關于新型電力系統的有序充電解決方案

（一）充電設施升級與改造

1. 對現有充電樁進行智能化升級，使其具備實時通信和遠程控制功能。

   • 安裝智能電表和傳感器，精確監測充電過程中的電量、電壓、電流等參數。

   • 更換老舊的充電接口，支持多種充電標準，提高兼容性。

2. 優化充電樁布局，根據區域用電需求和電網負荷情況，合理分布充電設施。

   • 在商業中心、居民小區等用電高峰區域增加快充樁數量。

   • 在工業園區等用電低谷區域設置慢充樁，鼓勵夜間充電。

（二）智能充電管理系統開發

1. 建立充電大數據平臺，收集和分析用戶充電行為、車輛電池狀態等數據。

   • 通過移動應用程序和網站，用戶可以實時查詢充電樁狀態和預約充電。

   • 系統根據歷史數據預測未來充電需求，提前做好資源調配。

2. 制定靈活的充電策略，根據電網負荷情況動態調整充電功率和價格。

   • 在用電低谷時段，降低充電價格，鼓勵用戶充電。

   • 在用電高峰時段，限制充電功率或提高充電價格，引導用戶錯峰充電。

（三）車網互動技術研究與應用

1. 開展 V2G（Vehicle-to-Grid，車輛到電網）技術研究，實現電動汽車與電網的雙向能量流動。

   • 與汽車制造商合作，開發支持 V2G 功能的電動汽車車型。

   • 建設 V2G 示范項目，驗證技術可行性和經濟效益。

2. 建立車網互動激勵機制，鼓勵用戶參與電網調峰和輔助服務。

   • 對參與 V2G 的用戶給予電費優惠、積分獎勵等。

   • 與電力市場交易機構合作，為用戶提供參與電力市場交易的渠道。

（四）源網荷儲協同優化

1. 整合本地電源、電網、負荷和儲能資源，實現協同優化運行。

   • 與分布式能源發電企業合作，將可再生能源納入充電電源體系。

   • 配置儲能設備，平衡充電負荷波動，提高電網穩定性。

2. 建立源網荷儲協同優化模型，通過智能算法進行實時調度和控制。

   • 考慮電網運行約束、用戶需求和市場價格等因素，制定運行策略。

   • 不斷優化模型參數，提高協同優化效果。

三、 安科瑞有序充電系統解決方案

3.1 預測算法

光伏發電功率預測系統通過采集數值天氣預報數據、實時環境氣象數據、光伏電站實時輸出功率數據、光伏組件運行狀態等信息，結合相關算法模型，實現短期功率預測（預測光伏電站未來0h-72h的光伏輸出功率，時間分辨率為15min）、超短期功率預測（預測未來15min-4h的光伏輸出功率，時間分辨率為15min）功能。負荷預測根據歷史負荷數據，結合生產計劃、天氣等因素預測下一個周期的負荷需求，協助安排能源計劃和控制策略。

系統結合光伏發電預測和負荷預測數據計算充電可用容量，結合充電歷史特點對儲能進行充放電控制，或調整電動汽車充電功率、價格進行調控，提高系統穩定性的同時降低充電成本。