安科瑞 陳聰

摘要：本文針對電動車充電樁在電力系統布局及調度方面進行深入研究，借鑒地理信息系統與電網模型，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，多因多目標優化模型誕生。有效地確定充電樁的*優布局方案。進一步，考察電力系統的操作模式，電網的狀況及充電樁的運行成本，構思出充電樁調度模型，采納啟發式算法得出*優調度策略。研究結果證明：此方案有力地優化了充電樁的布局和調度，增強了電力系統的運行效力，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發展的步伐，其理論和實用價值顯而易見。

關鍵詞：電動車充電樁；布局調度；多目標優化；啟發式算法；運行效率

1 電動車充電樁在電力系統中的作用與挑戰

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。

充電樁還得具備數據交互和檢測的能力，這樣它就能通過與電動車的數據交互，實時監測電動車的充電狀態，進行適當的控制和管理，也可收集充電數據以便后續的分析和改進決策。

1.2 電動車充電樁布局的系統性挑戰

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內達到理想的分布狀態，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，同時也對電力系統的荷載均衡、以及電力網絡的運行等諸多方面，帶來了諸多的挑戰和思考。

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。據研究，電力車輛的供電訴求，多發生于特定的場所，例如停車區、商業街道等。在規劃電池加注設施的布局時，充分體現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域附近，為電動車用戶提供*便捷，*合理的服務。

設計充電站的方案不僅要回應電力系統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，電網就會遭受負載壓力的沖擊，有可能引起電力系統的電壓不穩及供電短缺。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重城市發展和交通運輸的綜合效應。充電樁應該建構在城市使用土地的規劃中，其目的在于預防城市交通和環境進展的破損。布置充電樁還銘記于如今的交通網絡和運動必要，就此電動車可以享受到便利的充電服務。

1.3 電動車充電樁調度的優化需求

關于電動車充電樁的調度，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。優化充電樁調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整充電時間。應優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的運行狀況和負荷平衡。電網負荷平衡關乎到電力系統的穩定性，充電樁的調度須遵從電網的負荷分配策略，根據電力系統實時負荷狀況去做出動態的充電樁資源調度，既維護了電網的負荷平衡，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，此一現象細化至充電樁調度過程，電價因素亦不得忽視?？神{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*佳充電策略。

2 多目標優化模型的構建與求解

2.1 基于地理信,息系統與電網模型的充電樁布局優化模型

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

地理信息系統(GIS)負責收集充電需求以及充電樁的地理分布信息。GIS給出精確數據，例如道路網絡、用地狀態和人口密集程度等”,這些參數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*有效的布局方案。

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

借助地理信息系統(GIS)和電網模型的能力，人們可建立一個充電樁布局優化模型。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、數量以及所處之位置等。

對于充電樁布局優化模型的計算解決，有一種被稱為啟發式算法的方法可以使用。啟發式算法的基本理念是通過搜索和優化來獲得近似的*優方案。常用的啟發式算法包括遺傳算法、模擬退火算法和粒子群優化算法等。這些算法可以根據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狀態的充電樁調度優化模型

充電樁的調度是指在充電需求和電力系統運行狀態的基礎上，合理安排充電樁的輸出功率和充電時段,以實現電力系統的穩定運行和充電需求的滿足。

為了構建充電樁調度優化模型，需要考慮電力系統的運行方式和發布系數。電力系統的運行方式可以分為基于傳統發電方式和可再生能源發電方式。調度模型需要根據電力系統的運行方式，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發電方式的依賴。

另外，電網狀態也是充電樁調度優化模型考慮的重要因素。電網狀態包括電力負荷、電力供給和電力網絡拓撲等信息。調度模型需要根據電網狀態，合理安排充電樁的充電功率和充電時段，以降低電力系統負荷峰值、優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狀態，可以構建充電樁調度優化模型。該模型的目標是在滿足充電需求和電力系統的穩定運行的前提下，*大化充電樁的利用率和電力系統的效率。

2.3 啟發式算法在充電樁布局與調度優化中的應用

啟發式算法在充電樁布局和調度優化中具有廣泛的應用。啟發式算法可以通過搜索和優化的方式，得到近似*優解。

在充電樁布局優化中，啟發式算法可以根據充電需求和地理信息等因素，選擇合適的充電樁容量、數量。通過啟發式算法求解充電樁布局優化模型，可以*大限度地滿足充電需求并降低電力系統的成本

在充電樁調度優化中，啟發式算法可以根據電力運行方式和電網狀態，合理安排充電樁的輸出功率和充電時段。通過啟發式算法求解充電樁調度優化模型，可以減少電力系統負荷峰值、優化電力供給和降低輸電損耗。

啟發式算法的優點是可以在較短的時間內求解近似*優解，適用于大規模的充電樁布局和調度優化問愿。啟發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的變化和不確定性。

未來，啟發式算法在充電樁布局與調度優化中的應用前景廣闊。隨著電動車的普及和電力系統的發展，充電樁布局與調度優化將成為重要的研究方向。通過基于啟發式算法的優化方法，可以實現電動車的高效充電和電力系統的穩定運行，推動電動車可持續發展，

3 優化方法的效果評估與應用前景

3.1 實驗方法與評估指標

實驗方法在優化充電樁布局與調度策略研究中占據重要地位，模擬實際運行情況評估優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域，在考慮地理信息系統、電網模型以及實際電力運營方式等多因素的影響下，采用動態仿真模型進行實驗。

具體來講，根據電動車數量、使用頻率以及電網運行狀態設定一定的需求場量。再根據各種場，模擬充電樁的布局與調度策略，通過多次選代，找到*優或者接近*優的布局與調度方案口,引入啟發式算法通過自適應調整調度策略和布局方案，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、充電樁調度的效率、電力系統運行的穩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。該評估指標依據地理信息系統數據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。

充電樁調度的效率主要反映電動車的充電等特時間，此指標通過調度策略、電動車充電需求動態變化以及充電樁實時狀態數據進行評估。

電力系統運行的穩定性是衡量整個電力系統健康運行的關鍵指標，其包括電動車充電對電網載流量、電壓等運行參數的影響。

運營成本的合理性涉及電動車充電服務的經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度優化模型的有效性與可行性。在未來的研究中，將進一步優化實驗方法與評估指標，以期更系統、更有效地推動電動車充電樁的布局與調度策略優化工作的進行。

3.2 優化方法對電力系統運行效率和運行成本的影響

優化方法應用于電力系統中電動車充電樁的布局與調度，直接涉及到電力系統的運行效率和運行成本。具體表現為通過優化充電樁的布局和調度，能顯著提高電力系統的運行效率，降低系統運行的總成本。

針對電力系統運行效率，優化方法對其產生的影響主要體現在以下幾個方面。一方面，通過充電樁布局優化，可以有效均衡充電需求和電網供電能力之間的關系，避免出現因充電需求集中面引發的電網負荷過高，從而提高整個電力系統的運行效率和穩定性，優化 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展具有重要意義。

另一方面，通過充電樁調度優化，可以根據電網的運行狀態和電動車的充電需求實時進行充電調度，比如在夜間電網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，這種動態的、智能的充電調度方式可以極大地提高電力系統的負荷平滑程度，增強電力系統的運行效率。

就電力系統運行成本而言，優化方法對其的影響主要體現在以下幾個方面。一方面，充電樁布局優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，通過充電樁布局優化，可以更好地利用現有的電力資源，減少新建電源或者升級電網設施的需求，從而顯著降低電力系統的總成本。

另一方面，充電樁調度優化可實現充電的峰谷錯時，抑制電網高峰，填補電網谷部，使得電網負荷更平滑，有利于節省電力系統的運行成本。因為電力系統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，通過充電樁調度優化，可以實現電動車的峰谷錯電，這樣不僅可以提高電力系統的運行效率而且可以進一步壓低電力系統的運行成本。

在實際的運行過程中，電動車充電樁布局和調度的優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的運行和維護成本。由于優化的調度方式減少了電網的過載運行，可以有效避免電網故障，增加電力系統的安全性。

4安科瑞充電樁收費運營云平臺系統選型方案

4.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統通過物聯網技術對接入系統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據采集和監控，實時監控充電樁運行狀態，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、4G或WIFI等方式接入互聯網，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、一般工業建筑、居住小區、實業單位、商業綜合體、學校、園區等充電樁模式的充電基礎設施設計。

4.3系統結構

系統分為四層：

1）即數據采集層、網絡傳輸層、數據層和客戶端層。

2）數據采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協議為標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數，并進行電能計量和保護。

3）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。

4）數據層：包含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。

5）應客戶端層：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的方式啟動充電。

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、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，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。統一管理小區充電樁，查看設備使用率，合理分配資源。

4.4.2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。

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。

4.4.5統計分析

通過系統平臺，從充電站點、充電設施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統計信息、能耗統計信息等。

4.4.6基礎數據管理

在系統平臺建立運營商戶，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

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系統硬件配置

5 結束語

本研充聚焦電力系統中電動車充電樁的布局與調度優化問題，采用地理信息系統與電網模型、多目標優化模型以及啟發式算法，開創性地構建了一套充電樁布局與調度優化方案。實踐證明該方法能大幅提升電力系統的運行效率、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發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供應能力存在不確定性，可能影響到優化結果的實際執行效果。另一方面，優化模型算法的效率及穩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突發事件。未來工作將致力于改進預測模型，增強電力系統供應能力預測的準確性；優化算法，提升模型求解的效率和穩健性；進一步根據市場和技術發展趨勢，改進充電樁布局與調度策略，以適應電動汽車充電需求的多樣化和動態化，為電動汽車的普及與長遠發展提供更強大的技術支持。

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