易允恒 安科瑞電氣股份有限公司

摘要

既有居住社區(qū)充電設施面臨電網容量不足、負荷峰谷差顯著、用戶行為隨機性強等挑戰(zhàn)。本文提出一種融合雙向能量互動機制的實時優(yōu)化方法，通過擴展卡爾曼濾波（EKF）實現電池荷電狀態(tài)（SOC）的高精度估計，結合動態(tài)電價響應模型，構建“電網-充電樁-用戶”協同調度框架。實驗表明，該方法在1.2MW充電場景中，負荷峰谷差降低42%，用戶充電成本減少28%，且變壓器過載風險下降65%，為老舊社區(qū)充電設施智能化改造提供理論支撐。

關鍵詞：雙向能量互動；削峰填谷；SOC估計；動態(tài)電價響應；負荷重構

引言

截至2023年，我國既有社區(qū)電動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險（國家能源局數據）。傳統充電策略難以適配動態(tài)負荷需求，導致“高峰搶電、低谷閑置”現象突出。現有研究聚焦單向充電控制[1]或靜態(tài)容量規(guī)劃[2]，缺乏對電網雙向互動潛力與用戶行為不確定性的協同優(yōu)化。本文創(chuàng)新性提出雙向能量互動架構，通過SOC動態(tài)感知與實時電價激勵，實現負荷時空重構，推動社區(qū)能源系統向“產消者”模式轉型。

既有社區(qū)充電系統瓶頸分析

3.1 電網-設施-用戶三元矛盾

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

設施側：公共充電樁日均利用率不足15%，但高峰時段排隊率超60%；

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

3.2 技術短板：靜態(tài)調度與低精度感知

現有系統依賴固定功率分配與簡單SOC估算（如安時積分法），導致：

SOC估計誤差>10%，引發(fā)充電中斷或過充風險；

缺乏對電網實時電價與負荷狀態(tài)的響應能力，無法挖掘用戶充電彈性（實驗顯示用戶可調度潛力達53%）。

雙向互動優(yōu)化方法設計

4.1 EKF-SOC動態(tài)感知模型

4.2 基于Stackelberg博弈的動態(tài)電價激勵

設計“電網-用戶”主從博弈模型：

電網側：發(fā)布分時電價信號，引導負荷轉移；

用戶側：以充電成本最小化為目標，動態(tài)調整充電時段。 仿真表明，用戶谷期充電比例從18%提升至57%。

4.3 負荷時空重構算法

提出“三階段”優(yōu)化流程：

空間重構：按車位位置劃分充電集群，限制局部功率密度；

時間削峰：基于EKF-SOC預測結果，優(yōu)先調度高彈性用戶；

安全校驗：實時監(jiān)測變壓器負載率，觸發(fā)功率動態(tài)限流（圖3）。

實驗驗證

5.1 場景設置

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

數據：采集上海某老舊社區(qū)300輛電動汽車的充電行為數據。

5.2 性能對比

結論

本文提出的雙向互動優(yōu)化方法，通過SOC動態(tài)感知與負荷時空重構，顯著提升既有社區(qū)充電設施的經濟性與安全性。未來將進一步研究分布式能源接入下的多主體協同調度機制，助力社區(qū)級“虛擬電廠”建設。

審核編輯 黃宇