CN104755313A - 电池集的充电 - Google Patents

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Abstract

一种对电池集的充电进行管理的管理方法，基于包括从至少一能量产生源(5,6)供电的多个充电端子(2)的充电系统(1)，其特征在于包括步骤：a.针对电池集中的每个电池初始化(E5)充电日期，然后针对考虑的电池还包括步骤：b.定义包括在针对考虑的电池预先采用的充电日期附近的一组充电日期的相邻关系(E12)，c.计算通过用前一步骤中定义的相邻关系中包括的充电日期替换针对考虑的电池预先采用的充电日期获得新方案的性能(E13)，d.存储(E14)在计算性能的前一步骤(E13)后给出最优性能的充电日期并用给出最优性能的该新充电日期替换预先获得的充电日期，然后包括步骤：e.测试计算结束标准(E20)，f.如果未达计算结束标准，则通过考虑针对考虑的电池相对于前次迭代减小持续时段的相邻关系来进行步骤b至d的新迭代。

Description

电池集的充电
技术领域
本发明涉及一种管理在由至少一个能源供电的充电系统处实施的电池集的充电的方法。本发明还涉及实施该方法的对电池充电的系统。
背景技术
存在借助于可充电电池而工作的多种设备，例如电机动车或混合机动车。当该电气设备的用户发觉电池的电量太少，他依靠充电系统，充电系统利用由电能源供给的功率作为输入以在输出端传送电池的充电电流。
当所涉及的电设备是电机动车时，电池充电系统可以呈现停车场的形式，其限定停车的场地并且电气地装备用于与电池的电连接。这样的停车棚可以配有光伏板，该光伏板生成用于对机动车的电池充电的电能。在实践中，司机把机动车定位在停车棚下，把车电连接到布置于停车棚处的电流端子，这样的效果是立即开始对机动车的电池充电。电池一达到满电量充电系统就自动停止充电阶段。
现有的充电系统不是最优的。事实上，不同电池的充电通常是从与系统电连接就开始了，其目的是满电量。然而，该充电可能在电池充电的时刻要求来自昂贵和/或污染的发电源的能源。此外，该能源可能在给定时刻是不足够的，尤其是如果太多数量的电池同时充电并且/或者如果使用可再生能源(如本质波动的太阳能或风能)的话。
为了克服这些缺点，文献FR2952247提出了基于离开日期和期望的充电水平来规划电机动车的电池的充电。
文献US5548200提出确定选择电气条件和充电时刻来优化充电成本，例如在低峰时刻期间。
现有的解决方案使得在电池随机到达给定充电系统处的情况下不足以最佳利用电池集的充电，该充电系统利用来自至少一种间歇或简单不连续或稀有能源的功率来为充电供电，该能源可能多少不可预料地变化，如光伏或风能源。
另一方面，这些解决方案应适于能够接纳大量机动车的充电系统，对于该系统而言电池充电的优化算法有饱和或不适当的风险，这是因为机动车的充电管理方法的优化计算是在机动车的每个输入和或输出端进行的。因此，必须定义电机动车的负荷管理方法，其允许借助合理且不太昂贵的计算能力来迅速朝着方案收敛，以便适于管理能够包括大量电池的组，用于管理例如至少100000个机动车(或电池)或至少1百万个机动车(或电池)。
最后，因此存在对能够包括大量电池的电池集进行充电的智能管理改进方案的需求，该改进方案与间歇能源的使用相兼容并且更一般地基于不能连续获得的能源。例如，这样的能源可以是如前所述的太阳能类型或风能类型，或者可以是应当优化且减少使用的国家电网，以便遵守例如成本约束或当地规定。
发明内容
本发明的总目标因此是提出电池集的充电的优化管理方案，其响应上述目的并不包括现有技术的方案的全部或部分缺点。
更准确地，本发明的第一目的是提出电池集的充电进行管理的方案，该方案允许迅速朝着被优化以能够处理以较高和任意频率进出充电系统的大量电池的方案收敛。
本发明的第二目的是提出优选地使用可以是间歇能源的某种选定能源来对电池集进行充电的方案。
本发明的第三目的是提出与电池在充电端子上的随机到达相兼容的对电池集进行充电的方案。
为此，本发明提出一种对电池集的充电进行管理的管理方法，该管理基于包括从至少一个能量产生源供电的多个充电端子的充电系统，其特征在于包括以下步骤：
a.针对电池集的每个电池来初始化充电日期，
然后针对所考虑的电池还包括以下步骤：
b.定义相邻关系，该相邻关系包括针对所考虑的电池所预先采用的充电日期附近的一组充电日期，
c.计算通过用在前一步骤中定义的相邻关系中包括的充电日期替换针对所考虑的电池预先采用的充电日期而获得新方案的性能，然后
d.存储在计算性能的前一步骤之后给出最优性能的充电日期，并且用给出最优性能的这个新充电日期替换预先采用的充电日期，
然后包括以下步骤：
e.测试计算结束标准，
f.如果未达到计算结束标准，则通过考虑针对所考虑的电池相对于前一次迭代减小的持续时段的相邻关系来进行上述步骤b至d的新迭代。
该相邻关系有利地由时域空间形成，包括围绕针对所考虑的电池所预先采用的充电日期延伸的几个基本时间间隔。每个基本时间间隔可与可能的充电日期相关联。在每次迭代中，相邻关系可以通过基本时间间隔来包括越来越短的持续时段，基本时间间隔被定义为形成该越来越短的持续时段。
可以针对电池集中全部电池甚至是多数电池来重复步骤b至d。这些步骤可以在同一时刻针对该电池多数重复以限定总体方案。
相邻关系可以是以下时域空间：该时域空间围绕预先采用的充电日期延伸并且包括小于十个要测试的充电日期，和/或相邻关系的不同充电日期可以是相继的并按照给定的时间步长分隔开并且/或者可以是在相邻关系中随机选择的，和/或相邻关系的不同的可能充电日期可以分布在预先采用的充电日期两侧并且包括该预先采用的充电日期。
对电池集的充电进行管理的管理方法可包括计算如下新方案的性能的步骤：该新方案考虑来自一个或更多个可再生能源的所用能量比例，和/或所用的总能量成本，可再生能源如光伏能源和/或风能。
对电池集的充电进行管理的管理方法可以包括计算能够由充电系统的光伏或风可再生能源再生的能量的产生预测的步骤。
针对电池集的每个电池来初始化充电日期的步骤可包括选择每个电池到达充电系统中的日期作为初始值。
对电池集的充电进行管理的管理方法可以包括存储以下参数的全部或一部分的预先阶段：
－在充电系统中在给定时刻的电池的数量；
－每个电池的充电曲线；
－每个电池的充电状态；
－每个电池的最早和/或最晚的充电日期；
－持续时段，针对该持续时段力求优化存在的电池的充电；
－周期数，该参数允许使关于所考虑的持续时段的时间离散；
－精度，呈现周期的整数倍的形式；
－切分时间，该参数允许或多或少地切分所考虑的持续时段；
－性能计算公式。
对电池集的充电进行管理的管理方法可包括以下步骤：
－估计由至少一个能量源的未来能量产生，即预测能量E预测，并且估计由至少一个能量产生源在参考时段中随时间t的预测功率P预 测(t)；
－估计用于充电系统中存在的电池的充电的能量需求Σ1Ei(t)；
－计算虚拟功率P虚拟，该虚拟功率P虚拟小于或等于预测功率并且能够在与参考时段不同或相同的虚拟时段上响应于该能量需求的全部或一部分；
－规划充电系统中存在的电池在该虚拟时段上的充电。
测试计算结束标准可包括以下测试中的全部或一部分：
－所获得方案的性能大于或等于预定义的阈值；和/或
－迭代数量达到预定义的阈值；和/或
－基于时间步长实现的时间分片达到预定义的阈值；和/或
－相邻关系的持续时段小于预定义的阈值；和/或
－分布在预先采用的充电日期周围的两个间隔之间的持续时段小于预定义的阈值；和/或
－性能无改进的迭代数量达到预定义的阈值。
对电池集的充电进行管理的管理方法可以随后包括从由该方法在达到计算结束标准之后计算出的充电日期直接或间接推导出的充电开始日期起、根据选择的充电曲线对充电系统的每个电池进行充电的步骤。
步骤a至f可以是在充电系统的电池的每个输入端和/或输出端处实施的。
本发明还涉及对电池集进行充电的充电系统，电池集包括基于至少一个能量产生源而被供电的多个充电端子，其特征在于，该充电系统包括实施如前所述的对电池集的充电进行管理的管理方法的中央单元。
充电系统可包括太阳能和/或风能驱动的可再生的能量产生源。
系统的充电端子可被设置在用于对电机动车的电池集进行充电的停车场处。
电池集的充电系统可包括中央服务器，该中央服务器通过通信装置连接到充电系统的中央单元。
附图说明
参照附图，通过以非限定性方式提供的对具体实施方式的以下描述，详细阐释本发明的这些目的、特征和优点，在附图中：
－图1示意性示出实施根据本发明的实施方式的电池充电方法的电池充电系统。
－图2示出根据本发明的实施方式的电池充电管理方法的算法。
－图3至图11示出根据本发明的实施方式的电池充电管理方法的算法在示例的特定场景中的实施。
具体实施方式
本发明将在一组电机动车的情况下例示出。这样的电机动车可以是电自行车、电汽车、赛格威(segway)、电摩托等。当然，本发明可以容易地转移配有电池用于供电并需要电池的充电阶段的任何设备上。此外，出于简单理由，在以下说明中考虑每个机动车配有单个电池。然而，该方法当然可以类似地应用于配有多个电池的机动车上。这就是为什么本发明更一般地关注于电池集的充电问题，尤其是在大量电池并且其使用是随机并且不允许准确地各个地知道它们必须充电的时刻的情况下。
图1示出根据实施方式的电池充电系统。该系统包括充电设备1，充电设备1包括不同的充电端子2，在这些端子上机动车8的电池可以电连接以便进行机动车的充电。充电设备1通过电连接3而连接到一个或更多个电能产生源5，在该特别示例中这些源是可再生的且间断的，如光伏或风类型，并且可选地连接到传统电网6以面对这些源的可能的不充足。目的自然是不求助于传统电网6以避免电网饱和并且利用污染更少和可再生的能量产生源5来供充电设备1使用。充电设备1因此可以呈现停车场的形式，其每个位置配有由例如设置于停车场顶棚上的光伏板供电的电池充电端子。
充电系统此外包括中央单元10，其包括用于控制充电设备1的软件和硬件装置，以便实施下面详述的充电方法。该中央单元10因此尤其包括以任何类型的计算器的形式的充电系统智能。其尤其包括预测模块11，该预测模块11实施功率产生预测计算，尤其是基于间歇能源5的可获得的功率。因此，该模块11实施来自电网6或其它永久能源的功率价格的演变的预测计算，以及电机动车的到达和/或离开的预测计算。该预测模块可以本地且自主并且/或者基于在经由通信装置16连接到中央单元10的服务器15上远程实现的信息和/或计算来工作。中央单元10还包括优化模块12，优化模块12包括允许自动定义连接到充电系统1的每个电池何时且如何应被充电的功能和算法。优化模块12还包括本地数据库13，其允许存储要充电的电池有关的数据、表示充电系统状态的数据、过去运行历史等。
充电系统可选地经由一个或多个通信装置16连接到上述的中央服务器15。该中央服务器15可以连接到多个电池充电系统，接收信息如气象学规则数据，并可以参与充电系统的运行所需的计算的全部或一部分。优选地，该充电系统是相对自治的，甚至完全自治的，并且借助于简单且快速的在包括有限计算装置的计算器上实施的计算来实施电池充电管理方法。
作为变型，该充电系统可以利用任意数量的与上述不同的所有其它能源。另一方面，定义其运行的管理方法可以由远程或本地中央单元与或不与远程服务器15配合使用任意计算能力来实施。
现在参照图2描述由上述充电系统实施的电池集的充电管理方法的实施方式。
该方法包括由该方法实施的未来优化计算所使用的重要参数的定义和存储的预先阶段E0。
在实施方式中，从该预先阶段时考虑的参数中，下面列出的第一参数首先直接涉及相关的电池：
－在充电系统中在给定时刻机动车的数量，就是说要充电的电池的数量；
－每个电池的充电曲线，如由例如电池制造者提供；
－每个电池的充电状态；
－每个电池的最早和/或最晚的充电日期。
这些第一参数能够在机动车进入充电系统时由每个机动车的车载计算机自动传送的，这是通过与中央单元远程通信的任何装置进行的，和/或至少部分地能够由机动车的司机的主动动作传送的。
随后，第二参数直接涉及将要进行的优化计算。通过与电池充电系统的中央单元10相关联的人机接口，这些第二参数例如被电池充电系统的管理者知道。其允许管理者执行所实施方法的调整，选择例如计算时间和结果性能之间的折衷。作为变型，可以使用缺省的参数。这些第二参数是以下之中的参数：
－持续时段，对此力求优化当前的电池的充电，例如一天；
－周期数，其允许使关于所考虑的时段的时间离散。一个周期可以例如是分钟或秒的量级。有利地，周期被选择为使得电池的每个充电曲线呈现周期的整数倍；
－精度，其示出电池充电规划时期望的精度。该精度可以呈现周期的整数倍的形式。该参数允许选择期望精度和计算时间之间的折衷，如下文所示；
－切分时间p，其允许或多或少地切分所考虑的持续时段，如下文解释那样。
最后，第三参数涉及环境并且充电系统的性能的搜索。尤其是，性能标准在该预先阶段中定义，其用于确定某个方案是否应该被判断为比另一个更好。该标准尤其考虑在遵守所要求的日期的同时全部用于所有电池的充电的可再生能量的百分比。
通过考虑上述参数或其它参数的全部或一部分，不同的实施变型可以自然被定义。
随后，该方法的第二阶段包括优化计算，其允许根据上述的预先定义的某个性能标准来得到允许充电系统的全部电池的高性能充电的方案。
根据该实施方式，电池充电管理方法计算与充电系统中存在的每个电池的充电开始时刻(甚至结束时刻)、更一般称为充电日期对应的变量。自然，表征电池充电机构的任何其它日期可以作为方法的变量，甚至允许定义充电方式因此间接定义充电日期的任何其它值也可以。随后，一旦在由方法确定的日期针对给定电池进行了充电，就通过施加给定电池的充电曲线来完整进行该充电。
该第二阶段通过实施一定数量的迭代来进行，这允许朝最优方案收敛。
为此，初始化计算步骤E5首先是通过针对充电系统的每个电池的每个充电日期记录任意初始值来实现的。作为变型，便于计算的初始值可以被选择，如在每个电池的充电系统中的到达日期。
随后，在步骤E10针对每个迭代把所考虑的总持续时段划分为一定数量的基本时间间隔，从而允许在每个迭代中考虑越来越小的新时间步长。为此，使用时间分片系数p。作为变型，该分片不在单独的步骤E10中实现，因此它是可选的，但是以后在定义相邻关系时实现。
随后，进行以下步骤：
在第一步骤E11中，选择给定电池。因为上述的步骤被针对所有电池实现，所以其可以以任意顺序(可以例如是电池的到达顺序)逐个地依次选择。作为变型，其可以按照递减的能量而被处理。
在第二步骤E12中，定义电池的相邻关系。该相邻关系被定义为时域空间，其围绕针对该电池的前次迭代所存储的充电日期延伸，并且包括围绕该充电日期设置的若干基本时间间隔的最大值。
在该实施方式中，相邻关系包括在充电开始日期之前和之后等分分布的基本间隔，例如之前有p个基本间隔而之后有两个。然而，相邻关系也被所考虑的总持续时段(不会离开到总持续时段之外)和针对所考虑的电池更早且更晚记载的充电开始日期限定。该相邻关系因此包括一定数量的所选间隔，每个间隔被间隔日期(例如每个间隔的开始日期)所限定，这些日期分布在这对所考虑的电池而预先选择且存储的充电日期附近，与之相邻。
更一般地，相邻关系因此对应于要试验的一组充电日期(或该方法力求定义的任何其它变量)，这些充电日期分布在前面选择的充电日期附近，例如分布在该充电日期之前和/或之后，并且相距针对所考虑的迭代而定义的一个时间步长。该相邻关系因此允许不在所考虑的整个持续时段上测试所有方案(这要进行更繁琐的计算)，但是将缩减到位于在计算时刻记录的方案附近的较少数量的可能性。有利地，该相邻关系因此包括小于10个可能性的数量，有利地等于2个可能性。
作为变型，相邻关系可以被定义为以下任何时域空间：围绕针对给定电池的前次迭代所事先存储的充电日期延伸，并且包括与若干基本时间间隔相对应的总持续时段。这些基本间隔可以根据如前所述的原则以确定性方式定义，或者在变型中以随机方式定义，以便在每次迭代中具有越来越短的持续时段。这些间隔可以等分分布在预先存储的充电日期之前和之后，或者不均匀地分布。此外，在相邻关系中考虑的不同间隔可以具有相等或不同的持续时段。因此，方案可以包括在相邻关系内随机地选择一定数量(预定义)的值。
第三步骤E13因此包括使所考虑的电池的充电日期移位到在前一步骤制定的所考虑的电池的相邻关系的每个基本间隔的每个日期上。对于每个基本间隔的每个日期，执行性能参数计算以测试表示不同可能性的这些日期中每一个的适当性。根据前述的非限定性示例，性能与来自可再生能源例如光伏能源的产生所消耗的能量相关。因此，对于每个想到的方案，所需的能量被计算出来并且更准确地说，所需的可再生能量被根据其生产的估计而计算出来。在该示例中，性能最好的方案是使用来自可再生能源的能量的最大比例的方案。本发明不是仅涉及计算性能最好的方案，还可以采用其它标准和计算模式。在前一步骤详述的确定相邻关系因此允许限定在本步骤中测试的可能性并且保持合理的处理时间，同时允许改进方案，以最终朝最优方案收敛。
当测试了关于相邻关系的所有时域空间时，实现存储最优方案的第四步骤E14。
这些步骤因此对于所有电池重复，并且允许逐渐地限定越来越优化的方案。当所有电池都被前述步骤E12和E13如此处理过时，实施确定是否计算结束的步骤E20。
计算结束可以根据以下多个标准决定：
－所获得方案的性能对应于预定义可接受的阈值；和/或
－迭代数量达到预定阈值。该方法允许很好控制计算时间；和/或
－时间分片达到预先阶段定义的精度；和/或
－有预先定义的相继的迭代数量而没有改进方案的性能参数。该方法避免花费由大量迭代导致的时间而不改进结果；和/或
－相邻关系的持续时段小于预定阈值；和/或
－分布在预先获得的充电日期周围的两个间隔之间的持续时段小于预定义的阈值。
该方法因此包括测试计算结束标准的步骤E20。应注意，本发明不仅涉及对计算结束的该测试，而是可以选择多个方案，尤其是根据计算时间和精度之间的期望折衷并且考虑前面作为非限制性示例给出的至少一个标准。
如果不达到计算结束标准，则该方法根据预先定义且前述的步长p来实施减小时间步长的步骤E25，然后根据上述步骤E11至E14使用更精细的时间分片来重开始对于所有电池的新迭代。作为变型，在该步骤E25时可实施允许减小所考虑的基本间隔的持续时段的所有机制，优选地允许根据至少系数2甚至针对严格大于1的所有系数减小间隔的持续时段。
当达到计算结束的标准时，该方法因此根据针对每个电池计算出的充电日期来启动在充电系统中存在的每个电池的充电。
每当在被认为是必要的情况下就进行该计算，尤其是在电池进入充电系统时，并且可选地还在每次离开充电系统时。
因此如前所示，该计算对充电系统中存在的所有电池在给定时刻实施，并且允许定义所有电池的未来充电的总体解决方案。因此涉及性能最优化，其不满足于寻求进入充电系统的单个电池的最优方案。作为变型，该计算可以在多个电池上执行，而不必是所有电池上执行。
根据上述的实施方式的变型，如果机动车的充电曲线不对应于周期的整数倍，则可以在初始化步骤E5期间略微修改该曲线，例如通过伸长或缩短，以达到具有周期整数倍的修正曲线。
图3至图11示出根据作为示例的特定场景的由电池充电管理方法的算法实施的上述计算。
在为了理解运行原理的主动简化示例中，充电系统包括要管理的三个电池，其充电曲线21、22、23相同并且由图中的矩形示出。这些矩形的水平长度对应于用于从空白状态获得电池满电量所需的时间，矩形的高度对应于充电所需的充电功率。因此，矩形对应于电池的非常简单的充电曲线，其需要在预定持续时段期间接收恒定电功率，例如300分钟期间3kW。自然，电池充电管理方法可以针对不同、更复杂、任意的充电曲线的电池来实施，并且针对彼此之间有不同充电曲线的电池来实施。
在预先步骤E0中记录的计算参数在此是如下：
－每个机动车整天停在充电系统中；
－在一天中可用的光伏功率被曲线25估计；
－充电系统的可用性能标准包括使用最大光伏功率来实施每个电池的充电；
－周期数量：900分钟；
－精度：15分钟；
－分片：3。
另一方面，要通过计算确定的变量在该示例中是三个电池中每一个的充电开始日期。
初始化步骤E5包括基于初始时刻0(在该示例中一天的开始)考虑从每个电池进入充电系统中时起的电池的充电。该解决方案自然不是最优的，这是因为显然根据该初始方案的电池充电需要一天开始时的强功率，其很大一部分超出曲线25，因此需要求诸于附加的电功率，作为可用光伏功率的补充。相反，超过时刻300之后很大部分的光伏功率将随后可得并且不使用。
第一计算迭代允许把可用的总持续时段(0到900)切分为三个间隔，分别被三个初始时间0、300和600定义。随后仅通过一组日期来定义每个相邻关系。这三个间隔在该第一迭代时形成三个电池的相邻关系。
对由图3上的下方矩形21表示的第一电池的考虑允许达到比时刻300更有利的新充电日期，如图4所示。
类似地，对图上由下方矩形22表示的第二电池的相邻关系的考虑示出其朝向时刻300的充电的位移给出比图4所示的更好的方案，这允许选择图5所示的改进方案。
最后，该第一迭代终结于由图中的矩形23所示的第三电池的位移。所采用的最优方案是针对该电池的充电日期600，这将我们引向图6的充电配置。
随后，通过应用该方法的步骤E25，时间步长被划分为三步，并且实施第二迭代。两个第一电池的相邻关系被日期100、200、300、400、500定义。第一电池的最优位置是通过其充电日期200获得的，如图7所示。
针对第二电池的最优方案是位置300。其因此保持不变。
第三电池的相邻关系变为400、500、600。应注意，超过600的后续日期不被研究，因为由于充电需要300分钟的持续时段所以将离开根据该示例固定于900的上限之外。所用的最优位置位于时刻500，这引起图8所示的新时间分布。
在该实施例中，前述的在步骤E13时使用的性能系数未指定。然而，在图3至图8上很明显电池充电的时间分布演化允许越来越多地依赖于可用的光伏功率。实际上可见由超过可用光伏功率曲线25的矩形21、22和23的表面积示出的需要求助于非光伏功率的充电功率越来越小。
第二迭代终结时，通过把基本时间间隔还分为三个来对时间分片就重新修整，这允许由分布在前次迭代定义的方案200周围的开始日期133、166、200、233、266定义第一电池的相邻关系。由该相邻关系定义的这些不同方案的测试允许达到图9所示的针对新日期166的改进且优化的选择。
对于第二电池，选择保持不变并且对于由针对第三电池的日期433、466、500、533、566定义的相邻关系的测试允许选择日期466，并且最终方案示出图10。
所考虑的周期被重新分为三个，这允许达到11分钟的基本周期的时间分片。因为该值小于或等于预先阶段定义的精度，所以涉及最后迭代。
第一和第二电池的相邻关系因此被相应的以下日期定义：144、155、166、177、188以及288、300、311、322。对于这些相邻关系的测试不允许改进在前次迭代处定义的方案，其因此被保持。最后，第三电池的相邻关系是：444、455、466、477、488。看上去选择455是最优的，这示于图11中。
在该次迭代结束时，因为达到了充电结束的标准(在此情况下是预定义的精度)，所以该方法停止迭代并且采用该最后方案。
基于一天中可用的光伏功率的估计曲线25以性能为基础在前面解释了该方法。在此基础上，该方法因此针对每个想到的方案计算来自估计的光伏生产的所消耗的功率或能量。如果该量是更大，则认为给定方案的性能大于其它方案。
然而，类似地，可以使用任何其它曲线。因此，根据一个实施变型，例如可以提供比一天的参考时段更短的时段，我们称之为虚拟时段，因为它是基于虚拟能量而被定义的，从而允许发起并规划在充电设备内存在的电池的短期的优化充电。结果得到最早且与可用能量兼容的电池充电，这允许在一个或多个其它电池在一天时间中达到的情况下管理后续能量存储。此外，该规划根据优化的分布来定义最接近地跟随预定的虚拟功率曲线的能量消耗曲线。另一曲线因此是通过替换前面示出的曲线25来定义的，但是与该方法的实施中同样使用。
为此，根据该实施变型的方法包括确定停车场上存在的每个电池i在时刻t的能量需求Ei(t)。该能量需求Ei(t)例如依赖于电池i的充电状态和具体充电曲线等，充电状态允许从中推导出用于达到满电量所需的能量。该计算允许知道在充电设备处所考虑的通过Σ1Ei(t)计算的在时刻t的总能量需求。
在该第一步骤时，基于气象预报数据或通过任何其它方法(如称作包括重用前一天的能量产生测量的持久方法的方法)或者基于存储的曲线(如季节曲线)来估计一天中的充电系统的能源5、6产生的预测能量E预测。这些数据因此可以被理论上和/或经验上估计。因此还估计一天中在每个时刻t的预测功率P预测(t)。预测时段被称为参考时段。
此外，从时刻t起在一天中由电池为了充电而消耗的预测能量E组状态因此被估计，例如基于充电设备的能量消耗的统计数据，基于过去的消耗的存储被估计。这些统计数据因此考虑停车场的调度频率。这些数据可以被分成几类以便考虑非常不同的统计学的不同性质，如一周或周末。
应注意，所有描述把一天考虑为该方法的实施的参考时段。然而，可以想到任何其它参考时段。
在第二步骤中，该方法包括计算虚拟能量E虚拟(t)，其对应于希望用于响应于在时刻t的规划中所识别出的需求的能量，从下文更清楚描述那样。
在该实施方式中，该虚拟能量由以下定义：
E虚拟(t)＝Σ1Ei(t)×E预测/E组状态
比率E预测/E组状态表示能够响应于电池的统计需要的能量部分。如此定义的虚拟能量同时考虑电池的能量需求和用于响应于该需求的先验真实可用的能量。作为变型，可以定义其它函数来计算该虚拟能量，例如以简化方式无需考虑该比率，也就是说例如通过考虑E组状态＝E预测。作为变型，该比率还可以任意定义，独立于E组状态和E预测来调整虚拟功率曲线以便通过以下类型的公式来考虑用户的标准：
E虚拟(t)＝rΣ1Ei(t)
例如，如果已知电池集相对于需求是尺寸较小的，则预测能量总是小于消耗能量：比率介于0和1之间。相反，如果已知电池集相对于需求尺寸较大，则预测能量总是大于消耗能量：比率r大于1。然而，大于2的值在该组电池的尺寸过大的情况下是不受关注的，不再需要使用倾向于把预测曲线和消耗取消靠近的本发明。因此，一般地，选择介于0以上和2以下的r。
在第三步骤中，该方法确定虚拟功率曲线，其允许随时间来安排要使用的虚拟能量。该步骤首先需要计算时刻t0，对于该时刻t0，由充电设备的源产生的能量对应于在前一步骤中计算出的虚拟能量的一般。时刻t0因此由以下方程定义：
把虚拟周期称为从0到2t0的周期。
随后，虚拟功率曲线由以下定义：
P虚拟(t)＝P预测(t)如果t≤t0,
P虚拟(t)＝min[P预测(2t0-t)；P预测(t)]如果t0<t≤2t0
P虚拟(t)＝0如果t>2t0
该方法因此允许确定充电系统的能源5、6提供的能量产生的虚拟曲线，其对于响应于电池集的被识别出的需求在短期内是最优的或者正好满足该需求。
在虚拟能量大于预测能量的特别情况下，也就是说，大于根据预测计算由能量源5、6产生的能量，虚拟曲线就被选择为等于预测功率曲线。
随后，充电方法在前一步骤时定义的虚拟功率曲线内实施规划组的电池的充电的第四步骤。该规划因此根据前述方法来进行，该虚拟曲线替代图3至11上示出的曲线25。

Claims (15)

1.一种对电池集的充电进行管理的管理方法，该管理基于包括从至少一个能量产生源(5,6)供电的多个充电端子(2)的充电系统(1)，其特征在于包括以下步骤：
a.针对电池集的每个电池来初始化(E5)充电日期，
然后针对所考虑的电池还包括以下步骤：
b.定义由时域空间形成的相邻关系(E12)，该相邻关系包括围绕针对所考虑的电池所预先采用的充电日期延伸的几个基本时间间隔，每个基本时间间隔与充电日期相关联，
c.计算通过用在前一步骤中定义的相邻关系中包括的基本时间间隔的充电日期替换针对所考虑的电池预先采用的充电日期而获得新方案的性能(E13)，然后
d.存储(E14)在计算性能的前一步骤(E13)之后给出最优性能的充电日期，并且用给出最优性能的这个新充电日期替换预先采用的充电日期，
然后包括以下步骤：
e.测试计算结束标准(E20)，
f.如果未达到计算结束标准，则通过考虑针对所考虑的电池相对于前一次迭代减小的持续时段的相邻关系来进行上述步骤b至d的新迭代，这个相邻关系包括与所定义的基本时间间隔相对应的持续时段以便在每次迭代中形成越来越短的持续时段。
2.按照权利要求1所述的对电池集的充电进行管理的管理方法，其特征在于，针对电池集中的多数、甚至所有电池来重复步骤b至d。
3.按照前述权利要求之一所述的对电池集的充电进行管理的管理方法，其特征在于，相邻关系是以下时域空间：该时域空间围绕预先采用的充电日期延伸并且包括小于十个要测试的充电日期，和/或相邻关系的不同充电日期是相继的并按照给定的时间步长分隔开并且/或者是在相邻关系中随机选择的，和/或相邻关系的不同的可能充电日期分布在预先采用的充电日期两侧并且包括该预先采用的充电日期。
4.按照前述权利要求之一所述的对电池集的充电进行管理的管理方法，其特征在于包括计算如下新方案的性能(E13)的步骤：该新方案考虑来自一个或更多个可再生能源的所用能量比例，和/或所用的总能量成本，可再生能源如光伏能源和/或风能。
5.按照权利要求4所述的对电池集的充电进行管理的管理方法，其特征在于包括计算能够由充电系统的光伏或风可再生能源再生的能量的产生预测的步骤。
6.按照前述权利要求之一所述的对电池集的充电进行管理的管理方法，其特征在于，针对电池集的每个电池来初始化(E5)充电日期的步骤包括选择每个电池到达充电系统中的日期作为初始值。
7.按照前述权利要求之一所述的对电池集的充电进行管理的管理方法，其特征在于，包括存储以下参数的全部或一部分的预先阶段(E0)：
－在充电系统中在给定时刻的电池的数量；
－每个电池的充电曲线；
－每个电池的充电状态；
－每个电池的最早和/或最晚的充电日期；
－持续时段，针对该持续时段力求优化存在的电池的充电；
－周期数，该参数允许使关于所考虑的持续时段的时间离散；
－精度，呈现周期的整数倍的形式；
－切分时间，该参数允许或多或少地切分所考虑的持续时段；
－性能计算公式。
8.按照前述权利要求之一所述的对电池集的充电进行管理的管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
-估计由至少一个能量源的未来能量产生，即预测能量E预测，并且估计由至少一个能量产生源在参考时段中随时间t的预测功率P预 测(t)；
－估计用于充电系统中存在的电池的充电的能量需求Σ1E1(t)；
－计算虚拟功率P虚拟，该虚拟功率P虚拟小于或等于预测功率并且能够在与参考时段不同或相同的虚拟时段上响应于该能量需求的全部或一部分；
－规划充电系统中存在的电池在该虚拟时段上的充电。
9.按照前述权利要求之一所述的对电池集的充电进行管理的管理方法，其特征在于，测试计算结束标准包括以下测试中的全部或一部分：
－所获得方案的性能大于或等于预定义的阈值；和/或
－迭代数量达到预定义的阈值；和/或
－基于时间步长实现的时间分片达到预定义的阈值；和/或
－相邻关系的持续时段小于预定义的阈值；和/或
－分布在预先采用的充电日期周围的两个间隔之间的持续时段小于预定义的阈值；和/或
－性能无改进的迭代数量达到预定义的阈值。
10.按照前述权利要求之一所述的对电池集的充电进行管理的管理方法，其特征在于，随后包括从由该方法在达到计算结束标准之后计算出的充电日期直接或间接推导出的充电开始日期起、根据选择的充电曲线对充电系统的每个电池进行充电的步骤。
11.按照前述权利要求之一所述的对电池集的充电进行管理的管理方法，其特征在于，步骤a至f是在充电系统的电池的每个输入端和/或输出端处实施的。
12.一种对电池集进行充电的充电系统(1)，电池集包括基于至少一个能量产生源(5,6)而被供电的多个充电端子(2)，其特征在于，该充电系统包括实施按照前述权利要求之一所述的对电池集的充电进行管理的管理方法的中央单元(10)。
13.按照权利要求12所述的对电池集进行充电的充电系统(1)，其特征在于，该充电系统(1)包括太阳能和/或风能驱动的可再生的能量产生源(5)。
14.按照权利要求12或13所述的对电池集进行充电的充电系统(1)，其特征在于，充电端子(2)被设置在用于对电机动车的电池集进行充电的停车场处。
15.按照权利要求12至14之一所述的对电池集进行充电的充电系统(1)，其特征在于，该充电系统(1)包括中央服务器(15)，该中央服务器通过通信装置(16)连接到充电系统的中央单元(10)。
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