智慧光伏储能充电桩能源管理策略

本文提出了一种便于工程应用的光储充能源管理策略，以便运行于计算资源较少的嵌入式系统中。

智慧光伏储能充电桩架构

智慧光伏储能充电桩包含光伏板、储能电池、充电系统以及能源管理系统，其电气架构如图1所示。

图1

光伏板

光伏板放置于屋顶等光照充足区域，如图2所示，通过DC/DC功率转换模块，连接直流母线以对负载供电。相较于传统光伏发电需先逆变上网再用电的方式，该方案通过直流系统就地消纳，减少了能源转换环节，提升了能源转换效率，实现了一种“源-荷-储”一体化的微电网形态。

图2

储能电池

由于充电桩设备需要较大瞬时功率，且安装场地往往用地紧张，这就对配套的储能系统提出了高功率与高能量密度的要求。

锂离子电池是一种循环寿命长、效率高的高能量/高功率密度电池。磷酸铁锂电池又是其中一种热稳定性较好、安全可靠的电池。相比于其他电化学储能方式，如铅酸电池、钒液流电池，磷酸铁锂电池由于其优越的充放电特性与安全性更适合作为“光-储-充”一体化的储能解决方案。

在本“光-储-充”系统中，储能电池直接挂载在直流母线上，支撑母线电压，并通过挂载在母线上的功率变换器，实现与电网、光伏以及电动汽车之间的能量交换，如图1所示。

充电系统

传统直流充电桩通常使用多个AC/DC充电功率模块并联从市电取电向车端供电，并由控制电路板实现充电控制、人机界面、计量、绝缘监测及线路保护等功能。

本充电系统除了采用传统AC/DC充电模块用于实现直流快充外，还可额外通过挂载在直流母线上的DC/DC充电模块（图3）形成从光伏、储能取电用于充电的备选路径，可为充电桩运营者在尖峰时段提供更经济的用电方式。

图3

能源管理系统

能源管理系统用于控制、平衡和优化电网、储能、充电桩之间的电能供应和需求，如图4所示，可在峰谷用电和配网增容等方面带来应用价值。

图4

能源管理系统硬件需具备一个本地控制器，可采用单片机、DSP、PLC等，如图5所示，控制本地功率变换器及实现辅助功能；另一方面，可通过远程通讯与云平台相连，接受上级控制器指示。能源管理系统的本地通信采用RS485、CAN配合高压电气隔离方案，增强系统抗干扰能力和通信的稳定性。远程通信采用以太网/LTE通信接口可选方案，方便扩展通信主机种类和数量。

图5

能源管理策略

能源管理策略采取最优经济性原则制定。鉴于本能源管理系统使用单片机进行控制，实时计算资源有限，对于遗传算法、粒子群等对计算能力要求较高的算法难以实现，因此需要采用占用资源较少且易于编写单片机代码的能源管理策略。

能源流向分析

图1中源载设备、功率模块及默认能流方向标注如图6所示，其中圆圈代表功率转换器。

图6

根据系统功率平衡条件，可得式(1)―式(5)，且每个源载或转换设备需满足限制条件式(6)。

(1)中左侧为源，右侧为载。Pa为市电输入功率；Pb为光伏输入功率；Pc为充电桩输出功率；Pd为储能输出功率(放电为正)。式(2)―(6)中功率变换器1―4实时输出功率按编号分别定义为P1―P4。

为追求最大经济性，设定优化目标为一天内最大收益值（或最低成本）：

式中：pat、pct分别为当前t时段实时峰谷电价与充电桩售电价格；t为当前时段时长。

模型分析与简化

由于该模型存在多个变量，需要采用多变量优化求解方法，计算较为复杂，因此需要简化模型。

经分析总结，能源流向途经及转化效率如下表1所示，转换效率由路径上各级功率转换模块平均工作效率乘积而得。显而易见，转换环节越多，转换效率越低。储能侧的转换效率由于其经过的转换环节较多，相应损耗较高。

表1

针对市电向车端供电，图7a，由于a―2―3―c路径相比于a―1―c多一转换环节，效率偏低，因此应优先选择a―1―c路径。此要求等效于不应有净流量同时流过P2、P3线路。

图7

在此情况下，按照光储系统净流量(Pb+Pd)大小情况，可分为：

1)光储净流入（图7b，(Pb+Pd)≤0）；

2)光储净流出（图7c，0<(Pb+Pd)≤Pc）；

3)光储净流出上网或充电（图7d，(Pb+Pd)>Pc）三种情形。

以计算2号双向功率变换器实时输出功率为例，这三类情形可归纳总结为：

通过式(8)可解决母线功率在2、3号变换器功率分配的问题，以便进行下一步能源管理策略的优化计算。

储能管理策略

从最优经济角度而言，需考虑以下因素：

1)光伏作为清洁可再生能源并无电价成本，应最大程度利用；

2)由于峰谷差价较大，用电成本不同，通过储能电池在谷电时间充电、尖峰时段放电，具有较高经济效益，可大幅降低充电桩使用成本。

根据上述两条原则，为使光伏发电最大化利用，光伏功率变换器采用最大功率跟踪MPPT控制形式，输出功率由实时光伏日照条件决定，随机不可控但可实时测量作为已知条件；而系统中电动汽车侧用电则根据车辆实时需求输出功率Pc，同样随机不可控但可作为已知条件。控制变量为储能充放电功率Pd或市电联络线功率Pa之一，即可求解系统实时功率状态。

如表2所示，对于储能功率Pd控制可做出以下规划：待机、最大功率快速充放电或按规划慢速充放电。

表2

为实现经济最大化，储能遵循一天两峰两充两放利用的基本策略，并与系统内其他设备状态解耦，仅根据峰谷时段作出相应调整变化，即谷电充满，峰电放电，并对充放电时长做出规划调整。以夜间谷电时段为例，因其时长较长，采用慢速充电的方式相较于大功率快充的方式更能延长储能电池寿命。据此，可设定储能充放电功率为规划充放电电量除以规划充放电时长，即表2中式(9)、式(10)所示，其中ESoC为规划充放电量，t为规划充放电时间。

算例

下面以安装于华东地区某商业办公园区内的一台智慧充电桩为例，结合上述分析做出规划与计算：

光伏输出功率假设

光伏输出功率参照华东某地区某日晴朗天气下光伏系统的运行数据。

电动汽车负荷

由于充电桩负荷随机性较大，不易预测，尤其是单台充电桩行为受地理位置、用户习惯等种种因素影响，假设以多车次非通勤车辆满功率60kW充电运行为例。充电时间设定为9:00―9:30，12:30―13:30，19:30―20:00，分别代表早、中、晚充电高峰期需求。

储能使用

根据浙江省一般工商业分时电价，制定储能使用策略如表3所示。

表3

为充分利用峰谷差价，采取“一天两充、两放”策略，规划充放电量如表4所示。

表4

为防止深度充放电影响电池寿命，将电池充电量限定于10%与90%区间，同时可为电池过充/过放预留余地。由于午间11:00―13:00间谷时段较短，为避免短时间快速充放电，规划该时段仅补电40%充电量，相应地8:00―11:00间第一峰时段则用电40%充电量。

根据各时段用、充电量以及时段小时数，可由式(9)、式(10)推得储能各时段功率如表4所示，计算所用储能满充电量为51.2kW·h(即ESoC|SoC=100%)。

计算结果

根据以上信息，系统输出功率计算结果如图8所示。从图中可发现，光伏峰值发电Pb达到20kW，储能日内实现低倍率两充两放Pd，最大放电倍率约为0.4C，发生于夜间19―21点尖峰时段。受大功率充电桩用电负荷Pc影响，市网供电Pa存在较大波动，但由于光伏与储能系统存在，整体市电用电需求最高值仅50kW就能满足车端60kW峰值充电需求。

图8

从经济角度而言，光伏当日发电量共计135kW·h，若按峰谷电价计算相应节约的费用，可得收益为99.8元；充电桩侧若按峰谷电价基础上向用户额外收取0.5元/(kW·h)度服务费，则当日累计充电量120kW·h，收入161.6元，其中用电成本101.6元由用户支付，服务费即净收入60元。光、充共可获得净收入159.8元。而通过储能按照上述策略参与其中，则收益进一步提高，增至204.5元，增收幅度28%。

结论

本文针对一种智慧光伏储能充电桩提出了一种简单易用的实时能源管理策略。通过分析电能流经途径，使用最高效率传输路径，并充分利用峰谷差价合理规划了光储多能互补平台下的储能充电管理策略。经过分析计算，该策略能充分发挥光伏、储能的作用，降低充电桩使用成本，提高经济性。（文/何国栋，方昌勇，洪凌，邬荣敏，侯鹏，吴鼎）

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