【導(dǎo)讀】動態(tài)負(fù)載管理可以判斷出哪些應(yīng)用急需電力的能力正在改變?nèi)藗儗δ茉词褂玫目捶?。通過智能平衡多個充電器的電力負(fù)載，DLM可以更有效地利用電力，加快電動汽車充電速度。這種組合降低了能源成本和消耗。因此，DLM還能減輕電網(wǎng)壓力，增加能源網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的彈性。
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向純電動車過渡能否改變分布式電源生態(tài)系統(tǒng)？這是一個困擾大家很久的問題。
汽車系統(tǒng)電氣化不僅將改變汽車的“加油”方式，還能確保穩(wěn)定的能源供應(yīng)并提高效率。而要實現(xiàn)這一想法，就需要借助用于電動汽車 (EV) 充電的動態(tài)負(fù)載管理 (DLM) 系統(tǒng)。
動態(tài)負(fù)載管理可以判斷出哪些應(yīng)用急需電力的能力正在改變?nèi)藗儗δ茉词褂玫目捶?。通過智能平衡多個充電器的電力負(fù)載，DLM可以更有效地利用電力，加快電動汽車充電速度。這種組合降低了能源成本和消耗。因此，DLM還能減輕電網(wǎng)壓力，增加能源網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的彈性。
隨著全球電動汽車比例的不斷增加，充電技術(shù)成為了下一個主要限制因素。本文將探討電動汽車充電動態(tài)負(fù)載管理的充電策略、機制、挑戰(zhàn)和未來。
電動汽車充電和V2G技術(shù)基礎(chǔ)知識
為了充分了解DLM對電網(wǎng)和電動汽車充電的影響，我們先來回顧一些電動汽車充電和車輛到電網(wǎng) (V2G) 的基本知識。
電動汽車充電器的要素
電動汽車充電系統(tǒng)由以下硬件和軟件組成：
電源和電動汽車的充電接口
連接器
逆變器
控制板
用戶界面
此外，軟件和充電管理系統(tǒng)將充電器與電網(wǎng)和車輛連接起來，以平衡電力。將實時電網(wǎng)性能與充電過程聯(lián)系起來正是DLM的優(yōu)勢所在。
充電策略
業(yè)界規(guī)定了三個充電等級，其中三級充電速度最快。充電速度與充入電池的電量相關(guān)，速度越快，充入的電量就越多，充電功率（以千瓦為單位）也就越大。
快充和慢充
三級為快速充電，是通過增加充電功率和電壓來實現(xiàn)的。雖然這對消費者來說更方便，但卻會增加電池過熱（最佳溫度為25°C至35°C）受損的風(fēng)險。不過，對于大多數(shù)現(xiàn)代電動汽車來說，這種風(fēng)險較低?？焖俪潆姶蠹s需要30分鐘，而1級和2級慢速充電至少需要10小時，雖然影響到了用戶體驗，但卻能更好地保護電池。
智能充電
智能充電是智能電網(wǎng)的重要組成部分，有助于實現(xiàn)高效的能源管理和電動汽車集成。它能根據(jù)電網(wǎng)條件、能源價格和用戶偏好動態(tài)調(diào)整充電速率，優(yōu)化能源利用率和電網(wǎng)穩(wěn)定性。此外，智能充電還支持雙向電動汽車充電，允許車輛從電網(wǎng)汲取電能并反饋給電網(wǎng)。這一功能增強了電網(wǎng)的恢復(fù)能力，降低了分布式電源的資本成本，并通過全面降低電力需求來減少碳排放。
動態(tài)負(fù)載管理的作用
負(fù)載管理的其中一種用途就是補充電動汽車充電器的電網(wǎng)電力消耗。DLM在電動汽車充電器之間分配可用或多余的電力，“回收”已產(chǎn)生的電荷，以減輕電網(wǎng)負(fù)擔(dān)。
V2G如何支持負(fù)載管理
V2G技術(shù)允許電動汽車從電網(wǎng)獲取電力并向電網(wǎng)供電，從而加強了負(fù)荷管理。系統(tǒng)實時監(jiān)控電網(wǎng)狀況，并在有電或需要充電時與中央充電點通信。
這種動態(tài)方法對充電器數(shù)量沒有要求，因為系統(tǒng)會不斷優(yōu)化充電管理應(yīng)用，減少出現(xiàn)用電高峰和低谷，從而提高電網(wǎng)的整體穩(wěn)定性。
動態(tài)負(fù)載管理機制
DLM系統(tǒng)在一個持續(xù)優(yōu)化的循環(huán)中運行。此系統(tǒng)從整個電力生態(tài)系統(tǒng)中收集實時能源需求，并調(diào)整能源移動的方式和位置，以便在電力傳輸后創(chuàng)造高效率的條件。此外，它還能測量電網(wǎng)和設(shè)備的總能耗，管理交流和直流充電器，并將可再生能源納入生態(tài)系統(tǒng)。
可量化的DLM效益
能源部2018年的一項研究顯示，到2050年，四分之三能源終端使用（如汽車）的電氣化可將電網(wǎng)負(fù)荷減少高達38%。[1]由于每天會出現(xiàn)兩次用電高峰，因此電力系統(tǒng)的額定值是基于最高能量閾值設(shè)定的。此外，使用DLM來“削峰填谷”可帶來復(fù)合的可持續(xù)性影響，減少所需的額定電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施容量，優(yōu)化整體電力傳輸效率。
實施智能技術(shù)解決方案可以節(jié)省大量成本。DLM就是一個很好的例子，因為能以更少的能源帶來更高的效率。這些優(yōu)勢可通過以下方式降低消費者和生產(chǎn)者的成本：
減少資本支出：運營商無需安裝升級版電源即可滿足新增需求。
降低每月能源費用：DLM減少了總體能源需求，降低了每月的經(jīng)常性能源費用（目前電動汽車需求的額外費用約為每月18歐元）。[2]
電動汽車充電負(fù)載管理市場的領(lǐng)跑者
負(fù)載管理的重要性與日俱增，這也加劇了電動汽車充電市場的競爭。Ampeco、Etrel、Driivz和EVBox等知名企業(yè)正在加快這項技術(shù)的研發(fā)，以實現(xiàn)車對物 (V2X) 通信。同時，DLM主要用于住宅和商業(yè)充電，2023年電動汽車充電軟件市場規(guī)模已接近12億美元，預(yù)計到2030年將增長到75億美元。[3]
動態(tài)負(fù)載管理的未來創(chuàng)新
與許多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用一樣，人工智能可以進一步推動智能充電和DLM系統(tǒng)的發(fā)展。學(xué)習(xí)和預(yù)測使用模式將使軟件更快地達到最佳效率，而增加可再生能源的收集和輸送將提高這些“免費”能源的效率。將部分能源轉(zhuǎn)向可再生能源將提高效率、降低成本，并進一步改善可持續(xù)性。
然而，在大規(guī)模采用DLM方面還存在著一些障礙。首先，與許多新技術(shù)一樣，現(xiàn)場技術(shù)人員的專業(yè)知識和監(jiān)管部門的監(jiān)督尚未跟上產(chǎn)品開發(fā)的步伐。此外，缺乏將充電設(shè)備與基礎(chǔ)設(shè)施連接起來的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議將限制集成選擇，并可能限制系統(tǒng)吸收和重新分配電荷的能力。為了克服這些障礙，政府機構(gòu)必須積極支持和投資智能電網(wǎng)技術(shù)的開發(fā)和實施，并確保DLM安全地與智能電網(wǎng)集成。
結(jié)語
DLM可優(yōu)化分布式電源生態(tài)系統(tǒng)中的電動汽車充電。隨著車輛成為V2X的移動電站，DLM可以帶來更多重要優(yōu)勢：
優(yōu)化能源生產(chǎn)和分配
為生產(chǎn)者和消費者降低資本成本和經(jīng)常性成本
增強電網(wǎng)穩(wěn)定性
電網(wǎng)彈性
可持續(xù)性收益
電動汽車技術(shù)發(fā)展迅速，可再生能源的成本已接近化石燃料。[4]了解DLM的方法、技術(shù)、現(xiàn)狀和未來，對于管理所有能源并將其引導(dǎo)到最需要的地方至關(guān)重要。市場領(lǐng)導(dǎo)者可以有效地發(fā)展和擴大這一重要市場，從而建設(shè)一個更加可持續(xù)發(fā)展的世界。
常見問題
什么是電動汽車充電中的動態(tài)負(fù)載管理？
動態(tài)負(fù)載管理是一種可實時調(diào)整多個電動汽車充電器電力分配的系統(tǒng)，能夠優(yōu)化可用電量，防止電網(wǎng)過載。此系統(tǒng)可測量高低功耗來源，并根據(jù)需要在電動汽車、充電站和其他設(shè)備之間進行平衡。
動態(tài)負(fù)載管理能為電動汽車充電帶來何種益處？
采用DLM可以節(jié)約經(jīng)常性成本和資本成本、提高可持續(xù)性和電網(wǎng)彈性。DLM可以幫助運營商避免升級電表，通過“回收”電力降低能源成本，并減少從電網(wǎng)汲取的電力。它還能在高峰和非高峰時段平衡負(fù)載，并利用車輛作為移動發(fā)電站，從而提高電網(wǎng)彈性。
動態(tài)負(fù)載管理能否與現(xiàn)有電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施配合使用？
當(dāng)然可以。DLM解決方案設(shè)計的初衷就是能與同時運行的現(xiàn)有電動汽車充電樁集成。它還可以管理三種電源形式：直流電、交流電和太陽能直流電（來自光伏電源），所有這些都無需對硬件進行重大改動。
電動汽車充電中的動態(tài)負(fù)載管理前景如何？
DLM的普及離不開技術(shù)的進步以及宏觀趨勢的支持。其中之一就是利用人工智能的“智能”特性來提高其性能。而考慮到全球氣候變化的影響，還需要在偏遠地區(qū)增加彈性備用電源。此外，DLM可以讓風(fēng)能和太陽能等間歇性能源成為可能。DLM的一個重要特性是通過削峰填谷減少能源間歇性問題，進而提升可再生能源的利用率。
參考資料
（來源：ASK Consulting Solutions, LLC，作者：Adam Kimmel，ASK Consulting Solutions, LLC的創(chuàng)始人兼總負(fù)責(zé)人）
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