摘要：本研究旨在探索電動汽車有序充放電分群調度策略。分析了電動汽車充放電原理及分群調度理論依據，指出傳統分群調度策略的局限性，構建了多維度分群指標體系及智能優化算法應用。詳細闡述了分群調度策略的實施步驟、挑戰與效果評估指標體系。研究結論表明該策略在提高電網效率和用戶滿意度方面成效顯著，未來還需在技術創新、用戶行為研究及政策合作等方面進一步探索。

關鍵詞：電動汽車；有序充放電；分群調度；智能優化算法

1.       引言

1.1 研究背景

電動汽車發展迅猛，其充放電調度問題日益凸顯。當前研究多聚焦傳統策略，缺乏創新視角。

隨著環保意識的增強和能源危機的日益加劇，電動汽車作為一種綠色、環保的交通工具，得到了越來越廣泛的關注和應用。據相關數據顯示，預計到 2025 年，全球電動汽車銷量將超過 1000 萬輛。然而，大規模電動汽車的無序充放電行為可能會給電網帶來諸多問題，如負荷波動、電壓不穩定等。因此，研究電動汽車有序充放電分群調度策略具有重要的現實意義。

目前，國內外學者對電動汽車充放電調度問題進行了大量的研究。傳統的調度策略主要包括集中式調度和分布式調度兩種。集中式調度由中央控制器對所有電動汽車進行統一調度，雖然可以實現全局，但存在計算量大、通信成本高、可靠性低等問題。分布式調度則將調度權下放到各個電動汽車，通過局部信息交互實現調度，雖然具有較高的靈活性和可靠性，但難以保證全局。

此外，當前的研究多聚焦于傳統的調度策略，缺乏創新視角。例如，很少有研究考慮到電動汽車用戶的行為特征和心理因素對充放電調度的影響。實際上，電動汽車用戶的行為特征和心理因素會對其參與充放電調度的性產生重要影響。如果能夠充分考慮這些因素，制定出更加合理的調度策略，將有助于提高電動汽車用戶的參與度，從而更好地實現電動汽車的有序充放電。

2.電動汽車充放電理論基礎

2.1 電動汽車充放電原理

電動汽車的電池為鋰電池，充放電都是直流電。電網輸送的電為交流電，不能直接給電池充電，需要轉換。七孔交流慢充口接受交流電，通過車載充電機轉化直流電給電池供電；九孔直流快充口接受直流電，直接給到電池。

2.1.1 充電過程對電網的沖擊

當大規模電動汽車同時充電時，會給電網帶來巨大負荷驟增問題。據相關數據顯示，若情況下，6000 萬輛電動汽車同時進行充電時，其峰值充電功率可達 5 億千瓦，預計將會占到 2030 年我國裝機總容量的 26%左右。如此大規模的充電需求會使電網在短時間內承受巨大壓力，可能導致局部地區電網過載，影響電網的穩定性和可靠性。例如，在用電高峰期，大量電動汽車同時充電可能會使電網負荷超出其承受能力，造成電壓下降、頻率波動等問題，甚至可能引發電網故障。

2.1.2 放電機制及優勢

電動汽車向電網放電具有一定的可行性，并且對電網穩定性有重要貢獻。電動汽車在制動或減速時可以通過回饋能量回收系統將一部分動能轉化為電能并儲存在電池中。當電網負荷高峰時，電動汽車可以將儲存的電能反向輸送給電網，實現削峰填谷。這種放電機制可以有效提高電網的穩定性和可靠性。例如，在夏季用電高峰時段，大量空調等電器設備同時運行，電網負荷壓力巨大。此時，若有一定數量的電動汽車向電網放電，可以緩解電網壓力，降低電網運行成本。此外，電動汽車的放電還可以提高能源利用效率，減少能源浪費。因為電動汽車的電池可以作為一種分布式儲能設備，在電網需要時提供電能，實現能源的優化配置。

2.2 分群調度理論依據

電動汽車有序充放電分群調度策略具有堅實的理論依據，多種分群方法的合理性和有效性為該策略的實施提供了有力支持。

2.2.1 基于用戶需求的分群

日常通勤用戶通常需要短時間快速充電，以滿足每日上下班的出行需求。他們的充電時間相對集中在工作日的早晚高峰時段外，例如中午休息時間或者下班后回家的時間段。這類用戶更注重充電的便捷性和快速性，對充電設施的布局要求較高，希望在工作地點或居住地附近能夠方便地找到充電樁。而長途旅行用戶則需要長時間慢速充電，以保證在旅途中有足夠的續航里程。他們的充電時間相對靈活，但更關注充電設施的覆蓋范圍和充電速度的穩定性。

根據日常通勤與長途旅行用戶不同充電需求進行分群具有合理性。首先，不同類型的用戶對充電服務的要求存在明顯差異，分群后可以更好地滿足他們的個性化需求。例如，對于日常通勤用戶，可以在其工作地點和居住小區附近合理布局快速充電樁，提供便捷的充電服務；對于長途旅行用戶，可以在高速公路服務區、主要交通干道沿線等地點設置大功率慢速充電樁，滿足他們長時間充電的需求。其次，基于用戶需求的分群可以提高充電設施的使用效率。通過了解不同用戶群體的充電習慣，可以合理安排充電樁的建設和運營，避免資源浪費。例如，對于日常通勤用戶集中的區域，可以根據其充電時間規律，合理調整充電樁的功率和數量，提高充電設施的利用率。

2.2.2 基于電網需求的分群

根據電網負荷情況進行分群是實現削峰填谷的重要手段。在電網負荷低谷期，鼓勵電動汽車充電，以儲存電能；在電網負荷高峰期，引導電動汽車向電網放電，以緩解電網壓力。例如，在夜間電網負荷較低時，可以將部分電動汽車歸為一個群組，集中進行充電，充分利用低谷電能。而在白天用電高峰時段，如夏季高溫天氣下空調等電器設備大量使用時，將部分具有較高剩余電量的電動汽車歸為另一個群組，向電網放電，實現削峰填谷。

這種分群方法的有效性在于它能夠有效平衡電網負荷，提高電網的穩定性和可靠性。通過合理安排電動汽車的充放電時間和功率，可以減少電網負荷波動，降低電網運行成本。同時，基于電網需求的分群還可以促進可再生能源的消納。例如，在風力發電和光伏發電等可再生能源發電高峰期，將電動汽車作為儲能設備，吸收多余的電能，提高可再生能源的利用率。此外，這種分群方法還可以為電動汽車用戶帶來一定的經濟利益。例如，在電網負荷低谷期充電，電價相對較低，可以降低用戶的充電成本；在電網負荷高峰期向電網放電，用戶可以獲得一定的收益。

3.現有分群調度策略分析

3.1 傳統分群調度策略

傳統的分群調度策略在電動汽車有序充放電中發揮了一定的作用，但也存在著一些局限性。

3.1.1 按車型和充電方式分群

根據車型、充電方式對電動汽車分群是一種常見的傳統分群調度方法。有研究表明，不同車型的電動汽車在電池容量、續航里程等方面存在差異，而不同的充電方式也會影響充電時間和電網負荷。例如，小型電動汽車的電池容量相對較小，可能更適合快速充電方式；而大型電動汽車的電池容量較大，可能更適合慢速充電方式。

這種分群方式的優點在于能夠根據電動汽車的具體特點進行分類調度，提高充電效率和電網穩定性。然而，這種分群方式也存在一定的局限性。首先，車型和充電方式的分類標準相對單一，不能充分考慮用戶的出行需求和電網的動態變化。其次，不同車型和充電方式之間的兼容性問題也需要進一步解決。例如，某些充電樁可能只適用于特定車型或充電方式，這就限制了電動汽車的充電選擇。

3.1.2 按充電時間分群

以夜間和白天充電需求差異為例，這種分群方式具有明顯的特點。在一些地區，電動汽車用戶在白天可能有較高的充電需求，而在夜晚則較低；而在另一些地區，用戶的充電需求可能恰恰相反。例如，在城市中心區域，白天由于商業活動和通勤需求，電動汽車的充電需求較高；而在夜晚，大部分車輛停放在住宅區，充電需求相對較低。

這種分群方式的優點在于能夠根據不同時間段的充電需求進行合理調度，實現削峰填谷的效果。例如，在夜間電網負荷低谷期，可以鼓勵電動汽車充電，以充分利用低谷電能；而在白天電網負荷高峰期，可以引導部分電動汽車向電網放電，緩解電網壓力。然而，這種分群方式也存在一些問題。首先，充電時間的分群可能會受到用戶出行習慣的影響，具有一定的不確定性。例如，用戶的出行計劃可能會發生變化，導致充電時間與預期不符。其次，這種分群方式需要建立在準確的充電需求預測基礎上，而目前的充電需求預測技術還存在一定的局限性，難以實現高精度的預測。

3.2 考慮用戶滿意度的分群調度

電動汽車分群調度策略中，提高用戶滿意度至關重要。以下將結合具體案例分析如何在分群調度中實現這一目標。

3.2.1 用戶需求和偏好分析

用戶的出行習慣對于電動汽車的充放電需求有著重要影響。例如，一些用戶可能每天都有固定的通勤路線，對充電設施的位置要求較高，希望在通勤路線附近能夠方便地找到充電樁。而另一些用戶可能經常進行長途旅行，對充電速度和充電設施的覆蓋范圍更為關注。通過了解用戶的出行習慣，可以為用戶提供個性化的服務，提高用戶滿意度。

以某城市的電動汽車用戶為例，該城市的部分用戶主要在市區內進行日常通勤，通過大數據分析發現，這些用戶通常在工作日的早晚高峰時段外有充電需求，且更傾向于快速充電方式。針對這一需求，相關部門在這些用戶的工作地點和居住小區附近合理布局了快速充電樁，同時通過手機應用程序為用戶提供充電樁位置查詢、預約充電等服務，大大提高了用戶的充電便利性。

對于經常進行長途旅行的用戶，可以通過智能導航系統為其沿途的充電樁位置，并提供充電速度、剩余充電樁數量等信息，讓用戶能夠提前規劃行程，減少因充電問題帶來的焦慮。此外，還可以為這些用戶提供特殊的充電套餐，如在高速公路服務區的充電樁享受一定的優惠價格，以提高用戶的滿意度。

3.2.2 反饋機制與用戶建議

建立有效的反饋機制是優化分群調度策略、提高用戶滿意度的重要手段。可以通過手機應用程序、網站等渠道收集用戶的意見和建議，了解用戶在使用電動汽車過程中的問題和需求。

例如，某電動汽車充電服務提供商通過手機應用程序建立了用戶反饋渠道，用戶可以在使用過程中隨時提交對充電樁的位置、充電速度、服務質量等方面的意見和建議。該服務提供商定期對用戶反饋進行分析，根據用戶的需求對充電樁的布局進行調整，優化充電服務流程，提高服務質量。

同時，還可以通過開展用戶滿意度調查等方式，了解用戶對分群調度策略的滿意度。根據調查結果，對分群調度策略進行調整和優化，以更好地滿足用戶的需求。例如，如果用戶對某個群組的充電時間安排不滿意，可以根據用戶的建議進行調整，提高用戶的滿意度。

通過以上措施，可以在分群調度中有效地提高用戶滿意度，推動電動汽車的大規模應用和發展。

4安科瑞充電樁收費運營云平臺系統選型方案

4.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統通過物聯網技術對接入系統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據采集和監控，實時監控充電樁運行狀態，進行充電服務、支付管理，交易結算，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警；充電樁支持以太網、4G或WIFI等方式接入互聯網，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

4.2應用場所

適用于民用建筑、一般工業建筑、居住小區、實業單位、商業綜合體、學校、園區等充電樁模式的充電基礎設施設計。

4.3系統結構

系統分為四層：

1）即數據采集層、網絡傳輸層、數據層和客戶端層。

2）數據采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協議為標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數，并進行電能計量和保護。

3）網絡傳輸層：通過4G網絡將數據上傳至搭建好的數據庫服務器。

4）數據層：包含應用服務器和數據服務器，應用服務器部署數據采集服務、WEB網站，數據服務器部署實時數據庫、歷史數據庫、基礎數據庫。

5）應客戶端層：系統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。

小區充電平臺功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實時監控、交易管理、故障管理、統計分析、基礎數據管理等功能，同時為運維人員提供運維APP，充電用戶提供充電小程序。

4.4安科瑞充電樁云平臺系統功能

4.4.1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。

4.4.2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。

4.4.3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、注銷等操作，可查看小區用戶每日的充電交易詳細信息。

4.4.4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。

4.4.5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。

4.4.6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。

4.4.7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

4.4.8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。

4.5系統硬件配置

5.結論

本研究提出的電動汽車有序充放電分群調度策略取得了顯著的成果和貢獻。

首先，通過建立多維度分群指標體系，融合了用戶需求、電網需求和環境因素，實現了更加、準確的分群調度。

在實施過程中，先確定不同用戶群體的特征和需求，為分群調度提供了重要的決策依據。同時，先進的技術和設備支持，如智能充電設備、智能充電管理系統以及先進的通信技術和數據處理技術，確保了分群調度策略的有效實施。盡管實施過程中面臨著數據準確性、技術和設備成本以及用戶接受度等挑戰，但通過采取相應的措施，可以逐步克服這些問題。

效果評估指標體系表明，分群調度策略在提高電網效率和用戶滿意度方面發揮了重要作用。負荷峰谷差減小程度顯著，電網穩定性提高，可再生能源的消納能力增強。同時，用戶的充電便利性和費用滿意度也得到了提升。

綜上所述，本研究的創新分群調度策略為電動汽車的有序充放電提供了科學、合理的解決方案，對推動電動汽車的大規模應用和發展，促進能源轉型和可持續發展具有重要的現實意義。