Էլեկտրական մեքենաների էկոհամակարգերի օպտիմալացում դինամիկ ցանցային գնագոյացման, V2X-ի և խելացի բեռի բաշխման միջոցով

Էլեկտրական մեքենաների լիցքավորման էկոհամակարգերի օպտիմալացում՝ առաջադեմ դինամիկ ցանցային գների ալգորիթմների, V2X ինտեգրման, վերականգնվող էներգիայի կանխատեսման և բազմաօբյեկտիվ բեռի բաշխման ռազմավարությունների միջոցով՝ 2026 թվականին CPO-ի շահութաբերության և ցանցի կայունության բարձրացման համար։

Ներածություն. Էներգիայի և շարժունակության նոր սահմանը

Էլեկտրական մեքենաներին (ԷՄ) համաշխարհային անցումը արդյունաբերական հեղափոխությունից ի վեր ենթակառուցվածքների ամենակարևոր տեղաշարժերից մեկն է։ Սակայն այս անցումը պարզապես ներքին այրման շարժիչների փոխարինում չէ էլեկտրական շարժիչներով, այլ տրանսպորտի և էներգետիկ ցանցի միջև փոխհարաբերությունների հիմնարար վերակազմակերպում է։ Քանի որ միլիոնավոր ԷՄ մեքենաներ միանում են ցանցին, դրանք ներմուծում են հսկայական, ստոխաստիկ բեռներ, որոնք կարող են կամ սպառնալ ցանցի կայունությանը, կամ, եթե ճիշտ կառավարվեն, ծառայել որպես ճկունության վերջնական ռեսուրս։

Հիմնական մարտահրավերը էներգիայի մատակարարման և պահանջարկի ժամանակային և տարածական անհամապատասխանությունն է: Ավանդական «հիմար» լիցքավորումը, երբ մեքենան լիցքավորվում է առավելագույն հզորությամբ, հենց որ միանում է ցանցին, սրում է գագաթնակետային պահանջարկը, մեծացնում է թանկարժեք ցանցի արդիականացման անհրաժեշտությունը և հաճախ ապավինում է ածխածնային ինտենսիվ գագաթնակետային էլեկտրակայաններին: Եվ հակառակը, «Խելացի լիցքավորումը» (V1G) և դրա երկկողմանի իրավահաջորդները (V2G, V2X) օգտագործում են առաջադեմ ալգորիթմներ՝ արտաքին ազդանշանների հիման վրա լիցքավորման վարքագիծը մոդուլացնելու համար:

Այս հոդվածը 6000 բառից բաղկացած խորը ուսումնասիրություն է ներկայացնում խելացի լիցքավորման ոլորտում ժամանակակից չափանիշները սահմանող ճարտարապետությունների, ալգորիթմների և տնտեսական մոդելների վերաբերյալ: Մենք կուսումնասիրենք, թե ինչպես կարող են դինամիկ ցանցային գնագոյացումը, զուգորդված մեքենայական ուսուցման վրա հիմնված վերականգնվող էներգիայի կանխատեսման և սարքավորումների մակարդակի հետադարձ կապի օղակների հետ, պարզ լիցքավորման կայանը վերածել բաշխված էներգետիկ ռեսուրսների (DER) ցանցի բարդ հանգույցի: Լիցքավորման կետերի օպերատորների (CPO) և էլեկտրոնային շարժունակության ծառայություններ մատուցողների (eMSP) համար այս ռազմավարությունները վերաբերում են ոչ միայն ցանցային համապատասխանությանը. դրանք նոր եկամտի հոսքեր բացելու և մրցակցային շուկայում երկարաժամկետ շահութաբերություն ապահովելու բանալիներն են:

Գլուխ 1. Ժամանակակից էլեկտրական մեքենաների լիցքավորման ենթակառուցվածքների լանդշաֆտը

1.1 V0G-ից V4G-ի էվոլյուցիան

Արդյունաբերությունը լիցքավորման հետախուզությունը դասակարգում է մի քանի մակարդակների՝

• V0G (Ստանդարտ լիցքավորում):Լիցքավորիչի և ցանցի միջև կապ չկա։ Մեքենան վերցնում է այնքան, որքան թույլ է տալիս սարքավորումը։
• V1G (կառավարվող լիցքավորում):Միակողմանի կառավարում։ Լիցքավորիչը կամ ամպային սերվերը կարող են դանդաղեցնել լիցքավորման արագությունը կամ հետաձգել մեկնարկը՝ ցանցի ազդանշանների կամ օգտատիրոջ նախասիրությունների հիման վրա։
• V2G (Տրանսպորտային միջոցից ցանց):Երկկողմանի հզորության հոսք։ Էլեկտրական մեքենայի մարտկոցը կարող է լիցքաթափվել ցանց՝ օժանդակ ծառայություններ կամ էներգիայի արբիտրաժ մատուցելու համար։
• V2H/V2B/V2X (Տրանսպորտային միջոցից ամեն ինչ):Էլեկտրական մեքենայի օգտագործումը տունը, շենքը կամ միկրոցանցը էլեկտրամատակարարման համար։

1.2 Ենթակառուցվածքային խոչընդոտներ

Քանի որ CPO-ները ընդլայնում են իրենց ցանցերը, նրանք բախվում են երկու հիմնական սարքավորումների սահմանափակումների՝ տեղական տրանսֆորմատորի հզորության և վերև հոսանքին փոխանցման սահմանափակումների: Շատ քաղաքային միջավայրերում 350 կՎտ հզորությամբ գերարագ լիցքավորիչի տեղադրումը պահանջում է նվիրված ենթակայան: Այս արդիականացումների արժեքը հաճախ չափազանց մեծ է: Հետևաբար, դինամիկ բեռի կառավարման (DLM) միջոցով այս սահմանափակումները կառավարելու բեռը ընկնում է ծրագրային ապահովման վրա:

1.3 Տվյալների դերը ենթակառուցվածքներում

Ժամանակակից ենթակառուցվածքը նույնքան կարևոր է բիթերի, որքան ատոմների համար: OCPP (Open Charge Point Protocol) 2.0.1 և ISO 15118-20 ստանդարտների ինտեգրումը հնարավորություն է տալիս փոխանակել բարդ տվյալների փաթեթներ, ներառյալ մարտկոցի լիցքավորման վիճակը (SoC), լիցքավորման գրաֆիկները և ցանցի վկայականները: Այս տվյալները հիմք են հանդիսանում այն ​​ալգորիթմների համար, որոնք մենք կքննարկենք հաջորդ գլուխներում:

Գլուխ 2. Դինամիկ ցանցային գնագոյացման մեխանիզմների վերծանումը

Արժեքը օպտիմալացնելու համար նախ պետք է հասկանալ ինքնին արժեքի կառուցվածքը։ Ցանցային գնագոյացումը այլևս ֆիքսված գին չէ. այն բազմաչափ ազդանշան է, որը արտացոլում է էներգետիկ շուկայի ակնթարթային վիճակը։

2.1 Օգտագործման ժամանակի (TOU) գնագոյացում

TOU-ն դինամիկ գնագոյացման ամենապարզ ձևն է, որտեղ գները ֆիքսված են որոշակի ժամանակահատվածների համար (օրինակ՝ գագաթնակետային, միջին գագաթնակետային և ոչ գագաթնակետային): Չնայած ֆիքսված գներից ավելի լավն է, TOU-ն ստատիկ է և չի հաշվի առնում եղանակի հանկարծակի փոփոխությունները կամ ցանցային արտակարգ իրավիճակները:

2.2 Իրական ժամանակի գնագոյացում (RTP) և սպոտ շուկաներ

RTP-ն հետևում է էլեկտրաէներգիայի մեծածախ շուկային (օրինակ՝ EPEX SPOT, Nord Pool): Գները տատանվում են ժամ առ ժամ կամ յուրաքանչյուր 15 րոպեն մեկ: Վերականգնվող էներգիայի բարձր ներթափանցում ունեցող տարածաշրջաններում RTP-ն երբեմն կարող է բացասական դառնալ, ինչը նշանակում է, որ CPO-ները իրականում վճարվում են էներգիա սպառելու համար: Մեր ալգորիթմները պետք է նախագծված լինեն այդ բացասական գնային պատուհանների ընթացքում սպառումը մեծացնելու համար:

2.3 Կրիտիկական գագաթնակետային գնագոյացում (CPP) և գագաթնակետային նվազեցում

CPP իրադարձությունները տեղի են ունենում ցանցի ծայրահեղ լարվածության ժամանակ։ Գները կտրուկ աճում են մինչև սովորական գինը 10-50 անգամ։ Խելացի լիցքավորման ալգորիթմները պետք է լինեն «CPP-ի մասին տեղյակ», ունակ անհապաղ անջատել բեռը՝ CPO-ի շահույթը և ցանցի ամբողջականությունը պաշտպանելու համար։

2.4 Համակարգի բաշխման օգտագործման (DUoS) և փոխանցման (TNUoS) վճարներ

Էներգիայի արժեքից զատ, CPO-ները պետք է կառավարեն «պահանջարկի վճարները»՝ հիմնվելով ամսվա ընթացքում իրենց ամենաբարձր 15 րոպեանոց գագաթնակետի վրա: Գագաթնակետային ժամանակահատվածում մեկ չկառավարվող արագ լիցքավորման սեանսը կարող է կրկնապատկել ամսական կոմունալ վճարը: Մեր ալգորիթմները պետք է առաջնահերթություն տան գագաթնակետային լիցքավորմանը նույնքան բարձր, որքան էներգիայի արբիտրաժին:

Գլուխ 3. Խելացի լիցքավորման առաջադեմ ալգորիթմների ճարտարապետություններ

Խելացի լիցքավորման էկոհամակարգի հիմքում ընկած է օպտիմալացման շարժիչը: Մենք այս ալգորիթմները դասակարգում ենք երեք հիմնական տեսակի՝ հիմնվելով դրանց բարդության և հեռատեսության վրա:

3.1 Գծային և ամբողջ թվերի ծրագրավորում (LP/MILP)

Ստատիկ սցենարների համար, որտեղ էլեկտրաէներգիայի գները և մեկնման ժամերը հայտնի են, խառը ամբողջ թվերի գծային ծրագրավորումը (MILP) ապահովում է օպտիմալ լուծում։

• Նպատակային ֆունկցիա՝Նվազեցնել $\sum (Price_t \times Power_t)$
• Սահմանափակումներ՝$Power_{min} ≤ Power_t ≤ Power_{max}$, $\sum Power_t ≤ Delta t = պահանջվող էներգիա։

MILP-ը հաշվողականորեն արդյունավետ է, բայց պայքարում է իրական աշխարհում էլեկտրական մեքենաների լիցքավորմանը բնորոշ անորոշության հետ (օրինակ՝ վարորդը մեկնում է սպասվածից շուտ):

3.2 Մոդելի կանխատեսողական կառավարում (MPC)

MPC-ն իրական ժամանակի խելացի լիցքավորման ոսկե ստանդարտն է։ Այն գործում է «շարժվող հորիզոնով»։ Յուրաքանչյուր 5 կամ 15 րոպեն մեկ ալգորիթմը լուծում է օպտիմալացման խնդիր հաջորդ 24 ժամվա ընթացքում, բայց կատարում է միայն առաջին քայլը։

• Կանխատեսող տարր.Այն օգտագործում է եղանակի, ցանցի գների և կայքի զբաղվածության կանխատեսումներ։
• Հետադարձ կապի տարր՝Այն ճշգրտում է նախորդ քայլի շեղումները (օրինակ՝ մեքենան սպառել է կանխատեսվածից պակաս էներգիա):

MPC-ն հիանալի կերպով կարգավորում է սահմանափակումները՝ ապահովելով, որ նույնիսկ ծախսերը նվազագույնի հասցնելով, այն երբեք չգերազանցի շենքի ընդհանուր հզորության սահմանաչափը։

3.3 Ուժեղացված ուսուցում (ՈՒՈՒ) և արհեստական ​​բանականություն

Բարձր բարդության միջավայրերում, ինչպիսիք են արևային էներգիայով, կուտակիչով և 50 լիցքավորիչներով միկրոցանցերը, RL-ը (օրինակ՝ Deep Q-Networks կամ PPO) կարող է գերազանցել ավանդական մեթոդներին: RL-ը սովորում է «քաղաքականությունը»՝ փոխազդելով միջավայրի հետ: Այն կարող է գրանցել վարորդների վարքագծի և վերականգնվող էներգիայի անկայունության ոչ գծային օրինաչափությունները, որոնք հստակ մոդելները կարող են բաց թողնել: Այնուամենայնիվ, RL-ը պահանջում է մեծ քանակությամբ ուսումնական տվյալներ և չունի MPC-ի «անվտանգության երաշխիքները», հաճախ պահանջելով «անվտանգության շերտ»՝ սարքավորումների վնասը կանխելու համար:

Գլուխ 4. V2G և V2X. Էլեկտրական մեքենաների վերածումը շարժական էներգետիկ ակտիվների

Տրանսպորտային միջոցից ցանց (V2G) կապը խելացի լիցքավորման գագաթնակետն է։ Էլեկտրական մեքենաների մարտկոցը որպես պահեստավորման սարք դիտարկելով՝ մենք կարող ենք լուծել ցանցի ամենամեծ խնդիրը՝ ճկունությունը։

4.1 V2G-ի տեխնիկական պահանջները

V2G-ն պահանջում է երկկողմանի հաստատուն հոսանքի լիցքավորիչ կամ երկկողմանի ներկառուցված փոփոխական հոսանքի լիցքավորիչով (OBC) էլեկտրական մեքենա։ Հաղորդակցությունը պետք է համապատասխանի ISO 15118-20 ստանդարտին, որն աջակցում է «դինամիկ» լիցքավորման ռեժիմին՝ թույլ տալով ցանցին մեքենայից պահանջել որոշակի հզորության մակարդակներ։

4.2 Էներգետիկ արբիտրաժն ընդդեմ օժանդակ ծառայությունների

• Արբիտրաժ.Գիշերը լիցքավորեք $0.05/կՎտժ, ցերեկը լիցքաթափվեք $0.25/կՎտժ-ով։
• Լրացուցիչ ծառայություններ՝Սա ենթադրում է բարձր արագության հաճախականության արձագանքի (FCR) ապահովում: Մարտկոցները կարող են արձագանքել միլիվայրկյանների ընթացքում՝ ցանցի հաճախականությունը 50 Հց/60 Հց-ի վրա կայունացնելու համար: Քանի որ FCR-ը վճարում էմատչելիությունայլ ոչ թե պարզապեսթողունակություն, այն հաճախ ավելի շահութաբեր է, քան պարզ արբիտրաժը։

4.3 Մարտկոցի քայքայման պարադոքսը

V2G-ի հիմնական խոչընդոտը մարտկոցի կյանքի կրճատման վախն է: Այնուամենայնիվ, վերջին ուսումնասիրությունները ցույց են տալիս, որ «մակերեսային» ցիկլը (հզորության միայն 5-10%-ը լիցքաթափելը) ցածր C-արագությունների դեպքում կարող է իրականում բարելավել մարտկոցի առողջությունը՝ SoC-ն պահելով օպտիմալ 40-60% միջակայքում: Խելացի ալգորիթմները պետք է ներառեն «քայքայման գիտակցող» սահմանափակումներ՝ ապահովելու համար, որ V2G-ից ստացված եկամուտը գերազանցի մարտկոցի աստիճանական մաշվածության արժեքը:

Գլուխ 5. Ցանցի հաճախականության կարգավորում և օժանդակ ծառայություններ

Պարզ գնային լիցքավորումից զատ, ամենաբարդ CPO-ները տեղափոխվում են «Օժանդակ ծառայությունների» շուկա։ Քանի որ ավանդական պտտվող պաշարները (ածխի և գազի կայաններ) դուրս են գալիս շահագործումից, ցանցը կորցնում է իր բնական իներցիան։ Էլեկտրական մեքենաների մարտկոցները, իրենց գրեթե ակնթարթային արձագանքման ժամանակներով, կատարյալ կերպով համապատասխանում են այս բացը լրացնելուն։

5.1 Հաճախականության պահպանման պահուստ (FCR)

FCR-ը ցանցի կայունության պաշտպանության առաջին գիծն է: Երբ ցանցի հաճախականությունը շեղվում է իր անվանական արժեքից (50 Հց Եվրոպայում, 60 Հց ԱՄՆ-ում), FCR-ի որակավորում ունեցող ակտիվները պետք է ավտոմատ կերպով կարգավորեն իրենց հզորության ելքը վայրկյանների ընթացքում: FCR-ին մասնակցող խելացի լիցքավորման ալգորիթմը պետք է վերահսկի տեղական հաճախականությունը բարձր ճշգրտության չափիչի միջոցով և PWM (Pulse Width Modulation) ազդանշանը կարգավորի էլեկտրական մեքենայի համար:

• Գերհաճախականություն (օրինակ՝ 50.1 Հց):Ցանցն ունի ավելցուկային հզորություն։ Ալգորիթմը մեծացնում է լիցքավորման արագությունը։
• Թերհաճախականություն (օրինակ՝ 49.9 Հց):Ցանցը լարվածության տակ է։ Ալգորիթմը նվազեցնում կամ հակադարձում է (V2G) հզորության հոսքը։

5.2 Հաճախականության վերականգնման ավտոմատ պահուստ (aFRR)

aFRR-ը, որը հայտնի է նաև որպես երկրորդային կառավարում, կառավարվում է փոխանցման համակարգի օպերատորի (TSO) կողմից կենտրոնացված ազդանշանի միջոցով: Ի տարբերություն FCR-ի, որը տեղական ինքնավար ռեակցիա է, aFRR-ը պահանջում է, որ CPO-ի ամպային հարթակը յուրաքանչյուր 2-4 վայրկյանը մեկ ստանա «SetPoint» և բաշխի այն հազարավոր լիցքավորման կետերի միջև: Այստեղ խնդիրը լատենտությունն է. TSO-ից Cloud, Edge և EV երկկողմանի ճանապարհորդության ժամանակը պետք է նվազագույնի հասցվի՝ տուգանքներից խուսափելու համար:

5.3 Եկամտի կուտակման ռազմավարություն

CPO-ի շահութաբերության բանալին «եկամտի կուտակումն» է՝ նույն էլեկտրական մեքենայի մարտկոցն օգտագործելու հնարավորությունը միաժամանակ մի քանի առաջադրանքներ կատարելու համար: Ալգորիթմը կարող է օպտիմալացնել ցածր էներգիայի գները (արբիտրաժ)՝ միաժամանակ FCR-ի համար պահելով առկա հզորության 20%-ը: Սա պահանջում է բազմաօբյեկտիվ օպտիմալացման շրջանակ, որը կարող է առաջնահերթություն տալ ազդանշաններին՝ հիմնվելով դրանց սահմանային արժեքի վրա:

Գլուխ 6. Գագաթնակետային հովտի հավասարակշռման և պահանջարկի արձագանքման (ՊԱ) ռազմավարություններ

Գագաթնակետային հովտի հավասարակշռումը բեռը բարձր պահանջարկի ժամանակահատվածներից ցածր պահանջարկի ժամանակահատվածներ տեղափոխելու գործընթաց է: CPO-ի համար սա կարևոր է ինչպես ցանցի առողջության, այնպես էլ պահանջարկի վճարների նվազեցման համար:

6.1 «Բադի կորը» և էլեկտրական մեքենայի լուծումը

Բարձր արևային ներթափանցման տարածաշրջաններում (ինչպիսիք են Կալիֆոռնիան կամ Հարավային Ավստրալիան), զուտ բեռի կորը բադի տեսք ունի. ցածր է ցերեկը, երբ արևը գագաթնակետին է հասնում, և կտրուկ աճում է երեկոյան, երբ արևը մայր է մտնում, և մարդիկ վերադառնում են տուն: Էլեկտրական մեքենաները «հակաբադի» կողմնակիցն են: Խրախուսելով ցերեկային լիցքավորումը (աշխատավայրի լիցքավորում) և գիշերային լիցքավորումը հետաձգելով մինչև վաղ առավոտյան ժամերը, խելացի ալգորիթմները կարող են հարթեցնել այս կորը:

6.2 Պահանջարկի արձագանքման (ՊԱ) իրադարձությունների տրամաբանություն

Երբ կոմունալ ծառայությունը ակտիվացնում է DR իրադարձությունը, խելացի լիցքավորման հարթակը պետք է գործի որպես «Վիրտուալ էլեկտրակայան» (ՎԷԿ): Տրամաբանությունը հետևում է հետևյալ քայլերին.

1. Ծանուցում.Ստացեք DR ազդանշանը (OpenADR-ի կամ հատուկ API-ի միջոցով):
2. Գնահատում.Հաշվարկեք ներկայիս «ճկունության բուֆերը»՝ որքան էներգիա կարելի է կորցնել՝ առանց օգտատերերի էներգետիկ պահանջարկը (SoC մեկնման պահին) չբավարարելու։
3. Կատարում.Ուղարկեք հրամաններ դանդաղեցված լիցքավորիչներին: Առաջնահերթությունը տրվում է ամենաերկար կանգառի ժամանակով և ամենաբարձր SoC-ով տրանսպորտային միջոցներին:
4. Հաստատում.Գրանցեք նվազումը իրական ժամանակում՝ DR զեղչը պահանջելու համար:

6.3 Վարքային տնտեսագիտություն և օգտագործողի խթաններ

Միայն տեխնոլոգիան բավարար չէ. օգտատիրոջ մասնակցությունը կենսական նշանակություն ունի: CPO-ները օգտագործում են «Դինամիկ գնագոյացում վարորդների համար»՝ ցանցի ազդանշանները փոխանցելու համար: Եթե վարորդը ընտրում է «Էկո ռեժիմ» (թույլ է տալիս ալգորիթմին լիակատար վերահսկողություն), նա վճարում է ավելի ցածր սակագին: Եթե նա ընտրում է «Boost ռեժիմ» (անմիջապես լիարժեք հզորություն), նա վճարում է վճար, որը ծածկում է CPO-ի գագաթնակետային պահանջարկի վճարները:

Գլուխ 7. Վերականգնվող էներգիայի կանխատեսման ինտեգրումը

Էլեկտրական մեքենաների իրական խոստումը «արևի լույսի ներքո վարելն» է։ Սակայն վերականգնվող էներգիան ընդհատվող է։ Կանխատեսումների ինտեգրումը լիցքավորման ալգորիթմի մեջ է, որը տարբերակում է հիմնական խելացի լիցքավորումը առաջադեմ էներգիայի կառավարումից։

7.1 Արեգակնային ճառագայթման և քամու արագության մոդելներ

Տեղում վերականգնվող էներգիայի համար ալգորիթմը պետք է կանխատեսի արտադրությունը։

• Համառության մոդելներ.Ենթադրենք, որ հաջորդ ժամը կլինի նախորդի նման։ Հարմար է պարզ օրերի համար, ձախողվում է եղանակային ճակատների ժամանակ։
• Թվային եղանակի կանխատեսում (NWP):Օգտագործելով գլոբալ մոդելներ (ինչպիսիք են GFS-ը կամ ECMWF-ը)՝ ամպամածությունը և քամին կանխատեսելու համար։
• Արբանյակային պատկերներ և երկնային տեսախցիկներ.Գերկարճաժամկետ կանխատեսումների համար (0-30 րոպե), տեղայնացված տեսախցիկները կարող են հետևել ամպերի շարժմանը՝ «արևային թեքահարթակները» կանխատեսելու համար։

7.2 Ստոխաստիկ օպտիմալացման խնդիրը

Քանի որ կանխատեսումները երբեք 100% ճշգրիտ չեն լինում, ալգորիթմը պետք է հաշվի առնի անորոշությունը: Միակ դետերմինիստական ​​ուղու փոխարեն, «Հնարավորության սահմանափակմամբ օպտիմալացումը» ապահովում է, որ ցանցի սահմանաչափը խախտելու հավանականությունը (օրինակ՝ արևի էներգիայի հանկարծակի անկման պատճառով) մնա որոշակի շեմից ցածր (օրինակ՝ 1%):

7.3 Կանաչ լիցքավորման գնահատականներ և հավաստագրեր

Կորպորատիվ ավտոպարկերը ավելի ու ավելի են կենտրոնանում 3-րդ մակարդակի արտանետումների վրա: Խելացի ալգորիթմները այժմ կարող են առաջնահերթություն տալ լիցքավորմանը, հատկապես այն ժամանակ, երբ ցանցի «ածխածնի ինտենսիվությունը» ամենացածրն է: Էլեկտրաէներգիայի քարտեզների կամ WattTime-ի նման API-ների ինտեգրմամբ, CPO-ն կարող է իր հաճախորդներին տրամադրել «Վերականգնվող էներգիայի լիցքավորման վկայական»՝ ստեղծելով պրեմիում ծառայության մակարդակ:

Գլուխ 8. API էկոհամակարգ. իրական ժամանակի տվյալների ինտեգրում և ամպից եզր հաղորդակցություն

Դինամիկ ցանցային գների ալգորիթմը լավն է միայն այնքանով, որքանով այն լավ է օգտագործում տվյալները: Այս գլուխը մանրամասնում է շուկան մետաղին կապելու համար անհրաժեշտ տեխնիկական փաթեթը:

8.1 Շուկայական տվյալների API-ներ

Սպոթ գները ստանալու համար համակարգը միանում է էներգիայի բորսաներին։

• ENTSO-E թափանցիկության հարթակ.Եվրոպական էներգետիկ տվյալների աղբյուրը։ Այն տրամադրում է մեկ օր առաջ գներ, իրական արտադրություն ըստ տեսակի և միջսահմանային հոսքեր։
• RESTful իրականացում.Սովորաբար, cron աշխատանքը հաջորդ օրվա համար ստանում է օրվա գները CET ժամանակով 13:00-ին: Այնուհետև ալգորիթմը նախապես պլանավորում է օպտիմալ գանձման գրաֆիկները:

8.2 Արձանագրության կամուրջ. OCPP և OCPI

• Բաց լիցքավորման կետի արձանագրություն (OCPP):Լիցքավորիչի և կառավարման համակարգի (CSMS) միջև եղած լեզուն։ 2.0.1 տարբերակը կարևոր է խելացի լիցքավորման համար, քանի որ այն աջակցում է «Արժեք և գին» ֆունկցիոնալ բլոկներին և «Խելացի լիցքավորում» պրոֆիլներին՝ 25 ժամանակահատվածի գրաֆիկներով։
• OCPI (Բաց լիցքավորման կետի միջերես):CPO-ի և eMSP-ի միջև եղած լեզուն։ Այն թույլ է տալիս իրական ժամանակի գնային ազդանշանների փոխանակում, որպեսզի վարորդի հավելվածը կարողանա ցույց տալ «գանձվող ընթացիկ գինը»։

8.3 Ամպից մինչև եզր լատենտության կառավարում

Ժամանակի նկատմամբ զգայուն ծառայությունների համար, ինչպիսին է հաճախականության կարգավորումը, ամպը չափազանց դանդաղ է։

• Եզրային հաշվարկներ.Օպտիմալացման տրամաբանությունը մասամբ տեղակայվում է «Տեղանքի վերահսկիչի» (արդյունաբերական դարպասի) վրա: Ամպը ապահովում է բարձր մակարդակի նպատակներ (օրինակ՝ «Ծախսի նվազագույնի հասցնել»), մինչդեռ տեղական վերահսկիչը կարգավորում է միլիվայրկյան առ միլիվայրկյան ճշգրտումները՝ հիմնվելով տեղական հաշվիչի ցուցմունքների վրա:
• MQTT ընդդեմ HTTP-ի՝Ժամանակակից կցամասերը օգտագործում են MQTT-ն իր ցածր վերադիր ծախսերի և մշտական ​​​​միացումների համար, ապահովելով, որ ցանցում արտակարգ իրավիճակի ժամանակ «Կանգնեցրու» հրամանը ստացվի անմիջապես։

8.4 ISO 15118: Տրանսպորտային միջոց-լիցքավորիչ կապը

Վերջնական կապը էլեկտրական մեքենայի և լիցքավորիչի միջև կապն է: ISO 15118-ը թույլ է տալիս մեքենային կիսվել իր «Էներգիայի հզորությամբ» և «Նպատակային SoC-ով» լիցքավորիչի հետ: Առանց դրա ալգորիթմը «կույր» է. այն չգիտի, թե որքան էներգիա է իրականում անհրաժեշտ մեքենային, ինչը հանգեցնում է ոչ օպտիմալ ժամանակացույցի: ISO 15118-ի «Միացրեք և լիցքավորեք» գործառույթը նաև հնարավորություն է տալիս անվտանգ նույնականացում կատարել, որը V2G-ում ֆինանսական գործարքների նախապայման է:

Գլուխ 9. Սարքավորումների հետադարձ կապի ցիկլեր և կառավարման ցիկլեր

Մինչդեռ բարձր մակարդակի տրամաբանությունը գտնվում է ամպում կամ կայքի կառավարիչում, խելացի լիցքավորման ֆիզիկական իրականացումը տեղի է ունենում հզորության էլեկտրոնիկայի մակարդակում: Լիցքավորիչի և էլեկտրական մեքենայի միջև հետադարձ կապի օղակների հասկացումը կարևոր է ճշգրիտ հզորության մոդուլյացիա իրականացնելու համար:

9.1 PWM ազդանշանը և աշխատանքային ցիկլը

AC լիցքավորման դեպքում (մակարդակ 2) լիցքավորիչը անմիջապես չի կառավարում հզորությունը, փոխարենը, այն «սահմանաչափ» է հաղորդում մեքենայի ներկառուցված լիցքավորիչին (OBC)՝ կառավարման օդաչուի (CP) գծի վրա իմպուլսի լայնության մոդուլյացիայի (PWM) ազդանշանի միջոցով։

• 10%-ից 90% կանոնը.1 կՀց քառակուսի ալիքի աշխատանքային ցիկլը սահմանում է առավելագույն թույլատրելի հոսանքը: Օրինակ, 16% աշխատանքային ցիկլը համապատասխանում է 10 Ա-ի, մինչդեռ 50% աշխատանքային ցիկլը համապատասխանում է 30 Ա-ի:
• Արձագանքի ժամանակը։IEC 61851 ստանդարտի համաձայն՝ տրանսպորտային միջոցը պարտավոր է արձագանքել PWM ազդանշանի փոփոխությանը 5 վայրկյանի ընթացքում (չնայած շատ ժամանակակից էլեկտրական մեքենաներ արձագանքում են 1 վայրկյանից պակաս ժամանակում): Մեր ալգորիթմը պետք է հաշվի առնի այս «արագացման ուշացումը»՝ ցանցի սահմանները գերազանցելուց խուսափելու համար:

9.2 DC արագ լիցքավորում և սնուցման մոդուլի կառավարում

Մշտական ​​հոսանքի լիցքավորման դեպքում «ինտելեկտը» մեքենայից տեղափոխվում է լիցքավորիչ։ Լիցքավորիչի ներքին սնուցման մոդուլները (AC-ից DC փոխարկիչներ) պետք է մոդուլացված լինեն։

• CAN ավտոբուսային հաղորդակցություն.Մեքենան «Ընթացիկ հարցման» փաթեթներ է ուղարկում լիցքավորիչին յուրաքանչյուր 10-50 միլիվայրկյանը մեկ։ Խելացի լիցքավորման ալգորիթմը պետք է որսի կամ փոփոխի այս հարցումները՝ էլեկտրաէներգիայի սպառումը սահմանափակելու համար։
• Ընթացիկ ալիքներ և արդյունավետություն.Արդյունավետությունը հաստատուն չէ: Հզորության մոդուլների մեծ մասն ունի «արդյունավետության կոր», որը գագաթնակետին է հասնում 70-90% բեռի դեպքում: 350 կՎտ հզորությամբ լիցքավորիչը մինչև 50 կՎտ իջեցնելը կարող է զգալիորեն մեծացնել փոխակերպման կորուստները: «Կորուստներին գիտակցող» ալգորիթմը կփորձի մոդուլները պահպանել իրենց օպտիմալ աշխատանքային վիճակում կամ ամբողջությամբ անջատել ավելորդ մոդուլները:

9.3 Համաչափ ինտեգրալ ածանցյալի (PID) իրականացում

Ամբողջ տեղանքում կայուն հզորության սահմանաչափը պահպանելու համար մենք օգտագործում ենք PID կարգավորիչ։

• Համամասնական (P):Արձագանքում է սահմանված արժեքի և իրական բեռի միջև եղած հոսանքի բացին։
• Ինտեգրալ (I):Ուղղում է մշտական ​​սխալները (օրինակ՝ եթե մեքենաներից մեկը չի արձագանքում գազի կարգավորմանը):
• Ածանցյալ (D):Կանխատեսում է ապագա լարման կտրուկ աճը (օրինակ՝ եթե մի քանի մեքենա միացված լինի ցանցին):

Այս օղակը ապահովում է, որ նույնիսկ մեքենաների կայարան մտնելիս և դուրս գալիս, տրանսֆորմատորի ընդհանուր բեռը մնա կատարյալ անփոփոխ։

Գլուխ 10. Լիցքավորման կետի օպերատորի (CPO) եկամտի մոդելները և տնտեսական վերլուծությունը

Տեխնոլոգիական գերազանցությունը պետք է վերածվի ֆինանսական կայունության: CPO բիզնես մոդելը «էլեկտրաէներգիայի վրա շահույթի» մոդելից զարգանում է դեպի բարդ «էներգետիկ ծառայության» մոդել:

10.1 Կապիտալ ծախսեր (CAPEX) ընդդեմ գործառնական ծախսերի (OPEX)

• Կապիտալ ծախսերի օպտիմալացում.Խելացի լիցքավորման միջոցով ցանցի արդիականացումից խուսափելու համար CPO-ն կարող է խնայել 50,000-ից մինչև 200,000 դոլար յուրաքանչյուր տեղամասի համար ենթակայանի ծախսերում: Այս «խուսափված ծախսը» անմիջականորեն խթանում է ներքին եկամտաբերության մակարդակը (IRR):
• Գործառնական ծախսերի կրճատում.Էներգիայի արբիտրաժը և պահանջարկի վճարների կառավարումը կարող են ամսական կոմունալ վճարը կրճատել 15-30%-ով։

10.2 Էլեկտրական մեքենաների լիցքավորման LCOE-ն

Լիցքավորման կայանի համար էներգիայի մակարդակի վրա հիմնված արժեքը (LCOE) ներառում է սարքավորումների արժեքը, տեղադրումը, սպասարկումը և էլեկտրաէներգիան: Խելացի լիցքավորումը նվազեցնում է «էլեկտրաէներգիայի» բաղադրիչը: V2G սցենարում LCOE-ն կարող է իրականում բացասական դառնալ, եթե օժանդակ ծառայությունների եկամուտը գերազանցի մնացած բոլոր ծախսերը:

10.3 Դինամիկ մարժայի օպտիմալացում

Գյուղատնտեսական գործակալությունները հաճախ բախվում են «կրկնակի ճնշման»՝ անկայուն մեծածախ գներ և ֆիքսված մանրածախ գներ: Խելացի ալգորիթմը ներդնում է «Դինամիկ մարժայի կառավարում»:

• Ֆորմուլա՝$Մանրածախ\_Գին = Սպոտ\_Գին + Ցանց\_Վճարներ + Կառավարում\_Մարժան + Ճկունություն\_Զեղչ$

Կարգավորելովճկունություն_զեղչԻրական ժամանակում CPO-ն կարող է վարորդի վարքագիծը մղել ցանցի համար առավել շահավետ ժամանակներին։

10.4 Զուտ ներկա արժեքի (ԶՆԱ) զգայունության վերլուծություն

10-ամյա տեղակայումը պլանավորելիս CPO-ները պետք է մոդելավորեն տարբեր սցենարներ՝

• Սցենար A (Խելացի լիցքավորում չկա):Բարձր գագաթնակետային պահանջարկի վճարները հանգեցնում են 7 տարվա հետգնման ժամանակահատվածի։
• Սցենար Բ (V1G):Օպտիմալացված լիցքավորումը նվազեցնում է ծախսերը՝ կրճատելով վճարման ժամկետը մինչև 5 տարի։
• Սցենար C (V2X + օժանդակ ծառայություններ):Ցանցային ծառայություններից ստացված բարձր եկամուտը հանգեցնում է 3 տարվա փոխհատուցման, սակայն պահանջում է ավելի բարձր նախնական ներդրումներ երկկողմանի սարքավորումների մեջ։

Գլուխ 11. Բեռի բաշխման օպտիմալացում միկրոցանցերում

Լիցքավորման կայանը հազվադեպ է լինում մեկուսացված ակտիվ. այն տեղական միկրոցանցի մի մասն է, որը ներառում է շենքեր, արևային վահանակներ և մարտկոցային կուտակիչներ (BESS):

11.1 Ստատիկ և դինամիկ բեռի կառավարում (DLM)

• Ստատիկ:Յուրաքանչյուր լիցքավորիչի համար տրվում է ֆիքսված առավելագույն հզորություն (օրինակ՝ 7 կՎտ): Անարդյունավետ է, քանի որ շատ լիցքավորիչներ կլինեն անգործուն, մինչդեռ մյուսները կլինեն սպառված:
• Դինամիկ:Տեղամասի վերահսկիչը վերահսկում է «Գլխավոր անջատիչը» և բաշխում էհասանելիակտիվ լիցքավորիչների տարողունակություն։
• Առաջնահերթ DLM:Բոլոր մեքենաները հավասար չեն։ Առավոտյան ժամը 9:00-ին վերջնաժամկետ ունեցող առաքման մեքենան ավելի շատ հզորություն է ստանում, քան ուղևորների մեքենան, որը կմնա տեղում 8 ժամ։

11.2 Փուլային հավասարակշռում և անհավասարակշռված բեռներ

Էլեկտրական մեքենաների մեծ մասը միաֆազ կամ եռաֆազ են։ Եթե երեք միաֆազ էլեկտրական մեքենաներ միանում են A փուլին, դա կարող է առաջացնել «փուլային անհավասարակշռություն», որը կհանգեցնի տրանսֆորմատորում ջերմության և սարքավորումների խափանման։ Խելացի տեղամասի կարգավորիչները կարող են դինամիկ կերպով փոխել փուլերը (եթե սարքավորումները աջակցում են դրան) կամ դանդաղեցնել որոշակի լիցքավորիչներ՝ հավասարակշռված 3-ֆազային բեռը պահպանելու համար։

11.3 Ընդհանուր հարմոնիկ աղավաղում (THD) և հզորության որակ

Լիցքավորիչների բարձր հաճախականության անջատումը կարող է «աղմուկ» մտցնել ցանց: Լիցքավորիչների խտության աճին զուգընթաց, THD-ն դառնում է մտահոգիչ: Խելացի ալգորիթմները կարող են «միջնորդել» բազմաթիվ հզորության մոդուլների անջատման հաճախականությունները՝ հարմոնիկները չեզոքացնելու համար, ապահովելով բարձր հզորության որակ և խուսափելով կոմունալ ծառայությունների տուգանքներից:

Գլուխ 12. Մեքենայական ուսուցում վարորդի վարքագծի կանխատեսման համար

Խելացի լիցքավորման ամենամեծ անհայտը մարդկային գործոնն է։ Ե՞րբ է մեքենան մեկնելու։ Իրականում որքա՞ն էներգիա է այն կարիք ունենում։

12.1 Ժամանման և մեկնման ժամանակների կանխատեսում

Օգտագործելով RFID քարտերից կամ հավելվածների մուտքագրումներից վերցված պատմական տվյալները, մենք կարող ենք յուրաքանչյուր օգտատիրոջ համար կառուցել «Հավանականության խտության ֆունկցիա» (PDF):

• Հատկանիշներ՝Օրվա ժամը, շաբաթվա օրը, եղանակը, ժամանման պահին SoC-ի պատմական ցուցանիշները։
• Ալգորիթմ՝«Մնալու տևողությունը» կանխատեսելու համար օգտագործվում են Random Forest կամ LSTM (Long Short-Term Memory) ցանցերը։

Եթե ​​ալգորիթմը 95% վստահությամբ գիտի, որ մեքենան կմնա 10 ժամ, այն կարող է ագրեսիվ կերպով հետաձգել լիցքավորումը մինչև բացարձակապես ամենաէժան գնի պատուհանը։

12.2 Էներգիայի կարիքների գնահատում առանց SoC տվյալների

Շատ հին էլեկտրական մեքենաներ չեն կիսվում իրենց SoC-ով լիցքավորման մալուխի միջոցով (J1772/Type 2 ստանդարտի սահմանափակում): Խելացի ալգորիթմները օգտագործում են «Բեռնվածության կորի վերլուծություն»՝ SoC-ն գնահատելու համար: Դիտարկելով, թե ինչպես է հոսանքը նվազում մարտկոցի լիցքավորման հետ մեկտեղ («CV փուլ»), ալգորիթմը կարող է գնահատել SoC-ի հոսանքի հոսանքը և համապատասխանաբար կարգավորել ժամանակացույցը:

12.3 Խաղայնացում և «նուդջինգ»

Ալգորիթմը կարող է փոխազդել վարորդի հետ հավելվածի միջոցով։ «Եթե դուք համաձայնեք հետաձգել ձեր վճարը 2 ժամով, դուք կխնայեք 3 դոլար և կվաստակեք 50 կանաչ միավոր»։ Այս վարքագծային տվյալները հետ են ներմուծվում մեքենայական ուսուցման մոդել՝ «պահանջարկի առաձգականությունը» ճշգրտելու համար, այսինքն՝ թե որքանով է վարորդի վարքագիծը փոխվում գնի փոփոխության դեպքում։

Գլուխ 13. Կիբերանվտանգությունը խելացի լիցքավորման ցանցերում

Քանի որ լիցքավորիչները դառնում են ցանցին ինտեգրված ակտիվներ, դրանք դառնում են կիբեռհարձակումների թիրախ։ «Լիցքավորիչների բոտցանցը» կարող է օգտագործվել էլեկտրաէներգիայի անջատում առաջացնելու համար՝ հանկարծակի միացնելով հազարավոր սարքեր միաժամանակ։

13.1 Անվտանգ հաղորդակցություն. TLS և PKI

Յուրաքանչյուր OCPP կապ պետք է կոդավորվի TLS 1.2 կամ 1.3-ի միջոցով: Հանրային բանալիի ենթակառուցվածքը (PKI) ապահովում է, որ CSMS-ը գիտի, որ կապվում է իսկական լիցքավորիչի, այլ ոչ թե չարամիտ գործողի հետ:

13.2 ISO 15118-2 և V2G անվտանգություն

V2G-ն պահանջում է վստահության բարձր մակարդակ։ Մեքենան պետք է «ստորագրի» իր էներգիայի հարցումները։ Սա կանխում է «էներգիայի գողությունը», երբ օգտատերը կարող է փորձել կեղծել իր ինքնությունը՝ ուրիշի հաշվից գումար գանձելու համար։

13.3 Միջնորդ մարդու (MitM) պաշտպանություններ

Տեղամասի կառավարիչները պետք է պաշտպանված լինեն ֆիզիկական միջամտությունից: Եթե հարձակվողը մուտք գործի տեղական Modbus կամ CAN ավտոբուս, նա կարող է խախտել անվտանգության սահմանափակումները: «Անոմալիաների հայտնաբերման» ալգորիթմները վերահսկում են տվյալների հոսքը անսովոր օրինաչափությունների հայտնաբերման համար, օրինակ՝ լիցքավորիչի կողմից իր սարքավորման հզորությունից ավելի շատ էներգիա պահանջելու դեպքում, և ակտիվացնում են արտակարգ անջատում:

Գլուխ 14. Կարգավորող շրջանակներ և գլոբալ ստանդարտացում

Խելացի լիցքավորման ներդրման արագությունը թելադրվում է քաղաքականությամբ, որքան տեխնոլոգիայով։

14.1 ԵՄ այլընտրանքային վառելիքի ենթակառուցվածքների կանոնակարգ (AFIR)

AFIR-ը պարտադրում է, որ բոլոր նոր հանրային լիցքավորիչները պետք է աջակցեն ad-hoc վճարման և, ավելի ու ավելի, խելացի լիցքավորման հնարավորությունների: Շենքերի «Խելացի պատրաստվածության ցուցանիշը» (SRI) նույնպես խթանում է էլեկտրական մեքենաների ինտեգրված կառավարումը:

14.2 ԱՄՆ NEVI և 40101(դ) բաժին

ԱՄՆ-ում էլեկտրական մեքենաների ազգային ենթակառուցվածքի (NEVI) ծրագիրը միլիարդավոր դոլարներ է տրամադրում արագ լիցքավորման համար, սակայն պահանջում է 97% անխափան աշխատանքի ժամանակ և «ապագայի համար պատրաստվածություն» V2G-ի համար։

14.3 IEC 63110 և IEEE 2030.5 ստանդարտների դերը

Այս ի հայտ եկող ստանդարտները նպատակ ունեն միավորել էլեկտրական մեքենաների և այլ բաշխված էներգետիկ ռեսուրսների կառավարումը: Մասնավորապես, IEEE 2030.5-ը Կալիֆոռնիայում կոմունալ ծառայությունների և VPP-ի միջև կապի համար նախընտրելի արձանագրությունն է, որը թույլ է տալիս էլեկտրական մեքենաները տեղակայել ինչպես ավանդական էլեկտրակայաններում:

Գլուխ 15. Խորը ուսումնասիրություն գծային ծրագրավորման մեջ բազմալիցքավորիչ օպտիմալացման համար

Խելացի լիցքավորման «բանականությունը» իսկապես հասկանալու համար մենք պետք է նայենք մաթեմատիկային։ Եկեք պատկերացնենք մի CPO, որը կառավարում է 10 լիցքավորիչ կայան 100 կՎտ հզորությամբ տրանսֆորմատորի սահմանաչափով տարածքում։

15.1 Մաթեմատիկական մոդելը

Մենք ժամանակը դիսկրետացնում ենք $T$ միջակայքերի (օրինակ՝ 15 րոպե): Յուրաքանչյուր $i$ լիցքավորիչի և $t$ ժամանակի համար մենք սահմանում ենք $P_{i,t}$ (Հզորություն) որոշման փոփոխականը:

Նպատակը.Նվազագույնի հասցրեք ընդհանուր արժեքը։ $$\min \sum_{t=1}^T \sum_{i=1}^{10} (Price_t \cdot P_{i,t} \cdot \Delta t)$$

Սահմանափակումներ՝

1. Տրանսֆորմատորի սահմանաչափը՝Բոլոր լիցքավորիչների հզորության գումարը չի կարող գերազանցել տեղանքի սահմանաչափը՝ $L$։

$$\sum_{i=1}^{10} P_{i,t} L/quad/բոլոր t$$

1. Տրանսպորտային միջոցի պահանջը.Յուրաքանչյուր վագոն $i$ պետք է ստանա իր անհրաժեշտ էներգիան $E_i$ մինչև մեկնման ժամը $D_i$։

$$\sum_{t=A_i}^{D_i} P_{i,t} \cdot \Delta t \ge E_i$$

1. Սարքավորումների սահմանափակումներ՝Յուրաքանչյուր լիցքավորիչ ունի նվազագույն և առավելագույն հզորություն։

$$P_{min} \le P_{i,t} \le P_{max}$$

15.2 Լուծում սիմպլեքս մեթոդով

Սա գծային ծրագրավորման (ԳԾ) դասական խնդիր է: «Սիմպլեքս մեթոդը» հատում է իրագործելի տիրույթի գագաթները՝ օպտիմալը գտնելու համար: Սակայն, երբ մենք ավելացնում ենք «V2G»-ն (թույլ տալով, որ $P_{i,t}$-ը բացասական լինի), որոնման տարածքը կրկնապատկվում է: Եթե մենք ավելացնում ենք «Երկուական սահմանափակումներ» (օրինակ՝ մեքենան չի կարող լիցքավորվել և լիցքաթափվել նույն 15 րոպեանոց պատուհանում), այն դառնում է խառը ամբողջ թվերի գծային ծրագրավորման (ԽԹԾ) խնդիր, որը NP-դժվար է, բայց լուծելի է փոքր տեղամասերի համար՝ օգտագործելով ճյուղավորված և սահմանափակված ալգորիթմը:

15.3 Մարտկոցի լիցքավորման ժամանակ ոչ գծայինության կառավարում

Իրականում, հզորությունը $P$ հաստատուն չէ։ Երբ SoC-ն գերազանցում է 80%-ը, մարտկոցը մտնում է հաստատուն լարման (CV) փուլ, և առավելագույն հզորությունը $P_{max}$ գծայինորեն նվազում է։ Բարդ ալգորիթմը ներառում է այս «կոնաձև սահմանափակումը». $$P_{i,t} \le f(SoC_{i,t})$$ Սա պահանջում է ռեկուրսիվ օպտիմալացման մոտեցում, որտեղ SoC-ն թարմացվում է յուրաքանչյուր քայլում։

Գլուխ 16. V2X-ը առևտրային նավատորմերում. էլեկտրական ավտոբուսների և բեռնատարների դեպքը

Թեև մարդատար մեքենաները կարևոր են, V2X-ի իրական ազդեցությունը գալիս է ծանր բեռնատար մեքենաներից (HDV): Էլեկտրական ավտոբուսն ունի 400-600 կՎտժ հզորությամբ մարտկոց՝ տասն անգամ ավելի մեծ, քան ավտոմեքենան:

16.1 Դեպոների լիցքավորման պարադոքսը

Ավտոբուսային կայարաններում հաճախ ժամը 20:00-ին միաժամանակ ժամանում է 50-100 ավտոբուս։ Արդյունքում բեռի կտրուկ աճը հսկայական է։ Այնուամենայնիվ, ավտոբուսները հետևում են խիստ ժամանակացույցի։ Մենք ճիշտ գիտենք, թե առավոտյան երբ են նրանք մեկնում։ Այս «բարձր կանխատեսելիությունը» դրանք դարձնում է խելացի լիցքավորման կատարյալ թեկնածուներ։

16.2 V2G՝ քաղաքներում ցանցի կայունացման համար

100 էլեկտրական ավտոբուսներից բաղկացած ավտոպարկը ներկայացնում է 50 ՄՎտժ պահեստային հզորություն: Ամառային շոգի ժամանակ տրանսպորտային գործակալությունը կարող է երեկոյան երկու ժամ «վաճառել» էլեկտրաէներգիան ցանցին՝ ստեղծելով ավելի շատ եկամուտ, քան ավտոբուսները ստանում են տոմսերի վաճառքից: Այս «Ավտոբուսից ցանց» մոդելը ներկայումս փորձարկվում է Լոնդոնում և Շենժենում:

16.3 Մեգավատտ լիցքավորման (ՄԼԼ) լոգիստիկան

Էլեկտրական բեռնատարները պահանջում են Մեգավատտ լիցքավորման համակարգ (MCS), որը կարող է արտադրել 3.75 ՄՎտ հզորությամբ: Մեկ բեռնատարի լիցքավորումն այս արագությամբ համարժեք է մի փոքր գյուղի էլեկտրաէներգիայով ապահովմանը: Բեռնատարների կանգառների համար դինամիկ բեռի բաշխումն այլևս «ընտրովի» չէ. դա կյանքի անվտանգության պահանջ է՝ ցանցի փլուզումը կանխելու համար: Ալգորիթմները պետք է համակարգվեն ոչ միայն տեղական ցանցի, այլև տարածաշրջանային ՀՍՕ-ի հետ:

Գլուխ 17. Պինդ վիճակի մարտկոցներ և արագ լիցքավորման ապագան

Մինչ մենք նայում ենք դեպի 2030 թվականը, պինդ վիճակի մարտկոցներին (SSB) անցումը կվերասահմանի մեր ալգորիթմների պարամետրերը։

17.1 Բարձր C-ի մակարդակներ և ջերմային կայունություն

SSB-ները կարող են հաղթահարել շատ ավելի բարձր լիցքավորման արագություններ (մինչև 10°C)՝ առանց ջերմային արտահոսքի ռիսկի։ Սա նշանակում է, որ «խոչընդոտը» ամբողջությամբ տեղափոխվում է մարտկոցից դեպի ցանց։ Մեր ալգորիթմները պետք է կառավարեն նույնիսկ ավելի սուր գագաթնակետերը, ինչը պահանջում է ավելի արագ հաղորդակցման արձանագրություններ (100 մվ-ից պակաս), քան այն, ինչ ներկայումս առաջարկում է OCPP-ն։

17.2 Ավելի երկար ցիկլի կյանք և V2G

Այսօր V2G-ի հիմնական խոչընդոտներից մեկը մարտկոցի լիցքաթափումն է: SSB-ները խոստանում են 5000-ից 10000 ցիկլ: Սա արդյունավետորեն հեռացնում է «լիցքաթափման արժեքը» մեր օպտիմալացման հավասարումից՝ V2G-ն դարձնելով յուրաքանչյուր միացված մեքենայի համար աշխատանքի լռելյայն ռեժիմ:

17.3 Արհեստական ​​բանականությամբ կառավարվող «ինքնաբուժվող» ցանցեր

Բարձր արագությամբ խելացի լիցքավորման միջոցով միլիոնավոր SSB-ների միջոցով ցանցը կարող է անցնել «ինքնաբուժման» վիճակի։ Եթե փոխանցման գիծը խափանվի, մոտակա հազար էլեկտրական մեքենաները կարող են անմիջապես ձևավորել միկրոցանց՝ տեղական համայնքին էլեկտրաէներգիայով ապահովելու համար մինչև վերանորոգումների իրականացումը։

Գլուխ 18. Համաշխարհային դեպքերի ուսումնասիրություններ. Դասեր առաջնորդներից

18.1 Նորվեգիա. Աշխարհի էլեկտրական մեքենաների լաբորատորիան

Քանի որ նոր մեքենաների վաճառքի ավելի քան 90%-ը էլեկտրական է, Նորվեգիան վաղ փուլում բախվել է ցանցային բոլոր մարտահրավերներին։ Օսլոյի դասն այն է, որ «միայն գնային ազդանշանները բավարար չեն»։ Երբ բոլորը արձագանքում են նույն ցածր գնային ազդանշանին ժամը 2:00-ին, դա ստեղծում է նոր «արհեստական ​​գագաթնակետ»։ Նորվեգական CPO-ները այժմ օգտագործում են «Ստագգերային մեկնարկ» ալգորիթմներ՝ գների անկմանը արձագանքը մեղմելու համար։

18.2 Կալիֆոռնիա. VPP սահմանը

Կալիֆոռնիայի «Արտակարգ բեռի նվազեցման ծրագիրը» (ELRP) վճարում է CPO-ներին և տանտերերին՝ ցանցում արտակարգ իրավիճակների ժամանակ լիցքավորումը կրճատելու համար: Tesla-ի վիրտուալ էլեկտրակայանը (VPP) ցույց է տվել, որ հազարավոր փոքր մարտկոցներ միավորելով՝ նրանք կարող են մատուցել նույն ծառայությունը, ինչ մեծ գազի գագաթնակետային էլեկտրակայանը, բայց ավելի էժան և զրոյական արտանետումներով:

18.3 Չինաստան. ենթակառուցվածքների մասշտաբավորում

Չինաստանն ունի աշխարհի ամենամեծ լիցքավորման ցանցը։ Այստեղ ուշադրության կենտրոնում են «Ինտեգրված էներգետիկ կայանները», որոնք համատեղում են արևային, կուտակիչ և փոխարինող կայանները։ Մարտկոցների փոխարինումը (BaaS) ալգորիթմում յուրահատուկ շրջադարձ է մտցնում. օպերատորը պետք է որոշի՝ փոխարինված մարտկոցները դանդաղ լիցքավորել (երկարացնելով ծառայության ժամկետը), թե՞ արագ (բարձր պահանջարկը բավարարելու համար)։

Եզրակացություն. Ինքնավար էներգետիկ ցանց

«Հիմար» լիցքավորումից մինչև «ինքնավար ցանցին ինտեգրված շարժունակություն» անցումը լավ ընթացքի մեջ է։ Մեր քննարկած ալգորիթմները՝ MPC, RL և MILP, 21-րդ դարի նոր «շարժիչներն» են։

CPO-ի համար ռազմավարությունը հստակ է.

1. Ներդրումներ կատարեք տվյալների ենթակառուցվածքների մեջ.Դուք չեք կարող օպտիմալացնել այն, ինչը չեք կարող չափել: ISO 15118-ը և OCPP 2.0.1-ը անվիճելի են:
2. Ընդունեք բազմաօբյեկտիվ օպտիմալացումը.Ծախսերի խնայողությունը մեկնարկային կետն է, բայց V2X-ից և օժանդակ ծառայություններից ստացված եկամուտը ապագան է։
3. Առաջնահերթություն տվեք օգտագործողի փորձին.Խելացի լիցքավորումը պետք է անտեսանելի լինի։ Վարորդը միշտ պետք է ունենա իրեն անհրաժեշտ էներգիան, երբ այն անհրաժեշտ է, արդար գնով։

Քանի որ ցանցը դառնում է ավելի ու ավելի ապաածխածնացված և ապակենտրոնացված, էլեկտրական տրանսպորտային միջոցը կճանաչվի այն բանի համար, ինչն իրականում կա՝ հզոր, շարժական և խելացի մարտկոց, որը պատահաբար ունի անիվներ: Այսօրվա ալգորիթմները տիրապետող CPO-ները վաղվա էներգետիկ տիտանները կլինեն: Դինամիկ գնագոյացման, վերականգնվող էներգիայի կանխատեսման և առաջադեմ սարքավորումների կառավարման միջոցով մենք ոչ միայն լիցքավորում ենք մեքենաներ, այլև կառուցում ենք ավելի դիմացկուն և կայուն մոլորակ:

Տեխնիկական բառարան CPO-ների համար

• Արբիտրաժ.Էներգիա գնել ցածր գնով և վաճառել բարձր գնով (կամ խուսափել բարձր գնով գնելուց):
• C-գնահատական:Մարտկոցի լիցքավորման կամ լիցքաթափման արագությունը՝ համեմատած դրա հզորության հետ։
• LCOE:Էներգիայի մակարդակիզացված արժեք՝ ակտիվի կյանքի ընթացքում էներգիայի արժեքի ամբողջական չափանիշ։
• SoC:Լիցքավորման վիճակ - մարտկոցում ներկայումս առկա էներգիայի տոկոսը։
• V2X:«Տրանսպորտային միջոցից դեպի ամեն ինչ»՝ երկկողմանի էներգիայի փոխանցման համար ընդհանուր տերմին։
• OCPP:Բաց լիցքավորման կետի արձանագրություն՝ լիցքավորիչ-ամպ հաղորդակցության ստանդարտ։
• ԻՍՕ 15118:Տրանսպորտային միջոցից ցանց հաղորդակցության միջազգային ստանդարտ։

Գլուխ 19. Տնտեսական ազդեցության մոդելավորում. 50 հանգույցից բաղկացած լիցքավորման կենտրոնի դեպքի ուսումնասիրություն

Քննարկված ալգորիթմների տեսական առավելությունները հաստատելու համար մենք անցկացրեցինք 50 հանգույցից բաղկացած լիցքավորման կենտրոնի մոդելավորում, որը գտնվում է մետրոպոլիտենային տարածքում՝ առևտրային և բնակելի ավտոպարկերի բարձր խտությամբ: Սիմուլյացիան տևել է մեկ ամբողջ տարի (8,760 ժամ)՝ օգտագործելով գերմանական EPEX սպոտ շուկայի և Կալիֆոռնիայի CAISO օրվա առաջվա շուկայի իրական գների տվյալները: Կենտրոնը համատեղում էր 350 հանրային լիցքավորիչներ, 120 աշխատատեղի միավորներ և 30 դեպո միակցիչներ, որոնք սպասարկվում էին 2 ՄՎտժ ստացիոնար մարտկոցով, 1.2 ՄՎտ հզորությամբ արևային ավտոտնակով և 5 ՄՎտ հզորությամբ ցանցային միացմամբ, որը սահմանափակվում էր պահանջարկի վճարի սակագնով: 40 էլեկտրական ավտոբուսներից բաղկացած նավատորմը մոդելավորվել է V2X-ունակ լիցքավորիչների վրա, և յուրաքանչյուր հանգույց կիրառել է նախորդ գլուխներում նկարագրված բեռի բաշխման և արբիտրաժային տրամաբանությունը:

Սիմուլյացիայի կարգավորում և ենթադրություններ

• Գնային ազդանշաններ.Մոդելը ղեկավարվում էր 2025 թվականի իրական սփոթ գներով՝ արբիտրաժային ալգորիթմով, որը լիցքավորում էր մարտկոցը, երբ գները իջնում ​​էին շարժական շեմից ցածր և լիցքաթափվում, երբ գները գերազանցում էին այն։
• Արևային պրոֆիլ՝Տեղական ճառագայթման տվյալները սնուցել են ավտոտնակի մոդելը, որտեղ արևային էներգիայի սեփական սպառումը գերակայություն է տրվել ցանցից ներմուծումից առաջ։
• Պահանջարկի վճարներ՝Կիրառվել է ամսական 18 դոլար/կՎտ տիպիկ առևտրային սակագին, որը տույժի է ենթարկում տեղանքի տրանսֆորմատորի վրա միաժամանակյա 15 րոպեանոց գագաթնակետային լարվածությունը։
• Վարորդի վարքագիծը.Ժամանման ժամերը հետևում էին չափված զբաղվածության կորերին, և վարորդների մի մասը ընտրել էր խելացի լիցքավորման սեանսներ, որոնք թույլ էին տալիս ±2 ժամյա ճկուն ժամանակացույց։
• Հաստության փորձարկում.Սիմուլյացիան վերագործարկվել է 200 Մոնտե Կառլո սցենարների համար՝ ±30% գնային անկայունությամբ և սարքավորումների պատահական անջատումներով։ Պիկային ցուցանիշների նվազեցման օգուտները երբեք չեն իջել 29%-ից ցածր, ինչը հաստատում է ռազմավարության դիմադրողականությունը։

Արդյունքներ. Ինչ է բացահայտում մոդելը

• Պիկ պահանջարկը նվազել է 38%-ովհամեմատած միամիտ «ժամանման պահին վճարի» բազային մոտեցման հետ, որը տարեկան պահանջարկի վճարները կրճատում է մոտավորապես 210,000 դոլարով:
• Արբիտրաժը գումարած արևային էներգիայի ինքնասպառումը ավելացրեց 64,000 դոլարտարեկան եկամտի մեջ՝ մարտկոցը ծախսերի կենտրոնից վերածելով շահույթի կենտրոնի։
• Լիցքավորիչների օգտագործումը աճել է 12%-ովքանի որ գնային առումով արձագանքող ժամանակացույցը նիստերը տեղափոխեց ոչ գագաթնակետային ժամերի, նվազեցնելով հերթերը ամենածանրաբեռնված ժամերին։
• V2X եկամուտը.40 ավտոբուսներից բաղկացած ավտոպարկը տարեկան լրացուցիչ 31,000 դոլար է ներդրել հաճախականության կարգավորման ծառայության միջոցով, որի դեպքում մոդելավորված մարտկոցի վատթարացումը կազմել է ընդամենը 2.1% տարեկան հզորության կորուստ, ինչը հարմարավետորեն համապատասխանում է ավտոպարկի սպասումներին։
• Համակարգի փոխհատուցում.Ներառյալ սարքավորումները, տեղադրումը և մարտկոցը, խելացի կառավարման արդիականացումը հասավ իր փոխհատուցմանը 4.6 տարվա ընթացքում՝ տասը տարվա ընթացքում ապահովելով 21% ներքին եկամտաբերություն։

Սիմուլյացիայի հիմնական եզրակացությունները

Թվերը հաստատում են այն, ինչ խոստանում էր տեսությունը.Լիցքավորման կենտրոնի մեջ ամենախելացի ներդրումը ավելի շատ երկաթը չէ, այլ ավելի լավ կառավարման ծրագրային ապահովումը։Բեռի բաշխումը, մարտկոցի բուֆերացումը և գնի վրա հիմնված ժամանակացույցը նույն ֆիզիկական սարքավորումները վերածում են զգալիորեն ավելի լավ բիզնես նախագծի: 50 հանգույցից բաղկացած մոդելը նաև բացահայտեց երկու գործնական նախապայման՝ հուսալի OCPP/ISO 15118 հեռաչափություն յուրաքանչյուր լիցքավորիչից և ամպային հարթակ, որը կարող է վերաուղարկել հարյուրավոր հանգույցներ գնի կամ բեռի իրադարձությունից վայրկյանների ընթացքում:

Եզրափակիչ մտքեր. Սիմուլյացիայից մինչև տեղակայում

A simulation is only as good as the hardware that executes it. The algorithms in this paper run daily on MIDA Power’s commercial chargers, which ship with integrated load-sharing controllers, V2X-capable power stages, and OCPP 2.0.1 cloud connectivity. Whether you are planning a two-charger retail site or a 50-node urban hub, our engineers will model your local tariff structure, solar profile, and fleet data to quantify your savings before you spend a dollar. Contact MIDA Power at sales@midapower.com for a free feasibility study, simulation report template, and full product specifications.