1引言

電動汽車的發(fā)展能有效解決能源危機問題，其充電方式為充電樁，海量電動汽車的無序充電，導致變電站區(qū)域出現峰+峰的問題叫，明顯提升變電站區(qū)域的網損，降低電能質量，為解決這一系列的問題，需研究充電樁控制方法，實現削峰填谷，降低網損，提升供電質量[2]。例如，以用戶需求與利益為目標函數，建立充電樁控制模型，利用莫楞貝突變遺傳算法，求解該模型，獲取充電樁控制方案，該方法可有效避免變壓器過載，降低用戶充電成本[3]。根據電動汽車的儲能容量與充電需求，對充電樁進行合理調控，該方法可有效抑制負荷波動，具備削峰填谷功能。但這兩種方法均未考慮充電樁的三相不平衡問題，影響供電質量，且無法實時采集充電樁的運行信息，導致運維人員不能實時了解充電樁的運行情況，影響充電樁控制效果。無線傳感器具備較優(yōu)的信息采集與傳輸功能，可實時采集目標的運行信息。為此，研究變電站區(qū)域充電樁運行協調自動控制方法，合理協調自動控制充電樁。

2變電站區(qū)域充電樁運行協調自動控制

2.1無線傳感器在變電站區(qū)域的部署方法

利用基于能量均衡的無線傳感器在變電站區(qū)域中的部署方法，部署無線傳感器，用于采集變電站區(qū)域充電樁運行信息。令變電站區(qū)域充電樁的第i個采集節(jié)點為C(i=1,2，,n),i的傳輸距離為d；節(jié)點i與節(jié)點i-1之間的中繼節(jié)點與數量為gi,m；因為g.和節(jié)點i轉發(fā)的充電樁運行信息一致,所以gi的傳輸距離也是d；節(jié)點i與節(jié)點i-1間的距離為Ri。令各節(jié)點一個周期中生成了k比特的充電樁運行信息，那么i發(fā)送的充電樁運行信息為D=(n-i)k,i接收的充電樁運行信息為r=(n-i+1)k。在要求時間內，令全部無線傳感器節(jié)點消耗的能量一致，其能量使用結束時間大致相同，達到無線傳感器網絡能量消耗均衡的目的，無線傳感器節(jié)點間的能量消耗關系為：

式中：Eele為在發(fā)射電路過程中，無線傳感器節(jié)點損耗的能量；E為無線傳感器節(jié)點全生命周期內的損耗能量；入為修正系數；f.為無線傳感器節(jié)點采集充電樁運行信息的頻率；do為傳輸距離閾值；8為在d<d情況下，擴展功率需消耗的能量；amp為在d≥do情況下，擴展功率需消耗的能量。

根據式(1）

可獲?。?/span>

因為與sink節(jié)點距離越遠，采集節(jié)點的d,越遠，所以令d<do,推理式(2)可獲?。?/span>

在已知d,情況下，能夠利用式(3)獲取無線傳感器采集節(jié)點的d，按照式（4)可獲取gi的數量

  因為m；為整數，所以m向上取整，按照無線傳感器生命周期原理，獲取無線傳感器網絡生命周期為：

式中：E。為無線傳感器節(jié)點初始損耗能量。利用無線傳感器數量描繪無線傳感器網絡的總成本，無線傳感器網絡效率為：

=1以最*化P為目標函數，尋找最*的無線傳感器中繼節(jié)點部署方案。無線傳感器在變電站區(qū)域的部署步驟如下：步驟①：遍歷dn，d,由d擴展至Rn，每次擴展數量為1，若dn>Rn，那么繼續(xù)步驟①；反之，繼續(xù)步驟②；步驟②：利用式（3)計算獲取(di,d2,,d);步驟③：通過式（4)計算獲取(m1,m2,,mil;步驟④：通過式(2)計算獲取E;步驟③：利用式(5)計算獲取T；步驟③：由式(6)計算獲取P；步驟①：以最大P值，對應的中繼節(jié)點數量與傳輸距離，為變電站區(qū)域中最*的無線傳感器部署方案，利用最*無線傳感器部署方案，采集變電站區(qū)域充電樁運行信息

2.2變電站區(qū)域充電樁運行協調自動控制模型

依據第2.1節(jié)采集的變電站區(qū)域充電樁運行信息，建立以最小網損與三相不平衡度，以及最小變電站區(qū)域負荷波動與峰谷差為目標函數的充電樁運行協調自動控制模型。令變電站區(qū)域內充電樁數量為L；控制總時段為T"；最小網損與三相不平衡度的充電樁運行協調自動控制目標函數為：

式中：l為充電樁編號;Pald為t時段，α相，l的負荷;Pa，Pa,P,P為直流側連接、未連接母線時，單、三相充電樁的有功功率。最小負荷波動值與峰谷差的充電樁運行協調自動控制目標函數為：

F2=min[maxPia'lad_F20式中：F2為負荷波動；F為峰谷差；Qia為α相，t時段，l的充電功率；u為日負荷均值;Pianload為修正后的常規(guī)負荷；1,2為F2與F2z的加權系數，1+2=1;F2loF2為原始變電站區(qū)域負荷相應的負荷波動值與峰谷差。2.3充電樁運行協調自動控制模型約束條件F的約束條件如下：令各充電樁中包含4個觸點，記作觸點1、觸點2、觸點3、觸點4,單、三相充電樁空開狀態(tài)為Kia,Kia;在Kial=0情況下，代表單相充電樁觸點3,4閉合，觸點1,2斷開，直流側連接母線時，單相充電樁功率約束為：

直流側連接母線時，三相充電樁的功率約束為：不平衡度，以及最小負荷波動值與峰谷差為粒子的位置，粒子位置與速度的更新公式如下：

變電站區(qū)域充電樁運行協調自動控制模型求解的具體步驟如下：步驟①：種群初始化；步驟②：求解適應度子，根據式(7)與式(8)求解子，各個體子的值均有4個，分別為網損、三相不平衡度、負荷波動與峰谷差，個體需符合的約束條件為式(9)~（17)與式（19），存儲A，與G；步驟③：更新種群，利用式（20）更新x，與s，全局最佳粒子ybst為非劣解集內任意選擇的粒子；步驟④：更新個體最佳粒子ybest，按照新粒子ynew與yhesr的支配關系，更新Yies;步驟③：篩選非劣解集0，融合新舊非劣解集Onew與Oald，獲取新的O'，按照O'內力的支配關系，獲取新的非劣解集，存儲非劣解的位置；步驟③：利用式（20）更新x與V；步驟①：分析x是否大于限值，若大于限值，則返回步驟③；反之，輸出支配解，即最小網損與三相不平衡度，以及最小負荷波動與峰谷差，對應的變電站區(qū)域充電樁運行協調自動控制方案。

2.3實驗分析

以某變電站區(qū)域充電樁為實驗對象，該變電站區(qū)域內共包含4個單相充電樁，接入相分別為a,b,b,c;28個三相充電樁。利用該方法對該變電站區(qū)域充電樁運行展開協調自動控制，驗證該方法協調自動控制的可行性。分析不同無線傳感器節(jié)點數量，以及在不同節(jié)點距離時，該方法采集充電樁運行信息的能量均衡性，分析結果見圖1。

由圖1可知，隨著無線傳感器節(jié)點數量的增加，該方法采集充電樁運行信息的無線傳感器網絡生命周期呈下降趨勢；隨著傳輸距離的增長，生命周期也呈下降趨勢，即傳輸距離越大，生命周期越?。辉跓o線傳感器節(jié)點數量為5個，傳輸距離為350m左右時，生命周期降至0s，此時無線傳感器節(jié)點的能量消耗完畢；在無線傳感器節(jié)點數量為10個，傳輸距離為300m左右時，生命周期降至0s，此時無線傳感器節(jié)點的能量消耗完畢；在無線傳感器節(jié)點數量為15個，傳輸距離為250m左右時，生命周期降至0s，此時無線傳感器節(jié)點的能量消耗完畢；綜合分析可知，無線傳感器節(jié)點為5，10,15個時，最佳傳輸距離分別為350m，300m，250m，此時無線傳感器節(jié)點能量消耗完畢，可有效防止出現能量空洞，實現無線傳感器網絡采集充電樁運行信息時的能量均衡。利用該方法采集該變電站區(qū)域充電樁運行信息，以典型日充電樁的三相有功功率為例，采集結果如圖2所示。由圖2可知，該方法可有效采集該

變電站區(qū)域充電樁的三相有功功率，為后續(xù)充電樁運行協調自動控制提供數據支持。實驗證明：該方法可有效采集變電站區(qū)域充電樁的運行信息。利用該方法對該變電站區(qū)域充電樁的運行展開協調自動控制，協調自動控制后充電樁的三相有功功率、電壓與負荷如圖3所示。

充電樁交流網損、直流網損、三相電壓不平衡度、三相電流不平衡度與峰谷差如表1所示，正常充電樁電壓波動區(qū)間為0.95pu~1.1pu。

綜合分析圖3與表1可知，應用該方法協調自動控制充電樁的運行后，可有效令充電樁可有效令充電樁三相有功功率大致重合，解決三相不平衡問題；在不同時刻，充電樁的最小電壓波動區(qū)間為0.95pu~1pu之間，并未低于正常電壓波動的最*值，最大電壓波動區(qū)間為1pu~1.06pu之間，并未超過正常電壓波動的最高值，說明應用該方法協調自動控制后，充電樁電壓始終控制在正常區(qū)間以內；在8:00~18:00之間充電樁負荷處于低谷期，00:00~7:00，19:00~24:00之間，充電樁負荷處于高峰期，應用該方法控制后，充電樁負荷波動明顯低于控制前，且峰谷差明顯下降。應用該方法控制后，充電樁網損、三相不平衡度、峰谷差均明顯下降，說明該方法可有效協調自動控制充電樁的運行，降低網損、負荷波動與峰谷差，改善三相不平衡度。

3安科瑞充電樁收費運營云平臺系統(tǒng)選型方案

3.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統(tǒng)通過物聯網技術對接入系統(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數據采集和監(jiān)控，實時監(jiān)控充電樁運行狀態(tài)，進行充電服務、支付管理，交易結算，資要管理、電能管理，明細查詢等。同時對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進行預警；充電樁支持以太網、4G或WIFI等方式接入互聯網，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

3.2應用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎設施設計。

3.3系統(tǒng)結構

系統(tǒng)分為四層：

1）即數據采集層、網絡傳輸層、數據層和客戶端層。

2）數據采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協議為標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數，并進行電能計量和保護。

3）網絡傳輸層：通過4G網絡將數據上傳至搭建好的數據庫服務器。

4）數據層：包含應用服務器和數據服務器，應用服務器部署數據采集服務、WEB網站，數據服務器部署實時數據庫、歷史數據庫、基礎數據庫。

5）應客戶端層：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施智能化大屏、實時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計分析、基礎數據管理等功能，同時為運維人員提供運維APP，充電用戶提供充電小程序。

3.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

3.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況，對設備狀態(tài)、設備使用率、充電次數、充電時長、充電金額、充電度數、充電樁故障等進行統(tǒng)計顯示，同時可查看每個站點的站點信息、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，查看設備使用率，合理分配資源。

3.4.2實時監(jiān)控

實時監(jiān)視充電設施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態(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。

3.4.3交易管理

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

3.4.4故障管理

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

3.4.5統(tǒng)計分析

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

3.4.6基礎數據管理

在系統(tǒng)平臺建立運營商戶，運營商可建立和管理其運營所需站點和充電設施，維護充電設施信息、價格策略、折扣、優(yōu)惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結和解綁。3.4.7運維APP

面向運維人員使用，可以對站點和充電樁進行管理、能夠進行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進行遠程參數設置，同時可接收故障推送

3.4.8充電小程序

面向充電用戶使用，可查看附近空閑設備，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。

3.5系統(tǒng)硬件配置

4結論與展望

電動汽車有效解決了能源和環(huán)境危機問題，電動汽車的電能補給站是充電樁，因此充電樁屬于一種新的負荷類型，靈活性較強，充電樁的大范圍使用，導致電網存在峰+峰的沖擊，還會導致局部停電，為此，研究一種變電站區(qū)域充電樁運行協調自動控制方法，合理控制充電樁運行，降低網損與負荷波動，緩解電網調峰壓力。

參考文獻：

[1]曲大鵬，范晉衡，劉琦穎，等.考慮配電網綜合運行風險的充電樁接納能力評估與優(yōu)化[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2022,50(3)：131-139.

[2]胡金迪，劉思，沈廣，等.基于端對端通信的充電樁無功響應分布式模型預測控制策略[J].電力系統(tǒng)自動化,2022,46(4):25-35.

[3]程江洲，王勁峰，黃悅華，等.基于用戶需求的居民小區(qū)電動汽車充放電優(yōu)化控制策略[J].可再生能源，2019,37(11):1637-1642.

[4]安科瑞企業(yè)微電網設計與應用手冊.2022.05版

[5]胡學忠，頡飛翔，葉明鋒，李娟.變電站區(qū)域充電樁運行協調自動控制方法研究