（一）充电设施升级与改造

1. 对现有充电桩进行智能化升级，使其具备实时通信和远程控制功能。

   • 安装智能电表和传感器，精确监测充电过程中的电量、电压、电流等参数。

   • 更换老旧的充电接口，支持多种充电标准，提高兼容性。

2. 优化充电桩布局，根据区域用电需求和电网负荷情况，合理分布充电设施。

   • 在商业中心、居民小区等用电高峰区域增加快充桩数量。

   • 在工业园区等用电低谷区域设置慢充桩，鼓励夜间充电。

（二）智能充电管理系统开发

1. 建立充电大数据平台，收集和分析用户充电行为、车辆电池状态等数据。

   • 通过移动应用程序和网站，用户可以实时查询充电桩状态和预约充电。

   • 系统根据历史数据预测未来充电需求，提前做好资源调配。

2. 制定灵活的充电策略，根据电网负荷情况动态调整充电功率和价格。

   • 在用电低谷时段，降低充电价格，鼓励用户充电。

   • 在用电高峰时段，限制充电功率或提高充电价格，引导用户错峰充电。

（三）车网互动技术研究与应用

1. 开展 V2G（Vehicle-to-Grid，车辆到电网）技术研究，实现电动汽车与电网的双向能量流动。

   • 与汽车制造商合作，开发支持 V2G 功能的电动汽车车型。

   • 建设 V2G 示范项目，验证技术可行性和经济效益。

2. 建立车网互动激励机制，鼓励用户参与电网调峰和辅助服务。

   • 对参与 V2G 的用户给予电费优惠、积分奖励等。

   • 与电力市场交易机构合作，为用户提供参与电力市场交易的渠道。

（四）源网荷储协同优化

1. 整合本地电源、电网、负荷和储能资源，实现协同优化运行。

   • 与分布式能源发电企业合作，将可再生能源纳入充电电源体系。

   • 配置储能设备，平衡充电负荷波动，提高电网稳定性。

2. 建立源网荷储协同优化模型，通过智能算法进行实时调度和控制。

   • 考虑电网运行约束、用户需求和市场价格等因素，制定运行策略。

   • 不断优化模型参数，提高协同优化效果。

三、 安科瑞有序充电系统解决方案

3.1 预测算法

光伏发电功率预测系统通过采集数值天气预报数据、实时环境气象数据、光伏电站实时输出功率数据、光伏组件运行状态等信息，结合相关算法模型，实现短期功率预测（预测光伏电站未来0h-72h的光伏输出功率，时间分辨率为15min）、超短期功率预测（预测未来15min-4h的光伏输出功率，时间分辨率为15min）功能。负荷预测根据历史负荷数据，结合生产计划、天气等因素预测下一个周期的负荷需求，协助安排能源计划和控制策略。

系统结合光伏发电预测和负荷预测数据计算充电可用容量，结合充电历史特点对储能进行充放电控制，或调整电动汽车充电功率、价格进行调控，提高系统稳定性的同时降低充电成本。