Принципы интеллектуального управления зарядными станциями для электромобилей

8

Ежеквартальный спецвыпуск № 1 (24), март 2022

В статье излагаются подходы по формированию алгоритмов 

по дистанционному интеллектуальному управлению заряд-

ной инфраструктурой на примере быстрых многопортовых 

станций.  Реализация  возможных  интеллектуальных  сцена-

риев управления, включая динамическую балансировку на-

грузки  между  портами  зарядных  станций,  осуществляется 

посредством коммуникационного протокола OCPP версии 1.6 

с  поддержкой  функционала  Smart  Charging.  Разрабатыва-

емые  алгоритмы  интеллектуального  управления  должны 

обес печивать для оператора зарядной инфраструктуры мак-

симальную загрузку станций, позволяющую повысить доход 

от услуг по зарядке, а для пользователей инфраструктуры — 

уменьшить время зарядки электромобиля и повысить каче-

ство предоставления услуг.

Принципы интеллектуального 

управления зарядными 

станциями для электромобилей

Э

лектротранспорт  является  одним  из  основополагающих  векторов  развития 

экологически чистого транспорта будущего как за рубежом, так и в Российской 

Федерации.  В  России  парк  электромобилей  (ЭМ)  вырос  с  3600  в  2019  году 

до 10 836 единиц к 2021 году [1], что подтверждает рост спроса на электрозаряд

-

ную инфраструктуру и востребованность в развитии технологий в этой сфере (рисунок 1).

Дмитрий ГВОЗДЕВ,

к.т.н., доцент, 

первый заместитель 

генерального 

директора —  

главный инженер  

ПАО «Россети 

Московский регион»

Армен САФАРЯН,

советник генерального 

директора АО «ФИЦ»

Артем КОРОЛЕВ,

заместитель 

главного инженера 

по инновациям 

и проектной 

деятельности  

ПАО «Россети 

Московский регион»

Инновации

647

920

2530

3600

6300

10839

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

2016

2017

2018

2019

2020

2021

Ко

ли

че

ст

во

 э

ле

кт

ромоби

ле

й 

в 

РФ

, шт

.

Рис. 1. Динамика роста парка электромобилей в России

9

Владислав БОЛОНОВ,

к.т.н., заместитель 

начальника 

управления — 

начальник отдела 

инноваций 

и энергоэффективности 

ПАО «Россети 

Московский регион»

Евгений ОКНИН,

главный эксперт 

отдела инноваций 

и энергоэффективности 

ПАО «Россети 

Московский регион»

Роман ТИМОХИН,

ведущий эксперт 

отдела по развитию 

электрозарядной 

инфраструктуры 

АО «Энергоцентр»

Одним из ключевых сдерживающих факторов при приобретении электромобиля, по

-

мимо его стоимости, является отсутствие развитой сети зарядной инфраструктуры на тер

-

ритории РФ, что ограничивает протяженность поездок и возможные направления марш

-

рутов движения.

До настоящего времени развитие зарядной инфраструктуры для электротранспорта 

в Российской Федерации в основном было направлено на создание сети зарядных стан

-

ций (ЗС) в крупных городах, однако в рамках развития внутреннего туризма в связи с со

-

вершенствованием  моделей  электромобилей  и  увеличением  их  запаса  хода  набирают 

популярность  междугородние  туристические  маршруты.  В  связи  с  чем  возрастает  вос

-

требованность  развития  зарядной  инфраструктуры  на  автомагистралях  федерального 

значения.  Так,  Распоряжением  Правительства  Российской  Федерации  от  24.12.2021 

№ 3835­р [2] утвержден перечень территорий и дорог федерального значения, опреде

-

ленных в качестве пилотных для создания зарядной инфраструктуры для электротранс

-

портных средств до 2024 года. Указанные мероприятия планируются к реализации в рам

-

ках утвержденной Распоряжением Правительства Российской Федерации от 22.08.2021 

№ 2290­р «Концепции по развитию производства и использования электрического авто

-

мобильного транспорта» [3].

При этом современные электромобили, в сравнении с предшественниками, при повы

-

шении автономности (увеличение максимального пробега) обладают также значительно 

большей мощностью, что требует применения тяговых батарей большой емкости. Дан

-

ные обстоятельства требуют для обеспечения комфортной эксплуатации современных 

электромобилей использовать ЗС большой мощности, обеспечивающие приемлемое вре

-

мя зарядки батарей. Например, для полной зарядки электромобиля Audi e­tron 55 quattro 

(емкость батареи 95 кВт·ч), официально продаваемого на российском рынке, требуется 

26 минут при мощности зарядки 155 кВт и 76 минут при мощности зарядки 50 кВт [4].

При размещении ЗС

на междугородних маршрутах в силу их большой протяженности 

и значительного расстояния между объектами придорожной инфраструктуры необходи

-

мо предусмотреть максимальное удобство использования зарядной инфраструктурой — 

обес печить возможность одновременной зарядки нескольких электромобилей на пунктах 

зарядки.

В этих условиях актуальными техническими решениями в области зарядной инфра

-

структуры становятся многопортовые универсальные зарядные комплексы с различными 

типами  коннекторов,  позволяющие  заряжать  одновременно  несколько  электромобилей 

на  одной  ЗС,  что  экономически  целесообразнее  установки  нескольких  станций  малой 

мощности с разными типами коннекторов.

Учитывая, что на рынке представлены электромобили с различными типами зарядных 

портов, мощностью, емкостью тяговой батареи для повышения эффективности использо

-

вания таких зарядных комплексов, требуется обеспечение динамической балансировки 

нагрузки между портами ЗС с учетом различных факторов: времени стоянки, требуемой 

мощности заряда, степени заряда батареи электромобиля, доступности ЗС и зарядных 

портов и т.д.

Для  решения  данной  задачи  в  рамках  выполнения  научно­ исследовательских 

и опытно­ конструкторских работ (НИОКР) ПАО «Россети Московский регион» планируется 

разработка алгоритмов по дистанционному интеллектуальному управлению ЗС, включая 

динамическую балансировку нагрузки между портами ЗС, с разработкой соответствую

-

щего  программного  решения  в  виде  модуля,  интегрируемого  в  программный  комплекс 

по управлению сетью ЗС.

Апробация  разрабатываемого  Программного  модуля  планируется  на  базе  развер

-

тываемой зарядной инфраструктуры на автомагистрали М­11 «Нева», состоящей из со

-

временных быстрых многопортовых ЗС. Для целей настоящей статьи под быстрыми ЗС 

подразумеваются ЗС постоянного тока, потребляемой мощностью не менее 100 кВт и воз

-

можностью одновременной зарядки не менее двух ЭМ по коннекторам постоянного тока.

10

Ежеквартальный спецвыпуск № 1 (24), март 2022

Существующие решения производителей ЗС и разра

-

ботчиков программных комплексов

 не учитывают в полной 

мере  многокритериальность  данной  задачи  и  в  основном 

ориентированы на реализацию однотипных алгоритмов для 

распределения  нагрузки  между  отдельными  ЗС.  Примеры 

данных решений:

–

OPTIMAX  for  Smart  Charging  от  ABB  (Швейцария)  — 

управление зарядкой по расписанию, ограничение мощ

-

ности ЗС [5];

–

Решение от Virta (Финляндия) — ограничение мощности 

ЗС для непревышения суммарной доступной мощности 

инфраструктурного объекта [6];

–

Система от Circontrol (Испания) — ограничение мощно

-

сти  ЗС  для  непревышения  суммарной  доступной  мощ

-

ности инфраструктурного объекта, задание приоритета 

оставшейся  располагаемой  мощности  для  конкретной 

ЗС [7];

–

CHARX manage от Phoenix Contact (Германия) — задание 

приоритета по мощности зарядки для конкретной ЗС [8];

–

EVlink от Schneider Electric (Франция) — пропорциональ

-

ное  распределение  мощности  между  ЗС,  ограничение 

мощности ЗС для неперевышения суммарной доступной 

мощности,  задание  приоритета  по  мощности  зарядки 

для конкретной ЗС [9].

Дистанционный мониторинг и управление современны

-

ми ЗС для электромобилей, в том числе в вышеуказанных 

решениях,  осуществляется  посредством  коммуникацион

-

ного  протокола  Open  Charge  Point  Protocol  (OCPP,  откры

-

тый  протокол  зарядной  станции)  [10].  OCPP  разработан 

в 2009 году Альянсом Open Charge Alliance (OCA) как сво

-

бодно  распространяемый  протокол  с  открытым  исходным 

кодом.  На  данный  момент  OCPP  —  это,  по  сути,  главный 

отраслевой стандарт взаимодействия для элементов заряд

-

ной инфраструктуры как в мире, так и в России. Внедрение 

его на практике означает, что любая ЗС, поддерживающая 

OCPP, может управляться программным обеспечением, так

-

же поддерживающим OCPP.

Для реализации возможности интеллектуальных сцена

-

риев управления ЗС, начиная с версии OCPP 1.6, предусмо

-

трена поддержка функционала Smart Charging.

С помощью Smart Charging верхнеуровневый программ

-

ный комплекс (далее — Система) может управлять потребля

-

емой  мощностью  или  током  конкретного  порта  ЗС,  а  также 

суммарным потреблением электроэнергии для ЗС или группы 

ЗС, подключенных к Системе по любым каналам связи (как 

правило,  посредством  GPRS­модема).  Интеллектуальное 

управление  (задание  и  изменение  ограничений)  в  рамках 

Smart Charging осуществляется с помощью профилей заряд

-

ки (Charging Profile), транслируемых Системой в ЗС.

Профиль  состоит  из  расписаний  (Charging  Schedule), 

определяющих для заданных интервалов времени лимиты 

потребляемой мощности или силы тока, а также количество 

задействованных при зарядке фаз (для портов переменного 

тока) для каждого порта ЗС, подключенной к Системе. В за

-

висимости от типа Профиля они могут быть применены как 

ко всем новым зарядным сессиям ЗС (в том числе при ра

-

боте ЗС в автономном режиме), так и к текущей зарядной 

сессии.

Ниже приведен пример загрузки в ЗС профиля, позво

-

ляющего ограничить потребляемую мощность в различные 

периоды времени до 11, 9 и 4,5 кВт [11].

csChargingProfiles”: {

“chargingProfileId”: 158798,

“chargingProfileKind”: “Absolute”,

“chargingProfilePurpose”: “TxProfile”,

“chargingSchedule”: {

“chargingRateUnit”: “W”,

“chargingSchedulePeriod”: [

{

“limit”: 11000.0,

“startPeriod”: 0

},

{

“limit”: 9000.0,

“startPeriod”: 780

},

{“limit”: 4500.0,

“startPeriod”: 1680

},

“duration”: 1680

},],

“stackLevel”: 0,

“transactionId”: 339373,

“validFrom”: “2020–10–15T14:32:00+00:00”,

“validTo”: “2020–10–16T14:15:00+00:00”

}

Далее  представлены  примеры  реализации  типовых 

сценариев  интеллектуального  управления,  описанные 

OCPP [10]:

–

внутренняя балансировка нагрузки (Internal Load Balanc

-

ing);

–

централизованная  интеллектуальная  зарядка  (Central 

Smart Charging);

–

локальная  интеллектуальная  зарядка  (Local  Smart 

Charging).

Внутренняя балансировка нагрузки.

 Сценарий заключа

-

ется в балансировке нагрузки между портами ЗС согласно 

заданному ЗС расписанию для каждого порта при фиксиро

-

ванной мощности ЗС, заданной Системой (рисунок 2).

Централизованная  интеллектуальная  зарядка. 

Сце

-

нарий заключается в централизованном управлении распи

-

санием для каждой ЗС с учетом изменения располагаемой 

общей  доступной  мощности  (рисунок  3).  Системой  могут 

Инновации

11

динамически устанавливаться лимиты потребляемой мощ

-

ности или тока для каждого коннектора.

Локальная  интеллектуальная  зарядка. 

Сценарий  за

-

ключается в управлении лимитами потребляемой нагрузки 

локальной  группой  ЗС,  подключенных  к  единому  контрол

-

леру (например, на паркинге). Схема реализации представ

-

лена на рисунке 4. Контроллером могут динамически уста

-

навливаться лимиты потребляемой мощности или тока для 

каждого коннектора.

Приведенные примеры охватывают несколько типовых 

сценариев организации интеллектуальной зарядки электро

-

мобилей  без  детализированного  описания  алгоритмов, 

учитывающих множество параметров, влияющих на время 

и скорость заряда электромобилей.

Динамически изменяя лимиты потребляемой электромо

-

билями мощности путем загрузки в ЗС профилей для кон

-

кретной зарядной сессии выбранного порта, можно реали

-

зовать 

алгоритмы балансировки нагрузки между портами 

ЗС 1

ЗС 1

Коннектор

2

Коннектор

1

OCPP Профиль зарядки

OCPP Профиль зарядки

СУ получает 

ограничения

по доступной 

мощности

Система 

управления

Зарядная станция: ЗС1

Коннектор

2

Коннектор

1

Зарядная станция: ЗС2

ЗС 2

Сигнал Control Pilot

Сигнал Control Pilot

ЭМ1

ЭМ2

Рис. 2. Схема реализации балансировки нагрузки посредством OCPP

Рис. 3. Схема реализации централизованной интеллектуальной зарядки посредством OCPP

OCPP Профиль зарядки

OCPP Профиль зарядки

СУ получает 

прогноз нагрузки

из внешней системы

Система 

управления

ЗС 1

ЗС 3

ЗС 2

Сигнал Control Pilot

Сигнал Control Pilot

ЭМ1

ЭМ2

12

Ежеквартальный спецвыпуск № 1 (24), март 2022

ЗС через системы управления верхнего уровня оператора 

зарядной инфраструктуры

.

В рамках выполняемой ПАО «Россети Московский ре

-

гион»  НИОКР  планируется  разработка  и  апробация  дан

-

ных  алгоритмов  с  помощью  вышеуказанного  механизма, 

а  также  обеспечение  возможности  их  объединения  для 

организации  автоматизированного  процесса  зарядки  не

-

скольких электромобилей посредством разрабатываемого 

программного модуля. В качестве входящей информации 

планируется использовать следующие параметры, переда

-

ваемые ЗС, а также мобильным приложением владельца 

электромобиля:

–

планируемое время стоянки электромобиля;

–

расстояние до следующей планируемой подзарядки;

–

степень заряда батареи электромобиля;

–

остаточный пробег электромобиля;

–

информация о выбранном тарифе зарядки;

–

требуемая мощность (ток) зарядки;

–

текущая мощность (ток) зарядки;

–

занятость ЗС (портов), подключенных к Системе;

–

температурный режим ЗС.

В качестве выходных данных программного модуля бу

-

дет  использоваться  профиль  Smart  Charging  с  рассчитан

-

ными  лимитами  потребления,  передаваемый  в  Систему 

и транслируемый в ЗС в рамках активной зарядной сессии.

Разрабатываемые  алгоритмы  интеллектуального 

управления должны обеспечивать для оператора заряд

-

ной инфраструктуры максимальную загрузку ЗС, позволя

-

ющую получить максимальный доход от услуг по зарядке, 

а  для  пользователей  инфраструктуры  —  возможность 

зарядки  электромобиля  в  течение  требуемого  времени 

и  передвижения  до  следующей  планируемой  точки  за

-

рядки.

Целевую функцию для решения задачи оптимизации за

-

грузки сети ЗС можно представить в следующем виде:

f

(

x

)

 = 

P

сумм

=   

P

i

→ 

max

,

(1)

где 

P

сумм

  —  суммарная  загрузка  (потребляемая  мощность) 

ЗС, объединенных в единую сеть; 

n

 — количество ЗС; 

P

i

 — 

нагрузка 

i

­й ЗС.

P

i

=

j

m

=

1

 P

i,j

(

x

1 

… x

k

)

, 

(2)

где 

P

i,j

 — нагрузка (потребляемая мощность) на 

j

­м коннекто

-

ре 

i

­й ЗС; 

x

1 

… x

k

 — параметры, влияющие на выбор лимита 

нагрузки коннектора ЗС (различаются в зависимости от рас

-

сматриваемого алгоритма интеллектуального управления).

Для учета стоимостных параметров и максимизации вы

-

ручки от оказания услуг по зарядке дополнительно использу

-

ются стоимостные характеристики, закладываемые в тари

-

фы, и  суммарное энергопотребление  сетью  ЗС. В данном 

случае целевая функция примет вид:

f

(

x

)

 = 

S

сумм

=

S

i

 → max, 

(3)

где 

S

сумм

 — суммарная выручка от оказания услуг по заряд

-

ке  электромобилей  на  ЗС,  объединенных  в  единую  сеть; 

S

сумм 

—  суммарная выручка от 

i

­й ЗС.

S

i 

= 

j

m

=

1

c

i,j 

∙ 

W

i,j

(

x

1 

… x

k

)

, 

 (4)

Рис. 4. Схема реализации локальной интеллектуальной зарядки посредством OCPP

OCPP Профиль зарядки

OCPP Профиль зарядки

Контроллер

ограничивает общую

мощность локальной

группы ЗС

Локальный

контроллер

ЗС 3

ЗС 1

ЗС 2

Сигнал Control Pilot

Сигнал Control Pilot

ЭМ2

ЭМ1

Локальная гр.

OCPP 

Профиль 

зарядки

Система

управления

Инновации

13

где 

c

i,j

 — стоимость электроэнергии для пользователя на 

j

­м 

коннекторе 

i

­й  ЗС; 

W

i,j

  —  потребленная  электроэнергия 

на 

j

­м коннекторе 

i

­й ЗС.

Реализация  алгоритмов  распределения  мощности  (как 

в  зарядной  инфраструктуре  в  целом,  так  и  в  рамках  еди

-

ничной  ЗС)  невозможна  без  использования  методов  опти

-

мизации  и  математической  статистики.  Существует  значи

-

тельное  количество  различных  вариантов  решения  задач 

оптимизации,  каждый  из  которых  характеризуется  своими 

преимуществами и недостатками.

Выбор конкретных методов оптимизации будет осущест

-

вляться в рамках НИОКР при отработке алгоритмов интел

-

лектуального управления ЗС.

В настоящее время, с учетом проведенного обзора опы

-

та на 1­м этапе НИОКР, авторам статьи представляется це

-

лесообразным рассмотрение следующих алгоритмов:

1. Учет требуемой электромобилем мощности зарядки

В данном алгоритме предусматривается ограничение вы

-

деляемой на порт ЗС мощности в соответствии с запраши

-

ваемой  электромобилем  мощностью.  Оставшаяся  распо

-

лагаемая мощность ЗС может быть распределена между 

другими портами. Данный алгоритм актуален для устарев

-

ших  моделей  электромобилей,  не  поддерживающих  за

-

рядку доступной мощностью, выделенной на коннектор ЗС, 

а также для случая, когда тяговая батарея электромобиля 

заряжена более, чем на 80%, и не требуется большой ток 

зарядки.

В  качестве  параметров 

x

  целевой  функции  в  данном 

алгоритме выступает потребляемая электромобилем мощ

-

ность (сила тока).

Например, электромобиль Nissan Leaf первого поколения 

поддерживает максимальную мощность зарядки 46 кВт через 

порт  CHAdeMO  [4],  при  этом  большинство  современных  ЗС 

поддерживают зарядку до 150 кВт для портов постоянного тока.

Для данного и последующих примеров рассматривается 

модель ЗС Charge Complex­ T Ampersand мощностью 120 кВт, 

имеющая  5  коннекторов  (максимальная  поддерживаемая 

мощность зарядки через порты постоянного тока — 80 кВт).

Для  вышеобозначенного  случая  без  применения  алго

-

ритма получим следующий вид целевой функции:

P

ЗС 

= 

P

1(

CHAdeMO

)

 + 

P

2(

CCS

1)

 + 

P

3(

CCS

2)

 + 

P

4(

Type

1)

 +

P

5(

Type

2)

 =

P

1(

CHAdeMO

)

 + (

P

(З

Cmax

) 

– 

x

) = 46 + (120 – 80) = 86 кВт

(на 1­й порт зарезервирована мощность 80 кВт).

С применением алгоритма получим следующий вид:

P

ЗС

= 46 + (120 – 46) = 120 кВт

(на 1­й порт зарезервирована мощность 46 кВт).

Таким образом, алгоритм позволит догрузить ЗС на 34 кВт 

(за счет перераспределения располагаемой мощности).

2. Учет заявленного времени стоянки электромобиля

В данном алгоритме предусматривается ограничение вы

-

деляемой мощности на порт ЗС в соответствии с заявлен

-

ной продолжительностью стоянки. По информации, полу

-

ченной  от  пользователя  через  мобильное  приложение, 

заряд может быть отложен либо ограничена его мощность 

с учетом завершения полного заряда ко времени отъезда. 

Таким образом, оставшаяся располагаемая мощность ЗС 

может  быть  распределена  между  другими  портами.  Дан

-

ный  алгоритм  актуален  для  ситуаций,  в  которых  продол

-

жительность  стоянки  электромобиля  превышает  время, 

необходимое  для  полной  зарядки  тягового  аккумулятора 

электромобиля.

В  качестве  параметров 

x

  целевой  функции  выступает 

время зарядки и потребляемая мощность (сила тока).

Например,  если  владельцем  электромобиля  запла

-

нирована  стоянка  в  течение  3  часов  с  зарядкой  через 

порт постоянного тока и условием полной зарядки акку

-

мулятора  на  75  кВт∙ч,  то  с  использованием  алгоритма 

мощность зарядки может быть ограничена до 25 кВт для 

достижения 100% заряда к окончанию трехчасовой сто

-

янки, при этом на остальные порты может быть подано 

суммарно до 95 кВт.

P

ЗС 

= 

25 + 

(

120 – 

75

3

) 

= 120 кВТ.

Без использования алгоритма за электромобилем будет 

зарезервировано 80 кВт мощности в течение всего времени 

стоянки и на остальные порты может быть подано только 

40 кВт мощности.

P

ЗС 

= 

25 + (120 – 80) = 65 кВт.

Таким  образом,  алгоритм  позволит  догрузить  ЗС 

на 55 кВт.

3. Учет различий в тарифных планах

В данном алгоритме предусматривается приоритет для за

-

рядки пользователей, исходя из выбранного ими тарифного 

плана в привязке к порту ЗС. Алгоритм целесообразно ис

-

пользовать при превышении суммарной возможной потреб­

ляемой  мощности  электромобилей  над  общей  доступной 

мощностью ЗС.

В  качестве  параметров 

x

  целевой  функции  выступает 

потребляемая мощность (сила тока), определяемая выбран

-

ным тарифом.

Например, при тарифном плане 1 («стандартный» тариф) 

стоимость услуги по зарядки составляет 10 руб./кВт·ч, при та

-

рифном плане 2 («VIP» тариф) — 20 руб./кВт·ч (цены приве

-

дены для примера расчета, реальная стоимость услуги может 

отличаться).  Мощность  зарядки,  доступная  пользователям, 

определяется пропорционально тарифной стоимости, то есть 

на порт 1 (пользователь с тарифным планом 1) будет пода

-

14

Ежеквартальный спецвыпуск № 1 (24), март 2022

но 40 кВт, на порт 2 (пользователь с тарифным планом 2) — 

80 кВт (общая доступная мощность ЗС — 120 кВт).

Выручка  оператора  ЗС  без  использования  алгоритма 

(оплата по единому «стандартному» тарифу, равномерное 

распределение  мощности)  при  одновременной  зарядке 

на двух портах за 1 час составит:

S

без алг 

= 

c

ЗС11

∙

W

ЗС11

 + 

c

ЗС12

∙

W

ЗС12

 = 

c

ЗС11

∙

P

ЗС11

∙ 

t

 + 

c

ЗС12

∙

P

ЗС12

∙ 

t 

= 

= 10 руб./ кВт·ч ∙60 кВт∙1ч + 10 руб./ кВт·ч∙60 кВт∙1ч = 1200 руб.

с использованием алгоритма:

S

с алг

 = 

c

ЗС11

∙

W

ЗС11

 + 

c

ЗС12

∙W

ЗС12

 = 

c

ЗС11

∙

P

ЗС11

∙ 

t 

+ c

ЗС12

∙

P

ЗС12

∙ 

t 

=

= 10 руб./ кВт·ч∙40 кВт∙1ч + 20 руб./кВт·ч∙80 кВт∙1ч = 2000 руб.

Таким образом, алгоритм позволит для указанного при

-

мера увеличить выручку от предоставления услуги на 66,7%.

4. Учет расстояния до следующего планируемого пун

-

кта зарядки

В  соответствии  с  данным  алгоритмом  программный  ком

-

плекс,  получая  информацию  об  остаточном  пробеге  элек

-

тромобиля и степени заряда аккумулятора, может предла

-

гать пользователю не полностью заряжать электромобиль, 

а  лишь  для  обеспечения  гарантированного  перемещения 

до  следующего  пункта  зарядки  и  минимизации  времени 

пребывания  на  ЗС  в  случае  ее  большой  востребованно

-

сти (в случае зарядки нескольких электромобилей на теку

-

щей ЗС).

Например,  для  преодоления  расстояния  между  ЗС 

в  100  км  электромобилю Telsa  Model  3  требуется  порядка 

15,1 кВт·ч электроэнергии [4]. Для увеличения степени за

-

рядки  батареи  электромобиля  на  данную  величину  потре

-

буется  0,38  часа  (при  занятости  второго  порта  зарядной 

станции  аналогичным  электромобилем  мощность  зарядки 

будет ограничена до 40 кВт). При этом для полного заряда 

(60 кВт·ч) в данных условиях необходимо порядка 1,5 часов.

Использование  данного  алгоритма  позволит  повысить 

равномерность загрузки сети ЗС, сэкономить время пользо

-

вателей.

5. Перенаправление на следующий пункт зарядки

Получая информацию об остаточном пробеге электромоби

-

ля и степени заряда аккумулятора, в случае занятости или 

большой  востребованности  ЗС  в  соответствии  с  данным 

алгоритмом программный комплекс может предлагать поль

-

зователю направиться на следующую по маршруту следова

-

ния ЗС, при этом может предусматриваться бронирование 

зарядной сессии с учетом остаточного заряда, скорости дви

-

жения электромобиля, дорожной ситуации.

Алгоритм  позволяет  при  занятой  ЗС  уменьшить/ис

-

ключить  время  ожидания  пользователем  возможности 

зарядки. Данный алгоритм актуален для электромобилей 

с запасом хода, значительно превышающим расстояние 

между ЗС, размещенными на маршруте следования элек

-

тромобиля.

Приведенные алгоритмы могут быть использованы как 

обособленно, так и в различных сочетаниях друг с другом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В статье рассмотрены особенности дистанционного интел

-

лектуального управления зарядными станциями в контексте 

выполняемой в ПАО «Россети Московский регион» НИОКР, 

приведено  описание  алгоритмов  по  интеллектуальному 

управлению  ЗС,  включая  динамическую  балансировку  на

-

грузки между портами ЗС.

На основе представленных алгоритмов будет разрабо

-

тан программный модуль, интегрируемый в программный 

комплекс  по  управлению  сетью  ЗС.  Реализация  данных 

алгоритмов на практике направлена на обеспечение удоб

-

ства  пользователей  зарядной  инфраструктуры,  а  также 

повышение выручки оператора зарядной инфраструктуры 

от оказания услуг по зарядке электромобилей за счет по

-

вышения загрузки сети ЗС. В качестве пилотного объекта 

для апробации модуля выбрана зарядная инфраструктура 

на  автомагистрали  М­11  «Нева»,  состоящая  из  быстрых 

многопортовых ЗС.

По результатам выполнения НИОКР будут подготовле

-

ны рекомендации по тиражированию разработанных реше

-

ний.  

ЛИТЕРАТУРА
1.  Парк  электромобилей  в  России.  Аналитическое  агентство 

«Автостат». URL: https://www.autostat.ru.

2.  Распоряжение  Правительства  Российской  Федера

-

ции  от  24.12.2021  №  3835­р.  URL:    http://government.ru/

docs/44250/.

3.  Распоряжение  Правительства  Российской  Федерации 

от 22.08.2021 № 2290­р. URL: http://government.ru/docs/43060/.

4.  Electric Vehicle Database. URL: https://ev­database.org.
5.  ABB Global. URL: https://abb.com.
6.  Smart  Energy  Management  Solutions.  URL:  https://www.virta.

global.

7.  Jin C.,  Tang J.,  Ghosh P.  Optimizing  electric  vehicle  charging: 

A  customer's  perspective.  IEEE  Trans.  Veh.  Technol.,  2013, 

vol. 62, no. 7, pp. 2919­2927.

8.  CHARX manage. URL: https://www.phoenixcontact.com.
9.  Guo Y., Xiong J., Xu S., Su W. Two­ Stage Economic Operation of 

Microgrid­ Like Electric Vehicle Parking Deck. IEEE Trans. Smart 

Grid, 2016, vol. 7, no. 3, pp. 1703­1712.

10.  Open  Charge  Point  Protocol.  URL:  https://www.openchargealli

-

ance.org/.

11.  How to Send EV Charging Profiles to Your Open Charge Point 

Protocol  (OCPP)  Charging  Station.  URL:  https://www.ampcon

-

trol.io.

Инновации

CIRED 

Porto

СЕМИНАР

2022

ЭЛЕКТРОМОБИЛИ 

И РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКИЕ СЕТИ

Подробности на сайте организатора: WWW.CIRED2022PORTO.ORG,
а также в разделе «Мероприятия» на сайте журнала: WWW.EEPiR.RU

Ждем вас в Португалии 2–3 июня!

Семинары CIRED по специальным темам проходят 

в странах Европы каждые два года между основными 

конференциями CIRED.
Семинар 2022 года на актуальную тему 

«Электромобили и распределительные электрические 

сети» состоится 2–3 июня в городе Порту 

(Португалия).
Участие в мероприятии 

—

 это уникальная 

возможность обсудить важную и перспективную тему 

с 400 мировыми экспертами.

ПОРТУ, ПОРТУГАЛИЯ

2–3 ИЮНЯ 2022

Официальный 
информационный партнер