ჭკვიანი ელექტრომობილის დამუხტვის ტექნიკური არქიტექტურა: დინამიური დატვირთვის დაბალანსება და BESS ოპტიმიზაცია

ჭკვიანი ელექტრომობილების დამუხტვის ყოვლისმომცველი ტექნიკური არქიტექტურა: დინამიური დატვირთვის დაბალანსების დაუფლება გაფართოებული მართვის მარყუჟების, ლოკალური ღრუბლოვანი ინტეგრაციის, მრავალენერგეტიკული ოპტიმიზაციის PV და BESS-ის გამოყენებით და ფართომასშტაბიანი პროგნოზირებადი ქსელის სტაბილურობის მართვის მეშვეობით.

თავი 1: შესავალი ჭკვიანი ელექტრომობილის დამუხტვაში და დინამიური დატვირთვის დაბალანსების (DLB) აუცილებლობა

ელექტრომობილობაზე გლობალური გადასვლა აღარ არის პერიფერიული ტენდენცია, არამედ ტრანსპორტის სექტორის დეკაბორნიზაციის ცენტრალური საყრდენია. რადგან მილიონობით შიდა წვის ძრავიანი (ICE) მანქანა ელექტრომობილებით (EV) იცვლება, ელექტროენერგიაზე მოთხოვნა თხევადი საწვავიდან ელექტრო ქსელზე გადადის. ეს პარადიგმის ცვლილება მონუმენტურ გამოწვევას წარმოადგენს ელექტრო ინფრასტრუქტურისთვის, რომელიც, ხშირ შემთხვევაში, ათწლეულების წინ იყო შექმნილი. ელექტრომობილების დამუხტვის წყვეტილმა და მაღალი სიმძლავრის ბუნებამ შეიძლება გამოიწვიოს ქსელის ლოკალიზებული გადატვირთვა, ტრანსფორმატორების დეგრადაცია და საბოლოოდ, კატასტროფული ავარიები, თუ ზუსტი მართვა არ მოხდება.

ჭკვიანი ელექტრომობილის დამუხტვა წარმოადგენს ტექნოლოგიურ ხიდს მობილურობაზე მზარდ მოთხოვნასა და ელექტროქსელის ფიზიკურ შეზღუდვებს შორის. თავისი არსით, ჭკვიანი დამუხტვა ინტელექტს ეხება - იმის ცოდნა, თუ როდის, რა სიჩქარით და რა პრიორიტეტით უნდა დაიტენოს ელექტრომობილი. თუმცა, ამ ინტელექტის ფენაში ყველაზე კრიტიკული კომპონენტია დინამიური დატვირთვის დაბალანსება (DLB).

დინამიური დატვირთვის დაბალანსება არის ობიექტის ხელმისაწვდომი ელექტრომობილების სიმძლავრის მუდმივი მონიტორინგის და ამ სიმძლავრის რეალურ დროში აქტიურ ელექტრომობილებს შორის განაწილების პროცესი. DLB-ის გარეშე, შენობა ან დამტენი სადგური იძულებული იქნებოდა ემუშავა სტატიკური ლიმიტით, რაც ხშირად განპირობებული იქნებოდა პიკური დატვირთვის „ყველაზე უარესი სცენარით“. ეს იწვევს უზარმაზარ არაეფექტურობას: ან ობიექტი არასაკმარისად არის აღჭურვილი, რაც მომხმარებლებისთვის ნელ დატენვას იწვევს, ან ობიექტს სჭირდება ინფრასტრუქტურის უკიდურესად ძვირადღირებული განახლებები თეორიული პიკების გასატარებლად, რომლებიც კვირაში მხოლოდ რამდენიმე საათით ხდება.

DLB-ის აუცილებლობა სამი ძირითადი მამოძრავებელი ფაქტორით არის განპირობებული:

1. ინფრასტრუქტურის შენარჩუნებამთავარი ამომრთველების გამორთვის თავიდან აცილება და ტრანსფორმატორების დაცვა გადახურებისგან.
2. ეკონომიკური ეფექტურობამაღალი მოთხოვნის საფასურისა და მომსახურების პანელების ან ადგილობრივი განაწილების ქსელების განახლების უკიდურესი ხარჯების თავიდან აცილება.
3. მომხმარებლის კმაყოფილებაყველა მომხმარებლისთვის დატენვის სიჩქარის მაქსიმიზაცია ყველა ხელმისაწვდომი კილოვატ-საათიანი სიმძლავრის ინტელექტუალურად გამოყენებით.

ამ ღრმა ტექნიკურ კვლევაში ჩვენ განვიხილავთ DLB-ის მექანიკას, მილიწამიანი დონის მართვის მარყუჟებიდან, რომლებიც მართავენ ელექტრონიკას, ათასობით დამუხტვის წერტილის ღრუბელზე დაფუძნებულ ორკესტრირებამდე. ჩვენ განვიხილავთ, თუ როგორ ვითარდება DLB განახლებადი ენერგიის წყაროებთან, როგორიცაა ფოტოელექტრული (PV) და ბატარეის ენერგიის შენახვის სისტემები (BESS), ინტეგრირებისას და როგორ საშუალებას აძლევს პროგნოზირებადი მოდელირება მასშტაბური დამუხტვის ცენტრებს, განჭვრიტონ ქსელის რყევები მათ მოხდენამდე. რადგან ჩვენ მივდივართ მომავლისკენ, სადაც ელექტრომობილი არა მხოლოდ მომხმარებელი, არამედ განაწილებული ენერგიის რესურსია, DLB-ის ნიუანსების გაგება უმნიშვნელოვანესია ინჟინრებისთვის, ურბანული დამგეგმავებისთვის და ენერგომომარაგებისთვის.

თავი 2: დინამიური დატვირთვის დაბალანსების ფუნდამენტური პრინციპები

იმის გასაგებად, თუ როგორ მუშაობს DLB, ჯერ უნდა გავიგოთ „სტატიკური“ ალტერნატივა. სტატიკური დატვირთვის დაბალანსების გარემოში, თითოეულ დამტენს გამოყოფილი აქვს დენის ფიქსირებული რაოდენობა. მაგალითად, თუ ობიექტს აქვს 100A ლიმიტი და 5 დამტენი, თითოეული შეიძლება შეზღუდული იყოს 20A-ით. თუ მხოლოდ ერთი მანქანა იტენება, ის მაინც იღებს მხოლოდ 20A-ს, რაც ხელმისაწვდომი სიმძლავრის 80A-ს ხარჯავს. პირიქით, თუ ყველა 5 მანქანა იტენება და ვინმე ჩართავს მაღალი სიმძლავრის HVAC სისტემას შენობაში, მთლიანმა დატვირთვამ შეიძლება გადააჭარბოს 100A-ს, რაც გამოიწვევს ელექტროენერგიის გათიშვას.

DLB ამ ხისტ განაწილებას ცვლის მოქნილი, რეაგირებადი სისტემით. ფუნდამენტური პრინციპია უკუკავშირის მარყუჟი „მთლიან ხელმისაწვდომ სიმძლავრესა“ და „აქტიური დატენვის მოთხოვნას“ შორის.

მათემატიკური ფონდი

უმარტივეს შემთხვევაში, DLB შეიძლება გამოისახოს შემდეგი განტოლებით:P_available_for_EVs(t) = P_total_limit – P_non_EV_loads(t)

სად:

• P_total_limitარის საიტის ფიზიკური ან სახელშეკრულებო ლიმიტი.
• P_non_EV_loads(t)არის განათების, დანადგარების, ლიფტების და ა.შ. რეალურ დროში მოხმარება, რომელიც იზომება ჭკვიანი მრიცხველით.
• P_ხელმისაწვდომია_ელექტრომობილებისთვის(t)არის დარჩენილი სიმძლავრე, რომლის უსაფრთხოდ განაწილებაც ელექტრომობილებს შორის შეიძლება.

სირთულე მაშინ ჩნდება, როდესაც სისტემამ უნდა გადაწყვიტოს, თუ როგორ გაანაწილოსP_ხელმისაწვდომია_ელექტრომობილებისთვის(t)შორისNდამტენები. ეს განაწილება რეგულირდება ალგორითმებით, რომლებიც ითვალისწინებენ:

• დამუხტვის მდგომარეობა (SoC)თითქმის დაცლილ აკუმულატორთან ერთად მანქანას შესაძლოა უფრო მაღალი პრიორიტეტი მიენიჭოს.
• გამგზავრების დროღამით გაჩერებული ავტომობილის დატენვა შესაძლებელია ნელა, ხოლო სწრაფი დატენვა საჭირო ავტომობილის დატენვა კი - უფრო სწრაფად.
• ფაზის დაბალანსებასამფაზიან სისტემებში, DLB-მ უნდა უზრუნველყოს, რომ არცერთი ერთი ფაზა არ იყოს გადატვირთული, რაც მოითხოვს რთულ გადართვის ლოგიკას ან ფაზის მიხედვით განაწილებას.

ზონდირება და გაზომვა

DLB-ის სიზუსტე მთლიანად დამოკიდებულია მის მიერ მიღებული მონაცემების ხარისხზე. ეს, როგორც წესი, მოიცავს დენის ტრანსფორმატორებს (CT) ან სპეციალურ ჭკვიან მრიცხველებს, რომლებიც დამონტაჟებულია საერთო შეერთების წერტილში (PCC). ამ მოწყობილობებმა უნდა გადასცენ დატვირთვის მონაცემები მაღალი სიხშირით (ხშირად 1 ჰერცი ან მეტი), რათა DLB კონტროლერმა შეძლოს შენობის დატვირთვის უეცარი მატების რეაგირება - მაგალითად, სამრეწველო ძრავის ჩართვა - წამებში, რათა თავიდან აიცილოს მთავარი ამომრთველის გამორთვა.

იერარქიული სტრუქტურა

DLB ხშირად იერარქიულად მუშაობს. „ადგილობრივ“ დონეზე, კონტროლერი მართავს დამტენების კლასტერს. „ადგილმდებარეობის“ დონეზე, ის კოორდინაციას უწევს შენობის მართვის სისტემას. „ქსელის“ დონეზე, მას შეუძლია უპასუხოს კომუნალური კომპანიის მოთხოვნაზე რეაგირების (DR) სიგნალებს. ეს მრავალშრიანი მიდგომა უზრუნველყოფს ადგილობრივი უსაფრთხოების შენარჩუნებას უფრო ფართო ენერგეტიკულ ბაზრებში მონაწილეობის პარალელურად.

თავი 3: DLB ალგორითმების მართვის ციკლის დიზაინი: PID და მოდელის პროგნოზირებადი კონტროლი (MPC)

დინამიური დატვირთვის დაბალანსების სისტემის ეფექტურობა საბოლოოდ მისი შეყოვნებითა და სიზუსტით იზომება. თუ შენობის დატვირთვა მოიმატებს და DLB სისტემას ელექტრომობილის დამუხტვის დენის რეგულირებისთვის 30 წამი დასჭირდება, მთავარი ამომრთველი, სავარაუდოდ, კორექტირებამდე გამოირთვება. ამიტომ, მართვის ციკლის დიზაინი ჭკვიანი დამუხტვის სადგურის „ტვინია“. ამ თავში ჩვენ ჩავუღრმავდებით ამ მართვის მექანიზმების საინჟინრო სპეციფიკაციებს, ფოკუსირებით პროპორციულ-ინტეგრალ-წარმოებულ (PID) კონტროლერებსა და უფრო მოწინავე მოდელის პროგნოზირებად კონტროლზე (MPC).

PID კონტროლის ჩარჩო DLB-ში

PID კონტროლერები სამრეწველო ავტომატიზაციის ძირითადი მამოძრავებელი ძალაა და ისინი ბუნებრივ გამოყენებას პოულობენ DLB-ში. PID ციკლის მიზანია ობიექტის მთლიანი დატვირთვის ($P_{total}$) შენარჩუნება დადგენილ წერტილზე ($P_{limit}$) ან მის ქვემოთ, მართვის ცვლადის რეგულირებით, რომელიც წარმოადგენს EVSE-ებისთვის (ელექტრომობილების მიწოდების აღჭურვილობა) გაგზავნილი მაქსიმალური დენის ლიმიტს.

• პროპორციული (P)P-ტერმინი შეცდომაზე დაუყოვნებლივ რეაგირებას ახდენს (სხვაობა $P_{limit}$ და $P_{total}$ შორის). თუ შეცდომა დიდია (მაგ., შენობაში დატვირთვის მასიური ვარდნა), P-ტერმინი სწრაფად ზრდის ელექტრომობილის დატენვის დაშვებულ დენს. თუმცა, მხოლოდ P-კონტროლი ხშირად იწვევს „სტაციონარული მდგომარეობის შეცდომას“, სადაც სისტემა ვერასდროს აღწევს ლიმიტს.
• ინტეგრალი (I)I-ტერმინი ითვალისწინებს წარსული შეცდომების დაგროვებას. ის ნელ-ნელა ზრდის ან ამცირებს დენს სტაციონარული შეცდომის აღმოსაფხვრელად, რაც უზრუნველყოფს, რომ სისტემა დროთა განმავლობაში გამოიყენებს ყველა ხელმისაწვდომ ამპერს.
• წარმოებული (D)D-ტერმინი ცვლილების სიჩქარის გათვალისწინებით პროგნოზირებს მომავალ შეცდომებს. ეს გადამწყვეტია „გადაჭარბების“ თავიდან ასაცილებლად. თუ დატვირთვა სწრაფად იზრდება, D-ტერმინი აგრესიულად შეამცირებს ელექტრომობილების დამტენების მუშაობას ლიმიტის მიღწევამდე.

DLB გარემოში PID მარყუჟი ფრთხილად უნდა იყოს მორგებული. თუ ის ძალიან აგრესიულია, ელექტრომობილები მუდმივად მოდულირებენ თავიანთ დენს, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს ავტომობილის ჩაშენებული დამტენის (OBC) ცვეთა და პოტენციურად გააღიზიანოს ელექტრომობილის პროგრამული უზრუნველყოფა, რაც დატენვის შეცდომებს გამოიწვევს. თუ ის ძალიან ნელია, ის ვერ ახერხებს თავის ძირითად დანიშნულებას - ქსელის დაცვას.

PID-ის მიღმა: მოდელის პროგნოზირებადი კონტროლი (MPC)

მიუხედავად იმისა, რომ PID ეფექტურია მარტივი სცენარებისთვის, თანამედროვე მასშტაბური დამუხტვის ჰაბები სულ უფრო ხშირად იყენებენ მოდელის პროგნოზირებად კონტროლს (MPC). PID-ისგან განსხვავებით, რომელიც რეაქტიულია, MPC პროაქტიულია. ის იყენებს სისტემის მათემატიკურ მოდელს მისი მომავალი ქცევის კონკრეტულ „პროგნოზირების ჰორიზონტზე“ პროგნოზირებისთვის.

DLB-ის კონტექსტში, MPC კონტროლერი ითვალისწინებს:

1. სისტემის შეზღუდვებიდამტენების ფიზიკური ლიმიტები, ტრანსფორმატორის სიმძლავრე და ავტომობილის მაქსიმალური შეწოვის სიჩქარე.
2. მომავლის პროგნოზებიშენობის პროგნოზირებული დატვირთვა ისტორიული მონაცემების, ამინდის პროგნოზების (რომლებიც გავლენას ახდენს HVAC დატვირთვაზე) და ავტომობილების მოსალოდნელი ჩამოსვლის საფუძველზე.
3. ობიექტური ფუნქციამათემატიკური მიზანი, როგორიცაა „ენერგიის საერთო ხარჯის მინიმიზაცია, ამავდროულად იმის უზრუნველსაყოფად, რომ ყველა მანქანამ დილის 8 საათისთვის SoC-ის 80% მიაღწიოს“.

MPC ალგორითმი ოპტიმიზაციის პრობლემას წყვეტს დროის თითოეულ ეტაპზე (მაგ., ყოველ 5 წუთში). ის ითვლის ოპტიმალური კონტროლის მოქმედებების თანმიმდევრობას, მაგრამ ახორციელებს მხოლოდ პირველს, შემდეგ კი ხელახლა ითვლის შემდეგ ეტაპზე. ეს საშუალებას აძლევს DLB სისტემას, „გაასწოროს“ დამუხტვის პროფილები. მაგალითად, თუ სისტემამ იცის, რომ შენობაში დატვირთვის უზარმაზარი პიკი 14:00 საათზე მოდის, მან შეიძლება ელექტრომობილები წინასწარ დატენოს 13:30 საათზე და შემდეგ 14:00 საათზე მკვეთრად დააჩქაროს, პიკის დროს მკვეთრი რეაგირების ნაცვლად.

შეყოვნებისა და კომუნიკაციის პროტოკოლები

მართვის ციკლი მხოლოდ მისი საკომუნიკაციო ბმულის სისწრაფით მუშაობს. DLB-ის ბევრ კონფიგურაციაში კონტროლერი დამტენებთან კომუნიკაციას ამყარებს Modbus TCP-ის, RTU-ს ან Open Charge Point Protocol-ის (OCPP) მეშვეობით.

• მოდბუსიგთავაზობთ ძალიან დაბალ შეყოვნებას (მილიწამები), რაც იდეალურს ხდის მას ლოკალური, უსაფრთხოებისთვის კრიტიკული DLB-სთვის.
• OCPP 1.6/2.0.1: ღრუბელიდან დამტენამდე კომუნიკაციის ინდუსტრიის სტანდარტი. მიუხედავად იმისა, რომ უფრო მდიდარია ფუნქციებით (გადახდის, ავთენტიფიკაცია და პროგრამული უზრუნველყოფის განახლებები), ის იწვევს მნიშვნელოვან შეყოვნებას (ხშირად 1-5 წამი) WebSockets-ზე JSON შეტყობინებების გადატვირთვისა და საჯარო ინტერნეტის გავლის გამო.

ინჟინრებმა დატვირთვის დაბალანსების კრიტიკულობის გათვალისწინებით სწორი პროტოკოლი უნდა აირჩიონ. საცხოვრებელი სახლისთვის, ღრუბელზე დაფუძნებული ოდნავ ნელი DLB შეიძლება საკმარისი იყოს. სამრეწველო ქარხნისთვის, სადაც ამომრთველის გამორთვა ათასობით დოლარის შეფერხებას გულისხმობს, ლოკალური Modbus-ზე დაფუძნებული ციკლი სავალდებულოა.

თავი 4: ლოკალური და ღრუბელზე დაფუძნებული DLB არქიტექტურა: შედარებითი ანალიზი

ჭკვიანი დატენვის ინფრასტრუქტურის დიზაინის შექმნისას, ერთ-ერთი ყველაზე ფუნდამენტური არქიტექტურული გადაწყვეტილებაა, თუ სად მდებარეობს „ინტელექტი“. დატვირთვის დაბალანსების ლოგიკა უნდა იმუშაოს ადგილზე არსებულ აპარატურაზე (ლოკალური DLB), თუ ის უნდა იმართებოდეს დისტანციური სერვერის მიერ (ღრუბლოვანი DLB)? ორივე მიდგომას აქვს გამორჩეული უპირატესობები და კომპრომისები საიმედოობის, ღირებულებისა და მასშტაბირების თვალსაზრისით.

ლოკალური DLB: Edge Computing-ის მიდგომა

ლოკალური DLB მოიცავს ფიზიკურ კონტროლერს - ხშირად PLC-ს (პროგრამირებადი ლოგიკური კონტროლერი), სპეციალურად გამოყოფილ კარიბჭეს ან ერთ „მთავარ“ დამტენს - რომელიც პირდაპირ კომუნიკაციას ახდენს ლოკალურ ქსელში (LAN) არსებულ სხვა დამტენებთან.

უპირატესობები:

1. საიმედოობა და ოფლაინ რეჟიმში მუშაობის შესაძლებლობასისტემა არ არის დამოკიდებული ინტერნეტ კავშირზე. თუ ბოჭკოვანი კაბელი გაითიშება, დამტენები ლოკალურად აგრძელებენ დატვირთვის დაბალანსებას, რაც უზრუნველყოფს შენობის ელექტრო უსაფრთხოებას.
2. დაბალი შეყოვნებაროგორც მესამე თავშია განხილული, ლოკალური კომუნიკაცია (Modbus ან ლოკალური OCPP) წამზე ნაკლები სიჩქარით ხორციელდება. ეს აუცილებელია არასტაბილური არაელექტრომობილური დატვირთვების მქონე ადგილებისთვის, როგორიცაა ქარხნები ან საავადმყოფოები.
3. უსაფრთხოებასაკონტროლო სიგნალების ლოკალურ ქსელში შენარჩუნება ამცირებს კიბერსაფრთხეების შეტევის ზედაპირს, რომლებმაც შეიძლება სცადონ ქსელის სტაბილურობის მანიპულირება.

ნაკლოვანებები:

1. აპარატურის ღირებულება: საჭიროებს დამატებითი ტექნიკის შეძენას და ინსტალაციას ადგილზე.
2. ტექნიკური მომსახურების სირთულეDLB ლოგიკის განახლებამ შეიძლება მოითხოვოს ადგილზე ვიზიტები ან კიდის მოწყობილობების რთული დისტანციური მართვა.
3. სილირებული მონაცემებილოკალურ კონტროლერს შეზღუდული ხილვადობა აქვს ქსელის უფრო ფართო პირობებთან ან კომუნალური კომპანიის ენერგიის ფასებთან, თუ ის სპეციალურად არ არის ინტეგრირებული ღრუბლოვან ბექენდთან.

ღრუბელზე დაფუძნებული DLB: მასშტაბური ორკესტრირება

ღრუბელზე დაფუძნებულ არქიტექტურაში, ჭკვიანი მრიცხველიც და დამტენებიც მონაცემებს ცენტრალურ მართვის პლატფორმაზე აგზავნიან. ღრუბელი თითოეული დამტენისთვის ოპტიმალურ სიმძლავრეს ითვლის და აგზავნის...SmartCharging.SetChargingProfileბრძანება უკან EVSE-ებისთვის.

უპირატესობები:

1. მასშტაბირებაერთი ღრუბლოვანი პანელიდან 1000 საიტის მართვა გაცილებით ადვილია, ვიდრე 1000 ინდივიდუალური ლოკალური კონტროლერისგან.
2. გლობალური ოპტიმიზაციაღრუბელს შეუძლია მონაცემების აგრეგირება მრავალი ობიექტიდან ვირტუალურ ელექტროსადგურებში (VPP) მონაწილეობის მისაღებად ან რეგიონულ ქსელში დატვირთვაზე რეაგირებისთვის.
3. გაფართოებული ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრაციაპროგნოზირებისთვის რთული მანქანური სწავლების მოდელების გაშვება (რომელსაც მე-8 თავში განვიხილავთ) გაცილებით უფრო შესაძლებელია ძლიერ ღრუბლოვან სერვერებზე, ვიდრე შეზღუდული კიდის აპარატურაზე.
4. დაბალი საწყისი ღირებულებათუ დამტენებს ღრუბელთან პირდაპირი კავშირი აქვთ, სპეციალური ლოკალური კონტროლერი საჭირო არ არის.

ნაკლოვანებები:

1. კავშირის დამოკიდებულებათუ ინტერნეტი გაითიშება, სისტემა, როგორც წესი, „უსაფრთხო მდგომარეობაზე“ გადადის (მაგ., ყველა მანქანის მინიმალური დამუხტვის დენი), რაც შეიძლება ძალიან არაეფექტური იყოს და მომხმარებლების საჩივრები გამოიწვიოს.
2. მაღალი ლატენტობამრიცხველს, ღრუბელსა და დამტენს შორის ორმხრივი კავშირის დრო შეიძლება რამდენიმე წამი იყოს. ეს ართულებს დატვირთვის „მყისიერ“ მატებაზე რეაგირებას.
3. კონფიდენციალურობასთან დაკავშირებული საკითხებიენერგეტიკული მონაცემების ღრუბელში უწყვეტი ნაკადი ზოგიერთი კორპორატიული კლიენტისთვის მონაცემთა სუვერენიტეტისა და კონფიდენციალურობის საკითხებს წარმოშობს.

ჰიბრიდული მოდელი: ორივე სამყაროს საუკეთესო

ამ კომპრომისების გათვალისწინებით, ინდუსტრია ჰიბრიდული მოდელისკენ გადადის. ამ კონფიგურაციაში, ლოკალური კარიბჭე ახორციელებს უსაფრთხოებისთვის კრიტიკულად მნიშვნელოვან, მილიწამიან დატვირთვის დაბალანსებას (რაც უზრუნველყოფს, რომ ამომრთველი არასდროს გაითიშება). ამასობაში, ღრუბელი უზრუნველყოფს მაღალი დონის სტრატეგიას - ადგილობრივი კონტროლერის „ბიუჯეტების“ დადგენას ენერგიის ფასების, მომხმარებლის გრაფიკისა და ქსელის სიგნალების საფუძველზე. ეს „ზღვრულად დატვირთული, ღრუბელზე ორიენტირებული“ მიდგომა უზრუნველყოფს ინფრასტრუქტურის დაცვისთვის საჭირო საიმედოობას, ამავდროულად ინარჩუნებს ღრუბლოვანი მართვის მოქნილობას.

თავი 5: რეალურ დროში ენერგიის განაწილების სტრატეგიები და პრიორიტეტები

დინამიური დატვირთვის დაბალანსების ყველაზე რთული ალგორითმული გამოწვევაა იმის დადგენა, თუ როგორ უნდა განაწილდეს ხელმისაწვდომი სიმძლავრე რამდენიმე ელექტრომობილს შორის. საქმე არ არის მხოლოდ მთლიანი კილოვატების მანქანების რაოდენობაზე გაყოფის საკითხი. დახვეწილმა DLB სისტემამ უნდა დააბალანსოს სამართლიანობა, ეფექტურობა და ინდივიდუალური მომხმარებლის მოთხოვნები. ამ თავში ჩვენ განვიხილავთ დღეს ამ სფეროში გამოყენებულ სხვადასხვა სიმძლავრის განაწილების სტრატეგიას.

„ვინც პირველი მოვა, პირველი მოემსახურება“ (FCFS)

ყველაზე მარტივი განაწილების სტრატეგია FCFS-ია. პირველი ჩართული ავტომობილი იღებს მოთხოვნილი სიმძლავრის მაქსიმალურ რაოდენობას. შემდგომი ავტომობილები იღებენ დარჩენილ სიმძლავრეს.

დადებითი მხარეები:

• მარტივი განსახორციელებელი.
• პირველი მომხმარებლებისთვის ნათელი და გამჭვირვალე.

უარყოფითი მხარეები:

• უკიდურესად უსამართლოა. მეხუთე მომხმარებელს, რომელიც ჩამოვა, შესაძლოა, საერთოდ არ მიეწოდებოდეს ელექტროენერგია, მაშინაც კი, თუ მას სასწრაფო მოგზაურობა აქვს, მაშინ როცა პირველ მომხმარებელს უკვე 90%-იანი დამუხტვა აქვს და ადვილად შეუძლია დაელოდოს.
• ეს იწვევს „ენერგიის დაგროვებას“, როდესაც მანქანა საათობით იკავებს მაღალი სიმძლავრის სლოტს, ხოლო ბოლო რამდენიმე პროცენტული პუნქტი ძალიან ნელი ტემპით იტენება.

თანაბარი გაზიარება

ამ მოდელში, ხელმისაწვდომი სიმძლავრე თანაბრად ნაწილდება ყველა აქტიურ სესიას შორის. თუ ხელმისაწვდომია 100 კვტ და 4 მანქანა იტენება, თითოეული იღებს 25 კვტ-ს. თუ მეხუთე მანქანა შეუერთდება, ყველას სიმძლავრე 20 კვტ-მდე ეცემა.

დადებითი მხარეები:

• არსებითად „სამართლიანი“ ძირითადი გაგებით.
• მაქსიმიზაციას უკეთებს იმ მანქანების რაოდენობას, რომლებიც, სულ მცირე, გარკვეულ დამუხტვას იღებენ.

უარყოფითი მხარეები:

• არაეფექტურია მცირე ზომის აკუმულატორების მქონე ან სრულად დამუხტული მანქანებისთვის. მანქანას, რომელსაც მხოლოდ 7 კვტ სიმძლავრის მიღება შეუძლია, 20 კვტ სიმძლავრე „გამოეყოფა“, რაც 13 კვტ სიმძლავრეს კარგავს, რომლის გამოყენებაც 50 კვტ სიმძლავრის მქონე მანქანას შეეძლო.

პრიორიტეტზე დაფუძნებული განაწილება (SoC და ბატარეის სიმძლავრე)

თანამედროვე DLB სისტემები იყენებენ უფრო ინტელექტუალურ, მრავალცვლადიან ოპტიმიზაციას. ისინი პრიორიტეტს ანიჭებენ მანქანებს მათი დამუხტვის მდგომარეობის (SoC) მიხედვით. 10%-იანი SoC-ის მქონე ავტომობილს პრიორიტეტი ენიჭება 80%-იან ავტომობილთან შედარებით, რადგან 10%-იანი SoC-ის მქონე ავტომობილს უფრო სასწრაფოდ სჭირდება დიაპაზონი და ასევე შეუძლია გაცილებით მაღალი დამუხტვის სიჩქარის მიღება ლითიუმ-იონური დამუხტვის მრუდის (მუდმივი დენის ფაზა) გამო.

გარდა ამისა, სისტემა ითვალისწინებსმაქსიმალური მიღების მაჩვენებელიავტომობილის. გამოყენებითმაქსიმალური მიმდინარეობაავტომობილის მიერ მოწოდებული ინფორმაციის მიხედვით (ცვლადენოვანი დენის დამუხტვისას PWM-ის ან მუდმივი დენის დამუხტვისას ციფრული კომუნიკაციის საშუალებით), DLB კონტროლერი უზრუნველყოფს, რომ ის არასდროს გამოყოფს იმაზე მეტ სიმძლავრეს, ვიდრე ავტომობილს რეალურად შეუძლია გამოიყენოს, რითაც „ჭარბი“ ენერგია სხვა მანქანებზე გადანაწილდება.

მომხმარებლის მიერ განსაზღვრული პრიორიტეტები და „პრემიუმ“ დატენვა

კომერციულ გარემოში, DLB შეიძლება დაკავშირებული იყოს გადახდის სისტემასთან. მომხმარებელმა შეიძლება გადაიხადოს პრემია „სწრაფი დატენვის“ სისტემაში, რაც უზრუნველყოფს, რომ ისინი ყოველთვის მიიღებენ მაქსიმალურ შესაძლო სიმძლავრეს სხვა დატვირთვების მიუხედავად. პირიქით, ფლოტის მანქანებს შეიძლება მიენიჭოთ განსხვავებული პრიორიტეტები მათი დაგეგმილი გამგზავრების დროის მიხედვით. დილის 5 საათზე გამავალ მიწოდების ფურგონს პრიორიტეტი დილის 3 საათზე აქვს დილის 9 საათზე გამავალ ფურგონთან შედარებით.

პროპორციული სამართლიანობის ალგორითმი

ტელეკომუნიკაციებიდან (LTE/5G დაგეგმვა) მიღებული ეს ალგორითმი ცდილობს სისტემის მთლიანი „სასარგებლოობის“ მაქსიმიზაციას. ის აბალანსებს მაღალი სიმძლავრის (ეფექტურობის) დაუყოვნებლივ საჭიროებას გრძელვადიან პერსპექტივაში იმის უზრუნველსაყოფად, რომ არცერთი მანქანა არ დარჩეს დამუხტული (სამართლიანობა). ის ითვლის პრიორიტეტულ ქულას თითოეული მანქანისთვის:ქულა = (მოთხოვნილი სიმძლავრე / მიღებული საშუალო სიმძლავრე)ყველაზე მაღალი ქულების მქონე მანქანები მიიღებენ ხელმისაწვდომი სიმძლავრის შემდეგ განაწილებას.

თავი 6: ქსელის სტაბილურობა და გადატვირთვის პრევენციის მექანიზმები

დინამიური დატვირთვის დაბალანსება არ არის მხოლოდ მომხმარებლის მოხერხებულობისთვის განკუთვნილი ფუნქცია; ეს არის ქსელის სტაბილურობისთვის კრიტიკულად მნიშვნელოვანი უსაფრთხოების სისტემა. ელექტრომობილების გავრცელების ზრდასთან ერთად, გამანაწილებელი ქსელი ახალი ტიპის დატვირთვის წინაშე დგას, მათ შორის მოთხოვნის სწრაფი რყევებისა და ჰარმონიული დამახინჯების. ეს თავი განიხილავს მექანიზმებს, რომლებსაც DLB იყენებს ქსელის დასაცავად და კატასტროფული გადატვირთვის თავიდან ასაცილებლად.

„გადახვევის მრუდის“ დაცვის ლოგიკა

ელექტრო ამომრთველებს აქვთ „გამორთვის მრუდი“ - მათ შეუძლიათ რამდენიმე წუთის განმავლობაში მცირე გადატვირთვის გაძლება, მაგრამ მყისიერად გამოირთვებიან, თუ ძლიერი ძაბვა მოხდება. მძლავრმა DLB კონტროლერმა უნდა მოახდინოს ამ გამორთვის მრუდის მოდელირება. მან უნდა დაუშვას ძალიან მოკლე პიკები (მაგ., ლიფტის ჩართვა), რათა თავიდან აიცილოს ელექტრომობილის დამტენების ზედმეტი დროის გათიშვის შესაძლებლობა, მაგრამ თუ გადატვირთვა გაგრძელდება, მან გადამწყვეტი მოქმედება უნდა განახორციელოს.

მოწინავე კონტროლერები იყენებენ „ორმაგი ზღურბლის“ მიდგომას:

1. გაფრთხილების ზღვარი (მაგ., ლიმიტის 90%)კონტროლერი იწყებს ელექტრომობილის დამტენების „რბილ რეჟიმში“ დაყენებას, რათა თავიდან აიცილოს ლიმიტის მიღწევა.
2. კრიტიკული ზღვარი (მაგ., ლიმიტის 98%)კონტროლერი ახორციელებს „სასწრაფო გაჩერებას“ ან აგრესიულ შემცირებას მინიმალურ დასაშვებ დენამდე (როგორც წესი, 6A ცვლადი დენის დამუხტვისთვის) მთავარი დაუკრავენის დასაცავად.

ფაზური დისბალანსის მართვა

სამფაზიან ელექტრო სისტემებში (რაც ევროპასა და სამრეწველო ობიექტებში გავრცელებულია), შესაძლებელია ერთფაზიანი დამტენის გადატვირთვა მაშინაც კი, თუ სამფაზიანი დამტენის ჯამური სიმძლავრე ლიმიტების ფარგლებშია. ეს ხდება მაშინ, თუ ადგილზე არსებული ელექტრომობილების უმეტესობა ერთფაზიანი დამტენია და ისინი შემთხვევით ერთსა და იმავე ფაზასთანაა დაკავშირებული (მაგ., L1 ფაზა).

ფაზის მიხედვით მოქმედი DLB სისტემა თითოეულ ფაზას დამოუკიდებლად აკონტროლებს. თუ ფაზა L1 თავის ლიმიტს მიაღწევს, ხოლო L2 და L3 არასაკმარისად გამოიყენება, კონტროლერი მხოლოდ L1-თან დაკავშირებულ ავტომობილებს შეამცირებს. ზოგიერთ მოწინავე EVSE-ს შეუძლია ფაზების დინამიურად გადართვაც კი (ფაზის გადართვა), რითაც ავტომობილი გადატვირთული ფაზიდან ღია ფაზაზე გადადის დატენვის სესიის შეწყვეტის გარეშე.

ჰარმონიული დისტორსია და სიმძლავრის ხარისხი

ელექტრომობილების დამტენები არაწრფივი დატვირთვებია, რომლებიც იყენებენ დენის ელექტრონიკას (გამასწორებლებს). მათ შეუძლიათ ჰარმონიკების ქსელში შეყვანა, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს ნეიტრალურ გამტარებში გადახურება და მგრძნობიარე ელექტრონული მოწყობილობების ჩარევა. მიუხედავად იმისა, რომ DLB ძირითადად მართავს „რეალურ სიმძლავრეს“ (კვტ), დახვეწილი სისტემები ასევე აკონტროლებენ „სრული ჰარმონიული დისტორსიის“ (THD) და „სიმძლავრის კოეფიციენტს“ (PF). თუ THD აღემატება მარეგულირებელ ლიმიტებს (მაგ., IEEE 519), DLB სისტემამ შეიძლება შეამციროს დატენვის სიჩქარე, რათა შეამციროს ელექტროენერგიის ხარისხზე ზემოქმედება.

მოთხოვნაზე რეაგირება და სიხშირის რეგულირება

მაკრო დონეზე, DLB სისტემებს შეუძლიათ მონაწილეობა მიიღონ მოთხოვნაზე რეაგირების (DR) პროგრამებში. როდესაც ქსელის სიხშირე ეცემა (რაც მიუთითებს მიწოდების დეფიციტზე), კომუნალური კომპანია აგზავნის სიგნალს. DLB კონტროლერს შეუძლია რეაგირება მოახდინოს მილიწამებში, ერთდროულად ასობით დამტენზე გადაიტანოს ელექტრომობილის დატვირთვა. ეს უზრუნველყოფს „ვირტუალური ბატარეის“ ეფექტს, რომელიც გაცილებით სწრაფი და ეკონომიურია, ვიდრე პიკური ბენზინგასამართი სადგურის ჩართვა. „პასიური დატვირთვიდან“ „აქტიურ ქსელის აქტივზე“ გადასვლა ჭკვიანი დატენვის მომავალია.

სარეზერვო შტატების როლი

გადატვირთვის პრევენციის კრიტიკული კომპონენტია „უსაფრთხო მდგომარეობა“ ან „უკუ დენის წყარო“. კონტროლერსა და მრიცხველს (ან ღრუბელს) შორის კომუნიკაციის შეფერხების შემთხვევაში, DLB სისტემამ ნაგულისხმევად უნდა დააყენოს წინასწარ განსაზღვრული, უსაფრთხო დენის ლიმიტი. როგორც წესი, ეს მნიშვნელობა დაყენებულია ძალიან დაბალ მნიშვნელობაზე (მაგ., 6A თითო დამტენზე) ან ნულზე, რაც უზრუნველყოფს, რომ სისტემის სრული გაუმართაობის შემთხვევაშიც კი, შენობის ინფრასტრუქტურა დაცული რჩება.

თავი 7: მრავალენერგეტიკული სისტემების ინტეგრირება: DLB ოპტიმიზაცია ფოტოელექტრული და BESS სისტემებით

განახლებადი ენერგიის წყაროების, კერძოდ, ფოტოელექტრული (PV) და ადგილობრივი შენახვის, როგორიცაა ბატარეის ენერგიის შენახვის სისტემები (BESS), ინტეგრაცია დინამიური დატვირთვის დაბალანსებას სირთულის ახალ განზომილებას სძენს. ტრადიციულ DLB სისტემაში მიზანია ქსელის ლიმიტის მიღმა დარჩენა. მრავალენერგეტიკულ სისტემაში მიზანია ამ სხვადასხვა აქტივების ორგანიზება თვითმოხმარების მაქსიმიზაციის, ქსელის ხარჯების მინიმიზაციისა და საიმედოობის უზრუნველსაყოფად.

მრავალწყაროიანი სიმძლავრის ბალანსის განტოლება

ფოტოელექტრული და BESS ტიპის ელექტრომობილების მქონე ადგილას, ელექტრომობილების დამუხტვისთვის ხელმისაწვდომი სიმძლავრე აღარ არის მხოლოდ „ქსელის ლიმიტის გამოკლებით შენობის დატვირთვა“. ის ხდება:P_ev(t) = P_grid_limit – P_building(t) + P_pv(t) + P_bess_discharge(t) – P_bess_charge(t)

ეს განტოლება რამდენიმე ახალ საკონტროლო ცვლადს შემოიტანს. DLB კონტროლერმა ახლა არა მხოლოდ ის უნდა გადაწყვიტოს, თუ როგორ გაანაწილოს სიმძლავრე ელექტრომობილებზე, არამედ ისიც, თუ როდის დატენოს ან განმუხტოს BESS-ის ძრავა.

მზის ენერგიაზე ოპტიმიზირებული დამუხტვა (ფოტელური ენერგიის შემცირების პრევენცია)

მრავალენერგიული DLB-ის ერთ-ერთი ძირითადი გამოყენების შემთხვევაა „მზის თვალყურის დევნება“. როდესაც მზე ანათებს, ფოტოელექტრული სისტემა შეიძლება უფრო მეტ ენერგიას გამოიმუშავებდეს, ვიდრე შენობას შეუძლია მოიხმაროს. თუ ქსელი არ იძლევა ინექციის (ნულოვანი ექსპორტის) საშუალებას ან თუ კვების ტარიფი დაბალია, ეს ენერგია იკარგება (შემცირდება). ჭკვიანი DLB სისტემა აკონტროლებს ფოტოელექტრული ენერგიის გამომუშავებას და ავტომატურად ზრდის ელექტრომობილების დატენვის სიჩქარეს, რათა შეესაბამებოდეს მზის ენერგიის გამომუშავებას. ეს „მწვანე დატენვის“ რეჟიმი ძალიან პოპულარულია საცხოვრებელ და კორპორატიულ გარემოში, რადგან ის საშუალებას იძლევა 100%-ით განახლებადი ენერგიის მობილურობისა ქსელზე ნულოვანი ზემოქმედებით.

Peak Shaving BESS-თან ერთად

BESS ბუფერის ფუნქციას ასრულებს. პიკური მოთხოვნის პერიოდებში — მაგალითად, როდესაც ერთდროულად რამდენიმე მაღალი სიმძლავრის DC სწრაფი დამტენია აქტიური — BESS-ს შეუძლია განმუხტოს ქსელის კვების შესავსებად. ეს საშუალებას აძლევს ობიექტს გაუძლოს უფრო მეტ დამტენს, ვიდრე მისი ქსელთან კავშირი ჩვეულებრივ იძლევა საშუალებას. DLB კონტროლერი მართავს BESS-ის „ენერგიის მდგომარეობას“ (SoE). მან უნდა უზრუნველყოს, რომ აკუმულატორს ჰქონდეს საკმარისი სიმძლავრე შემდეგი მოსალოდნელი პიკის დასამუშავებლად, ამავდროულად, დაბალი მოთხოვნის ან მზის ენერგიის მაღალი წარმოების პერიოდებში დატენვის დაგეგმვისას.

კოორდინირებული მრავალაქტივიანი ოპტიმიზაცია

ყველაზე მოწინავე სისტემები იყენებენ „კოოპტიმიზაციის“ მიდგომას. ფოტოელექტრული, BESS და ელექტრომობილების ცალკეულ ერთეულებად განხილვის ნაცვლად, ისინი ერთიანი მიკროქსელის სახით იმართება. კონტროლერი იყენებს წრფივ პროგრამირებას ან ევოლუციურ ალგორითმებს ენერგეტიკული ბალანსის პრობლემის გადასაჭრელად ყოველ რამდენიმე წამში. მაგალითად, თუ მანქანას 1 საათში გასვლა სჭირდება და ფოტოელექტრული ენერგიის წარმოება ღრუბლის გამო მცირდება, კონტროლერმა უნდა გადაწყვიტოს: უნდა მოიხმაროს თუ არა ქსელიდან მეტი ენერგია (ძვირი), უნდა გამორთოს BESS (ველოსიპედით მგზავრობის ღირებულება) თუ უნდა შეაფერხოს მანქანა (მომხმარებლის უკმაყოფილება)? „ეკონომიკური დისპეტჩერიზაციის“ ლოგიკა (განხილულია მე-9 თავში) ამ გადაწყვეტილებების ჩარჩოს წარმოადგენს.

თავი 8: ფართომასშტაბიანი დამუხტვის სადგურების სიმძლავრის პროგნოზირების გაფართოებული მოდელები

მასშტაბური დამუხტვის ცენტრებისთვის, როგორიცაა ავტომაგისტრალის მომსახურების სადგურები ან ქალაქის ავტობუსების დეპოები, რეაქტიული დამუხტვის ლიმიტები არასაკმარისია. ქსელის არასტაბილურობის თავიდან ასაცილებლად და ენერგო ხარჯების ოპტიმიზაციისთვის, ამ ობიექტებმა მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის პროგნოზირების მოდელები უნდა გამოიყენონ. ეს თავი იკვლევს მონაცემთა მეცნიერებას და მოდელირების ტექნიკას, რომელიც გამოიყენება ჭკვიანი დამუხტვის დროს ენერგიის პროგნოზირებისთვის.

მოთხოვნის პროგნოზირება: ავტომობილების ჩამოსვლის პროგნოზირება

პროგნოზირების პირველი ნაბიჯი არის იმის პროგნოზირება, თუ როდის და რამდენი ელექტრომობილი ჩამოვა. კომერციული ცენტრისთვის ეს გულისხმობს შემდეგის ანალიზს:

1. ისტორიული ჩამოსვლის ნიმუშები: დღის დროის, კვირის დღის და სეზონური ტენდენციები.
2. გარე მონაცემები: საგზაო მოძრაობის პირობები, ამინდი (რომელიც გავლენას ახდენს ელექტრომობილის დიაპაზონსა და გათბობა/გაგრილების დატვირთვაზე) და ადგილობრივი მოვლენები.
3. რიგის თეორიასტოქასტური მოდელების, როგორიცაა M/M/s რიგები, გამოყენება ყველა დამტენის დაკავებულიყოფის ალბათობის შესაფასებლად.

მოწინავე მოდელები იყენებენ მოკლევადიანი მეხსიერების (LSTM) ნეირონულ ქსელებს ან გრადიენტულად გაძლიერებულ ხეებს (XGBoost), რათა მაღალი სიზუსტით იწინასწარმეტყველონ „აგრეგირებული მოთხოვნის პროფილი“ მომდევნო 24 საათის განმავლობაში.

შენობის დატვირთვის პროგნოზირება

იმისათვის, რომ DLB იმუშაოს, მან ასევე უნდა იწინასწარმეტყველოსარაელექტრომობილური დატვირთვასაოფისე შენობაში ეს ძალიან პროგნოზირებადია (პიკი სამუშაო საათებში აღწევს). სამრეწველო ობიექტში კი შეიძლება არასტაბილური იყოს. შენობის დატვირთვის პროგნოზირების მოდელები, როგორც წესი, იყენებენ:

• ავტორეგრესიული ინტეგრირებული მოძრავი საშუალო (ARIMA)სტაბილური, სეზონური მონაცემებისთვის.
• წინასწარმეტყველი (მეტას მიერ)შესანიშნავია დროითი სერიების ენერგეტიკულ მონაცემებში დაკარგული მონაცემებისა და გამონაკლისების დასამუშავებლად.
• ფიზიკაზე დაფუძნებული მოდელებიHVAC დატვირთვის პროგნოზირება შენობის თერმული მასისა და პროგნოზირებული გარე ტემპერატურის გათვალისწინებით.

ფოტოელექტრული ენერგიის გენერაციის პროგნოზირება

მზის ენერგიის წარმოების პროგნოზირება სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია მრავალენერგეტიკული DLB-ისთვის. ეს მოითხოვს მაღალი გარჩევადობის ამინდის API-ებთან (მზის გამოსხივების მონაცემები) და ადგილზე არსებულ სენსორებთან ინტეგრაციას. მოკლევადიანი პროგნოზირებისთვის (0-15 წუთი) ხშირად გამოიყენება „Sky Imaging“ კამერები, რომლებიც აკონტროლებენ ღრუბლების მოძრაობას, რათა იწინასწარმეტყველონ ფოტოელექტრული გამომუშავების უეცარი ვარდნა, რაც DLB სისტემას საშუალებას აძლევს პროაქტიულად შეამციროს დამტენები ან მოამზადოს BESS განმუხტვისთვის.

პროგნოზირება-კონტროლის ინტერფეისი

ამ პროგნოზების გამომავალი მონაცემები მიეწოდება მოდელის პროგნოზირებადი კონტროლის (MPC) ციკლს, რომელიც აღწერილია მე-3 თავში. პროგნოზი უზრუნველყოფს „პროგნოზირების ჰორიზონტს“, რაც კონტროლერს საშუალებას აძლევს დღესვე მიიღოს გადაწყვეტილებები, რომლებიც ითვალისწინებს მოსალოდნელ პირობებს ორი საათის შემდეგ. ეს „წინასწარი ხედვის“ შესაძლებლობა არის ის, რაც განასხვავებს ჭკვიან დამტენს ქსელთან ინტეგრირებული ენერგიის მართვის სისტემისგან.

თავი 9: ხარჯების ოპტიმიზაცია და ეკონომიკური დისპეტჩერიზაცია ჭკვიან დატენვაში

მიუხედავად იმისა, რომ DLB-ის ძირითადი მიზანი ტექნიკურია (გადატვირთვის თავიდან აცილება), მეორადი და სულ უფრო მნიშვნელოვანი მიზანი ეკონომიკურია. ამ თავში ჩვენ განვიხილავთ, თუ როგორ ახდენენ DLB სისტემები ენერგიის ყველაზე დაბალი ღირებულების ოპტიმიზაციას.

გამოყენების დროის (ToU) არბიტრაჟი

ამჟამად, კომუნალური კომპანიების უმეტესობა დინამიურ ფასებს გვთავაზობს. ელექტროენერგიის ღირებულება შესაძლოა 0.30 აშშ დოლარი/კვტ/სთ იყოს საღამოს 5 საათზე, მაგრამ მხოლოდ 0.05 აშშ დოლარი/კვტ/სთ დილის 2 საათზე. ჭკვიანი DLB სისტემა ამ ფასების სიგნალებს შეყვანის სახით იღებს. „ოპტიმალური ხარჯების დამგეგმავი“ ელექტრომობილის დატვირთვას რაც შეიძლება მეტს გადაიტანს დაბალი ფასის პერიოდებზე. თუმცა, მან ეს უნდა დააბალანსოს მომხმარებლის მოთხოვნებთან. თუ მომხმარებელს მანქანა საღამოს 8 საათზე სჭირდება, სისტემას არ შეუძლია დაელოდოს დილის 2 საათამდე დატენვის დასაწყებად. ალგორითმი ითვლის თითოეული სესიის გადადების „ალტერნატიულ ხარჯს“.

მოთხოვნის საფასურის მართვა

კომერციული მომხმარებლებისთვის კომუნალური გადასახადი ხშირად ორ ნაწილად იყოფა: ენერგიის მოხმარება (კვტ.სთ) და პიკური მოთხოვნა (კვტ). პიკური მოთხოვნის საფასური ეფუძნება თვის ყველაზე მაღალ 15-წუთიან ინტერვალს. ერთი უმართავი პიკური დატვირთვა შეიძლება ათასობით დოლარი დაჯდეს. DLB სისტემა მოქმედებს როგორც „პიკური დამჭერი“. ობიექტის მთლიანი დატვირთვის მკაცრი ლიმიტის დაწესებით და BESS-ის ან დროის შენარჩუნებისთვის დროის გამოყენებით, სისტემა უზრუნველყოფს, რომ პიკური მოთხოვნის საფასური დარჩეს ბიუჯეტირებულ დიაპაზონში.

სიხშირული რეაგირების ბაზრებში მონაწილეობა

ქსელის ოპერატორები (TSO/DSO) იხდიან „მოქნილობისთვის“. თუ დამუხტვის ქსელი დაამტკიცებს, რომ შეუძლია შეამციროს დატვირთვა ბრძანების საფუძველზე, მას შეუძლია მონაწილეობა მიიღოს ისეთ ბაზრებზე, როგორიცაა FFR (ფირმის სიხშირის რეაგირება) ან DSR (მოთხოვნის მხარის რეაგირება). DLB კონტროლერი ინტერფეისის ფუნქციას ასრულებს. როდესაც შემოდის „მოქნილობის მოთხოვნა“, კონტროლერი ითვლის, თუ რამდენად შეუძლია უსაფრთხოდ შეამციროს დატვირთვა მომხმარებლის მინიმალური SoC მოთხოვნების დარღვევის გარეშე და ბაზარზე დებს შეთავაზებას. ამ სერვისებიდან გენერირებულ შემოსავალს შეუძლია მნიშვნელოვნად კომპენსირება გაუწიოს დამუხტვის ინფრასტრუქტურის ღირებულებას.

ეკონომიკური დისპეჩერიზაციის ობიექტური ფუნქცია

ამ ოპტიმიზაციის მათემატიკა, როგორც წესი, მრავალმიზნობრივი ფუნქციაა:მინიმიზაცია: (ქსელის ენერგიის ღირებულება) + (აკუმულატორის დაშლის ღირებულება) + (ჯარიმა დაგვიანებული დატენვისთვის) ექვემდებარება: (ქსელის სიმძლავრეს) და (მომხმარებლის მიერ წარდგენილ ვადებს)

ამ პრობლემის ყოველ რამდენიმე წუთში გადაჭრით, DLB სისტემა უზრუნველყოფს, რომ სადგური იმუშაოს „ეფექტურობის საზღვარზე“ - ღირებულებასა და მუშაობას შორის იდეალურ ბალანსზე.

თავი 10: მომავლის ტენდენციები: V2G, ხელოვნური ინტელექტით მართული DLB და სტანდარტიზაცია (OCPP 2.0.1)

ჭკვიანი ელექტრომობილების დამუხტვის სფერო წარმოუდგენელი ტემპით ვითარდება. ტექნოლოგიის განვითარებასთან ერთად, ჩვენ გადავდივართ მარტივი დატვირთვის მართვის მიღმა, სრული ქსელური ინტეგრაციისა და ავტონომიური ოპტიმიზაციისკენ. ეს თავი განიხილავს სამ ყველაზე მნიშვნელოვან ტენდენციას, რომლებიც დინამიური დატვირთვის დაბალანსების მომავალს განსაზღვრავს: სატრანსპორტო საშუალება-ქსელი (V2G), ხელოვნური ინტელექტი და ახალი თაობის საკომუნიკაციო სტანდარტების დანერგვა.

სატრანსპორტო საშუალება-ქსელის (V2G) და ორმხრივი DLB

V2G ჭკვიანი დამუხტვის საბოლოო ევოლუციაა. ელექტრომობილი უბრალოდ დატვირთვას კი არ წარმოადგენს, არამედ მობილურ ბატარეად იქცევა, რომელსაც შეუძლია ელექტროქსელში ენერგიის დაბრუნება. DLB-სთვის ეს ნიშნავს, რომ განტოლებაში არსებული სიმძლავრე შეიძლება რეალურად უარყოფითი იყოს. V2G-თან თავსებად ადგილას, DLB კონტროლერმა უნდა მართოს „ორმხრივი დატვირთვის დაბალანსება“. თუ შენობის დატვირთვა ქსელის ლიმიტს აღემატება, კონტროლერს შეუძლია ელექტრომობილებს უბრძანოს აკუმულატორების განმუხტვა შენობის მხარდასაჭერად. ეს მოითხოვს მაღალტექნოლოგიურ „ციკლის მართვას“, რათა უზრუნველყოფილი იყოს, რომ განმუხტვა ზედმეტად არ დააზიანებს ავტომობილის ბატარეას და რომ მომხმარებელს ჯერ კიდევ აქვს საკმარისი დიაპაზონი შემდეგი მოგზაურობისთვის. V2G ასევე მოითხოვს აპარატურის განახლებებს - კერძოდ, ორმხრივ DC ან AC დამტენებს, რომლებიც მხარს უჭერენ ISO 15118-20 სტანდარტს.

ხელოვნური ინტელექტით მართული ავტონომიური დატვირთვის დაბალანსება

მიუხედავად იმისა, რომ დღევანდელი DLB სისტემები წინასწარ განსაზღვრულ ალგორითმებსა და წესებს ეყრდნობა, შემდეგი თაობა „თვითსწავლების“ ხელოვნურ ინტელექტს გამოიყენებს. გაძლიერებული სწავლების (RL) გამოყენებით, DLB კონტროლერს შეუძლია ოპტიმალური დატენვის სტრატეგია სიმულირებულ გარემოში ცდისა და შეცდომის მეთოდით ისწავლოს განლაგებამდე. ხელოვნურ ინტელექტზე მართულ კონტროლერს შეუძლია ისეთი დახვეწილი ნიმუშების იდენტიფიცირება, რომლებიც ადამიან ინჟინერს შეიძლება გამორჩეს - მაგალითად, ის ფაქტი, რომ ყოველ სამშაბათს დილით, დილის 10 საათზე, კონკრეტული სამრეწველო მანქანა 15 წუთის განმავლობაში მუშაობს, რაც დატვირთვის პიკს იწვევს. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ისწავლოს ელექტრომობილების დამტენების პროაქტიულად დათრგუნვა ამ კონკრეტული ფანჯრის განმავლობაში, მაშინაც კი, თუ თავად მანქანა რეალურ დროში არ მიიღებს სიგნალს.

OCPP 2.0.1-ისა და ISO 15118-ის გავლენა

სტანდარტიზაცია მასშტაბირების საფუძველია. ინდუსტრია სწრაფად გადადის მემკვიდრეობით მიღებული OCPP 1.6-დან გაცილებით უფრო მძლავრ OCPP 2.0.1-ზე.

• OCPP 2.0.1წარმოგიდგენთ „მოწყობილობების მართვას“, რომელიც ღრუბელს საშუალებას აძლევს გაცილებით დეტალურად აკონტროლოს დამტენების მდგომარეობა და კონფიგურაცია. DLB-სთვის უფრო მნიშვნელოვანია ის, რომ ის მოიცავს გაუმჯობესებულ ჭკვიანი დატენვის ფუნქციებს, რომლებიც საშუალებას იძლევა უფრო რთული დატენვის პროფილების შექმნისა და სამფაზიანი სისტემების უკეთ მართვის.
• ISO 15118 (შეერთება და დატენვა)ავტომობილსა და დამტენს შორის კომუნიკაციის ეს სტანდარტი საშუალებას აძლევს მანქანას, დამტენს გაუზიაროს თავისი რეალური SoC და აკუმულატორის სიმძლავრე. დღესდღეობით, ცვლადი დენის დამტენების უმეტესობა „გამოიცნის“ SoC-ს ან ეყრდნობა მომხმარებელს მის აპლიკაციაში შეყვანაში. ISO 15118 სტანდარტის მიხედვით, DLB კონტროლერი იღებს „მიწის სიმართლის“ მონაცემებს პირდაპირ ავტომობილის აკუმულატორის მართვის სისტემიდან (BMS), რაც უზრუნველყოფს ენერგიის გაცილებით ზუსტ განაწილებას.

თავი 11: შემთხვევის კვლევები და განხორციელების გამოწვევები

თეორიული სრულყოფილება პრაქტიკული შესრულების გარეშე არაფერია. ამ თავში ჩვენ განვიხილავთ DLB-ის რეალურ სამყაროში განლაგებას და ტექნიკურ დაბრკოლებებს, რომლებსაც ინჟინრები დანერგვის დროს წააწყდნენ.

შემთხვევის შესწავლა 1: კომერციული საოფისე კომპლექსი

ლონდონში მდებარე ერთ-ერთ მსხვილ კორპორატიულ შტაბ-ბინას 50 ელექტრომობილის დამტენის დამონტაჟება სურდა, თუმცა შეზღუდული იყო 200 კვტ სიმძლავრის ქსელთან კავშირით, რომლის 70%-იც შენობის გათბობა-კონდიცირებისა და განათების სისტემებისთვის იყო გამოყენებული.გადაწყვეტადანერგილი იქნა ჰიბრიდული DLB სისტემა. დამონტაჟდა ლოკალური კიდის კონტროლერი, რომელიც აკონტროლებდა მთავარი ტრანსფორმატორის მუშაობას CT დამჭერების მეშვეობით. სისტემა კონფიგურირებული იყო 180 კვტ „რბილი ლიმიტით“ და 195 კვტ „მკაცრი ლიმიტით“.შედეგიობიექტმა წარმატებით მოახერხა 50 დამტენის დამონტაჟება ერთი ამომრთველის გათიშვის გარეშე. SoC-ზე დაფუძნებული პრიორიტეტულობის გამოყენებით, მათ უზრუნველყვეს, რომ ხანგრძლივი მგზავრობის მქონე თანამშრომლები დღის ბოლომდე ყოველთვის სრულად დამუხტულიყვნენ.

შემთხვევის შესწავლა 2: ელექტროავტობუსების დეპო

შენჟენში ავტობუსის ოპერატორს ღამით 100 ელექტროავტობუსის დატენვა დასჭირდა. გამოწვევას წარმოადგენდა ერთდროული უზარმაზარი დატვირთვა, რომელიც ხდებოდა მაშინ, როდესაც ყველა ავტობუსი 23:00 საათზე დეპოში ბრუნდებოდა.გადაწყვეტახელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული პროგნოზირების მოდელი გამოყენებული იქნა თითოეული ავტობუსის ჩასვლისას SoC-ის პროგნოზირებისთვის, მისი მარშრუტის მონაცემების საფუძველზე. შემდეგ DLB სისტემამ დატენვა „ტალღებად“ დაგეგმა, რაც უზრუნველყოფდა, რომ მთლიანი დატვირთვა არასდროს გადააჭარბებდა დეპოს ქვესადგურის სიმძლავრეს და ამავდროულად უზრუნველყოფდა, რომ დილის 5 საათისთვის ყველა ავტობუსი 100%-ით დატვირთულიყო.

განხორციელების საერთო გამოწვევები

1. კომუნიკაციისა და ინტეგრაციის სირთულე:ყველა დამტენი უნდა საუბრობდეს ტერიტორიის ენაზე — ცენტრალური მართვის სისტემისთვის OCPP, ავტომობილისთვის ISO 15118 და ხშირად Modbus ან BACnet შენობის ენერგიის მართვის სისტემისთვის. სამივე ფენის საიმედო ურთიერთქმედება, განსაკუთრებით სხვადასხვა მომწოდებლის დამტენებს შორის, „ფანტომური“ ხარვეზების ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული წყაროა, რაც სინამდვილეში პროტოკოლის შეუსაბამობას წარმოადგენს.
2. ქსელთან მიერთებისა და მოთხოვნის საფასური:DLB სისტემა წყვეტს შეზღუდული სიმძლავრის ტექნიკურ პრობლემას, თუმცა კომერციული პრობლემა - მოთხოვნის გადასახადები და კომუნალური მომსახურების ურთიერთდაკავშირების საფასური - კვლავ რჩება. ობიექტებმა უნდა დაადგინონ, გამოიწვევს თუ არა მათი დატვირთვის პროფილი დამსჯელი მოთხოვნის პიკებს და არის თუ არა BESS უფრო ეკონომიური, ვიდრე უფრო დიდი ქსელური კავშირი.
3. მონაცემთა ხარისხი და SoC შეფასება:DLB ოპტიმიზაცია მხოლოდ იმდენად კარგია, რამდენადაც მისი შემავალი სიგნალები კარგია. ავტომობილები დამუხტვის მდგომარეობას დატენვის სესიის განმავლობაში იუწყებიან, თუმცა ძველ მოდელებზე მნიშვნელობები შეიძლება იყოს მოძველებული, არათანმიმდევრული ან უბრალოდ მიუწვდომელი. სისტემები უნდა იყოს მდგრადი დაკარგული მონაცემების მიმართ და ტელემეტრიის არასანდოობის შემთხვევაში კონსერვატიულ გრაფიკზე გადავიდეს.
4. საკონტროლო ფენის მასშტაბირება:სისტემას, რომელიც ელეგანტურად მართავს 50 დამტენს, შეიძლება გაუჭირდეს 500-თან მუშაობა. Edge კონტროლერები, ღრუბლოვანი დაფები და გადართვის ქცევის რეგულირება პირველივე დღიდან უნდა იყოს შემუშავებული მასშტაბისთვის, ხოლო მართვის ლოგიკა გამოცდილი უნდა იყოს რეალისტური უარესი შემთხვევის დატვირთვის პიკებზე - და არა მხოლოდ საშუალო პირობებში.

ამ გამოწვევების დაძლევა

არცერთი ეს გამოწვევა არ წარმოადგენს ბლოკერს; თითოეული მათგანი დიზაინის დისციპლინაა. OCPP 1.6J-ზე ან 2.0.1-ზე სტანდარტიზაცია ერთი CMS მომწოდებლით გამორიცხავს პროტოკოლთან დაკავშირებულ უსიამოვნებების უმეტესობას. მოთხოვნის გადასახადების მოდელირება საწყის ბიზნეს შემთხვევაში - და BESS-ის დამატება, როდესაც ციფრები მის სასარგებლოდ მიუთითებს - იცავს მომგებიანობას. ხოლო ისეთი DLB მომწოდებლის არჩევა, რომელსაც აქვს დადასტურებული დიდი ფლოტის განლაგება, ლაბორატორიული მასშტაბის დემო ვერსიების ნაცვლად, ამცირებს მთელ პროექტს რისკებს.

ამ გამოწვევებს ასევე ადამიანური განზომილება აქვს. DLB სისტემის ექსპლუატაციაში შემყვანმა ინჟინრებმა უნდა იცოდნენ როგორც ენერგოსისტემები, ასევე პროგრამული უზრუნველყოფა - იშვიათი კომბინაცია. ოპერატორებმა უნდა გამოთვალონ ბიუჯეტი სტრუქტურირებული ტრენინგისა და დოკუმენტირებული სამუშაო წიგნებისთვის, რათა როდესაც კიდის კონტროლერი ამოქმედებს განგაშს დილის 2 საათზე, მორიგე ტექნიკოსმა ზუსტად იცოდეს, რომელი დაფები შეამოწმოს და რომელი პროცედურები დაიცვას. გამოცდილი მომწოდებლები ამ სამუშაო წიგნებს სტანდარტულ მიწოდებად გვთავაზობენ და მათი არარსებობა გამაფრთხილებელი ნიშანია მომწოდებლის შერჩევისას.

დასკვნა

დინამიური დატვირთვის დაბალანსება და BESS ოპტიმიზაცია ელექტრომობილების დამუხტვას ქსელის ვალდებულებიდან ქსელის აქტივად გარდაქმნის. ისინი საშუალებას აძლევენ ობიექტებს სამჯერ გაზარდონ დამტენების რაოდენობა ტრანსფორმატორების განახლების გარეშე, იცავენ ოპერატორებს დამსჯელი მოთხოვნის გადასახადებისგან და ხსნიან კარს შემოსავლის ნაკადებისკენ - პიკური განეიტრალება, ენერგიის არბიტრაჟი და ქსელის სერვისებიც კი - რომლებზეც წვდომას გულუბრყვილო ინსტალაცია ვერასდროს შეძლებდა. ტექნოლოგია განვითარებულია; დისციპლინა ინტეგრაციაში, მონაცემთა ხარისხსა და სიმძლავრის პატიოსან მოდელირებაშია.

ძირითადი დასკვნები

• DLB ქსელთან მიერთების ყოველ კილოვატზე მეტ დამტენს უზრუნველყოფს, რაც ხშირად გადადებს ან საერთოდ აუქმებს ექვსნიშნა ღირებულების ტრანსფორმატორის განახლებებს.
• BESS + დატენვა მოთხოვნა-დარიცხვის პრობლემას მოთხოვნა-დარიცხვის მოგების ცენტრად გარდაქმნის.
• SoC-ზე დაფუძნებული პრიორიტეტიზაცია და ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირება უზრუნველყოფს კრიტიკული მომხმარებლების (მგზავრების, ავტობუსების) დამუხტვას, ამავდროულად, ობიექტის დატვირთვის მრუდის გასწორებას.
• რეალურ განლაგებაში სამი გადამწყვეტი ფაქტორია თავსებადობა (OCPP, ISO 15118), მონაცემთა ხარისხი და მომწოდებლის მასშტაბი.

დაუკავშირდით MIDA Power-ს

MIDA Power-ის დამუხტვის სისტემები აღჭურვილია ინტეგრირებული დინამიური დატვირთვის დაბალანსებით და BESS ინტეგრაციით, რომლებიც იმართება ერთიანი OCPP-თავსებადი პლატფორმის მეშვეობით. საოფისე კომპლექსებიდან ავტობუსების დეპოებამდე, ჩვენ გთავაზობთ საინჟინრო მხარდაჭერას თქვენი დატვირთვის მოდელირებისთვის, სისტემის სწორი ზომის დასადგენად და მისი ექსპლუატაციაში გაშვებისთვის სიურპრიზების გარეშე. დაგვიკავშირდით დატვირთვის ანალიზის კონსულტაციისა და პროექტის შეთავაზების მისაღებად.