易允恒 安科瑞電氣股份有限公司

摘要

既有居住社區(qū)充電設(shè)施面臨電網(wǎng)容量不足、負荷峰谷差顯著、用戶行為隨機性強等挑戰(zhàn)。本文提出一種融合雙向能量互動機制的實時優(yōu)化方法，通過擴展卡爾曼濾波（EKF）實現(xiàn)電池荷電狀態(tài)（SOC）的高精度估計，結(jié)合動態(tài)電價響應(yīng)模型，構(gòu)建“電網(wǎng)-充電樁-用戶”協(xié)同調(diào)度框架。實驗表明，該方法在1.2MW充電場景中，負荷峰谷差降低42%，用戶充電成本減少28%，且變壓器過載風(fēng)險下降65%，為老舊社區(qū)充電設(shè)施智能化改造提供理論支撐。

關(guān)鍵詞：雙向能量互動；削峰填谷；SOC估計；動態(tài)電價響應(yīng)；負荷重構(gòu)

引言

截至2023年，我國既有社區(qū)電動汽車充電樁覆蓋率不足30%，且75%的社區(qū)存在配電容量超限風(fēng)險（國家能源局數(shù)據(jù)）。傳統(tǒng)充電策略難以適配動態(tài)負荷需求，導(dǎo)致“高峰搶電、低谷閑置”現(xiàn)象突出?，F(xiàn)有研究聚焦單向充電控制[1]或靜態(tài)容量規(guī)劃[2]，缺乏對電網(wǎng)雙向互動潛力與用戶行為不確定性的協(xié)同優(yōu)化。本文創(chuàng)新性提出雙向能量互動架構(gòu)，通過SOC動態(tài)感知與實時電價激勵，實現(xiàn)負荷時空重構(gòu)，推動社區(qū)能源系統(tǒng)向“產(chǎn)消者”模式轉(zhuǎn)型。

既有社區(qū)充電系統(tǒng)瓶頸分析

3.1 電網(wǎng)-設(shè)施-用戶三元矛盾

電網(wǎng)側(cè)：老舊社區(qū)變壓器容量普遍低于800kVA，集群充電功率超500kW時過載概率達82%[3]；

設(shè)施側(cè)：公共充電樁日均利用率不足15%，但高峰時段排隊率超60%；

用戶側(cè)：充電行為呈現(xiàn)“晚高峰集中、谷期分散”特征（圖1），用戶價格敏感度差異顯著。

3.2 技術(shù)短板：靜態(tài)調(diào)度與低精度感知

現(xiàn)有系統(tǒng)依賴固定功率分配與簡單SOC估算（如安時積分法），導(dǎo)致：

SOC估計誤差>10%，引發(fā)充電中斷或過充風(fēng)險；

缺乏對電網(wǎng)實時電價與負荷狀態(tài)的響應(yīng)能力，無法挖掘用戶充電彈性（實驗顯示用戶可調(diào)度潛力達53%）。

雙向互動優(yōu)化方法設(shè)計

4.1 EKF-SOC動態(tài)感知模型

4.2 基于Stackelberg博弈的動態(tài)電價激勵

設(shè)計“電網(wǎng)-用戶”主從博弈模型：

電網(wǎng)側(cè)：發(fā)布分時電價信號，引導(dǎo)負荷轉(zhuǎn)移；

用戶側(cè)：以充電成本最小化為目標，動態(tài)調(diào)整充電時段。 仿真表明，用戶谷期充電比例從18%提升至57%。

4.3 負荷時空重構(gòu)算法

提出“三階段”優(yōu)化流程：

空間重構(gòu)：按車位位置劃分充電集群，限制局部功率密度；

時間削峰：基于EKF-SOC預(yù)測結(jié)果，優(yōu)先調(diào)度高彈性用戶；

安全校驗：實時監(jiān)測變壓器負載率，觸發(fā)功率動態(tài)限流（圖3）。

實驗驗證

5.1 場景設(shè)置

硬件：部署AcrelCloud-9000平臺，集成60kW直流樁與7kW交流樁；

數(shù)據(jù)：采集上海某老舊社區(qū)300輛電動汽車的充電行為數(shù)據(jù)。

5.2 性能對比

結(jié)論

本文提出的雙向互動優(yōu)化方法，通過SOC動態(tài)感知與負荷時空重構(gòu)，顯著提升既有社區(qū)充電設(shè)施的經(jīng)濟性與安全性。未來將進一步研究分布式能源接入下的多主體協(xié)同調(diào)度機制，助力社區(qū)級“虛擬電廠”建設(shè)。

審核編輯 黃宇