CN114394024A - 一种基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，包括：储能模块，所述储能模块的输入端分别连接有光伏发电模块、风力发电模块和电网供电模块，所述储能模块的输出端连接有充电桩；中央控制模块，所述中央控制模块的输入端连接有检测模块，所述检测模块的输入端与所述储能模块的输出端连接；消防模块，所述消防模块的输入端与所述中央控制模块的输出端连接。本发明提供的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，通过基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，可以将电网、太阳能发电、风力发电结合对电动汽车供电，在保证用户充电需求的情况下，实现联合收益的最大化。

Description

一种基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统
技术领域
本发明涉及电动汽车充电系统领域，尤其涉及一种基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统。
背景技术
电动汽车(BEV)是指以车载电源为动力，用电机驱动车轮行驶，符合道路交通、安全法规各项要求的车辆。
随着电力市场改革稳步推进，风光储一体化的电动汽车智能充电系统可以作为电力市场参与者，提供多种服务，最优化其经济效益；
目前充电桩的供电通常由电网供电，缺少将太阳能发电、风力发电和电网同时配合使用的供电系统，从而进一步提高电动汽车供电的清洁能源属性同时增加充电桩系统的可靠性。
因此，有必要提供一种基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统解决上述技术问题。
发明内容
本发明提供一种基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，解决了缺少将太阳能发电、风力发电和电网同时配合使用的供电系统的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，包括：
储能模块，所述储能模块的输入端分别连接有光伏发电模块、风力发电模块和电网供电模块，所述储能模块的输出端连接有充电桩；
中央控制模块，所述中央控制模块的输入端连接有检测模块，所述检测模块的输入端与所述储能模块的输出端连接；
消防模块，所述消防模块的输入端与所述中央控制模块的输出端连接；
报警模块，所述报警模块的输入端与所述中央控制模块的输出端连接。
优选的，所述检测模块包括多个烟雾传感器和多个温度传感器。
优选的，所述光伏发电模块包括安装支架，所述安装支架包括支撑座，所述支撑座的上端安装有安装台，所述安装台与支撑座呈倾斜设置。
优选的，所述安装台的上侧设置有安装件，所述安装件包括安装板，所述安装板的一端通过转动件与所述安装台的一端连接，所述安装板上开设有安装槽，所述安装槽的内部开设有多个装配孔。
优选的，所述支撑座的内部开设有安装腔，所述安装腔的内部设置有上抬机构，所述上抬机构包括伸缩缸，所述伸缩缸输出轴的一端固定连接有连接杆，所述连接杆的端部连接有滑件，所述安装板的底部开设有滑槽，所述滑件与滑槽滑动配合。
优选的，所述安装板的两侧均固定安装有滑轨，所述滑轨上滑动连接有清扫刷，所述清扫刷包括连接柄，所述连接柄的两端均固定连接有滑块，所述滑块与滑轨滑动连接，所述连接柄的下侧连接有清扫绵。
优选的，所述支撑座的两侧均设置有带动机构，所述带动机构包括安装盒，所述安装盒的内部转动连接有主轴，所述主轴的表面固定连接有齿轮，所述主轴的表面且位于齿轮的一侧固定连接有缠绕轮。
优选的，所述清扫刷的两侧分别固定连接有第一牵引绳和第二牵引绳，所述第一牵引绳和第二牵引绳与位于支撑座的两侧的缠绕轮固定连接。
优选的，所述连接杆的两侧均固定连接有连接臂，所述连接臂的一端固定连接有齿板。
优选的，所述安装盒的内侧通过条形孔与所述安装腔的内部连通，所述齿板的一端通过条形孔延伸至安装盒的内部，所述齿板的一侧与所述齿轮啮合。
与相关技术相比较，本发明提供的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统具有如下有益效果：
本发明提供一种基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，通过基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，可以将电网、太阳能发电、风力发电结合对电动汽车供电，在保证用户充电需求的情况下，实现联合收益的最大化。
附图说明
图1为本发明提供的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统的第一实施例的结构框图；
图2为本发明提供的的安装支架的结构示意图；
图3为本发明提供的系统接线图；
图4为本发明提供的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统的第二实施例的结构示意图；
图5为图4所示的整体的侧视图；
图6为图4所示的局部的剖视图；
图7为图4所示的安装盒的剖视图；
图8为图4所示的清扫刷的结构示意图。
图中标号：
1、支撑座，2、安装台，
3、安装件，31、安装板，32、安装槽，33、装配孔，
4、滑轨，
5、清扫刷，51、连接柄，52、清扫绵，53、滑块，
6、带动机构，61、安装盒，62、主轴，63、齿轮，64、缠绕轮，
7、上抬机构，71、伸缩缸，72、连接杆，73、连接臂，74、齿板，
8、第一牵引绳，9、第二牵引绳，10、安装腔。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。
第一实施例
请结合参阅图1、图2和图3，其中，图1为本发明提供的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统的第一实施例的结构框图；图2为本发明提供的的安装支架的结构示意图；图3为本发明提供的系统接线图。基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，包括：
储能模块，所述储能模块的输入端分别连接有光伏发电模块、风力发电模块和电网供电模块，所述储能模块的输出端连接有充电桩；
中央控制模块，所述中央控制模块的输入端连接有检测模块，所述检测模块的输入端与所述储能模块的输出端连接；
消防模块，所述消防模块的输入端与所述中央控制模块的输出端连接；
报警模块，所述报警模块的输入端与所述中央控制模块的输出端连接。
所述检测模块包括多个烟雾传感器和多个温度传感器。
所述光伏发电模块包括安装支架，所述安装支架包括支撑座1，所述支撑座1的上端安装有安装台2，所述安装台2与支撑座1呈倾斜设置。
本发明要解决的核心问题是如何将储能系统与风电光伏进行协调，在保证用户充电需求的情况下，实现联合收益最大化。解决本问题所需要获得的输入信息包括以下几项。首先，需要电力市场和辅助服务市场的预测价格。作为市场参与者，风电、光伏和储能部分因其相对较低的边际成本和相对较小的规模而通常被视为市场价格接受者。对市场价格不具备影响力。其次，需要风电和光伏的预测曲线。第三，需要储能系统的额定充放电功率和容量。
全系统优化控制模型可以表述为：
Figure BDA0003489280980000041
控制模型的目标函数是在预定的时间段(例如24小时)内最小化风光储一体化智能充电系统的联合预期成本，同时需满足用户充电需求。在目标函数(1)中，
Figure BDA0003489280980000042
为风力发电所得负利润；
Figure BDA0003489280980000043
为光伏发电所得负利润；
Figure BDA0003489280980000044
估计由于系统输出偏离调度点而造成的潜在损失；在运行周期的最后一个时间断面存储在储能系统中的能量估值为
Figure BDA0003489280980000045
如若不考虑该项，优化算法将始终尝试清空电池内所有剩余电量；
Figure BDA0003489280980000046
考虑电力市场中储能系统充放电所导致的收入/成本；
Figure BDA0003489280980000047
和
Figure BDA0003489280980000048
考虑了储能系统在调频市场上的利润和成本。对于储能系统而言，提供调频服务的成本主要是电池老化成本。由于可靠性要求，在较长时间(1小时)内，电力系统频率偏差的平均值通常为零。因此在较长时期内，由于调节服务引起的能量变化可以忽略不计。然而，储能系统的荷电状态(State ofCharge-SoC)确实会影响调频服务的决策。例如，如果储能系统的SoC为1.0(满电)，由于BESS不能再充电，因此参与下调频市场的可能性很小。另一方面，如果SoC为0或电池电量耗尽，则BESS不太可能参与上调频市场，因为BESS无法再放电。引入加权函数
Figure BDA0003489280980000051
(SoC的线性函数)来表征当SoC过低/过高时参与上调频/下调频市场的难度。储能系统电池老化成本是通过电池处理能量总和的线性函数。因此，
Figure BDA0003489280980000052
用于计算由于充放电引起的电池老化成本。
Figure BDA0003489280980000053
此优化模型考虑了各种约束条件。(2)是储能系统的能量动态方程。ηVDi和ηVCi表示不同的充电和放电效率。虽然没有硬性约束充电功率
Figure BDA0003489280980000054
和放电功率
Figure BDA0003489280980000055
不能同时非零，但最优解将保证当其中一个非零时，另一个为零。这是因为充放电效率都不是100％。因此，虽然BESS的充放电功率可以同时不为零是一个可行的方案，但它永远不是最优方案。这种公式也用于抽水蓄能电站的数学模型。
Figure BDA0003489280980000056
Figure BDA0003489280980000057
(3)表示上容量约束，包括上调频和放电功率的容量。类似地，(4)是BESS的向下容量约束。
Figure BDA0003489280980000058
Figure BDA0003489280980000059
(5)和(6)是BESS的放电/充电功率约束。
Figure BDA00034892809800000510
BESS的能量限制在(7)中考虑，其中上限通常是额定能量容量，下限通常为零。
然而，根据BESS的任务，可以根据用户的充电曲线配置特定时间的下限。
Figure BDA00034892809800000511
Figure BDA00034892809800000512
(8)和(9)是BESS的参与调频容量的功率约束。
Figure BDA0003489280980000061
Figure BDA0003489280980000062
(10)是风电场发电容量的上限和下限，而(11)是风力发电预测约束，表示可调度的风力发电。
Figure BDA0003489280980000063
Figure BDA0003489280980000064
(12)是光伏发电容量的上限和下限，而(13)是光伏发电预测约束，表示可调度的光伏发电。
Figure BDA0003489280980000065
Figure BDA0003489280980000066
(14)和(15)分别计算了上调频和下调频的权重系数。
Figure BDA0003489280980000067
(16)则描述了荷电状态的数学定义。
本发明所提出的全系统协调调度过程是一个模型预测控制(Model PredictiveControl-MPC)过程。对于MPC问题，控制动作是通过在每个时间断面求解前瞻性优化问题来获得的。每次只执行第一个时间断面的最优控制动作。在我们提出的协调调度框架中，状态转换过程是一个线性模型，其约束条件是多面函数(polyhedral)。使用二次目标函数，最优控制问题可以表述为二次规划(Quadratic Programming-QP)问题。随着快速算法和强大求解器的发展，实时MPC在许多大规模问题求解变得可。在本节中，我们将介绍几种有效的算法来提高QP的计算速度。通过探索问题公式的结构，与通用QP方法相比，所提出的数值算法可以显着加快计算速度。
本发明所提出的全系统协调调度过程是一个模型预测控制(Model PredictiveControl-MPC)过程。对于MPC问题，控制动作是通过在每个时间断面求解前瞻性优化问题来获得的。每次只执行第一个时间断面的最优控制动作。在提出的协调调度框架中，状态转换过程是一个线性模型，其约束条件是多面函数(polyhedral)。使用二次目标函数，最优控制问题可以表述为二次规划(Quadratic Programming-QP)问题。随着快速算法和强大求解器的发展，实时MPC在许多大规模问题求解变得可。通过探索问题公式的结构，与通用的PID控制方法相比，所提出的数值算法可以显着加快计算速度。
首先，定义x为原始变量的向量，那么，可以写成QP问题的典型形式(17)：
min:F(x)＝x′HFx+fF′x (17)
等式约束(2)可表示为等式约束向量(18)：
h(x)＝0 (18)
此外，所有不等式约束(3)-(13)都可以改写为，
gmin≤g(x)≤gmax (19)
向量gmin和gmax标识了这些不等式约束的上下边界。
引入障碍函数将那些不等式约束(19)转换为等式约束，同时应用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件，(19)可以写成(20)，
g(x)+u＝gmax
g(x)-l＝gmin
u≥0；l≥0. (20)
然后，可以在目标函数中加入对数障碍函数以消除不等式约束：
Figure BDA0003489280980000071
h(x)＝0 (22)
g(x)+u＝gmax (23)
g(x)-l＝gmin (24)
其中μ＞0称为障碍因子。当li或ui(i＝1,...,r)向前移动到它们的边界时，目标函数的值将变为无穷大；因此，目标函数的最优解如果存在，就不能在可行域之外，这就保证满足了所有的不等式约束(19)。
Figure BDA0003489280980000072
(21)的拉格朗日函数可以用来求解这个问题。y、z和w分别是对应于(22),(23)和(24)的对偶变量。
热启动是一种利用MPC问题的结构来提高算法效率的技术。热启动的关键思想是根据之前的状态来设置当前变量(状态变量和控制变量)的初始点。令起始点为t＝tk的第k个阶段，算法会求解整个窗口[tk+1,tk+T+1]的系统调度计划。但是只有所求得计划的第一步会被执行，然后算法将继续求解下一阶段：即第(k+1)阶段(时间窗口[tk+1+1,tk+1+T+1]和起点tk+1＝tk+1)。此时，前面解得的剩余T-1步的结果(对应于本阶段的前T-1步)可以作为后续迭代的初始点，则将极大地减少迭代次数。两个阶段之间的扰动因素决定了热启动的效果。一般来说，扰动越小，可以节省的迭代次数越多。
在所提出的模型中，热启动技术不仅适用于那些原始变量(控制变量和状态变量)，还适用于对偶变量(拉格朗日乘子和松弛变量)。这是因为所有等式和不等式约束都与每个阶段密切对应。
在tk+1＝tk+1时刻，当前阶段的变量(主变量和对偶变量)的初始点可以根据上一个阶段来初始化。原始变量和对偶变量按照方程(26)和(27)进行更新。
x＝[x(tk+1+1),…,x(tk+1+T-1)] (26)
Figure BDA0003489280980000081
另外，如果避免求解μ的递减序列，而是使用μ的一个固定值，可以进一步改进算法的效率。优化过程是对偶间隙(duality gap)逐步变为零的过程。在每次迭代中，都会计算对偶间隙Gap，这不但提供了判别收敛的数学标准，同时也给出了μ的求解方案。
Gap＝z′l-w′u (28)
对偶间隙Gap与μ之间存在密切关系，因此每次迭代μ都可以通过求解对偶间隙来求解。
Figure BDA0003489280980000082
尽管对于一般二次规划问题，固定的μ可能会导致非常差的最优解，但大量实验表明，对于MPC问题，固定μ的技术可以获得相对较高的控制决策质量。
通常，当满足收敛标准或达到最大迭代步数时，算法将终止。最大迭代步数通常是考虑到算法收敛失败的应对方案，因为大量的迭代如若不能有效地将对偶间隙和残差项减少到零，则继续算法迭代达到收敛的可能性将非常小，不如及早终止。因此，最大迭代次数通常设置为较高的值，例如200到1000次。对于提前终止技术，最大迭代限制被设置为一个较小值，例如3到15次，并且将达到该限制视为收敛成功。在这种情况下，对于每个MPC阶段，迭代次数不会超过该固定限制。这样做的控制质量可能会受到影响，因为粗略的优化可能会导致解决方案不是最优(sub-optimal)甚至所求解对原始问题不可行(infeasible)。然而，大量的数值实验表明，由此产生的控制质量还是相当高的。实际上，结果通过算法获得的解确实满足各约束条件，尤其是那些不等式约束。基于热启动以及合理的迭代限制，开始的几个步骤足以为原始变量提供高质量的控制决策。该阶段的其余部分是使那些对偶变量收敛并减少对偶间隔。
对于MPC，只执行每个计划的第一步，计划的其余部分仅提供参考，以避免对未来的控制产生不良影响。如果应用热启动，所有控制和状态变量([x(t0+T+1),…,x(tN+T)])将经历至少(T-1)·Kmax次迭代。这就是为什么提前终止技术可以有效地应用于MPC算法。
基于上述模型预测控制算法和风光储一体化控制优化数学模型，本发设计风光储一体化充电系统。该系统将利用光伏发电、风力发电及电网供电进行综合性储能优化和电动汽车充电功能，电力存储在储能系统中经过储能变流器为充电桩提供电力，进而满足用户电动汽车充电功能；
其中，设施包括太阳能发电设备、风力发电设备、各电柜安装的钢制结构及其基础，系统供电，照明及开关，部分接地；设备及系统包括光伏发电系统、风力发电系统、ESS储能系统(含储能单元管理控制系统、独立消防系统)、储能变流器、充电系统；
本发明使用三相四线制电网电源，供电功率不小于30KW，系统在电网供电点安装一消防联控分离脱扣断路器。照明采用功耗较低，效率较高的LED三防灯，防护等级不低于IP55，区域地面高度的照度不低于300Lx，并安装自动感应开关并配有两个单联双控开关。防雷接地体预埋热镀锌扁铁，电网电源接入储能系统时配备浪涌保护器，储能系统中的线材均采用阻燃电缆，储能变流器电柜采用不锈钢箱体，防护等级为IP55，安装一台1200W空调，确保其稳定运行，内部安装1个10A国标插座(两三插脚通用)，电源引自外部电网，用于设施和设备的维护。
与相关技术相比较，本发明提供的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统具有如下有益效果：
通过基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，可以将电网、太阳能发电、风力发电结合对电动汽车供电，在保证用户充电需求的情况下，实现联合收益的最大化。
第二实施例
请结合参阅图4、图5、图6、图7和图8，基于本申请的第一实施例提供的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，本申请的第二实施例提出另一种基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统。第二实施例仅仅是第一实施例优选的方式，第二实施例的实施对第一实施例的单独实施不会造成影响。
具体的，本申请的第二实施例提供的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统的不同之处在于，基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，包括：
所述安装台2的上侧设置有安装件3，所述安装件3包括安装板31，所述安装板31的一端通过转动件与所述安装台2的一端连接，所述安装板31上开设有安装槽32，所述安装槽32的内部开设有多个装配孔。
安装槽32的槽腔大小与太阳能板适配设置，装配孔可以为螺纹孔，配合螺栓对太阳能板进行安装，其中装配孔的数量不少于四个。
所述支撑座1的内部开设有安装腔10，所述安装腔10的内部设置有上抬机构7，所述上抬机构7包括伸缩缸71，所述伸缩缸71输出轴的一端固定连接有连接杆72，所述连接杆72的端部连接有滑件，所述安装板31的底部开设有滑槽，所述滑件与滑槽滑动配合。
伸缩缸71可以为液压缸或者气缸，且通过定时设备控制伸缩缸71的启动与关闭，根据当地时间，当太阳下午开设偏移时调节太阳能板的角度，当太阳没有后，再次调回至原位置。
滑件优选为T形滑，滑槽对应开设。
所述安装板31的两侧均固定安装有滑轨4，所述滑轨4上滑动连接有清扫刷5，所述清扫刷5包括连接柄51，所述连接柄51的两端均固定连接有滑块53，所述滑块53与滑轨4滑动连接，所述连接柄51的下侧连接有清扫绵52。
清扫绵52优选为海绵材质，且清扫绵52和连接柄51为可拆卸安装，安装方式可以通过螺钉或者卡扣等方式。
所述支撑座1的两侧均设置有带动机构6，所述带动机构6包括安装盒61，所述安装盒61的内部转动连接有主轴62，所述主轴62的表面固定连接有齿轮63，所述主轴62的表面且位于齿轮63的一侧固定连接有缠绕轮64。
其中与第二牵引绳9连接的缠绕轮64上起始缠绕有足够的第二牵引绳9，长度满足清扫刷横移的距离值。
所述清扫刷5的两侧分别固定连接有第一牵引绳8和第二牵引绳9，所述第一牵引绳8和第二牵引绳9与位于支撑座1的两侧的缠绕轮64固定连接。
所述连接杆72的两侧均固定连接有连接臂73，所述连接臂73的一端固定连接有齿板74。
所述安装盒61的内侧通过条形孔与所述安装腔10的内部连通，所述齿板74的一端通过条形孔延伸至安装盒61的内部，所述齿板74的一侧与所述齿轮63啮合。
其中两个安装盒61相反的一侧均开设有通孔，第一牵引绳8和第二牵引绳均通过通孔贯穿进入到安装盒61的内部，且安装盒61上并且位于通孔的上下两侧均设置有滑轮，且安装台2的两侧均设置有导向轮对两个牵引绳进行导向。
本发明提供的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统的工作原理如下：
其中太阳能板安装在安装板31上，安装方式，可以通过螺栓配合装配孔33进行安装；
其中伸缩缸71的启动通过定位设备控制启停，当处于上半天时，安装台2朝向太阳侧，当处于下半天时，此时伸缩缸71启动，上推连接杆72，连接杆72上推安装板31较低的一侧，安装板31上抬，同时连接杆72通过滑件与安装板31底部的滑槽相对滑动，从而使安装板31的原本较低的一侧上抬至较高的角处，使太阳能板可以更好的接收阳光照射；
同时伸缩缸71上抬连接杆72时，同时通过连接臂73带动齿板74上抬，齿板74带动位于两侧齿轮63转动，且两个齿轮63转向相反，齿轮63带动主轴62转动，主轴带动缠绕轮64转动，由于两个缠绕轮64反向转动，从而两个缠绕轮分别对第一牵引绳8进行收绳，另一个缠绕轮则对第二牵引绳9进行放绳，从而第一牵引绳8可以拉动清扫刷5沿太阳能板的上侧扫过，可以将太阳能板表面的灰尘以及落叶等进行清扫，避免影响对阳光的接收；
且当伸缩缸71向下回拉时，带动安装板31回至之前的倾角位置，此时连接杆72带动齿板74向下滑动，从而再次带动两个齿轮反向转动，且此时其中一个缠绕轮64带动第一牵引绳8放绳，另一个缠绕轮64带动第二牵引绳9收绳，从而将清扫刷5拉至起始位置完成对太阳能板的再次清理，即一天可以对太阳能板清扫两次。
与相关技术相比较，本发明提供的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统具有如下有益效果：
通过设置上抬机构7，可以调节安装板31的照射角度，即可以调节太阳能板的角度，使其可以更好的接收阳光的照射，提高光转化效率；
同时上抬机构7同时可以带动清扫设备，在每次调节太阳能板时，可以对其表面进行清扫，避难有落叶灰尘等粘附在太阳能板上，影响对阳光的接收，且通过上抬机构7中伸缩缸71作为驱动，不需要额外设置驱动，更加的节能环保。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，其特征在于，包括：
储能模块，所述储能模块的输入端分别连接有光伏发电模块、风力发电模块和电网供电模块，所述储能模块的输出端连接有充电桩；
中央控制模块，所述中央控制模块的输入端连接有检测模块，所述检测模块的输入端与所述储能模块的输出端连接；
消防模块，所述消防模块的输入端与所述中央控制模块的输出端连接；
报警模块，所述报警模块的输入端与所述中央控制模块的输出端连接。
2.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，其特征在于，所述检测模块包括多个烟雾传感器和多个温度传感器。
3.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，其特征在于，所述光伏发电模块包括安装支架，所述安装支架包括支撑座，所述支撑座的上端安装有安装台，所述安装台与支撑座呈倾斜设置。
4.根据权利要求3所述的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，其特征在于，所述安装台的上侧设置有安装件，所述安装件包括安装板，所述安装板的一端通过转动件与所述安装台的一端连接，所述安装板上开设有安装槽，所述安装槽的内部开设有多个装配孔。
5.根据权利要求4所述的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，其特征在于，所述支撑座的内部开设有安装腔，所述安装腔的内部设置有上抬机构，所述上抬机构包括伸缩缸，所述伸缩缸输出轴的一端固定连接有连接杆，所述连接杆的端部连接有滑件，所述安装板的底部开设有滑槽，所述滑件与滑槽滑动配合。
6.根据权利要求5所述的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，其特征在于，所述安装板的两侧均固定安装有滑轨，所述滑轨上滑动连接有清扫刷，所述清扫刷包括连接柄，所述连接柄的两端均固定连接有滑块，所述滑块与滑轨滑动连接，所述连接柄的下侧连接有清扫绵。
7.根据权利要求6所述的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，其特征在于，所述支撑座的两侧均设置有带动机构，所述带动机构包括安装盒，所述安装盒的内部转动连接有主轴，所述主轴的表面固定连接有齿轮，所述主轴的表面且位于齿轮的一侧固定连接有缠绕轮。
8.根据权利要求6所述的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，其特征在于，所述清扫刷的两侧分别固定连接有第一牵引绳和第二牵引绳，所述第一牵引绳和第二牵引绳与位于支撑座的两侧的缠绕轮固定连接。
9.根据权利要求7所述的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，其特征在于，所述连接杆的两侧均固定连接有连接臂，所述连接臂的一端固定连接有齿板。
10.根据权利要求9所述的基于模型预测控制的风光储一体化电动汽车充电系统，其特征在于，所述安装盒的内侧通过条形孔与所述安装腔的内部连通，所述齿板的一端通过条形孔延伸至安装盒的内部，所述齿板的一侧与所述齿轮啮合。
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