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淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

瀏覽次數:282更新時間:2024-09-24

張繼冬

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要: 隨著電動汽車的快速發(fā)展和智能電網技術的不斷進步,電動汽車虛擬電廠作為一種新興的能源管理模式,具有巨大的潛力。本文首先介紹了電動汽車虛擬電廠的概念和特點,然后分析了其優(yōu)化調度的重要性。接著,詳細探討了電動汽車虛擬電廠優(yōu)化調度的關鍵問題,包括電動汽車的充放電模型、負荷預測、優(yōu)化目標和約束條件等。最后,提出了一些有效的優(yōu)化調度策略,并對未來的研究方向進行了展望。

一、引言
隨著全球對環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展的日益重視,電動汽車作為一種清潔、高效的交通工具,得到了廣泛的推廣和應用。與此同時,智能電網技術的發(fā)展為電動汽車與電網的互動提供了新的機遇。電動汽車虛擬電廠(Electric Vehicle Virtual Power Plant,EV-VPP)應運而生,它將大量分散的電動汽車聚合起來,通過智能控制和優(yōu)化調度,實現與電網的協同運行,為提高電網的穩(wěn)定性、可靠性和經濟性提供了新的解決方案。
二、電動汽車虛擬電廠的概念和特點
(一)概念
電動汽車虛擬電廠是一種基于智能電網技術的分布式能源管理系統(tǒng),它將眾多分散的電動汽車通過通信網絡連接起來,形成一個虛擬的發(fā)電廠。通過對電動汽車的充放電進行智能控制和優(yōu)化調度,電動汽車虛擬電廠可以實現與電網的雙向互動,為電網提供調峰、調頻、備用等輔助服務。
(二)特點
  1. 分布式特性
    電動汽車虛擬電廠由大量分散的電動汽車組成,具有分布式的特點。這使得它可以靈活地響應電網的需求,提高電網的可靠性和穩(wěn)定性。

  2. 可調度性
    電動汽車虛擬電廠可以通過智能控制和優(yōu)化調度,實現對電動汽車充放電的靈活控制。這使得它可以根據電網的需求進行調峰、調頻等輔助服務,提高電網的經濟性。

  3. 環(huán)保性
    電動汽車虛擬電廠可以利用電動汽車的電池存儲電能,減少對傳統(tǒng)化石能源的依賴,降低環(huán)境污染。

  4. 互動性
    電動汽車虛擬電廠可以與電網進行雙向互動,實現電動汽車與電網的協同運行。這使得它可以提高電網的效率和可靠性,同時也為電動汽車用戶提供更加便捷的服務。

三、安科瑞智慧能源管理平臺助力虛擬電廠快速發(fā)展

(一)安科瑞智慧能源管理平臺

AcrelEMS 智慧能源管理平臺是針對企業(yè)微電網的能效管理平臺,對企業(yè)微電網分布式電源、市政電源、儲能系統(tǒng)、充電設施以及各類交直流負荷的運行狀態(tài)實時監(jiān)視、智能預測、動態(tài)調配,優(yōu)化策略,診斷告警,可調度源荷有序互動、能源全景分析,滿足企業(yè)微電網能效管理數字化、安全分析智能化、調整控制動態(tài)化、全景分析可視化的需求,完成不同策略下光儲充資源之間的靈活互動與經濟運行,為用戶降低能源成本,提高微電網運行效率。AcrelEMS 智慧能源管理平臺可以接受虛擬電廠的調度指令和需求響應,是虛擬電廠平臺的企業(yè)級子系統(tǒng)。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

圖1 AcrelEMS 智慧能源管理平臺主界面

(二)平臺結構

系統(tǒng)覆蓋企業(yè)微電網“源-網-荷-儲-充”各環(huán)節(jié),通過智能網關采集測控裝置、光伏、儲能、充電樁、常規(guī)負荷數據,根據負荷變化和電網調度進行優(yōu)化控制,促進新能源消納的同時降低對電網的至大需量,使之運行安全。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

圖2 AcrelEMS 智慧能源管理平臺結構

(三)平臺功能

1.能源數字化展示

通過展示大屏實時顯示市電、光伏、風電、儲能、充電樁以及其它負荷數據,快速了解能源運行情況。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

2.優(yōu)化控制

直觀顯示能源生產及流向,包括市電、光伏、儲能充電及消耗過程,通過優(yōu)化控制儲能和可控負載提升新能源消納,削峰填谷,平滑系統(tǒng)出力,并顯示優(yōu)化前和優(yōu)化后能源曲線對比等。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

3.智能預測

結合氣象數據,歷史數據對光伏、風力發(fā)電功率和負荷功率進行預測,并與實際功率進行對比分析,通過儲能系統(tǒng)和負荷控制實現優(yōu)化調度,降低需量和用電成本。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

4.能耗分析

采集企業(yè)電、水、天然氣、冷/熱量等各種能源介質消耗量,進行同環(huán)比比較,顯示能源流向,能耗對標,并折算標煤或碳排放等。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

5.有序充電

系統(tǒng)支持接入交直流充電樁,并根據企業(yè)負荷和變壓器容量,并和變壓器負荷率進行聯動控制,引導用戶有序充電,保障企業(yè)微電網運行安全。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

6.運維巡檢

系統(tǒng)支持任務管理、巡檢/缺陷/消警/搶修記錄以及通知工單管理,并通過北斗定位跟蹤運維人員軌跡,實現運維流程閉環(huán)管理。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

(四)設備選型

除了智慧能源管理平臺外,還具備現場傳感器、智能網關等設備,組成了完整的“云-邊-端”能源數字化體系,具體包括高低壓配電綜合保護和監(jiān)測產品、電能質量在線監(jiān)測裝置、電能質量治理、照明控制、充電樁、電氣消防類解決方案等,可以為虛擬電廠企業(yè)級的能源管理系統(tǒng)提供一站式服務能力。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

安科瑞系統(tǒng)解決方案還包含電力運維云平臺、能源綜合計費管理平臺、環(huán)保用電監(jiān)管云平臺、充電樁運營管理云平臺、智慧消防云平臺、電力監(jiān)控系統(tǒng)、微電網能量管理系統(tǒng)、智能照明控制系統(tǒng)、電能質量治理系統(tǒng)、電氣消防系統(tǒng)、隔離電源絕緣監(jiān)測系統(tǒng)等系統(tǒng)解決方案,覆蓋企業(yè)微電網各個環(huán)節(jié),打造準確感知、邊緣智能、智慧運行的企業(yè)微電網智慧能源管理系統(tǒng)。

(五)安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

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。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

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。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

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。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

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。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

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。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

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。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

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

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

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。

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

9.系統(tǒng)硬件配置

 

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

淺聊電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度

總結

電動汽車虛擬電廠是一種新興的電力系統(tǒng)調度模式,通過將大量分布式的電動汽車充電站整合成一個虛擬的集中式電廠,實現對電動汽車充電需求的優(yōu)化調度。強化學習是一種機器學習方法,通過與環(huán)境的交互來學習如何在給定狀態(tài)下采取合適行動以實現目標。在基于強化學習的含電動汽車虛擬電廠優(yōu)化調度中,可以采用以下步驟:

1. 狀態(tài)定義:首先需要定義系統(tǒng)的狀態(tài),包括電動汽車的當前充電狀態(tài)、電池剩余電量、電網負荷等。此外,還可以考慮天氣、時間等因素。

2. 動作定義:在給定狀態(tài)下,可以定義一系列可能的動作,如調整充電功率、切換充電站等。這些動作會影響電動汽車的充電需求和電網的運行狀況。

3. 獎勵函數設計:為了引導強化學習算法朝著優(yōu)化調度的目標前進,需要設計一個獎勵函數來衡量每個動作的價值。獎勵函數可以根據系統(tǒng)的實際運行狀況和調度目標來設計,如降低電網負荷波動、提高充電效率等。

4. 策略學習:通過與環(huán)境的交互,強化學習算法會學習到一個策略,即在給定狀態(tài)下選擇合適動作的方法。這個策略可以用于指導電動汽車虛擬電廠的優(yōu)化調度。

5. 模型訓練與驗證:為了驗證所學習到的策略的有效性,可以將訓練好的模型應用于實際的電動汽車虛擬電廠系統(tǒng)中,觀察其調度效果。如果效果不佳,可以調整獎勵函數或策略,重新進行訓練和驗證。

6. 實時調度:在實際應用中,電動汽車虛擬電廠需要實時地根據當前的系統(tǒng)狀態(tài)和學習到的策略進行調度。

總之,基于強化學習的含電動汽車虛擬電廠優(yōu)化調度可以實現對電動汽車充電需求的智能調度,降低電網負荷波動,提高充電效率,為電動汽車的大規(guī)模普及提供支持。

參考文獻

[1] 李明揚,竇夢園. 基于強化學習的含電動汽車虛擬電廠優(yōu)化調度

[2]  吳巨愛,薛禹勝,謝東亮 .電動汽車聚合商對備用服務能力的優(yōu)化

[3] 安科瑞企業(yè)微電網設計與應用手冊.2022.05版

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