面向“车-桩-路-网”协同互动的智慧充电服务技术研究一、技术类别
共性关键技术。
二、总体目标
充电设施建设已纳入国家“新基建”重点内容，为发展公司电动汽车相关业务，解决电动汽车规模普及和大规模充电基础设施投入运营带来的配电网安全与稳定等问题，项目开展面向“车-桩-路-网”协同互动的智慧充电服务技术研究。通过构建电动汽车互动调节资源实时预测模型，提升电动汽车资源“车-桩-路-网”互动的灵活性和高效性。考虑电网资源和安全运行需求，构建适应智慧城市发展和资源优化调节的车-桩-网数字仿真模型，提出面向5G的充电聚合商与电网之间的协同调控策略，研制站级充放电调节资源聚合控制器，实现电动汽车充放电调节资源的实时监测与互动。构建充电站服务费智能控策略，采用经济手段提升充电站运营效益；针对用户的不同出行需求，设计开发用户智能充电策略推荐系统，有效解决用户寻桩难、充电难的问题。探索适应电动汽车充电桩等新兴市场主体的电力市场交易和商业模式。选取典型区域电网开展示范应用，推动电动汽车与电网协调发展，实现充电站智慧运营和用户优质服务。项目开展可助力公司汇聚多领域数据资源，保证电网安全可靠，有效提高充电服务运营管理智能化水平，增强用户参与感，提升服务满意度。
三、课题设置情况
1、“车-桩-路-网”综合感知与充放电调节资源动态聚合评估技术研究；
2、融合交通路网的车桩网数字仿真建模与协同互动技术研究；
3、面向电网和用户的人工智能充电服务与智慧运营技术研究；
4、基于区块链的多网协同互动与充电服务商业模式研究；
5、基于5G的“车-桩-路-网”协同互动与智慧充电服务示范应用。
四、项目实施期限
本项目研究的起止时间为2021年1月至2022年12月。
五、课题内容
课题1：“车-桩-路-网”综合感知与充放电调节资源动态聚合评估技术研究
主要研究内容：
（1）研究智慧城市“车-桩-路-网”多元网络交互下的交通流与电力流的协同感知与数据融合技术；
（2）研究基于电动汽车用户画像的充放电需求特性及多维视角的电动汽车充放电调节资源互动潜力评估及分类方法；
（3）研究基于功率-轨迹双特征匹配的互动调节资源动态聚合方法；
（4）研究数据驱动的在网/离网电动汽车互动调节资源实时预测技术。
预期目标：
提出交通流与电力流的综合感知方法，提升智慧城市综合协同感知与数据融合能力，建立基于用户画像的充放电需求特性模型，掌握电动汽车调节资源互动潜力评估与分类技术，提出电动汽车互动资源动态聚合方法，建立在网/离网电动汽车互动调节资源实时预测模型，提升电动汽车资源“车-桩-路-网”互动的灵活性和高效性。
考核指标：
汽车资源网（1）构建基于电动汽车用户画像的充放电需求特性和调节潜力仿真模型，覆盖私家车、出租车、公交车等典型车辆不低于10万辆；
（2）申请发明专利2项；
（3）发表核心期刊或三大检索论文1篇。
课题2：融合交通路网的车桩网数字仿真建模与协同互动技术研究主要研究内容：
（1）研究基于数据驱动、融合交通路网的车桩网数字仿真建模技术；
（2）研究面向5G的充电聚合商与电网调度系统协同交互技术架构和充电聚合商协调控制策略；
（3）研究面向电网多类型调控需求的充电聚合商参与电网协同互动调控技术；
（4）研制基于5G的站级电动汽车充放电调节资源聚合控制器。
预期目标：
开发适应智慧城市发展和资源优化调节的车桩网数字仿真模型；提出面向5G的充电聚合商与电网调度的协同交互架构及协同调控策略；研制基于5G的站级充放电调节资源聚合控制器，实现充电站电动汽车充放电调节资源的实时监测与分析。
考核指标：
（1）构建智慧城市车桩网数字仿真模型，可仿真电动汽车接入量≥50万辆，充电桩≥30万台，配电网节
点≥100个；
（2）研制基于5G的站级充放电调节资源聚合控制器，具备充电站与聚合商之间的高速互动通信、充电站动态调节资源的实时感知及充电桩功率智能调控功能；
（3）申请发明专利2项；
（4）发表核心期刊或三大检索论文1篇。
课题3：面向电网和用户的人工智能充电服务与智慧运营技术研究主要研究内容：
（1）研究充电费用、站点距离、状态等因素影响下用户充电选择行为模型，提出支持用户互动的充电网络智慧运营策略；
（2）构建强化学习算法模型训练仿真环境，研究基于强化学习技术的充电站服务费智能控策略；
（3）研究不同出行场景下的充电站点召回策略，构建基于深度学习的用户排序模型训练环境；
（4）研发电动汽车用户充电方案智能决策功能模块。
预期目标：
建立电动汽车用户充电站选择行为模型，提出基于强化学习技术的充电站服务费智能控策略，采用经济手段提升充电站运营效益；针对用户的不同出行需求，制定不同场景下的充电站点召回策略；基于博弈论与需求弹性理论，设计用户智能充电策略推荐系统的策略网络与价值网络；研发包含环境感知、动作响应在内的电动汽车用户充电方案智能决策功能模块。
考核指标：
（1）构建电动汽车用户充电站选择行为模型和充电站服务费智能控模型，可训练充电站数量不少于100个；
（2）开发电动汽车用户充电方案智能决策功能模块，所推荐方案在1万名以上用户应用中的月均值平均精度（mAP，meanAveragePrecision）大于0.7；
（3）申请发明专利2项；
（4）发表中文核心或三大检索论文1篇。
课题4：基于区块链的多网协同互动与充电服务商业模式研究
主要研究内容：
（1）研究充放电资源参与电力市场数据的区块生成与加密签名技术；
（2）研究基于人工智能算法的充电服务费率自主调节智能合约技术；
（3）研究“车-桩-路-网”协同互动与充电服务交易运营商业模式；
（4）研究电动汽车参与电网辅助服务、需求响应和现货交易的成本与市场机制。
预期目标：
提出充放电资源数据时间序列链及区块生成方法，掌握充放电资源电力交易过程加密签名算法，基于人工智能算法制定充电服务费自主调节智能合约，实现透明自主和多方信任的充电交易，探索可应用的多网协同互动与充电服务交易运营商业模式，提出电动汽车参与电网运行服务的市场机制。
考核指标：
（1）建立充放电资源电力交易过程加密签名模型，具备对不同类型充放电资源和充电聚合商交易数据的地址和密钥生成功能；
（2）申请发明专利2项；
（3）发表核心期刊或三大检索论文1篇。
课题5：基于5G的“车-桩-路-网”协同互动与智慧充电服务示范应用
主要研究内容：
（1）研究“车-桩-路-网”协同互动平台与智慧充电服务示范应用工程典型建设方案；
（2）开发“车-桩-路-网”协同互动与智慧充电服务系统；
（3）开展“车-桩-路-网”协同互动平台与智慧充电服务示范效果评价。
预期目标：
开发5G的“车-桩-路-网”协同互动与智慧充电服务系统，包括“车-桩-网”协同互动、充电站服务费智能控、用户充电方案推荐3个功能模块。选取3-5个典型充电站开展示范应用，实现车桩路网多层级信息与能量协同互动、充电站服务费智能调节和充电服务策略智能推荐，并对示范工程实际运行情况与经济效益进行评估。