સ્માર્ટ EV ચાર્જિંગનું ટેકનિકલ આર્કિટેક્ચર: ડાયનેમિક લોડ બેલેન્સિંગ અને BESS ઑપ્ટિમાઇઝેશન

સ્માર્ટ EV ચાર્જિંગનું વ્યાપક ટેકનિકલ આર્કિટેક્ચર: એડવાન્સ્ડ કંટ્રોલ લૂપ્સ, લોકલ-ક્લાઉડ ઇન્ટિગ્રેશન, PV અને BESS સાથે મલ્ટી-એનર્જી ઑપ્ટિમાઇઝેશન અને મોટા પાયે આગાહીયુક્ત ગ્રીડ સ્થિરતા વ્યવસ્થાપન દ્વારા ડાયનેમિક લોડ બેલેન્સિંગમાં નિપુણતા.

પ્રકરણ 1: સ્માર્ટ EV ચાર્જિંગનો પરિચય અને ડાયનેમિક લોડ બેલેન્સિંગ (DLB) ની આવશ્યકતા

ઇલેક્ટ્રિક ગતિશીલતા તરફનું વૈશ્વિક સંક્રમણ હવે ફક્ત એક પેરિફેરલ વલણ નથી, પરંતુ પરિવહન ક્ષેત્રના ડેકાબોર્નાઇઝેશનનો મુખ્ય આધારસ્તંભ છે. લાખો આંતરિક કમ્બશન એન્જિન (ICE) વાહનોને ઇલેક્ટ્રિક વાહનો (EVs) દ્વારા બદલવામાં આવી રહ્યા છે, તેથી વીજળીની માંગ પ્રવાહી ઇંધણથી ઇલેક્ટ્રિક ગ્રીડ તરફ સ્થળાંતરિત થઈ રહી છે. આ પરિવર્તન ઇલેક્ટ્રિકલ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર માટે એક મોટો પડકાર રજૂ કરે છે જે ઘણા કિસ્સાઓમાં દાયકાઓ પહેલા ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું હતું. EV ચાર્જિંગની તૂટક તૂટક અને ઉચ્ચ-શક્તિ પ્રકૃતિ સ્થાનિક ગ્રીડ ભીડ, ટ્રાન્સફોર્મર ડિગ્રેડેશન અને આખરે, જો ચોકસાઈ સાથે સંચાલિત ન કરવામાં આવે તો વિનાશક નિષ્ફળતાઓ તરફ દોરી શકે છે.

સ્માર્ટ EV ચાર્જિંગ ગતિશીલતાની વધતી માંગ અને પાવર ગ્રીડની ભૌતિક મર્યાદાઓ વચ્ચે ટેકનોલોજીકલ સેતુનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. તેના મૂળમાં, સ્માર્ટ ચાર્જિંગ બુદ્ધિ વિશે છે - એ જાણવું કે EV ક્યારે, કઈ ગતિએ અને કઈ પ્રાથમિકતા સાથે ચાર્જ થવી જોઈએ. જો કે, આ બુદ્ધિ સ્તરમાં સૌથી મહત્વપૂર્ણ ઘટક ડાયનેમિક લોડ બેલેન્સિંગ (DLB) છે.

ડાયનેમિક લોડ બેલેન્સિંગ એ સાઇટની ઉપલબ્ધ વિદ્યુત ક્ષમતાનું સતત નિરીક્ષણ કરવાની અને તે શક્તિને રીઅલ-ટાઇમમાં સક્રિય EV ચાર્જર્સમાં વિતરિત કરવાની પ્રક્રિયા છે. DLB વિના, ઇમારત અથવા ચાર્જિંગ સ્ટેશનને સ્થિર મર્યાદા પર કાર્ય કરવાની ફરજ પાડવામાં આવશે, જે ઘણીવાર પીક લોડના "સૌથી ખરાબ પરિસ્થિતિ" દ્વારા નિર્ધારિત કરવામાં આવે છે. આ મોટા પાયે બિનકાર્યક્ષમતા તરફ દોરી જાય છે: કાં તો સાઇટ ઓછી સજ્જ છે, જેના કારણે વપરાશકર્તાઓ માટે ચાર્જિંગ ધીમું થાય છે, અથવા સાઇટને અઠવાડિયામાં ફક્ત થોડા કલાકો માટે જ થતી સૈદ્ધાંતિક ટોચને હેન્ડલ કરવા માટે અત્યંત ખર્ચાળ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર અપગ્રેડની જરૂર પડે છે.

DLB ની આવશ્યકતા ત્રણ પ્રાથમિક પરિબળોથી ઉદ્ભવે છે:

1. માળખાગત સુવિધાઓનું સંરક્ષણ: મુખ્ય સર્કિટ બ્રેકર્સને ટ્રીપ થતા અટકાવવા અને ટ્રાન્સફોર્મર્સને વધુ ગરમ થવાથી બચાવવા.
2. આર્થિક કાર્યક્ષમતા: ઉચ્ચ માંગ ચાર્જ અને સર્વિસ પેનલ્સ અથવા સ્થાનિક વિતરણ નેટવર્ક્સને અપગ્રેડ કરવાના ભારે ખર્ચને ટાળવું.
3. વપરાશકર્તા સંતોષ: દરેક ઉપલબ્ધ કિલોવોટ-કલાકની ક્ષમતાનો બુદ્ધિપૂર્વક ઉપયોગ કરીને બધા વપરાશકર્તાઓ માટે ચાર્જિંગ ઝડપને મહત્તમ બનાવવી.

આ ઊંડા ટેકનિકલ સંશોધનમાં, અમે DLB ના મિકેનિક્સનું વિશ્લેષણ કરીશું, જેમાં પાવર ઇલેક્ટ્રોનિક્સને સંચાલિત કરતા મિલિસેકન્ડ-લેવલ કંટ્રોલ લૂપ્સથી લઈને હજારો ચાર્જિંગ પોઇન્ટ્સના ક્લાઉડ-આધારિત ઓર્કેસ્ટ્રેશનનો સમાવેશ થાય છે. અમે ફોટોવોલ્ટેઇક્સ (PV) અને બેટરી એનર્જી સ્ટોરેજ સિસ્ટમ્સ (BESS) જેવા નવીનીકરણીય ઉર્જા સ્ત્રોતો સાથે સંકલિત થવા પર DLB કેવી રીતે વિકસિત થાય છે તેની તપાસ કરીશું, અને આગાહી મોડેલિંગ મોટા પાયે ચાર્જિંગ હબને ગ્રીડમાં વધઘટ થાય તે પહેલાં તેનો અંદાજ કેવી રીતે લગાવવાની મંજૂરી આપે છે. જેમ જેમ આપણે ભવિષ્ય તરફ આગળ વધી રહ્યા છીએ જ્યાં EV ફક્ત ગ્રાહક જ નહીં પરંતુ વિતરિત ઉર્જા સંસાધન છે, DLB ની ઘોંઘાટને સમજવી એ એન્જિનિયરો, શહેરી આયોજકો અને ઉર્જા પ્રદાતાઓ બંને માટે સર્વોપરી છે.

પ્રકરણ 2: ગતિશીલ ભાર સંતુલનના મૂળભૂત સિદ્ધાંતો

DLB કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે સમજવા માટે, સૌ પ્રથમ "સ્ટેટિક" વિકલ્પને સમજવો જોઈએ. સ્ટેટિક લોડ બેલેન્સિંગ વાતાવરણમાં, દરેક ચાર્જરને ચોક્કસ માત્રામાં કરંટ ફાળવવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ સુવિધામાં 100A મર્યાદા અને 5 ચાર્જર હોય, તો દરેકને 20A પર મર્યાદિત કરી શકાય છે. જો ફક્ત એક જ કાર ચાર્જ થઈ રહી હોય, તો પણ તેને ફક્ત 20A મળે છે, જે ઉપલબ્ધ ક્ષમતાનો 80A બગાડે છે. તેનાથી વિપરીત, જો બધી 5 કાર ચાર્જ થઈ રહી હોય અને કોઈ બિલ્ડિંગમાં હાઇ-પાવર HVAC સિસ્ટમ ચાલુ કરે છે, તો કુલ લોડ 100A કરતાં વધી શકે છે, જેના કારણે બ્લેકઆઉટ થઈ શકે છે.

DLB આ કઠોર ફાળવણીને પ્રવાહી, પ્રતિભાવશીલ સિસ્ટમથી બદલે છે. મૂળભૂત સિદ્ધાંત "કુલ ઉપલબ્ધ ક્ષમતા" અને "સક્રિય ચાર્જિંગ માંગ" વચ્ચેનો પ્રતિસાદ લૂપ છે.

મેથેમેટિકલ ફાઉન્ડેશન

સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, DLB ને નીચેના સમીકરણ દ્વારા વ્યક્ત કરી શકાય છે:EVs(t) માટે P_ઉપલબ્ધ_છે = કુલ_મર્યાદા - EV_નોન_P_લોડ્સ(t)

ક્યાં:

• કુલ_મર્યાદાસાઇટની ભૌતિક અથવા કરાર મર્યાદા છે.
• P_નોન_EV_લોડ્સ(t)સ્માર્ટ મીટર દ્વારા માપવામાં આવતા લાઇટ, મશીનરી, લિફ્ટ વગેરેનો રીઅલ-ટાઇમ વપરાશ છે.
• EV(t) માટે P_ઉપલબ્ધ_છેબાકી રહેલી શક્તિ એ EVs વચ્ચે સુરક્ષિત રીતે વહેંચી શકાય છે.

જટિલતા ત્યારે ઊભી થાય છે જ્યારે સિસ્ટમે નક્કી કરવું પડે છે કે કેવી રીતે વિતરણ કરવુંEV(t) માટે P_ઉપલબ્ધ_છેવચ્ચેNચાર્જર્સ. આ વિતરણ એલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા સંચાલિત થાય છે જે ધ્યાનમાં લે છે:

• ચાર્જની સ્થિતિ (SoC): લગભગ ખાલી બેટરીવાળી કારને વધુ પ્રાથમિકતા મળી શકે છે.
• પ્રસ્થાન સમય: રાતોરાત રોકાતી કાર ધીમે ધીમે ચાર્જ થઈ શકે છે, જ્યારે ઝડપી ટોપ-અપની જરૂર હોય તેવી કારને બૂસ્ટ મળે છે.
• તબક્કો સંતુલન: ત્રણ-તબક્કાની સિસ્ટમોમાં, DLB એ ખાતરી કરવી જોઈએ કે કોઈ સિંગલ ફેઝ ઓવરલોડ ન થાય, એક કાર્ય જેમાં જટિલ સ્વિચિંગ લોજિક અથવા ફેઝ-અવેર ડિસ્ટ્રિબ્યુશનની જરૂર પડે છે.

સેન્સિંગ અને માપન

DLB ની ચોકસાઈ સંપૂર્ણપણે તેને મળતા ડેટાની ગુણવત્તા પર આધારિત છે. આમાં સામાન્ય રીતે કોમન કપલિંગ (PCC) ના બિંદુ પર સ્થાપિત વર્તમાન ટ્રાન્સફોર્મર્સ (CTs) અથવા સમર્પિત સ્માર્ટ મીટરનો સમાવેશ થાય છે. આ ઉપકરણોએ ઉચ્ચ આવર્તન (ઘણીવાર 1Hz અથવા તેથી વધુ) સાથે લોડ ડેટા રિપોર્ટ કરવો આવશ્યક છે જેથી DLB નિયંત્રક બિલ્ડિંગ લોડમાં અચાનક વધારો - જેમ કે ઔદ્યોગિક મોટર શરૂ થાય - પર સેકન્ડોમાં પ્રતિક્રિયા આપી શકે જેથી મુખ્ય બ્રેકર ટ્રીપ થતો અટકાવી શકાય.

હાયરાર્કિકલ માળખું

DLB ઘણીવાર વંશવેલોમાં કાર્ય કરે છે. "સ્થાનિક" સ્તરે, એક નિયંત્રક ચાર્જર્સના ક્લસ્ટરનું સંચાલન કરે છે. "સાઇટ" સ્તરે, તે બિલ્ડિંગ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ સાથે સંકલન કરે છે. "ગ્રીડ" સ્તરે, તે ઉપયોગિતા તરફથી ડિમાન્ડ રિસ્પોન્સ (DR) સિગ્નલોનો પ્રતિસાદ આપી શકે છે. આ બહુ-સ્તરીય અભિગમ ખાતરી કરે છે કે વ્યાપક ઊર્જા બજારોમાં ભાગ લેતી વખતે સ્થાનિક સલામતી જાળવવામાં આવે છે.

પ્રકરણ 3: DLB અલ્ગોરિધમ્સ માટે કંટ્રોલ લૂપ ડિઝાઇન: PID અને મોડેલ પ્રિડિક્ટિવ કંટ્રોલ (MPC)

ડાયનેમિક લોડ બેલેન્સિંગ સિસ્ટમની અસરકારકતા આખરે તેની લેટન્સી અને ચોકસાઈ દ્વારા માપવામાં આવે છે. જો બિલ્ડિંગ લોડ વધે છે અને DLB સિસ્ટમ EV ચાર્જિંગ કરંટને સમાયોજિત કરવામાં 30 સેકન્ડ લે છે, તો કરેક્શન થાય તે પહેલાં મુખ્ય બ્રેકર ટ્રીપ થવાની શક્યતા છે. તેથી, કંટ્રોલ લૂપની ડિઝાઇન સ્માર્ટ ચાર્જિંગ સ્ટેશનનું "મગજ" છે. આ પ્રકરણમાં, આપણે આ નિયંત્રણ પદ્ધતિઓના એન્જિનિયરિંગ સ્પષ્ટીકરણોમાં ઊંડાણપૂર્વક જઈશું, જેમાં પ્રમાણસર-ઇન્ટિગ્રલ-ડેરિવેટિવ (PID) નિયંત્રકો અને વધુ અદ્યતન મોડેલ પ્રિડિક્ટિવ કંટ્રોલ (MPC) પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં આવશે.

DLB માં PID નિયંત્રણ માળખું

PID નિયંત્રકો ઔદ્યોગિક ઓટોમેશનના વર્કહોર્સ છે, અને તેઓ DLB માં કુદરતી એપ્લિકેશન શોધે છે. PID લૂપનો ધ્યેય નિયંત્રણ ચલને સમાયોજિત કરીને કુલ સાઇટ લોડ ($P_{total}$) ને સેટપોઇન્ટ ($P_{limit}$) પર અથવા નીચે જાળવવાનો છે, જે EVSEs (ઇલેક્ટ્રિક વ્હીકલ સપ્લાય ઇક્વિપમેન્ટ) ને મોકલવામાં આવતી મહત્તમ વર્તમાન મર્યાદા છે.

• પ્રમાણસર (P): P-ટર્મ ભૂલનો તાત્કાલિક પ્રતિભાવ પૂરો પાડે છે ($P_{limit}$ અને $P_{total}$ વચ્ચેનો તફાવત). જો ભૂલ મોટી હોય (દા.ત., બિલ્ડિંગ લોડમાં મોટો ઘટાડો), તો P-ટર્મ ઝડપથી માન્ય EV ચાર્જિંગ કરંટમાં વધારો કરે છે. જો કે, P-માત્ર નિયંત્રણ ઘણીવાર "સ્થિર-સ્થિતિ ભૂલ" તરફ દોરી જાય છે જ્યાં સિસ્ટમ ક્યારેય મર્યાદા સુધી પહોંચતી નથી.
• ઇન્ટિગ્રલ (I): I-ટર્મ ભૂતકાળની ભૂલોના સંચય માટે જવાબદાર છે. તે સ્થિર-સ્થિતિ ભૂલને દૂર કરવા માટે પ્રવાહને ધીમે ધીમે ઉપર અથવા નીચે કરે છે, ખાતરી કરે છે કે સિસ્ટમ સમય જતાં દરેક ઉપલબ્ધ એમ્પીયરનો ઉપયોગ કરે છે.
• વ્યુત્પન્ન (D): ડી-ટર્મ પરિવર્તનના દરને જોઈને ભવિષ્યની ભૂલોની આગાહી કરે છે. "ઓવરશૂટ" અટકાવવા માટે આ મહત્વપૂર્ણ છે. જો ભાર ઝડપથી વધી રહ્યો હોય, તો ડી-ટર્મ મર્યાદા ખરેખર પહોંચે તે પહેલાં EV ચાર્જર્સને આક્રમક રીતે થ્રોટલ કરશે.

DLB વાતાવરણમાં, PID લૂપને કાળજીપૂર્વક ટ્યુન કરવું આવશ્યક છે. જો તે ખૂબ આક્રમક હોય, તો EVSE સતત તેમના કરંટને મોડ્યુલેટ કરશે, જે વાહનના ઓનબોર્ડ ચાર્જર (OBC) પર ઘસારો લાવી શકે છે અને EVના સોફ્ટવેરને બળતરા કરી શકે છે, જેના કારણે ચાર્જિંગ ભૂલો થાય છે. જો તે ખૂબ ધીમું હોય, તો તે ગ્રીડ સુરક્ષાના તેના પ્રાથમિક હેતુને નિષ્ફળ કરે છે.

પીઆઈડીથી આગળ: મોડેલ પ્રિડિક્ટિવ કંટ્રોલ (એમપીસી)

જ્યારે PID સરળ પરિસ્થિતિઓ માટે અસરકારક છે, ત્યારે આધુનિક મોટા પાયે ચાર્જિંગ હબ વધુને વધુ મોડેલ પ્રિડિક્ટિવ કંટ્રોલ (MPC) નો ઉપયોગ કરે છે. PID થી વિપરીત, જે પ્રતિક્રિયાશીલ છે, MPC સક્રિય છે. તે ચોક્કસ "આગાહી ક્ષિતિજ" પર તેના ભાવિ વર્તનની આગાહી કરવા માટે સિસ્ટમના ગાણિતિક મોડેલનો ઉપયોગ કરે છે.

DLB ના સંદર્ભમાં, MPC નિયંત્રક ધ્યાનમાં લે છે:

1. સિસ્ટમ મર્યાદાઓ: ચાર્જર્સની ભૌતિક મર્યાદા, ટ્રાન્સફોર્મર ક્ષમતા અને વાહનનો મહત્તમ ઇન્ટેક રેટ.
2. ભવિષ્યની આગાહીઓ: ઐતિહાસિક પેટર્ન, હવામાન આગાહી (HVAC લોડને અસર કરતા), અને અપેક્ષિત વાહનોના આગમનના આધારે અનુમાનિત ઇમારતનો ભાર.
3. ઉદ્દેશ્ય કાર્ય: એક ગાણિતિક ધ્યેય, જેમ કે "કુલ ઉર્જા ખર્ચ ઓછો કરો અને ખાતરી કરો કે બધી કાર સવારે 8 વાગ્યા સુધીમાં 80% SoC સુધી પહોંચે."

MPC અલ્ગોરિધમ દરેક સમય પગલા પર (દા.ત., દર 5 મિનિટે) ઑપ્ટિમાઇઝેશન સમસ્યાનું નિરાકરણ લાવે છે. તે શ્રેષ્ઠ નિયંત્રણ ક્રિયાઓના ક્રમની ગણતરી કરે છે પરંતુ ફક્ત પ્રથમનો અમલ કરે છે, પછી આગલા પગલા પર ફરીથી ગણતરી કરે છે. આ DLB સિસ્ટમને ચાર્જિંગ પ્રોફાઇલ્સને "સરળ" કરવાની મંજૂરી આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો સિસ્ટમને ખબર હોય કે બપોરે 2 વાગ્યે એક વિશાળ બિલ્ડિંગ લોડ સ્પાઇક આવી રહી છે, તો તે બપોરે 1:30 વાગ્યે EV ને પ્રી-ચાર્જ કરી શકે છે અને પછી સ્પાઇક અથડાયા પછી અચાનક પ્રતિક્રિયા આપવાને બદલે, બપોરે 2 વાગ્યે તેમને ઊંડાણપૂર્વક થ્રોટલ કરી શકે છે.

લેટન્સી અને કોમ્યુનિકેશન પ્રોટોકોલ

કંટ્રોલ લૂપ તેની કોમ્યુનિકેશન લિંક જેટલી જ ઝડપી છે. ઘણા DLB સેટઅપમાં, કંટ્રોલર ચાર્જર્સ સાથે મોડબસ TCP, RTU, અથવા ઓપન ચાર્જ પોઈન્ટ પ્રોટોકોલ (OCPP) દ્વારા વાતચીત કરે છે.

• મોડબસ: ખૂબ જ ઓછી લેટન્સી (મિલિસેકન્ડ) ઓફર કરે છે, જે તેને સ્થાનિક, સલામતી-નિર્ણાયક DLB માટે આદર્શ બનાવે છે.
• ઓસીપીપી ૧.૬/૨.૦.૧: ક્લાઉડ-ટુ-ચાર્જર કોમ્યુનિકેશન માટે ઉદ્યોગ માનક. વધુ સુવિધાયુક્ત (બિલિંગ, પ્રમાણીકરણ અને ફર્મવેર અપડેટ્સનું સંચાલન) હોવા છતાં, તે વેબસોકેટ્સ પર JSON સંદેશાઓના ઓવરહેડ અને જાહેર ઇન્ટરનેટના ટ્રાવર્સલને કારણે નોંધપાત્ર લેટન્સી (ઘણીવાર 1-5 સેકન્ડ) રજૂ કરે છે.

એન્જિનિયરોએ લોડ બેલેન્સિંગની ગંભીરતાના આધારે યોગ્ય પ્રોટોકોલ પસંદ કરવો જ જોઇએ. રહેણાંક ઘર માટે, થોડો ધીમો ક્લાઉડ-આધારિત DLB પૂરતો હોઈ શકે છે. એક ઔદ્યોગિક પ્લાન્ટ માટે જ્યાં બ્રેકર ટ્રીપનો ડાઉનટાઇમ હજારો ડોલરનો થાય છે, ત્યાં સ્થાનિક મોડબસ-આધારિત લૂપ ફરજિયાત છે.

પ્રકરણ 4: સ્થાનિક વિરુદ્ધ ક્લાઉડ-આધારિત DLB આર્કિટેક્ચર: એક તુલનાત્મક વિશ્લેષણ

સ્માર્ટ ચાર્જિંગ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર ડિઝાઇન કરતી વખતે, સૌથી મૂળભૂત સ્થાપત્ય નિર્ણયોમાંનો એક એ છે કે "બુદ્ધિ" ક્યાં રહે છે. શું લોડ બેલેન્સિંગ લોજિક હાર્ડવેર ઓન-સાઇટ (લોકલ DLB) પર ચાલવું જોઈએ, અથવા તેને રિમોટ સર્વર (ક્લાઉડ DLB) દ્વારા સંચાલિત કરવું જોઈએ? વિશ્વસનીયતા, ખર્ચ અને માપનીયતાના સંદર્ભમાં બંને અભિગમોમાં અલગ ફાયદા અને ટ્રેડ-ઓફ છે.

સ્થાનિક DLB: ધ એજ કમ્પ્યુટિંગ અભિગમ

સ્થાનિક DLB માં એક ભૌતિક નિયંત્રકનો સમાવેશ થાય છે - ઘણીવાર PLC (પ્રોગ્રામેબલ લોજિક કંટ્રોલર), એક સમર્પિત ગેટવે, અથવા એક "માસ્ટર" ચાર્જર - જે સ્થાનિક ક્ષેત્ર નેટવર્ક (LAN) પરના અન્ય ચાર્જર્સ સાથે સીધો સંપર્ક કરે છે.

ફાયદા:

1. વિશ્વસનીયતા અને ઑફલાઇન ક્ષમતા: સિસ્ટમ ઇન્ટરનેટ કનેક્શન પર આધારિત નથી. જો ફાઇબર લાઇન કાપી નાખવામાં આવે છે, તો ચાર્જર્સ સ્થાનિક રીતે લોડને સંતુલિત કરવાનું ચાલુ રાખે છે, જે બિલ્ડિંગની વિદ્યુત સલામતી સુનિશ્ચિત કરે છે.
2. ઓછી વિલંબતા: પ્રકરણ 3 માં ચર્ચા કર્યા મુજબ, સ્થાનિક સંદેશાવ્યવહાર (મોડબસ અથવા સ્થાનિક OCPP) સબ-સેકન્ડ ઝડપે થાય છે. ફેક્ટરીઓ અથવા હોસ્પિટલો જેવા અસ્થિર નોન-EV લોડ ધરાવતી સાઇટ્સ માટે આ આવશ્યક છે.
3. સુરક્ષા: સ્થાનિક નેટવર્કમાં નિયંત્રણ સિગ્નલો રાખવાથી ગ્રીડ સ્થિરતામાં ફેરફાર કરવાનો પ્રયાસ કરી શકે તેવા સાયબર-ધમકીઓ માટે હુમલાની સપાટી ઓછી થાય છે.

ગેરફાયદા:

1. હાર્ડવેર ખર્ચ: વધારાના ઓન-સાઇટ હાર્ડવેરની ખરીદી અને ઇન્સ્ટોલેશનની જરૂર છે.
2. જાળવણી જટિલતા: DLB લોજિકને અપડેટ કરવા માટે સાઇટ પર મુલાકાત લેવાની અથવા એજ ડિવાઇસના જટિલ રિમોટ મેનેજમેન્ટની જરૂર પડી શકે છે.
3. સાયલોડ ડેટા: સ્થાનિક નિયંત્રક પાસે વ્યાપક ગ્રીડ પરિસ્થિતિઓ અથવા ઉપયોગિતાના ઊર્જા ભાવોમાં મર્યાદિત દૃશ્યતા હોય છે સિવાય કે તે ખાસ કરીને ક્લાઉડ બેકએન્ડ સાથે સંકલિત હોય.

ક્લાઉડ-આધારિત DLB: સ્કેલ પર ઓર્કેસ્ટ્રેશન

ક્લાઉડ-આધારિત આર્કિટેક્ચરમાં, સ્માર્ટ મીટર અને ચાર્જર્સ બધા તેમના ડેટાને સેન્ટ્રલ મેનેજમેન્ટ પ્લેટફોર્મ પર રિપોર્ટ કરે છે. ક્લાઉડ દરેક ચાર્જર માટે શ્રેષ્ઠ પાવરની ગણતરી કરે છે અને મોકલે છેસ્માર્ટચાર્જિંગ.સેટચાર્જિંગપ્રોફાઇલEVSEs ને પાછા આદેશ આપો.

ફાયદા:

1. માપનીયતા: એક ક્લાઉડ ડેશબોર્ડથી 1,000 સાઇટ્સનું સંચાલન કરવું 1,000 વ્યક્તિગત સ્થાનિક નિયંત્રકો કરતાં અનંત રીતે સરળ છે.
2. ગ્લોબલ ઑપ્ટિમાઇઝેશન: ક્લાઉડ વર્ચ્યુઅલ પાવર પ્લાન્ટ્સ (VPPs) માં ભાગ લેવા અથવા પ્રાદેશિક ગ્રીડ તણાવનો પ્રતિભાવ આપવા માટે બહુવિધ સાઇટ્સમાંથી ડેટા એકત્રિત કરી શકે છે.
3. એડવાન્સ્ડ AI ઇન્ટિગ્રેશન: આગાહી માટે જટિલ મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સ ચલાવવા (જે આપણે પ્રકરણ 8 માં આવરી લઈશું) મર્યાદિત એજ હાર્ડવેર કરતાં શક્તિશાળી ક્લાઉડ સર્વર્સ પર વધુ શક્ય છે.
4. ઓછી શરૂઆતની કિંમત: જો ચાર્જર્સ સીધા ક્લાઉડ સાથે વાત કરી શકે તો સમર્પિત સ્થાનિક નિયંત્રકની જરૂર નથી.

ગેરફાયદા:

1. કનેક્ટિવિટી ડિપેન્ડન્સ: જો ઇન્ટરનેટ બંધ થઈ જાય, તો સિસ્ટમ સામાન્ય રીતે "સેફ-સ્ટેટ" (દા.ત., બધી કાર માટે ન્યૂનતમ ચાર્જિંગ કરંટ) પર પાછી ફરે છે, જે ખૂબ જ બિનકાર્યક્ષમ હોઈ શકે છે અને ગ્રાહકોની ફરિયાદો તરફ દોરી શકે છે.
2. ઉચ્ચ વિલંબતા: મીટર, ક્લાઉડ અને ચાર્જર વચ્ચેનો રાઉન્ડ-ટ્રીપ સમય ઘણી સેકન્ડનો હોઈ શકે છે. આનાથી "તાત્કાલિક" લોડ સ્પાઇક્સ પર પ્રતિક્રિયા આપવી મુશ્કેલ બને છે.
3. ગોપનીયતાની ચિંતાઓ: ક્લાઉડ પર ઊર્જા ડેટાનું સતત સ્ટ્રીમિંગ કેટલાક કોર્પોરેટ ક્લાયન્ટ્સ માટે ડેટા સાર્વભૌમત્વ અને ગોપનીયતાના મુદ્દાઓ ઉભા કરે છે.

હાઇબ્રિડ મોડેલ: બંને દુનિયાનું શ્રેષ્ઠ

આ ટ્રેડ-ઓફ્સને ઓળખીને, ઉદ્યોગ હાઇબ્રિડ મોડેલ તરફ આગળ વધી રહ્યો છે. આ સેટઅપમાં, સ્થાનિક ગેટવે સલામતી-નિર્ણાયક, મિલિસેકન્ડ-સ્તરનું લોડ બેલેન્સિંગ સંભાળે છે (ખાતરી કરે છે કે બ્રેકર ક્યારેય ટ્રિપ ન થાય). દરમિયાન, ક્લાઉડ ઉચ્ચ-સ્તરની વ્યૂહરચના પૂરી પાડે છે - ઊર્જા કિંમતો, વપરાશકર્તા સમયપત્રક અને ગ્રીડ સિગ્નલોના આધારે સ્થાનિક નિયંત્રક માટે "બજેટ" સેટ કરે છે. આ "એજ-હેવી, ક્લાઉડ-ઓર્કેસ્ટ્રેટેડ" અભિગમ ક્લાઉડ મેનેજમેન્ટની સુગમતા જાળવી રાખીને માળખાગત સુરક્ષા માટે જરૂરી વિશ્વસનીયતા પૂરી પાડે છે.

પ્રકરણ ૫: રીઅલ-ટાઇમ પાવર ફાળવણી વ્યૂહરચનાઓ અને પ્રાથમિકતાઓ

ડાયનેમિક લોડ બેલેન્સિંગમાં ઉપલબ્ધ પાવરને બહુવિધ EVs વચ્ચે કેવી રીતે વિભાજીત કરવો તે નક્કી કરવું એ સૌથી જટિલ અલ્ગોરિધમિક પડકાર છે. તે ફક્ત કારની સંખ્યા દ્વારા કુલ કિલોવોટને વિભાજીત કરવાની બાબત નથી. એક અત્યાધુનિક DLB સિસ્ટમમાં ઇક્વિટી, કાર્યક્ષમતા અને વ્યક્તિગત વપરાશકર્તા જરૂરિયાતોને સંતુલિત કરવી આવશ્યક છે. આ પ્રકરણમાં, આપણે આજે ક્ષેત્રમાં ઉપયોગમાં લેવાતી વિવિધ પાવર ફાળવણી વ્યૂહરચનાઓનું અન્વેષણ કરીશું.

પહેલા આવો, પહેલા સેવા (FCFS)

સૌથી સરળ ફાળવણી વ્યૂહરચના FCFS છે. પ્લગ ઇન કરનાર પ્રથમ વાહન તેની મહત્તમ વિનંતી કરેલ શક્તિ મેળવે છે. ત્યારબાદના વાહનોને જે બાકી રહે છે તે પ્રાપ્ત થાય છે.

ગુણ:

• અમલમાં મૂકવા માટે સરળ.
• પ્રથમ વપરાશકર્તાઓ માટે સ્પષ્ટ અને પારદર્શક.

વિપક્ષ:

• અત્યંત અન્યાયી. પાંચમા વપરાશકર્તાને તાત્કાલિક ટ્રીપ હોય તો પણ શૂન્ય પાવર મળી શકે છે, જ્યારે પહેલા વપરાશકર્તા પાસે પહેલેથી જ 90% ચાર્જ છે અને તે સરળતાથી રાહ જોઈ શકે છે.
• "પાવર હોર્ડિંગ" તરફ દોરી જાય છે, જ્યાં કાર કલાકો સુધી હાઇ-પાવર સ્લોટમાં રહે છે જ્યારે તેના છેલ્લા કેટલાક ટકાવારી બિંદુઓ ખૂબ જ ધીમા દરે ચાર્જ કરે છે.

સમાન વહેંચણી

આ મોડેલમાં, ઉપલબ્ધ પાવરને બધા સક્રિય સત્રોમાં સમાન રીતે વહેંચવામાં આવે છે. જો 100kW ઉપલબ્ધ હોય અને 4 કાર ચાર્જ થઈ રહી હોય, તો દરેકને 25kW મળે છે. જો 5મી કાર જોડાય છે, તો દરેકને 20kW સુધી ઘટી જાય છે.

ગુણ:

• મૂળભૂત અર્થમાં સ્વાભાવિક રીતે "વાજબી".
• ઓછામાં ઓછો થોડો ચાર્જ મેળવતી કારની સંખ્યા મહત્તમ કરે છે.

વિપક્ષ:

• નાની બેટરી ધરાવતી અથવા પૂર્ણ ચાર્જ થવાની નજીક રહેલી કાર માટે બિનકાર્યક્ષમ. જે કાર ફક્ત 7kW સ્વીકારી શકે છે તેને 20kW "ફાળવવામાં આવે છે", જે 13kW બગાડે છે જે 50kW સક્ષમ કાર માટે જઈ શકે છે.

પ્રાથમિકતા-આધારિત ફાળવણી (SoC અને બેટરી ક્ષમતા)

આધુનિક DLB સિસ્ટમો વધુ બુદ્ધિશાળી, મલ્ટી-વેરિયેબલ ઑપ્ટિમાઇઝેશનનો ઉપયોગ કરે છે. તેઓ કારને તેમના ચાર્જ સ્ટેટ (SoC) ના આધારે પ્રાથમિકતા આપે છે. 10% SoC વાળી કારને 80% વાળી કાર કરતાં પ્રાથમિકતા આપવામાં આવે છે કારણ કે 10% કારને રેન્જની વધુ તાત્કાલિક જરૂર હોય છે અને લિથિયમ-આયન ચાર્જિંગ કર્વ (સતત વર્તમાન તબક્કો) ને કારણે તે ઘણો વધારે ચાર્જિંગ દર પણ સ્વીકારી શકે છે.

વધુમાં, સિસ્ટમ ધ્યાનમાં લે છે કેમહત્તમ સ્વીકૃતિ દરવાહનનો ઉપયોગ કરીને.મહત્તમ વર્તમાનવાહન દ્વારા જાણ કરવામાં આવે છે (AC ચાર્જિંગમાં PWM દ્વારા અથવા DC ચાર્જિંગમાં ડિજિટલ કમ્યુનિકેશન દ્વારા), DLB કંટ્રોલર ખાતરી કરે છે કે તે ક્યારેય કાર ખરેખર ઉપયોગ કરી શકે તે કરતાં વધુ પાવર ફાળવે નહીં, જેનાથી "સરપ્લસ" અન્ય વાહનોમાં ફરીથી વહેંચાય છે.

વપરાશકર્તા-નિર્ધારિત પ્રાથમિકતાઓ અને "પ્રીમિયમ" ચાર્જિંગ

વાણિજ્યિક વાતાવરણમાં, DLB ને બિલિંગ સિસ્ટમ સાથે જોડી શકાય છે. વપરાશકર્તા "ફાસ્ટ ટ્રેક" ચાર્જિંગ માટે પ્રીમિયમ ચૂકવી શકે છે, જેથી ખાતરી કરી શકાય કે તેમને અન્ય લોડને ધ્યાનમાં લીધા વિના હંમેશા મહત્તમ શક્ય શક્તિ મળે. તેનાથી વિપરીત, ફ્લીટ વાહનોને તેમના નિર્ધારિત પ્રસ્થાન સમયના આધારે અલગ અલગ પ્રાથમિકતાઓ સોંપવામાં આવી શકે છે. સવારે 5 વાગ્યે નીકળતી ડિલિવરી વાન સવારે 9 વાગ્યે નીકળતી વાન કરતાં 3 વાગ્યે પ્રાથમિકતા મેળવે છે.

પ્રમાણસર-નિષ્પક્ષતા અલ્ગોરિધમ

ટેલિકોમ્યુનિકેશન્સ (LTE/5G શેડ્યુલિંગ) માંથી મેળવેલ, આ અલ્ગોરિધમ સિસ્ટમની કુલ "ઉપયોગિતા" ને મહત્તમ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. તે ઉચ્ચ શક્તિ (કાર્યક્ષમતા) ની તાત્કાલિક જરૂરિયાત અને લાંબા ગાળાની જરૂરિયાત (નિષ્પક્ષતા) ને સંતુલિત કરે છે જેથી કોઈ પણ કાર ચાર્જ કર્યા વિના ન રહે. તે દરેક કાર માટે પ્રાથમિકતા સ્કોરની ગણતરી કરે છે:સ્કોર = (વિનંતી કરેલ પાવર / અત્યાર સુધી પ્રાપ્ત થયેલ સરેરાશ પાવર)સૌથી વધુ સ્કોર ધરાવતી કારને ઉપલબ્ધ પાવરની આગામી ફાળવણી મળે છે.

પ્રકરણ 6: ગ્રીડ સ્થિરતા અને ઓવરલોડ નિવારણ પદ્ધતિઓ

ડાયનેમિક લોડ બેલેન્સિંગ એ ફક્ત વપરાશકર્તાની સુવિધા માટે એક સુવિધા નથી; તે ગ્રીડ સ્થિરતા માટે એક મહત્વપૂર્ણ સલામતી પ્રણાલી છે. જેમ જેમ EV પેનિટ્રેશન વધે છે, તેમ તેમ વિતરણ નેટવર્ક નવા પ્રકારના તણાવનો સામનો કરે છે, જેમાં માંગમાં ઝડપી વધઘટ અને હાર્મોનિક વિકૃતિનો સમાવેશ થાય છે. આ પ્રકરણમાં DLB ગ્રીડને સુરક્ષિત રાખવા અને આપત્તિજનક ઓવરલોડને રોકવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતી પદ્ધતિઓની તપાસ કરવામાં આવી છે.

"ટ્રિપ-કર્વ" પ્રોટેક્શન લોજિક

ઇલેક્ટ્રિકલ સર્કિટ બ્રેકર્સમાં "ટ્રિપ કર્વ" હોય છે - તે થોડી મિનિટો માટે થોડો ઓવરલોડ સહન કરી શકે છે પરંતુ જો મોટો ઉછાળો આવે તો તે તરત જ ટ્રિપ થઈ જશે. એક મજબૂત DLB કંટ્રોલરે આ ટ્રિપ કર્વનું મોડેલ બનાવવું જોઈએ. તે ખૂબ જ ટૂંકા સ્પાઇક્સ (દા.ત., લિફ્ટ શરૂ થવા) માટે પરવાનગી આપવી જોઈએ જેથી EV ચાર્જર્સને બિનજરૂરી રીતે થ્રોટલિંગ ટાળી શકાય, પરંતુ જો ઓવરલોડ ચાલુ રહે તો તેણે નિર્ણાયક રીતે કાર્ય કરવું જોઈએ.

અદ્યતન નિયંત્રકો "ડ્યુઅલ-થ્રેશોલ્ડ" અભિગમનો ઉપયોગ કરે છે:

1. ચેતવણી થ્રેશોલ્ડ (દા.ત., મર્યાદાના 90%): કંટ્રોલર મર્યાદા સુધી પહોંચતા અટકાવવા માટે EV ચાર્જર્સનું "સોફ્ટ-થ્રોટલ" શરૂ કરે છે.
2. ક્રિટિકલ થ્રેશોલ્ડ (દા.ત., મર્યાદાના 98%): મુખ્ય ફ્યુઝને સુરક્ષિત રાખવા માટે કંટ્રોલર "ઇમરજન્સી-સ્ટોપ" અથવા ન્યૂનતમ માન્ય કરંટ (સામાન્ય રીતે AC ચાર્જિંગ માટે 6A) સુધી આક્રમક ઘટાડો લાગુ કરે છે.

તબક્કો અસંતુલન વ્યવસ્થાપન

થ્રી-ફેઝ ઇલેક્ટ્રિકલ સિસ્ટમ્સ (યુરોપ અને ઔદ્યોગિક સ્થળોએ સામાન્ય) માં, કુલ થ્રી-ફેઝ પાવર મર્યાદામાં હોય તો પણ સિંગલ ફેઝ ઓવરલોડ કરવું શક્ય છે. જો સાઇટ પર મોટાભાગના EV સિંગલ-ફેઝ ચાર્જર હોય અને તે એક જ ફેઝ (દા.ત., ફેઝ L1) સાથે જોડાયેલા હોય તો આવું થાય છે.

એક ફેઝ-અવેર DLB સિસ્ટમ દરેક ફેઝનું સ્વતંત્ર રીતે નિરીક્ષણ કરે છે. જો ફેઝ L1 તેની મર્યાદા સુધી પહોંચે છે જ્યારે L2 અને L3 નો ઉપયોગ ઓછો થાય છે, તો કંટ્રોલર ફક્ત L1 સાથે જોડાયેલ કારને જ થ્રોટલ કરશે. કેટલાક અદ્યતન EVSEs ફેઝને ગતિશીલ રીતે સ્વિચ પણ કરી શકે છે (ફેઝ સ્વિચિંગ), ચાર્જિંગ સત્રમાં વિક્ષેપ પાડ્યા વિના કારને ભીડવાળા ફેઝથી ખુલ્લા ફેઝમાં ખસેડી શકે છે.

હાર્મોનિક વિકૃતિ અને શક્તિ ગુણવત્તા

EV ચાર્જર્સ નોન-લીનિયર લોડ છે જે પાવર ઇલેક્ટ્રોનિક્સ (રેક્ટિફાયર) નો ઉપયોગ કરે છે. આ ગ્રીડમાં હાર્મોનિક્સ ઇન્જેક્ટ કરી શકે છે, જે ન્યુટ્રલ કંડક્ટરમાં ઓવરહિટીંગ અને સંવેદનશીલ ઇલેક્ટ્રોનિક ઉપકરણોમાં દખલનું કારણ બની શકે છે. જ્યારે DLB મુખ્યત્વે "રીઅલ પાવર" (kW) નું સંચાલન કરે છે, ત્યારે અત્યાધુનિક સિસ્ટમો "ટોટલ હાર્મોનિક ડિસ્ટોર્શન" (THD) અને "પાવર ફેક્ટર" (PF) નું પણ નિરીક્ષણ કરે છે. જો THD નિયમનકારી મર્યાદાઓ (દા.ત., IEEE 519) કરતાં વધી જાય, તો DLB સિસ્ટમ પાવર ગુણવત્તા પરની અસર ઘટાડવા માટે ચાર્જિંગ ગતિ ઘટાડી શકે છે.

માંગ પ્રતિભાવ અને આવર્તન નિયમન

મેક્રો સ્તરે, DLB સિસ્ટમ્સ ડિમાન્ડ રિસ્પોન્સ (DR) પ્રોગ્રામ્સમાં ભાગ લઈ શકે છે. જ્યારે ગ્રીડ ફ્રીક્વન્સી ઘટી જાય છે (પુરવઠાની અછત દર્શાવે છે), ત્યારે યુટિલિટી સિગ્નલ મોકલે છે. DLB કંટ્રોલર મિલિસેકન્ડમાં પ્રતિક્રિયા આપી શકે છે, જે એકસાથે સેંકડો ચાર્જર્સ પર EV લોડ છોડી દે છે. આ "વર્ચ્યુઅલ બેટરી" અસર પ્રદાન કરે છે જે પીકર ગેસ પ્લાન્ટને ફાયરિંગ કરતા ઘણી ઝડપી અને વધુ ખર્ચ-અસરકારક છે. "નિષ્ક્રિય લોડ" થી "સક્રિય ગ્રીડ એસેટ" માં આ સંક્રમણ સ્માર્ટ ચાર્જિંગનું ભવિષ્ય છે.

ફોલબેક રાજ્યોની ભૂમિકા

ઓવરલોડ નિવારણનો એક મહત્વપૂર્ણ ઘટક "સેફ સ્ટેટ" અથવા "ફોલબેક કરંટ" છે. કંટ્રોલર અને મીટર (અથવા ક્લાઉડ) વચ્ચે વાતચીત નિષ્ફળતાના કિસ્સામાં, DLB સિસ્ટમ પૂર્વ-નિર્ધારિત, સલામત કરંટ મર્યાદા પર ડિફોલ્ટ હોવી જોઈએ. સામાન્ય રીતે, આ ખૂબ જ નીચા મૂલ્ય (દા.ત., ચાર્જર દીઠ 6A) અથવા શૂન્ય પર સેટ કરવામાં આવે છે, જે ખાતરી કરે છે કે સંપૂર્ણ સિસ્ટમ નિષ્ફળતામાં પણ, બિલ્ડિંગ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર સુરક્ષિત રહે છે.

પ્રકરણ 7: મલ્ટી-એનર્જી સિસ્ટમ્સનું સંકલન: PV અને BESS સાથે DLB ઑપ્ટિમાઇઝેશન

નવીનીકરણીય ઉર્જા સ્ત્રોતો, ખાસ કરીને ફોટોવોલ્ટેઇક્સ (PV) અને સ્થાનિક સંગ્રહ, જેમ કે બેટરી એનર્જી સ્ટોરેજ સિસ્ટમ્સ (BESS) નું એકીકરણ, ડાયનેમિક લોડ બેલેન્સિંગમાં જટિલતાનું એક નવું પરિમાણ ઉમેરે છે. પરંપરાગત DLB સેટઅપમાં, ધ્યેય ગ્રીડ મર્યાદા હેઠળ રહેવાનું છે. બહુ-ઊર્જા પ્રણાલીમાં, ધ્યેય સ્વ-વપરાશને મહત્તમ કરવા, ગ્રીડ ખર્ચ ઘટાડવા અને વિશ્વસનીયતા સુનિશ્ચિત કરવા માટે આ વિવિધ સંપત્તિઓનું આયોજન કરવાનો છે.

મલ્ટી-સોર્સ પાવર બેલેન્સ સમીકરણ

PV અને BESS વાળી સાઇટ પર, EV ચાર્જિંગ માટે ઉપલબ્ધ પાવર હવે ફક્ત "ગ્રીડ લિમિટ માઈનસ બિલ્ડીંગ લોડ" નથી. તે બને છે:P_ev(t) = P_grid_limit – P_building(t) + P_pv(t) + P_bess_discharge(t) – P_bess_charge(t)

આ સમીકરણ ઘણા નવા નિયંત્રણ ચલો રજૂ કરે છે. DLB નિયંત્રકે હવે ફક્ત EVs ને પાવર કેવી રીતે વિતરિત કરવો તે જ નહીં, પણ BESS ને ક્યારે ચાર્જ અથવા ડિસ્ચાર્જ કરવું તે પણ નક્કી કરવું પડશે.

સોલાર-ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ ચાર્જિંગ (પીવી કર્ટેલમેન્ટ પ્રિવેન્શન)

મલ્ટી-એનર્જી DLB માટે પ્રાથમિક ઉપયોગના કિસ્સાઓમાંનો એક "સોલર ટ્રેકિંગ" છે. જ્યારે સૂર્ય ચમકતો હોય છે, ત્યારે PV સિસ્ટમ ઇમારત દ્વારા વપરાશ કરતા વધુ વીજળી ઉત્પન્ન કરી શકે છે. જો ગ્રીડ ઇન્જેક્શન (શૂન્ય-નિકાસ) માટે પરવાનગી આપતું નથી અથવા જો ફીડ-ઇન ટેરિફ ઓછો હોય, તો આ ઊર્જાનો બગાડ થાય છે (કર્ટેલ્ડ). એક સ્માર્ટ DLB સિસ્ટમ PV આઉટપુટનું નિરીક્ષણ કરે છે અને સૌર ઉત્પાદન સાથે મેળ ખાતી EV ચાર્જિંગ ગતિને આપમેળે વધારે છે. આ "ગ્રીન ચાર્જિંગ" મોડ રહેણાંક અને કોર્પોરેટ સેટિંગ્સમાં ખૂબ જ લોકપ્રિય છે કારણ કે તે શૂન્ય ગ્રીડ અસર સાથે 100% નવીનીકરણીય ગતિશીલતા માટે પરવાનગી આપે છે.

BESS સાથે પીક શેવિંગ

BESS એક બફર તરીકે કાર્ય કરે છે. માંગની ટોચના સમયગાળા દરમિયાન - જેમ કે જ્યારે બહુવિધ હાઇ-પાવર DC ફાસ્ટ ચાર્જર એકસાથે સક્રિય હોય છે - BESS ગ્રીડ સપ્લાયને પૂરક બનાવવા માટે ડિસ્ચાર્જ કરી શકે છે. આ સાઇટને તેના ગ્રીડ કનેક્શન કરતાં વધુ ચાર્જર્સને સપોર્ટ કરવાની મંજૂરી આપે છે. DLB નિયંત્રક BESS ની "ઊર્જાની સ્થિતિ" (SoE) નું સંચાલન કરે છે. તેણે ખાતરી કરવી જોઈએ કે બેટરીમાં આગામી અપેક્ષિત ટોચને હેન્ડલ કરવા માટે પૂરતી ક્ષમતા છે, જ્યારે ઓછી માંગ અથવા ઉચ્ચ સૌર ઉત્પાદનના સમયગાળા દરમિયાન રિચાર્જિંગનું સમયપત્રક પણ બનાવવું જોઈએ.

કોઓર્ડિનેટેડ મલ્ટી-એસેટ ઑપ્ટિમાઇઝેશન

સૌથી અદ્યતન સિસ્ટમો "સહ-ઓપ્ટિમાઇઝેશન" અભિગમનો ઉપયોગ કરે છે. PV, BESS અને EV ને અલગ એન્ટિટી તરીકે ગણવાને બદલે, તેમને એકીકૃત માઇક્રોગ્રીડ તરીકે સંચાલિત કરવામાં આવે છે. નિયંત્રક દર થોડીક સેકન્ડમાં ઊર્જા સંતુલનની સમસ્યાને ઉકેલવા માટે રેખીય પ્રોગ્રામિંગ અથવા ઉત્ક્રાંતિ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ કારને 1 કલાકમાં છોડવાની જરૂર હોય અને વાદળને કારણે PV ઉત્પાદન ઘટી રહ્યું હોય, તો નિયંત્રકે નક્કી કરવું જોઈએ: શું તે ગ્રીડમાંથી વધુ ખેંચે (મોંઘી), BESS (સાયકલિંગ ખર્ચ) ને ડિસ્ચાર્જ કરે, અથવા કારને થ્રોટલ કરે (વપરાશકર્તા અસંતોષ)? "આર્થિક ડિસ્પેચ" તર્ક (પ્રકરણ 9 માં આવરી લેવામાં આવ્યો છે) આ નિર્ણયો માટે માળખું પૂરું પાડે છે.

પ્રકરણ 8: મોટા-કદના ચાર્જિંગ સ્ટેશનો માટે અદ્યતન પાવર આગાહી મોડેલ્સ

મોટા પાયે ચાર્જિંગ હબ - જેમ કે મોટરવે સર્વિસ સ્ટેશનો અથવા શહેરી બસ ડેપો - માટે પ્રતિક્રિયાશીલ DLB અપૂરતું છે. ગ્રીડ અસ્થિરતાને રોકવા અને ઊર્જા ખર્ચને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે, આ સાઇટ્સે માંગની આગાહી કરવા માટે આગાહી મોડેલોનો ઉપયોગ કરવો આવશ્યક છે. આ પ્રકરણ સ્માર્ટ ચાર્જિંગમાં પાવર આગાહી માટે ઉપયોગમાં લેવાતી ડેટા સાયન્સ અને મોડેલિંગ તકનીકોની શોધ કરે છે.

માંગની આગાહી: વાહનોના આગમનની આગાહી કરવી

આગાહીમાં પહેલું પગલું એ આગાહી કરવાનું છે કે ક્યારે અને કેટલી EV આવશે. વાણિજ્યિક હબ માટે, આમાં વિશ્લેષણનો સમાવેશ થાય છે:

1. ઐતિહાસિક આગમન પેટર્ન: દિવસનો સમય, અઠવાડિયાનો દિવસ અને મોસમી વલણો.
2. બાહ્ય ડેટા: ટ્રાફિકની સ્થિતિ, હવામાન (જે EV રેન્જ અને હીટિંગ/કૂલિંગ લોડને અસર કરે છે), અને સ્થાનિક ઘટનાઓ.
3. કતારબંધી સિદ્ધાંત: બધા ચાર્જર ભરાઈ ગયા હોવાની સંભાવનાનો અંદાજ કાઢવા માટે M/M/s કતાર જેવા સ્ટોકેસ્ટિક મોડેલોનો ઉપયોગ કરવો.

અદ્યતન મોડેલો આગામી 24 કલાક માટે "એગ્રીગેટ ડિમાન્ડ પ્રોફાઇલ" ની આગાહી કરવા માટે લોંગ શોર્ટ-ટર્મ મેમરી (LSTM) ન્યુરલ નેટવર્ક અથવા ગ્રેડિયન્ટ બુસ્ટેડ ટ્રીઝ (XGBoost) નો ઉપયોગ કરે છે.

મકાન ભાર આગાહી

DLB કામ કરે તે માટે, તેણે આગાહી પણ કરવી જોઈએ કેનોન-EV લોડ. ઓફિસ બિલ્ડિંગમાં, આ ખૂબ જ અનુમાનિત છે (કામના કલાકો દરમિયાન ટોચ પર). ઔદ્યોગિક સ્થળે, તે અસ્થિર હોઈ શકે છે. બિલ્ડિંગ લોડ માટે આગાહી મોડેલો સામાન્ય રીતે આનો ઉપયોગ કરે છે:

• ઓટો-રીગ્રેસિવ ઇન્ટિગ્રેટેડ મૂવિંગ એવરેજ (ARIMA): સ્થિર, મોસમી ડેટા માટે.
• પ્રોફેટ (મેટા દ્વારા): સમય-શ્રેણી ઊર્જા ડેટામાં ગુમ થયેલ ડેટા અને આઉટલાયર્સને હેન્ડલ કરવા માટે ઉત્તમ.
• ભૌતિકશાસ્ત્ર-આધારિત મોડેલ્સ: ઇમારતના થર્મલ માસ અને આગાહી કરેલા બાહ્ય તાપમાનને ધ્યાનમાં લઈને HVAC લોડની આગાહી કરવી.

પીવી જનરેશન આગાહી

બહુ-ઊર્જા DLB માટે સૌર ઉત્પાદનની આગાહી કરવી મહત્વપૂર્ણ છે. આ માટે ઉચ્ચ-રિઝોલ્યુશન હવામાન API (સૌર ઇરેડિયન્સ ડેટા) અને ઓન-સાઇટ સેન્સર્સ સાથે એકીકરણની જરૂર છે. ટૂંકા ગાળાની આગાહી (0-15 મિનિટ) ઘણીવાર "સ્કાય ઇમેજિંગ" કેમેરાનો ઉપયોગ કરે છે જે પીવી આઉટપુટમાં અચાનક ઘટાડાની આગાહી કરવા માટે વાદળની ગતિને ટ્રેક કરે છે, જે DLB સિસ્ટમને ચાર્જર્સને સક્રિય રીતે થ્રોટલ કરવા અથવા BESS ને ડિસ્ચાર્જ કરવા માટે તૈયાર કરવાની મંજૂરી આપે છે.

આગાહી-નિયંત્રણ ઇન્ટરફેસ

આ આગાહીઓનું આઉટપુટ પ્રકરણ 3 માં વર્ણવેલ મોડેલ પ્રિડિક્ટિવ કંટ્રોલ (MPC) લૂપમાં આપવામાં આવે છે. આગાહી "પ્રેડિક્શન હોરાઇઝન" પ્રદાન કરે છે, જે નિયંત્રકને આજે એવા નિર્ણયો લેવાની મંજૂરી આપે છે જે આજથી બે કલાક પછી અપેક્ષિત પરિસ્થિતિઓને ધ્યાનમાં લે છે. આ "લુક-અહેડ" ક્ષમતા એ છે જે મૂળભૂત સ્માર્ટ ચાર્જરને ગ્રીડ-ઇન્ટિગ્રેટેડ એનર્જી મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમથી અલગ કરે છે.

પ્રકરણ 9: સ્માર્ટ ચાર્જિંગમાં ખર્ચ ઑપ્ટિમાઇઝેશન અને આર્થિક ડિસ્પેચ

જ્યારે DLB નું પ્રાથમિક ધ્યેય ટેકનિકલ (ઓવરલોડ અટકાવવાનું) છે, ત્યારે ગૌણ અને વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ ધ્યેય આર્થિક છે. આ પ્રકરણમાં, આપણે ચર્ચા કરીશું કે DLB સિસ્ટમ્સ ઊર્જાના સૌથી ઓછા ખર્ચ માટે કેવી રીતે ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે.

ઉપયોગનો સમય (ToU) આર્બિટ્રેજ

મોટાભાગની યુટિલિટીઝ હવે ગતિશીલ ભાવો ઓફર કરે છે. સાંજે 5 વાગ્યે વીજળીનો ભાવ $0.30/kWh હોઈ શકે છે પરંતુ સવારે 2 વાગ્યે ફક્ત $0.05/kWh છે. એક સ્માર્ટ DLB સિસ્ટમ આ ભાવ સંકેતોને ઇનપુટ તરીકે લે છે. "કોસ્ટ-ઓપ્ટિમલ શેડ્યૂલર" શક્ય તેટલો EV લોડ ઓછી કિંમતના સમયગાળામાં ખસેડશે. જો કે, તેણે આને વપરાશકર્તાની જરૂરિયાતો સામે સંતુલિત કરવું જોઈએ. જો કોઈ વપરાશકર્તાને રાત્રે 8 વાગ્યે તેમની કારની જરૂર હોય, તો સિસ્ટમ ચાર્જિંગ શરૂ કરવા માટે 2 AM સુધી રાહ જોઈ શકતી નથી. અલ્ગોરિધમ દરેક સત્રમાં વિલંબ માટે "તક ખર્ચ" ની ગણતરી કરે છે.

ડિમાન્ડ ચાર્જ મેનેજમેન્ટ

વાણિજ્યિક ગ્રાહકો માટે, ઉપયોગિતા બિલ ઘણીવાર બે ભાગોમાં વિભાજિત થાય છે: ઉર્જા વપરાશ (kWh) અને પીક ડિમાન્ડ (kW). પીક ડિમાન્ડ ચાર્જ મહિનાના સૌથી વધુ 15-મિનિટના અંતરાલ પર આધારિત છે. એક અનિયંત્રિત પીક માટે હજારો ડોલરનો ખર્ચ થઈ શકે છે. DLB સિસ્ટમ "પીક ક્લિપર" તરીકે કાર્ય કરે છે. કુલ સાઇટ લોડ પર સખત મર્યાદા નક્કી કરીને અને BESS નો ઉપયોગ કરીને અથવા તેને જાળવવા માટે થ્રોટલિંગ કરીને, સિસ્ટમ ખાતરી કરે છે કે પીક ડિમાન્ડ ચાર્જ બજેટ શ્રેણીમાં રહે.

ફ્રીક્વન્સી રિસ્પોન્સ માર્કેટ્સમાં ભાગીદારી

ગ્રીડ ઓપરેટરો (TSOs/DSOs) "ફ્લેક્સિબિલિટી" માટે ચૂકવણી કરે છે. જો ચાર્જિંગ નેટવર્ક સાબિત કરી શકે છે કે તે તેના કમાન્ડ પરના ભારને ઘટાડી શકે છે, તો તે FFR (ફર્મ ફ્રીક્વન્સી રિસ્પોન્સ) અથવા DSR (ડિમાન્ડ સાઇડ રિસ્પોન્સ) જેવા બજારોમાં ભાગ લઈ શકે છે. DLB કંટ્રોલર ઇન્ટરફેસ તરીકે કાર્ય કરે છે. જ્યારે "ફ્લેક્સિબિલિટી રિક્વેસ્ટ" આવે છે, ત્યારે કંટ્રોલર ગણતરી કરે છે કે તે વપરાશકર્તાઓની ન્યૂનતમ SoC આવશ્યકતાઓનું ઉલ્લંઘન કર્યા વિના લોડને સુરક્ષિત રીતે કેટલો ઘટાડી શકે છે અને બજારમાં બોલી લગાવે છે. આ સેવાઓમાંથી ઉત્પન્ન થતી આવક ચાર્જિંગ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરના ખર્ચને નોંધપાત્ર રીતે સરભર કરી શકે છે.

આર્થિક વિતરણનું ઉદ્દેશ્ય કાર્ય

આ ઑપ્ટિમાઇઝેશન પાછળનું ગણિત સામાન્ય રીતે બહુ-ઉદ્દેશ્ય કાર્ય છે:ન્યૂનતમ કરો: (ગ્રીડ ઊર્જાનો ખર્ચ) + (બેટરી ડિગ્રેડેશન ખર્ચ) + (મોડા ચાર્જિંગ માટે દંડ) આધીન: (ગ્રીડ ક્ષમતા) અને (વપરાશકર્તા સમયમર્યાદા)

દર થોડી મિનિટે આ સમસ્યાનું નિરાકરણ કરીને, DLB સિસ્ટમ ખાતરી કરે છે કે સ્ટેશન "કાર્યક્ષમતા સરહદ" પર કાર્ય કરે છે - ખર્ચ અને કામગીરી વચ્ચે સંપૂર્ણ સંતુલન.

પ્રકરણ ૧૦: ભવિષ્યના વલણો: V2G, AI-સંચાલિત DLB, અને માનકીકરણ (OCPP 2.0.1)

સ્માર્ટ EV ચાર્જિંગનું ક્ષેત્ર ખૂબ જ ઝડપથી વિકસી રહ્યું છે. જેમ જેમ ટેકનોલોજી પરિપક્વ થઈ રહી છે, તેમ તેમ આપણે સરળ લોડ મેનેજમેન્ટથી આગળ વધીને પૂર્ણ ગ્રીડ એકીકરણ અને સ્વાયત્ત ઑપ્ટિમાઇઝેશન તરફ આગળ વધી રહ્યા છીએ. આ પ્રકરણમાં ડાયનેમિક લોડ બેલેન્સિંગના ભવિષ્યને આકાર આપતા ત્રણ સૌથી મહત્વપૂર્ણ વલણોની તપાસ કરવામાં આવી છે: વાહન-થી-ગ્રીડ (V2G), કૃત્રિમ બુદ્ધિ અને આગામી પેઢીના સંચાર ધોરણોનો સ્વીકાર.

વાહન-થી-ગ્રીડ (V2G) અને દ્વિ-દિશાત્મક DLB

V2G એ સ્માર્ટ ચાર્જિંગનો અંતિમ વિકાસ છે. EV ફક્ત એક લોડ હોવાને બદલે, તે એક મોબાઇલ બેટરી બની જાય છે જે ગ્રીડમાં પાવર પાછું ઇન્જેક્ટ કરી શકે છે. DLB માટે, આનો અર્થ એ છે કે સમીકરણમાં ઉપલબ્ધ પાવર ખરેખર નકારાત્મક હોઈ શકે છે. V2G-સક્ષમ સાઇટમાં, DLB નિયંત્રકે "બાયડાયરેક્શનલ લોડ બેલેન્સિંગ" નું સંચાલન કરવું આવશ્યક છે. જો બિલ્ડિંગ લોડ ગ્રીડ મર્યાદા કરતાં વધી જાય, તો નિયંત્રક ઇમારતને ટેકો આપવા માટે EV ને તેમની બેટરી ડિસ્ચાર્જ કરવાનો આદેશ આપી શકે છે. આ માટે ખૂબ જ આધુનિક "સાયકલ મેનેજમેન્ટ" ની જરૂર છે જેથી ખાતરી કરી શકાય કે ડિસ્ચાર્જિંગ વાહનની બેટરીને વધુ પડતું ન ઘટાડે અને વપરાશકર્તા પાસે હજુ પણ તેમની આગામી સફર માટે પૂરતી રેન્જ હોય. V2G ને હાર્ડવેર અપગ્રેડની પણ જરૂર પડે છે - ખાસ કરીને, બાયડાયરેક્શનલ DC ચાર્જર્સ અથવા AC ચાર્જર્સ જે ISO 15118-20 સ્ટાન્ડર્ડને સપોર્ટ કરે છે.

એઆઈ-સંચાલિત સ્વાયત્ત લોડ બેલેન્સિંગ

આજની DLB સિસ્ટમો પૂર્વ-નિર્ધારિત અલ્ગોરિધમ્સ અને નિયમો પર આધાર રાખે છે, ત્યારે આગામી પેઢી "સ્વ-લર્નિંગ" AI નો ઉપયોગ કરશે. રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ (RL) નો ઉપયોગ કરીને, DLB કંટ્રોલર તૈનાત કરતા પહેલા સિમ્યુલેટેડ વાતાવરણમાં ટ્રાયલ અને એરર દ્વારા શ્રેષ્ઠ ચાર્જિંગ વ્યૂહરચના શીખી શકે છે. AI-સંચાલિત કંટ્રોલર સૂક્ષ્મ પેટર્ન ઓળખી શકે છે જે માનવ ઇજનેર ચૂકી શકે છે - જેમ કે દર મંગળવારે સવારે 10 વાગ્યે, એક ચોક્કસ ઔદ્યોગિક મશીન 15 મિનિટ સુધી ચાલે છે, જેના કારણે લોડ સ્પાઇક થાય છે. AI તે ચોક્કસ વિંડો દરમિયાન EV ચાર્જર્સને સક્રિય રીતે થ્રોટલ કરવાનું શીખી શકે છે, મશીનમાંથી જ રીઅલ-ટાઇમ સિગ્નલ વિના પણ.

OCPP 2.0.1 અને ISO 15118 ની અસર

માનકીકરણ એ સ્કેલેબિલિટીનો પાયો છે. ઉદ્યોગ ઝડપથી લેગસી OCPP 1.6 થી વધુ મજબૂત OCPP 2.0.1 તરફ સંક્રમણ કરી રહ્યો છે.

• OCPP 2.0.1: "ડિવાઇસ મેનેજમેન્ટ" રજૂ કરે છે, જે ક્લાઉડને ચાર્જર્સના સ્વાસ્થ્ય અને ગોઠવણીનું વધુ વિગતવાર નિરીક્ષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે. DLB માટે વધુ અગત્યનું, તેમાં ઉન્નત સ્માર્ટ ચાર્જિંગ સુવિધાઓ શામેલ છે જે વધુ જટિલ ચાર્જિંગ પ્રોફાઇલ્સ અને થ્રી-ફેઝ સિસ્ટમ્સના વધુ સારા સંચાલન માટે પરવાનગી આપે છે.
• ISO 15118 (પ્લગ અને ચાર્જ): આ વાહન-થી-ચાર્જર સંચાર ધોરણ કારને ચાર્જર સાથે તેની વાસ્તવિક SoC અને બેટરી ક્ષમતા શેર કરવાની મંજૂરી આપે છે. આજે, મોટાભાગના AC ચાર્જર SoC નો "અનુમાન" લગાવે છે અથવા તેને એપ્લિકેશનમાં દાખલ કરવા માટે વપરાશકર્તા પર આધાર રાખે છે. ISO 15118 સાથે, DLB નિયંત્રક કારની બેટરી મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ (BMS) માંથી સીધા "ગ્રાઉન્ડ ટ્રુથ" ડેટા મેળવે છે, જે વધુ સચોટ પાવર ફાળવણીને સક્ષમ કરે છે.

પ્રકરણ ૧૧: કેસ સ્ટડીઝ અને અમલીકરણ પડકારો

વ્યવહારુ અમલીકરણ વિના સૈદ્ધાંતિક શ્રેષ્ઠતા કંઈ નથી. આ પ્રકરણમાં, આપણે DLB ના વાસ્તવિક જમાવટ અને અમલીકરણ દરમિયાન ઇજનેરોએ સામનો કરેલા ટેકનિકલ અવરોધો પર નજર નાખીશું.

કેસ સ્ટડી ૧: વાણિજ્યિક કાર્યાલય સંકુલ

લંડનમાં એક મોટું કોર્પોરેટ હેડક્વાર્ટર 50 EV ચાર્જર ઇન્સ્ટોલ કરવા માંગતું હતું પરંતુ 200kW ગ્રીડ કનેક્શન દ્વારા મર્યાદિત હતું જેનો 70% ઉપયોગ બિલ્ડિંગના HVAC અને લાઇટિંગ દ્વારા પહેલાથી જ થઈ ગયો હતો.ઉકેલ: એક હાઇબ્રિડ DLB સિસ્ટમ લાગુ કરવામાં આવી હતી. CT ક્લેમ્પ્સ દ્વારા મુખ્ય ટ્રાન્સફોર્મરનું નિરીક્ષણ કરવા માટે એક સ્થાનિક એજ કંટ્રોલર ઇન્સ્ટોલ કરવામાં આવ્યું હતું. સિસ્ટમ 180kW "સોફ્ટ લિમિટ" અને 195kW "હાર્ડ લિમિટ" સાથે ગોઠવવામાં આવી હતી.પરિણામ: આ સાઇટે એક પણ બ્રેકર ટ્રીપ વિના 50 ચાર્જર્સનું સફળતાપૂર્વક સંચાલન કર્યું. SoC-આધારિત પ્રાથમિકતાનો ઉપયોગ કરીને, તેઓએ ખાતરી કરી કે લાંબા મુસાફરી કરતા કર્મચારીઓ દિવસના અંત સુધીમાં હંમેશા સંપૂર્ણપણે ચાર્જ થઈ જાય.

કેસ સ્ટડી 2: ઇલેક્ટ્રિક બસ ડેપો

શેનઝેનમાં એક બસ ઓપરેટરને રાતોરાત 100 ઇલેક્ટ્રિક બસો ચાર્જ કરવાની જરૂર હતી. પડકાર એ હતો કે રાત્રે 11 વાગ્યે બધી બસો ડેપોમાં પાછી ફરતી વખતે એક સાથે ભારે ભારણ આવ્યું.ઉકેલ: દરેક બસના રૂટ ડેટાના આધારે આગમન સમયે તેના SoC ની આગાહી કરવા માટે AI-આધારિત આગાહી મોડેલનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. ત્યારબાદ DLB સિસ્ટમે "તરંગો" માં ચાર્જિંગ શેડ્યૂલ કર્યું, જેથી ખાતરી કરી શકાય કે કુલ લોડ ડેપોની સબસ્ટેશન ક્ષમતા કરતાં ક્યારેય વધી ન જાય અને દરેક બસ સવારે 5 વાગ્યા સુધીમાં 100% પર હોય.

સામાન્ય અમલીકરણ પડકારો

1. સંદેશાવ્યવહાર અને એકીકરણ જટિલતા:દરેક ચાર્જરે સાઇટની ભાષા બોલવી જોઈએ - સેન્ટ્રલ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ માટે OCPP, વાહન માટે ISO 15118, અને ઘણીવાર બિલ્ડિંગની ઊર્જા વ્યવસ્થાપન સિસ્ટમ માટે Modbus અથવા BACnet. ત્રણેય સ્તરોને વિશ્વસનીય રીતે એકબીજા સાથે જોડવા, ખાસ કરીને વિવિધ વિક્રેતાઓના ચાર્જરો વચ્ચે, "ફેન્ટમ" ખામીઓના સૌથી સામાન્ય સ્ત્રોતોમાંનું એક છે જે વાસ્તવમાં પ્રોટોકોલ મેળ ખાતી નથી.
2. ગ્રીડ કનેક્શન અને ડિમાન્ડ ચાર્જ:DLB સિસ્ટમ મર્યાદિત ક્ષમતાની ટેકનિકલ સમસ્યાનું નિરાકરણ લાવે છે, પરંતુ વાણિજ્યિક સમસ્યા - માંગ ચાર્જ અને ઉપયોગિતા ઇન્ટરકનેક્શન ફી - રહે છે. સાઇટ્સે મોડેલ બનાવવું જોઈએ કે શું તેમની લોડ પ્રોફાઇલ દંડાત્મક માંગ શિખરોને ટ્રિગર કરશે, અને શું BESS મોટા ગ્રીડ કનેક્શન કરતાં વધુ ખર્ચ-અસરકારક છે.
3. ડેટા ગુણવત્તા અને SoC અંદાજ:DLB ઑપ્ટિમાઇઝેશન ફક્ત તેના ઇનપુટ્સ જેટલું જ સારું છે. વાહનો ચાર્જિંગ સત્ર દરમિયાન ચાર્જની સ્થિતિનો અહેવાલ આપે છે, પરંતુ મૂલ્યો જૂના મોડેલો પર જૂના, અસંગત અથવા ફક્ત અનુપલબ્ધ હોઈ શકે છે. જ્યારે ટેલિમેટ્રી અવિશ્વસનીય હોય ત્યારે સિસ્ટમ્સ ગુમ થયેલ ડેટા માટે મજબૂત હોવી જોઈએ અને રૂઢિચુસ્ત શેડ્યૂલિંગ પર ડિફોલ્ટ હોવી જોઈએ.
4. નિયંત્રણ સ્તરની માપનીયતા:એક સિસ્ટમ જે 50 ચાર્જર્સનું સુંદર રીતે સંચાલન કરે છે તે 500 સાથે સંઘર્ષ કરી શકે છે. એજ કંટ્રોલર્સ, ક્લાઉડ ડેશબોર્ડ્સ અને ફેલઓવર વર્તણૂકને પહેલા દિવસથી જ સ્કેલ માટે ડિઝાઇન કરવા જોઈએ, જેમાં નિયંત્રણ તર્કનું પરીક્ષણ વાસ્તવિક ખરાબ-કેસ લોડ સ્પાઇક્સ સામે કરવામાં આવે છે - ફક્ત સરેરાશ પરિસ્થિતિઓ જ નહીં.

આ પડકારોનો સામનો કરવો

આમાંથી કોઈ પણ પડકાર અવરોધક નથી; દરેક એક ડિઝાઇન શિસ્ત છે. એક જ CMS વિક્રેતા સાથે OCPP 1.6J અથવા 2.0.1 પર માનકીકરણ કરવાથી મોટાભાગના પ્રોટોકોલ ઘર્ષણ દૂર થાય છે. પ્રારંભિક વ્યવસાય કેસમાં માંગ ચાર્જનું મોડેલિંગ - અને જ્યારે સંખ્યાઓ તેની તરફેણ કરે છે ત્યારે BESS ઉમેરવાથી - નફાકારકતાનું રક્ષણ થાય છે. અને ફક્ત લેબ-સ્કેલ ડેમો ધરાવતા એકને બદલે, સાબિત મોટા-ફ્લીટ ડિપ્લોયમેન્ટ સાથે DLB વિક્રેતાની પસંદગી કરવાથી, સમગ્ર પ્રોજેક્ટનું જોખમ ઓછું થાય છે.

આ પડકારોમાં માનવીય પરિમાણ પણ છે. DLB સિસ્ટમ કમિશન કરતા ઇજનેરોએ પાવર સિસ્ટમ્સ અને સોફ્ટવેર બંનેને સમજવું જોઈએ - એક દુર્લભ સંયોજન. ઓપરેટરોએ સ્ટ્રક્ચર્ડ તાલીમ અને દસ્તાવેજીકૃત રનબુક્સ માટે બજેટ બનાવવું જોઈએ, જેથી જ્યારે એજ કંટ્રોલર 2 વાગ્યે એલાર્મ વાગે, ત્યારે ઓન-કોલ ટેકનિશિયનને બરાબર ખબર પડે કે કયા ડેશબોર્ડ્સ તપાસવા અને કઈ પ્રક્રિયાઓનું પાલન કરવું. પરિપક્વ વિક્રેતાઓ આ રનબુક્સને પ્રમાણભૂત ડિલિવરેબલ્સ તરીકે પ્રદાન કરે છે, અને તેમની ગેરહાજરી વિક્રેતા પસંદગી દરમિયાન ચેતવણી સંકેત છે.

નિષ્કર્ષ

ડાયનેમિક લોડ બેલેન્સિંગ અને BESS ઑપ્ટિમાઇઝેશન EV ચાર્જિંગને ગ્રીડ જવાબદારીમાંથી ગ્રીડ સંપત્તિમાં રૂપાંતરિત કરે છે. તેઓ ટ્રાન્સફોર્મર્સને અપગ્રેડ કર્યા વિના સાઇટ્સને તેમના ચાર્જરની ગણતરી ત્રણ ગણી કરવા દે છે, ઓપરેટરોને દંડાત્મક માંગ ચાર્જથી સુરક્ષિત કરે છે, અને આવકના પ્રવાહો - પીક શેવિંગ, ઉર્જા આર્બિટ્રેજ અને ગ્રીડ સેવાઓ - માટે દરવાજા ખોલે છે જે એક સરળ ઇન્સ્ટોલેશન ક્યારેય ઍક્સેસ કરી શકતું નથી. ટેકનોલોજી પરિપક્વ છે; શિસ્ત એકીકરણ, ડેટા ગુણવત્તા અને પ્રામાણિક ક્ષમતા મોડેલિંગમાં રહેલી છે.

કી ટેકવેઝ

• DLB પ્રતિ કિલોવોટ ગ્રીડ કનેક્શન માટે વધુ ચાર્જર અનલોક કરે છે, જે ઘણીવાર છ-આંકડાના ટ્રાન્સફોર્મર અપગ્રેડને મુલતવી રાખે છે અથવા દૂર કરે છે.
• BESS + ચાર્જિંગ ડિમાન્ડ-ચાર્જ સમસ્યાને ડિમાન્ડ-ચાર્જ પ્રોફિટ સેન્ટરમાં રૂપાંતરિત કરે છે.
• SoC-આધારિત પ્રાથમિકતા અને AI આગાહી સાઇટ લોડ વળાંકને સપાટ કરતી વખતે મહત્વપૂર્ણ વપરાશકર્તાઓ (મુસાફરો, બસો) ને ચાર્જ રાખે છે.
• વાસ્તવિક ડિપ્લોયમેન્ટમાં ઇન્ટરઓપરેબિલિટી (OCPP, ISO 15118), ડેટા ગુણવત્તા અને વેન્ડર સ્કેલ એ ત્રણ બનાવો અથવા તોડવાના પરિબળો છે.

MIDA પાવરનો સંપર્ક કરો

MIDA પાવરની ચાર્જિંગ સિસ્ટમ્સ ઇન્ટિગ્રેટેડ ડાયનેમિક લોડ બેલેન્સિંગ અને વૈકલ્પિક BESS ઇન્ટિગ્રેશન સાથે આવે છે, જે બધા એક જ OCPP-સુસંગત પ્લેટફોર્મ દ્વારા સંચાલિત થાય છે. ઓફિસ કોમ્પ્લેક્સથી લઈને બસ ડેપો સુધી, અમે તમારા લોડને મોડેલ કરવા, સિસ્ટમને યોગ્ય કદ આપવા અને આશ્ચર્ય વિના તેને કમિશન કરવા માટે એન્જિનિયરિંગ સપોર્ટ પૂરો પાડીએ છીએ. લોડ-વિશ્લેષણ પરામર્શ અને પ્રોજેક્ટ ક્વોટેશન માટે અમારો સંપર્ક કરો.