分析了有序充電過程中的約束要求，實(shí)現(xiàn)了有序充電負(fù)荷的優(yōu)化、配電網(wǎng)網(wǎng)損的優(yōu)化來實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性，實(shí)現(xiàn)了用戶充電費(fèi)用的來實(shí)現(xiàn)電費(fèi)充電的經(jīng)濟(jì)性。

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