Խելացի էլեկտրական մեքենաների լիցքավորման տեխնիկական ճարտարապետությունը. դինամիկ բեռի հավասարակշռում և BESS օպտիմալացում

Խելացի էլեկտրական մեքենաների լիցքավորման համապարփակ տեխնիկական ճարտարապետությունը. դինամիկ բեռի հավասարակշռման յուրացում առաջադեմ կառավարման օղակների միջոցով, տեղական ամպային ինտեգրացիա, բազմաէներգետիկ օպտիմալացում ֆոտովոլտային և BESS-ի միջոցով, և լայնածավալ կանխատեսող ցանցի կայունության կառավարում:

Գլուխ 1. Խելացի էլեկտրական մեքենաների լիցքավորման ներածություն և դինամիկ բեռի հավասարակշռման (DLB) անհրաժեշտությունը

Էլեկտրական շարժունակությանը համաշխարհային անցումը այլևս ծայրամասային միտում չէ, այլ տրանսպորտային ոլորտի դեկաբորնիզացիայի կենտրոնական հենասյուն։ Քանի որ միլիոնավոր ներքին այրման շարժիչով (ICE) մեքենաներ փոխարինվում են էլեկտրական մեքենաներով (EV), էլեկտրաէներգիայի պահանջարկը հեղուկ վառելիքներից տեղափոխվում է էլեկտրական ցանց։ Այս պարադիգմայի փոփոխությունը հսկայական մարտահրավեր է ներկայացնում էլեկտրական ենթակառուցվածքների համար, որոնք շատ դեպքերում նախագծվել են տասնամյակներ առաջ։ Էլեկտրական մեքենաների լիցքավորման ընդհատվող և բարձր հզորության բնույթը կարող է հանգեցնել ցանցի տեղայնացված գերբեռնվածության, տրանսֆորմատորների քայքայման և, ի վերջո, աղետալի խափանումների, եթե ճշգրիտ չկառավարվի։

Խելացի էլեկտրական մեքենաների լիցքավորումը տեխնոլոգիական կամուրջ է շարժունակության աճող պահանջարկի և էլեկտրական ցանցի ֆիզիկական սահմանափակումների միջև: Իր էությամբ, խելացի լիցքավորումը վերաբերում է ինտելեկտին՝ իմանալ, թե երբ, ինչ արագությամբ և ինչ առաջնահերթությամբ պետք է լիցքավորվի էլեկտրական մեքենան: Այնուամենայնիվ, այս ինտելեկտի շերտի ամենակարևոր բաղադրիչը դինամիկ բեռի հավասարակշռումն է (DLB):

Դինամիկ բեռի հավասարակշռումը տվյալ վայրի առկա էլեկտրական հզորության անընդհատ մոնիթորինգի և այդ հզորությունը իրական ժամանակում բաշխելու գործընթաց է ակտիվ էլեկտրական մեքենաների լիցքավորիչների միջև: Առանց DLB-ի շենքը կամ լիցքավորման կայանը ստիպված կլինեին աշխատել ստատիկ սահմանաչափով, որը հաճախ թելադրվում է գագաթնակետային բեռի «վատագույն սցենարով»: Սա հանգեցնում է զանգվածային անարդյունավետության. կամ վայրը թերհագեցած է, ինչը հանգեցնում է օգտատերերի համար դանդաղ լիցքավորման, կամ վայրը պահանջում է չափազանց թանկ ենթակառուցվածքային արդիականացումներ՝ շաբաթական միայն մի քանի ժամ տևող տեսական գագաթնակետերը կառավարելու համար:

DLB-ի անհրաժեշտությունը բխում է երեք հիմնական շարժիչ ուժերից՝

1. Ենթակառուցվածքների պահպանումԳլխավոր անջատիչների անջատման կանխարգելում և տրանսֆորմատորների գերտաքացումից պաշտպանություն։
2. Տնտեսական արդյունավետությունԲարձր պահանջարկի վճարներից և սպասարկման վահանակների կամ տեղական բաշխման ցանցերի արդիականացման արգելակող ծախսերից խուսափելը։
3. Օգտատիրոջ գոհունակությունԲոլոր օգտատերերի համար լիցքավորման արագության մաքսիմալացում՝ ինտելեկտուալ կերպով օգտագործելով յուրաքանչյուր հասանելի կիլովատտ-ժամ հզորությունը։

Այս խորը տեխնիկական ուսումնասիրության ընթացքում մենք կվերլուծենք DLB-ի մեխանիկան՝ սկսած միլիվայրկյանային մակարդակի կառավարման օղակներից, որոնք կառավարում են հզորության էլեկտրոնիկան, մինչև հազարավոր լիցքավորման կետերի ամպային կազմակերպումը: Մենք կուսումնասիրենք, թե ինչպես է DLB-ն զարգանում, երբ ինտեգրվում է վերականգնվող էներգիայի աղբյուրների հետ, ինչպիսիք են ֆոտովոլտային (PV) և մարտկոցային էներգիայի կուտակման համակարգերը (BESS), և թե ինչպես է կանխատեսողական մոդելավորումը թույլ տալիս խոշորածավալ լիցքավորման կենտրոններին կանխատեսել ցանցի տատանումները, նախքան դրանք տեղի կունենան: Քանի որ մենք շարժվում ենք դեպի ապագա, որտեղ էլեկտրական մեքենան ոչ միայն սպառող է, այլև բաշխված էներգիայի ռեսուրս, DLB-ի նրբությունները հասկանալը չափազանց կարևոր է ինժեներների, քաղաքաշինարարների և էներգամատակարարների համար:

Գլուխ 2. Դինամիկ բեռի հավասարակշռման հիմնարար սկզբունքները

Հասկանալու համար, թե ինչպես է աշխատում DLB-ն, նախ պետք է հասկանալ «ստատիկ» այլընտրանքը: Ստատիկ բեռի հավասարակշռման միջավայրում յուրաքանչյուր լիցքավորիչին հատկացվում է հոսանքի որոշակի քանակություն: Օրինակ, եթե օբյեկտն ունի 100 Ա սահմանափակում և 5 լիցքավորիչ, յուրաքանչյուրը կարող է սահմանափակվել 20 Ա-ով: Եթե լիցքավորվում է միայն մեկ մեքենա, այն դեռ ստանում է միայն 20 Ա, վատնելով առկա հզորության 80 Ա: Եվ հակառակը, եթե բոլոր 5 մեքենաները լիցքավորվում են, և ինչ-որ մեկը միացնում է շենքում բարձր հզորության HVAC համակարգը, ընդհանուր բեռը կարող է գերազանցել 100 Ա-ն, ինչը հանգեցնում է էլեկտրաէներգիայի անջատման:

DLB-ն այս կոշտ բաշխումը փոխարինում է ճկուն, արագ արձագանքող համակարգով: Հիմնարար սկզբունքը «Ընդհանուր հասանելի հզորության» և «Ակտիվ լիցքավորման պահանջարկի» միջև հետադարձ կապի օղակն է:

Մաթեմատիկական հիմնադրամ

Ամենապարզ ձևով, DLB-ն կարող է արտահայտվել հետևյալ հավասարմամբ՝P_մատչելի_էլեկտրական_վրա_մատչելի(t) = P_ընդհանուր_լիմիթ – P_ոչ_էլեկտրական_վրա_բեռնվածություն(t)

Որտեղ՝

• P_ընդհանուր_սահմանափակումկայքի ֆիզիկական կամ պայմանագրային սահմանն է։
• P_non_EV_loads(t)լույսերի, մեքենաների, վերելակների և այլնի իրական ժամանակի սպառումն է, որը չափվում է խելացի հաշվիչով։
• P_մատչելի_էլեկտրական_մեքենաների_համար(t)մնացած հզորությունն է, որը կարող է անվտանգ կերպով բաշխվել էլեկտրական մեքենաների միջև։

Բարդությունն առաջանում է, երբ համակարգը պետք է որոշի, թե ինչպես բաշխելP_մատչելի_էլեկտրական_մեքենաների_համար(t)մեջNլիցքավորիչներ։ Այս բաշխումը կարգավորվում է ալգորիթմներով, որոնք հաշվի են առնում.

• Լիցքավորման վիճակ (SoC)Գրեթե դատարկ մարտկոցով մեքենան կարող է ավելի բարձր առաջնահերթություն ստանալ։
• Մեկնման ժամըԳիշերը լիցքավորվող մեքենան կարող է դանդաղ լիցքավորվել, մինչդեռ արագ լիցքավորման կարիք ունեցող մեքենան ստանում է ավելի մեծ լիցք։
• Փուլային հավասարակշռումԵռաֆազ համակարգերում DLB-ն պետք է ապահովի, որ ոչ մի մեկ փուլ չծանրաբեռնվի, մի խնդիր, որը պահանջում է բարդ անջատման տրամաբանություն կամ փուլային բաշխում։

Զգացողություն և չափում

DLB-ի ճշգրտությունը ամբողջությամբ կախված է ստացված տվյալների որակից: Սա սովորաբար ներառում է հոսանքի տրանսֆորմատորներ (CT) կամ ընդհանուր միացման կետում (PCC) տեղադրված նվիրված խելացի հաշվիչներ: Այս սարքերը պետք է բարձր հաճախականությամբ (հաճախ 1 Հց կամ ավելի բարձր) հաղորդեն բեռի տվյալները, որպեսզի DLB կարգավորիչը կարողանա վայրկյանների ընթացքում արձագանքել շենքի բեռի հանկարծակի տատանումներին, օրինակ՝ արդյունաբերական շարժիչի գործարկմանը՝ գլխավոր անջատիչի անջատումը կանխելու համար:

Հիերարխիկ կառուցվածքը

DLB-ն հաճախ գործում է հիերարխիկ կարգով: «Տեղական» մակարդակում կարգավորիչը կառավարում է լիցքավորիչների կլաստեր: «Տեղանքի» մակարդակում այն ​​համակարգվում է շենքի կառավարման համակարգի հետ: «Ցանցի» մակարդակում այն ​​կարող է արձագանքել կոմունալ ծառայությունների կողմից եկող պահանջարկի արձագանքման (DR) ազդանշաններին: Այս բազմաշերտ մոտեցումը ապահովում է, որ տեղական անվտանգությունը պահպանվի՝ միաժամանակ մասնակցելով ավելի լայն էներգետիկ շուկաներին:

Գլուխ 3. DLB ալգորիթմների կառավարման ցիկլի նախագծում. PID և մոդելային կանխատեսողական կառավարում (MPC)

Դինամիկ բեռի հավասարակշռման համակարգի արդյունավետությունը, վերջին հաշվով, չափվում է դրա լատենտությամբ և ճշգրտությամբ: Եթե շենքի բեռը կտրուկ աճում է, և DLB համակարգը 30 վայրկյան է պահանջում էլեկտրական մեքենայի լիցքավորման հոսանքը կարգավորելու համար, գլխավոր անջատիչը, հավանաբար, կանջատվի մինչև ուղղման իրականացումը: Հետևաբար, կառավարման օղակի նախագծումը խելացի լիցքավորման կայանի «ուղեղն» է: Այս գլխում մենք կխորանանք այս կառավարման մեխանիզմների ինժեներական բնութագրերի մեջ՝ կենտրոնանալով համամասնական-ինտեգրալ-ածանցյալ (PID) կարգավորիչների և ավելի առաջադեմ մոդելային կանխատեսողական կառավարման (MPC) վրա:

PID կառավարման շրջանակը DLB-ում

PID կարգավորիչները արդյունաբերական ավտոմատացման հիմնական շարժիչ ուժերն են և բնական կիրառություն են գտնում DLB-ում: PID ցիկլի նպատակն է պահպանել տեղանքի ընդհանուր բեռը ($P_{total}$) սահմանված արժեքի ($P_{limit}$) վրա կամ դրանից ցածր՝ կարգավորելով կառավարման փոփոխականը, որը EVSE-ներին (էլեկտրական տրանսպորտային միջոցների մատակարարման սարքավորումներ) ուղարկվող առավելագույն հոսանքի սահմանաչափն է:

• Համամասնական (P)P-տերմինը անմիջապես արձագանք է տալիս սխալին ($P_{limit}$ և $P_{total}$ միջև եղած տարբերությունը): Եթե սխալը մեծ է (օրինակ՝ շենքի բեռի զգալի անկում), P-տերմինը արագորեն մեծացնում է էլեկտրական մեքենայի թույլատրելի լիցքավորման հոսանքը: Այնուամենայնիվ, միայն P-ի կառավարումը հաճախ հանգեցնում է «կայուն վիճակի սխալի», երբ համակարգը երբեք լիովին չի հասնում սահմանին:
• Ինտեգրալ (I)I-տերմինալը հաշվի է առնում անցյալի սխալների կուտակումը։ Այն դանդաղորեն բարձրացնում կամ նվազեցնում է հոսանքը՝ կայուն վիճակի սխալը վերացնելու համար, ապահովելով, որ համակարգը ժամանակի ընթացքում օգտագործի բոլոր հասանելի ամպերները։
• Ածանցյալ (Դ)D-տերմինը կանխատեսում է ապագա սխալները՝ դիտարկելով փոփոխության արագությունը։ Սա կարևոր է «գերբեռնվածությունը» կանխելու համար։ Եթե բեռը արագորեն աճում է, D-տերմինը ագրեսիվ կերպով կխեղդի էլեկտրական մեքենաների լիցքավորիչները, նախքան սահմանաչափին իրականում հասնելը։

DLB միջավայրում PID օղակը պետք է ուշադիր կարգավորվի: Եթե այն չափազանց ագրեսիվ է, EVSE-ները անընդհատ կմոդուլացնեն իրենց հոսանքը, ինչը կարող է մաշվածություն առաջացնել մեքենայի ներկառուցված լիցքավորիչի (OBC) վրա և հնարավոր է՝ գրգռել EV-ի ծրագրային ապահովումը՝ հանգեցնելով լիցքավորման սխալների: Եթե այն չափազանց դանդաղ է, այն չի գործում իր հիմնական նպատակում՝ ցանցը պաշտպանելու համար:

PID-ից այն կողմ. Մոդելի կանխատեսողական կառավարում (MPC)

Մինչդեռ PID-ը արդյունավետ է պարզ սցենարների համար, ժամանակակից խոշոր լիցքավորման կենտրոնները ավելի ու ավելի շատ են օգտագործում մոդելային կանխատեսողական կառավարումը (MPC): Ի տարբերություն PID-ի, որը ռեակտիվ է, MPC-ն նախաձեռնողական է: Այն օգտագործում է համակարգի մաթեմատիկական մոդել՝ որոշակի «կանխատեսման հորիզոնում» կանխատեսելու համար դրա ապագա վարքագիծը:

DLB-ի համատեքստում MPC կառավարիչը հաշվի է առնում.

1. Համակարգի սահմանափակումներԼիցքավորիչների ֆիզիկական սահմանները, տրանսֆորմատորի հզորությունը և մեքենայի առավելագույն մուտքի արագությունը։
2. Ապագայի կանխատեսումներԿանխատեսված շենքի բեռը՝ հիմնված պատմական օրինաչափությունների, եղանակի կանխատեսումների (ազդում է HVAC բեռի վրա) և տրանսպորտային միջոցների սպասվող ժամանման վրա։
3. Նպատակային ֆունկցիաՄաթեմատիկական նպատակ, օրինակ՝ «Նվազագույնի հասցնել ընդհանուր էներգիայի ծախսը՝ ապահովելով, որ բոլոր մեքենաները առավոտյան 8-ին հասնեն SoC-ի 80%-ի»։

MPC ալգորիթմը լուծում է օպտիմալացման խնդիր յուրաքանչյուր ժամանակային քայլում (օրինակ՝ յուրաքանչյուր 5 րոպեն մեկ): Այն հաշվարկում է օպտիմալ կառավարման գործողությունների հաջորդականություն, բայց իրականացնում է միայն առաջինը, ապա վերահաշվարկում է հաջորդ քայլում: Սա թույլ է տալիս DLB համակարգին «հարթեցնել» լիցքավորման պրոֆիլները: Օրինակ, եթե համակարգը գիտի, որ շենքի բեռի հսկայական աճ է սպասվում ժամը 14:00-ին, այն կարող է նախապես լիցքավորել էլեկտրական մեքենաները ժամը 13:30-ին, ապա խորը արագություն հաղորդել դրանց 14:00-ին, այլ ոչ թե կտրուկ արձագանքել, երբ կտրուկ աճ է գրանցվել:

Լատենտության և հաղորդակցման արձանագրություններ

Կառավարման օղակը արագ է միայն իր կապի կապի արագությամբ։ Շատ DLB կարգավորումներում կառավարիչը կապվում է լիցքավորիչների հետ Modbus TCP, RTU կամ Open Charge Point Protocol (OCPP) միջոցով։

• ՄոդբուսԱռաջարկում է շատ ցածր լատենտություն (միլիվայրկյաններ), ինչը այն իդեալական է դարձնում տեղական, անվտանգության համար կարևոր DLB-ի համար։
• OCPP 1.6/2.0.1Ամպից լիցքավորիչ հաղորդակցության արդյունաբերական ստանդարտը։ Չնայած ավելի հարուստ գործառույթներով (հաշվարկի, նույնականացման և ներկառուցված ծրագրի թարմացումների կառավարում), այն զգալի լատենտություն է առաջացնում (հաճախ 1-5 վայրկյան)՝ WebSockets-ի միջոցով JSON հաղորդագրությունների ծանրաբեռնվածության և հանրային ինտերնետի միջոցով անցնելու պատճառով։

Ինժեներները պետք է ընտրեն ճիշտ արձանագրությունը՝ հիմնվելով բեռի հավասարակշռման կարևորության վրա: Բնակելի տան համար մի փոքր ավելի դանդաղ ամպային DLB-ն կարող է բավարար լինել: Արդյունաբերական գործարանի համար, որտեղ անջատիչի անջատումը հազարավոր դոլարներ է արժենում անսարքության պատճառով, տեղական Modbus-ի վրա հիմնված օղակը պարտադիր է:

Գլուխ 4. Տեղական և ամպային DLB ճարտարապետություն. համեմատական ​​վերլուծություն

Խելացի լիցքավորման ենթակառուցվածք նախագծելիս ճարտարապետական ​​ամենակարևոր որոշումներից մեկը «բանականության» տեղակայման վայրն է: Արդյո՞ք բեռի հավասարակշռման տրամաբանությունը պետք է աշխատի տեղում գտնվող սարքավորումների վրա (Տեղական DLB), թե՞ այն պետք է կառավարվի հեռակա սերվերի կողմից (Cloud DLB): Երկու մոտեցումներն էլ ունեն իրենց առանձնահատուկ առավելություններն ու փոխզիջումները հուսալիության, արժեքի և մասշտաբայնության առումով:

Տեղական DLB. Եզրային հաշվարկների մոտեցումը

Տեղական DLB-ն ներառում է ֆիզիկական կարգավորիչ՝ հաճախ PLC (ծրագրավորվող տրամաբանական կարգավորիչ), նվիրված դարպաս կամ մեկ «գլխավոր» լիցքավորիչ, որը անմիջականորեն կապվում է տեղական ցանցի (LAN) մյուս լիցքավորիչների հետ։

Առավելություններ՝

1. Հուսալիություն և անցանց ռեժիմում աշխատելու հնարավորությունՀամակարգը կախված չէ ինտերնետ կապից։ Եթե մանրաթելային գիծը կտրվի, լիցքավորիչները շարունակում են տեղայնորեն հավասարակշռել բեռը՝ ապահովելով շենքի էլեկտրական անվտանգությունը։
2. Ցածր լատենտությունԻնչպես քննարկվել է 3-րդ գլխում, տեղական կապը (Modbus կամ տեղական OCPP) տեղի է ունենում վայրկյանից մի փոքր ավելի արագությամբ։ Սա կարևոր է անկայուն, ոչ էլեկտրական բեռներ ունեցող վայրերի համար, ինչպիսիք են գործարանները կամ հիվանդանոցները։
3. ԱնվտանգությունԿառավարման ազդանշանները տեղական ցանցի ներսում պահելը նվազեցնում է կիբեռսպառնալիքների հարձակման մակերեսը, որոնք կարող են փորձել մանիպուլյացնել ցանցի կայունությունը։

Թերություններ՝

1. Սարքավորումների արժեքըՊահանջում է տեղում լրացուցիչ սարքավորումների գնում և տեղադրում։
2. Սպասարկման բարդությունըDLB տրամաբանության թարմացումը կարող է պահանջել տեղում այցելություններ կամ եզրային սարքերի բարդ հեռակառավարում։
3. Մեկուսացված տվյալներՏեղական կարգավորիչը սահմանափակ տեսանելիություն ունի ցանցի ավելի լայն պայմանների կամ կոմունալ ծառայությունների էներգիայի գների նկատմամբ, եթե այն հատուկ ինտեգրված չէ ամպային ներքին համակարգի հետ։

Ամպային DLB. Օրկեստրացիա մասշտաբով

Ամպային ճարտարապետության մեջ խելացի հաշվիչը և լիցքավորիչները բոլորը հաղորդում են իրենց տվյալները կենտրոնական կառավարման հարթակին: Ամպը հաշվարկում է յուրաքանչյուր լիցքավորիչի համար օպտիմալ հզորությունը և ուղարկում էSmartCharging.SetChargingProfileհրամանը վերադարձնել EVSE-ներին։

Առավելություններ՝

1. ՄասշտաբայնությունԱնհամեմատ ավելի հեշտ է կառավարել 1000 կայք մեկ ամպային վահանակից, քան 1000 առանձին տեղական կառավարիչներ։
2. Գլոբալ օպտիմալացումԱմպը կարող է համախմբել տվյալներ բազմաթիվ վայրերից՝ վիրտուալ էլեկտրակայաններին (ՎԷԿ) մասնակցելու կամ տարածաշրջանային ցանցային լարվածությանը արձագանքելու համար։
3. Արհեստական ​​բանականության առաջադեմ ինտեգրացիաԿանխատեսման համար բարդ մեքենայական ուսուցման մոդելների գործարկումը (որը մենք կքննարկենք 8-րդ գլխում) շատ ավելի իրագործելի է հզոր ամպային սերվերների վրա, քան սահմանափակված եզրային սարքավորումների վրա։
4. Ավելի ցածր նախնական արժեքԱնհրաժեշտ չէ նվիրված տեղական կառավարիչ, եթե լիցքավորիչները կարող են անմիջապես միանալ ամպային տեխնոլոգիաներին։

Թերություններ՝

1. Կապի կախվածությունԵթե ​​ինտերնետը անջատվում է, համակարգը սովորաբար վերադառնում է «անվտանգ վիճակի» (օրինակ՝ բոլոր մեքենաների համար նվազագույն լիցքավորման հոսանք), ինչը կարող է խիստ անարդյունավետ լինել և հանգեցնել հաճախորդների բողոքների։
2. Բարձր լատենտությունՀաշվիչի, ամպային սերվերի և լիցքավորիչի միջև երկկողմանի կապի ժամանակը կարող է լինել մի քանի վայրկյան։ Սա դժվարացնում է «ակնթարթային» բեռի կտրուկ տատանումներին արձագանքելը։
3. Գաղտնիության հետ կապված մտահոգություններԷներգետիկ տվյալների անընդհատ հոսքը ամպային հարթակներ որոշ կորպորատիվ հաճախորդների համար առաջացնում է տվյալների ինքնիշխանության և գաղտնիության խնդիրներ։

Հիբրիդային մոդել. Երկու աշխարհների լավագույնը

Այս փոխզիջումները գիտակցելով՝ արդյունաբերությունը շարժվում է դեպի հիբրիդային մոդել։ Այս համակարգում տեղական դարպասը կարգավորում է անվտանգության համար կարևոր, միլիվայրկյանային մակարդակի բեռի հավասարակշռումը (ապահովելով, որ անջատիչը երբեք չանջատվի)։ Միևնույն ժամանակ, ամպը ապահովում է բարձր մակարդակի ռազմավարություն՝ տեղական կառավարիչի համար «բյուջեներ» սահմանելով՝ հիմնվելով էներգիայի գների, օգտագործողների ժամանակացույցերի և ցանցի ազդանշանների վրա։ Այս «եզրային ծանրաբեռնվածությամբ, ամպային համակարգով» մոտեցումը ապահովում է ենթակառուցվածքների պաշտպանության համար անհրաժեշտ հուսալիությունը՝ միաժամանակ պահպանելով ամպային կառավարման ճկունությունը։

Գլուխ 5. Իրական ժամանակում էներգիայի բաշխման ռազմավարություններ և առաջնահերթություններ

Դինամիկ բեռի հավասարակշռման ամենաբարդ ալգորիթմական մարտահրավերն է որոշել, թե ինչպես բաշխել հասանելի հզորությունը բազմաթիվ էլեկտրական մեքենաների միջև: Դա պարզապես ընդհանուր կիլովատտները մեքենաների քանակին բաժանելու հարց չէ: Բարդ DLB համակարգը պետք է հավասարակշռի արդարությունը, արդյունավետությունը և անհատական ​​օգտագործողների պահանջները: Այս գլխում մենք կուսումնասիրենք այսօր ոլորտում օգտագործվող հզորության բաշխման տարբեր ռազմավարություններ:

Առաջինը եկողին առաջինը կծառայեն (FCFS)

Ամենապարզ բաշխման ռազմավարությունը FCFS-ն է։ Առաջին միացված մեքենան ստանում է իր պահանջվող առավելագույն հզորությունը։ Հաջորդող մեքենաները ստանում են մնացած հզորությունը։

Առավելություններ՝

• Պարզ է իրականացնելու համար։
• Հստակ և թափանցիկ առաջին օգտատերերի համար։

Թերություններ՝

• Շատ անարդար է։ Հինգերորդ օգտատերը, որը կժամանի, կարող է զրոյական էլեկտրաէներգիա ստանալ, նույնիսկ եթե շտապ ուղևորություն ունի, մինչդեռ առաջին օգտատերն արդեն 90% լիցքավորված է և կարող է հեշտությամբ սպասել։
• Սա հանգեցնում է «էներգիայի կուտակման», երբ մեքենան ժամերով զբաղեցնում է բարձր հզորության լիցքավորման անցքը, մինչդեռ վերջին մի քանի տոկոսային միավորները լիցքավորվում են շատ դանդաղ տեմպերով։

Հավասար բաշխում

Այս մոդելում հասանելի հզորությունը հավասարապես բաշխվում է բոլոր ակտիվ սեսիաների միջև։ Եթե հասանելի է 100 կՎտ և լիցքավորվում է 4 մեքենա, յուրաքանչյուրը ստանում է 25 կՎտ։ Եթե միանում է 5-րդ մեքենան, բոլորի հզորությունը նվազում է մինչև 20 կՎտ։

Առավելություններ՝

• Բնութագրորեն «արդար»՝ հիմնական իմաստով։
• Առավելագույնի է հասցնում առնվազն որոշակի լիցք ստացող մեքենաների քանակը։

Թերություններ՝

• Անարդյունավետ է փոքր մարտկոցներ ունեցող կամ լրիվ լիցքավորմանը մոտեցող մեքենաների համար: Միայն 7 կՎտ հզորությամբ մեքենային «հատկացվում» է 20 կՎտ հզորություն, որի արդյունքում վատնվում է 13 կՎտ, որը կարող էր ծախսվել 50 կՎտ հզորությամբ մեքենայի վրա:

Առաջնահերթության վրա հիմնված բաշխում (SoC և մարտկոցի հզորություն)

Ժամանակակից DLB համակարգերը օգտագործում են ավելի խելացի, բազմափոփոխական օպտիմալացում: Դրանք առաջնահերթություն են տալիս մեքենաներին՝ հիմնվելով դրանց լիցքավորման վիճակի (SoC) վրա: 10% SoC ունեցող մեքենային առաջնահերթություն է տրվում 80% լիցքավորված մեքենայի նկատմամբ, քանի որ 10% լիցքավորված մեքենան ավելի շտապ կարիք ունի հեռավորության և կարող է նաև ընդունել շատ ավելի բարձր լիցքավորման արագություն՝ լիթիում-իոնային լիցքավորման կորի (հաստատուն հոսանքի փուլ) շնորհիվ:

Ավելին, համակարգը հաշվի է առնումառավելագույն ընդունման մակարդակըտրանսպորտային միջոցի։ ՕգտագործելովԱռավելագույն հոսանքՄեքենայի կողմից հաղորդված հզորության (AC լիցքավորման դեպքում PWM-ի կամ DC լիցքավորման դեպքում թվային կապի միջոցով) դեպքում DLB կարգավորիչը ապահովում է, որ այն երբեք չհատկացնի ավելի շատ հզորություն, քան մեքենան իրականում կարող է օգտագործել, այդպիսով վերաբաշխելով «ավելցուկը» այլ տրանսպորտային միջոցների միջև։

Օգտատիրոջ կողմից սահմանված առաջնահերթություններ և «պրեմիում» լիցքավորում

Առևտրային միջավայրերում DLB-ն կարող է կապված լինել հաշվարկային համակարգի հետ: Օգտատերը կարող է վճարել լրացուցիչ վճար «Արագ հոսքի» լիցքավորման համար՝ ապահովելով, որ միշտ ստանա հնարավոր առավելագույն հզորությունը՝ անկախ այլ բեռներից: Եվ հակառակը, նավատորմի մեքենաներին կարող են տրվել տարբեր առաջնահերթություններ՝ կախված իրենց նախատեսված մեկնման ժամերից: Առավոտյան ժամը 5-ին մեկնող առաքման մեքենան առաջնահերթություն է ստանում ժամը 3-ին, քան առավոտյան 9-ին մեկնող մեքենան:

Համաչափության արդարության ալգորիթմ

Հեռահաղորդակցությունից (LTE/5G ժամանակացույց) ստացված այս ալգորիթմը փորձում է մաքսիմալացնել համակարգի ընդհանուր «օգտակարությունը»։ Այն հավասարակշռում է բարձր հզորության անհապաղ անհրաժեշտությունը (արդյունավետություն) և երկարաժամկետ անհրաժեշտությունը՝ ապահովելու համար, որ ոչ մի մեքենա չմնա լիցքավորված (արդարություն)։ Այն հաշվարկում է առաջնահերթության միավոր յուրաքանչյուր մեքենայի համար.Միավոր = (Պահանջվող հզորություն / Մինչ այժմ ստացված միջին հզորություն)Ամենաբարձր միավորներ հավաքած մեքենաները ստանում են հասանելի հզորության հաջորդ բաշխումը։

Գլուխ 6. Ցանցի կայունությունը և գերբեռնվածության կանխարգելման մեխանիզմները

Դինամիկ բեռի հավասարակշռումը ոչ միայն օգտագործողի հարմարության համար նախատեսված գործառույթ է, այլև ցանցի կայունության համար կարևոր անվտանգության համակարգ: Էլեկտրական մեքենաների ներթափանցման աճին զուգընթաց, բաշխիչ ցանցը բախվում է նոր տեսակի սթրեսների, այդ թվում՝ պահանջարկի արագ տատանումների և հարմոնիկ աղավաղման: Այս գլուխը ուսումնասիրում է DLB-ի կողմից ցանցը պաշտպանելու և աղետալի գերբեռնվածությունները կանխելու մեխանիզմները:

«Թռիչքի կորի» պաշտպանության տրամաբանությունը

Էլեկտրական անջատիչներն ունեն «անջատման կոր». դրանք կարող են մի քանի րոպե դիմանալ թեթև գերբեռնվածությանը, բայց անմիջապես կանջատվեն, եթե տեղի ունենա մեծ լարման ալիք։ Հզոր DLB կարգավորիչը պետք է մոդելավորի այս անջատման կորը։ Այն պետք է թույլ տա շատ կարճատև թռիչքներ (օրինակ՝ վերելակի մեկնարկ)՝ էլեկտրական մեքենաների լիցքավորիչների անհարկի ծանրաբեռնվածությունից խուսափելու համար, բայց այն պետք է վճռականորեն գործի, եթե գերբեռնվածությունը շարունակվի։

Ավելի առաջադեմ կառավարիչները օգտագործում են «երկակի շեմային» մոտեցում.

1. Զգուշացման շեմ (օրինակ՝ սահմանի 90%)Կառավարման համակարգը սկսում է էլեկտրական մեքենաների լիցքավորիչների «մեղմ գազի» ռեժիմը՝ սահմանաչափին չհասնելու համար։
2. Կրիտիկական շեմ (օրինակ՝ սահմանի 98%)Կառավարիչը իրականացնում է «վթարային կանգառ» կամ ագրեսիվ նվազեցում մինչև նվազագույն թույլատրելի հոսանքը (սովորաբար 6 Ա՝ փոփոխական հոսանքի լիցքավորման համար)՝ գլխավոր ապահովիչը պաշտպանելու համար։

Փուլային անհավասարակշռության կառավարում

Եռաֆազ էլեկտրական համակարգերում (որոնք տարածված են Եվրոպայում և արդյունաբերական վայրերում) հնարավոր է գերբեռնել մեկ փուլը, նույնիսկ եթե եռաֆազ ընդհանուր հզորությունը սահմանների սահմաններում է: Սա տեղի է ունենում, եթե տեղում գտնվող էլեկտրական մեքենաների մեծ մասը միաֆազ լիցքավորիչներ են և պատահաբար միացված են նույն փուլին (օրինակ՝ L1 փուլ):

Փուլային կարգավորմամբ DLB համակարգը յուրաքանչյուր փուլը անկախ վերահսկում է: Եթե L1 փուլը հասնում է իր սահմանին, մինչդեռ L2-ը և L3-ը թերօգտագործվում են, կառավարիչը միայն կխեղդի L1-ին միացված մեքենաները: Որոշ առաջադեմ EVSE-ներ կարող են նույնիսկ դինամիկ կերպով փոխել փուլերը (փուլային անջատում), տեղափոխելով մեքենան գերբեռնված փուլից բաց փուլ՝ առանց լիցքավորման գործընթացը ընդհատելու:

Հարմոնիկ աղավաղում և հզորության որակ

Էլեկտրական մեքենաների լիցքավորիչները ոչ գծային բեռներ են, որոնք օգտագործում են հզորության էլեկտրոնիկա (ուղղիչներ): Սրանք կարող են հարմոնիկներ ներարկել ցանց, ինչը կարող է առաջացնել չեզոք հաղորդիչների գերտաքացում և խանգարել զգայուն էլեկտրոնային սարքավորումների աշխատանքին: Մինչդեռ DLB-ն հիմնականում կառավարում է «իրական հզորությունը» (կՎտ), բարդ համակարգերը նաև վերահսկում են «ընդհանուր հարմոնիկ աղավաղումը» (THD) և «հզորության գործակիցը» (PF): Եթե THD-ն գերազանցում է կարգավորող սահմանները (օրինակ՝ IEEE 519), DLB համակարգը կարող է նվազեցնել լիցքավորման արագությունը՝ հզորության որակի վրա ազդեցությունը մեղմելու համար:

Պահանջարկի արձագանք և հաճախականության կարգավորում

Մակրո մակարդակում DLB համակարգերը կարող են մասնակցել պահանջարկի արձագանքման (DR) ծրագրերին: Երբ ցանցի հաճախականությունը նվազում է (ցույց տալով մատակարարման պակաս), կոմունալ ծառայությունը ազդանշան է ուղարկում: DLB կարգավորիչը կարող է արձագանքել միլիվայրկյանների ընթացքում՝ միաժամանակ իջեցնելով էլեկտրական մեքենայի բեռը հարյուրավոր լիցքավորիչների միջև: Սա ապահովում է «Վիրտուալ մարտկոցի» էֆեկտ, որը շատ ավելի արագ և ավելի արդյունավետ է, քան գագաթնակետային գազակայան միացնելը: Այս անցումը «պասիվ բեռից» դեպի «ակտիվ ցանցային ակտիվ» խելացի լիցքավորման ապագան է:

Պահեստային պետությունների դերը

Գերբեռնվածության կանխարգելման կարևորագույն բաղադրիչ է «Անվտանգ վիճակը» կամ «Պահեստային հոսանքը»։ Կարգավորիչի և հաշվիչի (կամ ամպի) միջև կապի խափանման դեպքում DLB համակարգը պետք է լռելյայնորեն սահմանի նախապես սահմանված, անվտանգ հոսանքի սահմանը։ Սովորաբար սա սահմանվում է շատ ցածր արժեքի (օրինակ՝ 6 Ա մեկ լիցքավորիչի համար) կամ զրոյի, ապահովելով, որ նույնիսկ համակարգի լրիվ խափանման դեպքում շենքի ենթակառուցվածքը մնա պաշտպանված։

Գլուխ 7. Բազմաէներգետիկ համակարգերի ինտեգրում. DLB օպտիմալացում PV-ի և BESS-ի հետ

Վերականգնվող էներգիայի աղբյուրների, մասնավորապես՝ ֆոտովոլտային (ՖՎ) և տեղական կուտակիչների, ինչպիսիք են մարտկոցային էներգիայի կուտակման համակարգերը (ԲԷՍՀ), ինտեգրումը դինամիկ բեռի հավասարակշռմանը նոր բարդություն է հաղորդում: Ավանդական DLB կարգավորման դեպքում նպատակը ցանցի սահմանաչափից ցածր մնալն է: Բազմաէներգետիկ համակարգում նպատակն է համակարգել այս տարբեր ակտիվները՝ սեփական սպառումը մեծացնելու, ցանցի ծախսերը նվազագույնի հասցնելու և հուսալիությունն ապահովելու համար:

Բազմաաղբյուր հզորության հաշվեկշռի հավասարումը

Ֆոտովոլտային և BESS համակարգերով տարածքում էլեկտրական մեքենաների լիցքավորման համար հասանելի հզորությունը այլևս միայն «ցանցի սահմանաչափը հանած շենքի բեռը» չէ։ Այն դառնում է.P_ev(t) = P_grid_limit – P_building(t) + P_pv(t) + P_bess_discharge(t) – P_bess_charge(t)

Այս հավասարումը ներմուծում է մի քանի նոր կառավարման փոփոխականներ։ DLB կարգավորիչը այժմ պետք է որոշի ոչ միայն, թե ինչպես բաշխել էլեկտրամոբիլների հզորությունը, այլև երբ լիցքավորել կամ լիցքաթափել BESS-ը։

Արևային էներգիայով օպտիմիզացված լիցքավորում (ֆոտովոլտային կրճատման կանխարգելում)

Բազմաէներգետիկ DLB-ի հիմնական կիրառման դեպքերից մեկը «Արևի հետևումն» է: Երբ արևը փայլում է, ֆոտովոլտային համակարգը կարող է արտադրել ավելի շատ էներգիա, քան շենքը կարող է սպառել: Եթե ցանցը թույլ չի տալիս ներարկում (զրոյական արտահանում) կամ եթե սնուցման սակագինը ցածր է, այս էներգիան վատնվում է (կրճատվում է): Խելացի DLB համակարգը վերահսկում է ֆոտովոլտային էներգիայի արտադրությունը և ավտոմատ կերպով մեծացնում է էլեկտրական մեքենաների լիցքավորման արագությունը՝ համապատասխանեցնելով այն արևային էներգիայի արտադրությանը: Այս «Կանաչ լիցքավորում» ռեժիմը շատ տարածված է բնակելի և կորպորատիվ միջավայրերում, քանի որ այն թույլ է տալիս 100% վերականգնվող էներգիայի շարժունակություն՝ ցանցի վրա զրոյական ազդեցությամբ:

Peak Shaving BESS-ի հետ

BESS-ը գործում է որպես բուֆեր։ Պիկ պահանջարկի ժամանակահատվածներում, օրինակ՝ երբ միաժամանակ ակտիվ են մի քանի բարձր հզորության DC արագ լիցքավորիչներ, BESS-ը կարող է լիցքաթափվել՝ լրացնելով ցանցի մատակարարումը։ Սա թույլ է տալիս տեղանքին սպասարկել ավելի շատ լիցքավորիչներ, քան սովորաբար թույլ կտա ցանցին միացումը։ DLB կարգավորիչը կառավարում է BESS-ի «էներգիայի վիճակը» (SoE): Այն պետք է ապահովի, որ մարտկոցն ունի բավարար հզորություն՝ հաջորդ սպասվող պիկ պահանջարկը կարգավորելու համար, միաժամանակ պլանավորելով վերալիցքավորում ցածր պահանջարկի կամ արևային էներգիայի բարձր արտադրության ժամանակահատվածներում։

Համակարգված բազմակի ակտիվների օպտիմալացում

Ամենաառաջադեմ համակարգերը կիրառում են «համատեղ օպտիմալացման» մոտեցումը: Ֆոտովոլտային, BESS և էլեկտրական մեքենաները որպես առանձին միավորներ դիտարկելու փոխարեն, դրանք կառավարվում են որպես միասնական միկրոցանց: Կարգավորիչը օգտագործում է գծային ծրագրավորում կամ էվոլյուցիոն ալգորիթմներ՝ էներգիայի հաշվեկշռի խնդիրը լուծելու համար յուրաքանչյուր մի քանի վայրկյանը մեկ: Օրինակ, եթե մեքենան պետք է մեկնի 1 ժամից, և ֆոտովոլտային էներգիայի արտադրությունը նվազում է ամպամածության պատճառով, կարգավորիչը պետք է որոշի. պե՞տք է ավելի շատ էներգիա օգտագործի ցանցից (թանկ է), արդյունահանի BESS-ը (հեծանվային ծախս), թե՞ դանդաղեցնի մեքենան (օգտատիրոջ դժգոհություն): «Տնտեսական դիսպետչերական» տրամաբանությունը (որը ներկայացված է 9-րդ գլխում) ապահովում է այս որոշումների հիմքը:

Գլուխ 8. Մեծածավալ լիցքավորման կայանների համար հզորության կանխատեսման առաջադեմ մոդելներ

Մեծածավալ լիցքավորման կենտրոնների համար, ինչպիսիք են մայրուղիների սպասարկման կայանները կամ քաղաքային ավտոբուսային կայանները, ռեակտիվ DLB-ը բավարար չէ: Ցանցի անկայունությունը կանխելու և էներգիայի ծախսերը օպտիմալացնելու համար այս կայքերը պետք է օգտագործեն կանխատեսողական մոդելներ՝ պահանջարկը կանխատեսելու համար: Այս գլուխը ուսումնասիրում է խելացի լիցքավորման մեջ էներգիայի կանխատեսման համար օգտագործվող տվյալների գիտությունը և մոդելավորման տեխնիկան:

Պահանջարկի կանխատեսում. Տրանսպորտային միջոցների ժամանման կանխատեսում

Կանխատեսման առաջին քայլը կանխատեսելն է, թե երբ և քանի էլեկտրական մեքենա կժամանի։ Առևտրային կենտրոնի համար սա ներառում է հետևյալի վերլուծությունը՝

1. Պատմական ժամանման օրինաչափություններՕրվա ժամի, շաբաթվա օրվա և սեզոնային միտումները։
2. Արտաքին տվյալներԵրթևեկության պայմաններ, եղանակ (որը ազդում է էլեկտրական մեքենայի հեռավորության և ջեռուցման/սառեցման բեռի վրա) և տեղական իրադարձություններ։
3. Հերթերի տեսությունՕգտագործելով ստոխաստիկ մոդելներ, ինչպիսիք են M/M/s հերթերը, բոլոր լիցքավորիչների զբաղված լինելու հավանականությունը գնահատելու համար։

Առաջադեմ մոդելները օգտագործում են երկարատև կարճաժամկետ հիշողության (LSTM) նեյրոնային ցանցեր կամ գրադիենտային ուժեղացված ծառեր (XGBoost)՝ հաջորդ 24 ժամվա ընթացքում «ամբողջական պահանջարկի պրոֆիլը» բարձր ճշգրտությամբ կանխատեսելու համար։

Շենքի բեռի կանխատեսում

Որպեսզի DLB-ն աշխատի, այն պետք է նաև կանխատեսի՝ոչ էլեկտրական բեռնվածությունԳրասենյակային շենքում սա խիստ կանխատեսելի է (գագաթնակետին է հասնում աշխատանքային ժամերին): Արդյունաբերական տարածքում այն ​​կարող է անկայուն լինել: Շենքերի բեռների կանխատեսման մոդելները սովորաբար օգտագործում են.

• Ավտո-ռեգրեսիվ ինտեգրված շարժական միջին (ARIMA)Կայուն, սեզոնային տվյալների համար։
• Մարգարե (Մետա)Գերազանց է ժամանակային շարքերի էներգետիկ տվյալներում բացակայող տվյալների և արտառոց արժեքների մշակման համար։
• Ֆիզիկայի վրա հիմնված մոդելներHVAC համակարգի բեռի կանխատեսում՝ հաշվի առնելով շենքի ջերմային զանգվածը և կանխատեսվող արտաքին ջերմաստիճանը։

Ֆոտովոլտային էներգիայի արտադրության կանխատեսում

Արևային էներգիայի արտադրության կանխատեսումը կենսական նշանակություն ունի բազմաէներգետիկ DLB-ի համար: Սա պահանջում է ինտեգրում բարձր թույլտվությամբ եղանակային API-ների (արևային ճառագայթման տվյալներ) և տեղում գտնվող սենսորների հետ: Կարճաժամկետ կանխատեսումը (0-15 րոպե) հաճախ օգտագործում է «Sky Imaging» տեսախցիկներ, որոնք հետևում են ամպերի շարժմանը՝ կանխատեսելու համար ֆոտովոլտային էներգիայի արտադրության հանկարծակի անկումները, ինչը թույլ է տալիս DLB համակարգին կանխարգելիչ կերպով դանդաղեցնել լիցքավորիչները կամ պատրաստել BESS-ը լիցքաթափման համար:

Կանխատեսման-վերահսկման ինտերֆեյս

Այս կանխատեսումների արդյունքը մուտքագրվում է 3-րդ գլխում նկարագրված մոդելի կանխատեսողական կառավարման (MPC) ցիկլին: Կանխատեսումը տրամադրում է «Կանխատեսման հորիզոն», որը թույլ է տալիս կարգավորիչին այսօր որոշումներ կայացնել, որոնք հաշվի են առնում երկու ժամ հետո սպասվող պայմանները: Այս «Նախատեսման» հնարավորությունն է, որը տարբերակում է հիմնական խելացի լիցքավորիչը ցանցին ինտեգրված էներգիայի կառավարման համակարգից:

Գլուխ 9. Արժեքի օպտիմալացում և տնտեսական դիսպետչերական աշխատանք խելացի լիցքավորման մեջ

Մինչդեռ DLB-ի հիմնական նպատակը տեխնիկական է (գերբեռնվածության կանխարգելում), երկրորդական և ավելի ու ավելի կարևոր նպատակը տնտեսականն է։ Այս գլխում մենք քննարկում ենք, թե ինչպես են DLB համակարգերը օպտիմալացնում էներգիայի ամենացածր արժեքը։

Օգտագործման ժամանակի (ToU) արբիտրաժ

Կոմունալ ծառայությունների մեծ մասն այժմ առաջարկում է դինամիկ գնագոյացում: Էլեկտրաէներգիան կարող է արժենալ $0.30/կՎտժ ժամը 17:00-ին, բայց միայն $0.05/կՎտժ ժամը 02:00-ին: Խելացի DLB համակարգը այս գնային ազդանշանները ընդունում է որպես մուտքային տվյալներ: «Ծախսերի օպտիմալ ժամանակացույցը» հնարավորինս շատ էլեկտրական մեքենայի բեռ կտեղափոխի ցածր գների ժամանակահատվածներին: Այնուամենայնիվ, այն պետք է հավասարակշռի սա օգտագործողի պահանջների հետ: Եթե օգտագործողին իր մեքենան անհրաժեշտ է ժամը 20:00-ին, համակարգը չի կարող սպասել մինչև 02:00-ն՝ լիցքավորումը սկսելու համար: Ալգորիթմը հաշվարկում է յուրաքանչյուր սեանսի հետաձգման «հնարավորության արժեքը»:

Պահանջարկի վճարի կառավարում

Առևտրային հաճախորդների համար կոմունալ վճարը հաճախ բաժանվում է երկու մասի՝ էներգիայի սպառում (կՎտ/ժ) և գագաթնակետային պահանջարկ (կՎտ): Գագաթնակետային պահանջարկի վճարը հաշվարկվում է ամսվա ամենաբարձր 15 րոպեանոց ժամանակահատվածի հիման վրա: Մեկ չկառավարվող գագաթնակետային ժամանակը կարող է արժենալ հազարավոր դոլարներ: DLB համակարգը գործում է որպես «Գագաթնակետային սահմանափակիչ»: Տեղանքի ընդհանուր ծանրաբեռնվածության վրա խիստ սահմանափակում սահմանելով և BESS-ը կամ այն ​​պահպանելու համար օգտագործելով՝ համակարգը ապահովում է, որ գագաթնակետային պահանջարկի վճարը մնա բյուջետային սահմաններում:

Մասնակցություն հաճախականության արձագանքման շուկաներին

Ցանցի օպերատորները (TSO-ներ/DSO-ներ) վճարում են «ճկունության» համար: Եթե լիցքավորման ցանցը կարող է ապացուցել, որ կարող է կրճատել իր բեռը հրամանի համաձայն, այն կարող է մասնակցել այնպիսի շուկաներում, ինչպիսիք են FFR-ը (Firm Frequency Response) կամ DSR-ը (Demand Side Response): DLB կարգավորիչը գործում է որպես միջերես: Երբ ստացվում է «ճկունության հարցում», կարգավորիչը հաշվարկում է, թե որքանով կարող է անվտանգ կերպով կրճատել բեռը՝ առանց խախտելու օգտատերերի SoC նվազագույն պահանջները, և շուկայում ներկայացնում է առաջարկ: Այս ծառայություններից ստացված եկամուտը կարող է զգալիորեն փոխհատուցել լիցքավորման ենթակառուցվածքի արժեքը:

Տնտեսական դիսպետչերական գործունեության օբյեկտիվ գործառույթը

Այս օպտիմալացման մաթեմատիկան սովորաբար բազմաօբյեկտիվ ֆունկցիա է.Նվազագույնի հասցնել՝ (Ցանցի էներգիայի արժեքը) + (Մարտկոցի քայքայման արժեքը) + (Ուշ լիցքավորման համար տուգանք) Կախված է՝ (Ցանցի հզորություն) և (Օգտատիրոջ վերջնաժամկետներ)

Սա մի քանի րոպեն մեկ լուծելով՝ DLB համակարգը ապահովում է, որ կայանը գործի «արդյունավետության սահմանագծին»՝ արժեքի և արդյունավետության միջև կատարյալ հավասարակշռությանը։

Գլուխ 10. Ապագայի միտումներ. V2G, արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված DLB և ստանդարտացում (OCPP 2.0.1)

Խելացի էլեկտրական մեքենաների լիցքավորման ոլորտը զարգանում է գլխապտույտ տեմպերով։ Տեխնոլոգիայի զարգացմանը զուգընթաց մենք անցնում ենք պարզ բեռի կառավարման սահմաններից դեպի ցանցի լիարժեք ինտեգրում և ինքնավար օպտիմալացում։ Այս գլուխը քննարկում է դինամիկ բեռի հավասարակշռման ապագան ձևավորող երեք ամենակարևոր միտումները՝ տրանսպորտային միջոց-ցանց (V2G), արհեստական ​​բանականություն և հաջորդ սերնդի հաղորդակցման ստանդարտների ներդրում։

Տրանսպորտային միջոցից ցանց (V2G) և երկկողմանի DLB

V2G-ն խելացի լիցքավորման վերջնական զարգացումն է: Էլեկտրական մեքենան պարզապես բեռ լինելու փոխարեն, այն դառնում է շարժական մարտկոց, որը կարող է էներգիա ներարկել ցանցին: DLB-ի համար սա նշանակում է, որ հավասարման մեջ առկա հզորությունը կարող է իրականում բացասական լինել: V2G-ով միացված տարածքում DLB կարգավորիչը պետք է կառավարի «Երկկողմանի բեռի հավասարակշռումը»: Եթե շենքի բեռը գերազանցում է ցանցի սահմանը, կարգավորիչը կարող է հրահանգել էլեկտրական մեքենաներին լիցքաթափել իրենց մարտկոցները՝ շենքը պահելու համար: Սա պահանջում է բարձրակարգ «ցիկլի կառավարում»՝ ապահովելու համար, որ լիցքաթափումը չափազանց չվատացնի մեքենայի մարտկոցը, և որ օգտագործողը դեռևս բավարար հեռավորության վրա է իր հաջորդ ուղևորության համար: V2G-ն նաև պահանջում է սարքավորումների արդիականացում, մասնավորապես՝ երկկողմանի DC լիցքավորիչներ կամ AC լիցքավորիչներ, որոնք աջակցում են ISO 15118-20 ստանդարտին:

Արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված ինքնավար բեռի հավասարակշռում

Մինչդեռ այսօրվա DLB համակարգերը հիմնված են նախապես սահմանված ալգորիթմների և կանոնների վրա, հաջորդ սերունդը կօգտագործի «Ինքնուսուցանող» արհեստական ​​բանականություն: Օգտագործելով ուժեղացված ուսուցումը (RL), DLB կարգավորիչը կարող է սովորել օպտիմալ լիցքավորման ռազմավարությունը փորձարկման և սխալի միջոցով սիմուլյացիոն միջավայրում՝ տեղակայվելուց առաջ: Արհեստական ​​բանականությամբ կառավարիչը կարող է նույնականացնել նուրբ օրինաչափություններ, որոնք մարդ-ինժեները կարող է բաց թողնել, օրինակ՝ այն փաստը, որ ամեն երեքշաբթի առավոտյան ժամը 10-ին որոշակի արդյունաբերական մեքենա աշխատում է 15 րոպե, ինչը հանգեցնում է բեռի կտրուկ աճի: Արհեստական ​​բանականությունը կարող է սովորել կանխարգելիչ կերպով դանդաղեցնել էլեկտրական մեքենաների լիցքավորիչները այդ որոշակի պատուհանի ընթացքում, նույնիսկ առանց մեքենայից իրական ժամանակի ազդանշանի:

OCPP 2.0.1-ի և ISO 15118-ի ազդեցությունը

Ստանդարտացումը մասշտաբայնության հիմքն է։ Արդյունաբերությունը արագորեն անցում է կատարում ժառանգական OCPP 1.6-ից դեպի շատ ավելի հզոր OCPP 2.0.1։

• OCPP 2.0.1Ներկայացնում է «Սարքերի կառավարումը», որը թույլ է տալիս ամպային ծառայությանը շատ ավելի մանրամասնորեն վերահսկել լիցքավորիչների առողջությունը և կարգավորումները: DLB-ի համար ավելի կարևոր է այն, որ այն ներառում է բարելավված խելացի լիցքավորման գործառույթներ, որոնք թույլ են տալիս ավելի բարդ լիցքավորման պրոֆիլներ ստեղծել և ավելի լավ կառավարել եռաֆազ համակարգերը:
• ISO 15118 (Միացրեք և լիցքավորեք)Այս մեքենայից լիցքավորիչ հաղորդակցման ստանդարտը թույլ է տալիս մեքենային լիցքավորիչի հետ կիսվել իր իրական SoC-ով և մարտկոցի հզորությամբ։ Այսօր AC լիցքավորիչների մեծ մասը «կռահում» է SoC-ն կամ հույսը դնում է օգտատիրոջ վրա՝ այն հավելվածում մուտքագրելու համար։ ISO 15118-ի դեպքում DLB կարգավորիչը «Ground Truth» տվյալներ է ստանում անմիջապես մեքենայի մարտկոցի կառավարման համակարգից (BMS), ինչը հնարավորություն է տալիս շատ ավելի ճշգրիտ բաշխել հզորությունը։

Գլուխ 11. Դեպքերի ուսումնասիրություններ և իրականացման մարտահրավերներ

Տեսական գերազանցությունը ոչինչ է առանց գործնական կիրառման: Այս գլխում մենք կանդրադառնանք DLB-ի իրական աշխարհում տեղակայմանը և ներդրման ընթացքում ինժեներների առջև ծառացած տեխնիկական խոչընդոտներին:

Ուսումնասիրություն 1. Առևտրային գրասենյակային համալիր

Լոնդոնում գտնվող խոշոր կորպորատիվ գլխամասը ցանկանում էր տեղադրել 50 էլեկտրական մեքենաների լիցքավորիչ, սակայն սահմանափակված էր 200 կՎտ հզորությամբ ցանցային միացմամբ, որն արդեն 70%-ով օգտագործվում էր շենքի HVAC և լուսավորության համար։ԼուծումՆերդրվել է հիբրիդային DLB համակարգ: Տեղադրվել է տեղական եզրային կարգավորիչ՝ գլխավոր տրանսֆորմատորը CT սեղմակների միջոցով վերահսկելու համար: Համակարգը կարգավորված էր 180 կՎտ «փափուկ սահմանաչափով» և 195 կՎտ «կոշտ սահմանաչափով»:ԱրդյունքՏեղամասը հաջողությամբ կարողացավ կարգավորել 50 լիցքավորիչ՝ առանց անջատիչի մեկ անջատման։ SoC-ի վրա հիմնված առաջնահերթության սահմանման միջոցով նրանք ապահովեցին, որ երկար ճանապարհ անցնող աշխատակիցները միշտ լիովին լիցքավորված լինեն օրվա վերջում։

Ուսումնասիրություն 2. Էլեկտրական ավտոբուսների կայարան

Շենժենում ավտոբուսի օպերատորը ստիպված էր գիշերը լիցքավորել 100 էլեկտրական ավտոբուս։ Խնդիրը կայանում էր միաժամանակյա հսկայական բեռնվածության մեջ, որը տեղի էր ունենում, երբ բոլոր ավտոբուսները վերադառնում էին կայարան ժամը 23:00-ին։ԼուծումԱրհեստական ​​բանականության վրա հիմնված կանխատեսման մոդել է օգտագործվել՝ յուրաքանչյուր ավտոբուսի SoC-ն ժամանելուն պես կանխատեսելու համար՝ հիմնվելով դրա երթուղու տվյալների վրա: Այնուհետև DLB համակարգը պլանավորել է լիցքավորումը «ալիքներով», ապահովելով, որ ընդհանուր բեռը երբեք չգերազանցի կայանի ենթակայանի հզորությունը՝ միաժամանակ ապահովելով, որ յուրաքանչյուր ավտոբուս 100%-ով լիցքաթափվի առավոտյան ժամը 5-ին:

Ընդհանուր իրականացման մարտահրավերներ

1. Հաղորդակցության և ինտեգրման բարդությունը.Յուրաքանչյուր լիցքավորիչ պետք է խոսի տեղանքի լեզվով՝ OCPP՝ կենտրոնական կառավարման համակարգին, ISO 15118՝ մեքենային, և հաճախ Modbus կամ BACnet՝ շենքի էներգիայի կառավարման համակարգին: Երեք շերտերի հուսալի փոխգործակցությունը, հատկապես տարբեր մատակարարների լիցքավորիչների միջև, «ուրվական» խափանումների ամենատարածված աղբյուրներից մեկն է, որոնք իրականում արձանագրությունների անհամապատասխանություններ են:
2. Ցանցին միացման և պահանջարկի վճարներ՝DLB համակարգը լուծում է սահմանափակ հզորության տեխնիկական խնդիրը, սակայն առևտրային խնդիրը՝ պահանջարկի վճարները և կոմունալ ծառայությունների միացման վճարները, մնում է։ Տեղամասերը պետք է մոդելավորեն, թե արդյոք իրենց բեռի պրոֆիլը կհանգեցնի պահանջարկի պատժիչ գագաթնակետերի, և արդյոք BESS-ը ավելի արդյունավետ է, քան ավելի մեծ ցանցային միացումը։
3. Տվյալների որակը և SoC գնահատականը.DLB օպտիմալացումը այնքան լավ է, որքան դրա մուտքային ազդանշանները: Տրանսպորտային միջոցները հաղորդում են լիցքի վիճակի մասին լիցքավորման սեանսի ընթացքում, սակայն արժեքները կարող են հնացած, անհամապատասխան կամ պարզապես անհասանելի լինել հին մոդելների վրա: Համակարգերը պետք է դիմացկուն լինեն բացակայող տվյալների նկատմամբ և լռելյայնորեն անցնեն պահպանողական ժամանակացույցի, երբ հեռաչափումը անհուսալի է:
4. Կառավարման շերտի մասշտաբայնությունը՝Համակարգը, որը նրբագեղ կերպով կառավարում է 50 լիցքավորիչ, կարող է դժվարություններ ունենալ 500-ի հետ։ Edge կառավարիչները, ամպային վահանակները և ձախողման ռեժիմը պետք է նախագծված լինեն մասշտաբի համար առաջին օրվանից, իսկ կառավարման տրամաբանությունը պետք է փորձարկվի իրատեսական վատագույն դեպքում բեռի կտրուկ տատանումների դեմ, այլ ոչ թե միայն միջին պայմաններում։

Այս մարտահրավերների հաղթահարումը

Այս մարտահրավերներից ոչ մեկը խոչընդոտ չէ. յուրաքանչյուրը նախագծման առարկա է: OCPP 1.6J կամ 2.0.1-ի վրա ստանդարտացումը մեկ CMS մատակարարի հետ վերացնում է արձանագրային անհամապատասխանությունների մեծ մասը: Սկզբնական բիզնես դեպքում պահանջարկի վճարների մոդելավորումը և BESS-ի ավելացումը, երբ թվերը դրա օգտին են, պաշտպանում է շահութաբերությունը: Եվ DLB մատակարարի ընտրությունը, որն ունի ապացուցված մեծ ավտոպարկի տեղակայումներ, այլ ոչ թե միայն լաբորատոր մասշտաբի ցուցադրություններ ունեցողի, նվազեցնում է ամբողջ նախագծի ռիսկերը:

Այս մարտահրավերներն ունեն նաև մարդկային կողմ։ DLB համակարգը գործարկող ինժեներները պետք է հասկանան և՛ էներգահամակարգերը, և՛ ծրագրային ապահովումը՝ հազվագյուտ համադրություն։ Օպերատորները պետք է բյուջե նախատեսեն կառուցվածքային ուսուցման և փաստաթղթավորված աշխատանքային գրքերի համար, որպեսզի երբ եզրային կառավարիչը ժամը 2-ին ահազանգ տագնապ միացնի, հերթապահ տեխնիկը ճշգրիտ իմանա, թե որ վահանակները պետք է ստուգի և որ ընթացակարգերը պետք է հետևի։ Հասուն մատակարարները այս աշխատանքային գրքերը տրամադրում են որպես ստանդարտ առաքվող նյութեր, և դրանց բացակայությունը մատակարարի ընտրության ժամանակ նախազգուշացնող նշան է։

Եզրակացություն

Դինամիկ բեռի հավասարակշռումը և BESS օպտիմալացումը էլեկտրական մեքենաների լիցքավորումը ցանցային պարտավորությունից վերածում են ցանցային ակտիվի: Դրանք թույլ են տալիս կայքերին եռապատկել իրենց լիցքավորիչների քանակը՝ առանց տրանսֆորմատորները թարմացնելու, պաշտպանում են օպերատորներին պատժիչ պահանջարկի վճարներից և բացում են եկամտի հոսքերի՝ գագաթնակետային կրճատման, էներգիայի արբիտրաժի և նույնիսկ ցանցային ծառայությունների դուռ, որոնց միամիտ տեղադրումը երբեք չէր կարողանա հասանելիություն ունենալ: Տեխնոլոգիան հասուն է. կարգապահությունը կայանում է ինտեգրման, տվյալների որակի և հզորության ազնիվ մոդելավորման մեջ:

Հիմնական եզրակացություններ

• DLB-ն ցանցին միանալու յուրաքանչյուր կիլովատտի համար ավելի շատ լիցքավորիչներ է տրամադրում, հաճախ հետաձգելով կամ վերացնելով վեցանիշ արժեք ունեցող տրանսֆորմատորների արդիականացումը։
• BESS + լիցքավորումը պահանջարկ-վճարի խնդիրը վերածում է պահանջարկ-վճարի շահույթի կենտրոնի։
• SoC-ի վրա հիմնված առաջնահերթության սահմանումը և արհեստական ​​բանականության կանխատեսումը կարևոր օգտատերերին (ճանապարհորդներ, ավտոբուսներ) լիցքավորված են պահում՝ միաժամանակ հարթեցնելով կայքի ծանրաբեռնվածության կորը։
• Փոխգործունակությունը (OCPP, ISO 15118), տվյալների որակը և մատակարարի մասշտաբը իրական տեղակայումների երեք վճռորոշ գործոններն են։

Կապվեք MIDA Power-ի հետ

MIDA Power-ի լիցքավորման համակարգերը մատակարարվում են ինտեգրված դինամիկ բեռի հավասարակշռմամբ և BESS ինտեգրացիայով (ըստ ցանկության), որոնք բոլորը կառավարվում են OCPP-համատեղելի մեկ հարթակի միջոցով: Գրասենյակային համալիրներից մինչև ավտոբուսային կայարաններ, մենք տրամադրում ենք ինժեներական աջակցություն՝ ձեր բեռը մոդելավորելու, համակարգը ճիշտ չափսերով որոշելու և այն առանց անակնկալների գործարկելու համար: Կապվեք մեզ հետ՝ բեռի վերլուծության վերաբերյալ խորհրդատվության և նախագծի գնանշման համար: