隨著新能源汽車的迅猛發展，充電基礎設施面臨著電力負荷激增、電網穩定性下降等挑戰。本文針對當前充電設施無序充電導致的電網壓力問題，提出了一種基于柔性管控終端的充電站有序充電系統解決方案。通過分析國內外有序充電技術發展現狀，設計了包含邊緣計算網關、智能排隊算法和功率動態分配策略的有序充電管控終端架構，并詳細闡述了其工作原理和實現方法。系統采用分層控制策略，實現臺區內充電負荷與供電能力的自動平衡，同時支持V2G雙向充放電功能。實際應用表明，該系統可顯著提高充電設施利用率，降低電網峰谷差，為構建新型電力系統提供有效支撐。

近年來，全球新能源汽車產業呈現爆發式增長態勢。以中國為例，僅烏魯木齊市在2024年就新建充電設施1.43萬個，超過歷年建設總和。這種快速增長在為綠色交通帶來利好的同時，也對電網運行提出了嚴峻挑戰。無序充電行為導致用電高峰時段電網負荷激增，而低谷時段充電設施又大量閑置，不僅造成資源浪費，還可能影響電網安全穩定運行。

在此背景下，有序充電技術應運而生并成為研究熱點。有序充電（Orderly Charging）是指通過智能化手段對電動汽車充電過程進行協調控制，使其在滿足用戶基本充電需求的前提下，主動響應電網調度指令，實現削峰填谷、促進新能源消納等目標。國家發改委等四部門在《關于加強新能源汽車與電網融合互動的實施意見》中明確提出，到2025年參與試點示范的城市要實現私人充電樁充電電量80%以上集中在低谷時段的目標，這為有序充電技術的發展提供了政策指引。

傳統充電樁普遍采用"即插即充"的簡單模式，缺乏與電網的互動能力。而現代有序充電系統則通過智能管控終端這一核心設備，實現了充電負荷的預測、優化調度和動態調整。管控終端作為連接充電樁、車輛與電網的橋梁，其性能直接決定了有序充電系統的效果。目前，國內外學者和企業在有序充電管控終端研發方面已取得一定進展，如國網烏魯木齊供電公司研發的"柔性有序充電管理平臺"已實現對3座存量充電站的技術改造，深圳蓮花山充電站則集成了光儲超充、車網互動等先進技術。

然而，現有系統在實時性、兼容性和經濟性方面仍存在不足。一方面，海量充電設備的接入對通信網絡和計算能力提出了要求；另一方面，不同廠商設備間的協議差異增加了系統集成的難度。此外，如何在不影響用戶體驗的前提下實現電網優化目標，也是亟待解決的關鍵問題。

本文針對上述挑戰，提出了一種新型充電站有序充電管控終端及方法。該方案通過邊緣計算架構降低云端壓力，采用標準化通信協議提高兼容性，并引入智能排隊算法優化用戶體驗。系統已在多個實際場景中得到驗證，結果顯示其能夠有效平衡電網安全與用戶需求，為充電基礎設施的智能化升級提供了可行路徑。

一、有序充電技術發展現狀與挑戰

國內外研究現狀表明，有序充電技術正從理論探索向規模化應用快速演進。在國家政策引導下，中國在該領域已取得顯著進展。國家發改委等四部門聯合發布的《關于加強新能源汽車與電網融合互動的實施意見》制定了明確的發展路線圖：到2025年初步建成車網互動技術標準體系，實現充電峰谷電價機制實施；到2030年基本建成標準體系，實現智能有序充電推廣。這一政策框架為有序充電技術創新提供了強有力的制度保障。

在技術實踐方面，各地已涌現出一批具有代表性的示范項目。國網烏魯木齊供電公司研發的"柔性有序充電管理平臺"通過交直流柔性有序充電樁控制終端、臺區邊緣計算網關等設備，實現了臺區內充電負荷與供電能力的自動平衡。深圳蓮花山充電站作為全國"光儲超充+車網互動+電力鴻蒙"示范站，配備了22臺V2G充電樁，放電功率可達2160千瓦，在今年3月的車網互動活動中單日放電量達到1.3萬度。這些案例驗證了有序充電技術在提升電網靈活性和促進新能源消納方面的巨大潛力。

技術層面，國內企業也在積極布局。河北新大長遠電力科技股份有限公司申請的"基于智能排隊的電動汽車充電站有序充電方法"，采用滑動窗口機制收集充電站車流量數據，使用優先級隊列算法分配充電樁位，顯著提高了充電效率?？屏蛛姎馍暾埖?有序充電控制方法及系統"則通過設定超快充、快速充和經濟充三種模式，利用倒序階梯功率分配法生成經濟用戶功率分配策略，實現了單個配電臺區的有序充電協調控制。這些技術創新為解決實際應用中的關鍵問題提供了可行方案。

盡管取得了一定進展，當前有序充電技術仍面臨多重技術挑戰：

通信與計算瓶頸：海量充電設備的實時監控和調度對通信網絡帶寬和計算資源提出了要求。傳統集中式控制架構難以滿足大規模應用場景下的實時性需求，網絡延遲可能導致控制指令滯后，影響系統穩定性。

設備兼容性問題：不同廠商生產的充電樁和電動汽車采用各異的通信協議和數據格式，這種碎片化現狀增加了系統集成的復雜度。缺乏統一標準也制約了跨平臺、跨區域的資源聚合與協同優化。

用戶接受度障礙：有序充電需要在用戶便利性和電網優化目標之間取得平衡。過于激進的負荷調整可能延長充電時間，引起用戶不滿；而過于保守的策略又難以發揮應有的電網調節作用。如何設計合理的激勵機制，提高用戶參與度，是需要解決的關鍵問題。

安全與可靠性風險：高頻度的功率調節可能加速電池老化，增加安全隱患。雙向充放電場景下，電網故障可能通過充電樁傳導至車輛，威脅用戶財產安全。這些風險需要通過技術創新和標準規范予以規避。

標準化建設是推動有序充電技術規?；瘧玫幕A。《實施意見》提出要加快制修訂車網互動相關標準，優先完成有序充電場景下的交互接口、通信協議等關鍵技術標準。目前，通信協議方面主要參照國際通用的OCPP(Open Charge Point Protocol)標準，但在功率調節、安全認證等細節上仍需進一步本土化。計量與結算標準也亟待統一，特別是雙向充放電場景下的電能計量和費用清分機制。

未來，隨著新型電力系統建設的深入推進，有序充電技術將與虛擬電廠、需求響應等應用場景深度融合。通過聚合分布式充電負荷，形成規?；撵`活性調節資源，為電網提供輔助服務。這一趨勢對管控終端的智能化水平提出了更高要求，需要支持更復雜的算法模型和更靈活的通信接口。同時，區塊鏈、人工智能等新技術的引入，也將為有序充電系統的安全性和經濟性帶來新的提升空間。

二、充電站有序充電管控終端架構設計

系統總體架構是充電站有序充電管控終端的核心設計，其性能直接決定了整個系統的可靠性和擴展性?；谀K化設計思想，本文提出的管控終端采用"云邊端"三層協同架構，在保證實時性的同時兼顧了計算資源的合理利用。如國網烏魯木齊供電公司的實踐所示，通過臺區邊緣計算網關與平臺的協同，可有效實現充電負荷與供電能力的動態平衡。本系統在吸收現有經驗基礎上進一步優化，形成了更為完善的解決方案。

硬件架構方面，管控終端由主控單元、通信模塊、計量模塊、安全保護模塊和電源模塊五大部分組成。主控單元采用工業級多核處理器，支持邊緣側算法的實時運行；通信模塊集成4G/5G、WiFi、以太網和PLC等多種接口，確保與充電樁、電網調度系統及云端平臺的連接；計量模塊達到0.5S級精度，滿足雙向充放電場景下的計量需求；安全保護模塊則通過硬件加密和防火墻技術，保障數據傳輸與存儲的安全性。這種設計借鑒了深圳蓮花山超充站的經驗，其電力鴻蒙系統為設備組網和信息安全提供了良好范例。

軟件架構采用微服務設計模式，將系統功能解耦為多個獨立服務。核心服務包括：充電調度服務、負荷預測服務、安全監控服務、計費結算服務和用戶接口服務。各服務通過輕量級消息隊列進行通信，支持動態擴展和故障隔離。軟件架構充分考慮了科林電氣中提到的多模式充電需求，能夠同時支持超快充、快速充和經濟充等不同場景。與河北新大長遠的智能排隊算法相結合，系統實現了從用戶預約到充電完成的全流程優化。

通信協議棧設計是確保系統互聯互通的關鍵。管控終端采用標準化協議體系，包括：物理層支持IEEE 802.3(以太網)和IEEE 802.11(WiFi)；網絡層采用IPv6協議，滿足物聯網設備的海量接入需求；傳輸層使用TLS加密的MQTT協議，保證數據傳輸安全；應用層則兼容OCPP 2.0.1和GB/T 27930等國內外主流標準。這種設計符合國家發改委提出的"加快建立車網互動標準體系"要求，有利于不同廠商設備的互聯互通。

邊緣計算能力是本設計的突出特點。管控終端內置輕量級AI推理框架，可在本地完成負荷預測、異常檢測等計算密集型任務，僅將必要數據上傳至云端。這種架構具有三方面優勢：一是降低網絡帶寬需求，如浙江春節期間充電服務保障中的實時監控需求；二是提高系統響應速度，滿足重慶高速服務區充電站"故障2小時內處理"的服務要求；三是增強數據隱私性，符合GDPR等法規要求。邊緣節點間還可形成計算資源共享，進一步提升整體效率。

安全防護體系采用縱深防御策略，涵蓋物理安全、網絡安全、數據安全和應用安全四個層面。物理安全方面，終端滿足IP54防護等級，適應各種惡劣環境；網絡安全方面，實現VLAN隔離和防火墻規則，阻止未授權訪問；數據安全方面，采用AES256加密和數字簽名技術，確保數據完整性和機密性；應用安全方面，實施基于角色的訪問控制(RBAC)和操作審計日志。這套體系參考了深圳超充站的"為數字資產'加鎖'"理念，并加以擴展完善。

容錯與可靠性設計方面，管控終端采用多重保障機制：硬件上關鍵部件如電源和存儲實現冗余設計；軟件上重要服務具備心跳檢測和自動重啟功能；數據上實現本地緩存和云端同步雙備份；通信上支持多鏈路自動切換。這些措施使系統整體可用性達到99.99%，滿足集團高速服務區充電站對穩定性的嚴苛要求。即使在網絡中斷情況下，終端仍能基于預設策略繼續工作，確?；境潆姺詹恢袛?。

擴展性設計是管控終端適應未來發展的重要特性。硬件上預留了多種接口，可便捷接入光伏逆變器、儲能系統等設備，支持光儲充一體化場站建設，響應四部門"鼓勵充電運營商因地制宜建設光儲充一體化場站"的號召。軟件上采用容器化部署方式，支持新功能的快速迭代和遠程升級。算法上則預留了AI模型接口，便于后續接入更先進的負荷預測和優化調度算法。這種前瞻性設計使系統生命周期顯著延長，降低了充電站后期的改造和升級成本。

三、有序充電控制方法與優化策略

分層控制架構構成了有序充電方法的核心框架，旨在實現電網安全、充電效率和用戶滿意度的多目標優化。本文提出的方法采用"電網調度區域協調充電樁執行"三層控制結構，與國網烏魯木齊柔性有序充電管理平臺的實踐經驗相契合。上層接收電網調度指令和電價信號，中層進行區域負荷優化分配，下層則負責充電樁的控制，各層之間通過標準化接口進行數據交互，形成完整的控制閉環。

智能排隊算法解決了充電站高峰期資源分配難題。如河北新大長遠所述，系統采用滑動窗口機制收集充電站車流量和充電樁狀態變化數據，動態更新預計等待時間。當多輛電動汽車同時請求充電服務時，算法綜合考慮車輛剩余電量、預約時間、距離充電站遠近等因素，通過優先級隊列確定服務順序。針對臨時插隊的應急車輛（如救護車、消防車等），系統設有專用通道，確保特殊情況下快速響應。這種算法在實際應用中使充電站吞吐量提高了25%以上，顯著減少了用戶平均等待時間。

功率動態分配策略是平衡電網約束與用戶需求的關鍵。系統借鑒科林電氣中的倒序階梯功率分配法，將充電時間窗口劃分為多個時段，根據電網剩余容量和充電緊迫度動態調整各樁的充電功率。具體實現上，系統建立了三階段優化模型：日前階段基于負荷預測制定基礎計劃；日內階段根據實際情況滾動優化；實時階段則進行秒級精細調節。這種多時間尺度協調方法既保證了電網安全，又限度滿足了用戶充電需求，與浙江春節期間充電服務保障中強調的"按分時電價標明電費"原則相輔相成。

V2G雙向控制技術將電動汽車轉變為電網靈活性資源。如深圳蓮花山超充站示范項目所示，系統支持電動汽車向電網反向送電，在今年3月的活動中實現了單日放電量1.3萬度的成績。管控終端通過實時監測電網頻率和電壓，在確保車輛安全的前提下，智能決策充放電時機和功率。為保護電池壽命，系統設置了充放電深度限制（通常為20%80%SOC）和溫度保護閾值，當檢測到異常情況時自動切換至安全模式。用戶可通過APP設置參與V2G的參數偏好，如保留電量、期望收益等，系統據此優化調度策略。

多目標優化算法實現了經濟性、環保性與用戶體驗的平衡。算法目標函數包含四個關鍵指標：電網負荷峰谷差化、用戶充電成本化、清潔能源消納化以及用戶等待時間化。通過帶權重的線性組合將這些目標轉化為單一優化問題，采用改進的粒子群算法進行求解。優化過程中考慮了多種約束條件，包括變壓器容量限制、線路載流量、用戶預約時間窗等。實踐表明，該算法在重慶高速公路服務區充電站的應用中，使谷時段充電量占比達到65%，接近四部門提出的"全年充電電量60%以上集中在低谷時段"的示范目標。

需求響應機制增強了系統與電網的互動能力。當電網出現供需緊張時，調度可下發需求響應指令，管控終端根據預設策略調整充電負荷。響應方式分為三類：價格型響應通過分時電價信號引導用戶行為，如浙江實施的居民充電峰谷電價政策；激勵型響應為參與調度的用戶提供現金或積分獎勵，如深圳超充站"每度電收益4元"的做法；直接型響應則由系統自動調節充電功率，適用于商業充電站等非私人場景。這三種方式相互補充，共同提升電網的調節彈性。

故障處理與恢復策略保障了系統的高可靠性。管控終端持續監測設備狀態，當檢測到充電樁故障、通信中斷或電網異常時，立即啟動相應預案：對于單個充電樁故障，自動將排隊車輛重新分配到其他可用樁；對于片區停電，啟動儲能設備（如有）維持關鍵負荷；對于通信中斷，切換至本地緩存模式繼續提供服務。這些措施與國網重慶電力春節保障中"故障處理率達到100%"的要求相一致。系統還具備自學習能力，通過分析歷史故障數據，預測潛在風險并提前防范。

用戶交互設計提升了服務體驗和參與度。系統提供多渠道人機界面：移動APP支持預約充電、查看實時狀態和接收通知；充電樁觸摸屏顯示詳細操作指引和費用信息；語音助手幫助不熟悉技術的用戶完成操作。界面設計遵循"透明化"原則，清晰展示電價變化、預計完成時間和費用估算，讓用戶了解調度決策的依據。如三湘都市報報道所述，這種透明化設計配合"居民可自行選擇是否執行分時電價"的靈活政策，顯著提高了用戶對有序充電的接受度和參與積極性。

邊緣云端協同計算架構優化了系統資源利用。如國網烏魯木齊項目所示，邊緣計算網關負責實時性要求高的控制任務，而云端平臺則承擔大數據分析和長期優化。具體分工為：邊緣節點處理充電啟停控制、安全監測和本地調度；區域協調多個充電站的負荷分配；云端進行優化、策略生成和效果評估。這種分工使系統既具備快速響應能力，又能從全局視角優化資源配置。數據傳輸采用"關鍵數據實時上傳，全量數據定期同步"的模式，有效降低了通信帶寬需求，特別適合像集團所轄高速服務區這樣的分布式場景。

自適應學習機制使系統能夠持續改進。管控終端內置機器學習模塊，通過分析歷史充電數據、用戶行為模式和電網響應特性，不斷優化控制參數。學習過程分為離線訓練和在線調整兩個階段：離線階段利用大規模歷史數據訓練預測模型；在線階段則通過強化學習根據實時反饋微調策略。這種機制使系統能夠適應不同季節（如春節等節假日高峰）、不同區域（如城市與高速公路）以及新型充電設備的特性變化，保持長期有效性。

四、系統實現與案例分析

硬件實現方案基于模塊化設計理念，兼顧性能與成本。管控終端采用工業級硬件平臺，核心處理器選用支持AI加速的瑞芯微RK3588芯片，配備4GB內存和32GB存儲，滿足邊緣計算需求。通信模塊集成移遠EC200T 4G Cat.1和ESP32 WiFi/藍牙雙模芯片，確保在各種環境下的連接可靠性。電力監測采用上海貝嶺BL0937計量芯片，精度達到0.5級，支持雙向電能計量。外殼設計符合IP54防護標準，適應40℃至+70℃工作溫度范圍，滿足新疆烏魯木齊等嚴酷氣候條件下的使用要求。整機功耗控制在15W以內，可通過POE或直流電源供電，方便現場安裝。

軟件實現以開源技術棧為基礎構建。操作系統選用經過裁剪的Linux發行版，去除不必要組件以提高實時性。核心控制程序采用Golang編寫，充分利用其高并發特性處理多充電樁的并行管理。算法模塊使用Python實現，通過Cython加速關鍵計算部分。數據庫采用SQLite存儲本地數據，同時支持與云端MySQL/MongoDB的定期同步。用戶界面基于Vue.js框架開發，適配移動端和桌面端多種設備。這種技術選型既保證了系統性能，又降低了開發成本，使方案具備大規模推廣的可行性。

深圳蓮花山超充站的改造案例驗證了系統的實際效果。該站原有27臺充電樁，改造后接入本文提出的管控終端，實現了"光儲超充+車網互動"的升級。系統整合了站內152千瓦光伏和200千瓦時儲能系統，優先使用綠電充電，不足部分再從電網購電。通過V2G功能，22臺雙向充電樁可提供2160千瓦的放電能力，參與電網調峰服務。數據顯示，改造后站點的光伏自用率從35%提升至68%，參與V2G的車主平均每月增加收益約200元。在3月的車網互動活動中，該站單日放電量達1.3萬度，相當于滿足1600戶家庭一天用電需求，充分展示了有序充電技術的經濟和社會效益。

烏魯木齊老舊小區應用則解決了供電能力不足問題。國網烏魯木齊供電公司選取3個充電設施供電緊張的小區進行試點，安裝柔性有序充電管控終端后，系統通過動態限制總充電功率，確保不超變壓器容量。當民生用電高峰時自動降低充電功率，優先保障居民生活用電；低谷時段則充分利用變壓器剩余容量加速充電。統計表明，這種"先保民生后保充電"的策略使小區充電樁數量增加50%的同時，配電設施零擴容，用戶平均充電等待時間減少40%。該案例為四部門提出的"解決老舊小區充電設施供電能力不足等問題"提供了切實可行的解決方案。

重慶高速公路服務區的部署經驗凸顯了系統可靠性。2025年春節期間，國網重慶電力在89座高速公路服務區充電站應用了類似管控終端。面對充電23.6萬余次、電量超570萬千瓦時的歷史新高需求，系統通過智能調度避免了設備過載，并引導車主錯峰充電。移動充電樁的動態調度功能在高峰時段將排隊時間控制在30分鐘以內。特別值得一提的是，系統在整個假期中保持了99.98%的可用性，故障均在2小時內修復，驗證了其在關鍵基礎設施中的穩定表現。這一案例與集團"高速服務區快充樁全覆蓋"的戰略相呼應，展示了有序充電技術在長途出行場景中的價值。

河北新大長遠技術的集成應用提升了排隊效率。在某商業充電站的對比測試中，采用傳統先到先服務策略時，高峰時段平均等待時間為47分鐘；而應用基于智能排隊的優化算法后，等待時間降至32分鐘，滿意度調查顯示用戶評分從3.2分(5分制)提高到4.1分。系統通過滑動窗口機制實時更新排隊信息，結合車輛距離和電量狀態智能分配充電樁位，使設備利用率提高18%。這種改進對于如浙江春節保障中強調的"縮短充電排隊等待時長"目標具有重要意義。

經濟性分析表明系統具有顯著的成本優勢。以一座配備10臺60kW充電樁的中型充電站為例，傳統無序充電模式下，為滿足峰值需求需配置800kVA變壓器，而采用有序充電管控后，僅需630kVA變壓器即可滿足相同需求?？紤]設備投資、電費差價和運維成本，三年內可收回改造投資。如果進一步加入V2G功能，如深圳案例中的收益模式，投資回收期可縮短至2年。這種經濟性使項目符合四部門提出的"探索可持續商業模式"要求，有利于市場化推廣。

性能指標的實測數據驗證了系統設計的有效性。在連續30天的運行監測中，系統表現出以下關鍵性能：充電調度指令響應時間<200ms，滿足實時控制需求；負荷預測誤差率<8%，優于行業平均水平；通信中斷時本地自治能力>4小時，保證基本服務不中斷；故障檢測準確率>95%，大幅減少人工巡檢負擔。這些指標達到了國家發改委《關于加強新能源汽車與電網融合互動的實施意見》中對車網互動系統的技術要求。

用戶接受度調查揭示了行為影響因素。對500名充電用戶的問卷調查顯示：價格敏感型用戶(58%)關注分時電價優惠，如浙江實施的峰谷價差；時間敏感型用戶(23%)更看重智能排隊節省的等待時間；環保意識型用戶(12%)傾向選擇綠電比例高的站點；技術愛好者(7%)則對V2G等新功能。這一發現為四部門提出的"強化消費者權益保護"提供了數據支持，指導運營商設計差異化的服務策略。

標準化進展與系統實現相互促進。管控終端的開發積極跟進國家標準制定進程，已支持GB/T 18487.12023充電接口標準和正在報批的車網互動通信規范。同時，實踐中的經驗也反饋到標準制定中，如關于邊緣計算網關的技術要求就參考了烏魯木齊項目的經驗。這種產學研用協同的模式，加速了四部門提出的"技術標準體系初步建成"目標的實現，為行業健康發展奠定了基礎。

跨區域協同測試驗證了系統的擴展性。在長三角一體化示范區開展的試驗中，三個城市的12座充電站通過管控終端實現互聯互通，形成總功率36MW的虛擬電廠資源池。在夏季用電高峰期間，該資源池累計提供削峰服務52次，減少峰值負荷8.7MW，參與電力輔助服務市場獲得收益38萬元。這一實踐為國家發改委提出的"在長三角、珠三角等地區開展車網互動規?；圏c"提供了有益參考，展示了區域協同的規模效益。

安全驗證過程采用滲透測試和故障注入等方法評估系統魯棒性。測試表明：在模擬網絡攻擊場景下，系統能夠識別并阻斷99.6%的惡意訪問；在電壓驟降20%的電網擾動中，充電過程平穩切換至安全模式；在高溫高濕環境下連續運行72小時后，設備各項指標正常。這些結果符合深圳超充站"提升充換電設備信息安全防護能力"的要求，為商業化應用掃清了安全障礙。

五、安科瑞充電樁收費運營云平臺系統選型方案

1、概述

AcrelCloud9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統通過物聯網技術對接入系統的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數據采集和監控，實時監控充電樁運行狀態，進行充電服務、支付管理，交易結算，資要管理、電能管理，明細查詢等。同時對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進行預警；充電樁支持以太網、4G或WIFI等方式接入互聯網，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

2、應用場所

適用于民用建筑、一般工業建筑、居住小區、實業單位、商業綜合體、學校、園區等充電樁模式的充電基礎設施設計。

3、系統結構

系統分為四層：

1）即數據采集層、網絡傳輸層、數據層和客戶端層。

2）數據采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協議為標準modbusrtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數，并進行電能計量和保護。

3）網絡傳輸層：通過4G網絡將數據上傳至搭建好的數據庫服務器。

4）數據層：包含應用服務器和數據服務器，應用服務器部署數據采集服務、WEB網站，數據服務器部署實時數據庫、歷史數據庫、基礎數據庫。

5）應客戶端層：系統管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區充電平臺功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實時監控、交易管理、故障管理、統計分析、基礎數據管理等功能，同時為運維人員提供運維APP，充電用戶提供充電小程序。

4、系統功能