0 引言

随着电动汽车渗透率快速提升，充电桩集群规模化接入已成为电力系统面临的重要课题。这类集群负荷具有时空分布不均、受用户行为与外部环境影响显著的特点，其无序接入易导致电网负荷波动加剧、供电压力增大，既制约电动汽车产业发展，也对能源转型与“双碳”目标推进形成挑战。当前，如何精准预测充电桩集群负荷、制定科学调度策略，成为保障电力系统安全经济运行的关键。基于此，本文聚焦充电桩集群场景，明确负荷预测与调度优化的核心研究范围，通过解析影响因素、构建预测模型、设计调度方案，系统探索适配电力系统的充电桩集群管理路径，旨在为提升电网接纳能力、推动电动汽车与电力系统协同发展提供有力支撑。

1 电动汽车充电桩集群的负荷预测关键方法

1.1 负荷影响因素的系统解析

充电桩集群负荷受多维度因素耦合影响，需从用户、车辆、环境、电网四层面系统梳理。用户充电行为是核心，其充电时段（如通勤后晚间、周末）、时长（受剩余电量、出行计划影响）、电量需求（与行驶里程相关）的差异，使负荷呈现明显时空特征。车辆类型上，续航、电池容量、充电功率直接决定单桩负荷大小与时长，如快充车型负荷高于慢充。环境因素中，气温影响电池性能与出行频率（冬夏耗电增加），节假日、极端天气会引发负荷波动。此外，电网侧峰谷电价、供电容量限制，会间接引导用户充电行为，进而影响集群负荷。需全面解析各因素作用机制与关联强度，为预测模型构建奠定基础^[1]。

1.2 多维度负荷预测模型构建

针对充电桩集群负荷的复杂性，需构建多维度、多层次的预测模型体系。首先，基于历史负荷数据的统计学习方法是基础，通过时间序列分析（如ARIMA模型）捕捉负荷的周期性、趋势性特征，适用于短期平稳负荷预测；其次，结合用户行为特征的机器学习模型更具适应性，利用神经网络（如LSTM）、随机森林等算法，深度挖掘充电时段、车辆类型、气温等多源数据间的非线性关联，提升复杂场景下的预测精度；再者，构建多因素耦合的综合预测框架，将用户行为模型、车辆能耗模型与环境影响模型融合，通过数据联动实现从“单一变量预测”到“多变量协同预测”的升级。同时，考虑到充电桩集群的规模化特性，模型需具备良好的扩展性，可根据集群规模、区域特性灵活调整输入参数与结构，确保在不同场景下均能输出可靠的负荷预测结果。

1.3 预测精度优化与误差修正

为提升预测可靠性，需从数据处理、模型优化、动态修正三方面构建精度提升体系。数据预处理时，针对充电数据中的异常值（如设备故障高负荷）与缺失值（如通信中断丢失），采用统计阈值剔除、插值或机器学习补全法，保障数据完整准确。模型优化层面，通过网格搜索、贝叶斯优化自适应调整超参数，结合多模型融合策略（如加权融合统计与机器学习模型结果），降低单一模型局限。动态修正上，建立实时数据反馈机制，对比实际与预测负荷并分析误差，通过误差修正模型动态调整后续预测，定期用新数据再训练迭代模型，确保贴合实际负荷趋势，控制误差在合理范围^[2]。

2 电动汽车充电桩集群的调度优化策略

2.1 调度目标与约束条件确立

充电桩集群调度需围绕电力系统与用户需求的双重诉求确立核心目标，首要目标是平抑电网负荷波动，通过引导充电行为避开用电高峰，缓解电网供电压力；其次是降低综合成本，涵盖电网扩容投资、电能损耗及充电桩运营成本；同时需兼顾用户充电体验，保障基本充电需求得到满足。在约束条件方面，需严格遵循电网侧限制，包括区域配电网的容量上限、线路载流量及电压稳定要求，避免因过量充电导致电网过载或电压异常；用户侧需考虑充电时长、充电截止时间等需求约束，确保调度方案具备可执行性；设备侧则要符合充电桩的功率输出范围、充放电效率等运行特性，防止设备因超出额定参数运行而损坏，通过明确目标与约束，为调度策略设计奠定基础。

2.2 多场景下的调度策略设计

针对不同电网工况与运行场景，需设计差异化的调度策略。在电网峰谷时段，采用基于峰谷电价的引导式调度，通过价格杠杆激励用户在谷段充电、错峰用电，减少峰段充电负荷，平衡电网负荷曲线；当新能源（如光伏、风电）出力波动较大时，设计融合新能源消纳的协同调度策略，将充电桩集群作为可调节负荷，在新能源出力过剩时增加充电负荷，出力不足时适当削减非紧急充电需求，提升清洁能源利用率。面对突发负荷冲击（如区域内其他大功率设备突然启动）的场景，需制定应急调度方案，优先保障医疗、公共服务等关键领域的充电需求，对非必要充电负荷进行临时调控，通过动态调整充电功率与顺序，确保电网稳定运行，实现不同场景下调度效果的最优化。

2.3 调度方案的实施与协同机制

调度方案的落地需建立高效的信息交互与多主体协同体系。在信息交互层面，依托物联网与通信技术，构建充电桩集群与电网调度中心的实时数据传输通道，实现充电负荷、电网负荷、新能源出力等数据的实时共享，为调度指令的精准下达提供数据支撑。在协同机制方面，明确电网调度中心、充电桩运营商、用户的职责分工：电网侧负责实时监测电网状态，制定整体调度策略；运营商负责执行调度指令，对旗下充电桩进行参数调整与运行管理；用户通过APP接收调度建议，根据自身需求选择是否参与有序充电。同时，建立调度效果反馈机制，通过分析实际运行数据优化调度策略，形成“监测-调度-执行-反馈”的闭环管理，保障调度方案高效、稳定实施^[3]。 

3 结语

充电桩集群的负荷预测与调度优化，是电力系统适配电动汽车规模化发展的核心环节。研究通过解析负荷影响因素，构建多维度预测模型并优化精度，明确调度目标与约束，设计多场景调度策略及协同实施机制，为二者的系统解决提供了完整技术路径。相关成果可有效提升电力系统对充电桩集群的接纳能力，平抑负荷波动、降低运行成本，对推动电动汽车与电力系统协同发展、助力“双碳”目标落地具有重要实践价值。未来需进一步探索AI大模型在负荷预测中的深度应用，完善市场化调度机制，并结合光储充一体化趋势，持续优化调度方案，为构建更高效、智能的能源服务体系提供支撑。

参考文献

[1]刘航,吕思雨,宗倩,吴寒松.基于电动汽车充放电负荷预测的区域配电网优化控制策略[J].自动化与仪器仪表,2025(3):112-116.

[2]甫日甫才仁,李明,郑云平,克帕依吐·吐尔逊,亚夏尔·吐尔洪.规模化电动汽车接入对电网调度的影响机制[J].电工电气,2024(2):15-18+40.

[3]蒯圣宇,田佳,马静,叶斌,代磊,韩天轮.电动汽车充电负荷的调度效益及潜力研究[J].电子测量技术,2019(14):37-42.