國電南瑞南京控制系統(tǒng)有限公司 戴榮杰 張建洲
當(dāng)電動汽車與電網(wǎng)對接,則可實現(xiàn)放電與充電操作,使雙向能量進行流動。如此,依靠主電路拓撲實現(xiàn)對PWM的整流,運用雙向DC及DC變換器進行組合,將接收電網(wǎng)等外部信息傳輸?shù)秸嚳刂破渲校唧w如圖1所示。
其中,若充電電流過大、電池電壓過低、都會對充電系統(tǒng)造成影響。并且雙向變換器是以VSR為主,具有一個恒定值。若電動汽車進行放電,其中的直流電壓(Ud)會呈現(xiàn)出變化的狀態(tài),使VSR呈現(xiàn)出升壓的狀態(tài)。此時,利用DC變換器的應(yīng)用,則可知PWM是可以將Ud輸出的。而當(dāng)變換器在運維期間,會依靠buck的降壓,與開開關(guān)S1進行接觸,讓S2保持截斷的狀態(tài)。所以,若電池內(nèi)部過熱,最終會對恒定開關(guān)頻率造成干擾使其中的PWM以逆變狀態(tài)出現(xiàn),向著電池的流向進行改變,引發(fā)報警問題。而冷卻系統(tǒng)等故障問題,也會造成故障指示燈出現(xiàn)異常報警。
應(yīng)增加對交流充電樁的關(guān)注,運用傳導(dǎo)的方式,使車載充電樁內(nèi)能夠設(shè)置專用的供電裝置。在常規(guī)狀態(tài)下應(yīng)用220V的單相供電方式,使額定電流控制在32A左右。而非車載的充電機,則可直接安裝于地面,讓其以直流的方式,完成供電傳導(dǎo)操作。在電池更換站的設(shè)置過程中,可優(yōu)先確認電池汽車所需要的電能,以完成對其的供應(yīng)。
但若未加強對電動汽車充放電設(shè)備的關(guān)注,則會出現(xiàn)線路短路、電源故障等情況,無法合理應(yīng)用PWM整流器(三相電壓型)。難以控制電網(wǎng)內(nèi)諧波的控制,讓功率因數(shù)有所提升。這樣則會造成電網(wǎng)中的雙向功率無法進行交換,以a、b、c三相靜止的坐標為基準,創(chuàng)建出完整的模型,進而以兩相坐標,依靠SVPWM算法,實現(xiàn)對出貨發(fā)信號的控制。
車網(wǎng)互動立業(yè)化關(guān)鍵技術(shù)是基于電網(wǎng)的運行狀態(tài)及充電需求進行思考的,主要采用降低電網(wǎng)影響的方式,確認充電技術(shù)、充電時間,以4S直聯(lián)平臺為基礎(chǔ),簡化技術(shù)路線并依靠人工智能的方式,實現(xiàn)對日常用電行為的分析,并且憑借天氣狀況以及習(xí)慣來感知充電需求。如此,則可運用電池及充電樁的物理約束方式,形成個性化的充電方案,降低電網(wǎng)的總體負荷。以某小區(qū)為例,運用錯峰充電的方式在小區(qū)內(nèi)增設(shè)充電樁33個,使負荷狀況約在100%。如若增加85個充電樁,則可使峰谷差能夠維持在30%,整體負荷大約在80%,以實現(xiàn)對風(fēng)力發(fā)電的消納。
為規(guī)避故障指示燈出現(xiàn)報警風(fēng)險,可通過對電池以及充電樁方面物理約束的分析,讓可以增加對充電價格方面的考慮,運用目標函數(shù)的約束方式,保證在進行充電時,重視臺區(qū)是否存在重疊現(xiàn)象,運用有序充電技術(shù),控制剛接入時的功率,以滿足人們充電時的錯峰需求。首先,可增加對快充樁中的無調(diào)控特征的關(guān)注,根據(jù)數(shù)據(jù)信息的實時狀態(tài),實現(xiàn)互聯(lián)互通,運用錯峰充電及低谷充電的方式,控制配網(wǎng)投資。
例如,采用精準有序的充電方式,構(gòu)建出完整的運營系統(tǒng),使電流進行結(jié)合并依靠電網(wǎng)的輔助,實現(xiàn)對智能充電樁的調(diào)控。也可采用有序充電的方式,將傳統(tǒng)的充電樁進行升級,運用V2G的充放電方式,使電網(wǎng)與電動汽車之間進行互動,達到車網(wǎng)一體化的目的。或者采用網(wǎng)荷互動的方式,提高負荷資源的利用率,使V2G技術(shù)可以將供給電網(wǎng)的能量進行轉(zhuǎn)換。如采用頻率控制、負載平衡的方式,使V2G充電樁能夠節(jié)約運行成本,以控制直流樁的供電等級,實現(xiàn)有序的充電。
其次,可通過放電方案的制定,讓交直流電能夠進行轉(zhuǎn)換。其中交流電壓的公式:V=Vm×sin(2πft+θ),其中:V表示為交流電壓;Vm表示的是峰值電壓;F表示頻率;t表示時間;表示相位角。對此,直流電壓則為:V=V0,式中的V0是電壓常數(shù),若將交流電壓向著直流電壓的方向進行轉(zhuǎn)變,則其公式可以是:,其中Vdc表示此刻的直流電壓。這樣,采用轉(zhuǎn)換的方式,可以降低對電動汽車電池的損耗,使其在放電的過程中可以憑借直流電與交流電的轉(zhuǎn)換方式,達成配電自動化的共識,促使智能融合終端可以相互配合,讓有關(guān)人員運用平臺控制的方式,解決臺區(qū)方面的問題。
為避免充電設(shè)備故障問題出現(xiàn),可以構(gòu)建電動汽車充放電系統(tǒng),依靠坐標的轉(zhuǎn)換確認系統(tǒng)中的無功功率及有功功率,將d設(shè)置為軸電流,則其中的有功功率電流是id,無功功率是q,等效電流是iq;若此時,運用電流前饋解耦法,可實現(xiàn)對變量d、q軸的控制,得出電壓的集合:
式中:iqref與idref皆為對應(yīng)軸的電流變化值;kip、kil則為在電壓調(diào)節(jié)過程中產(chǎn)生的積分環(huán)系數(shù)。由此方式,則可運用雙閉環(huán)控制的方式,了解電流內(nèi)環(huán)的反饋控制比率,讓整流功率能夠進行校正,確保電動汽車充放電系統(tǒng)的合理構(gòu)建。
通過預(yù)充電過程的確認,執(zhí)行接點連接操作,使預(yù)充電的電路能逐級補入電容,將預(yù)充電進行掐斷得出準確的電容充電時間,確認電動汽車在充電后的續(xù)航時間,公式為:續(xù)航時間=平均t=電動汽車充電耗電量-40(kg)×1,其中的電流形狀是800÷60(V),也就是13.3A,而得出的行車時間為:T=20A(H)÷13.3(A)=1.5(H)。簡而言之,在電動汽車運行過程中,年均時速大約是115g,也可稱之為電動汽車在理論層面上可以行駛115km。
同時,通過新型電力系統(tǒng)的運維,可以結(jié)合放電設(shè)備的狀態(tài)進行思考。如圖2所示,合理設(shè)置傳感器,讓電阻板選擇合適的通道,讓工作人員采用預(yù)處理等方式,在電阻板的頂面上安裝放電的電阻,保證正極插口、負極插口能夠分別與放電電阻進行銜接,讓正極連接線與正極插口進行對接,在此階段設(shè)置正極放電筆,保證負極連接線內(nèi)已經(jīng)固定組件。這樣,將負載端與負極放電筆進行固定連接,則可降低電動汽車在放電過程中存在的安全隱患。
圖2 新型電力系統(tǒng)局部放電流程圖
根據(jù)臺區(qū)融合的狀態(tài)機械能分析,依靠新型設(shè)備,以RTOS為基礎(chǔ),加強邊緣計算技術(shù)的應(yīng)用,確保多容器技術(shù)可以很合理地進行應(yīng)用。首先,采用平臺化、App化的設(shè)計方式,了解在車網(wǎng)互動環(huán)節(jié)的配網(wǎng)要求,使下行、上行模塊進行合理的對接,以保證通信模塊在運行階段不會發(fā)生問題。同時,可以讓通信模塊是帶電并且可以進行更換的。也可采用無線專網(wǎng)、4G公網(wǎng)、5G以及光纖,增加對微功率、RS232以及電力線載波的支持[1]。
其次,采用邊緣計算的方式,明確不同臺區(qū)之間的差異,運用站端協(xié)同的方式,實現(xiàn)對業(yè)務(wù)通道的拓展,保證監(jiān)測終端運行能夠維持良好的運行狀態(tài),以即插即用的方式,實現(xiàn)對電動汽車實際負荷的調(diào)節(jié),也完成輕量級的建模操作。
最后,應(yīng)加強對數(shù)據(jù)測量點分級、屬性以及特性方面的分析,運用融合技術(shù)來簡化融合模式,確保多源數(shù)據(jù)在處理過程中不會發(fā)生問題。根據(jù)數(shù)據(jù)之間的異構(gòu)性進行分析,實現(xiàn)對異常數(shù)據(jù)的矯正并采用篩選識別的方法,讓特征、數(shù)據(jù)、決策進行融合,進而穩(wěn)定邊層架構(gòu)的狀態(tài),完成硬件與軟件的深度解耦操作[2]。
為實現(xiàn)車網(wǎng)互動,可依靠軟件平臺技術(shù),完成數(shù)據(jù)信息的存儲、檢索以及交互操作。首先,可采用通信管理的方式,讓容器方面的管理工作能夠落實到位,憑借多容器技術(shù),實現(xiàn)對基層業(yè)務(wù)以及增值業(yè)務(wù)的分別合理。此時,則可運用底層系統(tǒng)來隔離業(yè)務(wù)App與硬件資源的狀態(tài);其次,可注重系統(tǒng)的整體功能,防止系統(tǒng)在運行過程中發(fā)生過多的干擾,讓業(yè)務(wù)實際與App資源之間的權(quán)限能夠調(diào)配,防止App發(fā)生故障,降低對其影響,以運用多核支持函、多容器支持的方式,達成車網(wǎng)互動的共識[3]。
通過交互技術(shù)的應(yīng)用,將不同類型的消息機制進行消除,以創(chuàng)建出完整的交互數(shù)據(jù)平臺,運用開放式的框架結(jié)構(gòu),讓各方能夠簽署電力終端協(xié)議。這樣一來,無論是電表數(shù)據(jù),還是低壓線路,終端都可以將其進行讀取,使各類的數(shù)據(jù)可以支持對應(yīng)的接口鏈路。如此,則可實現(xiàn)對不同接口間數(shù)據(jù)信息的整合處理。
同時,可憑借預(yù)測算法庫,實行負荷預(yù)測操作,以了解電動汽車在充電及放電過程中可能產(chǎn)生的超短期負荷,讓該部分數(shù)據(jù)信息可以進行上傳,讓有關(guān)人員掌握該區(qū)域內(nèi)的基礎(chǔ)負荷,也調(diào)節(jié)電池與充電樁之間的限制性因素,方便有關(guān)人員掌握電網(wǎng)或是需求方的要求,運用服務(wù)市場的方式,實現(xiàn)對電網(wǎng)負荷的調(diào)控。只有這樣,才能保證不同接口間的數(shù)據(jù)信息能夠被合理整合,實現(xiàn)對負荷的偏差調(diào)控,將公共站、有序充電以及V2G中的實際偏差進行剔除[4]。
由此方式,則可確認電表中數(shù)據(jù)信息的來源,確認低壓線路中存在的信息,運用終端讀取的方式,了解不同數(shù)據(jù)信息的類型以及其是否支持對應(yīng)的接口鏈路。
通過先進技術(shù)的應(yīng)用,讓人工智能技術(shù)可以在配電網(wǎng)絡(luò)中進行貫穿使用。首先,應(yīng)確認訓(xùn)練模塊,運用人工智能技術(shù),了解云主站的位置后,創(chuàng)建出完整的人工智能模型,增加有關(guān)算法的適用性;其次,應(yīng)增加對邊緣計算點的重視,讓其可具備人工智能方面的應(yīng)用能力,依靠人工智能模型就云主站,實現(xiàn)對電動汽車的諧波分析。這樣,則可掌握其在放電或是充電過程中可能出現(xiàn)的故障,運用負荷預(yù)判的方式,執(zhí)行入侵監(jiān)測操作,以了解具體的配電場景,使當(dāng)前的邊緣計算工作能力可以得到質(zhì)的提升。
最后,在邊緣計算技術(shù)應(yīng)用后,可以加強V2G技術(shù)的參與,運用配網(wǎng)互動的方式,實現(xiàn)對車網(wǎng)互動狀態(tài)的驗證。如此,則可運用推廣技術(shù),實現(xiàn)對調(diào)控潛力的挖掘,讓電動汽車可以成為一種靈活的資源,使電力系統(tǒng)可以合理地建設(shè),進而完成不同層級技術(shù)的突破。
由此方式,則可穩(wěn)定有序充放電系統(tǒng)的應(yīng)用狀態(tài),實現(xiàn)對能源控制器、臺區(qū)融合終端等相關(guān)組件的升級,讓該區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)采集工作能夠落實到位,進而加快電動汽車和電網(wǎng)之間的互動進程。
因為電動汽車作為一種可控、可調(diào)的資源,其具有較強的隨機性和沖擊性。所以,為確保有序充放電系統(tǒng)的合理運維,必須增加車網(wǎng)互動立業(yè)化關(guān)鍵技術(shù)的適用性,充分挖掘電網(wǎng)領(lǐng)域內(nèi)的負荷資源,以減少在電網(wǎng)管控工作中存在的問題,使車網(wǎng)互動領(lǐng)域內(nèi)的調(diào)控潛力更加明顯,以加快相關(guān)企業(yè)的發(fā)展進程。