CN116154826A - 一种配电台区重过载消减调节的充放电负荷控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种配电台区重过载消减调节的充放电负荷控制系统，系统包括云端、边端和设备端，云端包括配电网调控云平台和运营平台，配电网调控云平台，根据配电台区的负荷状态生成调控策略，并与边缘端智能融合终端协调配合对充电桩进行负荷调节控制；运营平台包括内网工控平台和统一物联平台，用于在用户采用充电桩进行充电时获取用户充电需求信息，并通过运营平台对用户进行授权。边端包括智能融合终端；设备端包括若干个配电台区的电动汽车充放电平台，电动汽车充放电平台包括充电桩。本申请实现对用户充放电的高效引导和管控，降低配电台区重过载风险、电压越限等风险，促进电动汽车高效和友好接入配电网。

Description

一种配电台区重过载消减调节的充放电负荷控制系统
技术领域
本发明主要涉及配电网与电动汽车互动技术领域，特别涉及一种配电台区重过载消减调节的充放电负荷控制系统。
背景技术
清洁能源、绿色交通、低碳电力也得到了更多的关注，同时配电网内电力平衡压力显著增加，配电网内负荷的调节能力面临严峻挑战。而电动汽车作为建设坚强智能电网中重要的一环，既可以作为需求侧管理的有效手段，又可以作为可控负荷能够主动地参与配电网的运行和管理，且具有能量存储特性，能够有效促进台区内负荷平衡的调节。
但是大量电动汽车接入对配电网相关设备带来较大影响，其无序接入电网会使配电网内负荷水平显著提高，引发电网内新一轮负荷的增长。与电网原有负荷叠加造成峰上加峰，导致电力设备过负荷运行，严重时甚至可能造成电力设备毁坏。因此，亟需一种能够提高电力供需平衡和电力设备负荷效率的方法。
发明内容
本申请的目的在于提供一种配电台区重过载消减调节的充放电负荷控制系统，有效地提升电力供需平衡和电力设备负荷效率。
本申请提供一种配电台区重过载消减调节的充放电负荷控制系统，所述系统包括云端、边端和设备端，所述云端包括配电网调控云平台和运营平台，所述配电网调控云平台包括但不限于充电引导模块、灵活性资源供需匹配模块、电网电压调节模块、配网重过载调节模块、配电网状态感知模块、风险监控评估模块；所述运营平台包括内网工控平台和统一物联平台，所述内网工控平台包括数据接入服务模块和数据存储监控模块；所述边端包括智能融合终端，所述融合终端包括但不限于上行通信APP、数据中心APP、有序充放电APP和数据采集APP；所述设备端包括若干个配电台区的电动汽车充放电平台，所述电动汽车充放电平台包括充电桩；所述设备端，用于当所述充电桩与所述智能融合终端建立通讯时，将所述充电桩的监测数据通过通讯通道分别上报至所述智能融合终端，并通过融合终端上送配电网调控云平台；所述运营平台用于在使用所述充电桩进行充电时获取用户充电需求信息，并通过接入所述运营平台的初始时刻对所述用户是否同意参与有序充放电进行授权，用户同意参与有序充放电后，可根据所述配电台区的负荷状态生成调控策略，并通过所述智能融合终端对所述充电桩进行负荷调控。
在一种实现方式中，根据配电台区的负荷状态生成调控策略，包括：通过智能融合终端获取配电台区的负载率；当配电台区的负载率超出阈值范围时，获取配电台区需要调节的负荷值Pad；配电网调控云平台从运营平台获取可调裕度Plow-up；根据配电台区需要调节的负荷值Pad以及可调裕度Plow-up确定目标调节值；基于负荷预测曲线，配电网调控云平台根据目标调节值生成时段调节值，时段调节值包括分钟级调节值和小时级调节值，并更新调节后拟达到的负荷曲线。
在一种实现方式中，通过智能融合终端对充电桩进行负荷调控，包括：当电动汽车充放电平台全部不接受智能融合终端调节控制时，配电网调控云平台下发调节目标给运营平台，通过运营平台控制放电功率或生成控制引导指令，控制引导指令用于引导用户前往电动汽车充放电平台进行电动汽车充放电；当电动汽车充放电平台部分不接受智能融合终端调节控制时，智能融合终端将未与电动汽车充放电平台形成合约的用户反馈至配电网调控云平台，并询问用户是否重新选择参与配电网互动调节；当电动汽车充放电平台部分接受智能融合终端调节控制时，配电网调控云平台将更新调节后拟达到的负荷曲线、时段调节值发送至智能融合终端；智能融合终端根据更新调节后拟达到的负荷曲线、时段调节值建立多目标函数；对多目标函数进行加权处理，得到充放电控制的目标融合函数；基于目标融合函数约束条件，对充放电控制的目标融合函数进行求解，获得电动汽车的最优起始充放电时间以及充放电功率。
在一种实现方式中，智能融合终端根据更新调节后拟达到的负荷曲线、时段调节值建立多目标函数，包括：通过
Figure SMS_1
计算电动汽车的充放电时长，其中，Tc为充放电时长，SOCe,c为结束充放电时的电池荷电状态，SOCs,c为开始充放电时的电池荷电状态，B为电动汽车电池容量，Pc为充放电功率，η为充放电效率；建立以充放电负荷功率均方差最小为目标的目标函数：/>
Figure SMS_2
其中，PLi为i时刻的充放电负荷功率，k是一天中划分的时段数量，Pav是参与协调控制时段的平均功率，n是参与协调控制的电动汽车数量，Pij是在i时段电动汽车j与电网的交换功率；建立以峰谷差最小的目标函数：minPDV＝maxPG,t-minPG,t，其中/>
Figure SMS_3
其中，PG,t为台区内充电桩的总输出功率，Xi',t为优化后的电动汽车i在t时段充电或放电状态，k是一天中划分的时段数量，Xi',t＝1时表示充电，Xi',t＝0时表示不充电且不放电，Xi',t＝-1时表示放电；t的时间范围约束在车辆i返回时间Tback,i与车辆i离开时间Tleave,i之间；建立以系统电压偏差最小为目标的目标函数：/>
Figure SMS_4
其中，VLi为i时段的系统电压，k是一天中划分的时段数量，Vrv是系统额定电压，n是参与电压调节的电动汽车数量，Vij是在i时段电动汽车j与电网的交换电压。
在一种实现方式中，对多目标函数进行加权处理，得到充放电控制的目标融合函数，充放电控制的目标函数为minF＝λ1P+λ2PDV+λ3V，其中，λ1，λ2，λ3表示各子目标函数对应加权系数。
在一种实现方式中，基于目标融合函数约束条件中，电池荷电状态约束包括：SOCmin≤SOCi,t≤SOCmax；SOCmin为电池荷电状态最小值，SOCmax为电池荷电状态最大值，SOCi,t为电动汽车i在t时段的电池荷电状态；充放电功率约束包括：当EV支持V2G充电桩时，
Figure SMS_5
当EV不支持V2G充电桩时，/>
Figure SMS_6
EV表示电动汽车，最大功率Pmax受智能充电器和电池限制，支持V2G充电桩的EV数量记为Nv2g，仅充电的EV数量记为Nchg；电池电量约束为：/>
Figure SMS_7
/>
Figure SMS_8
其中：tarr为EV入网时间；tdep为EV离网时间；Eini为初始电池电量；Eset为目标电池电量，Ebatt,i为电动汽车EVi的电池容量，td为可调度时段。
在一种实现方式中，基于目标融合函数约束条件，对充放电控制的目标融合函数进行求解，获得电动汽车的最优起始充放电时间以及充放电功率，包括：利用粒子群算法对充放电控制的目标融合函数进行求解，将电动汽车与电网的交换功率和起始充放电时间作为粒子，初始化粒子种群；计算粒子种群的初始适应度，筛选个体最优值与群体最优值，并反复更新迭代粒子的速度和位置，在每一轮迭代后计算目标函数的适应度值，直到达到最大迭代次数，获得电动汽车的最优起始充放电时间以及充放电功率。
在一种实现方式中，通过智能融合终端对充电桩进行负荷调控，还包括：当配电网负荷低谷或电压下调时，将电动汽车作为电力负荷，对电动汽车进行充电，直到系统频率回到正常状态或满足约束条件，停止电动汽车充电；当配电网负荷高峰或电压上调时，将电动汽车启用储能电池模式向电网放电，当电动汽车的电池的荷电状态小于或等于设定下限阈值或已到系统波动时间结束，停止电动汽车放电。
本发明基于云-边-端供需互动架构，以配电网多时间尺度电动汽车充放电运行调控平台为支撑平台，充分利用台区融合终端的就地分析决策和处理能力，实现配电网与电动汽车互动和充电设施的规范化运行。构建满足电动汽车充放电及配电网可靠运行的有序的充放电平衡策略，满足配电网重载消减调节，电压调节等策略服务，实现对用户充放电的高效引导和管控，降低配电台区重过载风险、电压越限等风险，促进电动汽车高效和友好接入配电网。
本发明的有益效果如下：
本发明充分利用台区融合终端的边缘计算架构和信息交互实时性优势，提供与充电桩的通讯和控制，同时云-边-端多层次供需互动架构实现充放电负荷的多级控制策略，有效提高了电力供需平衡和电力设备负荷效率。
本发明充分利用台区智能融合终端的全台区信息采集能力，分析得到台区实时负荷状态、电网运行状态，并结合充电桩实时充放电需求、电动汽车电池系统运行状态及总体优化调节目标生成最优充放电控制策略，并通过电动汽车与电网的接口实现充电负荷的实时调节。
本发明利用电动汽车运营平台，获取用户充放电请求及调整情况、用户调节响应情况、运行状态信息，实现与电动汽车用户的高效互动，促进规模化电动汽车接入配电网的动态平衡调节。
本发明的控制策略同时考虑充放电负荷功率均方差最小、峰谷差最小、系统电压偏差最小等优化目标，并采用粒子群算法进行求解，得到调节控制策略并下发给配电台区内充电设施执行。
附图说明
图1为本申请实施例的配电台区重过载消减调节的充放电负荷控制系统结构示意图。
图2为本申请实施例的配网重载消减功能引导调节流程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本申请的基本构想，遂图式中仅显示与本申请中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
如图1所示，本申请以下实施例提供了一种配电台区重过载消减调节的充放电负荷控制系统，所述系统包括云端110、边端130和设备端120，所述云端包括配电网调控云平台和运营平台140，所述配电网调控云平台包括但不限于充电引导模块、灵活性资源供需匹配模块、电网电压调节模块、配网重过载调节模块、配电网状态感知模块、风险监控评估模块；所述运营平台包括内网工控平台和统一物联平台，所述内网工控平台包括数据接入服务模块和数据存储监控模块；配电网调控云平台与运营平台之间可以进行消息同步、认证通讯、授权下发以及策略同步；所述边端包括智能融合终端，所述融合终端包括但不限于上行通信APP、MQTT Broker、数据中心APP、有序充放电APP和数据采集APP；有序充放电APP包括负荷分析、策略计算、状态上报和策略下发等模块；所述设备端包括若干个配电台区的电动汽车充放电平台，所述电动汽车充放电平台包括充电桩；所述设备端，用于当所述充电桩与所述智能融合终端建立通讯时，将所述充电桩的监测数据通过通讯通道分别上报至所述智能融合终端，并通过融合终端上送配电网调控云平台；所述运营平台用于在使用所述充电桩进行充电时获取用户充电需求信息，并通过接入所述运营平台的初始时刻对所述用户是否同意参与有序充放电进行授权，用户同意参与有序充放电后，可根据所述配电台区的负荷状态生成调控策略，并通过所述智能融合终端对所述充电桩进行负荷调控。
设备端包括若干个配电台区的电动汽车充放电平台，电动汽车充放电平台包括充电桩，充电桩可以包括单向有序桩和V2G桩。配电台区与智能融合终端之间可以传递配变运行数据，配电台区将能量流发送至设备端。设备端与智能融合终端之间可以进行状态上报、近场通讯、策略下发等。设备端与运营平台之间可以进行状态上报、4G公网连接、实时数据交换等。充电用户与运营平台之间可以进行状态上报、4G公网连接、充电需求上报扥。
设备端，用于当充电桩与智能融合终端建立通讯时，将充电桩的监测数据通过通讯通道上报至智能融合终端，并通过融合终端上送配电网调控云平台；运营平台用于在用户使用充电桩进行充电时获取用户充电需求信息，并通过接入运营平台的初始时刻对用户是否同意参与有序充放电进行授权，用户同意参与有序充放电后，可根据配电台区的负荷状态生成调控策略，并通过智能融合终端对充电桩进行负荷调控。
在一实施例中，根据配电台区的负荷状态生成调控策略，包括：通过智能融合终端获取配电台区的负载率；当配电台区的负载率超出阈值范围时，获取配电台区需要调节的负荷值Pad；配电网调控云平台从运营平台获取可调裕度Plow-up；
根据配电台区需要调节的负荷值Pad以及可调裕度Plow-up确定目标调节值；基于负荷预测曲线，配电网调控云平台根据目标调节值生成时段调节值，并更新调节后拟达到的负荷曲线。本实施例中，可调裕度Plow-up包括可下调裕度Plow或可上调裕度Pup。
本实施例中，系统还包括配电主站，配电主站从智能融合终端获取用户充电需求，通过实时监视区域内电网各设备的负荷和潮流情况，并结合台区上送的负载率及从运营平台获取的充电需求信息，按照负载率从小到大将台区进行排序(A1，A2...Ai，An)，若台区Ai内有可充电的桩，根据负荷(实时/预测充电时刻点)以及车辆需求功率进行充电桩分配。本发明中配电主站监视判断台区负载率是否超出重过载阈值或低于轻载负荷线，比如，以达到80％重过载低于20％严重轻载为例，如超出80％或低于20％，则以该台区负载率降低到75％或升高到50％为目标，计算出台区需要降低的负荷值下发给智能融合终端。若配电台区负载率大于20％且小于80％，则以区域台区负荷不重过载，且区域负荷均衡为目标生成策略下发给智能融合终端。
在一实施例中，通过智能融合终端对充电桩进行负荷调控，包括：当电动汽车充放电平台全部不接受智能融合终端调节控制时，配电网调控云平台下发调节目标给运营平台，通过运营平台控制放电功率或生成控制引导指令，控制引导指令用于引导用户前往电动汽车充放电平台进行电动汽车充放电；当电动汽车充放电平台部分不接受智能融合终端调节控制时，智能融合终端将未与电动汽车充放电平台形成合约的用户反馈至配电网调控云平台，并询问用户是否重新选择参与配电网互动调节；当电动汽车充放电平台部分接受智能融合终端调节控制时，配电网调控云平台将更新调节后拟达到的负荷曲线、时段调节值发送至智能融合终端。
如图2所示，本实施例中，智能融合终端从数据中心获取台区实时负载率信息，对台区负载率进行实时监视和控制，当台区负载率大于上限80％时，台区融合终端以负载率下降至80％以下为目标计算出合理的负荷调节目标值Pad。云主站还可以以台区负载率降低到0.75，或升高到0.5为目标，计算出台区需要调节的负荷值Pad,向下调节时Pad为负值，向上调节时Pad为正值。台区融合终端同时计算配电台区可下调裕度Plow并上传云主站。主站将Pup和Pdown进行比较，分两种情况生成目标调节值-Pup和-Pdown下发给智能融合终端。若包含在充电的V2G桩的调节，融合终端将V2G充电桩的分解目标总值唯一标识上发给云主站后，经计算后将调节目标总值通过下行通道下发给融合终端。融合终端将目标分解，由台区进行边缘计算处理，对台区下可控充电桩充放电概率生成引导通知或者直接下发调节处理，从而实现对台区重载消减的管控。本发明中辅助配电网进行电压调节的功能，通过对台区融合终端对台区电压实时数据监视、边缘计算处理，当配电台区电压偏移时给出合理的调节目标值，对台区下充放电负荷进行控制调节。
在一实施例中，智能融合终端根据更新调节后拟达到的负荷曲线、时段调节值建立多目标函数；对多目标函数进行加权处理，得到充放电控制的目标融合函数；基于目标融合函数约束条件，对充放电控制的目标融合函数进行求解，获得电动汽车的最优起始充放电时间以及充放电功率。
在一实施例中，智能融合终端根据更新调节后拟达到的负荷曲线、时段调节值建立多目标函数，包括：通过
Figure SMS_9
计算电动汽车的充放电时长，其中，Tc为充放电时长，SOCe,c为结束充放电时的电池荷电状态，SOCs,c为开始充放电时的电池荷电状态，B为电动汽车电池容量，Pc为充放电功率，η为充放电效率；建立以充放电负荷功率均方差最小为目标的目标函数：/>
Figure SMS_10
其中，PLi为i时刻的充放电负荷功率，k是一天中划分的时段数量，Pav是参与协调控制时段的平均功率，n是参与协调控制的电动汽车数量，Pij是在i时段电动汽车j与电网的交换功率；建立以峰谷差最小的目标函数：minPDV＝maxPG,t-minPG,t，其中/>
Figure SMS_11
其中，PG,t为台区内充电桩的总输出功率，Xi',t为优化后的电动汽车i在t时段充电或放电状态，k是一天中划分的时段数量，Xi',t＝1时表示充电，Xi',t＝0时表示不充电且不放电，Xi',t＝-1时表示放电；t的时间范围约束在车辆i返回时间Tback,i与车辆i离开时间Tleave,i之间；建立以系统电压偏差最小为目标的目标函数：/>
Figure SMS_12
其中，VLi为i时段的系统电压，k是一天中划分的时段数量，Vrv是系统额定电压，n是参与电压调节的电动汽车数量，Vij是在i时段电动汽车j与电网的交换电压。
在一实施例中，对多目标函数进行加权处理，得到充放电控制的目标融合函数，充放电控制的目标函数为minF＝λ1P+λ2PDV+λ3V，其中，λ1，λ2，λ3表示各子目标函数对应加权系数。
在一实施例中，基于目标融合函数约束条件中，电池荷电状态约束包括：SOCmin≤SOCi,t≤SOCmax；SOCmin为电池荷电状态最小值，SOCmax为电池荷电状态最大值，SOCi,t为电动汽车i在t时段的电池荷电状态；充放电功率约束包括：当EV支持V2G充电桩时，
Figure SMS_13
当EV不支持V2G充电桩时，/>
Figure SMS_14
EV表示电动汽车，最大功率Pmax受智能充电器和电池限制，支持V2G充电桩的EV数量记为Nv2g，仅充电的EV数量记为Nchg；电池电量约束为：/>
Figure SMS_15
Figure SMS_16
其中：tarr为EV入网时间；tdep为EV离网时间；Eini为初始电池电量；Eset为目标电池电量，Ebatt,i为电动汽车EVi的电池容量，td为可调度时段。
在一实施例中，基于目标融合函数约束条件，对充放电控制的目标融合函数进行求解，获得电动汽车的最优起始充放电时间以及充放电功率，包括：利用粒子群算法对充放电控制的目标融合函数进行求解，将电动汽车与电网的交换功率和起始充放电时间作为粒子，初始化粒子种群；计算粒子种群的初始适应度，筛选个体最优值与群体最优值，并反复更新迭代粒子的速度和位置，在每一轮迭代后计算目标函数的适应度值，直到达到最大迭代次数，获得电动汽车的最优起始充放电时间以及充放电功率。
在一实施例中，通过智能融合终端对充电桩进行负荷调控，还包括：当配电网负荷低谷或电压下调时，将电动汽车作为电力负荷，对电动汽车进行充电，直到系统频率回到正常状态或满足约束条件，停止电动汽车充电；当配电网负荷高峰或电压上调时，将电动汽车启用储能电池模式向电网放电，当电动汽车的电池的荷电状态小于或等于设定下限阈值或已到系统波动时间结束，停止电动汽车放电。
本发明基于云-边-端供需互动架构，以配电网多时间尺度电动汽车充放电运行调控平台为支撑平台，充分利用台区融合终端的就地分析决策和处理能力，实现配电网与电动汽车互动和充电设施的规范化运行。构建满足电动汽车充放电及配电网可靠运行的有序的充放电平衡策略，满足配电网重载消减调节，电压调节等策略服务，实现对用户充放电的高效引导和管控，降低配电台区重过载风险、电压越限等风险，促进电动汽车高效和友好接入配电网。
本发明的有益效果如下：
本发明充分利用台区融合终端的边缘计算架构和信息交互实时性优势，提供与充电桩的通讯和控制，同时云-边-端多层次供需互动架构实现充放电负荷的多级控制策略。
本发明充分利用台区智能融合终端的全台区信息采集能力，分析得到台区实时负荷状态、电网运行状态，并结合充电桩实时充放电需求、电动汽车电池系统运行状态及总体优化调节目标生成最优充放电控制策略，并通过电动汽车与电网的接口实现充电负荷的实时调节。
本发明利用电动汽车运营平台，获取用户充放电请求及调整情况、用户调节响应情况、运行状态信息，实现与电动汽车用户的高效互动，促进规模化电动汽车接入配电网的动态平衡调节。
本发明的控制策略同时考虑充放电负荷功率均方差最小、峰谷差最小、系统电压偏差最小等优化目标，并采用粒子群算法进行求解，得到调节控制策略并下发给配电台区内充电设施执行。
本申请实施例的一种配电台区重过载消减调节的充放电负荷控制系统的保护范围不限于本实施例列举的系统模块以及涉及到的步骤执行顺序，凡是根据本申请的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本申请的保护范围内。
具体实施时，以上各个模块可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个模块的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置或方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅是示意性的，例如，模块/单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或单元可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的模块/单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块/单元显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块/单元来实现本申请实施例的目的。例如，在本申请各个实施例中的各功能模块/单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块/单元单独物理存在，也可以两个或两个以上模块/单元集成在一个模块/单元中。
本领域普通技术人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本申请所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。

Claims (8)

1.一种配电台区重过载消减调节的充放电负荷控制系统，其特征在于，所述系统包括云端、边端和设备端，所述云端包括配电网调控云平台和运营平台，所述配电网调控云平台包括但不限于充电引导模块、灵活性资源供需匹配模块、电网电压调节模块、配网重过载调节模块、配电网状态感知模块、风险监控评估模块；所述运营平台包括内网工控平台和统一物联平台，所述内网工控平台包括数据接入服务模块和数据存储监控模块；所述边端包括智能融合终端，所述融合终端包括但不限于上行通信APP、数据中心APP、有序充放电APP和数据采集APP；所述设备端包括若干个配电台区的电动汽车充放电平台，所述电动汽车充放电平台包括充电桩；所述设备端，用于当所述充电桩与所述智能融合终端建立通讯时，将所述充电桩的监测数据通过通讯通道分别上报至所述智能融合终端，并通过融合终端上送配电网调控云平台；所述运营平台用于在使用所述充电桩进行充电时获取用户充电需求信息，并通过接入所述运营平台的初始时刻对所述用户是否同意参与有序充放电进行授权，用户同意参与有序充放电后，可根据所述配电台区的负荷状态生成调控策略，并通过所述智能融合终端对所述充电桩进行负荷调控。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述根据所述配电台区的负荷状态生成调控策略，包括：
通过所述智能融合终端获取所述配电台区的负载率；
当所述配电台区的负载率超出阈值范围时，获取所述配电台区需要调节的负荷值Pad；
所述配电网调控云平台从所述运营平台获取可调裕度Plow-up；
根据所述配电台区需要调节的负荷值Pad以及所述可调裕度Plow-up确定目标调节值；
基于负荷预测曲线，所述配电网调控云平台根据所述目标调节值生成时段调节值，并更新调节后拟达到的负荷曲线。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述通过所述智能融合终端对所述充电桩进行负荷调控，包括：
当所述电动汽车充放电平台全部不接受所述智能融合终端调节控制时，所述配电网调控云平台下发调节目标给所述运营平台，通过所述运营平台控制放电功率或生成控制引导指令，所述控制引导指令用于引导所述用户前往所述电动汽车充放电平台进行电动汽车充放电；
当所述电动汽车充放电平台部分不接受所述智能融合终端调节控制时，所述智能融合终端将未与所述电动汽车充放电平台形成合约的用户反馈至所述配电网调控云平台，并询问所述用户是否重新选择参与配电网互动调节；
当所述电动汽车充放电平台部分接受所述智能融合终端调节控制时，所述配电网调控云平台将所述更新调节后拟达到的负荷曲线、所述时段调节值发送至所述智能融合终端；
所述智能融合终端根据所述更新调节后拟达到的负荷曲线、所述时段调节值建立多目标函数；对所述多目标函数进行加权处理，得到充放电控制的目标融合函数；
基于目标融合函数约束条件，对所述充放电控制的目标融合函数进行求解，获得所述电动汽车的最优起始充放电时间以及充放电功率。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述智能融合终端根据所述更新调节后拟达到的负荷曲线、所述时段调节值建立多目标函数，包括：
通过
Figure FDA0003999706800000021
计算电动汽车的充放电时长，其中，Tc为充放电时长，SOCe,c为结束充放电时的电池荷电状态，SOCs,c为开始充放电时的电池荷电状态，B为电动汽车电池容量，Pc为充放电功率，η为充放电效率；
建立以充放电负荷功率均方差最小为目标的目标函数：
Figure FDA0003999706800000022
其中，PLi为i时刻的充放电负荷功率，k是一天中划分的时段数量，Pav是参与协调控制时段的平均功率，n是参与协调控制的电动汽车数量，Pij是在i时段电动汽车j与电网的交换功率；建立以峰谷差最小的目标函数：minPDV＝maxPG,t-minPG,t，其中/>
Figure FDA0003999706800000023
其中，PG,t为台区内充电桩的总输出功率，Xi',t为优化后的电动汽车i在t时段充电或放电状态，k是一天中划分的时段数量，Xi',t＝1时表示充电，Xi',t＝0时表示不充电且不放电，Xi',t＝-1时表示放电；t的时间范围约束在车辆i返回时间Tback,i与车辆i离开时间Tleave,i之间；
建立以系统电压偏差最小为目标的目标函数：
Figure FDA0003999706800000024
其中，VLi为i时段的系统电压，k是一天中划分的时段数量，Vrv是系统额定电压，n是参与电压调节的电动汽车数量，Vij是在i时段电动汽车j与电网的交换电压。
5.根据权利要求3或4所述的系统，其特征在于，所述对所述多目标函数进行加权处理，得到充放电控制的目标融合函数，所述充放电控制的目标函数为minF＝λ1P+λ2PDV+λ3V，其中，λ1，λ2，λ3表示各子目标函数对应加权系数。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述基于目标融合函数约束条件中，
电池荷电状态约束包括：SOCmin≤SOCi,t≤SOCmax；SOCmin为电池荷电状态最小值，SOCmax为电池荷电状态最大值，SOCi,t为电动汽车i在t时段的电池荷电状态；充放电功率约束包括：当EV支持V2G充电桩时，
Figure FDA0003999706800000031
当EV不支持V2G充电桩时，
Figure FDA0003999706800000032
EV表示电动汽车，最大功率Pmax受智能充电器和电池限制，支持V2G充电桩的EV数量记为Nv2g，仅充电的EV数量记为Nchg；电池电量约束为：
Figure FDA0003999706800000033
Figure FDA0003999706800000034
其中：tarr为EV入网时间；tdep为EV离网时间；Eini为初始电池电量；Eset为目标电池电量，Ebatt,i为电动汽车EVi的电池容量，td为可调度时段。
7.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述基于目标融合函数约束条件，对所述充放电控制的目标融合函数进行求解，获得所述电动汽车的最优起始充放电时间以及充放电功率，包括：
利用粒子群算法对所述充放电控制的目标融合函数进行求解，将电动汽车与电网的交换功率和起始充放电时间作为粒子，初始化粒子种群；
计算粒子种群的初始适应度，筛选个体最优值与群体最优值，并反复更新迭代粒子的速度和位置，在每一轮迭代后计算目标函数的适应度值，直到达到最大迭代次数，获得电动汽车的最优起始充放电时间以及充放电功率。
8.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述通过所述智能融合终端对所述充电桩进行负荷调控，还包括：
当配电网负荷低谷或电压下调时，将所述电动汽车作为电力负荷，对所述电动汽车进行充电，直到系统频率回到正常状态或满足约束条件，停止所述电动汽车充电；
当配电网负荷高峰或电压上调时，将所述电动汽车启用储能电池模式向电网放电，当所述电动汽车的电池的荷电状态小于或等于设定下限阈值或已到系统波动时间结束，停止所述电动汽车放电。
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