淺聊電動汽車虛擬電廠的優化調度

張繼冬

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要： 隨著電動汽車的快速發展和智能電網技術的不斷進步，電動汽車虛擬電廠作為一種新興的能源管理模式，具有巨大的潛力。本文首先介紹了電動汽車虛擬電廠的概念和特點，然后分析了其優化調度的重要性。接著，詳細探討了電動汽車虛擬電廠優化調度的關鍵問題，包括電動汽車的充放電模型、負荷預測、優化目標和約束條件等。最后，提出了一些有效的優化調度策略，并對未來的研究方向進行了展望。

1. 分布式特性
   電動汽車虛擬電廠由大量分散的電動汽車組成，具有分布式的特點。這使得它可以靈活地響應電網的需求，提高電網的可靠性和穩定性。

2. 可調度性
   電動汽車虛擬電廠可以通過智能控制和優化調度，實現對電動汽車充放電的靈活控制。這使得它可以根據電網的需求進行調峰、調頻等輔助服務，提高電網的經濟性。

3. 環保性
   電動汽車虛擬電廠可以利用電動汽車的電池存儲電能，減少對傳統化石能源的依賴，降低環境污染。

4. 互動性
   電動汽車虛擬電廠可以與電網進行雙向互動，實現電動汽車與電網的協同運行。這使得它可以提高電網的效率和可靠性，同時也為電動汽車用戶提供更加便捷的服務。

三、安科瑞智慧能源管理平臺助力虛擬電廠快速發展

（一）安科瑞智慧能源管理平臺

AcrelEMS 智慧能源管理平臺是針對企業微電網的能效管理平臺，對企業微電網分布式電源、市政電源、儲能系統、充電設施以及各類交直流負荷的運行狀態實時監視、智能預測、動態調配，優化策略，診斷告警，可調度源荷有序互動、能源全景分析，滿足企業微電網能效管理數字化、安全分析智能化、調整控制動態化、全景分析可視化的需求，完成不同策略下光儲充資源之間的靈活互動與經濟運行，為用戶降低能源成本，提高微電網運行效率。AcrelEMS 智慧能源管理平臺可以接受虛擬電廠的調度指令和需求響應，是虛擬電廠平臺的企業級子系統。

圖1 AcrelEMS 智慧能源管理平臺主界面

（二）平臺結構

系統覆蓋企業微電網“源-網-荷-儲-充”各環節，通過智能網關采集測控裝置、光伏、儲能、充電樁、常規負荷數據，根據負荷變化和電網調度進行優化控制，促進新能源消納的同時降低對電網的至大需量，使之運行安全。

圖2 AcrelEMS 智慧能源管理平臺結構

（三）平臺功能

1.能源數字化展示

通過展示大屏實時顯示市電、光伏、風電、儲能、充電樁以及其它負荷數據，快速了解能源運行情況。

2.優化控制

直觀顯示能源生產及流向，包括市電、光伏、儲能充電及消耗過程，通過優化控制儲能和可控負載提升新能源消納，削峰填谷，平滑系統出力，并顯示優化前和優化后能源曲線對比等。

3.智能預測

結合氣象數據，歷史數據對光伏、風力發電功率和負荷功率進行預測，并與實際功率進行對比分析，通過儲能系統和負荷控制實現優化調度，降低需量和用電成本。

4.能耗分析

采集企業電、水、天然氣、冷/熱量等各種能源介質消耗量，進行同環比比較，顯示能源流向，能耗對標，并折算標煤或碳排放等。

5.有序充電

系統支持接入交直流充電樁，并根據企業負荷和變壓器容量，并和變壓器負荷率進行聯動控制，引導用戶有序充電，保障企業微電網運行安全。

6.運維巡檢

系統支持任務管理、巡檢/缺陷/消警/搶修記錄以及通知工單管理，并通過北斗定位跟蹤運維人員軌跡，實現運維流程閉環管理。

（四）設備選型

除了智慧能源管理平臺外，還具備現場傳感器、智能網關等設備，組成了完整的“云-邊-端”能源數字化體系，具體包括高低壓配電綜合保護和監測產品、電能質量在線監測裝置、電能質量治理、照明控制、充電樁、電氣消防類解決方案等，可以為虛擬電廠企業級的能源管理系統提供一站式服務能力。

安科瑞系統解決方案還包含電力運維云平臺、能源綜合計費管理平臺、環保用電監管云平臺、充電樁運營管理云平臺、智慧消防云平臺、電力監控系統、微電網能量管理系統、智能照明控制系統、電能質量治理系統、電氣消防系統、隔離電源絕緣監測系統等系統解決方案，覆蓋企業微電網各個環節，打造準確感知、邊緣智能、智慧運行的企業微電網智慧能源管理系統。

（五）安科瑞充電樁云平臺系統功能

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。

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。

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.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。

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。

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。

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

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。

9.系統硬件配置

總結

電動汽車虛擬電廠是一種新興的電力系統調度模式，通過將大量分布式的電動汽車充電站整合成一個虛擬的集中式電廠，實現對電動汽車充電需求的優化調度。強化學習是一種機器學習方法，通過與環境的交互來學習如何在給定狀態下采取合適行動以實現目標。在基于強化學習的含電動汽車虛擬電廠優化調度中，可以采用以下步驟：

1. 狀態定義：首先需要定義系統的狀態，包括電動汽車的當前充電狀態、電池剩余電量、電網負荷等。此外，還可以考慮天氣、時間等因素。

2. 動作定義：在給定狀態下，可以定義一系列可能的動作，如調整充電功率、切換充電站等。這些動作會影響電動汽車的充電需求和電網的運行狀況。

3. 獎勵函數設計：為了引導強化學習算法朝著優化調度的目標前進，需要設計一個獎勵函數來衡量每個動作的價值。獎勵函數可以根據系統的實際運行狀況和調度目標來設計，如降低電網負荷波動、提高充電效率等。

4. 策略學習：通過與環境的交互，強化學習算法會學習到一個策略，即在給定狀態下選擇合適動作的方法。這個策略可以用于指導電動汽車虛擬電廠的優化調度。

5. 模型訓練與驗證：為了驗證所學習到的策略的有效性，可以將訓練好的模型應用于實際的電動汽車虛擬電廠系統中，觀察其調度效果。如果效果不佳，可以調整獎勵函數或策略，重新進行訓練和驗證。

6. 實時調度：在實際應用中，電動汽車虛擬電廠需要實時地根據當前的系統狀態和學習到的策略進行調度。

總之，基于強化學習的含電動汽車虛擬電廠優化調度可以實現對電動汽車充電需求的智能調度，降低電網負荷波動，提高充電效率，為電動汽車的大規模普及提供支持。

參考文獻

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[2]  吳巨愛，薛禹勝，謝東亮 .電動汽車聚合商對備用服務能力的優化

[3] 安科瑞企業微電網設計與應用手冊.2022.05版