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★國網(wǎng)電動汽車服務(wù)湖北有限公司邱鐵軍，許瑩，肖智旗

關(guān)鍵詞：人工智能；換電站；模塊化儲能柜；容量配置

在現(xiàn)代電動汽車產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的背景下，換電站成為電動汽車能源補給的重要基礎(chǔ)設(shè)施。傳統(tǒng)的換電站儲能系統(tǒng)由于設(shè)計復(fù)雜、成本高昂、容量配置不靈活，難以適應(yīng)不斷增長的電動汽車充電需求。尤其是在電力需求波動和新能源接入比例逐步增加的情況下，傳統(tǒng)技術(shù)顯現(xiàn)出諸多弊端，如響應(yīng)速度慢、資源利用率低等問題。為了克服這些挑戰(zhàn)，基于人工智能的模塊化儲能柜容量配置技術(shù)應(yīng)運而生。通過人工智能算法，可以實現(xiàn)對儲能容量的動態(tài)優(yōu)化配置，提升系統(tǒng)的靈活性和響應(yīng)效率，不僅能有效降低運營成本，還能提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性，從而推動電動汽車充電網(wǎng)絡(luò)的可持續(xù)發(fā)展。

1　換電站電力負(fù)荷規(guī)律分析

換電站電力負(fù)荷的規(guī)律分析基于電力負(fù)荷預(yù)測模型。該模型可以對電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度挖掘和分析，實現(xiàn)了對電動汽車換電需求的精準(zhǔn)預(yù)測，優(yōu)化了換電站儲能系統(tǒng)的容量配置策略，確保了換電站在不同負(fù)荷時段均能高效運行。

首先，需要采集換電站的運行數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括但不限于電動汽車的換電時間、換電頻率、電池的充放電狀態(tài)、電力負(fù)荷、天氣條件等，并對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作。

其次，基于長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)算法建立電力負(fù)荷預(yù)測模型，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集^[1]。使用80%的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，20%的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。使用Keras深度學(xué)習(xí)框架，基于Python編程語言，設(shè)計LSTM網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，輸入層接收預(yù)處理后的時間序列數(shù)據(jù)；添加兩層LSTM層，每層包含50個單元，第一層設(shè)置return_sequences=True以傳遞序列輸出至下一層；添加一層全連接層，用于生成最終的預(yù)測值；輸出層輸出電力負(fù)荷預(yù)測值。使用Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，損失函數(shù)選擇均方誤差，以最小化預(yù)測誤差。

接下來，模型構(gòu)建完成后，進(jìn)行模型訓(xùn)練。將訓(xùn)練集輸入LSTM模型，設(shè)置批量大小為64、訓(xùn)練輪數(shù)為100。采用早停法監(jiān)控驗證集的損失，當(dāng)驗證損失不再降低時提前停止訓(xùn)練，防止過擬合。

最后，模型訓(xùn)練完成后，進(jìn)行模型評估。在測試集上評估模型性能，使用均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（Mean Absolute Error，MAE）等指標(biāo)評估模型的預(yù)測精度。評估結(jié)果顯示，模型在測試集上的MSE為0.0025，MAE為0.04，表明模型具有較高的預(yù)測精度。

2　基于峰谷電價差的人工智能容量配置方法

2.1　模型建立

根據(jù)電力市場的峰谷電價差，建立儲能系統(tǒng)的容量配置優(yōu)化模型^[2]。使用混合整數(shù)線性規(guī)劃（MILP）方法，構(gòu)建以最小化電力購置成本和最大化儲能系統(tǒng)利用率為目標(biāo)的優(yōu)化模型。定義決策變量，包括儲能系統(tǒng)的充電功率、放電功率和儲能容量。目標(biāo)函數(shù)由峰電價時段的電力購置成本和谷電價時段的電力購置成本組成，采用權(quán)重系數(shù)平衡兩者關(guān)系。設(shè)定約束條件，確保儲能系統(tǒng)在充放電過程中遵守容量限制、功率限制和效率限制等技術(shù)要求。使用Gurobi優(yōu)化器進(jìn)行模型求解，該優(yōu)化器支持大規(guī)模線性和混合整數(shù)線性規(guī)劃問題的高效求解。

2.2　算法實現(xiàn)

準(zhǔn)備工作需要使用Gurobi優(yōu)化器，并需要設(shè)置求解精度和最大迭代次數(shù)。具體參數(shù)包括求解精度設(shè)置為0.01，最大迭代次數(shù)設(shè)置為1000；GA參數(shù)種群大小設(shè)置為100，交叉概率設(shè)置為0.8，變異概率設(shè)置為0.1，最大代數(shù)設(shè)置為200；PSO參數(shù)粒子數(shù)量設(shè)置為50，慣性權(quán)重設(shè)置為0.5，學(xué)習(xí)因子分別設(shè)置為1.5（個人最佳）和1.5（全局最佳）。

如圖1所示，算法開始初始化遺傳算法和粒子群優(yōu)化的種群和粒子群。種群和粒子群的初始解通過隨機生成，確保覆蓋整個搜索空間。在每個迭代過程中，首先使用遺傳算法進(jìn)行進(jìn)化操作，包括選擇、交叉和變異。選擇操作采用輪盤賭選擇法，交叉操作采用單點交叉，變異操作采用隨機變異。經(jīng)過若干代進(jìn)化后，選擇最優(yōu)個體作為初始解，輸入粒子群優(yōu)化算法。粒子群優(yōu)化算法通過更新粒子位置和速度，進(jìn)一步優(yōu)化解。在每次迭代中，粒子根據(jù)其個人最佳位置和全局最佳位置更新位置和速度，尋找更優(yōu)解。每次迭代結(jié)束后，評估當(dāng)前解的適應(yīng)度，更新全局最佳解。

在遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法初步優(yōu)化后，使用Gurobi優(yōu)化器對當(dāng)前最優(yōu)解進(jìn)行精確求解^[3]。Gurobi優(yōu)化器通過混合整數(shù)線性規(guī)劃模型的約束條件和目標(biāo)函數(shù)，進(jìn)一步提高解的精確性。

圖1 混合優(yōu)化算法

3　儲能柜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計

3.1　外掛式共交流母線

外掛式共交流母線結(jié)構(gòu)通過共享一個高壓交流母線，實現(xiàn)多個儲能柜并聯(lián)連接，從而提高系統(tǒng)的容量和冗余度^[4]。高壓交流母線作為系統(tǒng)的核心部分，負(fù)責(zé)電能的集中傳輸和分配。使用鋁合金或銅材質(zhì)作為母線材料，以提高導(dǎo)電性能和機械強度。母線電壓等級選擇為35kV或110kV，根據(jù)具體應(yīng)用需求確定。每個儲能柜內(nèi)部配置若干個電池模組，并通過逆變器與高壓交流母線連接。逆變器采用三相全橋結(jié)構(gòu)，以實現(xiàn)高效的交流電轉(zhuǎn)換和穩(wěn)定的電能輸出。

通過逆變器將儲能柜中的直流電轉(zhuǎn)換為交流電，并通過高壓交流母線進(jìn)行集中傳輸。采用高效IGBT模塊提高逆變器的轉(zhuǎn)換效率，并減少電能損耗。

3.2　一體化共直流母線

如圖2所示，一體化共直流母線的設(shè)計通過共享一個高壓直流母線，實現(xiàn)多個儲能柜的直接并聯(lián)連接，優(yōu)化了電能傳輸路徑，減少了電能轉(zhuǎn)換損耗，提高了系統(tǒng)的可靠性和靈活性。母線電壓等級選擇為750V或1500V，根據(jù)應(yīng)用需求和系統(tǒng)規(guī)模確定。采用銅或鋁材質(zhì)的母線以提高導(dǎo)電性能和機械強度。每個儲能柜內(nèi)部配置若干個電池模組，通過DC/DC變換器與高壓直流母線連接。DC/DC變換器采用全橋變換器結(jié)構(gòu)，以實現(xiàn)高效的直流電轉(zhuǎn)換和穩(wěn)定的電能輸出。

通過DC/DC變換器將儲能柜中的低壓直流電轉(zhuǎn)換為高壓直流電，并通過高壓直流母線進(jìn)行集中傳輸^[5]。采用高效MOSFET提高DC/DC變換器的轉(zhuǎn)換效率，減少電能損耗。

圖2 一體化共直流母線

4　實驗驗證

4.1　電網(wǎng)需求高峰

在MATLAB/Simulink中建立儲能系統(tǒng)的模型，包括儲能柜、高壓直流母線、DC/DC變換器和保護(hù)控制系統(tǒng)。設(shè)置電網(wǎng)需求高峰期的負(fù)荷模型，包括峰值負(fù)荷、負(fù)荷變化速率和持續(xù)時間。設(shè)計多個實驗場景，模擬不同的高峰負(fù)荷條件包括場景一：常規(guī)高峰負(fù)荷，負(fù)荷增加至額定容量的80%；場景二：極端高峰負(fù)荷，負(fù)荷增加至額定容量的100%；場景三：突發(fā)高峰負(fù)荷，負(fù)荷瞬時增加至額定容量的120%。使用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實時監(jiān)測儲能系統(tǒng)的運行參數(shù)，記錄電壓、電流和功率數(shù)據(jù)。對比不同實驗場景下的實驗數(shù)據(jù)，評估儲能系統(tǒng)在高峰負(fù)荷條件下的性能。

表1 需求高峰測試結(jié)果

如表1所示，常規(guī)高峰負(fù)荷的響應(yīng)時間為37.45ms，比極端高峰負(fù)荷多31.64ms，比突發(fā)高峰負(fù)荷少45.79ms；常規(guī)高峰負(fù)荷的電壓波動為4.75V，比極端高峰負(fù)荷多0.42V，比突發(fā)高峰負(fù)荷多3.69V；常規(guī)高峰負(fù)荷的電流波動為2.20A，比極端高峰負(fù)荷多0.40A，比突發(fā)高峰負(fù)荷多1.65A；常規(guī)高峰負(fù)荷的功率輸出效率為59.87%，比極端高峰負(fù)荷少10.94%，比突發(fā)高峰負(fù)荷多41.53%；常規(guī)高峰負(fù)荷的經(jīng)濟效益為7.80萬元，比極端高峰負(fù)荷多6.77萬元，比突發(fā)高峰負(fù)荷少7.41萬元；常規(guī)高峰負(fù)荷的系統(tǒng)穩(wěn)定性為15.60%，比極端高峰負(fù)荷少81.39個百分點，比突發(fā)高峰負(fù)荷少36.88個百分點。

總體來看，極端高峰負(fù)荷在響應(yīng)時間和系統(tǒng)穩(wěn)定性上表現(xiàn)最佳，但在經(jīng)濟效益和功率輸出效率上較差；常規(guī)高峰負(fù)荷在經(jīng)濟效益和功率輸出效率上表現(xiàn)相對平衡，但在響應(yīng)時間和系統(tǒng)穩(wěn)定性上遜色于極端高峰負(fù)荷；突發(fā)高峰負(fù)荷在功率輸出效率和響應(yīng)時間上表現(xiàn)較差，但在電流和電壓波動方面表現(xiàn)出色。

4.2　電網(wǎng)需求低谷

在MATLAB/Simulink中建立儲能系統(tǒng)的模型，包括儲能柜、高壓直流母線、DC/DC變換器和保護(hù)控制系統(tǒng)。設(shè)計多個實驗場景，模擬不同的低谷負(fù)荷條件包括場景一：常規(guī)低谷負(fù)荷，負(fù)荷降低至額定容量的30%；場景二：極端低谷負(fù)荷，負(fù)荷降低至額定容量的20%；場景三：突發(fā)低谷負(fù)荷，負(fù)荷瞬時降低至額定容量的10%。對比不同實驗場景下的實驗數(shù)據(jù)，評估儲能系統(tǒng)在低谷負(fù)荷條件下的性能。

表2 需求低谷測試結(jié)果

如表2所示，常規(guī)低谷負(fù)荷的充電時間為45.32分鐘，比極端低谷負(fù)荷多15.11分鐘，比突發(fā)低谷負(fù)荷多25.18分鐘；常規(guī)低谷負(fù)荷的電壓波動為2.45V，比極端低谷負(fù)荷多0.33V，比突發(fā)低谷負(fù)荷多0.70V；常規(guī)低谷負(fù)荷的電流波動為1.20A，比極端低谷負(fù)荷多0.25A，比突發(fā)低谷負(fù)荷多0.50A；常規(guī)低谷負(fù)荷的充電效率為85.87%，比極端低谷負(fù)荷少4.47%，比突發(fā)低谷負(fù)荷少9.55%；常規(guī)低谷負(fù)荷的經(jīng)濟效益為5.67萬元，比極端低谷負(fù)荷少1.22萬元，比突發(fā)低谷負(fù)荷少1.54萬元；常規(guī)低谷負(fù)荷的系統(tǒng)穩(wěn)定性為96.23%，比極端低谷負(fù)荷少2.22%，比突發(fā)低谷負(fù)荷少2.89%。

對比分析各項指標(biāo)，可以看出：突發(fā)低谷負(fù)荷在充電效率和經(jīng)濟效益上表現(xiàn)最佳，但在電壓和電流波動方面表現(xiàn)略有不足；常規(guī)低谷負(fù)荷在充電時間和系統(tǒng)穩(wěn)定性上表現(xiàn)相對平衡，但在充電效率和經(jīng)濟效益上遜色于突發(fā)低谷負(fù)荷；極端低谷負(fù)荷在各項指標(biāo)上表現(xiàn)均衡，且充電效率和經(jīng)濟效益較高。

5  結(jié)語

基于人工智能的模塊化儲能柜通過整合LSTM網(wǎng)絡(luò)、混合優(yōu)化算法和虛擬電廠架構(gòu)，提高了電力負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性和儲能系統(tǒng)容量配置的優(yōu)化效率，確保了在峰谷電價差異下的經(jīng)濟效益和系統(tǒng)穩(wěn)定性。應(yīng)用這些先進(jìn)技術(shù)，換電站能夠?qū)崿F(xiàn)更高效、更可靠的電力供應(yīng)管理，從而提升整體運營效率，減少電網(wǎng)壓力和電力成本。實驗驗證結(jié)果表明，儲能系統(tǒng)在不同負(fù)荷條件下的響應(yīng)速度、穩(wěn)定性和經(jīng)濟效益都有顯著提升。未來的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化人工智能算法和儲能系統(tǒng)架構(gòu)，并結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和動態(tài)調(diào)度策略，進(jìn)一步提高儲能系統(tǒng)的智能化水平和經(jīng)濟效益，為電動汽車換電站的廣泛應(yīng)用提供更堅實的技術(shù)支持。

作者簡介：

邱鐵軍（1975-），男，湖北咸寧人，政工師，學(xué)士，現(xiàn)就職于國網(wǎng)電動汽車服務(wù)湖北有限公司，研究方向為企業(yè)管理、充換電設(shè)施建設(shè)。

許　瑩（1980-），女，湖北咸寧人，高級政工師，學(xué)士，現(xiàn)就職于國網(wǎng)電動汽車服務(wù)湖北有限公司，研究方向為企業(yè)管理、充換電設(shè)施建設(shè)。

肖智旗（1997-），男，湖北武漢人，學(xué)士，現(xiàn)就職于國網(wǎng)電動汽車服務(wù)湖北有限公司，研究方向為財務(wù)、金融、企業(yè)管理。

參考文獻(xiàn)：

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摘自《自動化博覽》2024年10月刊