电力系统中电动车充电桩布局与调度的优化策略探究

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摘要：本文深入钻研电动车充电桩于电力系统布局及调度的问题，融合地理信息系统与电网模型，综合考虑电力供应能力、民众电动车出行需求以及充电设备安全等要素，构建多因多目标优化模型，精准确定充电桩的最优布局方案。同时，结合电力系统运行模式、电网状况及充电桩运营成本，设计出充电桩调度模型，并运用启发式算法得出最佳调度策略。研究成果显示，此方案显著优化了充电桩的布局与调度，提升电力系统运行效率，削减运营成本，充分满足电动车用户充电需求，对推动电动汽车可持续发展意义重大，兼具理论与实用价值。

关键词：电动车充电桩；布局调度；多目标优化；启发式算法；运行效率

1 电动车充电桩在电力系统中的作用与挑战

1.1 基本功能与需求
电动车充电桩作为电源网络与电动车的关键连接点，核心任务是为电动车输送电力以实现充电。其需求涵盖：提供稳定电力，满足电动车快速充电所需功率输出；适配多种充电接口，应对不同车型；具备数据交互与检测能力，可实时监测充电状态并收集数据用于后续分析决策。

1.2 布局的系统性挑战
充电桩布局旨在使电池加注设施在特定区域达成理想分布，以契合电动车供电诉求。其布局受电动车聚集特性影响，多集中于停车区、商业街道等场所。同时，需兼顾电力系统负荷能力与接入约束，防范因大量电动车同时充电引发的电网电压不稳及供电短缺问题，且要考量城市发展与交通运输综合效应，确保充电桩建设契合城市土地规划，融入现有交通网络，为电动车提供便捷充电服务。

1.3 调度的优化需求
电动车充电桩调度着重于高效管理充电桩资源，满足不同车辆充电需求。具体包括：依据电动车充电需求及优先级分配资源，优先保障紧急充电需求；结合电网运行状况与负荷平衡，遵循电网负荷分配策略，动态调度充电桩资源，维护电网稳定；考虑电价因素，助力电动车选择适宜充电桩与充电策略。

2 多目标优化模型的构建与求解

2.1 基于地理信息系统与电网模型的布局优化模型
地理信息系统（GIS）负责收集充电需求及充电桩地理分布信息，如道路网络、用地状态和人口密集程度等，为合理布局提供关键数据支持，以便精准分析实际充电需求与充电桩分布状况，制定有效布局方案。电网模型涵盖输电线、变电场及负荷节点等信息，能预测不同地区充电需求及充电桩对电力系统的影响。基于此构建的充电桩布局优化模型，旨在满足充电需求的同时，降低电力系统与充电桩建设成本，综合考量充电桩容量、数量及位置等因素。该模型可借助遗传算法、模拟退火算法和粒子群优化算法等启发式算法求解，依据具体问题特点与约束条件选择合适算法获取近似最优方案。

2.2 考虑电力运行方式与电网状态的调度优化模型
充电桩调度需依据充电需求与电力系统运行状态，合理安排充电桩输出功率与充电时段，保障电力系统稳定运行并满足充电需求。构建调度优化模型时，需考虑电力系统运行方式（包括传统发电与可再生能源发电），据此制定充电使用策略，降低对传统发电的依赖。同时，将电网状态（如电力负荷、供给和网络拓扑等信息）纳入考量，合理调配充电桩充电功率与时段，降低电力系统负荷峰值，优化电力供给，减少输电损耗。此模型目标为在满足充电需求与电力系统稳定运行前提下，最大化充电桩利用率与电力系统效率。

2.3 启发式算法的应用
启发式算法在充电桩布局与调度优化中应用广泛，可通过搜索与优化获取近似最优解。在布局优化中，依据充电需求与地理信息等因素，确定合适的充电桩容量、数量与位置，最大程度满足充电需求并降低成本。在调度优化中，根据电力运行方式与电网状态，合理安排充电桩输出功率与充电时段，减少电力系统负荷峰值、优化供给并降低输电损耗。启发式算法优势显著，能在较短时间内求解近似最优解，适用于大规模充电桩布局与调度优化问题，具有良好的鲁棒性与适应性，可灵活应对电力系统变化与不确定性。未来，其在该领域应用前景广阔，随着电动车普及与电力系统发展，将成为重要研究方向，推动电动车高效充电与电力系统稳定运行，助力电动车可持续发展。

3 优化方法的效果评估与应用前景

3.1 实验方法与评估指标
实验采用动态仿真模型，选取城市密集区域为场景，综合地理信息系统、电网模型及实际电力运营方式等因素，设定电动车数量、使用频率及电网运行状态等需求场景，模拟充电桩布局与调度策略，经多次迭代获取最优或近似最优方案，并引入启发式算法进一步优化。评估指标涵盖充电桩布局合理性（依据地理信息系统评估空间分布能否及时满足充电需求）、调度效率（反映电动车充电等待时间，依据调度策略、充电需求动态变化及充电桩实时状态数据评估）、电力系统运行稳定性（衡量电力系统健康运行，包括电动车充电对电网载流量、电压等参数的影响）以及运营成本合理性（采用生命周期成本法，综合电动车使用、充电桩建设及运营管理等因素考量）。综合这些指标，可全面深入评估充电桩布局与调度优化模型的有效性与可行性，未来研究将持续优化实验方法与评估指标，推动相关策略优化工作进展。

3.2 对电力系统运行效率和成本的影响
优化方法应用于电动车充电桩布局与调度，对电力系统运行效率和成本影响显著。在运行效率方面，布局优化可均衡充电需求与电网供电能力，避免电网负荷过高，提升电力系统稳定性与充电服务效率，推动电动车普及；调度优化能依据电网运行状态与电动车充电需求实时调度，如夜间增快充速、高峰控速，增强电力系统负荷平滑程度，提高运行效率。在运行成本方面，布局优化可减少冗余建设，降低充电桩建设与运营成本，充分利用现有电力资源，减少新建电源或升级电网设施需求，降低总成本；调度优化实现充电峰谷错时，抑制电网高峰、填补谷部，使负荷更平滑，节省运行成本，且电动车充电设备的储能特性经调度优化可进一步降低成本，同时避免装置过度运行与磨损，延长设备使用寿命，降低运行维护成本，增强电力系统安全性。

4 安科瑞充电桩收费运营云平台系统选型方案

4.1 概述
AcrelCloud - 9000 安科瑞充电桩收费运营云平台系统借助物联网技术，对接入的电动自行车充电站及充电桩进行数据采集与监控，涵盖充电服务、支付管理、交易结算、资产管理、电能管理、明细查询等功能，同时对充电桩各类故障进行预警。充电桩支持以太网、4G 或 WIFI 接入互联网，用户可通过微信、支付宝、云闪付扫码充电。

4.2 应用场所
适用于民用建筑、工业建筑、居住小区、事业单位、商业综合体、学校、园区等多种场所的充电桩基础设施设计。

4.3 系统结构
系统分为数据采集层（含电瓶车智能充电桩，采集充电回路电力参数、计量电能并保护，通讯协议为标准 modbus - rtu）、网络传输层（经 4G 网络上传数据至数据库服务器）、数据层（包含应用服务器与数据服务器，分别部署数据采集服务、WEB 网站以及实时数据库、历史数据库、基础数据库）和客户端层（系统管理员通过浏览器访问平台，终端用户刷卡扫码启动充电）。小区充电平台具备充电设施智能化大屏、实时监控、交易管理、故障管理、统计分析、基础数据管理等功能，并为运维人员提供运维 APP，为充电用户提供充电小程序。

4.4安科瑞充电桩云平台系统功能

4.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站点分布情况，对设备状态、设备使用率、充电次数、充电时长、充电金额、充电度数、充电桩故障等进行统计显示，同时可查看每个站点的站点信息、充电桩列表、充电记录、收益、能耗、故障记录等。统一管理小区充电桩，查看设备使用率，合理分配资源。

4.4.2实时监控

实时监视充电设施运行状况，主要包括充电桩运行状态、回路状态、充电过程中的充电电量、充电电压电流，充电桩告警信息等。

4.4.3交易管理

平台管理人员可管理充电用户账户，对其进行账户进行充值、退款、冻结、注销等操作，可查看小区用户每日的充电交易详细信息。

4.4.4故障管理

设备自动上报故障信息，平台管理人员可通过平台查看故障信息并进行派发处理，同时运维人员可通过运维APP收取故障推送，运维人员在运维工作完成后将结果上报。充电用户也可通过充电小程序反馈现场问题。

4.4.5统计分析

通过系统平台，从充电站点、充电设施、、充电时间、充电方式等不同角度，查询充电交易统计信息、能耗统计信息等。

4.4.6基础数据管理

在系统平台建立运营商户，运营商可建立和管理其运营所需站点和充电设施，维护充电设施信息、价格策略、折扣、优惠活动，同时可管理在线卡用户充值、冻结和解绑。

4.4.7运维APP

面向运维人员使用，可以对站点和充电桩进行管理、能够进行故障闭环处理、查询流量卡使用情况、查询充电充值情况，进行远程参数设置，同时可接收故障推送

4.4.8充电小程序

面向充电用户使用，可查看附近空闲设备，主要包含扫码充电、账户充值，充电卡绑定、交易查询、故障申诉等功能。

4.5系统硬件配置

5 结束语

本研究针对电力系统中电动车充电桩布局与调度优化问题，运用地理信息系统与电网模型、多目标优化模型及启发式算法构建优化方案，实践表明该方案能提升电力系统运行效率、降低成本，满足电动车用户充电需求，推动电动汽车可持续发展。然而，研究存在局限，如电动车出行需求预测精度与电力系统供应能力存在不确定性，优化模型算法效率与稳健性有待提升。未来将致力于改进预测模型，增强供应能力预测准确性；优化算法，提升求解效率与稳健性；依据市场与技术发展趋势，完善充电桩布局与调度策略，为电动汽车发展提供更强技术支撑。

参考文献

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