双向计量互动下高校新能源充电桩实时优化与负荷'削峰填谷'策略

易允恒 安科瑞电气股份有限公司

摘要

既有居住社区充电设施面临电网容量不足、负荷峰谷差显著、用户行为随机性强等挑战。本文提出一种融合双向能量互动机制的实时优化方法，通过扩展卡尔曼滤波（EKF）实现电池荷电状态（SOC）的高精度估计，结合动态电价响应模型，构建“电网-充电桩-用户”协同调度框架。实验表明，该方法在1.2MW充电场景中，负荷峰谷差降低42%，用户充电成本减少28%，且变压器过载风险下降65%，为老旧社区充电设施智能化改造提供理论支撑。

关键词：双向能量互动；削峰填谷；SOC估计；动态电价响应；负荷重构

引言

截至2023年，我国既有社区电动汽车充电桩覆盖率不足30%，且75%的社区存在配电容量超限风险（国家能源局数据）。传统充电策略难以适配动态负荷需求，导致“高峰抢电、低谷闲置”现象突出。现有研究聚焦单向充电控制[1]或静态容量规划[2]，缺乏对电网双向互动潜力与用户行为不确定性的协同优化。本文创新性提出双向能量互动架构，通过SOC动态感知与实时电价激励，实现负荷时空重构，推动社区能源系统向“产消者”模式转型。

既有社区充电系统瓶颈分析

3.1 电网-设施-用户三元矛盾

电网侧：老旧社区变压器容量普遍低于800kVA，集群充电功率超500kW时过载概率达82%[3]；

设施侧：公共充电桩日均利用率不足15%，但高峰时段排队率超60%；

用户侧：充电行为呈现“晚高峰集中、谷期分散”特征（图1），用户价格敏感度差异显著。

3.2 技术短板：静态调度与低精度感知

现有系统依赖固定功率分配与简单SOC估算（如安时积分法），导致：

SOC估计误差>10%，引发充电中断或过充风险；

缺乏对电网实时电价与负荷状态的响应能力，无法挖掘用户充电弹性（实验显示用户可调度潜力达53%）。

双向互动优化方法设计

4.1 EKF-SOC动态感知模型

4.2 基于Stackelberg博弈的动态电价激励

设计“电网-用户”主从博弈模型：

电网侧：发布分时电价信号，引导负荷转移；

用户侧：以充电成本最小化为目标，动态调整充电时段。 仿真表明，用户谷期充电比例从18%提升至57%。

4.3 负荷时空重构算法

提出“三阶段”优化流程：

空间重构：按车位位置划分充电集群，限制局部功率密度；

时间削峰：基于EKF-SOC预测结果，优先调度高弹性用户；

安全校验：实时监测变压器负载率，触发功率动态限流（图3）。

实验验证

5.1 场景设置

硬件：部署AcrelCloud-9000平台，集成60kW直流桩与7kW交流桩；

数据：采集上海某老旧社区300辆电动汽车的充电行为数据。

5.2 性能对比

指标	传统策略	本文方法	提升率
负荷峰谷差	412kW	238kW	42%↓
用户成本	￥28.6	￥20.5	28%↓
变压器过载率	22%	8%	65%↓

结论

本文提出的双向互动优化方法，通过SOC动态感知与负荷时空重构，显著提升既有社区充电设施的经济性与安全性。未来将进一步研究分布式能源接入下的多主体协同调度机制，助力社区级“虚拟电厂”建设。

审核编辑 黄宇