CN106786704B - 电动汽车v2g微网中根据负荷曲线运行控制的方法 - Google Patents

电动汽车v2g微网中根据负荷曲线运行控制的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106786704B
CN106786704B CN201710058522.0A CN201710058522A CN106786704B CN 106786704 B CN106786704 B CN 106786704B CN 201710058522 A CN201710058522 A CN 201710058522A CN 106786704 B CN106786704 B CN 106786704B
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
peak
load
current
valley
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710058522.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106786704A (zh
Inventor
刘舒
张宇
白纪军
时珊珊
方陈
雷珽
万莎
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
SHANGHAI RUILI AUTOMATION COMPLETE SET EQUIPMENT CO Ltd
State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd
East China Power Test and Research Institute Co Ltd
Original Assignee
SHANGHAI RUILI AUTOMATION COMPLETE SET EQUIPMENT CO Ltd
State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd
East China Power Test and Research Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SHANGHAI RUILI AUTOMATION COMPLETE SET EQUIPMENT CO Ltd, State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd, East China Power Test and Research Institute Co Ltd filed Critical SHANGHAI RUILI AUTOMATION COMPLETE SET EQUIPMENT CO Ltd
Priority to CN201710058522.0A priority Critical patent/CN106786704B/zh
Publication of CN106786704A publication Critical patent/CN106786704A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106786704B publication Critical patent/CN106786704B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/32Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means

Abstract

本发明涉及一种电动汽车V2G微网中根据负荷曲线运行控制的方法,微网能量管理系统根据前一天24小时的负荷曲线、一天平均功率值和电动汽车当前的电池容量信息,计算当天24小时的运行曲线下发给V2G监控系统;V2G监控系统根据运行曲线,生成相应的控制指令下发给V2G充电桩,并不断读取V2G充电桩的运行数据,上传给微网能量管理系统;V2G充电桩执行V2G监控系统下发的控制指令,为电动汽车充电或接收电动汽车对电网的放电,并把运行数据和电动汽车的信息上传给V2G监控系统。本发明实现电动汽车在微网中的自动运行控制,保证加入V2G微网的电动汽车不仅可以充电,还可以根据负荷曲线,实现自动对电网的放电。

Description

电动汽车V2G微网中根据负荷曲线运行控制的方法
技术领域
本发明涉及电动汽车与电网的互动供电技术,尤其是涉及电动汽车V2G(Vehicleto grid)微网的运行控制方法。
背景技术
发展电动汽车是国家节能减排的战略需要,也是保障能源安全和发展低碳经济的重要途径。对电动汽车大规模商业化阶段利用汽车动力电池“谷时”充电,“峰时”供电这一潜在商业模式进行前瞻性研究,可以为今后大量采用光伏发电和风力发电等可再生能源为电动汽车充电、智能电网的使用以及利用电动汽车在在电网负荷低谷时段常规充电对电网起到的“填谷”作用和提高发电设备的综合利用率等带来重要研究参考。
目前,电动汽车放电模式的实现形式有很多种,但是每种形式都有一定的适用范围,而且如果在某些场合下,如果车辆随机参与,则可能造成充放电控制混乱,不仅不能起到预想的“削峰填谷”作用,反而可能出现“峰上加峰”,对电网造成冲击。而且对电池频繁无序的深度充放电,也必然会导致电池寿命骤减,损害电动汽车用户利益,因此,电动汽车群的充放电应进行有序诱导,一方面,需与电网进行互动,合理地进行“削峰填谷”;另一方面,需确保电动汽车的在各种模式放电状态下的电池和车辆的安全。
V2G描述的是一种新型电网技术,电动汽车不仅作为用户和电力消费体,同时,在电动汽车闲置状态时作为移动储能单元接入电网为电网提供电力,V2G技术就是电动车辆的能量在受控状态下实现与电网之间的双向互动和交换,是“智能电网技术”的重要组成部分。电动汽车通过相应的双向供电充电桩不仅可以充电,还可以“输电”,从而在“谷时”用公共电网对车辆以及储能电池系统充电,在“峰时”用该储能系统和电动汽车对电网供电。应用V2G技术,电动汽车电池的充放电将被统一部署,根据既定的充放电策略,在满足电动汽车用户行驶需求的前提下,将剩余电能可控回馈到电网。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电动汽车V2G微网中根据负荷曲线运行控制的方法,实现电动汽车在微网中的自动运行控制,保证加入V2G微网的电动汽车不仅可以充电,还可以根据负荷曲线,实现自动对电网的放电。
为了达到上述目的,本发明的技术方案是提供一种电动汽车V2G微网中根据负荷曲线运行控制的方法,其包含以下过程:
第一步,微网能量管理系统根据前一天24小时的负荷曲线、一天平均功率值和电动汽车当前的电池容量信息,计算当天24小时的运行曲线下发给V2G监控系统;
第二步,V2G监控系统根据运行曲线,生成相应的控制指令下发给V2G充电桩,并不断读取V2G充电桩的运行数据,上传给微网能量管理系统;
第三步,V2G充电桩执行V2G监控系统下发的控制指令,为电动汽车充电或接收电动汽车对电网的放电,并把运行数据和电动汽车的信息上传给V2G监控系统。
优选地,微网能量管理系统生成运行曲线的过程,包含:
A、微网能量管理系统读取前一天24小时的负荷曲线,根据一天24小时的功率值计算得到的负荷平均值Pavg来与负荷曲线中对应0点时间段的第一个负荷值L0比较,以判断L0为平值或峰值或谷值并在与L0对应的状态S0中标记;
对i从0到23依次取值,对于每一个i值进行以下操作B-D:
B、读取第i个负荷值Li的值与负荷平均值Pavg进行比较,以判断Li为平值或峰值或谷值并在与Li对应的状态Si中标记;
C、判断当前i的值是不是0:i=0时,将Li插入到一维临时数组;或者,i≠0时,如果前一个负荷的状态Si-1与当前状态Si一致的,将Li插入到一维临时数组;如果前一个负荷的状态Si-1与当前状态Si不一致的,将一维临时数组插入到二维数组,并把当前的Li插入一维临时数组;
D、判断当前的i值不大于23时,对i值加1后返回B,计算剩余负荷的状态;
E、当计算完一天24个负荷的状态后,将最后一个一维临时数组插入二维数组,得到峰、平、谷时间段;
F、选择进行按时间顺序移峰填谷的计算,则计算峰、谷的总个数;
对于每一个峰或谷段,判断负荷值大于等于平均负荷值的时间段为峰时,进行消峰的子流程算法;或者,判断负荷值小于平均负荷值的时间段为谷时,进行填谷的子流程算法;
根据消峰和填谷的算法,生成消峰填谷的计划;
对所有的峰或谷生成消峰填谷的计划后,生成运行曲线并下发给V2G监控系统。
优选地,微网能量管理系统生成运行曲线的过程,还可以将步骤F替换为G:在步骤E后,选择进行移除最高峰和最低谷的计算,则计算峰、谷的总个数;
对于每一个峰或谷段,判断负荷值大于等于平均负荷值的时间段为峰,并进一步判断当前的峰不是最高的峰时保持当前峰值不变,或进一步判断当前的峰是最高的峰时进行消峰的子流程算法;判断负荷值小于平均负荷值的时间段为谷,并进一步判断当前的谷是最低的谷时,进行填谷的子流程算法,或进一步判断如果当前的谷不是最低谷时,保持当前谷值不变;
生成消峰填谷的计划;
完成对所有的峰或谷的计算后,生成运行曲线并下发给V2G监控系统。
优选地,消峰的子流程算法,包含以下过程:
读取消峰前的数据;去除峰值时间段内的0值,并且根据电动汽车最初的电池容量SOC0计算放电功率值Pd;
对于峰的个数大于1的,判断当前峰段的值有多个峰,计算峰段的最大值与次大值及两者的差值Pe;比较差值Pe与放电功率值Pd:Pe小于Pd时,根据峰段的最大值与次大值计算放电电流值Id;或Pe不小于Pd时,根据放电功率计算放电电流值Id;
比较Id与电动汽车的1倍率放电电流1C:Id小于1C时,从当前的峰值减去Pe的数值;或,Id不小于1C时,从当前的峰值减去常数值8.64;
判断当前是否为最后一个峰值,不是时返回对Id与1C的比较,否则生成消峰后的曲线,得到消峰后的值。
优选地,消峰的子流程算法,包含以下过程:
读取消峰前的数据;去除峰值时间段内的0值,并且根据电动汽车最初的电池容量SOC0计算放电功率值Pd;
对于峰的个数不大于1的,判断输入的峰值有单个峰;
从当前功率值减去负荷平均值:Pi-Pavg;判断差值不小于放电功率值时,根据差值计算放电电流Id,或者判断差值小于放电功率值时,则根据放电功率值计算放电电流值Id;
比较Id与电动汽车的1倍率放电电流1C:Id大于或等于1C时,从当前峰值减去常数值8.64;或者,Id小于1C时,从当前峰值减去峰段最大值与次大值的差值Pe;
生成消峰后的曲线,得到消峰后的值。
优选地,填谷的子流程算法,包含以下过程:
读取填谷前的数据;去除谷值时间段内的0值,并且根据电动汽车最初的电池容量SOC0计算充电功率值Pc;
对于谷的个数大于1的,判断当前谷段有多个谷;计算谷段的次小值与最小值及两者的差值Pe;比较差值Pe与充电功率值Pc:Pe小于Pc时,根据次小值与最小值的差来计算充电电流值Ic;或者,Pe不小于Pc时,根据充电功率值计算充电电流值Ic;
比较Ic与电动汽车的0.3倍率放电电流0.3C:Ic小于0.3C时,对当前的谷值增加Pe的数值;或者,Ic不小于0.3C时,对当前的谷值增加常数值8.64;
判断当前是否为最后一个谷值,不是时返回对Ic与0.3C的比较,否则生成填谷后的曲线,得到填谷后的值。
优选地,填谷的子流程算法,包含以下过程:
读取填谷前的数据;去除谷值时间段内的0值,并且根据电动汽车最初的电池容量SOC0计算充电功率值Pc;
对于谷的个数不大于1的,判断输入的谷值是单个谷;
从负荷平均值减去当前功率值:Pavg-Pi;判断差值小于充电功率值时,根据差值计算充电电流Ic,或者判断差值大于或等于充电功率值,根据充电功率值计算充电电流值Ic;
比较Ic与电动汽车的0.3倍率放电电流0.3C:Ic大于或等于0.3C时,对当前谷值增加常数值8.64;或者,Ic小于0.3C时,对当前谷值增加谷段次小值与最小值的差值Pe;
生成填谷后的曲线,得到填谷后的值。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
1)本发明能依据监测点的负荷曲线,自动计算出一天的运行曲线,相比传统的人工手动控制方式,具有更高的准确度和执行计算效率。
2)本发明是以一辆电动汽车作为运行控制的对象,只要对相关的参数稍加修改,便可以推广到多辆车的情况,方便该方法的推广应用。
3)本发明所采用的运行控制方法,是在充分考虑了电动汽车本身的约束条件下做出的一种运行控制方式,本方法可以最大限发挥电动汽车在微网中的作用,提高电池的利用效率。
4)本发明可以为电动汽车大规模商业化阶段利用汽车动力电池“谷时”充电,“峰时”供电这一潜在商业运行模式提供技术支撑。
5)本发明为今后大量采用光伏发电和风力发电等可再生能源为电动汽车充电、智能电网的使用,以及利用电动汽车在在电网负荷低谷时段常规充电对电网起到的“填谷”作用和提高发电设备的综合利用率的控制方式带来重要参考价值。
附图说明
图1是本发明运行控制方法实现的系统图;
图2a及图2b是本发明运行控制方法实现的流程图;
图3是消峰算法流程图;
图4是填谷算法流程图;
图5是运行控制负荷曲线图;
图6是按时间序列移谷填谷方式的计划图;
图7是按时间序列移谷填谷方式的负荷曲线前后对比图;
图8是按时间序列移谷填谷方式的峰谷曲线前后对比图;
图9是按移除最高峰和最低谷方式的计划图;
图10是按移除最高峰和最低谷方式的负荷曲线前后对比图;
图11是按移除最高峰和最低谷方式的峰谷曲线前后对比图。
具体实施方式
本发明实现的电动汽车V2G微网的运行控制方法,是以任意一辆82Ah的电动汽车作为控制的电源,针对前一天监测并网点的24小时负荷特性,制定当天24小时削峰填谷计划,运行控制的目标是在为在满足电池容量和充放电电流约束条件的前提条件下,对负荷特性进行削峰填谷,以减小峰谷差。本发明的运行控制发明是以一辆车作为基本的运行控制的对象。
如图1所示,所述运行控制方法的实现过程,即24小时削峰填谷计划从0点起始,按以下步骤进行:
第一步,微网能量管理系统根据前一天24小时的负荷曲线、一天平均功率值和电动汽车当前的电池容量信息,计算当天24小时的运行曲线下发给V2G监控系统。
第二步,V2G监控系统根据运行曲线,生成一系列的控制指令,下发给V2G充电桩,并不断读取充电桩的运行数据,上传给微网能量管理系统。
第三步,V2G充电桩执行V2G监控系统下发的控制指令,并把运行信息和电动汽车的信息上传给V2G监控系统。
其中,所述的平均功率值,指基准功率或负荷平均值Pavg,作为填谷削峰时段对峰、谷、平划分的标准和依据,可以根据变压器经济运行的最佳负荷率设定,或者采用负荷特性的平均功率。
充放电的控制指令,是V2G监控系统向V2G充电桩发出的一小时时段内充放电功率值,充电桩按照此功率值工作在恒功率充放电模式,具体的充放电电流由充电桩自行计算调整。
为生成所述的运行曲线,微网能量管理系统会根据前一天的负荷曲线或计算修定的负荷曲线,生成V2G的运行曲线,具体生成的步骤如图2a及图2b所示。
101)系统开始,初始化运行参数;
102)读取前一天的负荷曲线,作为计算的依据;
103)根据一天24小时的功率值计算平均负荷,得到负荷平均值Pavg,作为峰、谷、平划分的依据,开始划分峰、谷、平的时间段;
104)读取负荷曲线中对应0点时段的第一个负荷值L0,来与平均负荷Pavg比较;
105)判断第一个负荷值L0与负荷平均值Pavg数值是否相等,相等时转到步骤106),否则转到步骤107);
106)判断L0为平值,将与L0对应的状态S0标记为平值,转到步骤111);
107)步骤105)中第一个负荷值L0与负荷平均值Pavg不相等,则L0为峰值或谷值,转到步骤108);
108)比较L0与Pavg的大小,如果L0大于Pavg,则转到步骤109),否则转到步骤110);
109)这时L0为峰值,将状态S0标记为峰值,并转到步骤111);
110)步骤108)中如果L0不大于Pavg,则L0为谷值,将状态S0标记为谷值,转到步骤111);
111)得到第一个负荷值L0的状态S0,并记录相应的时间段,置i的值为0;
112)读取第i个负荷值Li的值,i的取值范围从0到23对应24个负荷功率值,转到步骤113);
113)比较Li与负荷平均值Pavg是否相等,如果相等,则转到步骤114),否则转到步骤115);
114)判断Li为平值,将与Li对应的状态Si标记为平值,转到步骤118);
115)如果Li与负荷平均值Pavg不相等,则比较Li是不是大于Pavg,如果是大于,则转到步骤116),否则转到步骤117);
116)判断Li为峰值,将状态Si标记为峰值,转到步骤118);
117)步骤115)中如果Li不大于Pavg,则Li为谷值,将状态Si标记为谷值,转到步骤118);
118)得到第i个负荷值Li的状态Si
119)判断当前i的值是不是0,如果是0,转到步骤120),否则转到步骤121);
120)把Li插入到一个一维的临时数组;
121)步骤119)中的i如果不是0,这时候把前一个负荷的状态Si-1和当前状态Si做比较,看是不是一致,如果是一致的,则转到步骤120),否则转到步骤122);
122)如果前一个负荷的状态Si-1和当前状态Si不一致,则把临时数组插入到二维数组,并把当前的负荷值Li插入一个一维临时数组;
123)判断当前的i值是不是大于23,如果不是,则转到步骤124),如果是,则转到步骤125);
124)把i的值增加1,转到步骤112),重复上面的步骤112)~123),计算剩余负荷的状态;
125)当计算完一天24个负荷的状态后,把最后一个临时数组插入二维数组,得到峰、平、谷时间段;
126)本方法有二种控制模式供选择,如果选择按时间顺序移峰填谷,则转到步骤127),如果选择移除最高峰和最低谷,则转到步骤135);
127)进行按时间顺序移峰填谷的计算;
128)依前面峰、谷、平的时间段划分,计算峰、谷的总个数;
129)峰或谷段的负荷值如果大于等于平均负荷值,则转到步骤130),否则转到步骤131);
130)判断本时间段为峰,转到消峰的子流程算法;
131)判断本时间段为谷,转到填谷的子流程算法;
132)根据消峰和填谷的算法,生成消峰填谷的计划;
133)如果当前不是最后一个峰或谷,则转到步骤129),计算下一个峰或谷的计划;
134)计算完所有的峰或谷后,生成运行曲线;
135)根据步骤126)的选择,进行移除最高峰和最低谷的计算;
136)计算峰、谷的总个数;
137)峰或谷段的负荷值如果大于等于平均负荷值,则转到步骤138),否则转到141);
138)判断是不是最高的峰,如果不是,转到步骤139),否则转到140);
139)保持当前峰值不变,转到步骤144);
140)如果是最高的峰,则转到消峰的算法子流程,转到步骤144);
141)基于步骤137),进一步判断当前的谷是不是最低的谷,如果是,转到步骤142),否则转到143);
142)填谷算法子流程,转到步骤144);
143)如果当前的谷不是最低谷,则保持当前谷值不变,转到步骤144);
144)生成消峰填谷的计划;
145)判断是不是最后一个峰或谷,如果不是,转到步骤137)继续计算下一个峰或谷的计算;如果完成了所有峰或谷的计算,则转到134),生成运行曲线;
146)把生成的运行曲线下发给V2G监控系统,控制方法算法结束。
根据负荷曲线来控制V2G微网中电动汽车的运行控制算法中,包含二个子流程的算法:消峰算法和填谷算法。
消峰算法如图3所示,算法的过程如下:
201)读取消峰前的数据;
202)去除峰值时间段内的0值,并且根据电动汽车最初的电池容量SOC0计算放电功率值Pd;
203)计算峰的个数,如果个数大于1,转到步骤204),否则转到步骤213);
204)判断当前峰段的值有多个峰;
205)计算峰段的最大值与次大值,并计算这二个值的差值Pe;
206)比较差值Pe与放电功率值Pd的大小,如果Pe小于Pd,转到步骤207),否则转到步骤208);
207)根据最大值与次大值,计算放电电流值Id;
208)如果Pe不小于Pd,根据放电功率计算放电电流值Id;
209)比较Id与电动汽车1倍率放电的电流值1C的大小,如果Id小于1C的放电电流,则转到步骤210),否则转到步骤211);
210)把当前的峰值减掉Pe;
211)如果Id不小于1C的放电电流,则把当前的峰值减8.64,这个值是根据电动汽车本身的条件限制算得的一个常数;
212)判断是不是最后一个峰值,如果是,转到步骤221),否则返回步骤209);
213)根据步骤203)的判断,如果峰的个数不大于1,则输入的峰值有单个峰;
214)当前功率值减去平均负荷:Pi-Pavg;
215)判断差值是不是小于放电功率,如果不是,转到步骤216),如果是转到217);
216)根据差值计算放电电流Id,转到步骤218);
217)如果差值小于放电功率,则根据放电功率计算放电电流值Id,转到步骤218);
218)比较Id与1倍率放电电流1C的大小;
219)如果Id大于或等于1C,把当前峰值减去8.64,转到步骤221);
220)如果Id小于1C,把当前峰值减去Pe,转到步骤221);
221)生成消峰后的曲线;
222)得到消峰后的值。
填谷算法如图4所示,算法的过程如下:
301)读取填谷前的数据;
302)去除谷值时间段内的0值,并且根据电动汽车最初的电池容量SOC0计算充电功率值Pc;
303)计算谷的个数,如果个数大于1,转到步骤304),否则转到步骤314);
304)当前谷段有多个谷;
305)计算谷段的次小值与最小值,并计算这二个值的差值Pe;
306)比较差值Pe与充电功率值Pc的大小,如果Pe小于Pc,转到步骤307),否则转到308);
307)根据次小值与最小值的差,计算充电电流值Ic,转到步骤309);
308)步骤306)中,如果Pe不小于Pc,根据充电功率计算充电电流值值Ic,转到步骤309);
309)比较Ic与电动汽车0.3倍率放电的电流值0.3C的大小,如果Ic小于0.3C的充电电流,则转到步骤310),否则转到步骤311);
310)把当前的谷值加上Pe,转到312);
311)步骤309)中,如果Ic不小于0.3C的放电电流,则把当前的谷值加8.64,这个值是根据电动汽车本身的条件限制算得的一个常数;
312)判断是不是最后一个谷值,如果是,转到步骤313),否则返回步骤309);
313)生成填谷后的曲线;
314)步骤303)中如果谷的个数不大于1,则输入的谷值是单个谷;
315)平均负荷减去当前功率值:Pavg-Pi;
316)判断差值是不是小于充电功率,如果是,转到步骤317),否则转到步骤318);
317)根据差值计算充电电流Ic,转到步骤319);
318)步骤316)中,如果差值大于或等于充电功率,则根据充电功率计算充电电流值Ic;
319)比较Ic与0.3倍率放电电流0.3C的大小;
320)如果Ic大于或等于0.3C,把当前谷值加8.64,转到步骤313);
321)如果Ic小于0.3C,把当前谷值加上Pe,转到步骤313);
322)根据313)生成的填谷后曲线,得到填谷后的值。
以下提供两个具体的实施例,对本发明的技术方案及操作过程进行说明。
电动汽车V2G微网运行控制的具体实施方式过程如下:
工作方式1:按时间顺序移峰填谷
第一步:根据前一天的负荷曲线,或是根据实际情况,修正的曲线,如图5所示,得到一天24小时每个小时的平均功率,本例选择的工作方式是按时间顺序移峰填谷,具体数值如下表所示:
第二步:计算消峰填谷的计划,如图6所示,图中正值表示充电,负值表示放电,具体的数值下如表所示:
第三步,负荷曲线的前后对比如图7所示,因为选择的是按时间顺序移峰填谷,限于电动汽车的实际容量,只能对最早出现的谷或峰有效,图中圈出了填谷前后和消峰前后的对比。
第四步,峰谷曲线对比图如图8所示,图中圈出了填谷前后和消峰前后的对比。
工作方式2:移除最高峰和最低谷
第一步:根据前一天的负荷曲线,或是根据实际情况,修正的曲线,如图5所示,为了对比二种方式,本例所采用的负荷曲线与工作方式1相同,得到一天24小时每个小时的平均功率,选择的工作方式是移除最高峰和最低谷,具体数值如下表所示:
第二步:计算消峰填谷的计划,如图9所示,图中正值表示充电,负值表示放电,具体的数值下如表所示:
第三步,负荷曲线的前后对比如图10所示,因为选择的是按时间顺序移峰填谷,限于电动汽车的实际容量,只能对最早出现的谷或峰有效,图中圈出了填谷前后和消峰前后的对比。
第四步,峰谷曲线对比图如图11所示,图中圈出了填谷前后和消峰前后的对比。
综上所述,本发明实现电动汽车在微网中的自动运行控制,保证加入V2G微网的电动汽车不仅可以充电,还可以根据负荷曲线,实现自动对电网的放电。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍,但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后,对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此,本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (6)

1.一种电动汽车V2G微网中根据负荷曲线运行控制的方法,其特征在于,包含以下过程:
第一步,微网能量管理系统根据前一天24小时的负荷曲线、一天平均功率值和电动汽车当前的电池容量信息,计算当天24小时的运行曲线下发给V2G监控系统;
第二步,V2G监控系统根据运行曲线,生成相应的控制指令下发给V2G充电桩,并不断读取V2G充电桩的运行数据,上传给微网能量管理系统;
第三步,V2G充电桩执行V2G监控系统下发的控制指令,为电动汽车充电或接收电动汽车对电网的放电,并把运行数据和电动汽车的信息上传给V2G监控系统;
其中,微网能量管理系统生成运行曲线的过程,包含:
A、微网能量管理系统读取前一天24小时的负荷曲线,根据一天24小时的功率值计算得到的负荷平均值Pavg来与负荷曲线中对应0点时间段的第一个负荷值L0比较,以判断L0为平值或峰值或谷值并在与L0对应的状态S0中标记;
对i从0到23依次取值,对于每一个i值进行以下操作B-D:
B、读取第i个负荷值Li的值与负荷平均值Pavg进行比较,以判断Li为平值或峰值或谷值并在与Li对应的状态Si中标记;
C、判断当前i的值是不是0:i=0时,将Li插入到一维临时数组;或者,i≠0时,如果前一个负荷的状态Si-1与当前状态Si一致的,将Li插入到一维临时数组;如果前一个负荷的状态Si-1与当前状态Si不一致的,将一维临时数组插入到二维数组,并把当前的Li插入一维临时数组;
D、判断当前的i值不大于23时,对i值加1后返回B,计算剩余负荷的状态;
E、当计算完一天24个负荷的状态后,将最后一个一维临时数组插入二维数组,得到峰、平、谷时间段;
F、选择进行按时间顺序移峰填谷的计算,则计算峰、谷的总个数;
对于每一个峰或谷段,判断负荷值大于等于平均负荷值的时间段为峰时,进行消峰的子流程算法;或者,判断负荷值小于平均负荷值的时间段为谷时,进行填谷的子流程算法;
根据消峰和填谷的算法,生成消峰填谷的计划;
对所有的峰或谷生成消峰填谷的计划后,生成运行曲线并下发给V2G监控系统。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,微网能量管理系统生成运行曲线的过程,包含将权利要求1中的步骤F替换为G:
G、在步骤E后,选择进行移除最高峰和最低谷的计算,则计算峰、谷的总个数;
对于每一个峰或谷段,判断负荷值大于等于平均负荷值的时间段为峰,并进一步判断当前的峰不是最高的峰时保持当前峰值不变,或进一步判断当前的峰是最高的峰时进行消峰的子流程算法;判断负荷值小于平均负荷值的时间段为谷,并进一步判断当前的谷是最低的谷时,进行填谷的子流程算法,或进一步判断如果当前的谷不是最低谷时,保持当前谷值不变;
生成消峰填谷的计划;
完成对所有的峰或谷的计算后,生成运行曲线并下发给V2G监控系统。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,
消峰的子流程算法,包含以下过程:
读取消峰前的数据;去除峰值时间段内的0值,并且根据电动汽车最初的电池容量SOC0计算放电功率值Pd;
对于峰的个数大于1的,判断当前峰段的值有多个峰,计算峰段的最大值与次大值及两者的差值Pe;比较差值Pe与放电功率值Pd:Pe小于Pd时,根据峰段的最大值与次大值计算放电电流值Id;或Pe不小于Pd时,根据放电功率计算放电电流值Id;
比较Id与电动汽车的1倍率放电电流1C:Id小于1C时,从当前的峰值减去Pe的数值;或,Id不小于1C时,从当前的峰值减去常数值8.64;
判断当前是否为最后一个峰值,不是时返回对Id与1C的比较,否则生成消峰后的曲线,得到消峰后的值。
4.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,
消峰的子流程算法,包含以下过程:
读取消峰前的数据;去除峰值时间段内的0值,并且根据电动汽车最初的电池容量SOC0计算放电功率值Pd;
对于峰的个数不大于1的,判断输入的峰值有单个峰;
从当前功率值减去负荷平均值:Pi-Pavg;判断差值不小于放电功率值时,根据差值计算放电电流Id,或者判断差值小于放电功率值时,则根据放电功率值计算放电电流值Id;
比较Id与电动汽车的1倍率放电电流1C:Id大于或等于1C时,从当前峰值减去常数值8.64;或者,Id小于1C时,从当前峰值减去峰段最大值与次大值的差值Pe;
生成消峰后的曲线,得到消峰后的值。
5.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,
填谷的子流程算法,包含以下过程:
读取填谷前的数据;去除谷值时间段内的0值,并且根据电动汽车最初的电池容量SOC0计算充电功率值Pc;
对于谷的个数大于1的,判断当前谷段有多个谷;计算谷段的次小值与最小值及两者的差值Pe;比较差值Pe与充电功率值Pc:Pe小于Pc时,根据次小值与最小值的差来计算充电电流值Ic;或者,Pe不小于Pc时,根据充电功率值计算充电电流值Ic;
比较Ic与电动汽车的0.3倍率放电电流0.3C:Ic小于0.3C时,对当前的谷值增加Pe的数值;或者,Ic不小于0.3C时,对当前的谷值增加常数值8.64;
判断当前是否为最后一个谷值,不是时返回对Ic与0.3C的比较,否则生成填谷后的曲线,得到填谷后的值。
6.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,
填谷的子流程算法,包含以下过程:
读取填谷前的数据;去除谷值时间段内的0值,并且根据电动汽车最初的电池容量SOC0计算充电功率值Pc;
对于谷的个数不大于1的,判断输入的谷值是单个谷;
从负荷平均值减去当前功率值:Pavg-Pi;判断差值小于充电功率值时,根据差值计算充电电流Ic,或者判断差值大于或等于充电功率值,根据充电功率值计算充电电流值Ic;
比较Ic与电动汽车的0.3倍率放电电流0.3C:Ic大于或等于0.3C时,对当前谷值增加常数值8.64;或者,Ic小于0.3C时,对当前谷值增加谷段次小值与最小值的差值Pe;
生成填谷后的曲线,得到填谷后的值。
CN201710058522.0A 2017-01-23 2017-01-23 电动汽车v2g微网中根据负荷曲线运行控制的方法 Active CN106786704B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710058522.0A CN106786704B (zh) 2017-01-23 2017-01-23 电动汽车v2g微网中根据负荷曲线运行控制的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710058522.0A CN106786704B (zh) 2017-01-23 2017-01-23 电动汽车v2g微网中根据负荷曲线运行控制的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106786704A CN106786704A (zh) 2017-05-31
CN106786704B true CN106786704B (zh) 2019-06-25

Family

ID=58943199

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710058522.0A Active CN106786704B (zh) 2017-01-23 2017-01-23 电动汽车v2g微网中根据负荷曲线运行控制的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106786704B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107696893B (zh) * 2017-09-25 2021-01-08 天津理工大学 一种基于自抗扰控制技术的电动汽车v2g充放电方法
CN111030147A (zh) * 2019-12-06 2020-04-17 北京国电通网络技术有限公司 一种综合能源系统电力调度方法及系统
CN111369741B (zh) * 2020-03-13 2021-09-07 南京润北智能环境研究院有限公司 一种电力市场下多停车场共享车位与电动汽车撮合系统
CN113078666B (zh) * 2021-04-27 2023-11-21 南京信息工程大学 一种计及电池循环寿命的微电网中车网互动运行方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105656066A (zh) * 2016-02-01 2016-06-08 浙江工业大学 一种面向供需两侧协同优化的电动汽车动态激励方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9434271B2 (en) * 2012-09-04 2016-09-06 Recargo, Inc. Conditioning an electric grid using electric vehicles

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105656066A (zh) * 2016-02-01 2016-06-08 浙江工业大学 一种面向供需两侧协同优化的电动汽车动态激励方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"基于V2G的配电网负荷优化策略研究";雷永强;《水电能源科学》;20130831;第31卷(第8期);第208-210、243页

Also Published As

Publication number Publication date
CN106786704A (zh) 2017-05-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106026152B (zh) 一种电动汽车接入微电网的充放电调度方法
CN109217290B (zh) 计及电动汽车充放电的微网能量优化管理方法
CN106786704B (zh) 电动汽车v2g微网中根据负荷曲线运行控制的方法
CN103679299B (zh) 兼顾车主满意度的电动汽车最优峰谷分时电价定价方法
CN104283292B (zh) 用于居民小区内的家用电动汽车自动充电控制系统及方法
CN103793758B (zh) 含光伏发电系统的电动汽车充电站的多目标优化调度方法
CN105071389B (zh) 计及源网荷互动的交直流混合微电网优化运行方法及装置
CN109948823B (zh) 一种光储充电塔自适应鲁棒日前优化调度方法
CN111244988B (zh) 考虑分布式电源的电动汽车和储能优化调度方法
CN106651002A (zh) 一种基于正弦余弦算法的大规模电动汽车充放电多目标优化方法
CN111064214A (zh) 基于电动汽车两阶段滚动式策略的配电网优化调度方法
CN101901945A (zh) 一种插电式混合动力车的集中智能调度充电方法
CN103904749B (zh) 一种考虑风电出力波动性的电动汽车有序充电控制方法
CN107425534A (zh) 一种基于优化蓄电池充放电策略的微电网调度方法
CN111626527A (zh) 计及可调度电动汽车快/慢充放电形式的智能电网深度学习调度方法
Salkuti Energy storage and electric vehicles: technology, operation, challenges, and cost-benefit analysis
CN105406481A (zh) 一种电动汽车充放电控制方法
Khezri et al. Impact of optimal sizing of wind turbine and battery energy storage for a grid-connected household with/without an electric vehicle
CN108183473A (zh) 一种集群电动汽车参与辅助服务市场的优化投标方法
CN115860379A (zh) 基于转换经济目标的电动汽车日前调度策略及系统
CN111762057A (zh) 一种区域微网中v2g电动汽车智能充放电管理方法
CN115511658A (zh) 一种计及储能装置折损的楼宇能量优化方法
CN103489131B (zh) 一种基于光柴储供电系统的运行调度方法
CN107732937A (zh) 含风‑光‑储‑电动汽车的并网型微网的削峰填谷方法
CN107482675A (zh) 一种基于离网型微网的电动汽车消纳可再生能源的计算方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant