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雙向計(jì)量互動(dòng)下高校新能源充電樁實(shí)時(shí)優(yōu)化與負(fù)荷'削峰填谷'策略

jf_32080008 ? 來源:jf_32080008 ? 作者:jf_32080008 ? 2025-04-15 16:52 ? 次閱讀
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易允恒 安科瑞電氣股份有限公司

摘要

既有居住社區(qū)充電設(shè)施面臨電網(wǎng)容量不足、負(fù)荷峰谷差顯著、用戶行為隨機(jī)性強(qiáng)等挑戰(zhàn)。本文提出一種融合雙向能量互動(dòng)機(jī)制的實(shí)時(shí)優(yōu)化方法,通過擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)實(shí)現(xiàn)電池荷電狀態(tài)(SOC)的高精度估計(jì),結(jié)合動(dòng)態(tài)電價(jià)響應(yīng)模型,構(gòu)建“電網(wǎng)-充電樁-用戶”協(xié)同調(diào)度框架。實(shí)驗(yàn)表明,該方法在1.2MW充電場(chǎng)景中,負(fù)荷峰谷差降低42%,用戶充電成本減少28%,且變壓器過載風(fēng)險(xiǎn)下降65%,為老舊社區(qū)充電設(shè)施智能化改造提供理論支撐。

關(guān)鍵詞:雙向能量互動(dòng);削峰填谷;SOC估計(jì);動(dòng)態(tài)電價(jià)響應(yīng);負(fù)荷重構(gòu)

引言

截至2023年,我國(guó)既有社區(qū)電動(dòng)汽車充電樁覆蓋率不足30%,且75%的社區(qū)存在配電容量超限風(fēng)險(xiǎn)(國(guó)家能源局?jǐn)?shù)據(jù))。傳統(tǒng)充電策略難以適配動(dòng)態(tài)負(fù)荷需求,導(dǎo)致“高峰搶電、低谷閑置”現(xiàn)象突出。現(xiàn)有研究聚焦單向充電控制[1]或靜態(tài)容量規(guī)劃[2],缺乏對(duì)電網(wǎng)雙向互動(dòng)潛力與用戶行為不確定性的協(xié)同優(yōu)化。本文創(chuàng)新性提出雙向能量互動(dòng)架構(gòu),通過SOC動(dòng)態(tài)感知與實(shí)時(shí)電價(jià)激勵(lì),實(shí)現(xiàn)負(fù)荷時(shí)空重構(gòu),推動(dòng)社區(qū)能源系統(tǒng)向“產(chǎn)消者”模式轉(zhuǎn)型。

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既有社區(qū)充電系統(tǒng)瓶頸分析

3.1 電網(wǎng)-設(shè)施-用戶三元矛盾

電網(wǎng)側(cè):老舊社區(qū)變壓器容量普遍低于800kVA,集群充電功率超500kW時(shí)過載概率達(dá)82%[3];

設(shè)施側(cè):公共充電樁日均利用率不足15%,但高峰時(shí)段排隊(duì)率超60%;

用戶側(cè):充電行為呈現(xiàn)“晚高峰集中、谷期分散”特征(圖1),用戶價(jià)格敏感度差異顯著。

3.2 技術(shù)短板:靜態(tài)調(diào)度與低精度感知

現(xiàn)有系統(tǒng)依賴固定功率分配與簡(jiǎn)單SOC估算(如安時(shí)積分法),導(dǎo)致:

SOC估計(jì)誤差>10%,引發(fā)充電中斷或過充風(fēng)險(xiǎn);

缺乏對(duì)電網(wǎng)實(shí)時(shí)電價(jià)與負(fù)荷狀態(tài)的響應(yīng)能力,無(wú)法挖掘用戶充電彈性(實(shí)驗(yàn)顯示用戶可調(diào)度潛力達(dá)53%)。

雙向互動(dòng)優(yōu)化方法設(shè)計(jì)

4.1 EKF-SOC動(dòng)態(tài)感知模型

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4.2 基于Stackelberg博弈的動(dòng)態(tài)電價(jià)激勵(lì)

設(shè)計(jì)“電網(wǎng)-用戶”主從博弈模型:

電網(wǎng)側(cè):發(fā)布分時(shí)電價(jià)信號(hào),引導(dǎo)負(fù)荷轉(zhuǎn)移;

用戶側(cè):以充電成本最小化為目標(biāo),動(dòng)態(tài)調(diào)整充電時(shí)段。 仿真表明,用戶谷期充電比例從18%提升至57%。

4.3 負(fù)荷時(shí)空重構(gòu)算法

提出“三階段”優(yōu)化流程:

空間重構(gòu):按車位位置劃分充電集群,限制局部功率密度;

時(shí)間削峰:基于EKF-SOC預(yù)測(cè)結(jié)果,優(yōu)先調(diào)度高彈性用戶;

安全校驗(yàn):實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)變壓器負(fù)載率,觸發(fā)功率動(dòng)態(tài)限流(圖3)。

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

5.1 場(chǎng)景設(shè)置

硬件:部署AcrelCloud-9000平臺(tái),集成60kW直流樁與7kW交流樁;

數(shù)據(jù):采集上海某老舊社區(qū)300輛電動(dòng)汽車的充電行為數(shù)據(jù)。

5.2 性能對(duì)比

指標(biāo) 傳統(tǒng)策略 本文方法 提升率
負(fù)荷峰谷差 412kW 238kW 42%↓
用戶成本 ¥28.6 ¥20.5 28%↓
變壓器過載率 22% 8% 65%↓

結(jié)論

本文提出的雙向互動(dòng)優(yōu)化方法,通過SOC動(dòng)態(tài)感知與負(fù)荷時(shí)空重構(gòu),顯著提升既有社區(qū)充電設(shè)施的經(jīng)濟(jì)性與安全性。未來將進(jìn)一步研究分布式能源接入下的多主體協(xié)同調(diào)度機(jī)制,助力社區(qū)級(jí)“虛擬電廠”建設(shè)。

審核編輯 黃宇

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