今年，電動汽車行業(yè)抓住了疫情影響洼地，迅速找到了發(fā)展突破口，從電動汽車發(fā)行政策到鋰電池開發(fā)技術(shù)均出臺了多層面利好消息，未來一段時間內(nèi)會出現(xiàn)電動汽車乘用車數(shù)量井噴現(xiàn)象，如何滿足如此批量的電動汽車充電服務(wù)需求，有必要改善現(xiàn)有車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺服務(wù)能力。車聯(lián)網(wǎng)作為充電樁集群式系統(tǒng)管理平臺，可以遠(yuǎn)程對充電樁空閑狀態(tài)、運行狀態(tài)、分布位置等進(jìn)行管理，并通過車載終端獲取管轄區(qū)域內(nèi)的車輛充電需求及位置要求，將充電需求與充電樁存量信息進(jìn)行匹配，為車輛主動推送合適的充電方案信息。但隨著車輛數(shù)量的快速遞增，傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)管理方法會逐步表現(xiàn)出處理能力的缺陷，應(yīng)通過某些智能化技術(shù)提升管理系統(tǒng)的處理容量和效率。

1 有序充電計量數(shù)據(jù)管理及樁站管理現(xiàn)狀

傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的管理更側(cè)重于對車輛的管理，例如車輛運行路徑、車輛能量剩余情況、車輛間距、一定空間內(nèi)車輛容納數(shù)量等信息，以上綜合信息有利于幫助系統(tǒng)了解充電樁附近的車輛充電需求量，主要目的是為車輛主動推送充電信息，用戶可以從車載終端或其他APP上迅速搜索到附近可充電的充電點，節(jié)省了用戶的等待時間。但電動汽車發(fā)展速度過快，導(dǎo)致傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)在數(shù)據(jù)控制與管理方面也逐步顯露出了較多不匹配的地方，總結(jié)為以下幾點：

（1）充電樁數(shù)量與電動汽車充電需求數(shù)量不成正比：充電樁安裝需要安全、有源的空間預(yù)留，隨著城市智能化建設(shè)的加速，可以滿足充電樁部署的空間比較有限，如何解決有限的能源用于更多的設(shè)備充電是需要解決的問題。

（2）充電樁充電技術(shù)還未成熟：某個省質(zhì)檢單位對充電樁產(chǎn)品出廠前檢測結(jié)果反映，70%產(chǎn)品存在著安全隱患，例如有的存在故障無警示或者元件接地錯誤等，也意味著，這批充電樁在運行一段時間后出現(xiàn)安全問題的可能性很大。在充電樁數(shù)量如此有限的情況下，再加上充電樁故障的風(fēng)險，給充電能力增加了更大的壓力。

（3）車聯(lián)網(wǎng)缺乏對充電樁聯(lián)網(wǎng)供電能力的評估：目前車聯(lián)網(wǎng)僅是將每個充電樁供電水平值采集到系統(tǒng)，當(dāng)周邊有車輛預(yù)到達(dá)時，可推送充電消息。但往往由于充電樁分配不合理，導(dǎo)致有的車輛無電可充，而有可充電的樁站卻空閑。

2 基于云平臺服務(wù)的有序充電應(yīng)用管理架構(gòu)

基于以上深度的分析，解決車聯(lián)網(wǎng)充電服務(wù)問題的根本要從兩個方面入手：一是加強(qiáng)車聯(lián)網(wǎng)能源供應(yīng)與充電需求的匹配度；二是增加充電樁自檢測能力，并能通過程序自優(yōu)化方法對充電樁進(jìn)行升級。本文針對兩個主要需求采用邊緣云模塊的方式，不同的云功能設(shè)計不同的模塊，還能借助云特性實現(xiàn)云模塊間的數(shù)據(jù)耦合與擴(kuò)展。通過功能云數(shù)據(jù)與能源管理系統(tǒng)內(nèi)其他設(shè)備相互聯(lián)系，可支撐整個充電過程服務(wù)的實現(xiàn)。整體架構(gòu)如圖 1 所示。

車聯(lián)網(wǎng)對于封閉式的電網(wǎng)而言，屬于信息外網(wǎng)，因此架構(gòu)從縱向來看劃分為信息內(nèi)網(wǎng)與信息外網(wǎng)兩部分。信息內(nèi)網(wǎng)側(cè)重于能源側(cè)，包括配電網(wǎng)發(fā)電-充電樁供電-供電交易計量，其過程具體可描述為智能配電網(wǎng)將傳統(tǒng)電網(wǎng)或分布式新能源等不同形式能源通過 10 kV 電纜通道傳輸?shù)侥茉绰酚善鳎赡茉绰酚善鞲鶕?jù)用戶需求將能源分配給的汽車充電，并將充電結(jié)果反饋到交易中心進(jìn)行記錄，完成收費過程。信息外網(wǎng)側(cè)重于充電服務(wù)，主要由用戶電動汽車、用戶信息交互 APP 及車聯(lián)網(wǎng)組成，其過程具體可描述為當(dāng)車輛需要充電時，利用APP軟件將需求發(fā)送到車聯(lián)網(wǎng)，車聯(lián)網(wǎng)根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)充電樁圈的空閑情況及設(shè)備狀態(tài)情況，合理推送充電方案，完成充電過程。

基于邊緣云平臺的車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)架構(gòu)與傳統(tǒng)架構(gòu)的不同之處在于，部分原由能源交易管理系統(tǒng)執(zhí)行的功能下放到車聯(lián)網(wǎng)內(nèi)。BMS（Battery ManagementSystem）是動力電池管理系統(tǒng)的約束，掌握電池的狀態(tài)，保證充放電過程的安全，功能模塊集成在車聯(lián)網(wǎng)平臺中；能源管理系統(tǒng)對每個充電樁運行狀態(tài)數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)邏輯形式發(fā)送到車聯(lián)網(wǎng)云端，進(jìn)行鏡像存儲，車聯(lián)網(wǎng)中的控制云能更充分結(jié)合用戶用能行為習(xí)慣，將用戶群體需求圈中的所有充電樁供能

狀態(tài)集中建模，綜合參考用戶等待時間、充電樁群綜合供能效率、車輛服務(wù)移動綜合距離等評價參量，保證分配方案的合理化。將控制權(quán)下放到車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，1.它屬于分布式管理方式，采用邊緣云處理的方法，能夠更快地出具分配方案，相比能源管理系統(tǒng)集中式處理方式，效率和準(zhǔn)確率均會有所提升，也能降低集中數(shù)據(jù)管理的負(fù)擔(dān)；2.它與用戶直接接觸，可以較靈活地根據(jù)用戶充電習(xí)慣的改變而優(yōu)化能源分配模型，實時更新云數(shù)據(jù)庫空間內(nèi)容，以更多數(shù)據(jù)服務(wù)形式滿足用戶服務(wù)的要求。

其次基于邊緣云平臺增加的檢測云模塊，通過在系統(tǒng)主站部署一套智能化檢測裝置，提前將常規(guī)性充電樁運行狀態(tài)檢測方案轉(zhuǎn)換成軟件編碼形式，周期性地下發(fā)自檢模式控制指令，充電樁會自動啟動自檢功能，完成線纜連接、電流額定功率、通信故障等系列檢測程序，最終形成自檢報告，對于有問題節(jié)點會將警示消息傳輸?shù)杰嚶?lián)網(wǎng)，車聯(lián)網(wǎng)會根據(jù)充電樁狀態(tài)實時調(diào)整分配方案，并下發(fā)檢修信息到能源管理平臺，報送電網(wǎng)進(jìn)行檢修。檢測云從設(shè)備自身狀態(tài)出發(fā)提升了設(shè)備使用壽命，也變相緩解了充電樁使用的壓力。

3 基于邊緣計算的有序充電算法實現(xiàn)

車聯(lián)網(wǎng)有序充電服務(wù)過程以用戶側(cè)需求為主，按照先預(yù)測用戶充電需求趨勢來提前部署充電樁分配方案。如果采用傳統(tǒng)的需求與充電樁實時匹配方案，經(jīng)常出現(xiàn)充電樁無空閑的狀態(tài)，因此要對需求提前預(yù)測，才能盡量保障能源的供應(yīng)。有序充電流程如圖 2 所示。

電動汽車用戶接收到的信息可能包括電價信息、獎勵和懲罰信息、充放電功率限制、充放電時間限制等。這些信息可能來自于不同的主體，電動汽車用戶根據(jù)這些信息結(jié)合自身的行駛需求，對各種信息做出選擇和響應(yīng)決策。同一充電設(shè)施可能被多個用戶使用，電動汽車用戶并不是直接的電力用戶。在這些公共停車位上，包含了長時間充電或快速充電的需求，可具備功率較大的交流充電或者直流充電設(shè)施。這些充電設(shè)施應(yīng)具備用戶識別和充電費用結(jié)算功能。多輛電動汽車充放電協(xié)調(diào)控制的目標(biāo)包括：1.執(zhí)行上級控制命令；2.滿足各電動汽車用戶的充電需求。在控制過程中，電動汽車接入、退出，各控制對象的狀態(tài)在不斷地變化。協(xié)調(diào)控制策略應(yīng)實時、動態(tài)地進(jìn)行調(diào)整，可見控制策略是有序充電規(guī)則制定的核心。本文采用基于密度聚類的方式對用戶充電行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，具體測算過程如下：

（1）構(gòu)建一個三維的信息采集坐標(biāo)，橫坐標(biāo)為用戶需要充電時間，縱坐標(biāo)為充電電量，空間坐標(biāo)為發(fā)出充電需求時車輛所在位置。

（2）對數(shù)據(jù)進(jìn)行實時采集，選擇不同時間段的充電行為進(jìn)行采集，在三維坐標(biāo)軸上記錄下多方面信息，在坐標(biāo)軸上標(biāo)識出的一個點表示一個車輛在某個空間位置需要充電的電量信息，最終在坐標(biāo)軸上形成多個標(biāo)識位置不同的節(jié)點。

（3）將 n 個訓(xùn)練節(jié)點均標(biāo)識在坐標(biāo)軸上，從圖面上初步確定了核心節(jié)點k，以這k個核心節(jié)點為起點，設(shè)定距離門限值δ，分別計算k個核心節(jié)點周圍節(jié)點的距離，計算條件如下：

通過計算，可以形成 k 個不同范圍密度圈。

計算遺漏節(jié)點 t，將每個遺漏點再分別與k個密度圈的節(jié)點計算距離，選擇小的距離值，然后納入到此密度圈中；依次計算，直到遺漏節(jié)點劃分完畢，記錄t個節(jié)點距離值L，并備注為特殊節(jié)點。具體映射模型如圖3所示。

至此，完成用戶充電行為的坐標(biāo)描述，用能行為直觀地表示成不同的能量密度圈，機(jī)器可以容易計算出每個密度圈中表示的充電總量、車輛數(shù)量、聚集時間段和充電區(qū)域，從而可以大致描繪出詳細(xì)的充電行為曲線圖。依照此行為曲線圖中位置及電量參量，將充電樁群進(jìn)行密度劃分，同樣形成不同的密度集，將兩個密度集進(jìn)行比對，構(gòu)建兩個參量的密度圈一對一、一對多的映射關(guān)系。

（1）充電樁聚集密度太零散，用戶需求側(cè)一個密度圈會對應(yīng)多個能量側(cè)密度圈。

（2）用戶用能量過大，同樣需要多個能量側(cè)密度圈來映射。

（3）一對一的情況是指用戶側(cè)需求剛好在同區(qū)域的能量圈范圍內(nèi)[8]。

無論哪種映射關(guān)系，具體到圈內(nèi)每個節(jié)點的映射關(guān)系均是在能量維度滿足的條件下，距離短原理來計算。按照需求側(cè)和能源側(cè)負(fù)荷曲線匹配結(jié)果形成充電序列，車聯(lián)網(wǎng)以設(shè)定順序下發(fā)充電樁分配指令，電動汽車依照指令完成充電路徑。通過本文設(shè)計的有序充電服務(wù)計算模型，實現(xiàn)了充電樁運行狀態(tài)與用戶需求的共同聯(lián)網(wǎng)分析，分析模型在控制云中集成實現(xiàn)，適應(yīng)用戶需求改變和充電樁狀態(tài)不穩(wěn)定的現(xiàn)象，可以實時更新模型條件及映射關(guān)系，保持車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)模型的適應(yīng)性。

4 基于云架構(gòu)下的遠(yuǎn)程自動檢測有序充電管理單元設(shè)計與實現(xiàn)

充電樁自檢功能是車聯(lián)網(wǎng)平臺中新增的部分，通過在平臺中部署一套智能化自檢裝置，包括軟硬件基礎(chǔ)組件構(gòu)成，通過多個無線通道同時對多臺充電樁進(jìn)行性能檢測，一般選擇蜂窩式的通信組網(wǎng)模式，符合充電樁分布集群式的部署特征。智能化自檢裝置軟硬件結(jié)構(gòu)圖圖 4 所示。

結(jié)構(gòu)主要劃分為硬件模塊與數(shù)據(jù)庫軟件服務(wù)器部分，硬件部分主要實現(xiàn)充電樁狀態(tài)信息的采集與處理，充電樁上部署了除了互感器等電量采集的元器件外，還有各種非電量傳感器檢測模塊，所有數(shù)據(jù)通過無線多通道并行上傳到檢測裝置的測試接口，高精度數(shù)字功率計可以將充電樁實時的三相電流、電壓及瞬時功率值計算出來，并通過可編程交流負(fù)載，模擬不同電阻檔位進(jìn)行測試，驗證充電樁運行電路中各個觸電電量值及開關(guān)量狀態(tài)是否在安全運行標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值范圍內(nèi)。按照充電樁檢測用例過程要求編寫測試程序，下發(fā)到充電樁中，可

自動完成自檢測過程[9]。其次對于充電樁環(huán)境監(jiān)測是在傳感器參量處理電路中執(zhí)行，將采集的溫度、濕度、電磁等參量的數(shù)據(jù)融合采集、分類計算，同樣將數(shù)據(jù)結(jié)果與歷史故障門限值數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，對于超過安全運行標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行報警，如故障在可自動修復(fù)范圍內(nèi)，系統(tǒng)會下發(fā)優(yōu)化程序，充電樁進(jìn)行自調(diào)優(yōu)完善過程。針對剛才描述中涉及到的檢測編譯程序及歷史故障庫等部分均在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中集成存儲，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫按照檢測數(shù)據(jù)、處理模型、故障庫等類型、優(yōu)化程序等將數(shù)據(jù)存儲在不同的容器中，根據(jù)系統(tǒng)自檢過程順序調(diào)取不同數(shù)據(jù)，配合完成各項自測項目。

5安科瑞充電樁收費運營云平臺系統(tǒng)選型方案

5.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統(tǒng)的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實時監(jiān)控充電樁運行狀態(tài)，進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理，交易結(jié)算，資要管理、電能管理，明細(xì)查詢等。同時對充電機(jī)過溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進(jìn)行預(yù)警；充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng)，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

5.2應(yīng)用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計。

5.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)分為四層：

1）即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

2）數(shù)據(jù)采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù)，并進(jìn)行電能計量和保護(hù)。

3）網(wǎng)絡(luò)傳輸層：通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

4）數(shù)據(jù)層：包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器，應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站，數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實時數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

5）應(yīng)客戶端層：系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能，同時為運維人員提供運維APP，充電用戶提供充電小程序。

5.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

5.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況，對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進(jìn)行統(tǒng)計顯示，同時可查看每個站點的站點信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁，查看設(shè)備使用率，合理分配資源。

5.4.2實時監(jiān)控

實時監(jiān)視充電設(shè)施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流，充電樁告警信息等。

5.4.3交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進(jìn)行賬戶進(jìn)行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作，可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細(xì)信息。

5.4.4故障管理

設(shè)備自動上報故障信息，平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進(jìn)行派發(fā)處理，同時運維人員可通過運維APP收取故障推送，運維人員在運維工作完成后將結(jié)果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

5.4.5統(tǒng)計分析

通過系統(tǒng)平臺，從充電站點、充電設(shè)施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統(tǒng)計信息、能耗統(tǒng)計信息等。

5.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺建立運營商戶，運營商可建立和管理其運營所需站點和充電設(shè)施，維護(hù)充電設(shè)施信息、價格策略、折扣、優(yōu)惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。

5.4.7運維APP

面向運維人員使用，可以對站點和充電樁進(jìn)行管理、能夠進(jìn)行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進(jìn)行遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置，同時可接收故障推送

5.4.8充電小程序

面向充電用戶使用，可查看附近空閑設(shè)備，主要包含掃碼充電、賬戶充值，充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

5.5系統(tǒng)硬件配置

6 總結(jié)

本文主要針對電動汽車充電服務(wù)水平急需提升的問題，設(shè)計了邊緣云的深度解決方案。通過調(diào)研目前充電樁與電動汽車數(shù)量不匹配及充電樁運行不穩(wěn)定的現(xiàn)狀，分別利用基于密度聚類計算的邊緣算法分析車輛充電的行為習(xí)慣，勾勒出用電密集度行為圈；并結(jié)合遠(yuǎn)程充電樁自檢驗?zāi)Ｊ剑ㄆ跈z測設(shè)備運行健康指數(shù)，合理分配有效的充電裝置，共同制定充電樁分配方案。本文研究了一套基于云平臺服務(wù)的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理架構(gòu)方案，分析其中各云管理模塊的功能及組成，針對充電樁遠(yuǎn)程自檢實現(xiàn)原因進(jìn)行了研究，驗證車聯(lián)網(wǎng)集成平臺新增值檢測業(yè)務(wù)的功效。賦予新功能的車聯(lián)網(wǎng)平臺不僅實現(xiàn)了車輛充電數(shù)據(jù)的實時采集、存儲及可視化控制功能，還實現(xiàn)了充電樁站設(shè)備的自動檢測能力，節(jié)約了大量人力的常規(guī)檢查。

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