CN105429218B - 一种电动汽车群有序充电管理的分布式控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种电动汽车群有序充电的分布式控制方法，使得规模化的电动汽车群充电的电力需求不超过配电网络限制，且能够在充电周期后获得足够的电池电量。在本专利的方法中，充电控制问题被视为车辆与配电网间的一种非合作博弈，具有弱耦合的成本函数。车辆充电的成本函数由个体成本项和集体成本项构成，分别表示电动汽车充电到需求电池电量的需求意愿和车辆群充电时对配电网的影响。仿真结果表明，分布式控制方法在使得电动汽车用户减少充电成本的同时，可有效地降低配电网峰值负荷，平滑负荷曲线，延缓电网的建设资本投资。

Description

一种电动汽车群有序充电管理的分布式控制方法

技术领域

本发明涉及一种电动汽车群有序充电管理的分布式控制方法，属于能源管理领域。

背景技术

作为解决传统化石能源短缺、城市环境污染加剧、全球气候变暖的一种有效途径，电动汽车(Electric vehicle，EV)正在全世界范围内受到广泛的关注，目前已逐渐成为各国政府、汽车生产企业、广大消费者关注的焦点。在国务院印发的《节能与新能源汽车产业发展规划(2012-2020年)》中明确提出“到2015年，纯电动汽车和插电式混合动力汽车累计产销量力争达到50万辆；到2020年，纯电动汽车和插电式混合动力汽车生产能力达200万辆、累计产销量超过500万辆”的产业发展目标。

电动汽车保有量的快速增长对电网的影响引起了各界的广泛关注。充电负荷高峰增加，会给电网建设带来额外投资，负荷波动的增大带来节点电压的大幅波动，相应电网损耗也会增加，同时有可能产生三相不平衡的现象。Heydt的研究表明，大量电动汽车无序充电负荷很可能与电网负荷高峰重叠，或在低谷造成新的用电高峰，因此有必要建立充电负荷管理系统。近年来，对电动汽车充电的研究正在由单个电池充电特性的分析转入到有序充电方法的探索。Eric Sortomme采用非线性优化的方法构建优化模型，分别针对最小负荷波动、最小电压偏差和最大负荷因数3个目标进行优化和求解，实现了有序充电策略并对优化过程和结果进行了对比和分析。类似地，规划数学和非线性优化等方法广泛应用在有序充电问题的研究中。此外，采用引导用户行为的有序策略上，Di Wu、Niklas Rotering和Yijia Cao等人提出用分时电价的方法刺激用户和售电商配合进行有序充电。

上述研究基本采用了集中的负荷模型或调度方法，在电网或代理的角度制定符合要求的最优策略，而忽略了用户个体的充电需求和电动汽车电池加速老化、充电功率的限制。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：充分考虑配电网络容量和规模化的电动汽车群充电的电力需求，利用电动汽车充电灵活可调特性，减少电动汽车群充电对电网的不利影响，且充分考虑用户需求，使其能够在充电周期后获得理想的电池电量。

为了实现以上目的，本发明的技术方案采用如图1所示的分层级多目标的控制方式：

a)由区域电网管理层为位于本地能源管理层的每个负荷聚合商提供调峰激励A_p或分时电价P_tou，以及网络负荷调控需求量

b)位于本地能源管理层的每个负荷聚合商为各自管辖区域内的多辆电动汽车提供充电服务，其中，当前负荷聚合商为M辆电动汽车提供充电服务，其每隔一定时间段依据区域电网管理层提供的充电系统调控负荷需求量调峰激励A_p或分时电价P_tou，及用户设备层在t时段开始时更新的M辆电动汽车的充电配合期望向量E_m ^t，m＝1，…，M，更新一次充电策略向量p^*，从而依据充电策略向量p^*对M辆电动汽车进行有序充电控制，有：

p^*＝(1-A)^-1β

式中， δ_m/T_m＝γ_m，δ_m为m辆电动汽车的次日需求电量，T_m为第m辆电动汽车的剩余充电时间，θ_m为个体成本系数，σ为配电网络的容量与最低负荷量之差；

为充电系统调控负荷需求量，E_m为第m辆电动汽车的充电配合期望，若当前负荷聚合商从区域电网管理层获得的是分时电价P_tou，则A_p＝P_tou-P_base，式中，P_base为最低分时电价；

c)用户设备层每隔一定时间段向本地能源管理层的负荷聚合商更新一次其所管辖的M辆电动汽车的充电配合期望E_m ^t，m＝1，…，M。

优选地，所述充电配合期望的更新步骤包括：

步骤1、获取第m辆电动汽车在当前时间段t的SOC值，根据用户预设次日行驶里程，计算得到当前时间段t的剩余所需电量与剩余可充电时间若未设置次日行驶里程，则默认充满。

步骤2、更新当前时间段t电动汽车m的充电配合期望E_m ^t：

优选地，在所述用户设备层中，若当前电动汽车选择不配合调控，则由本地能源管理层的相应负荷聚合商直接为当前电动汽车充电。

本发明采用分层级多目标的控制方式：(1)在区域电网管理层，通过分时电价或调峰激励信号对电动汽车的充电行为进行引导，帮助实现电力供需平衡，也可通过中间平台参与广域电网的调度运行；(2)在本地能源管理层，充电控制问题被视为车辆与配电网间的一种非合作博弈，车辆充电的成本函数由个体成本项和集体成本项构成，充分表达了电动汽车充电到需求电池电量的需求意愿和电网稳定负荷的需求；(3)在用户设备层，根据充电需求进行充电控制，使得用户的充电行为具有充分的自主性和灵活性。

附图说明

图1有序充电控制管理架构，三层架构分别为区域电网管理层、本地能源管理层和用户设备层；

图2用户设备层参数E_m确定流程图；

图3某局域配电网常规负荷曲线及无序/有序充电负荷增量对比；图中曲线1为某局域配电网在没有电动汽车充电情况下的基本负荷曲线，曲线2为电动汽车群接入后的系统调控负荷需求，曲线3为无序充电情况下的负荷曲线，曲线4为使用本发明所述方法进行有序充电控制后的配电网负荷曲线。

具体实施方式

为使本发明更明显易懂，兹以优选实施例，并配合附图作详细说明如下。应当注意的是：本发明基于负荷聚合商的角度，将主要解决L2层(本地能源管理层)的充电控制策略向量的获得和L3层(用户设备层)的建议配合度计算方法。L1层(区域电网管理层)的调峰激励或分时电价制定方案不在本发明的讨论范围内。

本发明提供的一种电动汽车群有序充电管理的分布式控制方法主要包括以下几个方面：

[1]L2层：充电策略向量p^*的获得

将某一低压配电网内电动汽车的充电行为看做一个M人的非合作博弈□{M，X，J}。计M：＝{1，2，……，M}为在某一低压配电网下具有充电需求的电动汽车群，即博弈的参与人；X为参与博弈的策略集合，X_m∈X为第m个参与者选择的控制策略，在本专利中即为充电功率p_m，p_-m为除m以外其余所有电动汽车的充电策略向量；J为电动汽车群充电的效用函数集合。

由于用户对于下一次用车需求的不同，根据用户设置的可用充电时间和下次使用里程，引入参数充电配合期望E_m，表示此次充电过程的用户配合意愿。综合考虑配电网络集体成本项与个体响应代理调控成本项，电动汽车m以功率p_m加入网络充电时，配电网络成本函数J_G为：

s.t.0＜E_m＜1

式(1)中A_p为负荷聚合商从电网获得的调峰激励，A_u为用户从聚合商处获得的配合激励(A_u≤A_p)，在实际情况中若使用分时电价进行调控，则使用分时电价的差价(P_tou-P_base)来等价激励调峰激励A_p；p_-m为除m以外其余所有电动汽车充电的功率向量；为充电系统调控负荷需求量，和D分别为配电网络容量与网络最低负荷量。

电动汽车m响应代理调控充电的成本函数J_m为：

式(2)中θ_m为个体成本系数，δ_m为用户次日需求电量，可由用户充电前设置的行驶里程直接算出。

则系统成本函数J_tot为：

为获得系统最小成本，令δ_m/T_m＝γ_m，求偏导可得：

令则个体的反应函数为：

i.e.p^t+1＝Ap^t+β

由纳什均衡的性质可知，在均衡处任何参与成员单独改变策略均无法获得额外利益，系统成本均会增加，因此可得策略向量：p^*＝(1-A)^-1β (6)

[2]L3层：用户建议配合度E_m ^t的计算方法

为求解式(6)，还需合理确定E_m。充电配合期望E_m可看做系统建议的用户配合度，体现了个体的充电需求优先级，管理系统将依据不同车辆的E_m值进行当前时段内充电调控车辆的选择，该参数是用户需求得到充分满足的关键。因此本发明同时提供一种用户设备层计算配合度E_m的方法，以帮助电动汽车用户在选择配合策略获取配合激励的同时，满足自身开车出行的基础需求，具体实施过程如图2：

a)第m辆电动汽车EV_m接入电网后，首先读取初始荷电状态，用户需输入下次用车的时间和大概行驶里程，并选择是否配合，若选择配合则参与系统调控，若选择不配合则直接为电动汽车进行充电；

b)充电设施根据输入信息本地估算EV_m的δ_m和T_m；

c)确定E_m并上传。

根据电池的实时状态。将一天分为n个时段，一般为15min到30min，系统根据网络情况自动更新充电状态。在充电过程中，每进入一个新的时段，充电设备获得当前电动汽车的SOC值，计算剩余所需电量δ_m ^t与剩余可充电时间T_m ^t，则某时段t开始时，加权系数E_m ^t为：

若未设置次日行驶里程，则默认充满。

下面结合具体数据对本发明作进一步介绍，并基于以下预设：

a.某局域配电网基本负荷曲线已知，如图3中曲线1所示，电动汽车群接入后的系统调控负荷需求如曲线2，曲线2期望将充电负荷全部推至谷电时段(00：00～08：00)；

b.某小区有50辆电动汽车，电池容量20kWh，电能续航80km；

c.本实施例中电动汽车充电军采用常规慢充模式，充电功率3.5kWh，为保证电池寿命，同时简化问题，充电过程中保持功率不变；

d.参与充电的用户中，有10％选择不配合充电调度(E_m ^t＝0)；

参考2009年美国交通部对美国家用车辆的调查结果，假设开始充电时刻为最后一次出行返回时刻，电动汽车在家充电开始时刻近似满足如下正态分布：

式中σ_s＝3.4，μ_s＝19

日行驶里程满足对数正态分布：

式中σ_l＝0.88，μ_l＝3.2

e.采用孙晓明、王玮等的充电分时电价参数设计(基于分时电价的电动汽车有序充电控制策略设计，电力系统自动化，2013)，如表1所示。聚合商从电网处获得的调峰激励A_p使用分时电价差(P_tou-P_base)表示；为充分调动用户积极性，分析用户得利情况，本实施例中设定用户从聚合商处获得的配合激励A_u＝A_p。

表1分时电价/用户配合激励

采用本发明所示的有序充电分布式控制方法，如表1所示P_base＝0.4元/kWh，取个体成本系数θ_m＝1，配电网络容量网络最低负荷量D＝900kW，将24小时分为48个时间段，每30min更新充电策略向量p^*一次，得有序充电控制后的负荷曲线如图3中曲线4所示。

图3中，曲线3为无序充电情况下的负荷曲线，与曲线4比较得出，通过本发明所述的有序充电分布式控制方法的使用，有效降低了由于电动汽车群无序充电造成的电网负荷高峰重叠现象，平滑了负荷曲线，可延缓电网的扩容建设投资。

根据式(6)的调控结果，根据表1中的分时电价和各电动汽车的充电时间可计算得到配合用户(P_Av-co)和不配合用户(P_Av-non)的平均充电电价：

结果如表2所示，可知通过本发明所述的分布式控制方法的使用，在减小该局域配电网的负荷峰谷差的同时，有效减少了调控配合用户的充电成本。

表2电动汽车群充电成本

Claims (3)

1.一种电动汽车群有序充电管理的分布式控制方法，其特征在于，包括：

a)由区域电网管理层为位于本地能源管理层的每个负荷聚合商提供调峰激励A_p或分时电价P_tou，以及网络负荷调控需求量

b)位于本地能源管理层的每个负荷聚合商为各自管辖区域内的多辆电动汽车提供充电服务，其中，当前负荷聚合商为M辆电动汽车提供充电服务，其每隔一定时间段依据区域电网管理层提供的网络负荷调控需求量调峰激励A_p或分时电价P_tou，及用户设备层在t时段开始时更新的M辆电动汽车的充电配合期望向量E_m ^t，m＝1,…,M，更新一次充电策略向量p^*，从而依据充电策略向量p^*对M辆电动汽车进行有序充电控制：

p^*＝(1-A)^-1β

式中，δ_m/T_m＝γ_m，δ_m为第m辆电动汽车的次日需求电量，T_m为第m辆电动汽车的剩余充电时间，θ_m为个体成本系数，σ为配电网络的容量与最低负荷量D之差和；

为网络负荷调控需求量，E_m为第m辆电动汽车的充电配合期望，若当前负荷聚合商从区域电网管理层获得的是分时电价P_tou，则A_p＝P_tou-P_base，式中，P_base为最低分时电价；

c)用户设备层每隔一定时间段向本地能源管理层的负荷聚合商更新一次其所管辖的M辆电动汽车的充电配合期望E_m ^t，m＝1,…,M。

2.如权利要求1所述的一种电动汽车群有序充电管理的分布式控制方法，其特征在于，所述充电配合期望的更新步骤包括：

步骤1、获取第m辆电动汽车在当前时间段t的SOC值，根据用户预设次日行驶里程，计算得到当前时间段t的剩余所需电量与剩余可充电时间若未设置次日行驶里程，则默认充满；

步骤2、更新当前时间段t第m辆电动汽车的充电配合期望E_m ^t：

3.如权利要求2所述的一种电动汽车群有序充电管理的分布式控制方法，其特征在于，在所述用户设备层中，若当前电动汽车选择不配合调控，则由本地能源管理层的相应负荷聚合商直接为当前电动汽车充电。