CN103855767A - 一种电动汽车充电站的调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电动汽车充电站的调度方法，在计算电动汽车到充电站的驾驶时间时，充分考虑了各条道路的交通状况即非机动车辆的影响、边摩阻的影响、大型车流量的影响，因而，选择出的驾驶路径更为合乎实际情况，更为精确，选择出的充电站更为准确。同时，在兼顾驾驶时间的基础上，考虑充电站的气象因素、充电情况进行排除后，选择出的充电站中谐波最小充电站调度给电动汽车，并将该充电站信息以及到该充电站的点线图权值最小的点线图对应的驾驶路径作为响应发送给请求充电的电动汽车，这样，使电动汽车充电站调度得以优化，减小电动汽车充电产生谐波对电网危害。

Description

一种电动汽车充电站的调度方法

技术领域

本发明属于电动汽车技术领域，更为具体地讲，涉及一种电动汽车充电站的调度方法。

背景技术

随着我国经济的飞速发展，汽车的拥有量迅猛增加，这给日益突出的环境污染问题和能源紧缺问题带来了极大的挑战。为了能够解决这两大挑战，我国在“十二五”规划中提出了发展新能源汽车的发展战略，纯电动汽车（EV）则为最主要的选择之一。

充电站作为电动汽车的必备配套设施，电动汽车的发展必然会带动充电站的发展。根据国家电网的规划：2010年在全国26个省市开展充电设施试点工程建设，将建成75座公共充电站和6209个充电桩。2015年前将建成1700座公共充电站，300万个充电桩。

现有的充电桩分为单相交流充电桩和直流充电桩，单相交流充电桩的充电电流最大为32A，通常用于慢速充电。直流充电桩的充电电流能达到几百A，常用于快速充电或大功率充电。所以在建设充电站时，充电站将会同时有交流充电桩和直流充电桩。

当充电站大规模建成以后，如果按现有的就近原则调度策略，将会对电网电能质量造成很大的影响。具体体现在：1.如果去雷雨地区的充电站充电容易造成雷击发生，从而危害电网。2.电动汽车属于非线性负荷，充电桩对其进行充电会产生谐波，大规模充电时，谐波可能会非常严重，造成电网波形畸变，导致用电设备寿命缩短，严重时甚至引发安全事故。

另外，现有技术的就近调度策略只是简单考虑电动汽车到充电站的距离，至多考虑一下道路的等级状况，没有对电动汽车到充电站的道路状况作全面的考虑，对驾驶时间的计算并不准确，选出的充电站并不是驾驶时间最短的充电站。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种电动汽车充电站的调度方法，在对道路状况进行全面考虑，较为精确地计算出电动汽车到充电站的驾驶时间情况下，对电动汽车充电站进行调度，以减小电动汽车充电产生谐波对电网危害，使电动汽车充电站调度得以优化。

为实现上述发明目的，本发明电动汽车充电站的调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）、需要充电的电动汽车向调度中心发出包括所处位置的充电请求；

（2）、调度中心接收到充电请求后，根据电动汽车所在区域的地图建立点线图，其中，路口用点表示，交通道路用线表示；

所述的所在区域的地图为电动汽车所处位置一定半径范围区域的地图；

（3）、点线图权值的确定

调度中心根据当前时间段，点线图中各段道路的交通状况即非机动车辆的影响、边摩阻的影响、大型车流量的影响，计算出各段道路驾驶需要的时间作为点线图权值；

（4）、寻路

各个充电站最短时间计算：首先调度中心根据点线图权值，结合寻路算法，找出电动汽车到某一充电站路径上的道路路段，然后将这些路段道路权值相加，得到电动汽车到该充电站的最短时间；

选择出最短时间小于在给定时间充电站；

（5）、调度

5.1）、调度中心确定选择出的充电站的气象因素，将气象条件不好的充电站排除，如处于雷雨区的充电站；

5.2）、调度中心确定选择出的充电站的充电情况，将没有空位的充电站排除；

5.3）、调度中心采集选择出的充电站进线处电流，预测各个充电站的谐波；选择出的充电站经步骤5.1）、5.2）排除后，将预测产生谐波最小的充电站调度给电动汽车充电，并将该充电站信息以及到该充电站的点线图权值最小的点线图对应的驾驶路径作为响应发送给请求充电的电动汽车。

本发明的发明目的是这样实现的：

本发明电动汽车充电站的调度方法，在计算电动汽车到充电站的驾驶时间时，充分考虑了各段道路的交通状况即非机动车辆的影响、边摩阻的影响、大型车流量的影响，因而，选择出的驾驶路径更为合乎实际情况，更为精确，选择出的充电站更为准确。同时，在兼顾驾驶时间的基础上，考虑充电站的气象因素、充电情况进行排除后，选择出的充电站中谐波最小充电站调度给电动汽车，并将该充电站信息以及到该充电站的点线图权值最小的点线图对应的驾驶路径作为响应发送给请求充电的电动汽车，这样，使电动汽车充电站调度得以优化，减小电动汽车充电产生谐波对电网危害。

附图说明

图1是本发明电动汽车充电站的调度方法一种具体实施方式流程图；

图2是确定点线图中道路驾驶需要时间的流程图；

图3是本发明中寻路算法的流程图；

图4是谐波国家标准的换算流程图；

图5是充电站谐波预测流程图；

图6是图5所示电流信号调理流程图

图7是使用电流信号调理与直接通过传感器测量结果的对比图；

图8是改进后的ip-iq谐波算法框图；

图9是成都某区的点线权值图；

图10是使用调度方法前与使用方法后A站5次谐波的情况；

图11是使用调度方法前与使用方法后B站5次谐波的情况；

图12是使用调度方法前与使用方法后C站5次谐波的情况；

图13是使用调度方法前与使用方法后D站5次谐波的情况；

图14是使用调度方法前与使用方法后E站5次谐波的情况。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

图1是本发明电动汽车充电站的调度方法一种具体实施方式流程图。

在本实施例中，如图1所示，本发明电动汽车充电站的调度方法包括以下步骤：

S1：需要充电的电动汽车向调度中心发出包括所处位置的充电请求。

S2：调度中心接收到充电请求后，调度中心根据电动汽车所在区域的地图建立点线图，其中，电动汽车所处位置、充电站的位置用点表示，交通道路用线表示。

为了减小计算量，区域的地图为电动汽车所处位置一定半径范围的区域的地图，具体半径由调度中心根据电动汽车所处位置确定，如市区则半径较小、郊区则半径较大。

S3：调度中心根据当前时间段，点线图中各段道路的交通状况即非机动车辆的影响、边摩阻的影响、大型车流量的影响，计算出各段道路驾驶需要的时间，作为点线图权值。

S4：寻路

各个充电站最短时间计算：首先调度中心根据点线图权值，结合寻路算法，找出电动汽车到某一充电站路径上的道路路段，然后将这些路段道路权值相加，得到电动汽车到该充电站的最短时间；

选择出最短时间小于在给定时间充电站；

给定时间可以是调度中心根据需要选出的充电站数量确定，也可以根据电动汽车向调度中心发出的充电请求中驾驶员设定的驾驶时间确定。

S5：调度

首先确定选择出的充电站的气象因素，将气象条件不好的充电站排除，如处于雷雨区的充电站，然后确定选择出的充电站的充电情况，将没有空位的充电站排除，接着调度中心采集选择出的充电站进线处电流，将预测产生谐波最小的充电站调度给电动汽车充电，并将该充电站信息以及到该充电站的点线图权值最小的点线图对应的驾驶路径作为响应发送给请求充电的电动汽车。

图2是确定点线图中道路驾驶需要时间的流程图。

在本实施例中，如图2所示，步骤（3）中，具体步骤如下：

S301：建立道路模型

道路等级可以划分为四个等级：快速路、主干路、次干路、支路。道路的通行能力受道路等级的影响，把道路的通行能力看作道路等级的函数。若只考虑道路的交通流量和通行能力，其他条件都相对理想，即可采用美国公路局（Bureauof Public Roads）经典的BPR公式：

$t=\frac{l}{v_0}[1+\mathrm{\α}{\left(\frac{Q}{C}\right)}^{\mathrm{\β}}]---\left(1\right)$

公式（1）中，l为道路的长度（单位:m），v₀为自由行驶速度（单位：m/min）,Q为当前时间段道路上的交通量（单位：辆/min），C为道路的通行能力（单位：辆/min）,αβ为参数，根据美国公路局的测量结果，α=0.15,β=4.0。

由于这个结果是根据美国交通的情况测量出来的，考虑到中国的交通状况比较复杂，故该公式不能直接应用到中国的交通现况，因此在该公式的基础上加入影响因子，使之更符合中国的交通现状。

S302：考虑非机动车辆的影响

中国的道路上有大量的非机动车辆，如自行车、电瓶车等。若这些车辆驶入机动车通道上会影响机动车的通行。

在这里可以把道路分为两种情况：有机动车非机动车隔离带，无机动车非机动车隔离带。在有机动车非机动车隔离带的道路上，非机动车对机动车几乎没有影响，故影响因子η₁=1；在无机动车非机动车隔离带的道路上，由于非机动车会挤进机动车路段上，故非机动车会对机动车的通行造成影响。用机动车道路横截面上非机动车占据的面积与机动车占据的面积的比例来衡量非机动车占据机动车路段的程度。具体的公式如公式（2）所示：

${\mathrm{\η}}_1=1-\frac{Q_1{L}_1-S_1}{S_2}---\left(2\right)$

公式（2）中，Q₁为当前时间段路面截面上非机动车平均车辆数（单位：辆），L₁为每辆非机动车的平均宽度（单位：m/辆），S₁,S₂分别为非机动车、机动车的车道宽度（单位：m）。

S303：考虑路边摩阻的影响

路边摩阻主要是行人的活动，行人的活动主要体现在行人横穿马路时造成的等待时间。为了量化行人横穿马路造成的影响，作以下几个简化和假设：

①、车道为单车道；

②、当车离行人的距离为2米时即停车；

③、行人在穿越马路的过程中车辆不能运行；

④、所有行人穿越马路的时间均为t_r；

⑤、行人穿马路的地点固定（根据经验，多是在无隔离带的路口）；

⑥、两个路口不会同时有行人穿越马路；

设有n个行人常穿越的路口，第i个路口在当前时间段t_m内发生了m_i次穿越马路的概率为

一辆车的行驶速度为v₀(单位：m/min)，该道路的长度为l(单位m)。那么，单位时间内一辆车因为行人穿越马路而产生的等待率t_w（无单位）如公式（3）所示：

$\begin{array}{cc}& t_w=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{m_i{t}_r}{t_m}{p}_{m_i}\left(t_m\right)\end{array}---\left(3\right)$

公式（3）中m_i为穿越的次数（单位：次），t_r为每次穿越用的时间（单位min/次），

为t_m时间内穿越m_i次的概率（无单位），t_m为当前时间段(单位min）。

车辆正常行驶的时间如公式（4）所示：

$t_0=\frac{l}{v_0}---\left(4\right)$

公式，l为道路的长度（单位:m），v₀为自由行驶速度（单位：m/min）,t₀表示自由行驶时间（单位min）。

行人横穿马路的影响因子如公式（5）所示：

${\mathrm{\η}}_2=\frac{t_0}{t_0{t}_w+t_0}=\frac{1}{t_w+1}---\left(5\right)$

公式（5）中t₀表示自由行驶时间（单位min），t_w表示人穿越马路而产生的等待率（无单位）。

S304：考虑大型车流量的影响

大型车由于体积较大，速度较慢，对小轿车的速度和流量都会造成影响。但由于交通构成的复杂性，从机理上确定大型车流量对小轿车的流量和速度的影响比较困难。故采用数据建模的方法，在调查得到的数据的基础上，拟合出小轿车通过该道路的大型车流量的影响因子如公式（6）所示：

${\mathrm{\η}}_3=\frac{t_0}{t_d}---\left(6\right)$

公式（6）中t_d为电动汽车在当前时间段即一定大型车比例的条件下在该段道路上行驶的平均时间。t_d可以这样得到：在当前时间段即一定大型车比例的条件下，观察m辆电动汽车通过这段道路的时间，然后再求平均值即可。

S305：综合考虑以上各因素，步骤（3）中，计算出各段道路驾驶需要的时间T按照公式计算得到：

$T=\frac{t}{{\mathrm{\η}}_1{\mathrm{\η}}_2{\mathrm{\η}}_3}---\left(7\right)$

图3是本发明中寻路算法的流程图。

本发明采用寻路算法的创新点在于为了在搜索的过程中突出向目标点即充电站搜索的目的，减少遍历的路口的个数，在扩展一个路口的相邻路口时，不再只考虑到起点的距离，还要考虑到所考察的充电站的空间距离，使得在扩展路口节点时不再盲目，而是更向着目标前进。

在本实施例中，寻路算法的目的是找到电动汽车所在位置（起点）到某一充电站的最短时间。若到某个充电站的最短时间在给定时间内，则该充电站满足要求，否则该充电站不满足要求。常用的寻路算法有Dijkstra算法、floyd算法等。常用的寻路算法只是从一个方向搜索，而本实施例中的寻路算法则是从两个方向同时搜索，这样搜索点数就会变少，搜索的时间变短。举例说明：假设搜索从起点开始到充电站K。若采用一般的寻路算法，例如Dijkstra算法，该算法是从起点开始，每次都搜索离起点最近的但未被考察过的路口，直到搜索到充电站K。这个算法存在的缺陷就是在搜索从起点到充电站K的最短距离时，每次扩展开来的离起点最近的路口不一定都在起点充电站K的最短路线上，也就是说会扩展许多无用的路口，导致增加了算法的时间。本发明中的寻路算法在搜索方向上做了改进。相对于Dijkstra算法只朝一个方向搜索，本实施例，如图3所示，寻路算法同时从起点和充电站K开始搜索，这样每次扩展一个相邻路口时，不仅考虑了该相邻路口到起点的“距离”，用权值表示，也考虑了该相邻路口到充电站的“距离”，用欧式距离除以电动汽车自由行驶速度来表示，可以做到相邻路口到起点和充电站的和达到最小的效果，这样最终扩展的相邻路口多数都在从起点到充电站K的最短路径上，从而大大的减少了搜索的时间。用计算机仿真，结果显示使用本发明中的寻路算法，效率能提高20%。

具体来讲，如图3所示，在寻路过程中，选择相邻路口时，首先从起点出发，搜索起点相邻的路口，计算某一相邻路口到充电站的欧式距离，然后除以自由行使速度得到的值与起点到该相邻路口的权值相加，然后找到和最小的相邻路口，以该相邻路口为起点，继续寻找相邻路口。其他步骤与现有技术相同，不再赘述。图4是谐波国家标准的换算流程图。

在本实施例中，谐波国家标准的换算如图4所示，包括：

S501：确定充电站配电系统

根据充电站实际需要设计配电系统，以9KW充电机为例，电源采用10KV供电，变压器为10KV/0.4KV电压等级，Dyn11接法，主要技术数据如表1所示。充电站短路容量为289.3MVA，充电站公共连接点PCC（Point of CommonCoupling）处的供电容量为90MVA。

表1

S502：确定谐波国家标准

根据我国公用电网谐波标准，主要对充电站公共连接点PCC处的电压电流进行谐波分析。正弦电压施加到采用三相桥式不控整流电路的充电机这样的非线性电路上时，电流变为非正弦波。非正弦电流在电网阻抗上产生压降，也会使正弦电压发生畸变，这里为了简化分析而忽略电压的畸变，认为电网电压始终为正弦波。因此主要对公共连接点PCC处的电流进行谐波分析。

充电站要接入电力系统必须满足国家标准GB/T14549-1993《电能质量公用电网谐波》的要求。《电能质量公用电网谐波》中对接入系统的谐波电流允许值表如2所示。充电站公共连接点PCC的全部用户向该点注入的谐波电流分量（方均根值）不应超出表2中规定的允许值。

表2

S503：谐波国家标准换算公式

当充电站公共连接点PCC的最小短路容量不同于表2中的基准短路容量时应按公式（8）修正谐波电流允许值：

$I_h=\frac{S_{K1}}{S_{K2}}{I}_{\mathrm{hp}}---\left(8\right)$

公式（8）中，S_K1表示充电站公共连接点PCC的最小短路容量（单位MVA），S_K2表示表2即国家标准中的基准短路容量单位MVA，I_hp表示表2即国家标准表中的第h次谐波电流允许值（单位A），I_h表示充电站公共连接点PCC短路容量为S_K1时的第h次谐波电流允许值（单位A）。

在充电站公共连接点PCC有多个用户时，i个用户的第h次谐波电流允许值I_hi按公式（9）进行计算：

$I_{\mathrm{hi}}=I_h{\left(\frac{S_i}{S_t}\right)}^{1/\mathrm{\α}}---\left(9\right)$

公式（9）中，I_h表示第h次谐波电流允许值（单位A），S_i表示i个用户的用电协议容量单位（MVA），S_t表示公共连接点的供电设备容量单位MVA，α表示相位叠加系数，3次谐波取1.1，5次谐波取1.2，7次谐波取1.4，11次谐波取1.8，其余取2。

图5是充电站谐波预测流程图。

在本实施例中，充电站谐波预测如图5所示，包括以下步骤：

S51：调度中心根据充电请求将请求充电的电动汽车参数加入充电站模型；

S52：采集充电站进线处电流；

S53：将采集回来的电流进行信号调理；

S54：调度中心确定电动汽车将要充电的方式，如果是选择单相交流充电桩充电，则通过傅立叶变换得到各次谐波的幅值，如果是选择直流充电桩进行充电，则通过ip-iq谐波算法得到各次谐波的幅值。

得到各次谐波的幅值与i个用户的各个谐波电流允许值I_hi进行比较，如果其比值最小，则认为预测产生谐波最小。

ip-iq谐波算法适用范围广，不仅在电网电压畸变时适用，在电网电压不对称时也同样有效。当电网电压对称且无畸变时，各电流分量(基波正序无功分量、不对称分量及高次谐波分量)的测量电路比较简单，并且延时小。然而此理论是建立在三相情况下的，通过线性变换，分离出基波分量，从而达到检测无功和谐波的目的，因此硬件多，花费大，计算量大，控制复杂。基于傅立叶变换的谐波检测方法是用快速傅立叶变换来获取各次谐波信号的幅值、频率和相位。该方法检测精度高、实现简单、功能多且使用方便完全满足单相谐波的测量需求，所以在本发明中将傅立叶变换的谐波检测方法用于检测单相交流充电桩产生的谐波。

图6是图5所示电流信号调理流程图。

在本实施例中，如图6所示，所述电流信号调理包括：

S5301：通过电流互感器采样；

S5302：将互感器的采样值进行信号放大；

S5303：对放大信号进行滤波补偿，主要实现RC滤波和电流相位补偿；

S5304：将滤波补偿后的电流信号进行单极性转换，将电流信号变为电压信号；

S5305：对电压信号进行AD转换，在转换过程中通过锁相环提高频率增加采样精度。

图7是使用电流信号调理与直接通过传感器测量结果的对比图，从图7中可以明显的看出使用电流信号调理后电流采集误差更小。

图8是改进后的ip-iq谐波算法框图。

在本实施例中，对现有ip-iq算法相比有3个方面的改进：

在计算矩阵变换中要获取与电网电压同频率的旋转角传统的方法是利用锁相电路PLL，从而就不可避免地带来延时，对谐波检测不利。所以直接利用单相电压构造同步旋转角。

目前常用的滤波器形式有FIR滤波器和IIR滤波器。FIR滤波器采用递归结构，可以得到严格的线性相位，运算误差小，设计灵活，但截止频率特性差。IIR滤波器实现阶数低，设计相对简单，但是没有很好的相位控制特性，针对FIR滤波器与IIR滤波器的特点，本发明提出了FIR与IIR串联使用的二级滤波技术的数字低通滤波器优化设计新方法。

由于PI调节器可以降低扰动对系统稳定性的影响，因而系统主要参数对滤波检测准确度的灵敏度得以明显下降。

表3为预测谐波算法效果。设一电力系统电流谐波幅值与相位如表3所示，基波为50.0Hz，内含有十三次谐波。表3同时列出了算法使用前与使用后的幅值与相位。

谐波（次数）	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13
														幅值（A）	16	0.4	2	0.4	2	0.3	1	0.2	0.6	0.2	1	0.1	0.5
相位（°）	0	60	40	60	30	0	45	45	20	60	30	45	30
														算法前幅值	13.1	0.51	2.38	0.23	1.68	0.45	1.46	0.21	0.72	0.11	0.70	0.23	0.33
算法前相位	-2.00	55.0	44.1	64.2	25.4	1.02	42.1	40.3	13.8	50.4	23.3	39.5	26.8
														算法后幅值	15.9	0.40	2.00	0.38	1.99	0.31	1.0	0.20	0.59	0.19	1.00	0.07	0.48
算法后相位	0.00	59.8	40.0	60.0	30.0	-0.03	44.0	44.0	20.0	59.3	30.0	45.0	29.6

表3

实例

1）、50辆电动汽车随机请求充电，电动汽车所在位置是随机的，充电站设为5个分别定位ABCDE，如图9所示。

2）、以成都某区为对象用图2所示的方法建立点线图和权值。

下面确定各参数，首先确定没有修正系数时的道路驾驶时间t。经调查该附近电动汽车的自由行驶速度在40～70km/h之间，暂且取v₀为50km/h。道路的长度l可以从调度中心存储的地图获取。为了方便起见，设计算的道路的通行能力Q为100辆/分。考察下午4:00～6:00这段时间作为当前时间段，从地图上可以各个道路的交通状况，这里主要把道路的交通状况分为3个层次：拥挤、缓行、畅行。根据实际调查调查发现，拥挤路段的机动车车流量大致为130～140辆/分之间，这里取130辆/分，非机动车车流量大致为60～70辆/分，缓行的机动车流量取为110辆/分，非机动车流量大致为50辆/分畅行的机动车流量取为90辆/分，非机动车流量取为30辆/分。

接着确定影响因子η₁，即非机动车辆的影响系数。根据中国交通道路的规定：三级以上多车道公路每条机动车道宽度为3m，六车道每条机动车道宽度达到3.5m，每条非机动车道的宽度一般在1～2.5m之间。这里把一环路、成华大道、二环路的每条机动车道取为3.5m，每条非机动车道取为2m。其余道路的机动车道取为3m，非机动车道取为1.5m。除了以上三条道路外，其余道路都没有非机隔离带。因此这三条道路的η₁=1，其余道路的η₁按照上述式子计算。非机动车主要是指自行车，因此其平均宽度设为0.4m。

依据本实施例中的计算方法，得到行人横穿马路的影响因子η₂、大型车流量的影响因子η₃。本实例中，该道路行人横穿马路的影响因子η₂=0.7、大型车流量的影响因子η₃=0.8。

3）、充电站的配置情况。电源采用10KV供电，变压器为10KV/0.4KV电压等级，Dyn11接法，主要技术数据如表1所示。充电站短路容量为289.3MVA,公共连接点PCC处的供电容量为90MVA。每个充电站均有48台充电装置，且开始实验时所有充电站没有电动汽车充电。

4）、谐波国家标准的转化。根据本实施例所给出的方法，可计算得到该充电站一条母线在公用电网公共连接点处的谐波电流限制指标，充电站注入公共连接点的谐波电流允许值如下表4所示。

表4

5）、依据本发明的方法进行调度，各个充电站结果如图10到图14所示。

由图可知使用本发明方法前A站5次谐波超国家标准4个半小时，B站5次谐波超国家标准4个半小时，C站，D站，E站的5次谐波均没有超过国家标准。使用本专利方法后，由图可知A站，B站，C站，D站和E站的5次谐波都没有超过国家标准。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (5)

1.一种电动汽车充电站的调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 

（1）、需要充电的电动汽车向调度中心发出包括所处位置的充电请求； 

（2）、调度中心接收到充电请求后，根据电动汽车所在区域的地图建立点线图，其中，路口用点表示，交通道路用线表示； 

所述的所在区域的地图为电动汽车所处位置一定半径范围区域的地图； 

（3）、点线图权值的确定 

调度中心根据当前时间段，点线图中各段道路的交通状况即非机动车辆的影响、边摩阻的影响、大型车流量的影响，计算出各段道路驾驶需要的时间作为点线图权值； 

（4）、寻路 

各个充电站最短时间计算：首先调度中心根据点线图权值，结合寻路算法，找出电动汽车到某一充电站路径上的道路路段，然后将这些路段道路权值相加，得到电动汽车到该充电站的最短时间； 

选择出最短时间小于在给定时间充电站； 

（5）、调度 

5.1）、调度中心确定选择出的充电站的气象因素，将气象条件不好的充电站排除，如处于雷雨区的充电站； 

5.2）、调度中心确定选择出的充电站的充电情况，将没有空位的充电站排除； 

5.3）、调度中心采集选择出的充电站进线处电流，预测各个充电站的谐波；选择出的充电站经步骤5.1）、5.2）排除后，将预测产生谐波最小的充电站调度给电动汽车充电，并将该充电站信息以及到该充电站的点线图权值最小的点线图对应的驾驶路径作为响应发送给请求充电的电动汽车。 

2.权利要求1所述的调度方法，其特征在于，步骤（3）中所述的调度中心根据当前时间段，点线图中各条道路的交通状况即非机动车辆的影响、边摩阻的影响、大型车流量的影响，计算出各段道路驾驶需要的时间为： 

其中：

式中：l为道路的长度（单位:m），v₀为自由行驶速度（单位：m/min）,Q为当前时间段道路上的交通量（单位：辆/min），C为道路的通行能力（单位：辆/min）,αβ为参数，根据美国公路局的测量结果，α=0.15,β=4.0； 

Q₁为当前时间段路面截面上非机动车平均车辆数（单位：辆），L₁为每辆非机动车的平均宽度（单位：m/辆），S₁,S₂分别为非机动车、机动车的车道宽度（单位：m）； 

m_i为穿越的次数（单位：次），t_r为每次穿越用的时间（单位min/次），

为t_m时间内穿越m_i次的概率（无单位），t_m为当前时间段(单位min）； 

t_d为电动汽车在当前时间段即一定大型车比例的条件下在该段道路上行驶的平均时间。 

3.权利要求1所述的调度方法，其特征在于，步骤（4）中所述的寻路算法为： 

在寻路过程中，选择相邻路口时，首先从起点出发，搜索起点相邻的路口，计算某一相邻路口到充电站的欧式距离，然后除以自由行使速度得到的值与起点到该相邻路口的权值相加，然后找到和最小的相邻路口，以该相邻路口为起点，继续寻找相邻路口。 

4.权利要求1所述的调度方法，其特征在于，步骤（5）中所述的预测各个充电站的谐波为： 

当充电站公共连接点PCC的最小短路容量不同于标准中的基准短路容量时应按以下公式修正谐波电流允许值： 

其中，S_K1表示充电站公共连接点PCC的最小短路容量（单位MVA），S_K2表示表2即国家标准中的基准短路容量单位MVA，I_hp表示表2即国家标准表中的 第h次谐波电流允许值（单位A），I_h表示充电站公共连接点PCC短路容量为S_K1时的第h次谐波电流允许值（单位A）； 

在充电站公共连接点PCC有多个用户时，i个用户的第h次谐波电流允许值I_hi按以下公式进行计算： 

其中，I_h表示第h次谐波电流允许值（单位A），S_i表示i个用户的用电协议容量单位（MVA），S_t表示公共连接点的供电设备容量单位MVA，α表示相位叠加系数，3次谐波取1.1，5次谐波取1.2，7次谐波取1.4，11次谐波取1.8，其余取2； 

充电站谐波预测： 

5.1）、调度中心根据充电请求将请求充电的电动汽车参数加入充电站模型； 

5.2）、采集充电站进线处电流； 

5.3）、将采集回来的电流进行信号调理； 

5.4）、调度中心确定电动汽车将要充电的方式，如果是选择单相交流充电桩充电，则通过傅立叶变换得到各次谐波的幅值，如果是选择直流充电桩进行充电，则通过ip-iq谐波算法得到各次谐波的幅值； 

得到各次谐波的幅值与i个用户的各个谐波电流允许值I_hi进行比较，如果其比值最小，则认为预测产生谐波最小。 

5.权利要求1所述的调度方法，其特征在于，所述的电流信号调理包括： 

5.31）、通过电流互感器采样； 

5.32）、将互感器的采样值进行信号放大； 

5.33）、对放大信号进行滤波补偿，主要实现RC滤波和电流相位补偿； 

5.34）、将滤波补偿后的电流信号进行单极性转换，将电流信号变为电压信号； 

5.35）、对电压信号进行AD转换，在转换过程中通过锁相环提高频率增加采样精度。 

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