0 引言

在全球經濟飛速發展和現代化進程的加速下,能量資源愈加匱乏,化石能源的使用問題已經成為不得不考慮的問題^[1]。在這樣的情況下,低碳、性價比、環保已經成為世界能源發展的重要標準^[2]。目前,世界各國均開展了以清潔能源替代傳統能源的各項工作,其中以新能源汽車代替燃油汽車成為一項重要的推行工作^[3]。電動汽車具有用環保、清潔高能的特點,深受歡迎^[4],但隨著電動汽車行業快速發展,充電接口的通用性和充電服務的自助性問題變得尤為突出。

電動汽車充電通常需要數小時,給充電樁帶來巨大的使用負擔^[5]。如何讓用戶能夠及時了解充電站負荷狀態,充電樁使用情況、充電站位置等信息成為了關鍵^[6]。目前各國都展開了電動汽車充電導航、電池充電模型、有序充電等課題的研究^[7-9],我國進行了負荷模型建立和需求響應電價聯合等業務研究,其中,韓海英等就電動汽車參與電網調峰和調頻的控制策略展開研究^[10],陳駿、高唯峰基于V2G技術展開電動汽車隨機優化調度和雙向充電研究^[11-12],廖強強等就高峰負荷時段車網互聯進行智能調度展開研究^[13]。但這些工作都是針對單方面內容進行深入研究,沒有將這些研究成果實用化,無法實現用戶自助充電服務的需求。

因此,本文將針對充電服務中存在的問題,對充電服務過程中充電業務對總線協議的兼容性進行標準協議設計,對用戶充電服務進行詳細的功能設計,實現用戶充電過程的自助化。隨著本文研究的不斷深入,充電服務必將走向智能化、通用化、自助化的過程,使充電的各個環節實時可視、可控,實現電動汽車作為特殊的移動負荷接入電網的智能調度,推進堅強智能電網的建設工作。

 1 自助充電通用服務系統總體設計

依托系統中移動端APP與充電樁產生的信息資源,按照運營單位的管理要求和客戶的服務需求,構建延伸至充電樁內部的數據采集網絡,系統將提供資源共享、靈活互動、管控有力的電動汽車充電服務與管理手段。

1.1 系統邏輯架構

自助充電通用服務系統的總體結構采用分層進行設計和運行,分層實現系統需求,整體完善服務結構,提高系統整體性能和穩定性。系統邏輯上分為3個層次,分別面向不同的功能主體,主要包括感知層、網絡層和應用層。自助充電通用服務系統的邏輯架構如圖1所示。

圖1 系統邏輯架構Fig.1 System logic framework

1）感知層：上行方向以系統的前端設備作為媒介采集電動汽車充電接口類型數據、電池數據狀態、充電所需時間、充電樁運行狀態等服務基礎數據,并采集用戶的充電服務請求,包括充電預約及充電模式等請求指令。下行方向接收系統的充電服務控制指令、充電服務指標反饋等信息。

2）網絡層：網絡層主要實現感知層數據的采集、數據模型標準化、通用接口協議傳輸、應用層控制指令下傳等,實現其他充電應用系統在現有通信總線上的兼容性及不同型號電動車服務請求的通用性。

3）應用層：應用層面向系統的各項應用及功能,包括工況分析、交易管理、系統管控、監控管理等功能,以多元化的功能映射實現服務的自助化。

1.2 系統體系架構設計

電動汽車自助充電通用服務系統由三大部分組成：自助充電云服務器、智能充電樁系統和自助充電服務手機客戶端APP,各子系統分別面向不同業務層及對象,協同完成自助充電業務。系統物理結構如圖2所示。

1.2.1 自助充電云服務器

自助充電云服務器從物理組成上分為主站Web服務器、主站數據庫服務器及采控前置服務器。主站Web服務器與系統管理側相連,提供管理員對于充電業務的管控;主站數據庫服務器負責處理充電樁的負荷信息、用戶電量信息、電網負荷指令及地圖調用信息等;采控前置服務器通過無線傳輸與自助充電服務APP及智能充電樁連接,實現對系統各項數據的實時采集并傳輸充電業務的控制指令。

圖2 系統物理結構Fig.2 System physical structure

1.2.2 智能充電樁系統

智能充電樁系統整合了當前市場上的各類充電接口型號,通過對各類接口的研究,設計了統一的業務數據模型及標準接口,以匹配當前市場上各類電動汽車的型號,讓充電系統真正面向所有電動汽車,實現系統的“通用”充電服務的功能和需求。

1.2.3 自助充電服務手機客戶端APP

手機客戶端作為自助充電通用服務系統的重要前端,手機客戶端APP并不與充電樁直接相連,采用運營商網絡或無線網絡與服務器端進行相連,通過系統服務器進行指令的處理和管控。

 2 系統功能結構設計

2.1 系統通用接口協議設計

自助充電通用服務系統接口從邏輯上分為外部接口及用戶接口。外部接口指主站服務器與充電樁硬件之間的通信接口;用戶接口指自助充電手機客戶端和系統主站服務器之間的通信接口。系統接口邏輯架構如圖3所示。

圖3 系統接口邏輯架構Fig.3 The logic framework of system interface

外部接口協議采用CAN2.0總線協議,傳輸中采用標準化通信協議,實現點對點、多點共線及一點對多點的通信方式,滿足服務器與充電樁之間進行主行問答以及在信道支持的情況下充電樁自主上報方式的通信,保證不同型號電動汽車接入系統時的兼容性。系統通過外部接口及用戶接口對投入使用的充電設施的數據進行實時/定時采集,完成對數據的收集分析,并在對數據進行整理后,反饋到電動汽車用戶側系統,使得用戶可以獲得所需的實時數據。實現設備之間數據管理的數字化、自動化,方便不同品牌電動汽車順利接入系統。

2.2 系統自助充電服務功能設計

電動汽車自助充電通用服務系統是針對充電流程中每一環節進行的整體設計,完成各業務請求指令的模塊化實現,包括地圖功能模塊、業務狀態模塊、充電支付模塊、充電控制模塊、查詢模塊等功能模塊。各功能模塊在自助充電服務APP上友好展現,實現了用戶充電業務的通用業務,包括電站搜索、附近電站、充電地圖、掃碼充電、一鍵導航等業務。手機客戶端界面展示如圖4所示。

圖4 手機客戶端界面展示Fig.4 App display interface

用戶通過點選手機客戶端上的各項功能,實現充電業務的自助服務。除傳統服務外,客戶端還添加了針對用戶需求本身的我的愛車和一鍵導航功能,使充電業務更加人性化,服務更加自助化。通過注冊用戶電動車輛信息,可讓系統自動篩選可適配的充電終端并實時遠程了解電動汽車當前電量、行駛里程、時間及耗電情況。同時還可以存儲用戶累計耗電量、碳減排、節油量、行駛里程等數據信息,為用戶充電行為挖掘、智能充電業務提供數據基礎。

 3 基于模糊規劃算法的一鍵導航功能設計

電動汽車充電行為是一個多環節參與的過程,而眾多電動汽車充電業務請求的指令采用樹形傳輸的方式集中到云端服務器主站中,服務器根據電網負荷指令制定實時電價,調度充電站的充電負荷。同時,充電服務是一個點對點的業務過程,而目前電動汽車數量遠多于充電樁數量,電動汽車在發出充電業務請求時,可能存在充電等待時間,造成充電成本增加。在服務器制定相關充電業務時需要綜合時間成本、路程成本以及充電價格成本等進行量化處理,并應用模糊規劃算法找到規劃權重,為用戶制定成本最優充電方案,將方案轉化為一鍵導航功能,讓用戶更加方便合理地開展充電業務。

3.1 充電業務需求量化

1）充電路程成本量化

當用戶需要進行充電時,手機客戶端APP可直接調用地圖廠商的地圖信息,包括從用戶當前所在位置到附近可用充電站的距離D_i和充電汽車在路上行駛的時間T_Di（i為充電站編號）,系統將直接調用該距離信息作為建模使用的距離成本量化指標D_i。

2）充電時間成本量化

充電時間成本T_i包括3部分：充電汽車在路上行駛的時間T_Di、需要等待前序充電汽車結束的排隊時間T_Wi 以及充電實用時間T_Ci。其中,T_Di直接調用地圖軟件計算出的預計時間,以減輕系統運算量。充電實用時間T_Ci如下式所示：

 （2）

式中：T_Ci為選擇第i座充電站充電實用時間;T_Wi為第i座充電樁的排隊等待時間;P為充電樁單位時間充電電量,E_N為充電汽車電池所需充電電量,等于充電汽車電池電池總容量E_S減充電池剩余電量E_X。

3）充電價格成本量化

單位時間充電價格成本c_i是單位時間充電電價c_ci、單位時間停車費c_pi及單位時間服務費c_si之和,因此充電價格總成本量化指標C_i如公式（3）所示：

 （4）

式中：T_D為電動車到達目的充電站需時間。上式表示電動汽車行駛到充電站時電量未耗盡,否則放棄選擇該充電站。

3.2.2 業務模型求解

一鍵導航功能業務目標函數求解的過程是一個將多目標轉化為單目標函數的過程,因此模型將采用模糊規劃法進行目標化簡。

模糊規劃法不同于理想點規劃法及線性加權法,不是單單針對模型各項指標求解最小值或最大值作為模型最終評價體系,而是針對模型中指標評價保證各項指標都能達到最優化,或者能趨于均衡。通常狀況下,這種趨于均衡的考量過程是