充换电站电动公交车自动有序充电系统设计

肖锋，连湛伟，徐鹏，李洪峰，马少永（.许继电气股份有限公司，河南许昌　46000；.山东泰开箱变有限公司，山东泰安　7000）



充换电站电动公交车自动有序充电系统设计

肖锋1，连湛伟1，徐鹏1，李洪峰1，马少永2
（1.许继电气股份有限公司，河南许昌461000；2.山东泰开箱变有限公司，山东泰安271000）

摘要：对于服务于电动公交车的充换电站，单位时间内可供更换的动力电池越多，整站服务能力就越强。运用动态规划的充电控制策略和动力电池的状态评价体系，借助共享配电数据，关注站内负荷变化，调节充电功率消耗，达到站内自动有序充电的控制目标，实现可供更换动力电池数量最大化。同时，根据工位需求情况、可换电池组数等信息，通过充电机与其电气连接的充电架，设计对放置于电池架的动力电池自动充电功能，制定合适的自动有序充电计划。最后，跟踪电池全寿命周期信息，结合一段时间换电效率判断充电监控设计效果，提高整站自动化水平和运行效率。

关键词：充换电站；充电机；动力电池；充电监控；有序充电

随着人类社会的不断发展，环境污染和化石能源短缺越来越严峻，不断提高的二氧化碳浓度导致全球气候变暖，这其中汽车的碳排放占了很大一部分比重。全球面临严重的气候危机，在每年的全球气候变化大会上各国都承诺减少温室气体排放。在中国，由于汽车数量一直都在增加，雾霾天气越来越频繁，发展新能源汽车已经成为社会各界的共识[1]。

电动汽车充换电站对于实施国家能源建设，促进节能减排有着非同寻常的意义，同时作为国家坚强智能电网的重要组成部分，将为数众多的电动汽车动力电池作为可以计划使用和有效控制的电网储能设备，对于电网的削峰填谷和提高电能利用效率也会起到积极的作用，产生巨大的社会和经济效益[2]。电动汽车充换电站是新能源产业重要配套设施，也是智能电网的重要研究领域[3]。

本文旨在研究服务电动公交车的充换电站智能有序充电，运用文献[4]提及的动态规划和文献[5]提及的电池状态评价原理，关注共享配电数据，电池和所在充电机以及电气连接的充电机工作状态，实现全自动单箱电池充电、补电、整组电池均衡电压等功能，建立动力电池有序自动充电的优化模型，增加动力电池可更换率，从而提高充换电站的运行效率，间接提升公共交通系统的服务能力。

1自动有序充电系统

本文系统采用C/S架构，基于许继ICS8000自动化软件平台开发，拓展功能业务逻辑处理模块，增加专用的自动有序充电业务模块；通信平台在电力IEC104规约基础上拓展数据包类型，打包采集充换电数据；组态重新规划设计充换电服务界面，满足操作人员要求。

系统包括图形组态、实时数据监视、历史数据存储、消息中心、进程管理、权限管理、报表生成、日志策略等模块，在满足基本的电力系统SCADA功能的基础上，实现充换电技术要求。具体的系统功能体系架构如图1所示。

图1系统功能体系结构Fig. 1 The system function architecture

2自动有序充电控制

2.1基于动态规划的有序充电控制策略

动态规划是求解运筹决策过程最优化的数学方法。它将一个多阶段决策问题转化为一系列单阶段决策问题，每个阶段都做出决策，以使整个过程取得最优效果。多阶段决策过程的最优策略具有这样的性质：不论初始状态和初始决策如何，当把其中的任何一级和状态再作为初始级和初始状态时，其余的决策对此必定也是一个最优策略。即若有一个初始状态为x（0）的N级决策过程，其最优策略为{u（0），u（1），…，u（N-1）}。那么，对于以x（1）为初始状态的N-1级决策过程来说，决策集合{u（1），…，u（N-1）}必定是最优策略。

将电动汽车动力电池的充电过程划分为若干个阶段，将每个阶段结束时的SOC作为该级状态，假设在各阶段，电动汽车动力电池的充电功率为某恒定常数，电动汽车在该阶段的充电功率P即为决策量，充电产生的费用或损失为则成相应代价函数，而动态方程为：

式中：C为由电池容量和时间尺度所决定的常数。

因此，已知电动汽车的起始SOC和目标SOC，充电计划安排可描述为：对各阶段选择最佳的充电功率使得整个充电过程产生的费用或损失最小[5-8]。整个充电过程中，系统根据充电机和电池BMS信息进行充电控制，当充电电流接近电池可接受充电电流曲线时，适时地停止充电，然后对充满的成组电池进行微调补电，使其一组电池均衡性较佳。在此过程中，系统操作工位维护架对均衡较差的单箱电池进行各项测试并充放电，消除极化，使箱内单体均衡，进而提高电池的充电接收能力，从而大幅提高充电速度。

充换电站的电池数量包括等待充电的电池、正在充电的电池、充满待用的电池，以及车辆上的电池。当站内具备足够充裕的电池时，自动有序充电系统才有可能对更换下的电池充电进行调节。分析动力电池充电需求、电池特性及电网管理需求等变量，筛选出主要特征值，为有序智能充电策略的精确建模提供依据。根据动力电池拒绝阈值和充电特性，动态估算出电池的充电能力，提出供需实时平衡的充电模式，以任意阶段的电池SOC为起始和目标，然后分层递阶控制，结合充电需求参数、充电行为，建立有序充电控制策略。

2.2动力电池状态评价对有序充电控制的影响

电池状态包括荷电状态SOC、健康状态SOH及功能状态SOF。SOH由寿命预测与故障诊断共同确定，SOF需要综合考虑SOH、SOC、直流内阻、温度范围、不一致性等多方面因素的影响[9-11]。

电动公交车动力电池一般有大箱24支或者小箱12支单体电池串并联组成，其中单体电池之间存在一致性恶化现象。由于电池制造工艺和技术的影响，一箱内的单体电池之间的内阻、温度、电压存在一致性和均匀性问题。单体电池之间的不一致性导致单体、编组和成套之间的性能差异明显，不论是单体到编组还是编组到成套，整个能量、质量和功率性能的大幅度衰减是明显的。一辆电动公交车使用九箱动力电池，一组电池之间的性能也存在一致性差异。对一致性参数表现形式进行研究，都能为电池的均衡和高效管理提供有效依据。

3站内有序充电控制目标

充换电站有序充电控制目标来源于不同的控制层级，各控制层级同时存在时，各层控制的范围、控制的目标存在相互约束的关系。目前电动汽车充换电站与电网互动中，现有的充电系统对电网冲击较小，所以涉及的控制目标和控制策略关注度小，而站内负荷控制更为重要。

站内系统有序充电控制目标，来自于不同的充电设备主体和动力电池管理系统（BMS）的约束。控制目标流程实现如图2所示，需要根据各组动力电池的情况动态地对各组动力电池下达充电指令。控制算法中涉及到充电功率的协调分配问题，而这需要掌握电池的状态，以保证充电过程的安全。

图2控制目标流程实现图Fig. 2 Processes to achieve the control objectives

可以通过如图3所示的高级量测系统、其他配电系统信息共享或电池充放电试验掌握电动汽车（动力电池）的状态信息，进行引导和控制。

图3多信息共享图Fig. 3 Multi-information sharing

站内有序充电控制最终目标如下：

1）保证站内可换电池数量满足公交车更换需求；

2）充放电效率（除去电池维护）最大；

3）最大程度执行上级控制命令；

4）最大程度满足各电动汽车（动力电池）的充电需求。

4有序充电计划

由于电动公交车行驶路线特定，专业司机驾驶，所以电动公交车的行驶特性比较固定，电动汽车的负荷特性可以从不同时间尺度进行考量，从长期尺度（几十分钟至几小时）电动汽车的负荷特性体现为其充电曲线的变化，取决于充电方法和电池的状态。从短期尺度（数秒钟）看电动汽车的负荷特性由电池和充电机组成系统的动态响应特性体现，取决于动力电池的特性、充电机的结构参数以及控制方法。

全站的运行过程中，电池箱（组）的充电控制全自动完成，根据当前负荷及站内外运行状况，形成梯次充电策略。如图4自动有序充电计划流程所示，确保在车上换下的电池放到工位电池架上后，连接器安全连接以后，充电设备自动开启充电，且在一次充电完成后系统会根据单箱电池内部单体电池的不均衡度和成组电池内部的单箱间的不均衡度自行判定是否启动二次充补电，及调整修正充补电的充电参数。充补电的策略来自系统数据库中配置的专家参数，这个参数来源于BMS上送的信息和监控系统采集的均衡装置的最优值。整组充电完成后，某箱电池未完全充满，即单体压差大于阶段阈值（3.35 V，3.55 V，3.65 V）时，采用不同补电策略参数进行补电。

在电动汽车或动力电池进行充电的过程中，电池管理系统（BMS）通过采集各动力电池模块的电压、温度等参数，对动力电池的状态进行估计，向充电机发出充电控制命令，包括充电的开始及停止、充电电压电流的设置等，可以将BMS和充电机看作“主-从”关系。电动汽车充电过程的充电负荷即动力电池充电负荷，交流供电电源经充电机变流后向动力电池充电。当前电动公交车采用的动力电池类型多为磷酸铁锂动力电池，常规采用恒流-恒压两阶段充电方法，充电电流倍率在1倍的电池容量以下。实际充电过程中动力电池变化曲线如图5所示。

图4充电计划流程图Fig. 4 Charging planning process

图5动力电池变化曲线Fig. 5 Power battery curve

5有序充电功能设计验证

基于全站当前的用电负荷、各充电工位可用电池（组）数量、各工位当前换电情况及当前预计车辆换电情况等综合条件形成最优的充电方案，实现全自动有序充电过程控制。全自动充电策略形成遵循“安全第一、效率至上”的原则。如图6所示，充换电监控共享配电系统的数据，根据配电的数据计算出当前电网的负荷，综合当前站内实际换电状况及动力电池所需容量，结合当前电动公交车运转情况，综合生成一套自动的充电过程控制。充电过程中优先考虑成组电池充电控制，根据当前电池的充电状态及电池不均衡度，实时调整充电控制参数，自主实施二次补电，同时综合各工位当前运转情况和电池情况，形成梯次充电控制策略。该控制策略根据不同充电机的设计模式自适应控制模式，支持应答式和自主式2种控制模式，且该控制策略支持人工修正，可根据当前电池实际情况，自适应形成充电控制电压、电流，以灵活的控制策略为基础，保证该全自动充电控制过程的安全、可靠。

图6有序充电功能图Fig. 6 Ordered charging function

系统实时测量动力电池的电流值、电压值、温度、充电次数，以及充电电量和放电电量，即式（1）中的决策量P，然后运用算法对以上测量值进行统计、计算，结合SOC=剩余容量/额定容量，估算出动力电池SOC。在此过程中用温度以及动力电池的充电次数数据拟合出一个影响SOC精度的修正因子，即式（1）中的C，对SOC值进行在线修正。

根据实际使用的动力电池特性参数获得动力电池容量。动力电池整组充电时，依据实时上送的充电数据，计算出充电电量。充电过程中，根据电池厂家提供的动力电池特性，电池容量需满足任一单体电压大于2.1 V，否则过欠压告警，通过此数据来判断动力电池状态固化不变容量。通过不断的电池状态评价参数修正动力电池SOC初始值。SOC=（实际电量/额定电量）×修正因子。

有序自动充电控制策略与电动车充电服务需求、电动车电池的不同剩余容量、系统负荷动态变化密切相关。这些关联特征中，电池的不同剩余容量在充电中体现在电池SOC、充电电压、充电电流、单体压差均衡中，导致充电策略不同，进而影响充电服务需求，而整个过程中如果不计较电价的差异，电网侧的影响微乎其微。电动车动力电池（组）间存在差异，动力电池单体之间也存在差异，导致电源供电时可用的输出容量和功率不同，进行集中充电的能量匹配策略亦不同。

系统获取共享配电数据，分析计算当前站内负荷，综合监控系统同时依据电池组（144.69 kW·h）的组成特性（一组电池由5箱大电池（20.67 kW·h）和4箱小电池（10.335 kW·h）组成），计算出当前站内允许同时启动充电的电池组数。对于预充电电池，综合监控系统有序充电模块依据动力电池SOC为基础的动态估算是否进行一次充电，或者二次补电，形成全站电池梯次有序充电控制。同时依据电池SOC计算出电池适合的充电电压和充电电流，自动下发充电成组控制指令。系统有序充电过程运用维护架根据电池组间均衡度和电池单体间均衡度不断调整充电方式，尽量减少不均衡度，提高电池利用寿命。充电过程中进行全周期特性监视分析，一旦发现电池差异超过历史专业库阈值，则综合监控系统自动向充电设备下发急停指令，停止充电过程，同时产生越限报警，提醒人工参与。

6　结语

通过充换电站电动公交车电池自动有序充电系统设计以及南京高新园充换电站和国网充换电试验站的示范运行，有利于充换电站电池做到最优化配置，有效提升站内更换电池利用率，全面提高整站运营服务能力。通过现场实际工程验证，站内电池配比达到1.4∶1，单工位日服务能力可达80次。在本系统的支撑下，获取站内负荷变化，通过有序梯次控制充电，解决电动公交车充换电站安全高效的充电需求，继而满足电动公交车换电需求。同时，系统通过对电池组和单体电池SOC等电池特性的分析，有序开展一次充电或二次补电，而且出现异常情况，系统能够快速急停并且产生告警通知操作人员。

参考文献

[1]陈清泉，孙逢春，祝嘉光.现代电动汽车技术[M].北京:北京理工大学出版社，2002：289-296.

[2]谭敏，郭彦军，白宇峰，等.电动汽车充电设施的设计与探讨[J].陕西电力，2011，39（11）: 58-60. TAN Min，GUO Yanjun，BAI Yufeng，et al. Design and discussion on electric vehicle charging facilities[J]. Shaanxi Electric Power，2011，39（11）: 58-60（in Chinese）.

[3]赵兴勇，赵艳秋.智能电网框架下电动汽车充电设施建设研究[J].电网与清洁能源，2012，28（11）: 61-64. ZHAO Xingyong，ZHAO Yanqiu. Research on charging infratructure layout for electric vehicles[J]. Power System and Clean Energy，2012，28（11）: 61-64（in Chinese）.

[4]李瑞生，王晓雷，周逢权，等.灵巧潮流控制的电动汽车智能化充电站[J].电力系统保护与控制，2010，38 （21）: 87-90. LI Ruisheng，WANG Xiaolei，ZHOU Fengquan，et al. The system of electric vehicle intelligence charge station with smart power flow control[J]. Power System Protection and Control，2010，38（21）: 87-90（in Chinese）.

[5]徐顺刚，王金平，徐建平.一种延长电动汽车蓄电池寿命的均衡充电控制策略[J].中国电机工程学报，2012，32（3）: 43-48. XU Shungang，WANG Jinping，XU Jianping. An equalizing charge control strategy to extend battery cycle life for electric vehicles[J]. Proceedings of the CSEE，2012，32 （3）: 43-48（in Chinese）.

[6]雷肖，陈清泉，刘开培，等.电动车蓄电池荷电状态估计的神经网络方法[J].电工技术学报，2007，22（8）: 155-160. LEI Xiao，CHEN Qingquan，LIU Kaipei，et al. Battery state of charge estimation basedon neural-network for electric vehicles[J]. Transactions of China Electrotechnical Society，2007，22（8）: 155-160（in Chinese）.

[7]李哲，卢兰光，欧阳明高.提高安时积分法估算电池SOC精度的方法比较[J].清华大学学报（自然科学版），2010，50（8）: 1293-1296. LI Zhe，LU Languang，OUYANG Minggao. Comparison of methods for improving SOC estimation accuracy through an amperehour integeration approach[J]. Tsinghua Univ（Sci & Tech），2010，50（8）: 1293-1296（in Chinese）.

[8]李敏，苏小林，阎晓霞，等.电动汽车有序充放电控制与利用研究新进展[J].电网与清洁能源，2014，30（6）: 70-75. LI Min，SU Xiaolin，YAN Xiaoxia，et al. New developments of the coordinated charging and discharging control for plug-in electric vehicles[J]. Power System and Clean Energy，2014，30（6）: 70-75（in Chinese）.

[9]王桂荣，苏锦辉，赵敏，等.中外发展低碳经济的比较分析[J].节能技术，2012，30（175）：458-460. WANG Guirong，SU Jinhui，ZHAO Min，et al. Comparison analysis of the low carbon economic development between Chinese and foreign countries[J]. Energy Conservation

Technology，2012，30（175）: 458-460（in Chinese）.

[10]刘俊杰，李树林，范浩杰，等．情景分析法应用于能源

需求与碳排放预测[J].节能技术，2012，30（171）: 70-75.

LIU Junjie，LI Shulin，FAN Haojie，et al. Energy demand and carbon emissions forecasting by the method of scenario analysis[J]. Energy Conservation Technology，2012，30 （171）: 70-75（in Chinese）.

[11]张宾.电动汽车用动力锂离子电池的电压特性[J].电池

工业，2009，14（6）: 398-403.

ZHANG Bin. Voltage characteristics of Li-ion power battery for EVs[J]. Chinese Battery Industry，2009，14 （6）: 398-403（in Chinese）.

肖锋（1981—），女，硕士，工程师，主要研究方向为智能电网、继电保护及电力系统自动化；

连湛伟（1972—），男，教授级高级工程师，主要研究方向为电力系统分析与智能电网；

徐鹏（1981—），男，硕士，工程师，主要研究方向为智能电网和电动汽车充换电产品。

（编辑徐花荣）

Fund Project: the National High Technology Research and Development of China 863 Program（2011AA05A108）.

Design of the Station Electric Bus Automatic Orderly Charging System

XIAO Feng1，LIAN Zhanwei1，XU Peng1，LI Hongfeng1，MA Shaoyong2
（1. XJ Electric Co.，Ltd.，Xuchang 461000，Henan，China；2. Shandong Taikai Co.，Ltd.，Taian 271000，Shandong，China）

ABSTRACT：For the charging station for electric buses，the more batteries available for replacement，the stronger of the whole station service capacity. Using the dynamic programming control strategies and battery charging state evaluation system with the shared distribution data，considering the load change of the station，this paper adjusts the charging power consumption to achieve the control objective of automatic orderly charging and achieve the maximum of the batteries for replacement. At the same time，according to the station demand and information such as the number of batteries for replacement，considering the charger and its electrical connection with the charging rack，the paper designs the automatic charging function of the batteries on the rack and proposes the appropriate automatic and orderly charging scheme. Finally，through tracking the life-cycle information of the battery combined with the batteries replacement efficiency in a certain period of time，the charging monitoring and control design effects are judged in order to improve the automation level of the whole station and its operation efficiency.

KEY WORDS：chargingswapping station；charger；battery；charge monitor；ordered charge

作者简介：

收稿日期：2015-04-03。

基金项目：国家高技术研究发展计划（863计划）重大项目（2011AA05A108）。

文章编号：1674- 3814（2016）02- 0122- 05

中图分类号：TM910.6

文献标志码：A