CN104908607A - 一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法，所述方法包括以下步骤：建立电动汽车充电模型，通过定义能量状态值，描述电动汽车充电状态的转换过程；通过电动汽车充电状态的转换过程，采用能量状态优先队列的控制方法改变调控对象集合中电动汽车的充电状态；在系统功率需求已知的条件下，与电动汽车预测模型相结合，实现了对电动汽车群体进行有效控制。该方法用限定充电边界来控制电动汽车群体短暂性启停的充电，通过改变充电上下边界的大小，来改变电动汽车充电过程中的启停，从而改变电动汽车群体的充电功率，不改变电动汽车的起始充电时间，可在一定程度上满足用户的舒适度。

Description

一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法

技术领域

本发明涉及电动汽车需求响应控制领域，尤其涉及一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法。

背景技术

气候变化、能源和环境问题是人类社会共同面对的长期问题。传统内燃机汽车在工作时会产生废气污染和环境噪声，而电动汽车在工作时则避免了上述缺点，且能源效率高，因此成为我国重点支持的战略性新兴产业之一。随着电动汽车示范工程的推广，到2020年，电动汽车的生产能力将达200万辆、累计产销量超过500万辆。电动汽车作为一种新型产业，具有可控性和储能特性。

电动汽车大规模接入电网，虽然可以解决上述问题，但是若不对其进行合理控制和规划，还会给电网带来一些新问题，诸如负荷的增长，优化控制难度加大，电能质量下降，规划难度加大等。对电动汽车进行研究，主要从以下三个方面，1)电动汽车充电负荷建模与仿真计算；2)电动汽车接入对电力系统的影响；3)电动汽车充放电控制与利用。

当今，对电动汽车的研究已取得一定的研究成果，但尚未成熟，特别是在第3)方面。针对电动汽车充放电的控制和利用，已经提出了一种区域内电动汽车充放电和一种基于拉格朗日松弛法的分布式充放电控制方法，但上述方法均未与需求响应相互联系，即，没有与电动汽车的实际充电特性很好的结合加以研究。而电动汽车作为一种新兴产业，可利用其良好的储能特性和可控特性使其成为需求侧良好的响应调度的资源，为电网提供服务。

发明内容

本发明提供了一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法，本发明对电动汽车群体进行了有效控制，详见下文描述：

一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法，所述方法包括以下步骤：

建立电动汽车充电模型，通过定义能量状态值，描述电动汽车充电状态的转换过程；

通过电动汽车充电状态的转换过程，采用能量状态优先队列的控制方法改变调控对象集合中电动汽车的充电状态；

在系统功率需求已知的条件下，与电动汽车预测模型相结合，实现了对电动汽车群体进行有效控制。

其中，所述通过电动汽车充电状态的转换过程，采用能量状态优先队列的控制方法改变调控对象集合中电动汽车的充电状态的步骤具体为：

对充电状态、空闲状态群内电动汽车，按照能量状态值的大小，重新进行排序；

在重新排列后的充电状态、空闲状态群内分别选择可以控制的电动汽车群；

根据系统控制目标从可以控制的电动汽车群中确定调控对象集合；

根据功率消耗对调控对象集合实施相应控制。

其中，所述对充电状态、空闲状态群内电动汽车，按照能量状态值的大小，重新进行排序的步骤具体为：

对充电状态群内电动汽车按照能量状态值的大小升序排列，对空闲状态群内电动汽车按照能量状态值的大小降序排列。

其中，所述在重新排列后的充电状态、空闲状态群内分别选择可以控制的电动汽车群的步骤具体为：

根据能量状态最大值、能量状态最小值对电动汽车的能量状态值进行控制，选取可以控制的电动汽车群。

其在，所述根据系统控制目标从可以控制的电动汽车群中确定调控对象集合的步骤具体为：

若功率消耗大于0，在空闲状态的可控制电动汽车群中确定调控对象集合；

若功率消耗小于0，则在充电状态的可控制电动汽车群中确定调控对象集合。

其中，所述根据功率消耗对调控对象集合实施相应控制的步骤具体为：

若功率消耗大于0，在空闲状态的可控制电动汽车群中，将电动汽车的充电状态由空闲状态变化为充电状态；

若功率消耗小于0，则在充电状态的可控制电动汽车群中，将电动汽车的充电状态由充电状态变化为空闲状态。

其中，所述电动汽车预测模型具体为：

通过电动汽车充电模型对t+1时刻电动汽车消耗的功率值进行预测。

本发明提供的技术方案的有益效果是：本发明类比对热力学可控负荷进行控制的温度优先列表(TPL)需求响应控制方法，提出了基于能量状态优先队列方法对电动汽车进行需求响应控制，并与电动汽车预测模型相互配合，该方法用限定充电边界来控制电动汽车群体短暂性启停的充电，通过改变充电上下边界的大小，来改变电动汽车充电过程中的启停，从而改变电动汽车群体的充电功率，不改变电动汽车的起始充电时间，可在一定程度上满足用户的舒适度；且此方法考虑了电动汽车数量的实时变化，减轻了对电动汽车充电负荷多样性的破坏程度，实现电动汽车的即插即用和分布式控制，实现了对电动汽车群体进行有效的控制。

附图说明

图1为一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法的流程图。

图2为本发明提供的电动汽车充电模型；

图3为能量状态值变化；

图4为ESPL控制方法的示意图；

图5为本发明基于参数序列化技术的电动汽车需求响应控制策略整体控制示意图；

图6为在基于参数序列化技术ESPL的电动汽车需求响应控制策略下对电动汽车进行控制的响应功率曲线；

图7为控制措施下能量状态标识、充电状态和能量状态曲线示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。

电动汽车作为一种新兴产业，可利用其良好的储能特性和可控特性使其成为需求侧良好的响应调度的资源，为电网提供服务。为此，通过需求侧管理的方法对电动汽车进行了有效引导，达到了电动汽车充放电行为的有序优化控制，同时研究了基于需求响应的控制策略下电动汽车接入给电网带来的风险性，详见下文描述：

实施例1

结合图1，对该电动汽车需求响应控制方法的操作流程进行如下描述：

101：建立电动汽车充电模型，通过定义能量状态值，描述电动汽车充电状态的转换过程；

102：通过电动汽车充电状态的转换过程，采用能量状态优先队列的控制方法改变调控对象集合中电动汽车的充电状态；

103：在系统功率需求已知的条件下，与电动汽车预测模型相结合，实现了对电动汽车群体进行有效控制。

其中，步骤102中的通过电动汽车充电状态的转换过程，采用能量状态优先队列的控制方法改变调控对象集合中电动汽车的充电状态的步骤具体为：

1021：对充电状态、空闲状态群内电动汽车，按照能量状态值的大小，重新进行排序；

1022：在重新排列后的充电状态、空闲状态群内分别选择可以控制的电动汽车群；

1023：根据系统控制目标从可以控制的电动汽车群中确定调控对象集合；

1024：根据功率消耗对调控对象集合实施相应控制。

进一步地，步骤1021中的对充电状态、空闲状态群内电动汽车，按照能量状态值的大小，重新进行排序的步骤具体为：

对充电状态群内电动汽车按照能量状态值的大小升序排列，对空闲状态群内电动汽车按照能量状态值的大小降序排列。

进一步地，步骤1022中的在重新排列后的充电状态、空闲状态群内分别选择可以控制的电动汽车群的步骤具体为：

根据能量状态最大值、能量状态最小值对电动汽车的能量状态值进行控制，选取可以控制的电动汽车群。

进一步地，步骤1023中的根据系统控制目标从可以控制的电动汽车群中确定调控对象集合的步骤具体为：

若功率消耗大于0，在空闲状态的可控制电动汽车群中确定调控对象集合；

若功率消耗小于0，则在充电状态的可控制电动汽车群中确定调控对象集合。

其中，步骤1024中的根据功率消耗对调控对象集合实施相应控制的步骤具体为：

若功率消耗大于0，在空闲状态的可控制电动汽车群中，将电动汽车的充电状态由空闲状态变化为充电状态；

若功率消耗小于0，则在充电状态的可控制电动汽车群中，将电动汽车的充电状态由充电状态变化为空闲状态。

进一步地，103中的电动汽车预测模型具体为：

通过电动汽车充电模型对t+1时刻电动汽车消耗的功率值进行预测。

综上所述，本发明提出了基于能量状态优先队列方法对电动汽车进行需求响应控制，通过与电动汽车预测模型相互配合，实现了对电动汽车群体进行有效的控制。

实施例2

下面结合具体的计算公式、例子、图2-图5对实施例1中的电动汽车需求响应控制方法进行详细的描述，详见下文：

201：建立电动汽车的充电模型，通过定义能量状态值，描述电动汽车充电状态的转换过程；

参见图2，k代表电动汽车的标号，t为当前时刻，第k辆电动汽车的电池容量为E_c,k，假设用户希望在T_s,k时间内完成充电，则名义上，电动汽车的充电曲线为如 $E_{n,k}^{t+\mathrm{\Δ}t}=E_{n,k}^t+E_{c,k}\frac{\mathrm{\Δ}t}{T_{s,k}}$ 所示。

其中，表示t+Δt时刻，电动汽车名义上的充电量；Δt为时间步长，充电时间T_s,k可由公式得到，α_k是事先调整好的已知变量，满足α_k＞1，它反映了用户的充电期望区间。

实际上，电动汽车开始充电时间和结束充电时间分别为T_on,k和T_off,k，真实充电曲线为如 $E_{\mathrm{\α},k}^{t+\mathrm{\Δ}t}=E_{\mathrm{\α},k}^t+{\mathrm{\η}}_k{P}_{\mathrm{\α},k}{n}_k^t\mathrm{\Δ}t$ 所示。

其中，表示t+Δt时刻，电动汽车实际的充电量；P_a,k为电动汽车充电功率，η_k为充电效率，电动汽车在充电时有两个状态，即充电状态和空闲状态当时，电动汽车充电，消耗功率，若充电轨迹到达充电上边界，状态变化为当时，电动汽车暂时停止充电，不消耗功率，若充电轨迹到达充电下边界，状态变化为 $n_k^t=0\→1.$

为了更加详细的描述电动汽车充电状态的转换过程，定义能量状态值如所示。将其与功率消耗对应，参见图3。ε_+,k和ε_-,k分别为第k辆电动汽车的能量状态最大和最小值，和上述充电上下边界相对应，δ_k为能量状态死区，大小如δ_k＝ε_+,k-ε_-,k所示。电动汽车充电状态的变化如 $n_k^{t+\mathrm{\Δ}t}=\left\{\begin{array}{cc}1& {\mathrm{\ϵ}}_k^t\≤{\mathrm{\ϵ}}_{\_,k}\\ 0& {\mathrm{\ϵ}}_k^t>{\mathrm{\ϵ}}_{\_,k}\\ n_k^t& else\end{array}\right.$ 所示。其中，表示t+Δt时刻，电动汽车的充电状态。

根据电动汽车充电状态和功率消耗的对应关系，容易看出，当电动汽车充电状态改变时，消耗的功率会随之改变，因此，可以通过控制电动汽车充电状态来控制电动汽车消耗的功率值。

202：采用能量状态优先队列(energy state priority list，ESPL)的控制方法改变调控对象集合中电动汽车的充电状态；

当系统内含N辆电动汽车时，根据其自身状态，可以分为四个群，依次可以表示为：

未开始充电群： $A^t=(a_1^t,a_2^t,a_3^t,\mathrm{..}{a}_i^t.,a_{N_1^t}^t);$

电动汽车充电状态 $n_k^t=1$ 群： $B^t=(b_1^t,b_2^t,b_3^t,\mathrm{..}{b}_i^t.,b_{N_2^t}^t);$

电动汽车充电状态 $n_k^t=0$ 群： $C^t=(c_1^t,c_2^t,c_3^t,\mathrm{..}{c}_i^t.,c_{N_3^t}^t);$

完成充电群： $D^t=(d_1^t,d_2^t,d_3^t,\mathrm{..}{d}_i^t.,d_{N_4^t}^t).$

其中，N代表系统内的电动汽车总数；和分别代表电动汽车的标号，且满足 和分别代表t时刻四个群内电动汽车的数量，满足 $N=N_1^t+N_2^t+N_3^t+N_4^t.$

由于只有B^t群内的电动汽车才消耗功率，因此，在t时刻，系统消耗的电功率为其中，表示t时刻，第k台电动汽车消耗的功率。在不采取任何控制措施时，每一辆电动汽车均按照自身控制规律进行操作。电动汽车需求响应控制则是通过有目的的改变B^t和C^t群中部分电动汽车的充电状态，达到增加或减少功率消耗，从而实现对系统进行支援的目的。

能量状态优先队列(energy state priority list，ESPL)的控制方法，是通过能量状态值的大小选择相应编号的电动汽车，并以电动汽车充电状态为控制对象的方法，具体步骤描述如下，参见图4：

1)对B^t和C^t群内电动汽车，按照的大小，重新进行排序。

具体为：B^t群内电动汽车按照的大小升序排列，C^t群内电动汽车按照的大小降序排列，重新排列后的B^t和C^t群分别由 $B^t=({\tilde{b}}_1^t,{\tilde{b}}_2^t,{\tilde{b}}_3^t,\mathrm{..}{\tilde{b}}_i^t.,{\tilde{b}}_{N_2^t}^t)$ 和 $C^t=({\tilde{c}}_1^t,{\tilde{c}}_2^t,{\tilde{c}}_3^t,\mathrm{..}{\tilde{c}}_i^t.,{\tilde{c}}_{N_3^t}^t)$ 表示。其中，分别表示排序之后电动汽车的标号。

重新排列后的B^t和C^t群内电动汽车分别满足：

其中，示重新排列后的B^t群中标号为的电动汽车能量状态值，表示重新排列后的B^t群中标号为的电动汽车的能量状态值。

其中，表示重新排列后的C^t群中标号为的电动汽车能量状态值，表示重新排列后的C^t群中标号为的电动汽车能量状态值。

2)在重新排列后的B^t和C^t群内选择可以进行控制的电动汽车群和

具体为：定义能量状态最大值ε_high和能量状态最小值ε_low，使其分别满足：

${\mathrm{\ϵ}}_{high}=0.95*\frac{\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_k}{N}+\frac{\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}{\mathrm{\ϵ}}_{-,k}}{N},{\mathrm{\ϵ}}_{low}=\frac{\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}{\mathrm{\ϵ}}_{-,k}}{N}-0.95*\frac{\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_k}{N}.$

则可以进行控制的电动汽车群分别定义为：

$B_c^t=({\tilde{b}}_m^t,{\tilde{b}}_{m+1}^t,\mathrm{..}{\tilde{b}}_x^t.,{\tilde{b}}_{n-1}^t,{\tilde{b}}_n^t),C_c^t=({\tilde{c}}_p^t,{\tilde{c}}_{p+1}^t,..{\tilde{c}}_x^t.,{\tilde{c}}_{q-1}^t,{\tilde{c}}_q^t).$ 其中，分别表示可控制的电动汽车标号。

并满足： $\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\&epsiv;}}_{{\tilde{b}}_m^t}^t,{\mathrm{\&epsiv;}}_{{{\tilde{c}}^t}_p}^t\&GreaterEqual;{\mathrm{\&epsiv;}}_{low},{\mathrm{\&epsiv;}}_{{\tilde{b}}_{m-1}^t}^t,{\mathrm{\&epsiv;}}_{{\tilde{c}}_{p-1}^t}^t<{\mathrm{\&epsiv;}}_{low}\\ {\mathrm{\&epsiv;}}_{{\tilde{b}}_n^t}^t,{\mathrm{\&epsiv;}}_{{\tilde{c}}_q^t}^t\&le;{\mathrm{\&epsiv;}}_{high},{\mathrm{\&epsiv;}}_{{\tilde{b}}_{n+1}^t}^t,{\mathrm{\&epsiv;}}_{{\tilde{c}}_{q+1}^t}^t>{\mathrm{\&epsiv;}}_{high}\\ {\mathrm{\&epsiv;}}_{{\tilde{b}}_x^t}^t<{\mathrm{\&epsiv;}}_{{\tilde{b}}_y^t}^t,(x<y,{\tilde{b}}_x^t,{\tilde{b}}_y^t\&Element;B_c^t)\\ {\mathrm{\&epsiv;}}_{{\tilde{c}}^{t}x}^t>{\mathrm{\&epsiv;}}_{{\tilde{c}}^{t}y}^t,(x<y,{\tilde{c}}_x^t,{\tilde{c}}_y^t\&Element;C_c^t)\end{array}\right..$

其中，表示群中标号为的电动汽车的能量状态值；表示群中标号为的电动汽车的能量状态值；表示群中标号为的电动汽车的能量状态值；表示群中标号为的电动汽车的能量状态值；表示群中标号为的电动汽车的能量状态值；表示群中标号为的电动汽车的能量状态值；表示群中标号为的电动汽车的能量状态值；表示群中标号为的电动汽车的能量状态值。

同理可得表示群中标号为的电动汽车的能量状态值；表示群中标号为的电动汽车的能量状态值；表示群中标号为的电动汽车的能量状态值；表示群中标号为的电动汽车的能量状态值。

3)根据系统控制目标确定最终调控对象。

表示功率消耗。具体为：若代表系统希望增加功率消耗，则在中确定调控对象集合若代表系统希望减少功率消耗，则在中确定调控对象集合 和可分别由 $O_{up}^t=\left({\tilde{c}}_{o1}^t,{\tilde{c}}_{o1+1}^t,\mathrm{..}{\tilde{c}}_u^t.,{\tilde{c}}_q^t,\right)$ 和 $O_{down}^t=({\tilde{b}}_{o2}^t,{\tilde{b}}_{o2+1}^t,\mathrm{..}{\tilde{b}}_u^t.,{\tilde{b}}_n^t)$ 表示。其中，分别表示参与调控的电动汽车标号。

并满足所示：

其中，表示中电动汽车的能量状态值；表示中电动汽车的能量状态值；同理，表示中电动汽车的能量状态值；表示中电动汽车的能量状态值。如图4所示，o1,o2,m,n,p,q表示电动汽车的序号。

其中，和为最终参与调控的电动汽车的数目，

其中，和为需要参与调控的电动汽车数目，

4)根据对调控对象集合和实施相应控制。

具体为：若提前改变中电动汽车的充电状态，由若提前改变中电动汽车的充电状态，由

203：在系统功率需求已知的前提下，通过电动汽车充电模型，应用ESPL方法，并与电动汽车预测模型相结合，使电动汽车群体消耗功率响应于系统需求，同时在一定程度上满足了电动汽车电池的寿命。

参见图5，对电动汽车群体进行需求响应控制的具体控制过程分为如下5步，其中图内时间步长为Δt＝1。

1)在t时刻电动汽车各变量已知的情况下，通过电动汽车充电模型对t+1时刻电动汽车消耗的功率值进行预测，得到 到功率消耗的转变主要经过如下四个部分：

a)A^t群内的部分电动汽车开始接入电网并开始充电，群内数目减少，消耗功率增加；

b)B^t群内的部分电动汽车的能量状态值超过上限值使其充电状态由从而，B^t群内电动汽车数目降低，C^t群内电动汽车数目增加；

c)C^t群内的部分电动汽车的能量状态值超过下限值使其充电状态由从而，C^t群内电动汽车数目降低，B^t群内电动汽车数目增加；

d)D^t群内的部分电动汽车完成充电或者离开电网，群内数目减少，消耗功率降低。

a)和d)两部分限制电动汽车充电模型不可直接通过ESPL方法对电动汽车进行控制。

2)由t+1时刻电动汽车的预测功率值和目标功率值得到t时刻电动汽车的控制目标功率值如 ${\mathrm{\&Delta;P}}_{EV}^t=P_{EV}^{*,t+1}-P_{EV}^{PM,t+1}$ 所示。

3)调用能量状态优先队列ESPL方法。

首先由电动汽车的控制目标功率值的正负选择相对应的控制群或并计算群内电动汽车的能量状态值并将能量状态值进行正确排序，由和电动汽车平均功率计算，获取需要调控的电动汽车数目，将需要调控的电动汽车数目与相应群内可调节的电动汽车数目进行对比，得到最终进行调控的电动汽车数目，并有序选择相应编号的电动汽车，改变其充电状态得到新的充电状态

其中，t+1时刻电动汽车消耗功率的最大值是通过将群内电动汽车的充电状态全部改变得到的；对应的，消耗功率的最小值是通过将群内电动汽车的充电状态全部改变得到的。

4)将新的充电状态功率消耗值能量状态值再次通过充电模型得到下一时刻的真实消耗功率值充电状态和能量状态值等。

5)t＝t+1，回到步骤1)，进行下一次循环。

综上所述，本发明提出了基于能量状态优先队列方法对电动汽车进行需求响应控制，通过与电动汽车预测模型相互配合，实现了对电动汽车群体进行有效的控制。

实施例3

结合图6和图7对电动汽车需求响应控制方法的可行性进行如下分析：

在验证对电动汽车实施基于参数序列化技术的电动汽车需求响应控制策略的控制效果时，选择了1500辆电动汽车进行充电。每个电动汽车的能量状态死区为0.025，其充电效率为0.95，充电功率为3，4或5kW。其中，有1000辆在晚上进行充电，其电池容量为(5～20)kWh，结束充电时间为(1240～1465)min，期望因子为(1.75～1.76)；有500辆在白天进行充电，其电池容量为(0.7～0.8)*A(1:500)kWh，结束充电时间为(120～600)min，期望因子为(2.25～2.26)。以1分钟作为采样间隔，一天之内的仿真效果如图6所示。

参见图6，横坐标代表时间，纵坐标代表响应的功率，可以看出，夜间，电动汽车响应功率曲线可以基本与目标功率曲线吻合，这是因为晚上充电的电动汽车数目多，可以调控的功率范围大，而白天，充电的电动汽车数目少，可以调控的功率范围小，从而导致有几个时间段内电动汽车无法跟随目标功率，从而卡在边界上，意味着此时电动汽车需求响应控制能力已达到极限。

定义电动汽车能量状态标识SOC_EV,k，如SOC_EV,k＝E_a,k/E_c,k所示，用以描述电动汽车的充电程度，大小为(0～1)。在基于参数序列化技术的电动汽车需求响应控制策略下能量状态标识、充电状态和能量状态曲线如图7所示。

参见图7，横坐标代表时间，纵坐标代表能量状态标识、充电状态和能量状态，可以看出：2辆电动车均曾在某时刻参与调控，改变其充电状态，进而改变其充电能量值，从而使能量状态值发生改变。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

建立电动汽车充电模型，通过定义能量状态值，描述电动汽车充电状态的转换过程；

通过电动汽车充电状态的转换过程，采用能量状态优先队列的控制方法改变调控对象集合中电动汽车的充电状态；

在系统功率需求已知的条件下，与电动汽车预测模型相结合，实现了对电动汽车群体进行有效控制。

2.根据权利要求1所述的一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法，其特征在于，所述通过电动汽车充电状态的转换过程，采用能量状态优先队列的控制方法改变调控对象集合中电动汽车的充电状态的步骤具体为：

对充电状态、空闲状态群内电动汽车，按照能量状态值的大小，重新进行排序；

在重新排列后的充电状态、空闲状态群内分别选择可以控制的电动汽车群；

根据系统控制目标从可以控制的电动汽车群中确定调控对象集合；

根据功率消耗对调控对象集合实施相应控制。

3.根据权利要求2所述的一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法，其特征在于，所述对充电状态、空闲状态群内电动汽车，按照能量状态值的大小，重新进行排序的步骤具体为：

对充电状态群内电动汽车按照能量状态值的大小升序排列，对空闲状态群内电动汽车按照能量状态值的大小降序排列。

4.根据权利要求2所述的一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法，其特征在于，所述在重新排列后的充电状态、空闲状态群内分别选择可以控制的电动汽车群的步骤具体为：

根据能量状态最大值、能量状态最小值对电动汽车的能量状态值进行控制，选取可以控制的电动汽车群。

5.根据权利要求2所述的一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法，其特征在于，所述根据系统控制目标从可以控制的电动汽车群中确定调控对象集合的步骤具体为：

若功率消耗大于0，在空闲状态的可控制电动汽车群中确定调控对象集合；

若功率消耗小于0，则在充电状态的可控制电动汽车群中确定调控对象集合。

6.根据权利要求2所述的一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法，其特征在于，所述根据功率消耗对调控对象集合实施相应控制的步骤具体为：

若功率消耗大于0，在空闲状态的可控制电动汽车群中，将电动汽车的充电状态由空闲状态变化为充电状态；

若功率消耗小于0，则在充电状态的可控制电动汽车群中，将电动汽车的充电状态由充电状态变化为空闲状态。

7.根据权利要求1所述的一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法，其特征在于，所述电动汽车预测模型具体为：

通过电动汽车充电模型对t+1时刻电动汽车消耗的功率值进行预测。