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1.引言
在“碳達峰"和“碳中和"的目標驅動下，以風力、光伏發電為主的分布式電源在全球范圍內得到大力發展，根據國際可再生能源署發布的《2022年可再生能源發電量統計報告》，全球風力、光伏發電裝機分別達到825GW、849GW。電動汽車作為一種具有廣闊發展前景的綠色交通工具，也是實現“雙碳"目標的重要途徑之一，得到了大力發展。但是，風電、光伏機組的出力受到光照強度、溫度、風速等自然條件的影響，具有較強的隨機性、間歇性及波動性，電動汽車無序充電行為在時空上具有較強的隨機性，其充電負荷會改變日負荷變化趨勢，進而影響配電網的可靠性。大規模的分布式電源和電動汽車接入配電網，勢必會給配電網的可靠性帶來影響，因此，需要對含分布式電源和電動汽車的配電網的可靠性進行評估。
分布式電源以及電動汽車接入配電網現狀
目前關于分布式電源接入配電網的研究主要在分布式電源出力模型的建立、優化配置、選址定容等方面。相較于傳統配電網可靠性評估，針對分布式電源和負荷的相關性，基于秩相關系數矩陣理論，并采用拉丁超立方抽樣方法，提出了一種考慮分布式電源和負荷相關性模型。針對分布式電源出力和負荷功率的不確定性，提出了一種基于威布爾-馬爾科夫(Weibull-Markov)模型，能夠更準確地模擬分布式電源的多運行狀態。以高滲透率可再生能源接入配電網為背景，分析分布式電源的滲透率對所接入系統的供電模式和可靠性的影響。但上述方法在進行可靠性計算時，僅考慮了風光出力的不確定性，沒有考慮其相關性。
現階段，對于電動汽車接入配電網的研究主要集中在充電負荷預測、優化調度、充電站規劃等方面。針對在建立電動汽車充電負荷預測模型時存在模型與參數設置、用戶行為特征不匹配的問題，通過對充電負荷預測影響因素的分析，提出了基于時刻充電概率的負荷預測模型。通過建立計及需求響應和路-電耦合特性的配電網可靠性評估模型，準確預測電動汽車時空分布負荷。針對配電網所能承受的負荷不滿足大規模電動汽車充電功率的問題，考慮電動汽車充放電接入退出的隨機性，提出了電動汽車有序充放電控制策略。針對電動汽車采用傳統分時電價的充電方式時，會產生新的負荷尖峰的問題，提出基于動態電價的電動汽車充電站有序充放電控制策略。現有關于電動汽車接入配電網后可靠性評估方面的研究較少，雖然從電動汽車的類型、數量和接入位置3方面進行可靠性分析，但是在電動汽車采取不同有序充放電控制策略時未考慮對配電網可靠性帶來的影響。
3安科瑞充電樁收費運營云平臺系統選型方案
3.1概述
AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統通過物聯網技術對接入系統的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數據采集和監控，實時監控充電樁運行狀態，進行充電服務、支付管理，交易結算，資要管理、電能管理，明細查詢等。同時對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進行預警；充電樁支持以太網、4G或WIFI等方式接入互聯網，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。
3.2應用場所
適用于民用建筑、一般工業建筑、居住小區、實業單位、商業綜合體、學校、園區等充電樁模式的充電基礎設施設計。
3.3系統結構
系統分為四層：
1）即數據采集層、網絡傳輸層、數據層和客戶端層。
2）數據采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協議為標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數，并進行電能計量和保護。
3）網絡傳輸層：通過4G網絡將數據上傳至搭建好的數據庫服務器。
4）數據層：包含應用服務器和數據服務器，應用服務器部署數據采集服務、WEB網站，數據服務器部署實時數據庫、歷史數據庫、基礎數據庫。
5）應客戶端層：系統管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。
小區充電平臺功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實時監控、交易管理、故障管理、統計分析、基礎數據管理等功能，同時為運維人員提供運維APP，充電用戶提供充電小程序。
3.4安科瑞充電樁云平臺系統功能
3.4.1智能化大屏
智能化大屏展示站點分布情況，對設備狀態、設備使用率、充電次數、充電時長、充電金額、充電度數、充電樁故障等進行統計顯示，同時可查看每個站點的站點信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統一管理小區充電樁，查看設備使用率，合理分配資源。
3.4.2實時監控
實時監視充電設施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態、回路狀態、充電過程中的充電電量、充電電壓電流，充電樁告警信息等。
3.4.3交易管理
平臺管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進行賬戶進行充值、退款、凍結、注銷等操作，可查看小區用戶每日的充電交易詳細信息。
3.4.4故障管理
設備自動上報故障信息，平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進行派發處理，同時運維人員可通過運維APP收取故障推送，運維人員在運維工作完成后將結果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現場問題。
3.4.5統計分析
通過系統平臺，從充電站點、充電設施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統計信息、能耗統計信息等。
3.4.6基礎數據管理
在系統平臺建立運營商戶，運營商可建立和管理其運營所需站點和充電設施，維護充電設施信息、價格策略、折扣、優惠活動，同時可管
理在線卡用戶充值、凍結和解綁。
3.4.7運維APP
面向運維人員使用，可以對站點和充電樁進行管理、能夠進行故障閉環處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進行遠程參數設置，同時可接收故障推送
3.4.8充電小程序
面向充電用戶使用，可查看附近空閑設備，主要包含掃碼充電、賬戶充值，充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。
3.5系統硬件配置
結束語
通過過對含風光聯合發電系統和電動汽車的配電網的現狀分析，可以得出以下結論：
從DG的類型進行可靠性進行分析，與無DG接入的情況相比，接入DG后可以有效地提高配電網的可靠性，單獨接入風電比單獨接入光伏發電機的可靠性要高，而接入風光互補發電系統比單獨接入風電、光伏后的可靠性更高。
對接入無序充電的EV進行可靠性分析，結果表明電動汽車的接入不僅會增加系統的負荷峰值，還大大降低了配電網的可靠性，隨著數量的增加，可靠性惡化程度加劇。
對EV采用不同的有序充放電方式后進行可靠性評估，結果表明采用分時電價和動態電價的有序充放電方式比無序充電的方式的可靠性要高，采用文中的動態分時電價的充放電方式對配電網可靠性影響。
參考文獻：
[1]王輝，李旭陽.含分布式電源和電動汽車的配電網可靠性評估
[2]胡美玉,胡志堅,胡夢月.計及相關性的含分布式電源配電系統可靠性評估
[3]安科瑞企業微電網設計與應用手冊.2022.05版
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