安科瑞魯一揚15821697760

摘要：全球工業化進程的加快致使石油等資源消耗加劇，能源短缺與環境污染問題愈發嚴重。電動汽車作為一種清潔且高效的交通方式，受到廣泛關注。中國政府為推動電動汽車行業發展實施了一系列政策，使其在中國呈現出強勁的發展勢頭。然而，大規模電動汽車的無序充電給電網的穩定安全運行帶來了巨大挑戰。因此，對電動汽車充電負荷進行預測，并研究智能有序充電策略，對于電網、用戶和電動汽車企業均具有極為重要的意義。

關鍵詞：電動汽車；充電負荷預測；智能有序充電

一、引言

在全球能源與環境問題日益凸顯的背景下，電動汽車正逐步取代傳統燃油車，成為一種新興的交通選擇。中國政府為促進電動汽車產業的進步，推行了購車補貼、充電設施建設等政策，有力地推動了其發展。但電動汽車的大規模應用也引發了新的問題，特別是大規模無序充電對電網穩定安全運行造成了嚴重威脅。所以，開展電動汽車充電負荷預測并深入研究智能有序充電策略，已成為當下亟待解決的關鍵課題。

二、電動汽車充電負荷預測

電動汽車充電負荷預測是構建有序充電策略的基礎。本研究采用基于峰平谷電價動態修正目標荷電狀態（SOC）的方法來預測電動汽車充電負荷。首先，深入分析影響充電負荷的主要因素，包括起始充電時刻、起始 SOC、日行駛里程等。隨后，充分考慮峰平谷電價的影響，運用機器學習算法構建充電負荷預測模型。該模型能夠精準地預測不同時間段內電動汽車的充電需求，為制定有序充電策略提供有力的依據。

三、電動汽車充電模式剖析

用戶在選擇充電模式時，會綜合考慮自身對充電的需求程度、緊急情況以及車輛類型等因素。當前，電動汽車充電技術不斷發展，其中常規充電模式、快速充電模式以及充電站更換電池模式這三種技術相對成熟且應用較為廣泛。

（一）常規充電模式

常規充電通常采用 220V 交流電壓，具有小電流低功率的特點，也被稱為慢速充電。由于其充電時間較長，一般需要 5 - 10 小時，所以慢速充電樁多安裝在居民小區、辦公場所等用戶停留時間較長的區域。常規充電在安裝與成本方面具有顯著優勢，例如無需額外架設供電線路，對配電網和電池的沖擊較小，有助于延長電池的使用壽命等。因此，常規充電模式主要適用于日行駛里程和時長較短的私家車輛。

（二）快速充電模式

快速充電的突出特點是充電電流大，能夠在較短時間內為電池補充電能。快速充電樁在為電動汽車補充約 80%電池容量的電能時，一般僅需 1 - 2 小時。這種充電模式的明顯優勢在于充電時間短，所以通常在人口流動較大且有充電需求的場所，如大型商超、高速公路補給站等得到應用。然而，快速充電也會對電池和配電網產生較大的沖擊，對電池的使用壽命以及電網的穩定安全運行產生不利影響。因此，快速充電模式一般僅在緊急情況下用于電量補充。

（三）充電站更換電池模式

換電池模式能夠在短時間內滿足電動汽車的電能需求，且對電網和電池的沖擊相對較小。對于日行駛里程和時長較長且難以找到合適充電時段的運營類車輛，可考慮采用換電池模式來維持其正常運營。換電池模式經過不斷發展已具備一定規模，技術也相對成熟，一般僅需十分鐘左右即可完成電池更換。但該模式也存在一些問題，如頻繁拆卸電池對電動汽車的穩定性和安全性要求較高，電池標準不統一限制了其進一步推廣，換電站需要儲存大量電池導致投資成本高、風險大等。因此，換電池模式的廣泛應用仍面臨諸多挑戰。

四、智能有序充電策略

智能有序充電策略是實現電動汽車有序充電的核心要素。本研究提出的智能有序充電策略，依據充電負荷預測結果，結合電網負荷狀況與用戶需求，動態調整充電功率與充電時間。具體策略包括：在電網負荷低谷時段，積極引導用戶充電；在電網負荷高峰時段，適當限制或推遲充電行為。同時，充分結合峰平谷電價政策，引導用戶合理選擇充電時段，有效降低充電成本。此外，引入智能算法對充電策略進行持續優化，不斷提升充電效率與用戶滿意度。

五、安科瑞充電樁收費運營云平臺助力有序充電開展

（一）概述

AcrelCloud - 9000 安科瑞充電樁收費運營云平臺系統借助物聯網技術，對接入系統的電動自行車充電站及各個充電樁進行不間斷的數據采集與監控，實時監測充電樁運行狀態，開展充電服務、支付管理、交易結算、資產管理、電能管理、明細查詢等工作。同時，針對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓、欠壓、絕緣低等各類故障及時進行預警；充電樁支持以太網、4G 或 WIFI 等方式接入互聯網，用戶可通過微信、支付寶、云閃付掃碼充電。

（二）應用場所

適用于民用建筑、一般工業建筑、居住小區、事業單位、商業綜合體、學校、園區等多種充電樁模式的充電基礎設施設計。

（三）系統結構

系統共分為四層：數據采集層、網絡傳輸層、數據層和客戶端層。

數據采集層：包含電瓶車智能充電樁，其通訊協議為標準 modbus - rtu，用于采集充電回路的電力參數，并進行電能計量與保護。

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。

數據層：包括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。

客戶端層：系統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啟動充電。

小區充電平臺功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實時監控、交易管理、故障管理、統計分析、基礎數據管理等，同時為運維人員提供運維 APP，為充電用戶提供充電小程序。

（四）安科瑞充電樁云平臺系統功能

智能化大屏：展示站點分布情形，對設備狀態、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計顯示，還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，實現對小區充電樁的統一管理，查看設備使用率，合理分配資源。

2.實時監控：實時監視充電設施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態、回路狀態、充電過程中的充電電量、充電電壓電流、充電樁告警信息等。

交易管理：平臺管理人員可對充電用戶賬戶進行管理，包括充值、退款、凍結、注銷等操作，可查看小區用戶每日的充電交易詳細信息。

3.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處理，運維人員可通過運維 APP 接收故障推送，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。

4.統計分析：通過系統平臺，從充電站點、充電設施、充電時間、充電方式等不同維度，查詢充電交易統計信息、能耗統計信息等。

5.基礎數據管理：在系統平臺建立運營商戶，運營商可建立與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、優惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結和解綁。

6.運維 APP：面向運維人員，可對站點和充電樁進行管理，實現故障閉環處理，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，接收故障推送。

7.充電小程序：面向充電用戶，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。

（五）系統硬件配置

	額定功率120kW，三相五線制，防護等級IP54，具備防雷保護、過載保護、短路保護、漏電保護、智能監測、智能計量、恒流恒壓、電池保護、遠程升級，支持刷卡、掃碼、即插即用 通訊方式：4G/以太網 支持刷卡，掃碼、免費充電
10路電瓶車智能充電樁	ACX10A系列		10路承載電流25A，單路輸出電流3A，單回路功率1000W，總功率5500W。充滿自停、斷電記憶、短路保護、過載保護、空載保護、故障回路識別、遠程升級、功率識別、獨立計量、告警上報。 ACX10A-TYHN：防護等級IP21，支持投幣、刷卡，掃碼、免費充電 ACX10A-TYN：防護等級IP21，支持投幣、刷卡，免費充電 ACX10A-YHW：防護等級IP65，支持刷卡，掃碼，免費充電 ACX10A-YHN：防護等級IP21，支持刷卡，掃碼，免費充電 ACX10A-YW：防護等級IP65，支持刷卡、免費充電 ACX10A-MW：防護等級IP65，僅支持免費充電
2路智能插座	ACX2A系列		2路承載電流20A，單路輸出電流10A，單回路功率2200W，總功率4400W。充滿自停、斷電記憶、短路保護、過載保護、空載保護、故障回路識別、遠程升級、功率識別，報警上報。 ACX2A-YHN：防護等級IP21，支持刷卡、掃碼充電 ACX2A-HN：防護等級IP21，支持掃碼充電 ACX2A-YN：防護等級IP21，支持刷卡充電
20路電瓶車智能充電樁	ACX20A系列		20路承載電流50A，單路輸出電流3A，單回路功率1000W，總功率11kW。充滿自停、斷電記憶、短路保護、過載保護、空載保護、故障回路識別、遠程升級、功率識別，報警上報。 ACX20A-YHN：防護等級IP21，支持刷卡，掃碼，免費充電 ACX20A-YN：防護等級IP21，支持刷卡，免費充電
落地式電瓶車智能充電樁	ACX10B系列		10路承載電流25A，單路輸出電流3A，單回路功率1000W，總功率5500W。充滿自停、斷電記憶、短路保護、過載保護、空載保護、故障回路識別、遠程升級、功率識別、獨立計量、告警上報。 ACX10B-YHW：戶外使用，落地式安裝，包含1臺主機及5根立柱，支持刷卡、掃碼充電,不帶廣告屏 ACX10B-YHW-LL：戶外使用，落地式安裝，包含1臺主機及5根立柱，支持刷卡、掃碼充電。液晶屏支持U盤本地投放圖片及視頻廣告
絕緣監測儀	AIM-D100-ES

六、結論

本研究對電動汽車充電負荷預測與智能有序充電策略進行了深入探討，為電動汽車產業的可持續發展提供了有力支撐。未來，我們將進一步深入研究，探索更為精準、高效的充電負荷預測方法與智能有序充電策略。同時，密切關注電動汽車充電技術的最新進展以及用戶需求的動態變化，為電動汽車充電的優化與創新提供堅實的理論依據與實踐指導。

參考文獻：

[1]陳星.電動汽車充電負荷預測及有序充電控制策略研究

[2]馬玲玲，楊軍，付聰等.電動汽車充放電對電網影響綜述

[3]安科瑞企業微電網設計與應用手冊.2022.05版

審核編輯 黃宇