三菱电机株式会社开发出将停车中的电动汽车（EV）和太阳能光伏发电系统（PV）等发电设备进行融合的能源管理技术。随着环保意识的提高,本技术将正在加速普及的EV作为建筑物的蓄电池加以利用，并与电费单价的变动形成联动、优化EV的充放电时间表和PV、发电机的运转，实现削减建筑物的电力成本以及从电力系统购买电力的 “削峰填谷”，提高电力系统的稳定性以及减少电力设备的固定投资,降低电力需求侧的使用成本,为产业发展做出贡献。
 

       作为本技术的应用形态之一，以有望实现EV普及的中国为实地，2018年11月起三菱电机株式会社与三菱电机（中国）有限公司共同在三菱电机汽车部件（中国）有限公司（中国常熟市）的工厂内导入该系统进行实证实验。

 

图1　灵活运用发电设备、储电设备的能源管理系统

 

1．

        通过EV充放电时间表的优化计算，将建筑物的电力成本削减了5％
 

       输入电费单价、EV的行驶计划，预测需求电量、PV发电量，通过特有的数理计划法优化各发电设备的运转计划以及充放电时间表
 

       联合建筑物内停车中的多台EV和PV等发电设备，使用可进行EV充放电的PCS※1，实现从电力系统购买电力的“削峰填谷”

       经模拟试算已确认：在1000人规模的工厂的十分之一模型中,使用10台EV，以典型的需求模式、EV使用计划进行模拟，可削减5%的电力成本

 

2．

        通过阶段性控制，即使改变EV的行驶计划也可以抑制电力成本的増加
 

       将“1日计划”（制定1日数次、未来24小时内的充放电计划）、“计划修正”（制定以数分钟为周期、未来数小时内的充放电计划）、“控制计划”（以数秒为周期制定计划）进行组合，对从系统购买的电力、EV充电量进行监测，修正实绩与充放电计划之间的偏差
 

        监测随时变动的EV的充电连接和解除※2状态，每次都只对连接状态中的EV实施优化处理，通过制定详细的充放电时间表，抑制电力成本的増加

 

         今后的推广
 

        今后，本公司还将继续开展以更效率化更高性能化为目标的研究开发工作。并与本公司的能源管理系统组合，推进能源领域的业务进一步扩大。

 

        开发背景
 

        在日本,产业部门的能源消耗约占全国能源消耗的46%。此外，在对待地球温室化的意识提高的大环境下，为了减少环境负荷，运输部门正加速以EV为代表的新能源车的普及。对环境负荷高的煤炭火力发电量约占发电供给量70%的中国政府制定了2030年新能源车的销售量达到汽车总销售量的40%的目标。2018年的新能源车的销售量有望达到100万台。但是,随着新能源车,特别是电动车的普及,充电时会给电网系统带来巨大的压力,导致电力短缺以及电网系统的不稳定,容易引发电网系统安全问题。
 

        近年,将分布式能源的电力储存到蓄电池或者EV,并根据用电需求进行放电来削减高峰电力的能源管理技术被相继开发。该技术有助于提高再生能源的利用率和对电网的友好性。和固定的蓄电池相比,EV具有更高的移动性,更强的充放电性能,同时EV更是智慧城市发展中不可或缺的重要的一员,把EV即作为电源又作为负载的传输接收电力的能源管理技术正受到广泛的关注。
 

       以往的EV能源管理技术，需要EV完全按照事先输入的预定时间抵达和离开，在预定计划外的行驶条件下就变得无法使用，这个时候,即使电费单价成本再高，也不得不从电力系统购买电力。
 

        本公司此次开发的EV能源管理技术，正是设想今后会普及的EV电池作为建筑物电源的一部分加以灵活应用，在预定行驶计划外的行驶条件下也能通过充放电时间表的修正，尽可能降低电力成本。

 

       1．通过EV充放电时间表的优化计算，将建筑物的电力成本削减5%

 

        联合建筑物用内停车中的多台EV和PV等发电设备，预测需求电量和PV发电量，通过将电力成本优化作为目标函数的优化计算，实现“削峰填谷”。进行优化计算时，需要输入合同电量、电费单价、需求电量、EV的行驶计划等，将合同电量等接受电力容量、供需平衡、蓄电池的***大/***小充放电量等作为限制条件，通过特有的数理计划法制定各电源设备的运转计划、充放电时间表（图2）。

 

        以往的能源管理系统是设定需求电量不超过合同电量的阈值，事先对EV进行充电，当需求电量超过阈值时则进行放电控制。因此，如果一部分EV的行驶计划突然发生改变，则需要在电费单价高的时间段或在系统的高峰时间段进行充电。

 

        此次开发的技术是在考虑需求电量和电费单价的变动情况的基础上，制定上佳的运转计划和EV的充放电时间表，以便在电费单价高的时间段,将事先在电费单价便宜的场所或/和时间段充入EV的电力进行放电。在1000人规模的工厂的十分之一模型中，应用10台EV进行模拟，和不进行能源管理的情况进行比较后发现，可削减5%的电力成本。

 

图2　基于能源管理系统的电力成本优化示意图

 

        2．通过阶段性控制，即使改变EV的使用安排也可以抑制电力成本的増加

 

        将“1日计划”（制定1日数次、未来24小时内的充放电计划）、“计划修正”（制定以数分钟为周期、未来数小时内的充放电计划）、“控制计划”（以数秒为周期制定计划）进行组合,一边对从系统购买的电力和EV充电量进行监测，一边修正来自充放电计划的预测的偏差和EV使用安排的偏差，改善行驶计划和充放电时间表的精度（图3）。

 

         尽管以往的能源管理系统会在与PV发电量、需求电量的1日计划的预测的背离度变大时对计划进行修正，但是由于没有考虑EV抵达延迟、抵达时储电量不足的情况，结果造成无法实现削峰，使电力成本的増加成为一个亟待解决的课题。

 

        因为此次开发的技术是对EV的充电连接和解除状态进行监测，每次都只对连接状态中的EV实施优化（即优化电力成本）处理，以数分钟为周期修正充放电时间表，所以能够通过细化充放电时间表，即使出现与计划不同的情况，也能够抑制电力成本的増加。

 

图3　计划修正方法示意图

 

        举例来说，如图4所示，预定于8点抵达的EV1发生延迟，实际于9点抵达，则8点～9点无法从EV1进行放电。由于8点～12点电费单价高，为了不增加从系统购买的电力，就需要增加正处于停车中的EV3、EV4在8点～9点的放电电力。9点EV1抵达之后，可通过增加EV1的放电电力，减少EV3、EV4的放电电力，抑制电力成本的増加。即使EV的行驶计划发生了变化，也可以通过改变各个EV在各时间段的放电量的比例进行抑制。

 

图4　充放电时间表的修正示例

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2021-06-10本文摘自网络