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看動態(tài)負載管理如何優(yōu)化電動汽車充電助力實現(xiàn)V2X

發(fā)布時間:2024-08-13 責任編輯:lina

【導讀】動態(tài)負載管理可以判斷出哪些應用急需電力的能力正在改變?nèi)藗儗δ茉词褂玫目捶?。通過智能平衡多個充電器的電力負載,DLM可以更有效地利用電力,加快電動汽車充電速度。這種組合降低了能源成本和消耗。因此,DLM還能減輕電網(wǎng)壓力,增加能源網(wǎng)基礎設施的彈性。


看動態(tài)負載管理如何優(yōu)化電動汽車充電助力實現(xiàn)V2X

圖源:VisualMarketplace/Stock.adobe.com;AI生成


向純電動車過渡能否改變分布式電源生態(tài)系統(tǒng)?這是一個困擾大家很久的問題。


汽車系統(tǒng)電氣化不僅將改變汽車的“加油”方式,還能確保穩(wěn)定的能源供應并提高效率。而要實現(xiàn)這一想法,就需要借助用于電動汽車 (EV) 充電的動態(tài)負載管理 (DLM) 系統(tǒng)。


動態(tài)負載管理可以判斷出哪些應用急需電力的能力正在改變?nèi)藗儗δ茉词褂玫目捶?。通過智能平衡多個充電器的電力負載,DLM可以更有效地利用電力,加快電動汽車充電速度。這種組合降低了能源成本和消耗。因此,DLM還能減輕電網(wǎng)壓力,增加能源網(wǎng)基礎設施的彈性。


隨著全球電動汽車比例的不斷增加,充電技術成為了下一個主要限制因素。本文將探討電動汽車充電動態(tài)負載管理的充電策略、機制、挑戰(zhàn)和未來。


電動汽車充電和V2G技術基礎知識


為了充分了解DLM對電網(wǎng)和電動汽車充電的影響,我們先來回顧一些電動汽車充電和車輛到電網(wǎng) (V2G) 的基本知識。


電動汽車充電器的要素


電動汽車充電系統(tǒng)由以下硬件和軟件組成:


  • 電源和電動汽車的充電接口

  • 連接器

  • 逆變器

  • 控制板

  • 用戶界面


此外,軟件和充電管理系統(tǒng)將充電器與電網(wǎng)和車輛連接起來,以平衡電力。將實時電網(wǎng)性能與充電過程聯(lián)系起來正是DLM的優(yōu)勢所在。


充電策略


業(yè)界規(guī)定了三個充電等級,其中三級充電速度最快。充電速度與充入電池的電量相關,速度越快,充入的電量就越多,充電功率(以千瓦為單位)也就越大。


快充和慢充


三級為快速充電,是通過增加充電功率和電壓來實現(xiàn)的。雖然這對消費者來說更方便,但卻會增加電池過熱(最佳溫度為25°C至35°C)受損的風險。不過,對于大多數(shù)現(xiàn)代電動汽車來說,這種風險較低??焖俪潆姶蠹s需要30分鐘,而1級和2級慢速充電至少需要10小時,雖然影響到了用戶體驗,但卻能更好地保護電池。


智能充電


智能充電是智能電網(wǎng)的重要組成部分,有助于實現(xiàn)高效的能源管理和電動汽車集成。它能根據(jù)電網(wǎng)條件、能源價格和用戶偏好動態(tài)調(diào)整充電速率,優(yōu)化能源利用率和電網(wǎng)穩(wěn)定性。此外,智能充電還支持雙向電動汽車充電,允許車輛從電網(wǎng)汲取電能并反饋給電網(wǎng)。這一功能增強了電網(wǎng)的恢復能力,降低了分布式電源的資本成本,并通過全面降低電力需求來減少碳排放。


動態(tài)負載管理的作用


負載管理的其中一種用途就是補充電動汽車充電器的電網(wǎng)電力消耗。DLM在電動汽車充電器之間分配可用或多余的電力,“回收”已產(chǎn)生的電荷,以減輕電網(wǎng)負擔。


V2G如何支持負載管理


V2G技術允許電動汽車從電網(wǎng)獲取電力并向電網(wǎng)供電,從而加強了負荷管理。系統(tǒng)實時監(jiān)控電網(wǎng)狀況,并在有電或需要充電時與中央充電點通信。


這種動態(tài)方法對充電器數(shù)量沒有要求,因為系統(tǒng)會不斷優(yōu)化充電管理應用,減少出現(xiàn)用電高峰和低谷,從而提高電網(wǎng)的整體穩(wěn)定性。


動態(tài)負載管理機制


DLM系統(tǒng)在一個持續(xù)優(yōu)化的循環(huán)中運行。此系統(tǒng)從整個電力生態(tài)系統(tǒng)中收集實時能源需求,并調(diào)整能源移動的方式和位置,以便在電力傳輸后創(chuàng)造高效率的條件。此外,它還能測量電網(wǎng)和設備的總能耗,管理交流和直流充電器,并將可再生能源納入生態(tài)系統(tǒng)。


可量化的DLM效益


能源部2018年的一項研究顯示,到2050年,四分之三能源終端使用(如汽車)的電氣化可將電網(wǎng)負荷減少高達38%。[1]由于每天會出現(xiàn)兩次用電高峰,因此電力系統(tǒng)的額定值是基于最高能量閾值設定的。此外,使用DLM來“削峰填谷”可帶來復合的可持續(xù)性影響,減少所需的額定電網(wǎng)基礎設施容量,優(yōu)化整體電力傳輸效率。


實施智能技術解決方案可以節(jié)省大量成本。DLM就是一個很好的例子,因為能以更少的能源帶來更高的效率。這些優(yōu)勢可通過以下方式降低消費者和生產(chǎn)者的成本:


  • 減少資本支出:運營商無需安裝升級版電源即可滿足新增需求。

  • 降低每月能源費用:DLM減少了總體能源需求,降低了每月的經(jīng)常性能源費用(目前電動汽車需求的額外費用約為每月18歐元)。[2]


電動汽車充電負載管理市場的領跑者


負載管理的重要性與日俱增,這也加劇了電動汽車充電市場的競爭。Ampeco、Etrel、Driivz和EVBox等知名企業(yè)正在加快這項技術的研發(fā),以實現(xiàn)車對物 (V2X) 通信。同時,DLM主要用于住宅和商業(yè)充電,2023年電動汽車充電軟件市場規(guī)模已接近12億美元,預計到2030年將增長到75億美元。[3]


動態(tài)負載管理的未來創(chuàng)新


與許多物聯(lián)網(wǎng)應用一樣,人工智能可以進一步推動智能充電和DLM系統(tǒng)的發(fā)展。學習和預測使用模式將使軟件更快地達到最佳效率,而增加可再生能源的收集和輸送將提高這些“免費”能源的效率。將部分能源轉向可再生能源將提高效率、降低成本,并進一步改善可持續(xù)性。


然而,在大規(guī)模采用DLM方面還存在著一些障礙。首先,與許多新技術一樣,現(xiàn)場技術人員的專業(yè)知識和監(jiān)管部門的監(jiān)督尚未跟上產(chǎn)品開發(fā)的步伐。此外,缺乏將充電設備與基礎設施連接起來的標準化協(xié)議將限制集成選擇,并可能限制系統(tǒng)吸收和重新分配電荷的能力。為了克服這些障礙,政府機構必須積極支持和投資智能電網(wǎng)技術的開發(fā)和實施,并確保DLM安全地與智能電網(wǎng)集成。


結語


DLM可優(yōu)化分布式電源生態(tài)系統(tǒng)中的電動汽車充電。隨著車輛成為V2X的移動電站,DLM可以帶來更多重要優(yōu)勢:


  • 優(yōu)化能源生產(chǎn)和分配

  • 為生產(chǎn)者和消費者降低資本成本和經(jīng)常性成本

  • 增強電網(wǎng)穩(wěn)定性

  • 電網(wǎng)彈性

  • 可持續(xù)性收益


電動汽車技術發(fā)展迅速,可再生能源的成本已接近化石燃料。[4]了解DLM的方法、技術、現(xiàn)狀和未來,對于管理所有能源并將其引導到最需要的地方至關重要。市場領導者可以有效地發(fā)展和擴大這一重要市場,從而建設一個更加可持續(xù)發(fā)展的世界。


常見問題


什么是電動汽車充電中的動態(tài)負載管理?


動態(tài)負載管理是一種可實時調(diào)整多個電動汽車充電器電力分配的系統(tǒng),能夠優(yōu)化可用電量,防止電網(wǎng)過載。此系統(tǒng)可測量高低功耗來源,并根據(jù)需要在電動汽車、充電站和其他設備之間進行平衡。


動態(tài)負載管理能為電動汽車充電帶來何種益處?


采用DLM可以節(jié)約經(jīng)常性成本和資本成本、提高可持續(xù)性和電網(wǎng)彈性。DLM可以幫助運營商避免升級電表,通過“回收”電力降低能源成本,并減少從電網(wǎng)汲取的電力。它還能在高峰和非高峰時段平衡負載,并利用車輛作為移動發(fā)電站,從而提高電網(wǎng)彈性。


動態(tài)負載管理能否與現(xiàn)有電動汽車充電基礎設施配合使用?


當然可以。DLM解決方案設計的初衷就是能與同時運行的現(xiàn)有電動汽車充電樁集成。它還可以管理三種電源形式:直流電、交流電和太陽能直流電(來自光伏電源),所有這些都無需對硬件進行重大改動。


電動汽車充電中的動態(tài)負載管理前景如何?


DLM的普及離不開技術的進步以及宏觀趨勢的支持。其中之一就是利用人工智能的“智能”特性來提高其性能。而考慮到全球氣候變化的影響,還需要在偏遠地區(qū)增加彈性備用電源。此外,DLM可以讓風能和太陽能等間歇性能源成為可能。DLM的一個重要特性是通過削峰填谷減少能源間歇性問題,進而提升可再生能源的利用率。

 

參考資料


看動態(tài)負載管理如何優(yōu)化電動汽車充電助力實現(xiàn)V2X

(來源:ASK Consulting Solutions, LLC,作者:Adam Kimmel,ASK Consulting Solutions, LLC的創(chuàng)始人兼總負責人


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