王一川 王浩瑞
国网山西省新绛县供电公司，山西 运城043100
摘要：数据采集系统中配置的数据库服务器主要用于存储充电监控工作站传输的充电过程中电池盒和电池单体的相关数据，并可以执行曲线查询和报告查询等相关数据功能作为充电和电池状态系统的提供者，通常将备用数据库服务器配置为确保操作数据冗余和可靠性，来自特定设备的实时和历史数据可以根据需要传输到其他系统。收费数据采集工作站和数据服务器之间使用以太网连接，以确保数据交换的速度和可靠性。本文基于负荷资源预留的智能用电设备群调控策略展开论述。
关键词：负荷资源预留；智能用电设备群；调控策略
引言
随着电力市场改革的进行以及电力市场相关理论的不断发展，智能用电也有了多样化的发展。现阶段，对于用户用电的引导大多基于需求响应，但用户的响应速度偏慢以及因激励不足导致的用户响应率偏低的问题一直难以解决。而在电力市场化的新环境下，对于用户负荷的管理逐渐下沉至负荷层级，出现聚合商这一角色。依托先进数据采集和负荷控制模块，聚合商能够对用户的单个电器进行调节，通过对大量的同类单个用电设备的调控，能够在不影响用户对于电器的使用体验的前提下，更好地实现消纳新能源，改善负荷曲线的目标。
1电动汽车充电桩数据采集及监控
由于日益严重的环境和能源问题，并且伴有环境污染和能源消耗，传统燃料汽车变得越来越受关注。由于电动汽车具有清洁，环保和节能的特点，我们希望许多国家的政府重视电动汽车，并成为减少环境污染和减少对石油依赖的重要交通工具。此外，各国政府出台了各种鼓励性政策和具体措施，以帮助汽车企业积极参与和促进电动汽车的发展。电动汽车行业的发展仍然存在两个主要瓶颈。一种是动力电池本身，另一种是充电方法。充电技术的挑战之一是充电监控，传统的充电监控系统所使用的控制软件通常基于前端和后端结构，难以维护命令代码，不便于扩展功能，因此充电控制随着系统复杂性的增加，很难适应。随着IT技术的不断发展，嵌入式实时操作系统已广泛应用于制造业、过程控制、通信等领域，并以此为契机，将嵌入式实时操作系统引入到充电监控中。在该系统中，监控系统的功能可以扩展，以满足电动汽车对充电系统的技术要求。
2总体技术架构
近年来，由于跨省跨区输电规模不断增长，新能源比例持续攀升，电网结构日趋复杂造成电网特性发生重大变化，电网运行控制风险增加。以华北电网为例，网内新能源占比高，消纳形势严峻，各省调峰资源的能力差异较大。其中，京津唐电网峰谷差较大，尤其夜间低谷和午间平峰新能源大发时调峰问题突出。由于风电呈现较强的反调峰特性，冬季机组供热多造成矛盾更突出。传统资源的调峰能力已无法充分满足运行需要。当前社会上出现各类电动汽车服务运营商、虚拟电厂运营商、分布式储能运营商、楼宇综合节能服务商等新型资源聚合商。主要分为2类，一类是电网公司系统内的运营商，如国网电动汽车服务有限公司、国网综合能源服务集团有限公司、南网综合能源有限公司和省级电网综合能源服务公司等，电网公司业务部门建立的具备负荷聚合能力的平台也可归为此类，如营销需求响应平台；另一类是电网公司系统外的社会第三方运营商，如特来电新能源有限公司、中国铁塔股份有限公司、青岛海尔股份有限公司和其他社会综合能源公司等。由于调控机构不直接面向负荷单体开展业务，大量分散的可调节负荷资源须通过聚合商运营平台汇聚后，再接入调度自动化系统参与业务。传统调节资源借助调度数据网及安防设备与调度自动化系统进行实时数据及控制指令交互，而负荷资源聚合商大多不具备接入调度数据网的网络条件。因此需从调度大区出发，向外继续延伸拓展至聚合商运营平台。
3电动汽车供电资源的态势感知模型
在台区供电资源调度过程中，需要对电动汽车需求变化的相关因素进行提取，然后进行态势理解，整合并分类所获得的信息，最后进行态势预测，对发展情况做出预测和判断，从而准确掌握电动汽车充电需求和供电资源的态势状况，以便能更好得结合台区实时负荷状态对供电资源进行合理分配。本节提出基于集成算法的电动汽车供电资源的态势感知模型，对台区电动汽车充电需求及其供电资源的状态进行态势感知。态势感知过程主要包括3个部分:1)提取态势感知特征参数，进行预处理，为态势理解和预测提供数据支持;2)态势理解，整合并分类所获得的信息;3)态势预测，对发展情况做出预测和判断。基于第1节中电动汽车充电特性，提取态势感知模型的特征参数:电动汽车当前荷电状态、充电开始时间、充电时长、充电桩占有率、充电桩使用间隔时间、日负荷率。将指标量化，进而获取态势感知值，从而对台区资源进行合理调度。
4遗传算法
一般来讲，可以将单个电动汽车看成是与电动汽车类极其类似的一种因素，因此可以依照针对单个电动汽车的计算原理而执行针对电动汽车类的求解工作。实际在开展相应工作时，应当首先确定目标函数，紧接着就是实现针对最佳方案的求解工作。通过运行遗传算法而开展相应的求解工作，其主要囊括三大步骤：（1）第一步即是建立初始群体。用户选择的充电站的类型可以用染色体上的基因来表示。如4个充电站分布于8个电动汽车群当中，此时就可以用43214321来表示染色体。（2）第二步则是计算出各个个体的适应度。辨别个体适应度，可以首先通过衡量字符串的好坏程度，再对其加以分析，最终就可以有效计算，得出各个个体的适应度。需要注意的是，实现针对字符串好坏程度的衡量工作，可以通过运行遗传算法的目标函数来实现。（3）第三步就是计算遗传概率。通过施行选择、交叉、突变等工作，并不断循环执行这些工作内容，最终而实现全局最优解的有效获取。
5考虑资源预留的负荷群调控策略
通过仿真实验，该文验证了所提算法能够有效地改善因电动汽车大量接入带来的峰谷差劣化问题，同时能够有效地根据风电出力分配电动汽车的充电时间，极大地提升了风电的消纳水平。同时，通过对电动汽车充电情况的分析，也说明了该文算法能够保证电动汽车在离开前均能够充满电，保障了用户的正常使用需求。该文的研究一方面为了最大化地消纳风电，提升可再生能源的利用率；另一方面缓解由电动汽车集中充电带来的日负荷曲线峰谷差恶化的问题，平抑日负荷曲线的波动。对于风电消纳而言，由于风电的出力受外界环境因素影响，出力曲线波动性较大，且有一定的反调峰特性，因此，为了尽可能地对风电进行消纳，可以在风电出力较小的时候，将接入充电桩的电动汽车充电时间延后，达到充电资源预留的目的，在风电过剩的时候开始充电，实现风电资源的消纳。同时，在电动汽车充电优化调节的时候，还需要考虑日负荷曲线峰谷差的问题，尽可能优化电网的日负荷曲线。
结束语
用户可以正确输入用户名和密码，然后进入监控软件主界面，监控主界面显示充电器的运行状态和充电站的整体运行状态。在监视软件运行时，实时自动刷新将显示最新数据。车站的监控主要是通过以太网将CAN的充电文件和充电器的数据从以太网传输到电动汽车的充电站的监控，以实现对设备的数据监控，并完成遥测和遥信功能。当通过参数触发警报时，充电器状态的背景颜色会更改，并且还会通知警报设备。
参考文献
[1]许龙彪.微网运行中主动负荷与分布式电源协调控制策略研究[D].沈阳工业大学,2019.
[2]宋杰,陈振宇,杨阳,张凯恒,张卫国,朱庆,徐青山.考虑资源相关性和不确定性的负荷需求响应决策研究[J].电力建设,2019,40(06):132-138.
[3]李泽坤.计及需求侧柔性负荷资源的电力系统低频减载策略研究[D].华北电力大学(北京),2019.
[4]何琬文.基于水足迹的丝绸服装生产水资源环境负荷量化与评价研究[D].浙江理工大学,2019.
[5]傅其晧,何坚,吕林,刘迪.考虑DG运行特性及负荷重要性的多微网应急综合资源优化调度[J].电测与仪表,2019,56(02):33-40.