CN106650987A - 一种基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法，该算法包括以下步骤：充电申请；获取运算所需数据；执行充电优化算法；根据计算结果，执行充电计划；更新负荷预测数据。本发明的有益效果是，能量管理系统根据分时电价、以及用电负荷和分布式发电的预测信息，以整个系统运行成本最优为目标进行优化，得到对该电动汽车的充电计划。

Description

一种基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法
技术领域
本发明涉及电动汽车充电优化算法改进，特别是一种基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法。
背景技术
随着电动汽车的普及，电动汽车的充电问题越来越引起关注。目前，电动汽车充电普遍采用随来即充的充电方式，即电动汽车接入充电桩后，随即以最大功率给电动汽车充电，直至充满。并没有考虑电动汽车接入充电桩的总接入时间(比如去公司上班，电动汽车可能在停车场停整个上午、下午；或者在家附近的停车位停留整个晚上)。这种随来即充的充电方式并没有考虑到用电的经济性，以及分时电价等因素。本发明要解决在电动汽车接入充电桩后，需求侧分布式能源系统如何以经济的方式合理给电动汽车充电的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述问题，设计了一种基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法。
实现上述目的本发明的技术方案为，一种基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法，该算法包括以下步骤：
步骤一：充电申请，电动汽车的充电申请信息包括：电动汽车ID、充电起始时间tev,1、充电结束时间tev,2、总需充电电量Wev、最大充电功率Pev,max；
步骤二：获取运算所需数据；
步骤三：执行充电优化算法，得到充电计划，该算法具体为；
该算法的优化变量为：
优化算法的目标函数为：
其中：
k为当前时刻的小时数；
Ri表示日前24小时分时电价数据中第i小时的电价；
表示日前光伏功率预测值中第i小时的光伏发电总功率；
表示日前风电功率预测值中第i小时的风力发电总功率；
表示日前负荷预测值中第i小时的负荷总功率；
约束条件为：
步骤四：根据计算结果，执行充电计划；
步骤五：更新负荷预测数据，具体为：将该计划每一时间的功率值加到负荷预测值数据中，并更新负荷预测数据，即：新的作为下一个电动汽车接入后的充电优化参数。
所述获取数据步骤中，其具体为：依次获取当天分时电价、风电功率预测数据、光伏发电功率预测数据。
所述根据计算结果，执行充电计划，具体为：
如果优化算法得出优化结果，则执行充电计划；
如果优化算法无解，则退出步骤四，返回步骤三。
所述如果优化算法无解，则退出步骤四，返回步骤三，具体为：获取新的电动汽车充电申请信息，再次运行优化算法。
利用本发明的技术方案制作的基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法，充电管理方法对电动汽车充电负荷进行转移，且将光伏发电、风力发电等可再生能源与分时电价信息相结合，其能量管理充分发挥分布式能源和分时电价的技术优势及经济优势，因而，本发明顺应市场需求填补了电动汽车充电方式及电价跟踪的能源管理系统领域空白，进一步提高分布式能源系统的能效和经济性。
附图说明
图1是本发明所述基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法的步骤流程图；
图2是本发明所述基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法实施例一的步骤流程图；
具体实施方式
如图1所示，一种基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法，该算法包括以下步骤：
步骤一：充电申请，电动汽车的充电申请信息包括：电动汽车ID、充电起始时间tev,1、充电结束时间tev,2、总需充电电量Wev、最大充电功率Pev,max；
步骤二：获取运算所需数据；
步骤三：执行充电优化算法，得到充电计划，该算法具体为；
该算法的优化变量为：
优化算法的目标函数为：
其中：
k为当前时刻的小时数；
Ri表示日前24小时分时电价数据中第i小时的电价；
表示日前光伏功率预测值中第i小时的光伏发电总功率；
表示日前风电功率预测值中第i小时的风力发电总功率；
表示日前负荷预测值中第i小时的负荷总功率；
约束条件为：
步骤四：根据计算结果，执行充电计划；
步骤五：更新负荷预测数据，具体为：将该计划每一时间的功率值加到负荷预测值数据中，并更新负荷预测数据，即：新的作为下一个电动汽车接入后的充电优化参数。
所述获取数据步骤中，其具体为：依次获取当天分时电价、风电功率预测数据、光伏发电功率预测数据。
所述根据计算结果，执行充电计划，具体为：
如果优化算法得出优化结果，则执行充电计划；
如果优化算法无解，则退出步骤四，返回步骤三。
所述如果优化算法无解，则退出步骤四，返回步骤三，具体为：获取新的电动汽车充电申请信息，再次运行优化算法。
下述为具体实施例一
如图2所示：
首先将电动汽车接入充电桩后，通过信号线，将用户设置的充电申请信息提交给充电桩，进而提交到能量管理系统中，利用能量管理系统根据分时电价、以及用电负荷和分布式发电的预测信息，以整个系统运行成本最优为目标进行优化，得到对该电动汽车的充电计划。该计划需要尽可能满足电动汽车的充电申请，并合理利用能源。
电动汽车的充电申请信息包括：“电动汽车ID、充电起始时间tev,1、充电结束时间tev,2、总需充电电量Wev、最大充电功率Pev,max”。
一种基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法，该算法包括以下步骤：在步骤S01中，获取当天分时电价；
在步骤S02中，获取风电功率预测数据以及光伏发电功率预测数据；
在步骤S03中，获取负荷功率预测数据；
在步骤S04中，执行优化算法，最小化目标函数
该算法的优化变量为：
优化算法的目标函数为：
其中：
k为当前时刻的小时数；
Ri表示日前24小时分时电价数据中第i小时的电价；
表示日前光伏功率预测值中第i小时的光伏发电总功率；
表示日前风电功率预测值中第i小时的风力发电总功率；
表示日前负荷预测值中第i小时的负荷总功率；
约束条件为：
在步骤S05中，判断是否得出优化结果，如果得到优化结果，则退出步骤S05，进入步骤S06，如果优化算法无解，则退出步骤S05，进入步骤S08；
在步骤S06中，将优化算法所得的结果作为电动汽车的充电计划并加以执行；
在步骤S07中，将该计划每一时间的功率值加到负荷预测值数据中，并更新负荷预测数据。即：新的作为下一个电动汽车接入后的充电优化参数；
在步骤S08中，重新调整充电计划；
在步骤S09中，获取新的电动汽车的充电申请信息，该申请信息包括：“电动汽车ID、充电起始时间tev,1、充电结束时间tev,2、总需充电电量Wev、最大充电功率Pev,max”。
上述技术方案仅体现了本发明技术方案的优选技术方案，本技术领域的技术人员对其中某些部分所可能做出的一些变动均体现了本发明的原理，属于本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法，其特征在于，该算法包括以下步骤：
步骤一：充电申请，电动汽车的充电申请信息包括：电动汽车ID、充电起始时间tev,1、充电结束时间tev,2、总需充电电量Wev、最大充电功率Pev,max；
步骤二：获取运算所需数据；
步骤三：执行充电优化算法，得到充电计划，该算法具体为；
该算法的优化变量为：
P e v i , i ∈ [ t e v , 1 , t e v , 2 ]
优化算法的目标函数为：
m i n Σ i = k 24 [ R i ( P e v i + P L i - P p v i - P w p i ) ]
其中：
k为当前时刻的小时数；
Ri表示日前24小时分时电价数据中第i小时的电价；
表示日前光伏功率预测值中第i小时的光伏发电总功率；
表示日前风电功率预测值中第i小时的风力发电总功率；
表示日前负荷预测值中第i小时的负荷总功率；
约束条件为：
Σ i = t e v , 1 t e v , 2 [ P e v i ] = W e v
0 < P e v i < P e v , m a x
步骤四：根据计算结果，执行充电计划；
步骤五：更新负荷预测数据，具体为：将该计划每一时间的功率值加到负荷预测值数据中，并更新负荷预测数据，即：新的作为下一个电动汽车接入后的充电优化参数。
2.根据权利要求1所述的基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法，其特征在于，所述获取数据步骤中，其具体为：依次获取当天分时电价、风电功率预测数据、光伏发电功率预测数据。
3.根据权利要求1所述的基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法，其特征在于，所述根据计算结果，执行充电计划，具体为：
如果优化算法得出优化结果，则执行充电计划；
如果优化算法无解，则退出步骤四，返回步骤三。
4.根据权利要求3所述的基于分时电价的电动汽车新能源发电优化算法，其特征在于，所述如果优化算法无解，则退出步骤四，返回步骤三，具体为：获取新的电动汽车充电申请信息，再次运行优化算法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN111463784A (zh) * 2020-05-19 2020-07-28 中国南玻集团股份有限公司 分布式光伏电站自发自用综合电价的预测方法及相关组件

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