CN102708427B - 大规模充电桩对小区配电***影响分析决策***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了大规模充电桩对小区配电***影响分析决策***及方法；它包括用于大规模充电桩对小区配电***影响分析决策的监控中心，用于采集充电桩数据的数据采集终端，所述数据采集终端与充电桩之间通过网络方式通讯；本发明采用小区配电***容量模型、小区用电负荷与用电时间正态分布模型和充电实时数据相结合的方式，将计算所得小区配电负荷曲线和配电***容量模型比对，可监视小区配电***运行状况、决策小区配电***运行协调调度策略、评估小区电动汽车渗透率。协调控制小区电动汽车的充电行为，降低了小区电动汽车充电对配电***、电能质量的影响、提高小区电动汽车渗透率，保障小区配电***安全稳定的运行。
Description
技术领域
本发明属于电动汽车用电影响监测领域，尤其涉及一种大规模充电桩对小区配电***影响分析决策***及方法。
背景技术
为解决环境污染、能源短缺问题，电动汽车的发展已成为一种趋势，越来越多的电动汽车将走入寻常百姓家庭，据调查统计，对充电方式的选择，消费者更愿意在晚上充电，并且选择在住宅区域自行充电，因此为居民小区配备电动汽车充电桩则成为势在必行的举措。各地市也开始推动充电桩进入小区的工作，包括已建成小区扩建充电桩、新建小区预留充电桩安装位置等。
住宅小区建设初期，会根据小区住宅和配套服务设施的规模进行配电***的设计，选择合适的变压器台数、容量和供电方式。无论小区配电***设计是否考虑到电动汽车充电桩充电负荷，根据电动汽车的充电行为随机性和无序性的特点，大规模电动汽车充电桩接入小区配电***后，会给小区配电***运行带来不确定性。乘用电动汽车充电电流一般为10～20A，充电时间可达6个小时甚至更长，数以百计的电动汽车在晚高峰同时充电对小区配电***是一个很大的负载。如果不对电动汽车的充电行为进行协调优化并降低小区用电高峰负荷需求，则可能引起小区配电线路及变压器负载率升高甚至过载，并增大小区配电***网损、恶化电能质量；甚至将会对电力***全网产生不利的影响，如供需平衡、电压控制、继电保护、增加电力容量，增大配电***建设和运行成本。
电动汽车充电对电力***的影响已经引起广泛关注，目前主要是电动汽车对电力***全网运行的影响分析及调度控制方法的研究，但考虑到未来电动汽车数量可能非常庞大，在电力***全网进行电动汽车充电调度控制在当前技术条件下具有很大的实施难度，因此区域性的电动汽车调度控制会是将来的发展方向。住宅小区作为乘用电动汽车充电的重要发展区域，也是电力***的最基层区域，大量充电桩接入小区配电***的影响分析和对小区电动汽车的充电行为的协调控制将不仅是对小区用电安全稳定的保障，也是对电力***稳定、安全、经济运行的重要支撑。
经对现有技术的文献检索发现，中国电力科学研究院王相勤等人提出了一种电动汽车有序充电控制方法及***（专利申请号：201010521514.3），但该***只适用于电网对电动汽车充电站的充电控制，并且没有考虑区域用电的多样性和充电站配电***的负荷，且该***采用集中调度模式，考虑到充电站数量和数据持续增大的情况下，这种方式会导致出现维数灾的问题。
清华大学胡泽春等人提出了一种电动汽车充电站协调充电控制方法（专利申请号：201110023668.4），该方法对单个充电站提出协调控制策略，但没有考虑对电网用电峰荷的影响，并且本方法采用直接控制充电机充电通断的方式，没有考虑此种方式对充电渗透率和电池生命的影响。
中国科学院电工研究所许海平等人提出了一种电动汽车有序充电控制***（专利申请号：201110148662.X），但该***适用于充电设备，没有提出上级协调控制***的工作方法。
江西电力科学研究院的辛建波等人提出了一种基于多代理***的电动汽车有序充电方法（专利申请号：201110277269.0），但该方法只适用于对智能用电或供电设备的监测控制，没有考虑众多的非智能供配电和用电设备，也没有考虑非智能设备模型的创建，在目前不具备应用条件。
发明内容
本发明的目的就是为了解决上述问题，提供了一种大规模充电桩对小区配电***影响分析决策***及方法，它能够考虑到区域用电的多样性和充电站配电***的负荷，能够评估小区电动汽车的渗透率，增长电池的使用寿命，保障小区配电***安全稳定的运行。
为了实现上述目的，本发明是采用如下技术方案：
一种大规模充电桩对小区配电***影响分析决策***，包括监控中心、数据采集终端、交流充电桩，
所述监控中心包括前置服务装置、数据存储装置、分析决策服务装置，用于大规模充电桩对小区配电***影响分析决策；
所述数据采集终端与交流充电桩之间通过网络方式通讯；
所述前置服务装置至少包括一台用于充电数据采集的服务器，获取数据采集终端采集的充电桩充电数据；
所述数据存储装置包括至少一台关系数据库服务器和至少一台实时数据库服务器，其中，关系数据库用于存储小区配电***容量模型、小区用电负荷与用电时间的正态分布模型、小区充电桩监控模型、小区配电负荷历史数据及其他分析决策所需的静态数据和模型；实时数据库用于存储小区充电桩充电实时数据；
所述数据采集终端负责与小区内的交流充电桩通讯，获取充电时实时数据，包括充电桩充电状态、充电电压、充电电流、充电时间及其他充电桩可提供的测量数据；在小区配电***具备保护测控装置的条件下，数据采集终端也可与保护测控装置通讯获取配电***运行参数；
所述分析决策服务装置至少包括一台用于充电数据监控、分析、决策的服务器，用于创建分析决策所需的模型、充电数据实时监控、小区用电状况实时分析、充电协调调度控制。
所述前置服务装置与数据采集终端通过网络、RS485总线或CAN总线方式采用IEC870-5-101、IEC60870-5-104、循环式远动规约、CAN协议或其他通用通讯规约进行数据交互。
一种采用大规模充电桩对小区配电***影响分析决策***的决策方法，包括以下步骤：
步骤一、建立并存储小区低压配电***容量模型、小区用电负荷与用电时间的正态分布模型、小区交流充电桩监控模型；
步骤二、实时采集存储小区内交流充电桩充电数据；
步骤三、分析决策服务器根据充电实时数据和小区用电负荷与用电时间的正态分布模型，计算小区配电负荷并存储；
步骤四、根据配电负荷曲线与小区配电***容量模型比较生成分析结论和调度控制决策并存储；若不需调度控制则等待下次分析决策周期进行步骤三；若需调度则转到步骤五；
步骤五、监控中心向充电桩下发调度控制命令，控制充电桩充电时间、充电电流；等待下次分析决策周期进行步骤三。
所述步骤一的小区低压配电***容量模型、小区用电负荷与用电时间的正态分布模型、小区交流充电桩监控模型，均保存至数据存储装置的关系数据库；
其中，小区低压配电***容量模型，包含小区供电线路数量；变压器数量及变压器参数；小区配电***接线方式拓扑展示；所述变压器参数包括：额定功率、额定电压、额定电流、额定容量及其他能获取的参数；
小区用电负荷与用电时间的正态分布模型，采用自回归滑动平均法，根据小区用电历史数据生成；
小区交流充电桩监控模型，包括小区已建成充电桩数量，充电桩充电实时数据的监测：充电状态、充电电流、充电电压、充电告警信息及其他充电桩可提供的数据。
所述步骤二的实时采集存储小区内交流充电桩充电数据是指数据采集终端实时采集小区内交流充电桩充电数据，按照规定的通讯规约上送至监控中心的前置采集装置，前置采集装置将接收到的数据采集终端上送报文解析处理后传送到数据存储装置，数据存贮装置将充电桩充电数据保存到实时数据库。
所述步骤二的具体步骤描述如下：
2-1）、电动汽车交流充电桩与数据采集终端通讯，将充电桩工作状态、充电电压、电流等数据传送至数据采集终端；
2-2）、数据采集终端与前置服务装置通讯，将获取的小区内所有充电桩数据集中后上送至前置服务装置；
2-3）、前置服务装置判断并解析通讯报文，丢弃错误报文，将解析正常的数据送至数据存储装置；
2-4）、数据存储装置根据数据属性，如偏差、存储间隔，判断是否需要将数据存入实时数据库，不需存入的数据直接丢弃。
所述步骤三的具体步骤描述如下：
3-1）、分析决策服务装置判断是否到达分析决策的定时周期，若是则从数据存储装置中调用模型数据和充电实时数据；
3-2）、计算实时充电负荷，与小区用电负荷与用电时间的正态分布模型叠加，生成小区配电负荷；
3-3）、计算结果存储到数据库服务装置的关系数据库；
所述步骤四的配电负荷曲线是根据最近一天内计算所得配电负荷描绘而成；配电负荷曲线，包括一天时间内的配电负荷曲线、仿真未协调充电的配电负荷曲线、用电负荷与用电时间的正态分布曲线；
分析结论包括当前小区用电状态对配电网负荷是否造成不利影响，如对供需平衡、电压控制、电能质量的影响，当前状态下小区电动汽车渗透率；
调度控制决策包括是否需要进行调度控制，需要调度时形成调度策略：协调小区电动汽车的充电行为，确定在一个时间段内，如未来2h，小区内电动汽车的最优充电策略，协调电动汽车充电时机、电流大小及时间长短；并仿真形成未执行调度策略下小区配电负荷曲线及小区电动汽车渗透率；
调度控制决策存储到数据库服务装置的关系数据库。
所述步骤五的具体步骤描述如下：
5-1）、监控中心将协调控制命令下发到前置服务装置；
5-2）、前置服务装置将协调控制命令重新组织后下发到数据采集终端；
5-3）、数据采集终端将协调控制命令下发至可控制或需控制的充电桩进行协调控制。所述自回归滑动平均法为，该方法将小区用电负荷的时间序列看作是一个随机序列，这组随机变量所具有的依存关系体现着小区用电负荷在时间上的延续性；有自身变动规律同时受影响因素的影响，影响因素包括小区用电类型、用电电价、天气、温度、节假日，标为x1，x2，…，xk，由回归分析：
P＝β0+β1x1+β2x2+...+βkxk+e
其中P是用电负荷的观测值（实际值），e为误差；作为预测值Pt受到自身变化的影响，其规律可由下式体现，
Pt＝β0+β1xt-1+β2xt-2+...+βpxt-p+e
上述公式中，β0、β1…βk为模型参数，k、t、p为正整数。
误差项在不同时期具有依存关系，由下式表示，
et＝α0+α1et-1+α2et-2+...+αqet-q+μt
其中，α0、α1…αq为模型参数，μt为均值，q、t为正整数。
由此，获得ARMA模型表达式：
Pt＝β0+β1xt-1+β2xt-2+...+βpxt-p+α0+α1et-1+α2et-2+...+αqet-q+μt。
本发明根据小区配电***设计创建小区配电***容量模型；根据小区住宅和配套服务设施状况创建小区用电负荷与用电时间的正态分布模型；根据小区充电桩建设状况创建小区充电桩的监控模型；通过实时通讯获得电动汽车在充电数量、各充电桩的充电电压、电流、充电时间及其他充电数据。根据上述条件计算小区配电负荷，生成最近一天的配电负荷曲线，利用该曲线与小区配电***容量模型比较分析在高峰时对电动汽车蓄电池充电对小区配电***影响、当前小区电动汽车的渗透率；是否需要进行充电协调调度控制及协调调度控制的策略、在此策略下小区电动汽车的渗透率。
本发明的有益效果：
（1）、本***采用小区配电***容量模型、小区用电负荷与用电时间正态分布模型和充电实时数据相结合的方式，更符合实际应用。
（2）、***计算所得小区配电负荷曲线和配电***容量模型比对，可监视小区配电***运行状况、决策小区配电***运行协调调度策略、评估小区电动汽车渗透率。
（3）、***协调控制小区电动汽车的充电行为，降低了小区电动汽车充电对配电***、电能质量的影响、提高小区电动汽车渗透率，保障小区配电***安全稳定的运行。
（4）、***对小区电动汽车充电行为的决策也为降低电动汽车充电对电力***全网的影响提供基层的保障，为电力***全网稳定、安全、经济运行提供重要支撑。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为大规模充电桩对小区配电***影响分析决策方法步骤图；
图3为本发明的充电数据采集流程示意图；
图4为本发明的分析决策流程示意图；
图5为某小区配电负荷曲线图。
其中，1.分析决策监控中心，2.数据存储装置，3.分析决策服务装置，4.前置服务装置，5.关系数据库服务器，6.实时数据库服务器，7.数据采集终端，8.交流充电桩。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，本发明包括分析决策监控中心1，数据采集终端7，交流充电桩8；所述数据采集终端7与交流充电桩8之间通过网络方式通讯。
所述分析决策监控中心1包括前置服务装置4、数据存储装置2、分析决策服务装置3；
所述前置服务装置4至少包括一台用于充电数据采集的服务器，与数据采集终端7通过网络、RS485总线或CAN总线方式进行通讯，获取数据采集终端7采集的交流充电桩8充电数据。前置服务装置4与数据采集终端7可通过IEC870-5-101、IEC60870-5-104、循环式远动规约、CAN协议或其他通用通讯规约进行数据交互。
所述数据存储装置2包括至少一台关系数据库服务器5和一台用于存储实时数据的实时数据库服务器6。关系数据库用于存储小区配电***容量模型、小区用电负荷与用电时间的正态分布模型、小区充电桩监控模型及其他分析决策所需的静态数据和模型；实时数据库用于存储小区充电桩充电实时数据。
所述分析决策服务装置3至少包括一台用于充电数据监控、分析、决策的服务器。分析决策服务装置3的功能包括：创建分析决策所需的模型、充电数据实时监控、小区用电状况实时分析、充电调度控制。
所述网络为有线网络或无线网络，所述无线网络包括GPRS、CDMA、3G、或其它远距离无线通讯方式。
所述数据采集终端7也称数据集中器，负责与小区内的交流充电桩8通讯，获取充电时实时数据，包括充电桩充电状态、充电电压、充电电流、充电时间及其他交流充电桩8可提供的测量数据。在小区配电***具备保护测控装置的条件下，数据采集终端7也可与保护测控装置通讯获取配电***运行参数。
所述分析决策监控中心1也可为一台集成用于充电数据采集、数据存储和分析决策的服务器。
如图2所示，大规模充电桩对小区配电***影响分析决策方法步骤，具体描述如下：
步骤一、建立并存储小区低压配电***容量模型、小区用电负荷与用电时间的正态分布模型、小区交流充电桩监控模型。
步骤二、实时采集存储小区内交流充电桩充电数据。
步骤三、分析决策服务器根据充电实时数据和小区用电负荷与用电时间的正态分布模型，计算小区配电负荷并存储。
步骤四、根据配电负荷曲线与小区配电***容量模型比较生成分析结论和调度控制决策并存储。若不需调度控制则等待下次分析决策周期进行步骤三。调度则转到步骤五。
步骤五、监控中心向充电桩下发调度控制命令，控制充电桩充电时间、充电电流。等待下次分析决策周期进行步骤三。
如图3所示，本发明的充电数据采集流程，具体步骤描述如下：
步骤一、电动汽车交流充电桩8与数据采集终端7通讯，将充电桩工作状态、充电电压、电流等数据传送至数据采集终端7。
步骤二、数据采集终端7与前置服务装置4通讯，将获取的小区内所有充电桩数据集中后上送至前置服务装置4。
步骤三、前置服务装置4判断并解析通讯报文，丢弃错误报文，将解析正常的数据送至数据存储装置2。
步骤四、数据存储装置2根据数据属性，如偏差、存储间隔，判断是否需要将数据存入实时数据库，不需存入的数据直接丢弃。
如图4所示，本发明的分析决策流程，具体步骤描述如下：
步骤一、分析决策服务装置3判断是否到达分析决策的定时周期，若是则从数据存储装置2中调用模型数据和充电实时数据。
步骤二、生成分析决策结果，若不需进行协调控制，则返回等待下一次分析决策的定时周期，否则分析决策服务装置3向前置服务装置4下发协调调度命令。
步骤三、前置服务装置4将协调控制命令重新组织后下发到数据采集终端7。
步骤四、数据采集终端7将协调控制命令下发至可控制或需控制的交流充电桩8进行协调控制。
如图5所示，某小区的配电负荷曲线，包括一天时间内的配电负荷曲线、仿真未协调充电的配电负荷曲线、用电负荷与用电时间的正态分布曲线。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (3)
1.一种大规模充电桩对小区配电***影响分析决策***的决策方法，其特征是，
所述***包括：
包括监控中心、数据采集终端、交流充电桩，
所述监控中心包括前置服务装置、数据存储装置、分析决策服务装置，用于大规模充电桩对小区配电***影响分析决策；
所述数据采集终端与交流充电桩之间通过网络方式通讯；
所述前置服务装置前置服务装置至少包括一台用于充电数据采集的服务器，获取数据采集终端采集的充电桩充电数据；
所述数据存储装置包括至少一台关系数据库服务器和至少一台实时数据库服务器，其中，关系数据库用于存储小区配电***容量模型、小区用电负荷与用电时间的正态分布模型、小区充电桩监控模型、小区配电负荷历史数据及其他分析决策所需的静态数据和模型；实时数据库用于存储小区充电桩充电实时数据；
所述数据采集终端负责与小区内的交流充电桩通讯，获取充电时实时数据，包括充电桩充电状态、充电电压、充电电流、充电时间及其他充电桩可提供的测量数据；在小区配电***具备保护测控装置的条件下，数据采集终端也可与保护测控装置通讯获取配电***运行参数；
所述分析决策服务装置至少包括一台用于充电数据监控、分析、决策的服务器，用于创建分析决策所需的模型、充电数据实时监控、小区用电状况实时分析、充电协调调度控制；
所述方法包括以下步骤：
步骤一、建立并存储小区低压配电***容量模型、小区用电负荷与用电时间的正态分布模型、小区交流充电桩监控模型；所述步骤一的小区低压配电***容量模型、小区用电负荷与用电时间的正态分布模型、小区交流充电桩监控模型，均保存至数据存储装置的关系数据库；其中，小区低压配电***容量模型，包含小区供电线路数量；变压器数量及变压器参数；小区配电***接线方式拓扑展示；所述变压器参数包括：额定功率、额定电压、额定电流、额定容量及其他能获取的参数；小区用电负荷与用电时间的正态分布模型，采用自回归滑动平均法，根据小区用电历史数据生成；小区交流充电桩监控模型，包括小区已建成充电桩数量，充电桩充电实时数据的监测：充电状态、充电电流、充电电压、充电告警信息及其他充电桩提供的数据；
步骤二、实时采集存储小区内交流充电桩充电数据；所述步骤二的实时采集存储小区内交流充电桩充电数据是指数据采集终端实时采集小区内交流充电桩充电数据，按照规定的通讯规约上送至监控中心的前置采集装置，前置采集装置将接收到的数据采集终端上送报文解析处理后传送到数据存储装置，数据存贮装置将充电桩充电数据保存到实时数据库；
所述步骤二的具体步骤描述如下：
2-1)、电动汽车交流充电桩与数据采集终端通讯，将充电桩工作状态、充电电压、电流等数据传送至数据采集终端；
2-2)、数据采集终端与前置服务装置通讯，将获取的小区内所有充电桩数据集中后上送至前置服务装置；
2-3)、前置服务装置判断并解析通讯报文，丢弃错误报文，将解析正常的数据送至数据存储装置；
2-4)、数据存储装置根据数据属性，如偏差、存储间隔，判断是否需要将数据存入实时数据库，不需存入的数据直接丢弃；
步骤三、分析决策服务器根据充电实时数据和小区用电负荷与用电时间的正态分布模型，计算小区配电负荷并存储；
所述步骤三的具体步骤描述如下：
3-1)、分析决策服务装置判断是否到达分析决策的定时周期，若是则从数据存储装置中调用模型数据和充电实时数据；
3-2)、计算实时充电负荷，与小区用电负荷与用电时间的正态分布模型叠加，生成小区配电负荷；
3-3)、计算结果存储到数据库服务装置的关系数据库；
步骤四、根据配电负荷曲线与小区配电***容量模型比较生成分析结论和调度控制决策并存储；若不需调度控制则等待下次分析决策周期进行步骤三；若需调度则转到步骤五；所述步骤四的配电负荷曲线是根据最近一天内计算所得配电负荷描绘而成；配电负荷曲线，包括一天时间内的配电负荷曲线、仿真未协调充电的配电负荷曲线、用电负荷与用电时间的正态分布曲线；分析结论包括当前小区用电状态对配电网负荷是否造成不利影响，以及当前状态下小区电动汽车渗透率；调度控制决策包括是否需要进行调度控制，需要调度时形成调度策略：协调小区电动汽车的充电行为，确定在一个时间段内，小区内电动汽车的最优充电策略，协调电动汽车充电时机、电流大小及时间长短；并仿真形成未执行调度策略下小区配电负荷曲线及小区电动汽车渗透率；调度控制决策存储到数据库服务装置的关系数据库；
步骤五、监控中心向充电桩下发调度控制命令，控制充电桩充电时间、充电电流；等待下次分析决策周期进行步骤三；
所述步骤五的具体步骤描述如下：
5-1)、监控中心将协调控制命令下发到前置服务装置；
5-2)、前置服务装置将协调控制命令重新组织后下发到数据采集终端；
5-3)、数据采集终端将协调控制命令下发至可控制或需控制的充电桩进行协调控制。
2.如权利要求1所述的决策方法，其特征是，所述前置服务装置与数据采集终端通过网络、RS485总线或CAN总线方式采用IEC870-5-101、IEC60870-5-104、循环式远动规约、CAN协议或其他通用通讯规约进行数据交互。
3.如权利要求1所述的决策方法，其特征是，所述自回归滑动平均法为，该方法将小区用电负荷的时间序列看作是一个随机序列，这组随机变量所具有的依存关系体现着小区用电负荷在时间上的延续性；有自身变动规律同时受影响因素的影响，影响因素包括小区用电类型、用电电价、天气、温度、节假日，标为x1，x2，…，xk，由回归分析：
P＝β0+β1x1+β2x2+...+βkxk+e
其中P是用电负荷的观测值即实际值，e为误差；作为预测值Pt受到自身变化的影响，其规律可由下式体现，
Pt＝β0+β1xt-1+β2xt-2+...+βpxt-p+e
上述公式中，β0、β1…βk为模型参数，k、t、p为正整数；
误差项在不同时期具有依存关系，由下式表示，
et＝α0+α1et-1+α2et-2+...+αqet-q+μt
其中，α0、α1…αq为模型参数，μt为均值，q、t为正整数；
由此，获得ARMA模型表达式：
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