CN102738879B - 自动响应分时电价的电动汽车智能充电机 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种自动响应分时电价的电动汽车智能充电机，能够自动调整充电功率以便实现用户充电成本最小和电网负荷“削峰填谷”。它包括电价整定模块、BMS通信模块和优化控制模块。所述电价整定模块存储各个时段的分时电价信息，并可通过人机界面设定或修改各个时段的电价。该人机界面还可以输入充电时间和最大充电功率。所述BMS通信模块实现与电池管理系统(BMS)的通信，实时获取电池的SOC值。所述优化控制模块写入一种启发式优化算法，同时考虑分时电价以及动力电池最大可充功率随电池SOC递增而减小的特性，求解了使用户充电成本最小的优化充电功率。

Description

自动响应分时电价的电动汽车智能充电机

技术领域

本发明涉及电动汽车充电技术领域，具体而言，涉及一种自动响应分时电价的电动汽车智能充电机。

背景技术

作为一种重要的需求侧管理手段，分时电价是电力市场发展的产物，可以很好地解决电力供应紧张、供应不平衡的问题。近年来，我国多个省市实行了峰谷分时电价举措，有效调节了用电峰谷差，缓解了电力紧张局面。

分时电价实施对象的范围广泛，涉及从居民生活用电到工业用户的生产用电。随着电动汽车的推广和普及，电动汽车充电负荷将成为城市电力负荷的一个重要组成部分。充电负荷是时间弹性比较大的负荷，即大部分情况下，充电负荷在时间上有较大的选择余地，电动汽车充电负荷也将成为分时电价的作用对象。充电机是将电网交流电转换为电动汽车电池组所需直流电的直接物理设备。现有电动汽车充电机生产厂家对充电机的研制主要集中在其物理充电特性上，以便寻求与电池理想充电曲线的匹配，减弱或消除充电过程中极化现象的影响，降低电池损耗。

然而，现有的充电方式以充电特性为导向，忽视了电力市场条件下的分时电价信息，用户可能在高峰期进行大功率的充电，一方面加剧了电网在高峰期的供需不平衡、增加了电网的运行风险；另一方面，也由于高峰期电价相对较高，增加了充电成本。

与其他用电负荷相比，充电负荷在时间上更具弹性，即可选择的充电时间范围更大。因此，充电负荷可以更好地响应分时电价，而目前没有充电机能够利用这种特性来转移高峰负荷、降低电网运行风险以及减少用户充电成本，不能实现社会总福利的最大化。

发明内容

鉴于以上原因，本发明提供了一种自动响应分时电价的电动汽车智能充电机，用于高峰期以小功率充电，低谷时以大功率充电，以便“削峰填谷”，同时实现用户充电成本的最小化。

本发明自动响应分时电价的电动汽车智能充电机包括电价整定模块、BMS通信模块和优化控制模块。

电价整定模块存储各个时段的电价信息，并可通过人机界面设定或修改各个时段的电价。

BMS通信模块建立与电池管理系统(BMS)的通信，从而获取电池在充电之初的SOC值。

优化控制模块采用启发式算法实现充电功率的优化分配。所建立的优化模型如下：

1目标函数：

$\min C={\∫}_{t_0}^{t_0+T}m\left(t\right)P\left(t\right)\mathrm{dt}---\left(1\right)$

式(1)中，C表示用户在一次充电过程中需要支付的充电成本，t₀为充电开始时刻，T为充电持续时间(用户可通过人机界面设定)，t₀+T为充电结束时刻，m(t)表示时刻t的单位电价(元/kWh)，P(t)表示时刻t的充电功率(kW)。

2约束条件：

$\left\{\begin{array}{c}{\∫}_{t_0}^{t_0+T}P\left(t\right)\mathrm{dt}=(1-S_{\mathrm{inl}})Q_r---\left(2\right)\\ 0\≤P{\≤P}_{\mathrm{battery}}\left(t\right)---\left(3\right)\\ P_{\mathrm{battery}}\left(t\right)=f\left(S\right)---\left(4\right)\\ P_{\max }\left(t\right)\min (P_{\mathrm{user}},P_{\mathrm{ch}\arg \mathrm{er}},P_{\mathrm{battery}})---\left(5\right)\end{array}\right.$

式(2)为电量需求约束，其中，S_ml为电池初始SOC，Q_r为电池额定满充电量(kWh)。

式(3)为电池可承受的功率约束，其中，P_battery(t)表示电池组在时刻t可承受的最大充电功率限值。

式(4)为电池可承受最大功率与SOC的关系约束，其中，S为电池组的当前SOC值。P_battery(t)与SOC的具体关系见附图2。

式(5)为实际的最大充电功率约束，其中，P_user表示用户设定的最大充电功率；P_charger表示充电机能够输出的最大功率。

启发式算法的优化步骤如下：

1)模型离散化：为方便计算，对上述连续优化模型进行离散化处理。将用户自定的充电时长T细分为N段，每个时段长度为Δt，得到离散化的优化模型：

$\min C=\underset{l-1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}m\left(t_l\right)P\left(t_l\right)\mathrm{\Δt}---\left(6\right)$

2)形成初始可行解：按照最大功率P_max对电池进行充电，直到电池SOC＝1，或者t＝t_N(用户自定的充电时间结束)。若t＝t_N尚未充满，则停止优化；否则，得到一个初始可行解P₀＝[p₁，p₂，…，p_N](p表示各个时段的充电功率)。

3)设定优化步长：将每次从高电价时段转移到低电价时段的充电量q定义为优化步长，则功率转移量e＝q/Δt。每次转移的电量q是一个很小的数值，如10^-6。

4)电量迭代转移：从最高电价时段开始，依次将高电价时段电量转移到低电价时段(从最低电价时段开始)，若低电价时段出现功率越限(超过当前时段的最大功率P_max)，则将当前高电价时段电量转移到次低电价时段(次低电价时段电价不能高于当前高电价时段电价)；当满足电量迭代转移结束条件时，结束本次电量迭代转移，进行下一次电量迭代转移，即将次高电价时段的电量转移到低电价时段；

5)优化结束：当排名倒数第二的高电价时段经过电量迭代转移之后，可获得优化充电功率，结束优化。

上述启发式算法的电量迭代转移结束条件为：

1)当前高电价时段的电量全部转移到低电价时段；

2)当前高电价时段的电价与将要接受转移电量的低电价时段的电价相同。

优化控制模块以启发式算法得到的最优充电功率控制充电机的实际功率输出，能够保证用户充电成本最小，实现了对分时电价的自动和智能响应。

附图说明

图1为本发明自动响应分时电价的电动汽车智能充电机的结构框图；

图2为电池可承受最大充电功率与SOC的关系曲线图；

图3为本发明自动响应分时电价的电动汽车智能充电机的优化算法图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明电动汽车智能充电机的结构组成及其优化算法进行说明。

如图1所示，本发明电动汽车智能充电机采用可控整流电路及其控制电路来实现充电功率的调节和控制。与一般充电机相比，本发明充电机包括电价整定模块、BMS通信模块和优化控制模块。在充电功率优化的过程中，优化控制模块需要调用电价整定模块存储的电价信息和BMS通信模块读取的电池SOC值以作为优化的输入参数。

图3是本发明充电机的优化算法图，详细实施步骤说明如下：

1)从起始时段(t＝t₁)开始，按照最大功率P_max对电池进行充电，直到电池SOC＝1或者t＝t_N。若t＝t_N尚未充满，则停止优化；否则，转到第二步。

2)通过第一步，找到一个初始可行解P₀＝[p₁，p₂，…，p_N]。按照电价高低对充电时段进行排序。用{i，j}(i＝1，2，…，N；j＝1，2，…，N)表示电价从低到高的排序，即M(t_i+1)＞M(t_i)，M(t_j+1)＞M(t_j)；

3)设定优化步长q。将每次从高电价时段转移到低电价时段的充电量q定义为优化步长，则功率转移量e＝q/Δt。每次转移的电量q是一个很小的数值，如10^-6。

4)初始化i，置i＝N。

5)初始化j，置j＝1。

6)判断时段t_i有无电量可以转移。若P(t_i)＞e，转到7)；否则，转到11)。

7)判断时段t_i与时段t_j的先后顺序。若t_i＜t_j，转到8)，即直接将时段t_i的电量q转移到时段t_j而不破坏SOC约束。理由如下：以Q(t_n)，Q(t′_n)分别表示转移前后的电池电量。当n＜j时，存在Q(t_n′)＝Q(t_n)(n＜i)或Q(t_n′)＝Q(t_n)-q(n≥i)；当n＝j时，Q(t′_n)＝Q(t_n)。可见，各时段的SOC值并未增加，因转移之前功率没越限，转移之后功率依然不越限。若t_i＞t_j，转到9)。

8)从高电价时段往低电价时段转移电量。即P(t_i)＝P(t_i)-e；P(t_j)＝P(t_j)+e。之后，再转到6)。

9)判断时段t_j功率P(t_j)是否达到最大可充功率P_max。若P(t_j)＜P_max，转到8)；否则，转到10)；

10)赋值j＝j+1，并判断时段t_j的电价与时段t_i的电价是否相等。若M(t_i)＝M(t_j)，转到11)；否则，转到7)。

11)赋值i＝i-1，并判断i是否等于1。若i＝1，表示不能再从高电价时段往低电价时段转移电量，优化结束。否则，转到5)。

下面通过实例，阐明本发明的有效性。

将北京市的分时电价(峰平谷电价分别为1.253元/kWh、0.781元/kWh和0.335元/kWh。峰平谷时段划分为：23：00-07：00为谷荷时段，共8个小时；10：00-15：00，18：00-21：00为峰荷时段，共8个小时；其余时段为平荷时段)通过人机界面输入到电价整定模块，充电开始时刻取20：00，充电时长为12小时。电动汽车采用Nissan Altra锂离子电池，在完全放电状态下，其能量总需求为29.07kWh。分别采用常规充电机(没有考虑分时电价，三段式充电方式)与本发明充电机进行充电，其充电成本以及各时段的充电量如表1所示：

表1不同充电机充电成本比较

可见，本发明充电机能够自充电动响应分时电价进行智能充电，显著减低用户充电成本，转移了系统峰荷需求。

Claims (3)

1.一种自动响应分时电价的电动汽车智能充电机，其特征在于，包括电价整定模块、BMS通信模块和优化控制模块，能够响应分时电价信息自动调整充电功率，实现在低电价时段以大功率充电、在高电价时段以小功率充电，实现用户充电成本最小、电网负荷削峰填谷；

所述电价整定模块存储各个时段的电价信息，并通过人机界面设定或修改各个时段的电价；所述BMS通信模块通过与电池管理系统(BMS)通信获取电池组SOC值；所述优化控制模块写入一种启发式优化算法，同时考虑分时电价以及动力电池最大可充功率随电池SOC递增而减小的特性，求解使用户充电成本最小的优化充电功率；

其中优化控制模块实现充电功率优化分配的过程包括以下步骤：

(1)以用户充电成本最小为目标函数：

$\min C={\∫}_{t_0}^{t_0+T}m\left(t\right)P\left(t\right)\mathrm{dt}---\left(1\right)$

式(1)中，C表示用户在一次充电过程中需要支付的充电成本，t₀表示充电开始时刻，T表示充电持续时间，t₀+T为充电结束时刻，m(t)表示时刻t的单位电价，该单位电价的单位为元/kWh，P(t)表示时刻t的充电功率，该充电功率的单位为kW；

(2)建立电动汽车的充电约束条件：

$\left\{\begin{array}{cc}{\∫}_{t_0}^{t_0+T}P\left(t\right)\mathrm{dt}=(1-S_{\mathrm{ml}})Q_r& \left(2\right)\\ 0\≤P\≤P_{\mathrm{battery}}\left(t\right)& \left(3\right)\\ P_{\mathrm{battery}}\left(t\right)=f\left(s\right)& \left(4\right)\\ P_{\max }=\min \{P_{\mathrm{user}},P_{\mathrm{ch}\arg \mathrm{er}},P_{\mathrm{battery}}\}& \left(5\right)\end{array}\right.$

式(2)为电量需求约束，其中，S_ml为电池初始SOC，Q_r为电池额定满充电量，其中Q_r的单位为kWh；

式(3)为电池可承受的功率约束，其中，P_battery(t)表示电池组在时刻t可承受的最大充电功率限值；

式(4)为电池可承受最大功率与SOC的关系约束，其中，S为电池组的当前SOC值；

式(5)为实际的最大充电功率约束，其中，P_user表示用户设定的最大充电功率，P_charger表示充电机能够输出的最大功率；

(3)采用启发式算法实现充电效率的优化分配。

2.根据权利要求1所述的自动响应分时电价的电动汽车智能充电机，其特征在于，所述启发式优化算法包括以下步骤：

(1)形成初始可行解：将用户自定的充电持续时间T细分为N段，t_N表示充电结束时刻，以最大功率P_max对电池进行充电，P_max＝min{P_user，P_charger，P_battery}，直到电池SOC＝1或者t＝t_N，若t＝t_N尚未充满，则停止优化；否则，得到一个初始可行解P₀＝[p₁，p₂，…，p_N]，其中，p表示各个时段的充电功率；

(2)充电时段排序：按电价高低将充电时段进行排序；

(3)设定优化步长：将每次从高电价时段转移到低电价时段的充电量q定义为优化步长，每次转移的电量q为10^-6；

(4)电量迭代转移：从最高电价时段开始，依次将高电价时段电量转移到低电价时段，若低电价时段超过当前时段的最大功率P_max，则将当前高电价时段电量转移到次低电价时段，前提是次低电价时段电价不能高于当前高电价时段电价；当满足电量迭代转移结束条件时，结束本次电量迭代转移，进行下一次电量迭代转移，即将次高电价时段的电量转移到低电价时段；

(5)优化结束：当排名倒数第二的高电价时段经过电量迭代转移之后，可获得优化充电功率，结束优化。

3.根据权利要求2所述的自动响应分时电价的电动汽车智能充电机，其特征在于，所述启发式算法的电量迭代转移结束条件为：

(1)当前高电价时段的电量全部转移到低电价时段；

(2)当前高电价时段的电价与将要接受转移电量的低电价时段的电价相同。