融合分时电价与动态需求响应的太阳能-电网混合型电动汽车直流快充站智能自适应能源管理框架

《Scientific Reports》：Intelligent adaptive energy management framework for hybrid solar-grid EV fast-charging stations with energy storage and time-based demand response optimization

　　摘要电动汽车（EVs）的快速发展给传统电网带来了显著压力，并在负载管理、峰值需求和电网稳定性方面引入了新的挑战。依赖化石燃料发电的传统电网系统会造成温室气体排放，从而限制了电动汽车推广的环保效益。尽管已有若干研究将光伏（PV）系统与电动汽车充电网络相结合，但大多数研究尚未解决多电源之间的实时协调、分时电价（ToU）以及动态需求响应（DR）等问题。为克服这些局限，本文针对一座配备600 kWh储能系统（ESS）的1 MW混合型太阳能-电网电动汽车直流快充站，提出了一种智能自适应能源管理框架（IAEMF）。该框架集成了时间自适应多模式控制算法，可基于辐照度、电价和负载需求，在光伏发电、储能系统和公共电网之间动态分配电力。所提出的系统支持五种运行模式——光伏至储能（PV-to-ESS）、光伏至电动汽车（PV-to-EV）、电网至电动汽车（Grid-to-EV）、储能至电动汽车（ESS-to-EV）以及光伏至电网（PV-to-Grid），从而实现直流母线上完全双向的能量交换。系统采用变步长扰动观察法（P&O）最大功率点跟踪（MPPT）算法以最大化太阳能提取效率，同时自适应分配策略会根据储能系统的荷电状态（SOC）和需求变化持续调整光伏分配系数。分时电价通过将电网充电转移至非高峰时段实现经济高效的能源管理，而需求响应则通过同时平衡用户紧急程度、光伏利用率和电网成本，在高峰时段实现优先级调度。MATLAB/Simulink仿真结果表明，所提出的IAEMF框架实现了87.8%的可再生能源利用率、4.2:1的电网输-进口比率以及71.8%的日均太阳能贡献率，同时保持了稳定的直流母线电压和高效的储能系统利用率。此外，所提出的系统通过减少电网进口实现了每年659.5吨的二氧化碳减排量。同时，基于光伏总发电量的二氧化碳抵消量达到每年1,853吨。研究结果验证了所提出的混合架构为下一代电动汽车快充基础设施提供了一种可扩展且可持续的解决方案。