CN103595107B - 电动汽车充放电控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电动汽车充放电控制方法，方法首先是通过对申请加入电网充放电服务电动汽车的电池状态、历史违约率等信息的分析，筛选出未来可参与电动汽车充放电服务的电动汽车；然后，通过电能传输成本比较的方法确定发电机组与电动汽车的最优组合状态；继而对充放电电动汽车状态的实时监控，对其进行实时功率控制，从而实现电动汽车群在满足电力系统充放电服务需求的同时，实现对电动汽车充放电的能量管理和实时控制，降低充放电对车载动力电池的影响。

Description

电动汽车充放电控制系统及方法

技术领域

本发明属于智能电网及能量存储与转换技术领域，具体涉及到对参与电网互动服务的电动汽车进行筛选、调度的控制方法及其系统，尤其适用于大规模电动汽车接入电网后，结合电力系统运行情况对电动汽车的充放电行为，充放电功率及能量交易进行调控、管理的方法。

背景技术

电动汽车的发展已成为汽车产业未来发展的趋势，大规模电动汽车接入电网，必将对整个电力系统造成影响。这使得对大量分布式电动汽车的充电、放电行为进行远程控制，成为电力系统应对电动汽车普及、调节二者利益关系的必然选择。

通过合理控制充电设施上的换流器，高效实现将电动汽车视为一特殊移动储能单元的充放电功能，能在很大程度上解决广域电力系统中电力调频、备用服务和分布式电源电能消纳等服务的需求，对提高电力系统整体电能质量的提高，降低电动汽车持有者成本具有重要的意义。

从车载动力电池的角度来说，过度的充电和过度的放电都会对电池的寿命造成影响，同时造成电网电能的浪费。因此，监控好电池荷电状态、在广域电力系统内合理分配好总功率需求，对电池的充放电进行动态控制是有必要的。

目前已有的资料中仅将电动汽车视为一特殊蓄电池进行局部控制，未考虑广域电力系统中，发电机组、电网与电动汽车间的互动关系，未将电动汽车充放电与发电机组间的动态匹配关系计入在内，与电力系统现实情况不符，实用性不强。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种对参与电网互动服务的电动汽车进行筛选、调度的控制系统及其方法。

本发明的目的之一是通过这样的技术方案实现的，电动汽车充放电控制系统，包括总控平台和检测模块；所述总控平台包括通讯模块、数据存储与管理模块、双层次优化控制模块和功率分配控制模块；

所述通讯模块，用于实现总控平台与电动汽车间的双向互动，向电动汽车用户传达充放电服务需求，向总控台传输电动汽车参与充放电服务的意愿和电池状态的实时数据，并与充电机中的功率控制模块进行数据传输与通信；

所述数据存储与管理模块，用于存储和管理电动汽车充放电的相关数据，将电动汽车充放电的功率命令值按协议赋值给相关接口变量，供总控平台调用；

所述双层次优化控制模块，用于实时确定广域电力系统中发电机组的启停和出力情况，实时计算参与电网充放电服务电动汽车充放电功率的决策变量，并通过决策变量和发电机组数据的整合、分析，确定参与充放电服务的电动汽车数量和实时充放电功率；

所述功率分配控制模块，该模块在接受到通讯模块的功率控制指令后对电动汽车的充放电功率进行控制；

所述检测模块，用于对接入电网电动汽车的动力电池状态进行实施检测，并将检测数据通过通讯模块发送给总控平台。

本发明的目的之二是通过以下技术方案实现的，电动汽车充放电控制方法，包括以下步骤：

步骤1、实时读取广域电力系统各个负荷点的负荷情况，分析未来时段内该广域电力系统的电能需求；实时读取意愿参加电力系统充放电服务电动汽车的相关数据，并通过数据存储与管理模块对数据进行存储和管理；

步骤2、确定发电机组i在t时段内传送电能到广域网的总成本；

步骤3、确定电动汽车j参与充放电服务的总成本，筛选出可调度电动汽车群；

步骤4、根据步骤2和步骤3，得出发电机组与参与充放电服务电动汽车的组合；

步骤5、实时读取参与充放电服务电动汽车动力电池的相关数据，计算出参与电网充放电服务电动汽车的充放电命令值；

步骤6、将参与充放电服务电动汽车的充放电功率命令进行储存后输出。

进一步，步骤1中，电动汽车的相关数据包括：电动汽车以往参与充放电服务的违约率、电动汽车接入电力系统的网络拓扑点、电动汽车可接受的充放电电能需求、电动汽车车载动力电池的额定功率、可控状态值、最大允许工作功率比例值、荷电状态值、最大允许放电功率和最大允许充电功率；其中，最大允许放电功率和最大允许充电功率均为最大允许工作功率；当电动汽车充放电电能需求为正值时，表示电动汽车愿意参加充电服务，此时所述的最大允许工作功率即为最大允许充电功率；当电动汽车充放电电能需求为负值时，表示电动汽车愿意参加放电服务，此时所述的最大允许工作功率即为最大允许充电功率。

进一步，所述步骤2具体包括以下子步骤：

步骤21、衡量未来t时段内，发电机组i是否可参与电力调度；

步骤22、通过对发电机组i发电效率和燃料成本的历史数据，确定发电机组的燃料成本 $C_{\mathrm{fi}}^g\left(p_i\left(t\right)\right);$

步骤23、通过对发电机组i碳排放系数和碳排放成本的历史数据，确定发电机组的排放成本 $C_{\mathrm{ei}}^g\left(p_i\left(t\right)\right);$

步骤24、通过对发电机组i到广域电网负荷点间的传输模拟，计量调度电量p_i(t)在传输过程中的网损，进而计算出网损成本

步骤25、基于发电机组i的燃料成本、排放成本和网损成本，确定出机组i在t时段内传送电能到广域网的总成本总成本函数为：

$C_i^g\left(p_i\left(t\right)\right)=C_{\mathrm{fi}}^g\left(p_i\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{ei}}^g\left(p_i\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{li}}^g\left(p_i\left(t\right)\right)$

其中，p_i(t)表示发电机组参与电能调度时的调度电量，表示最小调度电量，表示最大调度电量，表示电力系统的电能需求，表示发电机组到电网负荷点电能在传输过程中的损失。

进一步，所述步骤3具体包括以下子步骤：

步骤31、确定在t时段内，电动汽车j是否愿意参加充放电服务；

步骤32、对愿意参加充放服务的电动汽车，衡量其意愿电价，确定电动汽车的充放电电量成本 $C_{\mathrm{bj}}^v\left(p_j\left(t\right)\right);$

步骤33、通过历史数据衡量分析电动汽车j参与充放电服务时，可能出现的意外事件E_j的概率P(E_j)P(Y_t|E_j)，及其出现的后果s(Y_t)，进而计算出电动汽车参与充放电服务产生的风险成本 $C_{\mathrm{hj}}^v\left(p_j\left(t\right)\right);$

步骤34、通过对电动汽车j参与充放电进行模拟，计量电能在传输过程中的网损，进而计算出网损成本

步骤35、基于参与充放电电动汽车j的交易成本、风险成本、网损成本，确定出电动汽车j参与充放电服务的总成本成本函数为：

$C_j^v\left(p_j\left(t\right)\right)=C_{\mathrm{bj}}^v\left(p_j\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{hj}}^v\left(p_j\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{li}}^v\left(p_j\left(t\right)\right);$

其中，为电力系统在t时段对电动汽车j的电能需求，表示电动汽车参与充放电时电能在传输过程中的损失，P(Y_t|E_j)为发生意外事件E_j造成后果Y_t的可能性，s(Y_t)为后果Y_t发生时可能造成的损失，p_j(t)表示电动汽车j参与充放电时的电能，表示电动汽车j参与充放电时的电能最小值，表示电动汽车j参与充放电时的电能最大值。

进一步，步骤4中发电机组与可控制电动汽车的组合的目标函数为：

$\begin{array}{c}\min C=\min [\underset{i=1}{\overset{N_g}{\mathrm{\Σ}}}{C}_i^g\left(p_i\left(t\right)\right)+\underset{K=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N_v}{\mathrm{\Σ}}}{C}_j^v\left(p_j\left(t\right)\right)]\\ =\min [\underset{i=1}{\overset{N_g}{\mathrm{\Σ}}}(C_{\mathrm{fi}}^g\left(p_i\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{gi}}^g\left(p_i\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{li}}^g\left(p_i\left(t\right)\right))+\underset{K=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N_v}{\mathrm{\Σ}}}(C_{\mathrm{bj}}^v\left(p_j\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{hj}}^v\left(p_j\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{li}}^v\left(p_j\left(t\right)\right))]\end{array}$

且满足：

其中，p^需求(t)为电力系统在t时段内的电能总需求，p^网损(t)为电能传输中造成的网损，故p^需求(t)+p^网损(t)公为电力系统t时段电能的实际需求量，为电动汽车充放电功率为p_j(t)时的充放电总成本，p_j(t)＞0时为充电，p_j(t)＜0为放电，p_j(t)＝0时为未参加充放电服务，N_g为广域电力系统中发电机组的数量，K为不同区域电动汽车充放电电网拓扑点集合，N_v为某一拓扑点下接入的电动汽车数量。

进一步，所述步骤5具体包括以下步骤：

步骤51、利用电动汽车在t时段内的充放功率p_j(t)，基于电力系统对电动汽车群的功率需求和车载动力电池的动态荷电状态，计算出参与充放电电动汽车功率的命令值γ_j：

上式中u_j为电动汽车车载动力电池的允许工作功率比例值，该比例值通过步骤1读取，SOC_j为电动汽车j动力电池的荷电状态值，该值通过步骤1读取；γ^总需求为电力系统对电动汽车j充电接入点的总功率需求；

步骤52、设置越限条件：节点有功/无功不平衡量方程，

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{P}_k=P_k-U_k\underset{b=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{U}_b(G_{\mathrm{kb}}\cos {\mathrm{\δ}}_{\mathrm{kb}}+B_{\mathrm{kb}}\sin {\mathrm{\δ}}_{\mathrm{kb}})\\ \mathrm{\Δ}{Q}_k=Q_k-U_k\underset{b=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{U}_b(G_{\mathrm{kb}}\sin {\mathrm{\δ}}_{\mathrm{kb}}-B_{\mathrm{kb}}\cos {\mathrm{\δ}}_{\mathrm{kb}})\end{array}\right.---\left(3\right)$

上式（3）中：ΔP_k为节点k的有功不平衡量，ΔQ_k为节点k的无功不平衡量；U_k为节点k的电压幅值，U_b为节点b的电压幅值，G_kb+jB_kb为节点k、b间的互导纳；δ_kb为节点k、b间的相角差；P_k节点k的注入有功功率，Q_k分别为节点k的注入无功功率，具体为：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_k=P_{G,k}-P_{d,k}+N_{\mathrm{dc},k}{P}_{\mathrm{dc}}-N_{c,k}{P}_c\\ Q_k=Q_{G,k}-Q_{d,k}\end{array}\right.---\left(4\right)$

上式（4）中N_c,k为节点k充电电动汽车数量，N_dc,k为节点k放电电动汽车数量；P_d,k节点k的有功负荷，Q_d,k为节点k的无功负荷；P_G,k为节点k发电功率有功分量，Q_G,k为节点k发电功率无功分量，P_c为节点k电动汽车的平均充电功率、P_dc为节点k电动汽车的平均放电功率；

步骤53、基于上述越限条件判断步骤51中节点k的总充放电功率需求γ^总需求是违反其有功/无功的不平衡限制，如果违反不平衡限制，则需调整充放电电动汽车的数量及其功率，跳转至步骤51重新计算；如果不违反不平衡限制，则进入步骤54；

步骤54、将步骤53所得各电网节点总电动汽车充放电功率和步骤51确定的参与电力系统充放电服务的电动汽车及其充放电功率命令设置为最终功率命令值。

由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点:

本发明将对广域电力系统内电动汽车的充放电影响计入在内，考虑其与发电机组、电力网络间的联动关系，基于双层次优化模型将电动汽车、发电机组、电力网络统一到一个控制框架内，构建广域电动汽车群的控制方法和系统，以实现对三者的实时联动控制。该方法在实际工程应用中易于实现和掌握，通过该方法和控制系统，电力系统可充分发挥电动汽车作为一移动储能设备的角色，实现电力系统的安全、稳定、经济、绿色的运行。该方法首先是通过对申请加入电网充放电服务电动汽车的电池状态、历史违约率等信息的分析，筛选出未来可参与电动汽车充放电服务的电动汽车；然后，电能传输成本比较的方法确定发电机组与电动汽车的最优组合状态，对电动汽车的充放电功率进行实时监控，避免其因过充或过放造成的电池损耗；继而对充放电电动汽车状态的实时监控，对其进行实时功率控制，从而实现电动汽车群在满足电力系统充放电服务需求的同时，实现对电动汽车充放电的能量管理和实时控制，降低充放电对车载动力电池的影响。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：

图1为本发明电动汽车群充放电与电力系统互动的示意图；

图2为本发明基于双层次优化策略的电动汽车群充放电能量管理系统实施框图。

具体实施方式

以下将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述；应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

如图1所示，广域电力系统中，不同节点均连接一定数量的电动汽车，电动汽车通过充放电机与电网相连，每台充放电机内包括一通讯模块和一双向变流器；通过通讯模块，可实现电动汽车用户与控制系统的双向互动；通过双向变流器可执行对相应电动汽车的投切控制及充放电功率指令等功能。

如图2所示，电动汽车充放电控制系统，包括总控平台和检测模块；总控平台根据预测负荷曲线、发电机组的反馈情况等信息制定各时段V2G调度计划，与电动汽车双向互动；所述总控平台包括通讯模块、数据存储与管理模块、双层次优化控制模块和功率分配控制模块；

所述通讯模块，用于实现总控平台与电动汽车间的双向互动，向电动汽车用户传达充放电服务需求，向总控台传输电动汽车参与充放电服务的意愿和电池状态的实时数据，并与充电机中的功率控制模块进行数据传输与通信。

所述数据存储与管理模块，用于存储和管理电动汽车充放电的相关数据，将电动汽车充放电的功率命令值按协议赋值给相关接口变量，供总控平台调用。数据存储与管理模块管理和存储的数据包括各电动汽车参与充放电服务的数据、参与充放电服务电动汽车的可控状态数据、电力系统内发电机组的出力状态数据、电力网络内各负荷点状态信号和电力系统对各接入点电动汽车的功率需求信号，并将上述信号输出到双层次优化控制模块。数据存储与管理模块管理和存储的数据还包括参与充放电服务电动汽车的电池状态信号，并将其连同前述的信号一起输出到功率分配控制模块。

所述双层次优化控制模块，用于实时确定广域电力系统中发电机组的启停和出力情况，实时计算参与电网充放电服务电动汽车充放电功率的决策变量，并通过决策变量和发电机组数据的整合、分析，确定参与充放电服务的电动汽车数量和实时充放电功率，并将决策变量输出到功率分配控制模块。

所述功率分配控制模块，该模块在接受到通讯模块的功率控制指令后对电动汽车的充放电功率进行控制。

所述检测模块，用于对接入电网电动汽车的动力电池状态进行实施检测，并将检测数据通过通讯模块发送给总控平台。

基于上述控制系统，本发明还提供一种电动汽车充放电控制方法，包括以下步骤：

步骤1、实时读取广域电力系统各个负荷点的负荷情况，分析未来时段内该广域电力系统的电能需求；实时读取意愿参加电力系统充放电服务电动汽车的相关数据，并通过数据存储与管理模块对数据进行存储和管理。

电动汽车的相关数据包括：电动汽车以往参与充放电服务的违约率、电动汽车接入电力系统的网络拓扑点、电动汽车可接受的充放电电能需求、电动汽车车载动力电池的额定功率、可控状态值、最大允许工作功率比例值、荷电状态值、最大允许放电功率和最大允许充电功率；其中，最大允许放电功率和最大允许充电功率均为最大允许工作功率；当电动汽车充放电电能需求为正值时，表示电动汽车愿意参加充电服务，此时所述的最大允许工作功率即为最大允许充电功率；当电动汽车充放电电能需求为负值时，表示电动汽车愿意参加放电服务，此时所述的最大允许工作功率即为最大允许充电功率。

步骤2、确定发电机组i在t时段内传送电能到广域网的总成本。

所述步骤2具体包括以下子步骤：

步骤21、衡量未来t时段内，发电机组i是否可参与电力调度；

步骤22、通过对发电机组i发电效率和燃料成本的历史数据，确定发电机组的燃料成本 $C_{\mathrm{fi}}^g\left(p_i\left(t\right)\right);$

步骤23、通过对发电机组i碳排放系数和碳排放成本的历史数据，确定发电机组的排放成本 $C_{\mathrm{ei}}^g\left(p_i\left(t\right)\right);$

步骤24、通过对发电机组i到广域电网负荷点间的传输模拟，计量调度电量p_i(t)在传输过程中的网损，进而计算出网损成本

步骤25、基于发电机组i的燃料成本、排放成本和网损成本，确定出机组i在t时段内传送电能到广域网的总成本总成本函数为：

$C_i^g\left(p_i\left(t\right)\right)=C_{\mathrm{fi}}^g\left(p_i\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{ei}}^g\left(p_i\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{li}}^g\left(p_i\left(t\right)\right)$

其中，p_i(t)表示发电机组参与电能调度时的调度电量，表示最小调度电量，表示最大调度电量，表示电力系统的电能需求，表示发电机组到电网负荷点电能在传输过程中的损失。

步骤3、确定电动汽车j参与充放电服务的总成本，筛选出可调度电动汽车群。

所述步骤3具体包括以下子步骤：

步骤31、确定在t时段内，电动汽车j是否愿意参加充放电服务；

步骤32、对愿意参加充放服务的电动汽车，衡量其意愿电价，确定电动汽车的充放电电量成本 $C_{\mathrm{bj}}^v\left(p_j\left(t\right)\right);$

步骤33、通过历史数据衡量分析电动汽车j参与充放电服务时，可能出现的意外事件E_j的概率P(E_j)P(Y_t|E_j)，及其出现的后果s(Y_t)，进而计算出电动汽车参与充放电服务产生的风险成本 $C_{\mathrm{hj}}^v\left(p_j\left(t\right)\right);$

步骤34、通过对电动汽车j参与充放电进行模拟，计量电能在传输过程中的网损，进而计算出网损成本

步骤35、基于参与充放电电动汽车j的交易成本、风险成本、网损成本，确定出电动汽车j参与充放电服务的总成本成本函数为：

$C_j^v\left(p_j\left(t\right)\right)=C_{\mathrm{bj}}^v\left(p_j\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{hj}}^v\left(p_j\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{li}}^v\left(p_j\left(t\right)\right);$

其中，为电力系统在t时段对电动汽车j的电能需求，表示电动汽车参与充放电时电能在传输过程中的损失，P(Y_t|E_j)为发生意外事件E_j造成后果Y_t的可能性，s(Y_t)为后果Y_t发生时可能造成的损失，表示电动汽车j参与充放电时的电能最小值，表示电动汽车j参与充放电时的电能最大值。

步骤4、根据步骤2和步骤3，得出发电机组与参与充放电服务电动汽车的组合。

步骤4中发电机组与可控制电动汽车的组合的目标函数为：

$\begin{array}{c}\min C=\min [\underset{i=1}{\overset{N_g}{\mathrm{\Σ}}}{C}_i^g\left(p_i\left(t\right)\right)+\underset{K=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N_v}{\mathrm{\Σ}}}{C}_j^v\left(p_j\left(t\right)\right)]\\ =\min [\underset{i=1}{\overset{N_g}{\mathrm{\Σ}}}(C_{\mathrm{fi}}^g\left(p_i\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{gi}}^g\left(p_i\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{li}}^g\left(p_i\left(t\right)\right))+\underset{K=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N_v}{\mathrm{\Σ}}}(C_{\mathrm{bj}}^v\left(p_j\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{hj}}^v\left(p_j\left(t\right)\right)+C_{\mathrm{li}}^v\left(p_j\left(t\right)\right))]\end{array}$

且满足：

其中，p^需求(t)为电力系统在t时段内的电能总需求，p^网损(t)为电能传输中造成的网损，故p^需求(t)+p^网损(t)公为电力系统t时段电能的实际需求量，为电动汽车充放电功率为p_j(t)时的充放电总成本，p_j(t)＞0时为充电，p_j(t)＜0为放电，p_j(t)＝0时为未参加充放电服务，N_g为广域电力系统中发电机组的数量，K为不同区域电动汽车充放电电网拓扑点集合，N_v为某一拓扑点下接入的电动汽车数量。

步骤5、实时读取参与充放电服务电动汽车动力电池的相关数据，计算出参与电网充放电服务电动汽车的充放电命令值。

所述步骤5具体包括以下步骤：

步骤51、利用电动汽车在t时段内的充放功率p_j(t)，基于电力系统对电动汽车群的功率需求和车载动力电池的动态荷电状态，计算出参与充放电电动汽车功率的命令值γ_j：

上式中u_j为电动汽车车载动力电池的允许工作功率比例值，该比例值通过步骤1读取，SOC_j为电动汽车j动力电池的荷电状态值，该值通过步骤1读取；γ^总需求为电力系统对电动汽车j充电接入点的总功率需求；

步骤52、设置越限条件：节点有功/无功不平衡量方程，

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{P}_k=P_k-U_k\underset{b=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{U}_b(G_{\mathrm{kb}}\cos {\mathrm{\δ}}_{\mathrm{kb}}+B_{\mathrm{kb}}\sin {\mathrm{\δ}}_{\mathrm{kb}})\\ \mathrm{\Δ}{Q}_k=Q_k-U_k\underset{b=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{U}_b(G_{\mathrm{kb}}\sin {\mathrm{\δ}}_{\mathrm{kb}}-B_{\mathrm{kb}}\cos {\mathrm{\δ}}_{\mathrm{kb}})\end{array}\right.---\left(3\right)$

上式（3）中：ΔP_k为节点k的有功不平衡量，ΔQ_k为节点k的无功不平衡量；U_k为节点k的电压幅值，U_b为节点b的电压幅值，G_kb+jB_kb为节点k、b间的互导纳；δ_kb为节点k、b间的相角差；P_k节点k的注入有功功率，Q_k分别为节点k的注入无功功率，具体为：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_k=P_{G,k}-P_{d,k}+N_{\mathrm{dc},k}{P}_{\mathrm{dc}}-N_{c,k}{P}_c\\ Q_k=Q_{G,k}-Q_{d,k}\end{array}\right.---\left(4\right)$

上式（4）中N_c,k为节点k充电电动汽车数量，N_dc,k为节点k放电电动汽车数量；P_d,k节点k的有功负荷，Q_d,k为节点k的无功负荷；P_G,k为节点k发电功率有功分量，Q_G,k为节点k发电功率无功分量，P_c为节点k电动汽车的平均充电功率、P_dc为节点k电动汽车的平均放电功率；

步骤53、基于上述越限条件判断步骤51中节点k的总充放电功率需求γ^总需求是违反其有功/无功的不平衡限制，如果违反不平衡限制，则需调整充放电电动汽车的数量及其功率，跳转至步骤51重新计算；如果不违反不平衡限制，则进入步骤54；

步骤54、将步骤53所得各电网节点总电动汽车充放电功率和步骤51确定的参与电力系统充放电服务的电动汽车及其充放电功率命令设置为最终功率命令值。

步骤6、将参与充放电服务电动汽车的充放电功率命令进行储存后输出。

在步骤6中，通过数据存储与管理模块对步骤5中计算出的各参与充放电服务电动汽车的功率命令进行存储后，通过通讯模块输出至功率分配与控制模块，以执行对电动汽车充放电的功率控制，同时实现对车载动力电池的实时功率控制功能。

上述技术方案具有考虑全面、计算简单、便于实现等优点，可实现广域电力系统内发电机组出力与电动汽车充放电的最佳组合，对电动汽车的充放电功率进行实时监控，避免其因过充或过放造成的电池损耗。由于本发明先通过双层次优化算法挑选出参与电力系统充放电服务的电动汽车，然后根据限制条件，对电动汽车的充放电功率进行分配，大大提高了电力系统的运行安全、稳定、经济、绿色等性质，从而实现了广域电力系统内便捷、有效的电动汽车充放电功率控制。

本发明将对广域电力系统内电动汽车的充放电影响计入在内，考虑其与发电机组、电力网络间的联动关系，基于双层次优化模型将电动汽车、发电机组、电力网络统一到一个控制框架内，构建广域电动汽车群的控制方法和系统，以实现对三者的实时联动控制。该方法在实际工程应用中易于实现和掌握，通过该方法和控制系统，电力系统可充分发挥电动汽车作为一移动储能设备的角色，实现电力系统的安全、稳定、经济、绿色的运行。该方法首先是通过对申请加入电网充放电服务电动汽车的电池状态、历史违约率等信息的分析，筛选出未来可参与电动汽车充放电服务的电动汽车；然后，电能传输成本比较的方法确定发电机组与电动汽车的最优组合状态，对电动汽车的充放电功率进行实时监控，避免其因过充或过放造成的电池损耗；继而对充放电电动汽车状态的实时监控，对其进行实时功率控制，从而实现电动汽车群在满足电力系统充放电服务需求的同时，实现对电动汽车充放电的能量管理和实时控制，降低充放电对车载动力电池的影响。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.电动汽车充放电控制系统，其特征在于：包括总控平台和检测模块；

所述总控平台包括通讯模块、数据存储与管理模块、双层次优化控制模块和功率分配控制模块；

所述通讯模块，用于实现总控平台与电动汽车间的双向互动，向电动汽车用户传达充放电服务需求，向总控平台传输电动汽车参与充放电服务的意愿和电池状态的实时数据，并与充电机中的功率控制模块进行数据传输与通信；

所述数据存储与管理模块，用于存储和管理电动汽车充放电的相关数据，将电动汽车充放电的功率命令值按协议赋值给相关接口变量，供总控平台调用；

所述双层次优化控制模块，用于实时确定广域电力系统中发电机组的启停和出力情况，实时计算参与电网充放电服务电动汽车充放电功率的决策变量，并通过决策变量和发电机组数据的整合、分析，确定参与充放电服务的电动汽车数量和实时充放电功率；

所述功率分配控制模块，该模块在接受到通讯模块的功率控制指令后对电动汽车的充放电功率进行控制；

所述检测模块，用于对接入电网电动汽车的动力电池状态进行实时检测，并将检测数据通过通讯模块发送给总控平台；

所述相关数据包括：电动汽车以往参与充放电服务的违约率、电动汽车接入电力系统的网络拓扑点、电动汽车可接受的充放电电能需求、电动汽车车载动力电池的额定功率、可控状态值、最大允许工作功率比例值、荷电状态值、最大允许放电功率和最大允许充电功率；其中，最大允许放电功率和最大允许充电功率均为最大允许工作功率；当电动汽车充放电电能需求为正值时，表示电动汽车愿意参加充电服务，此时所述的最大允许工作功率即为最大允许充电功率；当电动汽车充放电电能需求为负值时，表示电动汽车愿意参加放电服务，此时所述的最大允许工作功率即为最大允许放电功率。

2.电动汽车充放电控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、实时读取广域电力系统各个负荷点的负荷情况，分析未来时段内该广域电力系统的电能需求；实时读取意愿参加电力系统充放电服务电动汽车的相关数据，并通过数据存储与管理模块对数据进行存储和管理；

步骤2、确定发电机组i在t时段内传送电能到广域网的总成本；

步骤3、确定电动汽车j参与充放电服务的总成本，筛选出可调度电动汽车群；

步骤4、根据步骤2和步骤3，得出发电机组与参与充放电服务电动汽车的组合；

步骤5、实时读取参与充放电服务电动汽车动力电池的相关数据，计算出参与电网充放电服务电动汽车的充放电命令值；

步骤6、将参与充放电服务电动汽车的充放电功率命令进行储存后输出；

步骤1中，电动汽车的相关数据包括：电动汽车以往参与充放电服务的违约率、电动汽车接入电力系统的网络拓扑点、电动汽车可接受的充放电电能需求、电动汽车车载动力电池的额定功率、可控状态值、最大允许工作功率比例值、荷电状态值、最大允许放电功率和最大允许充电功率；其中，最大允许放电功率和最大允许充电功率均为最大允许工作功率；当电动汽车充放电电能需求为正值时，表示电动汽车愿意参加充电服务，此时所述的最大允许工作功率即为最大允许充电功率；当电动汽车充放电电能需求为负值时，表示电动汽车愿意参加放电服务，此时所述的最大允许工作功率即为最大允许放电功率。

3.根据权利要求2所述的电动汽车充放电控制方法，其特征在于：所述步骤2具体包括以下子步骤：

步骤21、对发电机组的运行状态进行实时监控，衡量未来t时段内，发电机组i是否可参与电力调度；

步骤22、通过发电机组i发电效率和燃料成本的历史数据，确定发电机组的燃料成本

步骤23、通过发电机组i碳排放系数和碳排放成本的历史数据，确定发电机组的排放成本

步骤24、通过对发电机组i到广域电网负荷点间的传输模拟，计量调度电量p_i(t)在传输过程中的网损，进而计算出网损成本

步骤25、基于发电机组i的燃料成本、排放成本和网损成本，确定出机组i在t时段内传送电能到广域网的总成本总成本函数为：

$C_i^g\left(p_i\right(t))=C_{fi}^g\left(p_i\right(t))+C_{ei}^g\left(p_i\right(t))+C_{li}^g\left(p_i\right(t))$

其中，p_i(t)表示发电机组参与电能调度时的调度电量，表示最小调度电量，表示最大调度电量，表示电力系统的电能需求，表示发电机组到电网负荷点电能在传输过程中的损失。

4.根据权利要求2所述的电动汽车充放电控制方法，其特征在于：所述步骤3具体包括以下子步骤：

步骤31、根据电动汽车接入电网时的充放电服务申请情况，确定在t时段内，电动汽车j是否愿意参加充放电服务；

步骤32、对愿意参加充放服务的电动汽车，衡量其意愿电价，确定电动汽车的充放电电量成本

步骤33、通过历史数据衡量分析电动汽车j参与充放电服务时，可能出现的意外事件E_j的概率P(E_j)P(Y_t|E_j)，及其造成的损失s(Y_t)，进而计算出电动汽车参与充放电服务产生的风险成本

步骤34、通过对电动汽车j参与充放电进行模拟，计量电能在传输过程中的网损，进而计算出网损成本

步骤35、基于参与充放电电动汽车j的交易成本、风险成本、网损成本，确定出电动汽车j参与充放电服务的总成本成本函数为：

$C_j^v\left(p_j\right(t))=C_{bj}^v\left(p_j\right(t))+C_{hj}^v\left(p_j\right(t))+C_{li}^v\left(p_j\right(t));$

其中，为电力系统在t时段对电动汽车j的电能需求，表示电动汽车参与充放电时电能在传输过程中的损失，P(Y_t|E_j)为发生意外事件E_j造成后果Y_t的可能性，s(Y_t)为后果Y_t发生时可能造成的损失，p_j(t)表示电动汽车j参与充放电时的电能，表示电动汽车j参与充放电时的电能最小值，表示电动汽车j参与充放电时的电能最大值。

5.根据权利要求2所述的电动汽车充放电控制方法，其特征在于：步骤4中发电机组与可控制电动汽车的组合的目标函数为：

$\begin{array}{c}\min C=\min \[\underset{i=1}{\overset{N_g}{\mathrm{\Σ}}}{C}_i^g\left(p_i\left(t\right)\right)+\underset{K=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N{V}_{}}{\mathrm{\Σ}}}{C}_j^v\left(p_j\left(t\right)\right)\]\\ =\min \[\underset{i=1}{\overset{N_g}{\mathrm{\Σ}}}\left(C_{fi}^g\right(p_i\left(t\right))+C_{ei}^g(p_i\left(t\right))+C_{li}^g(p_i\left(t\right)\left)\right)+\underset{K=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N_v}{\mathrm{\Σ}}}\left(C_{bj}^v\right(p_j\left(t\right))+C_{hj}^v(p_i\left(t\right))+C_{li}^v(p_i\left(t\right)\left)\right)\]\end{array}$

且满足：

其中，p^需求(t)为电力系统在t时段内的电能总需求，p^网损(t)为电能传输中造成的网损，故p^需求(t)与p^网损(t)之和代表电力系统t时段电能的实际需求量，为电动汽车充放电功率为p_j(t)时的充放电总成本，p_j(t)＞0时为充电，p_j(t)＜0为放电，p_j(t)＝0时为未参加充放电服务，N_g为广域电力系统中发电机组的数量，K为不同区域电动汽车充放电电网拓扑点集合，N_v为某一拓扑点下接入的电动汽车数量，为发电机组i在t时段内传送电能到广域网的总成本，为发电机组的燃料成本，为发电机组的排放成本，为发电机组的网损成本，为电动汽车的充放电时的电量成本，为电动汽车充放电时的风险成本，为电动汽车充放电时的网损成本，p_i(t)表示发电机组参与电能调度时的调度电量，表示最小调度电量，表示最大调度电量，p_j(t)表示电动汽车j参与充放电时的电能，表示电动汽车j参与充放电时的电能最小值，表示电动汽车j参与充放电时的电能最大值。

6.根据权利要求2所述的电动汽车充放电控制方法，其特征在于：所述步骤5具体包括以下步骤：

步骤51、利用电动汽车在t时段内的充放电功率p_j(t)，基于电力系统对电动汽车群的功率需求和车载动力电池的动态荷电状态，计算出参与充放电电动汽车功率的命令值γ_j：

上式中u_j为电动汽车车载动力电池的允许工作功率比例值，该比例值通过步骤1读取，SOC_j为电动汽车j动力电池的荷电状态值，该值通过步骤1读取；γ^总需求为电力系统对电动汽车j充电接入点的总功率需求，N_v为某一拓扑点下接入的电动汽车数量；

步骤52、设置越限条件：节点有功/无功不平衡量方程，

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\ΔP}}_k=P_k-U_k\underset{b=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{U}_b(G_{kb}{\mathrm{cos\δ}}_{kb}+B_{kb}{\mathrm{sin\δ}}_{kb})\\ {\mathrm{\ΔQ}}_k=Q_k-U_k\underset{b=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{U}_b(G_{kb}{\mathrm{sin\δ}}_{kb}+B_{kb}{\mathrm{cos\δ}}_{kb})\end{array}\right.---\left(3\right)$

上式(3)中：ΔP_k为节点k的有功不平衡量，ΔQ_k为节点k的无功不平衡量；U_k为节点k的电压幅值，U_b为节点b的电压幅值，G_kb+jB_kb为节点k、b间的互导纳；δ_kb为节点k、b间的相角差；P_k节点k的注入有功功率，Q_k分别为节点k的注入无功功率，具体为：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_k=P_{G,k}-P_{d,k}+N_{dc,k}{P}_{dc}-N_{c,k}{P}_c\\ Q_k=Q_{G,k}-Q_{d,k}\end{array}\right.---\left(4\right)$

上式(4)中N_c,k为节点k充电电动汽车数量，N_dc,k为节点k放电电动汽车数量；P_d,k节点k的有功负荷，Q_d,k为节点k的无功负荷；P_G,k为节点k发电功率有功分量，Q_G,k为节点k发电功率无功分量，P_c为节点k电动汽车的平均充电功率、P_dc为节点k电动汽车的平均放电功率；

步骤53、基于上述越限条件判断步骤51中节点k的总充放电功率需求γ^总需求是否违反其有功/无功的不平衡限制，如果违反不平衡限制，则需调整充放电电动汽车的数量及其功率，跳转至步骤51重新计算；如果不违反不平衡限制，则进入步骤54；

步骤54、将步骤53所得各电网节点总电动汽车充放电功率和步骤51确定的参与电力系统充放电服务的电动汽车及其充放电功率命令设置为最终功率命令值。