摘要：本文針對電動車充電樁在電力系統(tǒng)布局及調(diào)度方面進行深入研究，借鑒地理信息系統(tǒng)與電網(wǎng)模型，綜合考量電力供應的能力，大眾對電動車出行需求，以及充電設備的安全，多因多目標優(yōu)化模型誕生。有效地確定充電樁的布局方案。進一步，考察電力系統(tǒng)的操作模式，電網(wǎng)的狀況及充電樁的運行成本，構思出充電樁調(diào)度模型，采納啟發(fā)式算法得出調(diào)度策略。研究結果證明：此方案有力地優(yōu)化了充電樁的布局和調(diào)度，增強了電力系統(tǒng)的運行效力，降低了運營成本，并充分滿足了電動車用戶的充電需求。有益于推動電動汽車可持續(xù)發(fā)展的步伐，其理論和實用價值顯而易見。

關鍵詞：電動車充電樁；布局調(diào)度；多目標優(yōu)化；啟發(fā)式算法；運行效率

1 電動車充電樁在電力系統(tǒng)中的作用與挑戰(zhàn)

1.1 電動車充電樁的基本功能與需求

電動車充電樁是電源網(wǎng)絡和電動車之間的重要連接點,其主要任務就是向電動車輸送電力以進行充電四它的需求主要包括以下幾個方面:

充電樁必須能夠提供穩(wěn)定的電力，滿足電動車的充電需求。電動車在充電過程中需要大量的電力輸入于是充電樁須具備足夠的功率輸出才能保證電動車的快速充電。

充電樁需能匹配多種充電接口。由于各類電動車的充電接口可能不同，充電樁就得支持多種類型的充電接口以便應對各種電動車的充電需求。

充電樁還得具備數(shù)據(jù)交互和檢測的能力，這樣它就能通過與電動車的數(shù)據(jù)交互，實時監(jiān)測電動車的充電狀態(tài)，進行適當?shù)目刂坪凸芾恚部墒占潆姅?shù)據(jù)以便后續(xù)的分析和改進決策。

1.2 電動車充電樁布局的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)

對于電動車充電樁的布局，其實是探討駐點電池加注設施如何在都市或者特定片區(qū)內(nèi)達到理想的分布狀態(tài)，以便能因應電動車的供電訴求。電池加注設施的擺設得當與否，對電池充電的速率和方便度有著直接的影響，同時也對電力系統(tǒng)的荷載均衡、以及電力網(wǎng)絡的運行等諸多方面，帶來了諸多的挑戰(zhàn)和思考。

在考慮電池加注設施的布局時，電動車這個實體的聚集特點是需考量的要素。據(jù)研究，電力車輛的供電訴求，多發(fā)生于特定的場所，例如停車區(qū)、商業(yè)街道等。在規(guī)劃電池加注設施的布局時，充分體現(xiàn)電動車的這種聚集特性是不可忽視的”,將電池加注設施的駐點設置在的區(qū)域附近，為電動車用戶提供服務。

設計充電站的方案不僅要回應電力系統(tǒng)的負荷能力和接入約束，還要立足于電動車充電需求的時序特性。萬一大部分電動車在同一時刻充電，電網(wǎng)就會遭受負載壓力的沖擊，有可能引起電力系統(tǒng)的電壓不穩(wěn)及供電短缺。因此，布放充電樁的各個地點應謹慎選擇，借以對抗負荷激增的窘境。

同時充電站的設置同樣需側(cè)重城市發(fā)展和交通運輸?shù)木C合效應。充電樁應該建構在城市使用土地的規(guī)劃中，其目的在于預防城市交通和環(huán)境進展的破損。布置充電樁還銘記于如今的交通網(wǎng)絡和運動必要，就此電動車可以享受到便利的充電服務。

1.3 電動車充電樁調(diào)度的優(yōu)化需求

關于電動車充電樁的調(diào)度，揭示了如何有效管理充電樁資源，滿載不同車輛的充電需要。優(yōu)化充電樁調(diào)度的需求可以歸結為以下幾點:

充電樁的管理需觀察電動車的充電需求及優(yōu)先級，電動車的充電需求各有差異，其中，部分電動車燃眉之急需要充電，而部分車輛則有靈活性可以調(diào)整充電時間。應優(yōu)先考慮緊急充電需求，之后適當分配剩余資源。

充電樁的管理還應謹慎考察電網(wǎng)的運行狀況和負荷平衡。電網(wǎng)負荷平衡關乎到電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，充電樁的調(diào)度須遵從電網(wǎng)的負荷分配策略，根據(jù)電力系統(tǒng)實時負荷狀況去做出動態(tài)的充電樁資源調(diào)度，既維護了電網(wǎng)的負荷平衡，又滿足了電動車的充電需求。

電動車充電費用與電價緊密相聯(lián)，此一現(xiàn)象細化至充電樁調(diào)度過程，電價因素亦不得忽視。可駕馭的電價使得電動車有能力選取適宜的充電樁、且能夠斟的采取最佳充電策略。

2 多目標優(yōu)化模型的構建與求解

2.1 基于地理信,息系統(tǒng)與電網(wǎng)模型的充電樁布局優(yōu)化模型

電動車充電樁布局與電力系統(tǒng)的穩(wěn)定和效果息息相關。全文主要講解如何運用地理信息系統(tǒng)和電網(wǎng)模型來優(yōu)化充電樁布局面制定出優(yōu)化模型。

地理信息系統(tǒng)(GIS)負責收集充電需求以及充電樁的地理分布信息。GIS給出精確數(shù)據(jù)，例如道路網(wǎng)絡、用地狀態(tài)和人口密集程度等”,這些參數(shù)對于充電樁的合理布局起著至關重要的作用。有了GI，便可以分析實際充電需求，和充電樁的分布情況，從面確定布局方案。

電力系統(tǒng)包含了輸電線、變電場以及負荷節(jié)點等各項信息，所有這些信息都被電網(wǎng)模型所囊括。構建如此模型的意義在于，使人們能準確預測不同地區(qū)的充電需求，明確充電樁對電力系統(tǒng)產(chǎn)生的影響。

借助地理信息系統(tǒng)(GIS)和電網(wǎng)模型的能力，人們可建立一個充電樁布局優(yōu)化模型。此模型的目標是在確保充電需求得以滿足的同時，使電力系統(tǒng)和建設充電樁的成本盡可能地降低。模型需考諸多因素，包括但不限于充電樁的容量、數(shù)量以及所處之位置等。

對于充電樁布局優(yōu)化模型的計算解決，有一種被稱為啟發(fā)式算法的方法可以使用。啟發(fā)式算法的基本理念是通過搜索和優(yōu)化來獲得近似的方案。常用的啟發(fā)式算法包括遺傳算法、模擬退火算法和粒子群優(yōu)化算法等。這些算法可以根據(jù)具體問題的特點和約束條件，選擇合適的算法進行求解。

2.2 考慮電力運行方式與電網(wǎng)狀態(tài)的充電樁調(diào)度優(yōu)化模型

充電樁的調(diào)度是指在充電需求和電力系統(tǒng)運行狀態(tài)的基礎上，合理安排充電樁的輸出功率和充電時段,以實現(xiàn)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和充電需求的滿足。

為了構建充電樁調(diào)度優(yōu)化模型，需要考慮電力系統(tǒng)的運行方式和發(fā)布系數(shù)。電力系統(tǒng)的運行方式可以分為基于傳統(tǒng)發(fā)電方式和可再生能源發(fā)電方式。調(diào)度模型需要根據(jù)電力系統(tǒng)的運行方式，合理安排充電的使用策略，以便滿足充電需求的減少對傳統(tǒng)發(fā)電方式的依賴。

另外，電網(wǎng)狀態(tài)也是充電樁調(diào)度優(yōu)化模型考慮的重要因素。電網(wǎng)狀態(tài)包括電力負荷、電力供給和電力網(wǎng)絡拓撲等信息。調(diào)度模型需要根據(jù)電網(wǎng)狀態(tài)，合理安排充電樁的充電功率和充電時段，以降低電力系統(tǒng)負荷峰值、優(yōu)化電力供給和減少輸電損耗。

通過考慮電力運行方式和電網(wǎng)狀態(tài)，可以構建充電樁調(diào)度優(yōu)化模型。該模型的目標是在滿足充電需求和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行的前提下，充電樁的利用率和電力系統(tǒng)的效率。

2.3 啟發(fā)式算法在充電樁布局與調(diào)度優(yōu)化中的應用

啟發(fā)式算法在充電樁布局和調(diào)度優(yōu)化中具有廣泛的應用。啟發(fā)式算法可以通過搜索和優(yōu)化的方式。

在充電樁布局優(yōu)化中，啟發(fā)式算法可以根據(jù)充電需求和地理信息等因素，選擇合適的充電樁容量、數(shù)量和。通過啟發(fā)式算法求解充電樁布局優(yōu)化模型，可以最大限度地滿足充電需求并降低電力系統(tǒng)的成本

在充電樁調(diào)度優(yōu)化中，啟發(fā)式算法可以根據(jù)電力運行方式和電網(wǎng)狀態(tài)，合理安排充電樁的輸出功率和充電時段。通過啟發(fā)式算法求解充電樁調(diào)度優(yōu)化模型，可以減少電力系統(tǒng)負荷峰值、優(yōu)化電力供給和降低輸電損耗。

啟發(fā)式算法的優(yōu)點是可以在較短的時間內(nèi)求解近似優(yōu)解，適用于大規(guī)模的充電樁布局和調(diào)度優(yōu)化問愿。啟發(fā)式算法具有較好的魯棒性和適應性，可以靈活應對電力系統(tǒng)的變化和不確定性。

未來，啟發(fā)式算法在充電樁布局與調(diào)度優(yōu)化中的應用前景廣闊。隨著電動車的普及和電力系統(tǒng)的發(fā)展，充電樁布局與調(diào)度優(yōu)化將成為重要的研究方向。通過基于啟發(fā)式算法的優(yōu)化方法，可以實現(xiàn)電動車的高效充電和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，推動電動車可持續(xù)發(fā)展，

3 優(yōu)化方法的效果評估與應用前景

3.1 實驗方法與評估指標

實驗方法在優(yōu)化充電樁布局與調(diào)度策略研究中占據(jù)重要地位，模擬實際運行情況評估優(yōu)化策略的實效性與可行性。此次實驗選取的實驗場景為城市密集區(qū)域，在考慮地理信息系統(tǒng)、電網(wǎng)模型以及實際電力運營方式等多因素的影響下，采用動態(tài)仿真模型進行實驗。

具體來講，根據(jù)電動車數(shù)量、使用頻率以及電網(wǎng)運行狀態(tài)設定一定的需求場量。再根據(jù)各種場，模擬充電樁的布局與調(diào)度策略，通過多次選代,引入啟發(fā)式算法通過自適應調(diào)整調(diào)度策略和布局方案，進一步降低運營成本和提高運行效率。

在評估指標的選擇上，主要考慮以下幾個方面:充電樁布局的合理性、充電樁調(diào)度的效率、電力系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性和運營成本的合理性。

充電樁布局的合理性是影響電動車充電服務水平的重要因素。該評估指標依據(jù)地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)評估充電樁的空間分布是否合理，及時滿足電動車的充電需求。

充電樁調(diào)度的效率主要反映電動車的充電等特時間，此指標通過調(diào)度策略、電動車充電需求動態(tài)變化以及充電樁實時狀態(tài)數(shù)據(jù)進行評估。

電力系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性是衡量整個電力系統(tǒng)健康運行的關鍵指標，其包括電動車充電對電網(wǎng)載流量、電壓等運行參數(shù)的影響。

運營成本的合理性涉及電動車充電服務的經(jīng)濟性采用生命周期成本法，結合電動車使用、充電樁建設以及運營管理等因素對運營成本進行全面考慮。

綜合這四方面的評估指標，可以全面、深入地評估充電樁布局與調(diào)度優(yōu)化模型的有效性與可行性。在未來的研究中，將進一步優(yōu)化實驗方法與評估指標，以期更系統(tǒng)、更有效地推動電動車充電樁的布局與調(diào)度策略優(yōu)化工作的進行。

3.2 優(yōu)化方法對電力系統(tǒng)運行效率和運行成本的影響

優(yōu)化方法應用于電力系統(tǒng)中電動車充電樁的布局與調(diào)度，直接涉及到電力系統(tǒng)的運行效率和運行成本。具體表現(xiàn)為通過優(yōu)化充電樁的布局和調(diào)度，能顯著提高電力系統(tǒng)的運行效率，降低系統(tǒng)運行的總成本。

針對電力系統(tǒng)運行效率，優(yōu)化方法對其產(chǎn)生的影響主要體現(xiàn)在以下幾個方面。一方面，通過充電樁布局優(yōu)化，可以有效均衡充電需求和電網(wǎng)供電能力之間的關系，避免出現(xiàn)因充電需求集中面引發(fā)的電網(wǎng)負荷過高，從而提高整個電力系統(tǒng)的運行效率和穩(wěn)定性，優(yōu)化 電動車充電設備的特性定們可以起到等待時間，也即提升了充電服務的效率，對于推動電動車的普及發(fā)展具有重要意義。

另一方面，通過充電樁調(diào)度優(yōu)化，可以根據(jù)電網(wǎng)的運行狀態(tài)和電動車的充電需求實時進行充電調(diào)度，比如在夜間電網(wǎng)負荷低的時期增大充電速度，在早晚高峰時段適當控制充電速度等，這種動態(tài)的、智能的充電調(diào)度方式可以極大地提高電力系統(tǒng)的負荷平滑程度，增強電力系統(tǒng)的運行效率。

就電力系統(tǒng)運行成本而言，優(yōu)化方法對其的影響主要體現(xiàn)在以下幾個方面。一方面，充電樁布局優(yōu)化可以有效減少冗余建設，降低充電樁的建設和運營成本。更為重要的是，通過充電樁布局優(yōu)化，可以更好地利用現(xiàn)有的電力資源，減少新建電源或者升級電網(wǎng)設施的需求，從而顯著降低電力系統(tǒng)的總成本。

另一方面，充電樁調(diào)度優(yōu)化可實現(xiàn)充電的峰谷錯時，抑制電網(wǎng)高峰，填補電網(wǎng)谷部，使得電網(wǎng)負荷更平滑，有利于節(jié)省電力系統(tǒng)的運行成本。因為電力系統(tǒng)的運行成本與其負荷特性密切相關，負荷波動大，峰谷差大意味著需要更多的備用容量，也就意味著更高的運行成本。

由于電動車充電設備的特性，它們可以起到一定的儲能作用，通過充電樁調(diào)度優(yōu)化，可以實現(xiàn)電動車的峰谷錯電，這樣不僅可以提高電力系統(tǒng)的運行效率而且可以進一步壓低電力系統(tǒng)的運行成本。

在實際的運行過程中，電動車充電樁布局和調(diào)度的優(yōu)化還可以避免裝置的過度運行和磨損，提高設備的使用壽命，從而進一步降低了系統(tǒng)的運行和維護成本。由于優(yōu)化的調(diào)度方式減少了電網(wǎng)的過載運行，可以有效避免電網(wǎng)故障，增加電力系統(tǒng)的安全性。

4安科瑞充電樁收費運營云平臺系統(tǒng)選型方案

4.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)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(shù)據(jù)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(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng)，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

4.2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。

4.3系統(tǒng)結構

系統(tǒng)分為四層：

1）即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

2）數(shù)據(jù)采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)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(shù)，并進行電能計量和保護。

3）網(wǎng)絡傳輸層：通過4G網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務器。

4）數(shù)據(jù)層：包含應用服務器和數(shù)據(jù)服務器，應用服務器部署數(shù)據(jù)采集服務、WEB網(wǎng)站，數(shù)據(jù)服務器部署實時數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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。

4.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

4.4.1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(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、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。

4.4.2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。

4.4.3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。

4.4.4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(xiàn)場問題。

4.4.5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。

4.4.6基礎數(shù)據(jù)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。

4.4.7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(shù)設置，同時可接收故障推送

4.4.8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。

4.5系統(tǒng)硬件配置

結束語

本研充聚焦電力系統(tǒng)中電動車充電樁的布局與調(diào)度優(yōu)化問題，采用地理信息系統(tǒng)與電網(wǎng)模型、多目標優(yōu)化模型以及啟發(fā)式算法，開創(chuàng)性地構建了一套充電樁布局與調(diào)度優(yōu)化方案。實踐證明該方法能大幅提升電力系統(tǒng)的運行效率、壓低運營成本，并在滿足電動車用戶的充電需求的同時，對推廣電動汽車的可持續(xù)發(fā)展起到了積極推動的功效。然而，本研究仍存在一定局限性。一方面，對電動車出行需求的預測精度以及電力系統(tǒng)供應能力存在不確定性，可能影響到優(yōu)化結果的實際執(zhí)行效果。另一方面，優(yōu)化模型算法的效率及穩(wěn)健性還有待進一步提升，以應對電動車充電需求的緊急變動和電網(wǎng)突發(fā)事件。未來工作將致力于改進預測模型，增強電力系統(tǒng)供應能力預測的準確性；優(yōu)化算法，提升模型求解的效率和穩(wěn)健性；進一步根據(jù)市場和技術發(fā)展趨勢，改進充電樁布局與調(diào)度策略，以適應電動汽車充電需求的多樣化和動態(tài)化，為電動汽車的普及與長遠發(fā)展提供更強大的技術支持。

作者介紹：

安躍強，男，電話15000353828，現(xiàn)任職于安科瑞電氣股份有限公司，主要研究方向為為智能電網(wǎng)供配電。