电动汽车充放电设备及车网互动立业化关键技术

2023-11-10国电南瑞南京控制系统有限公司戴荣杰张建洲

电力设备管理 2023年20期

国电南瑞南京控制系统有限公司戴荣杰张建洲

1 新型电力系统的电动汽车充放电设备中常见的问题

1.1 故障指示灯报警

当电动汽车与电网对接，则可实现放电与充电操作，使双向能量进行流动。如此，依靠主电路拓扑实现对PWM的整流，运用双向DC及DC变换器进行组合，将接收电网等外部信息传输到整车控制其中，具体如图1所示。

其中，若充电电流过大、电池电压过低、都会对充电系统造成影响。并且双向变换器是以VSR为主，具有一个恒定值。若电动汽车进行放电，其中的直流电压（Ud）会呈现出变化的状态，使VSR呈现出升压的状态。此时，利用DC变换器的应用，则可知PWM是可以将Ud输出的。而当变换器在运维期间，会依靠buck的降压，与开开关S1进行接触，让S2保持截断的状态。所以，若电池内部过热，最终会对恒定开关频率造成干扰使其中的PWM以逆变状态出现，向着电池的流向进行改变，引发报警问题。而冷却系统等故障问题，也会造成故障指示灯出现异常报警。

1.2 充电设备故障

应增加对交流充电桩的关注，运用传导的方式，使车载充电桩内能够设置专用的供电装置。在常规状态下应用220V的单相供电方式，使额定电流控制在32A左右。而非车载的充电机，则可直接安装于地面，让其以直流的方式，完成供电传导操作。在电池更换站的设置过程中，可优先确认电池汽车所需要的电能，以完成对其的供应。

但若未加强对电动汽车充放电设备的关注，则会出现线路短路、电源故障等情况，无法合理应用PWM整流器（三相电压型）。难以控制电网内谐波的控制，让功率因数有所提升。这样则会造成电网中的双向功率无法进行交换，以a、b、c三相静止的坐标为基准，创建出完整的模型，进而以两相坐标，依靠SVPWM算法，实现对出货发信号的控制。

2 新型电力系统的车网互动立业化关键技术措施

车网互动立业化关键技术是基于电网的运行状态及充电需求进行思考的，主要采用降低电网影响的方式，确认充电技术、充电时间，以4S直联平台为基础，简化技术路线并依靠人工智能的方式，实现对日常用电行为的分析，并且凭借天气状况以及习惯来感知充电需求。如此，则可运用电池及充电桩的物理约束方式，形成个性化的充电方案，降低电网的总体负荷。以某小区为例，运用错峰充电的方式在小区内增设充电桩33个，使负荷状况约在100%。如若增加85个充电桩，则可使峰谷差能够维持在30%，整体负荷大约在80%，以实现对风力发电的消纳。

2.1 有序充电及放电

为规避故障指示灯出现报警风险，可通过对电池以及充电桩方面物理约束的分析，让可以增加对充电价格方面的考虑，运用目标函数的约束方式，保证在进行充电时，重视台区是否存在重叠现象，运用有序充电技术，控制刚接入时的功率，以满足人们充电时的错峰需求。首先，可增加对快充桩中的无调控特征的关注，根据数据信息的实时状态，实现互联互通，运用错峰充电及低谷充电的方式，控制配网投资。

例如，采用精准有序的充电方式，构建出完整的运营系统，使电流进行结合并依靠电网的辅助，实现对智能充电桩的调控。也可采用有序充电的方式，将传统的充电桩进行升级，运用V2G的充放电方式，使电网与电动汽车之间进行互动，达到车网一体化的目的。或者采用网荷互动的方式，提高负荷资源的利用率，使V2G技术可以将供给电网的能量进行转换。如采用频率控制、负载平衡的方式，使V2G充电桩能够节约运行成本，以控制直流桩的供电等级，实现有序的充电。

其次，可通过放电方案的制定，让交直流电能够进行转换。其中交流电压的公式：V=Vm×sin（2πft+θ），其中：V表示为交流电压；Vm表示的是峰值电压；F表示频率；t表示时间；表示相位角。对此，直流电压则为：V=V0，式中的V0是电压常数，若将交流电压向着直流电压的方向进行转变，则其公式可以是：，其中Vdc表示此刻的直流电压。这样，采用转换的方式，可以降低对电动汽车电池的损耗，使其在放电的过程中可以凭借直流电与交流电的转换方式，达成配电自动化的共识，促使智能融合终端可以相互配合，让有关人员运用平台控制的方式，解决台区方面的问题。

2.2 构建电动汽车充放电系统

为避免充电设备故障问题出现，可以构建电动汽车充放电系统，依靠坐标的转换确认系统中的无功功率及有功功率，将d设置为轴电流，则其中的有功功率电流是id，无功功率是q，等效电流是iq；若此时，运用电流前馈解耦法，可实现对变量d、q轴的控制，得出电压的集合：

式中：iqref与idref皆为对应轴的电流变化值；kip、kil则为在电压调节过程中产生的积分环系数。由此方式，则可运用双闭环控制的方式，了解电流内环的反馈控制比率，让整流功率能够进行校正，确保电动汽车充放电系统的合理构建。

2.3 确认电动汽车充放电时间

通过预充电过程的确认，执行接点连接操作，使预充电的电路能逐级补入电容，将预充电进行掐断得出准确的电容充电时间，确认电动汽车在充电后的续航时间，公式为：续航时间=平均t=电动汽车充电耗电量-40（kg）×1，其中的电流形状是800÷60（V），也就是13.3A，而得出的行车时间为：T=20A（H）÷13.3（A）=1.5（H）。简而言之，在电动汽车运行过程中，年均时速大约是115g，也可称之为电动汽车在理论层面上可以行驶115km。

同时，通过新型电力系统的运维，可以结合放电设备的状态进行思考。如图2所示，合理设置传感器，让电阻板选择合适的通道，让工作人员采用预处理等方式，在电阻板的顶面上安装放电的电阻，保证正极插口、负极插口能够分别与放电电阻进行衔接，让正极连接线与正极插口进行对接，在此阶段设置正极放电笔，保证负极连接线内已经固定组件。这样，将负载端与负极放电笔进行固定连接，则可降低电动汽车在放电过程中存在的安全隐患。

图2 新型电力系统局部放电流程图

2.4 实现台区终端综合

根据台区融合的状态机械能分析，依靠新型设备，以RTOS为基础，加强边缘计算技术的应用，确保多容器技术可以很合理地进行应用。首先，采用平台化、App化的设计方式，了解在车网互动环节的配网要求，使下行、上行模块进行合理的对接，以保证通信模块在运行阶段不会发生问题。同时，可以让通信模块是带电并且可以进行更换的。也可采用无线专网、4G公网、5G以及光纤，增加对微功率、RS232以及电力线载波的支持[1]。

其次，采用边缘计算的方式，明确不同台区之间的差异，运用站端协同的方式，实现对业务通道的拓展，保证监测终端运行能够维持良好的运行状态，以即插即用的方式，实现对电动汽车实际负荷的调节，也完成轻量级的建模操作。

最后，应加强对数据测量点分级、属性以及特性方面的分析，运用融合技术来简化融合模式，确保多源数据在处理过程中不会发生问题。根据数据之间的异构性进行分析，实现对异常数据的矫正并采用筛选识别的方法，让特征、数据、决策进行融合，进而稳定边层架构的状态，完成硬件与软件的深度解耦操作[2]。

2.5 软件平台技术

为实现车网互动，可依靠软件平台技术，完成数据信息的存储、检索以及交互操作。首先，可采用通信管理的方式，让容器方面的管理工作能够落实到位，凭借多容器技术，实现对基层业务以及增值业务的分别合理。此时，则可运用底层系统来隔离业务App与硬件资源的状态；其次，可注重系统的整体功能，防止系统在运行过程中发生过多的干扰，让业务实际与App资源之间的权限能够调配，防止App发生故障，降低对其影响，以运用多核支持函、多容器支持的方式，达成车网互动的共识[3]。

2.6 整合不同接口间的信息

通过交互技术的应用，将不同类型的消息机制进行消除，以创建出完整的交互数据平台，运用开放式的框架结构，让各方能够签署电力终端协议。这样一来，无论是电表数据，还是低压线路，终端都可以将其进行读取，使各类的数据可以支持对应的接口链路。如此，则可实现对不同接口间数据信息的整合处理。

同时，可凭借预测算法库，实行负荷预测操作，以了解电动汽车在充电及放电过程中可能产生的超短期负荷，让该部分数据信息可以进行上传，让有关人员掌握该区域内的基础负荷，也调节电池与充电桩之间的限制性因素，方便有关人员掌握电网或是需求方的要求，运用服务市场的方式，实现对电网负荷的调控。只有这样，才能保证不同接口间的数据信息能够被合理整合，实现对负荷的偏差调控，将公共站、有序充电以及V2G中的实际偏差进行剔除[4]。

由此方式，则可确认电表中数据信息的来源，确认低压线路中存在的信息，运用终端读取的方式，了解不同数据信息的类型以及其是否支持对应的接口链路。

2.7 边缘计算应用技术

通过先进技术的应用，让人工智能技术可以在配电网络中进行贯穿使用。首先，应确认训练模块，运用人工智能技术，了解云主站的位置后，创建出完整的人工智能模型，增加有关算法的适用性；其次，应增加对边缘计算点的重视，让其可具备人工智能方面的应用能力，依靠人工智能模型就云主站，实现对电动汽车的谐波分析。这样，则可掌握其在放电或是充电过程中可能出现的故障，运用负荷预判的方式，执行入侵监测操作，以了解具体的配电场景，使当前的边缘计算工作能力可以得到质的提升。

最后，在边缘计算技术应用后，可以加强V2G技术的参与，运用配网互动的方式，实现对车网互动状态的验证。如此，则可运用推广技术，实现对调控潜力的挖掘，让电动汽车可以成为一种灵活的资源，使电力系统可以合理地建设，进而完成不同层级技术的突破。

由此方式，则可稳定有序充放电系统的应用状态，实现对能源控制器、台区融合终端等相关组件的升级，让该区域内的数据采集工作能够落实到位，进而加快电动汽车和电网之间的互动进程。