1.引言

在“碳達峰"和“碳中和"的目標(biāo)驅(qū)動下，以風(fēng)力、光伏發(fā)電為主的分布式電源在全球范圍內(nèi)得到大力發(fā)展，根據(jù)國際可再生能源署發(fā)布的《2022年可再生能源發(fā)電量統(tǒng)計報告》，全球風(fēng)力、光伏發(fā)電裝機分別達到825GW、849GW。電動汽車作為一種具有廣闊發(fā)展前景的綠色交通工具，也是實現(xiàn)“雙碳"目標(biāo)的重要途徑之一，得到了大力發(fā)展。但是，風(fēng)電、光伏機組的出力受到光照強度、溫度、風(fēng)速等自然條件的影響，具有較強的隨機性、間歇性及波動性，電動汽車無序充電行為在時空上具有較強的隨機性，其充電負荷會改變?nèi)肇摵勺兓厔荩M而影響配電網(wǎng)的可靠性。大規(guī)模的分布式電源和電動汽車接入配電網(wǎng)，勢必會給配電網(wǎng)的可靠性帶來影響，因此，需要對含分布式電源和電動汽車的配電網(wǎng)的可靠性進行評估。

分布式電源以及電動汽車接入配電網(wǎng)現(xiàn)狀

目前關(guān)于分布式電源接入配電網(wǎng)的研究主要在分布式電源出力模型的建立、優(yōu)化配置、選址定容等方面。相較于傳統(tǒng)配電網(wǎng)可靠性評估，針對分布式電源和負荷的相關(guān)性，基于秩相關(guān)系數(shù)矩陣理論，并采用拉丁超立方抽樣方法，提出了一種考慮分布式電源和負荷相關(guān)性模型。針對分布式電源出力和負荷功率的不確定性，提出了一種基于威布爾-馬爾科夫(Weibull-Markov)模型，能夠更準(zhǔn)確地模擬分布式電源的多運行狀態(tài)。以高滲透率可再生能源接入配電網(wǎng)為背景，分析分布式電源的滲透率對所接入系統(tǒng)的供電模式和可靠性的影響。但上述方法在進行可靠性計算時，僅考慮了風(fēng)光出力的不確定性，沒有考慮其相關(guān)性。

現(xiàn)階段，對于電動汽車接入配電網(wǎng)的研究主要集中在充電負荷預(yù)測、優(yōu)化調(diào)度、充電站規(guī)劃等方面。針對在建立電動汽車充電負荷預(yù)測模型時存在模型與參數(shù)設(shè)置、用戶行為特征不匹配的問題，通過對充電負荷預(yù)測影響因素的分析，提出了基于時刻充電概率的負荷預(yù)測模型。通過建立計及需求響應(yīng)和路-電耦合特性的配電網(wǎng)可靠性評估模型，準(zhǔn)確預(yù)測電動汽車時空分布負荷。針對配電網(wǎng)所能承受的負荷不滿足大規(guī)模電動汽車充電功率的問題，考慮電動汽車充放電接入退出的隨機性，提出了電動汽車有序充放電控制策略。針對電動汽車采用傳統(tǒng)分時電價的充電方式時，會產(chǎn)生新的負荷尖峰的問題，提出基于動態(tài)電價的電動汽車充電站有序充放電控制策略?，F(xiàn)有關(guān)于電動汽車接入配電網(wǎng)后可靠性評估方面的研究較少，雖然從電動汽車的類型、數(shù)量和接入位置3方面進行可靠性分析，但是在電動汽車采取不同有序充放電控制策略時未考慮對配電網(wǎng)可靠性帶來的影響。

3安科瑞充電樁收費運營云平臺系統(tǒng)選型方案

3.1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(shù)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(wù)、支付管理，交易結(jié)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(yù)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。

3.2應(yīng)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(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計。

3.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)分為四層：

1）即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)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(biāo)準(zhǔn)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(luò)傳輸層：通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

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

5）應(yīng)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(shè)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(chǔ)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。

3.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

3.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況，對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)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(shè)備使用率，合理分配資源。

3.4.2實時監(jiān)控

實時監(jiān)視充電設(shè)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。

3.4.3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(jié)、注銷等操作，可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細信息。

3.4.4故障管理

設(shè)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(jié)果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

3.4.5統(tǒng)計分析

通過系統(tǒng)平臺，從充電站點、充電設(shè)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。

3.4.6基礎(chǔ)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(shè)施，維護充電設(shè)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(jié)和解綁。

3.4.7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(shè)置，同時可接收故障推送

3.4.8充電小程序

面向充電用戶使用，可查看附近空閑設(shè)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。

3.5系統(tǒng)硬件配置

結(jié)束語

通過過對含風(fēng)光聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)和電動汽車的配電網(wǎng)的現(xiàn)狀分析，可以得出以下結(jié)論：

從DG的類型進行可靠性進行分析，與無DG接入的情況相比，接入DG后可以有效地提高配電網(wǎng)的可靠性，單獨接入風(fēng)電比單獨接入光伏發(fā)電機的可靠性要高，而接入風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)比單獨接入風(fēng)電、光伏后的可靠性更高。

對接入無序充電的EV進行可靠性分析，結(jié)果表明電動汽車的接入不僅會增加系統(tǒng)的負荷峰值，還大大降低了配電網(wǎng)的可靠性，隨著數(shù)量的增加，可靠性惡化程度加劇。

對EV采用不同的有序充放電方式后進行可靠性評估，結(jié)果表明采用分時電價和動態(tài)電價的有序充放電方式比無序充電的方式的可靠性要高，采用文中的動態(tài)分時電價的充放電方式對配電網(wǎng)可靠性影響。

參考文獻：

[1]王輝，李旭陽.含分布式電源和電動汽車的配電網(wǎng)可靠性評估

[2]胡美玉,胡志堅,胡夢月.計及相關(guān)性的含分布式電源配電系統(tǒng)可靠性評估

[3]安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設(shè)計與應(yīng)用手冊.2022.05版