[发明专利]智能园区电动汽车有序充电系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能园区电动汽车有序充电管理系统及方法。

背景技术

开展区域电动汽车有序充电关键技术、支持集中协调控制及谐波检测的充电桩的研究，对于提高电动汽车能源服务基础设施建设，提高智能园区电动汽车充放运行管理水平，建设统一坚强的智能电网、促进电动汽车行业的发展、节能减排有着重要的促进作用。

作为智能园区建设的基础能源设施，电动汽车有序充电、充电桩对有序充电协调控制的支持的研究目前尚无规范可循，智能园区充电运行的历史数据积累也基本为空白，导致在对电动汽车充电运行对区域配电系统的运行的影响评估上无法用数据进行量化，也就无法对智能园区电动汽车充电的合理运行进行规范。在上述背景下，开展智能园区电动汽车有序充电关键技术的研究，制定有序充电协调控制标准，进行有序充电数据积累，可促进智能园区配电系统走向安全、经济运行之路。

电动汽车因其节能减排上的巨大优势越来越受到人们的关注，将逐步走入人们的日常生活，庞大的电动汽车，无论采用何种充电方式，对电网的影响都相当可观，如交直流转换产生的谐波对电能质量的影响、高峰期充电导致电网负荷峰上加峰等，若任其无序充电，将对电网的稳定、安全运行产生不利的影响。

发明内容

为了提高智能园区电动汽车充放运行管理水平，建设统一坚强的智能电网、促进电动汽车行业的发展，本发明公开了智能园区电动汽车有序充电管理系统及方法，首先利用基于ErLang开发的高并发实时数据采集平台采集分析使用基础的数据，然后通过负荷预测、削峰填谷和经济运行算法模型为基础，开展智能园区及公共场所充电优化控制策略和算法的设计实现。在此基础上利用HTML5、SVG以及HighCharts等技术做开发语言进行系统的实现。最后通过系统在实际中的运行验证了该设计的实用性。

为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

智能园区电动汽车有序充电方法，包括：

数据采集：对多个充电桩终端采用分布式数据采集；

数据预测：针对由采集的数据生成的历史数据调用负荷预测算法，生成负荷预测数据；

优化策略模型：以削峰填谷为目标的分层调度，设定此模型的优化目标，进行优化计算时，模型的目标函数为使得充电站的购电成本最低，拉平负荷曲线；

在得到了单充电站的每个时段的充电功率后，将该指令下发给充电站，然后充电站得到上级的指标命令后，指导园区进行有序充电。

进一步的，在数据采集时，采用主采集/子采集分布式集群构建，每个终端分别对应各自的进程，多个进程与相应的采集节点对应，采集节点将数据传送至通讯中间件，主采集服务将通讯中间件中的数据传送至数据库进行存储。

进一步的，数据采集基于Erlang的开发的高并发实时数据库采集平台。

进一步的，在数据预测时，采用ARMA模型，ARMA模型是对过去自身状态以及进入系统的噪声的记忆，一个时间序列在某时刻的值可以用p个历史观测值的线性组合加上一个白噪声序列的q项滑动平均来表示，其中移动平均参数决定前一时刻时间序列的值多大程度上影响现在的值，移动平均参数决定前一时刻随机变量的值影响现在值的大小。

进一步的，上述智能园区电动汽车有序充电方法还包括数据的实时监控的步骤，监控充电桩实时信息、报警信息、充电电压曲线及充电电流曲线，查看单个充电桩的充电监控信息。

智能园区电动汽车有序充电系统，包括：

多个充电桩、视频监控装置及配电系统，上述充电桩、视频监控装置、配电系统均与SDH骨干网通讯，SDH骨干网与总线通讯，总线上挂接有应用服务器、通讯服务器、前置服务器及备份服务器，总线还通过VPN专网与用户手持终端进行通信，应用服务器、通讯服务器、前置服务器及备份服务器通过交换机与关系数据库及实时数据库进行通信；

在应用服务器中包括：

数据采集模块：用于实现对多个充电桩终端采用分布式数据采集；

数据预测模块：针对由采集的数据生成的历史数据调用负荷预测算法，生成负荷预测数据；

对比折线图的形成模块：用于将生成的负荷预测数据及真实负荷数据进行对比，形成负荷预测数据与真实负荷数据的对比折线图；

优化策略模型模块：以削峰填谷为目标的分层调度，设定此模型的优化目标，进行优化计算时，模型的目标函数为使得充电站的购电成本最低，拉平负荷曲线；

在得到了单充电站的每个时段的充电功率后，将该指令下发给充电站，然后充电站得到上级的指标命令后，指导园区进行有序充电。