CN103605079B - 公交电动汽车及其梯次利用电池集群的v2g可用容量评估方法 - Google Patents

Abstract

公交电动汽车及其梯次利用电池集群的V2G可用容量评估方法，包括如下步骤：确定目标微网区域中，公交EV电池集群运营和管理模式；设定公交EV电池集群的配置和参数；各时段V2G可用容量评估模型构建；确定梯次利用公交EV电池集群的管理模式；设定梯次利用公交EV电池集群配置和参数；梯次利用公交EV电池集群V2G可用容量评估模型构建；公交EV及其梯次利用电池集群实时V2G可用容量总和评估。

Description

公交电动汽车及其梯次利用电池集群的V2G可用容量评估方法

技术领域

本发明涉及一种公交电动汽车(Electrical Vehicles，EV)及其梯次利用电池集群基于车网互联(Vehicle-to-grid,V2G)技术，作为储能元件参与微网运行的V2G可用容量评估方法。

背景技术

近年来，新能源发电及微网技术发展迅速。研究和实践表明，如何在保障电能质量的前提下进一步提高可再生能源发电渗透率是实现微网（特别是孤岛微网）经济运行的基本策略，而提供足够容量的储能元件参与微网的能量动态平衡是关键。通常，微网必须配置匹配容量的专用储能装置（包括飞轮、超级电容、蓄电池组等），其购置价格昂贵，且维护成本很高。目前，EV和V2G技术得到快速发展。由于EV（特别是公交EV）动力电池单体容量较大，当目标区域内EV数量相对多时，其对应动力电池集群总储能容量相对于总发电容量通常规模较小的微网系统相当可观。而且与私家EV集群相比，公交EV集群行为特性简单，管理模式可控。综合交通、环保、供电、经济等多方面需求，基于V2G技术将公交EV及其淘汰后参与梯次利用的电池集群作为储能元件参与微网运行，接受微网能量管理中心的充放电控制的方案不仅可以大大降低微网的投资和维护成本，还可充分发挥其能量的快速双向可控特性，利于系统调峰、调频和经济运行。

但是，作为该方案的关键性前提技术之一，实现V2G接入微网的所有公交EV及其梯次利用电池集群的实时双向能量调控能力的准确评估至关重要，目前却少见相关文献。由于EV电池集群的行为特性、荷电状态(State of Charge,SOC)和充放电特性差异很大，如何建立数学模型实现目标区域内全部EV电池群集实时V2G调控能力的准确评估是一项具有挑战的任务。申请号为201310301553.6的发明专利申请书在利用蒙特卡洛模拟方法对私家EV电池集群进行行为特性分析的基础上提出一种私家EV电池集群的可用容量预测方法。本发明专利针对目标微网区域内参与V2G服务的公交EV及其梯次利用电池集群，在对其管理模式、行为特性、配置参数等多个方面进行深入研究的基础上，提出一种其V2G可用容量评估模型和方法，为其作为储能元件参与微网双向能量平衡能力评估提供依据。

发明内容

本发明要克服基于V2G技术将目标微网区域中的公交EV及其梯次利用电池集群作为储能元件参与微网运行调控方案中无法准确提供电池集群实时可用容量的问题，提供一种该电池集群的V2G可用容量评估方法，为其参与微网的能量实时调控提供有效依据。

本发明为实现上述目的，提出了一种公交EV及其梯次利用电池集群参与微网系统V2G服务时，可提供给微网进行实时双向能量调控能力准确评估的方法，如附图1所示，其具体过程包括如下步骤：

1）确定目标微网区域中，公交EV电池集群运营和管理模式；建设充换电站；按照目标区域和线路的公共交通需求，规划具体班次、车辆数量、发车时刻、进站更换电池及停运时刻等运营安排；对应各批次公交EV的具体运营安排，将一天工作时间分为以下多个不同工作状态时段：依次递进安装电池发车、正常运营、中途按顺序进充换电站更换电池、依次递进停运卸载电池等；

每辆公交EV在运行中间时段需进充换电站更换一次电池，将其一天工作时间分为6个时段：

时段ΔT₁：早上各批次公交EV“依次递进”安装电池（脱离V2G服务）发车时段；

时段ΔT₂：早上各公交EV正常运营时段；

时段ΔT₃：中午各批次公交EV“依次递进”进充换电站更换电池时段；

时段ΔT₄：下午各公交EV正常运营时段；

时段ΔT₅：下午各批次公交EV“依次递进”停运卸载电池（接入V2G服务）时段；

时段ΔT₆+ΔT′₆：晚上所有公交EV停运时段；

2）设定公交EV电池集群的配置和参数；所述的配置包括：公交EV总量、单车电池额定满容量、充换电站中电池总量、规划公交线路数量、每条线路班次、各班次EV进站更换电池需求；所述的参数包括：动力电池的允许放电深度、能效比、放电效率，公交EV日平均行驶里程等；

3）各时段V2G可用容量评估模型构建；步骤1）中各时段内公交EV电池集群任意nΔt时刻的V2G可用容量C_B(nΔt)为

$C_{B\left({\mathrm{\ΔT}}_1\right)}=(N_{B1}+N_{B2}-K_n{\mathrm{\λ}}_n)C_{\mathrm{bat}}({\mathrm{SOC}}_{\max }-{\mathrm{SOC}}_{\min })+\underset{i_1=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{BS}}\left[i_1\mathrm{\Δt}\right]---\left(1\right)$

$C_{B\left(\mathrm{\Δ}{T}_2\right)}=C_{B\left({\mathrm{\ΔT}}_1\right)}\left[N_1\mathrm{\Δt}\right]+\underset{i_2=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΔC}}_{\mathrm{BS}}\left(i_2\mathrm{\Δt}\right)---\left(2\right)$

$C_{B\left({\mathrm{\ΔT}}_3\right)}=C_{B\left({\mathrm{\ΔT}}_2\right)}\left[N_2\mathrm{\Δt}\right]+\underset{i_3=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΔC}}_{\mathrm{BS}}\left[i_3\mathrm{\Δt}\right]-K_n{\mathrm{\λ}}_n{C}_{\mathrm{bat}}({\mathrm{SOC}}_{\max }-{\mathrm{SOC}}_{\min }-{\mathrm{SOC}}_{\mathrm{res}})---\left(3\right)$

$C_{B\left(\mathrm{\Δ}{T}_4\right)}=C_{B\left(\mathrm{\Δ}{T}_3\right)}\left[N_3\mathrm{\Δt}\right]+\underset{i_4=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΔC}}_{\mathrm{BS}}\left(i_4\mathrm{\Δt}\right)---\left(4\right)$

$C_{B\left({\mathrm{\ΔT}}_5\right)}=C_{B\left(\mathrm{\Δ}{T}_4\right)}\left[N_4\mathrm{\Δt}\right]+K_n{\mathrm{\λ}}_n{C}_{\mathrm{bat}}{\mathrm{SOC}}_{\mathrm{res}}+\underset{i_5=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{BS}}\left[i_5\mathrm{\Δt}\right]---\left(5\right)$

$C_{B(\mathrm{\Δ}{T}_6+\mathrm{\Δ}{T}_6^{\′})}=C_{B\left(\mathrm{\Δ}{T}_5\right)}\left[N_5\mathrm{\Δt}\right]+\underset{i_6=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{BS}}\left(i_6\mathrm{\Δt}\right)\text{---}\left(6\right)$

式中，N_B1、N_B2分别为系统中公交EV总量和充换电站中超配的电池总量；N₁、N₂、N₃、N₄、N₅分别为时段ΔT₁、ΔT₂、ΔT₃、ΔT₄和ΔT₅内包含的最小计算单位时间Δt的个数；C_bat为单辆公交EV电池的额定容量；SOC_max、SOC_min为集群中EV电池平均最大荷电状态和最小荷电状态；K_n为ΔT₁、ΔT₃、ΔT₅时段内nΔt时刻对应的安装电池发车、进站更换电池及停运卸载电池的公交EV班次；λ_n为每班次发车、进站或停车的EV数量；ΔC_BS(iΔt)为各时段内iΔt时刻系统中所有参与V2G服务的该公交EV电池集群容量变化总量；SOC_res为ΔT₃、ΔT₅时段内各公交EV进站电池卸载时的平均剩余荷电状态，其表达式为

${\mathrm{SOC}}_{\mathrm{res}}=\frac{(E_{\mathrm{bat}}{D}_{\mathrm{OD}}-L/E_{\mathrm{FF}})\×{\mathrm{\η}}_{\mathrm{dis}}}{E_{\mathrm{bat}}}---\left(7\right)$

式中，E_bat为另一形式表征的公交EV电池额定容量，kWh；D_OD为允许放电深度；L为公交EV平均日行驶里程，km；E_FF为公交EV的能效比，km/kWh；η_dis为放电效率；

4）确定梯次利用公交EV电池集群的管理模式；按SOC特性测试进行分组，采用与微网中其他普通储能元件一样的运营和管理模式，实时接受系统V2G调控。当新一批淘汰电池加入系统梯次利用时，可考虑同时退出服务年限过长的电池组；

5）设定梯次利用公交EV电池集群配置和参数；所述的配置主要包括：参与梯次利用EV动力电池集群的电池数量、类型、梯次利用服务年限、梯次利用期间的V2G充放电调度规律；

6）梯次利用公交EV电池集群V2G可用容量评估模型构建；不同EV电池类型、参与梯次利用服务年数不一的EV电池集群中，nΔt时刻的V2G可用容量总和为

$C_T\left(\mathrm{n\Δt}\right)=\underset{k=1}{\overset{N_T}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{\mathrm{bat}\left(k\right)}({\mathrm{\α}}_k-{\mathrm{SOC}}_{\min })+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{TS}}\left(\mathrm{i\Δt}\right)---\left(8\right)$

式中：N_T为该集群中参与梯次利用的EV电池总量；C_bat(k)为任意EV电池k的额定容量；ΔC_TS(iΔt)为iΔt内系统中所有参与V2G服务的梯次利用EV电池集群的V2G调度总容量；α_k为任意EV电池k被淘汰后参加梯次利用一定时间的当前最大容量保持率，其表达式为

${\mathrm{\α}}_k={\mathrm{\α}}_{\mathrm{dk}}-[1-({\mathrm{\α}}_0-a{(T\·\frac{\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δ}{C}_k}}{\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{bat}\left(k\right)}})}^b)]---\left(9\right)$

式中：α_dk为其刚被淘汰时的最大容量保持率；T为其参加梯次利用的实际天数；为其参加梯次利用时期的平均每天V2G调度容量，ΔC_bat(k)为其作为EV动力电池时期正常一次完全充放电循环的容量变化量；α₀、a、b为未知参数，根据相关文献估计可分别取107.4，0.8745和0.6066；

7）公交EV及其梯次利用电池集群实时V2G可用容量总和评估；由公交EV和淘汰后梯次利用共同组成的V2G参与微网储能的电动汽车电池集群，任意nΔt时刻的V2G可用容量总和为

C_∑(nΔt)=C_B(nΔt)+C_T(nΔt)      (10)

本发明的有益效果在于，引入公交EV及其梯次利用电池集群作为储能元件参与微网的运行调控，提出的一种参与V2G服务的公交EV及其梯次利用电池集群的V2G可用容量评估方法，为科学、合理地评估其参与目标微网V2G服务时可提供给微网系统进行实时双向能量调控能力提供了有效依据。

附图说明

图1为公交EV及其梯次利用电池集群的V2G可用容量评估方法框图。

图2为目标微网区域中公交EV电池集群“依次递进”管理模式。

图3为各时间区段内两类电池集群V2G可用容量总和实时分布。

具体实施方式

下面结合实施例及附图，对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。实施例中公交EV及其梯次利用电池集群参与目标微网V2G服务时可提供给微网进行实时双向能量调控能力的评估方法总体框图如附图1所示，包括以下步骤：

1）确定目标微网区域中，公交EV电池集群运营和管理模式；建设充换电站；按照目标区域和线路的公共交通需求，规划具体班次、车辆数量、发车时刻、进站更换电池及停运时刻等运营安排；对应各批次公交EV的具体运营安排，将一天工作时间分为以下多个不同工作状态时段：依次递进安装电池发车、正常运营、中途按顺序进充换电站更换电池、依次递进停运卸载电池等；

每辆公交EV在运行中间时段需进充换电站更换一次电池，将其一天工作时间分为6个时段：

时段ΔT₁：早上各批次公交EV“依次递进”安装电池（脱离V2G服务）发车时段；

时段ΔT₂：早上各公交EV正常运营时段；

时段ΔT₃：中午各批次公交EV“依次递进”进充换电站更换电池时段；

时段ΔT₄：下午各公交EV正常运营时段；

时段ΔT₅：下午各批次公交EV“依次递进”停运卸载电池（接入V2G服务）时段；

时段ΔT₆+ΔT′₆：晚上所有公交EV停运时段；

2）设定公交EV电池集群的配置和参数；所述的配置包括：公交EV总量、单车电池额定满容量、充换电站中电池总量、规划公交线路数量、每条线路班次、各班次EV进站更换电池需求；所述的参数包括：动力电池的允许放电深度、能效比、放电效率，公交EV日平均行驶里程等；

3）各时段V2G可用容量评估模型构建；步骤1）中各时段内公交EV电池集群任意nΔt时刻的V2G可用容量C_B(nΔt)如式(1)～式(7)所示；

4）确定梯次利用公交EV电池集群管理模式；按SOC特性测试进行分组，采用与微网中其他普通储能元件一样的运营和管理模式，实时接受系统V2G调控。当新一批淘汰电池加入系统梯次利用时，可考虑同时退出服务年限过长电池组；

5）设定梯次利用公交EV电池集群配置和参数；所述的配置主要包括：参与梯次利用EV动力电池集群的电池数量、类型、参加梯次利用服务员年限、梯次利用的充放电调度规律等；

6）梯次利用公交EV电池集群V2G可用容量评估模型构建；不同EV电池类型、参与梯次利用年数不一的EV电池集群中，nΔt时刻的V2G可用容量总和如式(8)、式(9)所示；

7）公交EV及其梯次利用电池集群实时V2G可用容量总和评估；由公交EV和淘汰后梯次利用共同组成的V2G参与微网储能的电动汽车电池集群，任意nΔt时刻的V2G可用容量总和如式(10)所示。

本实施例中采用一个10辆规模大小的公交EV集群和20组梯次利用电池集群参与目标微网内V2G服务的运行情景。进行以下关键配置和参数的假设与设定：

1）对于公交EV电池集群：公交EV数量10辆；单车电池额定满容量为600Ah，电池关键参数如表1所示；充换电站中电池总量按1:2比例配置；规划公交线路两条，每条线路5个班次，具体运营安排如表2所示；各班次EV日平均行驶里程200km，完成一半行程时进站更换电池一次；

表1公交EV电池集群的关键参数

表2目标微网区域内公交EV运行时刻表

2）梯次利用电池集群：总量20组，其中淘汰后参加梯次利用服务1年和2年的各10组；淘汰时的最大容量保持率均为70%；参加梯次利用后每天的完全充放电循环有效当量平均值为57.14%；

3）所用EV电池集群的充放电工作电压均为48V，为防止过度充放电，设定各电池集群的平均有效充放电范围为额定满容量的0.2～0.9倍。

将公交EV原额定容量C_bat（单位：Ah）转换为另一表征形式E_bat（单位：kWh），并利用式(7)可得公交EV在ΔT₃、ΔT₅时段内进站电池卸载时的平均剩余荷电状态

${\mathrm{SOC}}_{\mathrm{res}}=\frac{[(600\×48/1000)\×0.7-100/6.25]\×0.9616}{600\×48/1000}=0.139$

利用式(1)～式(6)，可得各时段内该公交EV电池集群任意nΔt时刻的V2G可用容量C_B(nΔt)为

$C_{B\left({\mathrm{\ΔT}}_1\right)}=(20-{2K}_n)\×420+\underset{i_1=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{BS}}\left[i_1\mathrm{\Δt}\right]---\left(\mathrm{Ah}\right)$

$C_{B\left(\mathrm{\Δ}{T}_2\right)}=4200+\underset{i_1=1}{\overset{N_1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{BS}}\left[i_1\mathrm{\Δt}\right]+\underset{i_2=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΔC}}_{\mathrm{BS}}\left(i_2\mathrm{\Δt}\right)---\left(\mathrm{Ah}\right)$

$C_{B\left({\mathrm{\ΔT}}_3\right)}=4200-673.2K_n+\underset{i=1}{\overset{N_1+N_2}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{BS}}\left[\mathrm{i\Δt}\right]+\underset{i_3=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΔC}}_{\mathrm{BS}}\left[i_3\mathrm{\Δt}\right]---\left(\mathrm{Ah}\right)$

$C_{B\left(\mathrm{\Δ}{T}_4\right)}=834+\underset{i=1}{\overset{N_1+N_2+N_3}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{BS}}\left[\mathrm{i\Δt}\right]+\underset{i_4=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΔC}}_{\mathrm{BS}}\left(i_4\mathrm{\Δt}\right)---\left(\mathrm{Ah}\right)$

$C_{B\left(\mathrm{\Δ}{T}_5\right)}=834+166.8K_n+\underset{i=1}{\overset{N_1+N_2+N_3+N_4}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{BS}}\left[\mathrm{i\Δt}\right]+\underset{i_5=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{BS}}\left[i_5\mathrm{\Δt}\right]---\left(\mathrm{Ah}\right)$

$C_{B({\mathrm{\ΔT}}_6+\mathrm{\Δ}{T}_6^{\′})}=1668+\underset{i=1}{\overset{N_1+N_2+N_3+N_4+N_5}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{BS}}\left[\mathrm{i\Δt}\right]+\underset{i_6=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{BS}}\left(i_6\mathrm{\Δt}\right)---\left(\mathrm{Ah}\right)$

由式(8)及梯次利用电池集群的参数设定，经计算，淘汰后再参与梯次利用服务时间1年、2年的电池集群的当前最大容量保持率分别为

服务1年：α_k=55%

服务2年：α_k=43%

则由式(9)计算，目标微网区域内总量20组的公交EV梯次利用电池集群在任意nΔt时刻的V2G可用容量总和为

$C_T\left(\mathrm{n\Δt}\right)=3480+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{C}_{\mathrm{TS}}\left(\mathrm{i\Δt}\right)---\left(\mathrm{Ah}\right)$

由式(10)可得目标微网区域内包含的公交EV和淘汰后梯次利用共同组成的V2G参与微网储能的电池集群在任意nΔt时刻的V2G可用容量总和表达式。但其中，ΔC_BS(iΔt)和ΔC_TS(iΔt)分别表示2种类型电池集群在iΔt时刻的V2G容量调度总量，受微网中V2G服务中心的充放电调度控制，能量传递大小和正负均无法预测，需根据实际V2G调度数据统计或优化算法规划确定。

若暂不考虑该部分可变数据，系统单位时间（一天）内各时间区段所得V2G可用容量的实时分布如图3所示。实际运行中，考虑微网系统的V2G统一调度控制和初始值设定（如EV早上出发前电池充电至最大容量），图3中各时间区段的分布曲线将更加平稳，曲线首末数据不一致问题也将得以解决。

如上所述，便可较好地实现本发明，上述实施例仅为本发明的典型实施例，并非用来限定本发明的实施范围，即凡依本发明内容所作的均等变化与修饰，都为本发明权利要求所要求保护的范围所涵盖。

Claims (1)

1.公交电动汽车及其梯次利用电池集群的V2G可用容量评估方法，包括如下步骤：

步骤1)确定目标微网区域中，公交电动汽车电池集群运营和管理模式；建设充换电站；按照目标区域和线路的公共交通需求，规划具体班次、车辆数量、发车时刻、进站更换电池及停运时刻运营安排；对应各批次公交电动汽车的具体运营安排，将一天工作时间分为以下多个不同工作状态时段：依次递进安装电池发车、正常运营、中途按顺序进充换电站更换电池、依次递进停运卸载电池；

每辆公交电动汽车在运行中间时段需进充换电站更换一次电池，将其一天工作时间分为6个时段：

时段ΔT₁：早上各批次公交电动汽车“依次递进”安装电池脱离V2G服务发车时段；

时段ΔT₂：早上各公交电动汽车正常运营时段；

时段ΔT₃：中午各批次公交电动汽车“依次递进”进充换电站更换电池时段；

时段ΔT₄：下午各公交电动汽车正常运营时段；

时段ΔT₅：下午各批次公交电动汽车“依次递进”停运卸载电池接入V2G服务时段；

时段ΔT₆+ΔT₆'：晚上所有公交电动汽车停运时段；

步骤2)设定公交电动汽车电池集群的配置和参数；所述的配置包括：公交电动汽车总量、单车电池额定满容量、充换电站中电池总量、规划公交线路数量、每条线路班次、各班次电动汽车进站更换电池需求；所述的参数包括：动力电池的允许放电深度、能效比、放电效率，公交电动汽车日平均行驶里程；

步骤3)各时段V2G可用容量评估模型构建；步骤1)中各时段内公交电动汽车电池集群任意nΔt时刻的V2G可用容量C_B(nΔt)为

式中，N_B1、N_B2分别为系统中公交电动汽车总量和充换电站中超配的电池总量；N₁、N₂、N₃、N₄、N₅分别为时段ΔT₁、ΔT₂、ΔT₃、ΔT₄和ΔT₅内包含的最小计算单位时间Δt的个数；C_bat为单辆公交电动汽车电池的额定容量；SOC_max、SOC_min为集群中公交电动汽车电池平均最大荷电状态和最小荷电状态；K_n为ΔT₁、ΔT₃、ΔT₅时段内nΔt时刻对应的安装电池发车、进站更换电池及停运卸载电池的公交电动汽车班次；λ_n为每班次发车、进站或停车的公交电动汽车数量；ΔC_BS(iΔt)为各时段内iΔt时刻系统中所有参与V2G服务的该公交公交电动汽车电池集群容量变化总量；SOC_res为ΔT₃、ΔT₅时段内各公交电动汽车进站电池卸载时的平均剩余荷电状态，其表达式为

式中，E_bat为另一形式表征的公交电动汽车电池额定容量，kWh；D_OD为允许放电深度；L为公交电动汽车平均日行驶里程，km；E_FF为公交电动汽车的能效比，km/kWh；η_dis为放电效率；

步骤4)确定梯次利用公交电动汽车电池集群的管理模式；按SOC特性测试进行分组，采用与微网中其他普通储能元件一样的运营和管理模式，实时接受系统V2G调控；当新一批淘汰电池加入系统梯次利用时，同时退出服务年限过长的电池组；

步骤5)设定梯次利用公交电动汽车电池集群配置和参数；所述的配置主要包括：参与梯次利用电动汽车动力电池集群的电池数量、类型、梯次利用服务年限、梯次利用期间的V2G充放电调度规律；

步骤6)梯次利用公交电动汽车电池集群V2G构建可用容量评估模型；不同电动汽车电池类型、参与梯次利用服务年数不一的公交电动汽车电池集群中，nΔt时刻的V2G可用容量总和为

式中：N_T为该集群中参与梯次利用的公交电动汽车电池总量；C_bat(k)为任意公交电动汽车电池k的额定容量；ΔC_TS(iΔt)为iΔt内系统中所有参与V2G服务的梯次利用公交电动汽车电池集群的V2G调度总容量；α_k为任意公交电动汽车电池k被淘汰后参加梯次利用一定时间的当前最大容量保持率，其表达式为

式中：α_dk为其刚被淘汰时的最大容量保持率；T为其参加梯次利用的实际天数；为其参加梯次利用时期的平均每天V2G调度容量，ΔC_bat(k)为其作为公交电动汽车动力电池时期正常一次完全充放电循环的容量变化量；α₀、a、b为未知参数，根据相关文献估计分别取107.4，0.8745和0.6066；

步骤7)公交电动汽车及其梯次利用电池集群实时V2G可用容量总和评估；由公交电动汽车和淘汰后梯次利用共同组成的V2G参与微网储能的电动汽车电池集群，任意nΔt时刻的V2G可用容量总和为

C_∑(nΔt)＝C_B(nΔt)+C_T(nΔt)   (10) 。