基于边缘网关的电动汽车集群SOC聚类调控方法及系统

王滔，陈亦平，姚文峰，方必武，张野，赵文猛，李永亮

（1.南方电网科学研究院有限责任公司，广州 510663；
2.中国南方电网有限责任公司,广州 510663）

未来新型电力系统包含大量新能源以及电动汽车等新型负荷，电力系统不确定性显著增强，系统峰谷差逐年拉大，系统调峰、调频、稳定运行及安全控制等方面均面临前所未有的挑战，系统灵活性需求显著提升。而在当前社会经济发展状况下，电动汽车等灵活资源正处于规模化发展阶段，电动汽车大规模投入使用带来的是电动车充电问题。目前电动汽车通常采用快充的充电模式，即在保证充电安全的基础上，以最快速度高渗透接入电网进行充电，但当大量电动汽车同时接入电网充电时，可能会因为大量电动汽车同时进行高功率充电，造成短时功率急剧增加，使地区电网频率、电压的波动，对电网的安全稳定运行形成了潜在的威胁。经典的充电方法都是基于单个电动汽车充电状态进行调控，不能较好地处理大量电动汽车同时进行大功率充电的情况，这对电动汽车的充电调控方式提出了更高的要求。

针对电动汽车大规模接入电网造成的潜在稳定问题，充电桩的有序充电等技术日益引起了电力学界和工业界的广泛关注。文献[1]提出一种基于双深度Q网络深度强化学习的电动汽车充电方法；
针对电动汽车的充电可能会加剧配电网顶峰负荷的问题，文献[2]提出一种基于多目标协调优化控制模型的智能配电网协调控制优化方法；
针对目前有序充电控制目标无法满足用户多方面需求的现状，文献[3]提出了一种基于双目标分层优化的有序充电控制方法。

当前研究多从理论层面探索电动汽车有序充电方法，以减少高渗透电动汽车接入对电网的冲击[4-7]。高渗透率电动汽车通过信息互联，从整个区域电网能量平衡的全局角度，实现充电桩的协调控制，有望取得较好的充电效果，以减少对电网冲击。但具体实现对电动汽车信息系统的要求较高，一方面要求电力通信网络具有良好的宽带和可靠性，能支撑有序充电信息的交互。另一方面要求有序充电任务在充电系统的多个控制方中能够合理分配，并能够高效完成[8-11]。目前电动汽车信息系统还不能满足大规模实现有序充电的要求，因此有必要研究无序充电背景下，电动汽车大规模接入充电导致的电网供电质量下降的问题。针对大量电动汽车接入电网对电网造成的冲击，可以采取调整充电功率的方法减少电网的负荷，从而使电网的状态恢复到正常运行时的供电质量[12-15]。本论文针对无序充电的充电功率调控展开研究，为节约建设成本，不搭建新的充电桩功率调控平台，而是充分利用现有的充电桩控制系统，利用充电桩的边缘网关所汇集的充电桩实时的充电情况，构建“充电桩控制器-边缘网关-能量管理系统”的充电桩三层全局调控系统，实现充电站内所有充电桩的信息互联，打破充电桩的“信息孤岛”，具体的功率调控方法上，采用SOC聚类调控方法来对充电桩的功率进行调控。

在现阶段，电动车在进行充电时，大部分充电桩的充电方案都是在充电时以较高的充电功率对电动汽车进行供电，以期用最快的速度完成对电动车的充电。因此，当电动汽车通过充电站内的充电桩对自身电池进行充电时，充电功率都会随着充电时间的推移发生变化，期间会出现一个峰值，但在整个充电过程当中绝大部分时间都处于高功率峰值充电状态附近进行充电，充电特征曲线如图1所示。

图1 电动汽车接入区域电网示意图

但此充电方法存在有明显的弊端。当大量电动车通过充电桩同时接入电网进行充电时，在目前充电桩采用的高功率充电方案下，会造成大量电动车同时以高功率进行充电的情况，大量的电动车都处在充电消耗功率的峰值附近时，充电消耗功率的峰值叠加，大量电动汽车的充电需求会使充电负载迅速增加，导致区域电网的负荷峰谷差迅速加大，甚至会使区域内的配电线路过载，对区域电网造成较大的冲击，使电网的供电质量下降，不利于电网的安全稳定运行。

电动汽车大规模接入电网会产生很大的负荷，对电网造成冲击，主要体现在电网的频率、电压等变化上。首先分析电动汽车集群接入电网的电压变化情况，电网运行理想状态下，由于电压降落的横分量很小，可以忽略横分量。故电网中任意一段输电线路的电压损耗可以近似等于电压降的纵分量[16]，计算公式如公式（1）所示。

由公式（1）可知，电动汽车大量接入充电，为了满足电动汽车的充电需求，电网提供给充电桩的功率要增加，有功P和无功Q增加，电压降随之增加。

进一步分析电网的频率变化情况，系统频率波动的原因在于功率不平衡，如果原动机的输入功率可以很好地供应给发电机的输出功率，那么频率就会保持在稳定的水平。在系统并网正常运行时，负荷功率和发电功率一般都是保持平衡的，充电桩所需的功率由主电网提供[17]。当充电桩作为冲击性负荷一下子增加时，发电机输出和原动机将打破平衡状态，在此瞬间，原动机的输出功率维持不变[18]，如公式（2）所示。

式中：

Pm—机械功率；

Pe—发电机的电磁功率（此处忽略不计杂散损耗PΔ）；

ω—转子的角速度；

ω0—同步电机角速度；

Ta—惯性时间常数，其物理意义是发电机空载时转子从静止状态开始至额定速度所需的时间。

实际运行中，发电机输出的电磁功率eP和所带负载是相关联的，负载功率的变化引起电磁功率eP的变化几乎是即时的，发电机的调节系统总是存在或多或少的延迟，所以造成了系统频率的波动[19,20]。从电网的稳定性角度可知，如果电动汽车大规模接入电网直接充电，有可能导致充电站出现充电功率峰值，对电网造成冲击，影响供电质量。为了保证电网的供电质量，满足电动汽车的充电需求，需要对充电桩进行功率调控，尤其需要结合电动汽车集群充电系统现状，构建高效、经济的电动汽车集群充电控制系统。

电动汽车集群充电系统是一个典型的电力信息物理系统，充电站内的多个地理位置相近的充电桩经过变压器接入配电网，在物理层面实现配电网给充电桩提供电能。电动汽车信息系统是充电系统的管理核心，经典的电动汽车信息系统主要包括充电桩控制器-边缘网关-能量管理系统三个层面。电动汽车信息系统的结构图如图2所示。

图2 测量仪结构框图

信息层中的第一层是控制器，由于充电站内通常会有若干个充电桩，为确保充电桩的正常工作，每一个充电桩都会配备一个控制器，控制器可以获得每个充电桩在工作状态下的实时频率、电压、功率等信息，并且将收集到的各类信息上传到边缘网关。边缘网关处于信息层第二层的位置，每个充电站都会配有边缘网关，边缘网关通过充电站内的通信网络接收来自于各个控制器的信息，用于汇总在该充电站内所有控制器收集到其所控制的充电桩的工作信息。信息层的第三层是充电能量管理系统，系统通过信息无线传递的方式，接收来自若干个充电站的边缘网关所汇总的信息，获得每一个充电桩的工作状态，并通过一系列的分析方法，最后得到功率调控方法。

当前电动汽车的充电多基于充电桩接入电网的本地信息，进行单个充电桩的调控，缺少与其他充电桩的协调控制，而电网作为一个整体，是所有充电桩共同调控的结果，所以各个充电桩分散的充电调控，不容易实现整个电网全局的优化调控，对单个充电桩的功率进行调控，容易忽略接入区域电网的其他充电桩的功率调控，造成电网功率的不平衡。因此为了实现对电网全局的优化调控，需要对多个充电站内所有充电桩进行协调控制。

由于单个充电桩容易出现因为无序充电造成对配电网冲击，出现电压、频率波动等电能质量问题，充电桩通过通信网络信息互联，从而实现协调控制是解决无序充电对电网冲击的有效手段，但如果专门搭建充电桩协调控制的平台，需要额外的建设成本，因此，充分利用现有充电桩控制平台，增强协调控制功能是一种较好的经济技术方案。

当前电网的调控主要利用充电桩能量管理系统，系统通过信息无线传递的方式，将功率调控指令传输到边缘网关，边缘网关把功率调控指令通过信息有线传递的方式传输给控制器，控制器按照接收到的指令对充电桩的充电功率进行调控。用充电桩能量管理系统调控充电桩的功率，不用增加额外的建设成本，但无线传输的方法可能出现信号不良时信息无法传输或传输缓慢、易受外界干扰、信息丢失等问题，可靠性和效率不高[21]。

利用充电桩能量管理系统无线调控充电桩的功率存在可靠性和效率不高的问题，而随着充电站智能化水平不断提高，很多充电站都配备边缘网关来实现充电桩智能运维等功能，但当前边缘网关多仅配备断网告警，数据采集，故障上报等单个充电桩运维的功能，还较少关注广域充电桩的协调控制功能，为充分利用现有的电动车集群充电系统，有必要对边缘网关的协调控制潜力展开研究。

本文将扩展充电站边缘网关的功能，不仅实现该边缘网关对单个充电站的运维功能，进一步扩展到多个充电站内所有充电桩的协调控制，实现广域信息下的有序充电。在现有网关功能基础上，充分共享网关具有的电动汽车充电功能信息，并利用该信息扩展协调控制功能。

边缘网关距离控制器和充电桩距离较近，且通过有线传输信息，可靠性和效率比利用充电桩能量管理系统调控充电要高，因此可以考虑利用边缘网关来进行充电桩的协调控制，既充分发挥了边缘网关的充电桩智能运维功能，又解决了充电桩能量管理系统无线传输的可靠性、效率不高的问题。

当前电动汽车多采用“先到先充”的充电方法，当前大多对充电桩进行单个的调控，缺乏对多个充电站内所有充电桩的协调控制[22]。本论文引入一种以SOC为基础的聚类调控方法，在控制所有充电汽车功率总额的基础上，优先满足电量少的电动汽车，调控充电桩在给电动汽车充电时的功率，提高对充电桩功率利用的合理性。同时，本文所提的SOC的电动汽车聚类电能分配算法实现简单、高效，有利于在当前充电站常见的边缘网关中完成。

边缘网关实现基于SOC的电动汽车聚类电能分配，首先需要获得充电站的电压和频率，电网电压和功率的波动下降可以作为衡量电网负荷大小的指标。若识别出电网负载过重，则边缘网关发送调控指令使充电桩的功率下降。由于每个充电桩都接入配变后的配电网，所以可以利用电流互感器和电压互感器从配电网中获得每个充电桩的电压和电流。之后由边缘网关汇总充电站内每个充电桩控制器发送经过处理的电压、电流信息，并在边缘网关内利用傅里叶算法获得此充电站的电压和频率（U，f）。

与此同时，边缘网关通过RS485等通信网络接口获得各个充电桩（设为{IED1，IED2，…，IEDn}）的实时功率，以及充电桩的实时充电容量与其能够提供的总容量之比{（P1，Q1，SOC1），（P2，Q2，SOC2），…，（Pn，Qn，SOCn）}。

根据充电桩SOC状态，合理划分为六个等级{L1，L2，L3，L4，L5，L6}， 为{L1∈[0，50]，L2∈[50，60]，L3∈[60，70]，L4∈[70，80]，L5∈[80，90]，L6∈[90，100]；
同时将各充电桩的容量也划分成为两个等级{L1′，L2′}，为{L1′∈[15，40]，{L2′∈[40，60]}。在电动汽车充电时，将充电站内所有充电桩按照上述的SOC等级进行分组，获得六个充电桩分组{N1，N2，N3，N4，N5，N6}，再根据充电桩的容量等级由低到高对六个充电桩分组进行进一步的划分，具体为：N={（N1′，N1” ），（N2′，N2” ），（N3′，N3” ），（N4′，N4” ），（N5′，N5” ），（N6′，N6” ）}。

每当有新的电动汽车接入充电桩进行充电时，利用边缘网关进行以上操作重新分组，如果充电桩组按照容量等级进一步分组之后所在组与新电动汽车接入充电之前的所在组相同（即充电桩IEDi∈N1），则充电桩的功率不发生改变；
反之，若接入后所在组的组号上升，则需要根据组号上升的情况，对充电桩的功率合理减小。例如，当充电桩IEDi∈N2′时，充电桩功率减小5 %；
当充电桩IEDi从N2′→N6” 时，充电桩组每一次递增，功率减小幅度增加5 %，以保证电动汽车充电功率不大于充电站会影响所接入电网的允许总功率。

当前充电站的边缘网关主要收集各个充电桩信息，起到信息汇总和传递给远端的充电桩能量管理系统的功能，基本不涉及充电桩能量的直接调控[23]。本文在实现边缘网关所起到的充电站信息汇总功能基础上，通过在边缘网关中增加电动汽车集群SOC聚类调控算法，无需额外增加专门的充电汽车能量管理设备或系统，实现充电汽车的有序控制。

基于边缘网关的电动汽车集群SOC聚类调控算法，主要划分为三个阶段，如图3所示。第一阶段识别充电站及所接入的电网的状态，通过检测电压和频率的变化来判断电网是否负载过重。第二阶段边缘网关计算充电站的用电额度。第三阶段边缘网关基于SOC聚类计算充电桩的允许用电量，并根据计算结果发送功率调控指令到充电桩，完成充电桩的功率调控。具体而言，首先从充电站边缘网关充分利用自身收集、汇总各个充电桩电压、电流、频率、有功和无功的功能，分析出当前充电站的用电总和，边缘网关在获得自身充电桩的用电总和后，首先通过电力通信网络尝试获取充电桩能量管理系统的用电安排预指令。充电桩能量管理系统通过多个充电桩边缘网关的信息汇总，获得该区域全局的用电总和，并在考虑电网安全裕度情况下，与该区域所能支撑的用电计划做比较，安排各个充电站所能支撑的用电总量，并将该用电总量作为预指令通过电力通信网络发送到充电站的边缘网关，边缘网关根据预指令用电量进行该站内充电桩基于SOC聚类的充电调控。

图3 程序流程图

如果边缘网关和充电桩能量管理系统间电力通信网络出现异常无法进行信息交互，或者缺乏充电桩能量管理系统的应用场景下，边缘网关将依靠充电站所收集到的本地信息进行充电桩调控。

为了识别电网状态，需要检测电网的电压和频率。考虑到即使电动汽车高渗透接入，对电网较大冲击下，由于电力系统的固有惯性，电网频率变化特征可能不显著，边缘网关对收集到的各个充电桩频率f进行预判断，分析是否满足精度要求。当前现场运行的充电桩控制器的频率采集精度，普遍可以达到小数点后两位的精度要求，但还不足以满足捕捉充电桩高渗透接入电网引起的频率微小变化的精度要求。考虑实际电网运行情况，充电桩高渗透接入电网引起的频率变化多在小数点后三位，因此可优先考虑小数点后三位的精度要求。如果充电桩控制器的频率采集精度不满足小数点后三位的精度要求，就无法识别出电动汽车大规模接入充电导致的电网频率的微小变化。为了精准检测电网的频率变化，边缘网关需自身配备锁相环等硬件电路，以更好追踪高渗透电动汽车接入对电网频率的影响。

如果充电桩控制器采集到的频率精度能满足电动汽车高渗透接入电网的频率变化要求，则边缘网关无需额外配备高精度的频率捕捉电路，仅需软件方法分析各个充电桩控制器采集到的频率。边缘网关通过统计方法计算所收集到的频率f、电压u偏差，剔除偏差较大的充电桩控制器采集的频率f、电压u后，通过下列公式进行数据处理。

第二阶段，边缘网关得到高精准度的电网频率f、电压u后，根据当前电网频率f、电压u下降幅度，计算充电站的用电缺额。用电缺额的分析，优先根据该充电桩接入电网的拓扑结构，通过仿真方法事先离线得到电网频率f、电压u偏差对应的用电缺额。若实际运行电网不容易通过仿真方法得到该充电站的用电缺额，则根据该充电站接入电网的运行数据，找最接近的历史数据作为用电缺额进行试探性的调控，并根据新的电网频率f、电压u变化趋势做及时修正，以逐步实现电网频率f、电压u接近正常运行的额定值。

第三阶段，边缘网关计算出该充电站的用电缺额后，采用基于SOC的电动汽车聚类电能分配方法，优先满足电动汽车基本电能需求基础上，高效计算各个充电桩的允许的充电量，并下达给各个对应的充电桩控制器，进行协调控制。同时边缘网关接收来自各个控制器新的充电桩电压、电流、频率、有功和无功数据，重新计算该充电站的用电缺额，循环进行各个充电桩的调控。

本文采用基于边缘网关的电动汽车集群稳定调控方法对电动汽车接入充电后，充电桩的功率协调控制进行了计算。利用matlab对该方法在区域电网电动汽车充电的功率调控进行建模计算。本文重点考虑充电桩接入电网后，对整体电网的冲击影响。基于此，仿真的是分析有电动汽车接入电网和无电动汽车接入的负荷功率与电压变化，在此基础上，比较电动车接入电网前提下，本文所提调控方法与未加调控方法的负荷功率与电压变化。

在matlab软件上，搭建两个区域电网模型A、B，两者间通过联络线相连通，在区域电网B中加入电动车集群模型来进行仿真分析，电动汽车接入电网，模型如图4所示。

图4 电动汽车接入电网模型

仿真结果如图5所示，当电动汽车即到即充，不加调控时，充电负荷集中于10点左右开始大规模接入，出现负荷高峰，导致此时的电压开始降低，出现电压低谷；
在充电汽车结束充电后，负荷曲线陡然降低，电压也逐渐开始回升。加入稳定调控方法后，有效降低了无调控所负荷曲线所产生的高峰，也平衡了部分结束充电产生的低谷，达到了移峰填谷的效果，图中红色曲线与蓝色曲线间两个相等面积的阴影部分，即是调控方法所平衡的负荷功率。同理，对于电压的影响仿真结果图中也显示有同样效果，验证了本方法的准确性和有效性。

图5 仿真结果-不同情况下电动车接入电网的压降

从以上分析可以看出，电动汽车大规模接入电网会产生充电负荷高峰，使电网的电压降低，供电质量下降。相较于无调控的无序充电，利用基于边缘网关的电动汽车集群稳定调控方法可以有效降低电动汽车大规模接入充电造成的充电负荷高峰、平衡部分结束充电产生的负荷低谷，有效达到了削峰填谷的效果。

针对当前充电汽车无序充电对电网的冲击以及有序充电实现困难、成本高的问题，本文提出了基于边缘网关的电动汽车集群SOC聚类调控方法及系统。

1）在不额外添加电动汽车集群调控系统的前提下，以充电站边缘网关为核心，充分复用边缘网关所具有的电动汽车信息汇集功能，边缘网关具备全局和本地两种信息下的调控能力。

2）以控制电动汽车充电总量为基础，兼顾公平性，提出电动汽车集群SOC聚类算法，实现电动汽车电能的合理分配和负荷的削峰填谷，减少电动汽车接入充电对电网的冲击。该算法简单高效，可在当前市面常见的充电桩边缘网关中高效实现。

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