电动汽车充电站功率和时间分配控制策略.docx
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电动汽车充电站功率和时间分配控制策略
第36卷第7期
2015年7月
电力
建设
V01.36.No。
7Jul.,2015
ElectricPowerConstruction
电动汽车充电站功率和时间分配控制策略
梁锦华,原增泉,韩华春,许海平
(中国科学院电工研究所,北京市100190)
摘要:
即插即充的无序充电会对电网稳定性造成巨大威胁,基于此,建立了充电站综合控制系统。
针对充电规划时需考虑功率分配和电滟充电特性,提出了一种充电站功率和时间分配控制策略。
该策略通过理论建模将充电控制过程转化为微小时间段的近似线性规划问题,经系统测试,可在满足用户基本充电要求的情况下,尽量减少对电网稳定性和电池寿命的影响。
关键词:
电动汽车;充电设备;功率分配;时间分配
ControlStrategyofPowerandTimeAllocationfor
ElectricVehicleChargingStation
LIANGJinhua,YUANZengquan,HANHuachun,XUHaiping(Institute
ofElectricalEngineeringChineseAcademyof
a
Sciences,Beijing100190,China)
gIid,the
comprehensivecontrol
ABSTRACT:
Becausedisorderlychargingposed
hugethreattothestabilityofpower
systemofchargingstationwasestablished.Forthereasonthatboththepowerdistributionandthebatterycharacteristicshouldbeconsideredduringchargingplanning,acontrolmethodofpowerandtimechargingstation,in
which
the
charging
controlprocess
was
allocation(PTAICM)wasproposedfor
convertedtoshort
timeapproximatelinearprogramming
users,as
problem,throughtheoreticmodeling.ThetestresultprovesthatitCanmeetthebasicchargingrequirementsof
as
well
minimizetheimpact
on
thestabilityofpowergadandbatterylife.
KEYWORDS:
electric
中图分类号:
TM
744
vehicle;chargingequipment;powerallocation;timedistribution
文献标志码:
A文章编号:
1000—7229(2015)07-0101—06
DOI:
10.3969/j.issn.1000-7229.2015.07.014
0
引言
1
1.1
各类充电设备工作原理
交流充电设备
交流充电设备功能结构如图1所示。
从电网引
电动汽车充电,一方面必须考虑电网调度管理中心实时功率分配和大功率设备同时接入对电网稳定性的影响¨引,无序充电给电网带来的负面冲击等问
题H剖;另一方面还需考虑电动汽车电池的充放电特
入220V正弦交流电,经空气开关、智能电表进入交
流接触器。
充电插头接人,经过握手协议连接确认,根据车载充电机的要求输出PWM占空比和相应的电流,控制板可集成多种通信方式实现人机交互。
1.2直流充电设备
直流充电设备功能结构如图2所示。
380V电
网通过三相智能电表,输出到直流充电模块,直流充电模块通过PWM整流器将三相交流电变换成电压恒定的直流电,实现网侧电流正弦化并提高单位功率
性,缩短充电时间,延长电池使用寿命∞引。
如何建立充电站的控制模型,协调各种充电设备p‘15】,优化控制策略116-24],实现充电站的有序、高效充电,至关重要。
现有的研究大部分都是侧重于电网、电池等单一方面的影响,但实际充电过程是受多方面因素的约束,本文
在满足用户基本充电要求的基础上,建立多目标优化
算法模型,采用相应的寻优算法实现功率和时间的协
调分配。
因数,再通过DC—DC变换器输出符合电池管理系统要求的直流电给电池。
如果多个直流充电模块通过CAN总线并联在一起组成大功率电源系统,就可以
of
China
基金项目:
国家自然科学基金资助项目(51077122)。
Project
Supported
by
National
Nature
Science
Foundation
实现快速充电,减少电池充电时间,满足用户对充电
(51077122).
http:
//www.cepc.com.cn皿
万方数据
图1
Fig.1
交流充电设备功能结构
FunctionstructureofACchargingequipment
图3充电站综合控制系统
Fig.3
Comprehensivecontrolsystemofchargingstation
据并完成站内充电设备功率和时间规划任务。
显示终
端基于客户彬服务器(client/server,C/S)架构体系。
集中控制器定时将数据通过GPRS或Internet上传以
太网中的总服务器和总监控中心,总监控中心可以监
控多地区站点实时情况,总服务器使用大型SQL数据库存储站点信息,方便监控机构和用户查询。
查询方
式主要有:
(1)通过浏览器/服务器(browser/server,
图2直流充电设备功能结构
Fig.2
FunctionstructureofDC
chargingequipment
B/S)架构体系,直接在网页浏览器中输入网址通过网站查询;(2)通过cs架构体系,在各个站点的人机交互触摸终端上查询;(3)通过手机、平板电脑等无线终端查询,还可以通过GSM短信进行互动。
时间的要求。
1.3充放电设备
充放电设备是由电压型整流器(voltage
source
rectifier,VSR)和双向DC/DC变换器2部分组成,VSR和双向DC/DC变换器都具有双向变换能力,因此充放电设备既具有给电动汽车电池充电的能力,也
能把电池的能量馈送给电网,实现协调电网、平衡峰谷差等功能。
2
3
多个充电设备功率和时间协调控制方法
站内有不同类型,不同功率的充电设备,如何规划和分配其功率和时间至关重要,在下面的控制方法中暂且只考虑电池的充电过程,首先分析决定单台电动汽车充电负荷的主要因素:
(1)X沁=[t沁%t。
,C小,C沁,P泔]
式中:
t¨是第i台电动汽车的开始充电时刻;t沁是第
充电站综合控制系统结构
要协调站内不同类型的充电设备,就必须在集中控制器和充电设备间建立双向及时响应的可靠通信;要实时监管、查询各站点信息就必须组建强大的网络系统,其结构如图3所示。
充电站编station一1~station—N,采用集中控制方式。
站点根据用户类别配置不同类型的充电设备,可采用不同的通信方式及其相应的通信协议保证组网成功。
充电模块之间、充电机与电池之间的通信使用CAN总线。
充电机与集中控制器之间的通信有
Zigbee、Rs485和Intemet这3种。
i台电动汽车的结束充电时刻;Ci.。
是第i台电动汽车的起始电荷状态;C沁是第i台电动汽车的结束电荷状态;P。
是第i台电动汽车的单台充电机的额定输
出功率。
实际充电电量和时间分别为
C仙=Ch—C小
Ti,。
=t。
一t小
(2)(3)
理论计算时,第i台电动汽车充电时间可表示为
I.。
=≯=(1一soc)学
ri。
a
ri.a
(4)
集中控制器由后台的分站服务器和本地的人机
交互显示终端组成,分站服务器实时记录各种监控数
式中:
SOC为电池剩余容量;肛是用户个性化定制的
充电需求协调系数,因为在实际充电过程中,电池可
咽http:
//www.cepc.com.cfi
万方数据
能由于时间、电网功率限制等因素无法全部充满就要
投入使用,用户可以选择输入期望的百分数;C¨为单台电动汽车的满电量需求;K.。
为单台充电机在单个充电时间周期内的实际平均充电速率,平均充电速率的影响因素用公式(5)表示。
K.。
=[P抽,P¨,Q沁,A正.。
,(1一A)R沁,Ⅳ。
]=
{r/i.。
P¨,7/i,lP。
,l,Qi,。
,At.。
,(1一A)×[尺。
(t)+尺舢(t)],P州N。
}
(5)
式中:
P山为第i台充电机的实际输出功率;P¨为第i
台充电机限定的功率峰值;Q。
为电池充放电特性约
束函数,与电池可接受充电的功率、电流、电压直接相关;A为权重系数,因为大功率快速充电设备充电时
间短,相应的设备成本和使用费用都比慢速充电设备
高,分时段电价随市场规律波动,所以引入权重系数
供用户选择,用户可以选择充电时间最短、充电费用
最低或折中方案;I.。
为用户期望的充电时长;R。
为第i台充电机总的充电费用;Ⅳa为实际正在充电的汽车数量;77沁为第i台充电机功率分配系数;P㈠为第i台充电机的额定输出功率;叼川为功率限定分配系数;Pt’l为电网对充电站总体的功率限制峰值;R。
(t)为t时间内电网分时段电价;尺汕(t)为t时间内第i台充电机的使用费用,快速和慢速、直流和交流等不同类
型、不同功率的充电设备使用费用根据市场规律定
价;P,。
为t时间内k辆电动汽车请求充电或离开的
概率;Nt为充电站总的可同时充电数量,因为新加入
的和充完离开的电动汽车数量都影响实际的功率需求,从而影响充电速率,所以引入概率函数协调功率裕量,新加入和离开根据用户的意愿,是一个随机事件,设单位时间内接人或离开的数量服从泊松分布,则t时间内k辆电动汽车请求充电或离开的概率函
数如下:
Pi,d(x圳=鲁
(6)
式中:
A,为t时间内请求充电或离开的电动汽车数
量,实际分配算法中有3种处理情况:
(1)当整个充
电站不需要满负荷工作就能满足现有的用户充电需求时,可预留适当裕量给新加人的电动汽车;(2)电网分配功率小于充电站需求时,可在加入后的下一个规划周期内重新分配功率;(3)电动汽车的数量大于充电站可接受的数量,可以排队处理,或联网查询就
近充电站可接纳充电数量,综合考虑成本和时间以及
用户意愿选择去就近充电站充电或继续等候。
充电过程中的各类约束条件:
(1)功率传递约束。
P铲。
d>P。
。
i。
。
>∑P¨≥∑P池啦。
>∑尸妇岫
i=I
i=I
i=l
(7)
万方数据
式中:
尸删是实际电网提供功率;P。
州。
。
是充电站的总功率;P“是第i台充电机的额定功率;P。
。
。
。
,是单台充电机的输出功率;P。
。
。
是电池充电时接受的功率,考虑元器件发热损耗、转换效率等多方面因素,功率
是逐级递减的。
(2)电网功率约束。
P加d<PI'l
(8)
电网提供的功率P酬必须小于限制的功率峰值Ptlo
(3)充电机功率约束。
Pb≤P“
(9)
最大输出能力限制实际输出功率值。
(4)充电机的过压保护。
U。
<U¨i。
(10)
实际充电过程中的电压必须小于最大极限值,否则触发程序或硬件自动保护。
(5)充电机的过流保护。
,“<,¨i。
(11)
电流极限值由硬件电路负载能力和程序预设值
共同决定。
(6)电池最大可接受功率约束。
P‰。
。
<Pball。
叫。
(12)
一旦电池型号确定,电池本身的最大可接收充电
功率值也可确定。
(7)充电时间约束。
t,。
<t,。
(13)因为充电插头的连接确认和排队等准备工作都需时间。
(8)电池的荷电状态约束。
r
SOC=7“-‘×100%
U
(14)n
SOC。
i。
≤SOC。
≤SOC。
。
(15)
式中:
e为电池剩余容量;Co为电池额定总容量;
SOC。
。
为最大电荷,通常为l;SOC。
i。
为最小电荷,一
般为了保护电池寿命,通常设置放电极限,取最小值
为0.1~0.2。
电池剩余电荷状态近似符合正态分布,即处于最小剩余电荷和最大剩余电荷之间的概率很大,两侧的概率较小,公式表示为
1“叫。
12
八并)=—兰=-e一气矿
(16)
,/2,Trtr
式中:
U=(SOC。
。
。
+SOC。
。
。
)/2;盯可参考汽车加油
前剩余油量统计数据近似确定波动分布值。
充电规划过程的综合控制方法主要有3个目标函数。
(1)尽量使充电费用最低,这符合经济需求,用
http:
//www.cepc.corn.cn皿圄
公式(17)表示:
rr
,丁
min{Ri,,}=f尺如=f[R,(f)+尺汕(£)]
o
U
o
U
(17)
(2)尽量使整个充电过程时间最短,这符合用户对时间的要求,用公式(18)表示:
min{t..}=Ti.。
+1.。
(18)
式中:
正.。
为实际充电时间;t。
为等待和其他准备工
作的时间。
(3)充电过程对电网的影响最小,这其中对电网的谐波、电压、电流波动等影响由充放电设备回馈电
网时协调,电网的峰谷差和波动程度作为控制结果的
验证函数,用公式(19)、(20)表示:
P础一P。
。
。
gh<Pli。
(19)
1
rain{Js2}=土[(Pl—Po)2+
,0
(P2一P。
)2+……+(P。
一P0)2]
(20)
式中:
P阼址为电网功率峰值;P。
ugh为电网功率谷值;
P。
i。
为峰谷差极限值,P。
~P。
为充电过程中相同时间间隔采样得到的一组功率值;P。
是充电过程中的平均功率值,方差最小说明波动最小。
综合公式(1)一(20)将电网、充电设备、电动汽车等多方面的要求转化为约束条件,将功率、时间、电压、电流、电荷量等物理特性转化为数学不等式,将电力变换、电池充放电特性等高阶函数曲线离散化,引入数据库进行线性插值,然后将充电时间最短、充电费用最低、对电网和电池影响最小等抽象为目标函数,以电网的峰谷差值、功率波动等作为验证函数,把功率和时间分配的问题转化为微小时间段内的近似线性规划问题,为综合控制算法提供理论支撑。
充电站功率协调控制流程
充电过程中分配协调综合控制算法的流程如图
4所示。
充电之前依据通信协议进行系统握手、连接确认等准备工作,获取4类信息:
(1)充电站实时分配功率值;(2)电池管理系统电池组信息;(3)用户输入的充电时间和SOC期望值;(4)充电设备额定输出能力统计,其中第3项需要人为操作,默认为慢速充电充满自动停止,时间最长,费用最低。
获取这4类信息后,汇总充电需求和约束条件以及充电能力,
依据上述式(1)~(20)提供的理论依据建立近似线性规划模型,后台程序执行功率分配算法。
集中控制器规划出充电方案供用户个性化选择,
用户选择后,下发给充电机输出相应功率、电压、电流
等参数值,直到满足结束充电的条件。
程序以1
min
万方数据
汇总充系统握手
电需求连接确认和约束条件以准备就绪
及充电能力
用户选择认为
集中控制器规划出一一一一一
后台程序功率协调控制策略执行功率——矿一
理想方案
供用户个性化选择分配算法
,———J眨—一反馈调制
下发给充电机
l采集实时输
功率、电压、一出功率和电
l
I中途电流等参数
I池电荷状态■___---_。
●●____-_______--___-●。
一
重新l充电U改变/_。
。
。
。
。
—。
_-。
’1。
。
。
一
规划I计划
控制板控制输
,,满足结束条件出功率\充电结束
图4分配协调控制算法流程图
Fig.4
Flowchartofdistributedcoordination
controlalgorithm
为规划周期,每个周期内通过BMS和电流、电压传感器实时采集数据10次取平均值作为反馈调节的数据。
中途如果用户改变充电计划或者其他紧急情况
发生,则根据实际状况重新规划。
电网的参数是实时变化的,现有的实验条件无法实时获得电网调度管理中心共享的数据,为了验证充电站功率和时间分配控制算法的合理性,参照历史数
据进行合理的假设。
某电动汽车充电站内各类充电表1充电设备数量和充电时间预测
Table1
Chargingequipmentquantityand
chargingtimeprediction
充电设备翟1孬—丽Fii
充Eg时N/h
(96kW.h)(64kW・h)(32kW.h)
以天为总的充电规划周期,分配3类用户的充电图5中将公交车、出租车、私家车行驶和运营规4
5测试分析
设备的数量和理论上最少的充电时间预测如表1所示。
时间如图5所示。
律同电网的日负荷趋势曲线结合起来,从图中可以看
衄http:
//www.cepc.corn.cB
出,3类用户的充电时间都尽量安排在电网日负荷的
1.1
r
≥
萋o.9}
低谷,可以减小对电网负荷的影响,如果不协调分配无序充电,很有可能与电网的日负荷峰值叠加,加重
善o.7}
i
o.5}
型o3}
o.1
+出租车充电时间
▲私家车充电时间
电网负荷,达不到削峰平谷的效果。
I——电网日负荷曲线
l▲▲▲▲▲▲l◆◆◆◆◆◆
L
在实际充电过程中,用户的要求多种多样,不可能在本文中逐一分析,为了验证本算法可以满足用户个性化的充电需求,列出几种典型的用户需求来分
析,如表2所示。
馨三
兰]镏
;}■哪■哪
图5
Fig.5
oo忘—两矿百赢■两矿可丽—磊菇—函一刻
▲▲▲▲▲▲▲▲▲
▲▲▲▲▲
◆◆
3类用户的充电需求和电网日负荷
Chargingdemandofthreetypesof
users
根据几种典型用户的需求,按照功率和时间分配算法安排的充电时间段和匹配的充电设备情况如图
6所示。
and
dailyloadofgrid
Table2
表2几种典型的用户充电需求Chargingdemandofseveraltypical
users
1.0,
0.8L
姜06I_
要o.4}
O
+分时电价
+用户A.25kW+用户B.100kwt用户C,100kW
-用户D.25kW一用』’E.25kW
大,但电池可接受的最大功率较小,在3h内无法充满,可建议用户多充1h或者降低SOC期望;用户E在分时电价低时要求充电费用低,用功率为25kW的直流充电设备在要求的时间段内充满即可;用户F要求对电池影响最小,可充电时段较长,可选功率为
50
t用户F.50kW一用户G.32A
用户H.12
5
kw
+用户1.12.5kW
t用户J.16A
kW的直流充电设备,按电池最佳充电曲线充电;
用户G在白天时间段,无特殊要求,可以选择在电网负荷和电价较低时用电流为32A的交流充电设备,
赶0宣苔碰挂
同时满足三方要求;用户H电池可接受最大功率只有16.2kw,要求费用最低,可用功率为12.5kW的直流充电设备;用户I要求时间最短,可接受功率为
图6安排的充电时间段和匹配充电设备
Fig.6
Chargingtinlearrangementandmatched
chargingequipment
12.96
kW,如果用功率为25kW的直流充电设备余
量太大,可选功率为12.5kW的直流充电设备;用户
J第二天使用,也无特殊要求,用电流为16A的慢速
由图6可知,用户A可选择在电价和电网负荷低谷时段用功率为25kW的直流充电设备,满足费
用最低要求;用户B需要在中午2h内充满,可选择功率为100kW的直流充电设备,但最大输出功率只有97.2kW;用户C属于紧急充电,而且要求时间最短,可选最大可接受功率充电;用户D的电池容量
交流充电设备,并且分时电价费用还最低。
总而言之,算法分配充电时间段都是在电网日负荷较小,且分时电价较低的时段,并且尽量满足用户的基本充电需求,如果用户的充电要求超出了电网、充电设备或电池可接受的极限值,将由软件提醒用户充电要求不合理,并给出建议的充电规划方案供选择。
http:
//www.cepc.corn.crl啁
万方数据
6
结论
(1)提出的综合控制系统通信结构设计合理,能
适应各种通信需求。
(2)建立的充电站集中控制模型,能协调各种充电设备,实现充电站的有序、高效充电。
(3)提出的功率和时间分配综合控制方法,将复杂的充电过程转化为微小时间段的近似线性规划
问题。
7
参考文献
[1]Clement-Nyns
K,HaesenE,DriesenJ.Theimpact
of
vehicle—to・
grid
on
thedistribution
grid[J].ElectricPowerSystemsResearch,
2011,81(1):
185—192.
[2]罗卓伟,胡泽春,宋永华.电动汽车充电负荷计算方法[J]。
电力系
统自动化,2011,35(14):
36-42.
LuoZhuowei,HuZechun,SongYonghu,eta1.Studyon
plug-in
electric
vehicles
charging
load
calculating[J].Automation
of
ElectricPower
Systems,2011,35(14):
36-42.
[3]Clement・Nyas
K,HaesenE,DriesenJ.Theimpactofchargingplug—
inhybridelectricvehicles
on
a
residentialdistribution
gad[J].IEEE
Transactions
on
Power
Systems,2010,25(1):
371-380.
[4]于大洋,宋曙光,张波.区域电网电动汽车充电与风电协同调度
的分析[J],电力系统自动化,2011,35(14):
24-29.
YuDayang,SongShuguang,ZhangBo,eta1.SynergisticdispatchofPEVschargingandwindpowerinchineseregional
powergrids
[J].Automationof
ElectricPowerSystems,2011,35(14):
24-29.
[5]Yang
H,ChungCY,Zhao
J.Application
of
plug—inelectricvehicles
to
frequency
regulation
based
on
distributed
signal
acquisitionvialimited
communication[J].Power
IEEETransactions
on
Power
Systems,2013,28(2):
1017—1026.
[6]陈全世,林成涛镍氢电池组的荷电状态估计方法研究[J].机械
工程学报,2005,41(12):
62-65.
Wang
Junping,Chert
Quanshi,LinChengtao.Studyonestimatingof
thestageofchargeofNI/MHbatterypackforelectricvehicle[J].
ChineseJournalof
MechanicalEngineering,2005,41(12):
62-65.
[7]Qian
KJ,ZhouC
K,AllanM,eta1.Lo