CN107150601B - 一种基于多代理商的电动汽车有序充电方法 - Google Patents

Abstract

一种基于多代理商的电动汽车有序充电方法，通过家庭代理商和变电站代理商协同工作，服务于电网代理商，分布式处理大量复杂的充电请求，并采用实时贪心算法调度电动汽车充电行为。该方法只需要当前电动汽车实时能量需求信息和充电时间安排，不需要将来接入电网电动汽车的信息，不需要复杂的预测方法和优化技术，并具有良好的扩展性，适用于电动汽车高渗透率情况。该方法中电动汽车的充电过程为恒功率无间断充电，避免了电动汽车电池频繁地切换充电模式，最大程度地降低了充电调度对电动汽车电池使用寿命的影响。本发明有效地提高了电动汽车实时充电优化的效果，在满足用户需求、降低用户充电成本的同时更好地削峰填谷，保证了电网的稳定性。

Description

一种基于多代理商的电动汽车有序充电方法

技术领域

本发明属于电力系统运行和控制技术领域，具体涉及一种基于多代理商的电动汽车有序充电方法。

背景技术

随着环境污染、化石资源枯竭等问题日益严峻，环境友好型的电动汽车正成为世界各国青睐的对象，用以实现减少对化石燃料的依赖，减少温室气体的排放。然而，当电动汽车的数量到达一定规模时，若对其充电行为不加以控制，则会对电网的稳定运行造成负面影响，例如，增加峰值负载需求、增加功率损耗、降低电能质量等。因此，有必要对电动汽车的充电行为进行调度，保证电网的安全稳定运行，另一方面，也能降低用户的充电费用，实现电网与用户双赢的结果。

目前针对电动汽车充电调度的研究工作主要采用集中式的优化策略，此类策略通常需要中央控制器来搜集所有电动汽车的信息，如接入电网和离开电网的时间、充电功率以及充电需求，并求解模型得到调度策略。此类策略需要提前得到所有电动汽车的充电信息，需要更频繁的双向通信以及需要更大的计算量。在目前分布式优化策略研究中，采用针对每段时间内所有电动汽车充电曲线迭代优化的分布式策略同样具有庞大计算量等集中式优化策略的缺点。

随着人们环保意识的提高以及政府对电动汽车产业的大力支持，电动汽车的规模逐步扩大，甚至当电动汽车电池技术取得突破性进展时，电动汽车可能会取代传统能源汽车成为人们出行的主要交通工具。因此，对电动汽车的充电行为进行有效高效调度，保证电网的安全稳定运行是亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于多代理商的电动汽车有序充电方法，能快速有效地对电动汽车的充电行为进行调度，不需要广泛的双边通信以及繁重的计算量，就能满足用户的充电需求，保持电网的稳定性。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于多代理商的电动汽车有序充电方法，包括以下步骤：

1)当电动汽车接入电网，家庭代理商H_i,j获取其负责区域内时间段[t,t+△t)中已接入电网的M辆电动汽车的充电信息；其中M为家庭代理商H_i,j负责区域内时间段[t,t+△t)中所有接入电网的电动汽车总数；t为M辆电动汽车中第一辆电动汽车接入电网的时刻，△t为充电时间步长，H_i,j为电网代理商G区域中的第j个变电站代理商S_j区域中的第i个家庭代理商；

2)根据步骤1)中获取的充电信息判断第n辆电动汽车在时间段[t,t+△t)内的可调度状态；根据可调度状态获取M辆电动汽车中可参与调度的电动汽车总数N；其中n＝1～M，N≤M；

3)获取家庭代理商H_i,j所需的电网原始负载P_bt，其中P_bt＝P_base+P_ev，P_base为一天内电网中除电动汽车之外的基本负载，P_ev为一天中t时刻之前电网中已参与调度且并未结束充电过程的电动汽车的总负载；

4)根据步骤1)至3)中获取的数据建立家庭代理商H_i,j中参与调度的所有电动汽车的实时充电模型，并根据实时该充电模型求解出N辆电动汽车各自的预计充电曲线；

其中实时充电模型为：

F为家庭代理商H_i,j中参与调度的所有电动汽车的总充电成本，F₁为家庭代理商H_i,j中参与调度的所有电动汽车只考虑分时电价的总充电成本，F₂为家庭代理商H_i,j中参与调度的所有电动汽车考虑电网总负荷的总充电成本；为电动汽车α的充电开始时间，α＝1～N；λ₁、λ₂为正权重系数，且λ₁+λ₂＝1；

5)家庭代理商H_i,j将N辆电动汽车各自的预计充电曲线发送到变电站代理商S_j，变电站代理商S_j根据目标函数检测该预计充电曲线下电网负荷的波动情况，并根据检测结果作出决定，对于检测结果符合目标函数的电动汽车，按照其预计充电曲线进行充电；对于检测结果不符合目标函数的电动汽车，则修改λ₁、λ₂，返回步骤4)，进行迭代计算，直至调整后的检测结果符合目标函数要求或者λ₁、λ₂其中一个的值为1；当迭代后λ₁、λ₂其中一个的值为1时，按照迭代后步骤4)求出的该电动汽车的预计充电曲线直接对其进行充电；

6)家庭代理商H_i,j根据步骤5)的结果调度其负责区域内的N辆电动汽车进行充电，实现基于多代理商的电动汽车有序充电；

7)在时间段[t,t+△t)之后，变电站代理商S_j将其负责区域内的所有电动汽车的充电负荷上传至电网代理商，并更新电网原始负载为P′_bt，当有新的电动汽车接入电网时，返回步骤1)重新开始电动汽车的有序充电调度。

所述步骤1)具体为：在时间段[t,t+△t)中，在家庭代理商H_i,j负责区域内，当第n辆电动汽车接入电网，n＝1～M，家庭代理商H_i,j获取第n辆电动汽车的入网时刻和预计离开时刻额定充电功率以及充电需求R_n，以此获取M辆电动汽车各自的入网时刻、预计离开时刻、额定充电功率以及充电需求。

所述步骤2)中第n辆电动汽车的可调度状态为

当时表示第n辆电动汽车能在其预计离开时刻之前完成充电过程，则该辆电动汽车可参与调度，当时表示第n辆电动汽车不能在其预计离开时刻之前完成充电过程，则该辆电动汽车不参与调度，直接对其进行充电；其中R_n分别为第n辆电动汽车的入网时刻、预计离开时刻、额定充电功率以及充电需求。

所述步骤4)中

T为N辆电动汽车在可调度时间内包含时间步长△t的最大数目，其中为N辆电动汽车的最晚离开时刻；为第α辆电动汽车的额定充电功率；S(t+△tβ)为时刻t+△tβ时的电价；β＝1～T；P_bt(t+△tβ)为时刻t+△tβ的电网原始负载；当ξ_α(t+△tβ)＝1时表示电动汽车α在时刻t+△tβ为充电状态，当ξ_α(t+△tβ)＝0时表示电动汽车α在时刻t+△tβ为未充电或者充满闲置状态；为第α辆电动汽车的充电结束时间。

所述步骤4)中实时充电模型的约束条件为：

其中l_α表示电动汽车α的充电持续时长，表示第α辆电动汽车接入电网的时间，表示第α辆电动汽车离开电网的时间，R_α为第α辆电动汽车的充电需求。

所述步骤5)中的目标函数为：

其中

T′为将一天24小时从0点起以△t时间段平均划分的时间段数目，t′＝1～T′；为电动汽车α′的额定充电功率；α′＝1～M′，M′为变电站代理商S_j负责区域内在[t,t+△t)时间段接入电网并参与调度的电动汽车总数；为第α辆电动汽车的额定充电功率，α＝1～N；η为小于1但接近1的系数；ξ_α′,t′为电动汽车α′在时间段t′的充电状态，当ξ_α′,t′＝1时表示电动汽车α′在时间段t′处于充电状态，当ξ_α′,t′＝0时表示电动汽车α′在时间段t′处于未充电或者充满闲置状态；为电动汽车α′充电开始时间，为第α′辆电动汽车的充电结束时间。

相对于现有技术，本发明的有益效果为：

本发明提供的基于多代理商的电动汽车有序充电方法中，家庭代理商和变电站代理商协同工作，服务于电网代理商，将需要集中处理的大量请求进行分布式处理，有效地提高了计算效率，降低了计算资源要求，避免了额外的双向通信过程。该方法只需要当前电动汽车实时能量需求信息和充电时间安排，不需要将来接入电网电动汽车的信息，不需要复杂的预测方法和优化技术，并且该方法具有良好的扩展性，适用于电动汽车高渗透率情况。本发明中的电动汽车充电过程为恒功率无间断充电，避免了电动汽车电池频繁地切换充电模式，最大程度地降低了充电调度对电动汽车电池使用寿命的影响。本发明有效地提高了电动汽车实时充电优化的效果，在满足用户需求、降低用户充电成本的同时更好地削峰填谷，保证了电网的稳定性，实现了用户与电网的共同获益。本发明在实现用户最大利益的同时保证了电网的稳定性，提高了用户参与调度的积极性以及降低了电动汽车充电对电网的负面影响。

本发明具体具有以下优点：

(1)在本发明中，当电动汽车接入电网，电网只需要知道当前电动汽车的充电信息，而不需要预测将来接入电网的电动汽车用电信息，避免了使用预测方法带来的计算量，同时也提高了调度的准确性；

(2)本发明的调度方法实时地对接入电网的每辆电动汽车单独进行调度，调度结束后产生的调度结果即为电动汽车的充电计划，减少了优化算法的复杂度，降低了电网和电动汽车双边的通信量；

(3)本发明采用一种基于电网代理商、变电站代理商和家庭代理商的多代理商系统，将大规模接入电网的电动汽车分散到每个家庭代理商中，进行分布式处理，有效地降低了电力调度中心的计算量，提高了计算效率，同时该系统具有良好的扩展性，适用于新增电动汽车接入电网的情况；

(4)本发明通过家庭代理商产生侧重于减少电动汽车用户充电费用的调度结果，并上传变电站代理商，有效地维护了电动汽车用户的利益，提高其参与电动汽车充电调度的积极性；

(5)本发明通过变电站代理商使用反馈机制检测家庭代理商上传的电动汽车预计充电计划是否满足电网负荷波动要求，降低了由于分时电价奇点造成的负荷低谷对电网负荷波动的影响，有利于电网的安全稳定；

(6)本发明采用的电动汽车充电过程为恒功率无间断充电，使得电动汽车电池的充电模式变化次数最小，最大程度地降低了充电调度对电动汽车电池使用寿命的影响。

附图说明

图1为本发明的多代理系统框架图；

图2是本发明的整体流程图；

图3是本发明中电网代理商的算法流程图；

图4是本发明中变电站代理商的算法流程图；

图5是本发明中家庭代理商的算法流程图；

图6是33节点场景示意图；

图7是不同电动汽车渗透率下电网负荷曲线图；

图8是不含反馈机制的电网负荷曲线图；

图9是采用本发明方法调度后的电网负荷曲线图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细说明。

本发明提供的基于多代理商的电动汽车有序充电方法，利用家庭代理商、变电站代理商和电网代理商分布式协同工作，将数量庞大的电动汽车同时接入电网的充电问题按区域进行分布式处理，变电站代理商调度部分通过求解实时充电数学模型得到入网电动汽车充电曲线，并将调度结果下发到家庭代理商，调度电动汽车的充电行为。本发明有效地提高了电动汽车实时充电优化的效果，在满足用户需求、降低用户充电成本的同时更好地削峰填谷，保证了电网的稳定性。

本发明提供的基于多代理商的电动汽车有序充电方法中，家庭代理商、变电站代理商协同工作，服务于电网代理商，分布式处理大量复杂的充电请求，并采用实时贪心算法调度电动汽车充电行为。家庭代理商侧主要根据实时电价以最大化用户的利益为目标调度电动汽车的充电行为，采用实时贪心算法求解所提出的模型。变电站代理商主要代表电网的利益，检验家庭代理商提交的充电需求是否满足电网波动性要求，如此循环迭代，互相协商，最终达到一个双方都比较满意的结果。

参见图1，本发明中的多代理商共分为三级，第一级为电网代理商(共一个)，电网代理商下设若干第二级的变电站代理商，每个变电站代理商下设若干第三级的家庭代理商，每个家庭代理商分管若干电动汽车的充电过程，由此构成本发明的电动汽车有序充电方法所基于的多代理商结构。

参见图2，本发明提供的基于多代理商的电动汽车有序充电方法，具体包括以下步骤：

(1)当电动汽车接入电网，家庭代理商H_i,j获取其负责区域内时间段[t,t+△t)中已接入电网的M辆电动汽车的充电信息；即当第n辆电动汽车接入电网，n＝1～M，家庭代理商H_i,j获取第n辆电动汽车的入网时刻和预计离开时刻额定充电功率以及充电需求R_n；其中M为家庭代理商H_i,j负责区域内时间段[t,t+△t)中所有接入电网的电动汽车总数；t为M辆电动汽车中第一辆电动汽车接入电网的时刻，△t为充电时间步长(△t＝10～20min)，H_i,j为电网代理商G区域中的第j个变电站代理商S_j区域中的第i个家庭代理商；

(2)根据步骤(1)中获取的充电信息判断第n辆电动汽车在时间段[t,t+△t)内的可调度状态根据可调度状态获取M辆电动汽车中可参与调度的电动汽车总数N，N≤M；其中当时表示第n辆电动汽车能在其预计离开时刻之前完成充电过程，则该辆电动汽车可参与调度，而当时表示第n辆电动汽车不能在其预计离开时刻之前完成充电过程，则该辆电动汽车不参与调度，直接对其进行充电。

(3)获取家庭代理商H_i,j所需的电网原始负载P_bt，其中P_bt＝P_base+P_ev，P_base为一天内电网中除电动汽车之外的基本负载，P_ev为一天中t时刻之前电网中已参与调度且并未结束充电过程的电动汽车的总负载；

(4)根据步骤(1)至(3)中获得的数据建立家庭代理商H_i,j中参与调度的所有电动汽车的实时充电模型，并根据该充电模型求解出N辆电动汽车各自的预计充电曲线；

所述充电模型为：

其中：

F为家庭代理商H_i,j中参与调度的所有电动汽车的总充电成本，F₁为只考虑分时电价的总充电成本，F₂为考虑电网总负荷的总充电成本；为电动汽车α充电开始时间，为第α辆电动汽车的充电结束时间，α＝1～N；λ₁、λ₂为正权重系数，且λ₁+λ₂＝1；N为在时间段[t,t+△t)内接入家庭代理商H_i,j并参与调度的电动汽车总数；△t为充电时间步长；T为N辆电动汽车在可调度时间内包含时间步长△t的最大数目，其中为N辆电动汽车的最晚离开时刻；当ξ_α(t+△tβ)＝1时表示电动汽车α在时刻t+△tβ为充电状态，当ξ_α(t+△tβ)＝0时表示电动汽车α在时刻t+△tβ为未充电或者充满闲置状态；S(t+△tβ)为时刻t+△tβ时的电价；β＝1～T；为第α辆电动汽车的额定充电功率；P_bt(t+△tβ)为时刻t+△tβ的电网原始负载；

上述充电模型的约束条件如下：

其中l_α表示电动汽车α的充电持续时长，表示第α辆电动汽车接入电网的时间，表示第α辆电动汽车离开电网的时间，R_α为第α辆电动汽车的充电需求。该约束条件能够确保在每辆电动汽车在其预计离开时间内能够满足其的充电需求。

(5)家庭代理商H_i,j将N辆电动汽车各自的预计充电曲线发送到变电站代理商S_j，变电站代理商S_j根据目标函数检测该预计充电曲线下电网负荷的波动情况，并根据检测结果作出决定，对于检测结果符合目标函数的电动汽车，按照其预计充电曲线进行充电；对于检测结果不符合目标函数的电动汽车，则修改λ₁、λ₂，返回步骤(4)进行迭代计算，直至调整后的检测结果符合目标函数要求或者λ₁、λ₂其中一个的值为1；当迭代后λ₁、λ₂其中一个的值为1时，按照迭代后步骤4)求出的该电动汽车的预计充电曲线直接对其进行充电；

所述目标函数为：

其中

T′为将一天24小时从0点起以△t时间段平均划分的时间段数目，t′＝1～T′；P_bt为电网原始负载；为电动汽车α′的额定充电功率；α′＝1～M′，M′为变电站代理商S_j负责区域内在[t,t+△t)时间段接入电网并参与调度的电动汽车总数；ξ_α′,t′为电动汽车α′在时间段t′的充电状态，当ξ_α′,t′＝1时表示电动汽车α′在时间段t′处于充电状态，当ξ_α′,t′＝0时表示电动汽车α′在时间段t′处于未充电或者充满闲置状态；为电动汽车α′充电开始时间，为第α′辆电动汽车的充电结束时间；η为小于1但接近1的系数。

(6)家庭代理商H_i,j根据步骤(5)的结果调度其负责区域内的N辆电动汽车进行充电，实现基于多代理商的电动汽车有序充电；

(7)在时间段[t,t+△t)之后，变电站代理商S_j将其负责区域内的所有电动汽车的充电负荷上传至电网代理商，更新电网原始负载为P′_bt，当有新的电动汽车接入电网时，返回步骤(1)重新开始电动汽车的有序充电调度。

本发明中电网代理商、变电站代理商和家庭代理商各自的算法流程图分别如图3、图4、图5所示。

图3为电网代理商G的算法流程图。如图3所示，电网代理商具有最高的统筹能力，能够收集电网中充电的电动汽车负荷信息，并与通过历史数据预测的不包含电动汽车负荷的基本负荷相加生成用于电动汽车充电调度的原始负荷，下发到变电站代理商，同时从变电站代理商收集接入电网的电动汽车的充电信息，以此来更新电网的原始负荷，用于下一时段电动汽车充电行为的调度。

图4为变电站代理商S的算法流程图。从图4中可以看出，变电站代理商是信息的传输中枢，主要负责信息的传递和整合，以及对家庭代理商上传的充电需求是否达标做出决策。变电站代理商从电网代理商获取电网当前时刻的原始负荷曲线，并将该负荷曲线下发至辖区家庭代理商。家庭代理商根据获得的原始负荷曲线，对接入电网的电动汽车充电行为进行调度，产生主要考虑用户费用的电动汽车优化曲线，并上传至变电站代理商。变电站代理商根据家庭代理商上传的电动汽车充电曲线计算该曲线对电网负荷波动的影响，若能够有效的降低电网的负荷波动，则同意该请求并上传至电网代理商，若不满足要求，则退回家庭代理商，使其重新制定充电计划。

图5为家庭代理商H的算法流程图。如图5所示，家庭代理商是直接与电动汽车通信的模块，主要负责电动汽车充电策略的制定和执行。家庭代理商根据电网的原始负荷，采用以分时电价为基础的实现电动汽车用户费用最小的目标函数对电动汽车的充电行为进行优化，得到的优化曲线上传至变电站代理商。若变电站代理商同意该充电请求，则根据优化结果对电动汽车进行有序充电；若不同意该充电请求，则通过调整目标函数的权重系数，进行反馈训练，重新制定新的充电计划，不停地迭代优化，直到达到一种平衡状态。

下面结合一个具体的仿真实例对本发明作进一步详细说明。

选取如图6所示的33节点系统来研究电动汽车随机接入电网对配电系统的影响。配电网结构如图6所示，该配电系统中共有32条支路，1个电源，网络首端基准电压为12.66kV，三相功率基准值为10MVA，网络电压等级是10kV和220V，0节点为电源节点，其电压标幺值为1.05，其余节点均可作为电动汽车充电负载节点。(假设分接头选为+5％)

该配电系统最大负荷容量为9200kW，并且在该配电系统中，商业用电和居民用电最高负荷占系统总负荷的60％。选取的电动汽车充电功率为3kW；则该系统能够接入的电动汽车最大数量为9200/3＝3066辆，考虑到电力系统中潮流约束和电压质量的影响，实际能够接入的电动汽车数量要比理论值更小。本配电系统中电动汽车保有量设为3000辆，并定义电动汽车渗透率为电动汽车实际数量占电动汽车保有量的百分比。

该配电系统中电网代理商共一个，变电站代理商共6个，家庭代理商共32个，电动汽车随机地接入到各家庭代理商中。

首先考虑在无电动汽车接入，以及电动汽车渗透率为10％、30％、50％情况下的电动汽车无序充电对配电网负荷的影响，对应的电动汽车数量分别为零辆、300辆、900辆和1500辆。图7为不同电动汽车渗透率下配电网总负荷曲线。从图7中可以看出，配电网峰值负荷在19:00左右，并且随着电动汽车渗透率的增加，峰值负荷也随之增大，进而增大峰谷差，增大电网的波动性，对电网的安全运行造成一定的负面影响。

其次考虑家庭代理商单方面调度的情况。本发明采用表1的工业分时电价作为家庭代理商调度目标函数的电价参数。

表1工业分时电价值

家庭代理商通过求解电动汽车充电综合成本最低的模型得到电动汽车的充电曲线。当电动汽车的渗透率为30％时，仿真结果如图8所示。从图8中可以看出，电动汽车调度后的充电时间是在22:00以后的基本负荷低谷时间段进行充电。同时，电动汽车的充电负荷是较为分散地分布在22:00～06:00，即整个负荷低谷时间段。在减少用户充电费用的同时，并未产生明显的负荷尖峰，解决了单纯使用分时电价策略会产生负荷尖峰的问题，有利于电网的稳定。

上述方法利用电动汽车负荷的灵活性基本实现了削峰填谷的作用，将无序充电产生的高峰负荷转移到负荷低谷时段，实现了降低用户充电费用的要求，并避免了充电尖峰。但从图8中看到，在时间段21:00～23:00仍然存在未被填充的低谷部分，电网仍具有一定的波动性，未达到电网的利益最大化目标。由于家庭代理商主要代表用户的利益，因此不能单纯依靠家庭代理商使电网获得更大利益。在本发明提出的多代理系统中，变电站代理商对家庭代理商提交的用户充电需求具有评估和决策权力，并且变电站代理商服务于电网代理，代表电网的利益。因此，本发明提出一种训练反馈机制，应用于变电站代理商部分，通过检验家庭代理商上传的充电需求，改变电动汽车可调度充电时间区域来不断训练，最终达到一个电网和用户双方都比较满意的结果，更新电网信息并指导电动汽车充电。

最后将反馈机制加入到基于多代理商的电动汽车有序充电方法中，即利用本发明的方法进行充电，仿真结果如图9所示。从图9中可以看出，加入反馈机制的电动汽车充电曲线基本填平了原负荷曲线的谷时段，实现了真正意义上的削峰填谷，在实现用户降低充电费用的同时减少了电网负荷的波动性，提高了电网运行的经济性和安全性。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变换，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于多代理商的电动汽车有序充电方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)当电动汽车接入电网，家庭代理商H_i,j获取其负责区域内时间段[t,t+Δt)中已接入电网的M辆电动汽车的充电信息；其中M为家庭代理商H_i,j负责区域内时间段[t,t+Δt)中所有接入电网的电动汽车总数；t为M辆电动汽车中第一辆电动汽车接入电网的时刻，Δt为充电时间步长，H_i,j为电网代理商G区域中的第j个变电站代理商S_j区域中的第i个家庭代理商；

2)根据步骤1)中获取的充电信息判断第n辆电动汽车在时间段[t,t+Δt)内的可调度状态；根据可调度状态获取M辆电动汽车中可参与调度的电动汽车总数N；其中n＝1～M，N≤M；

3)获取家庭代理商H_i,j所需的电网原始负载P_bt，其中P_bt＝P_base+P_ev，P_base为一天内电网中除电动汽车之外的基本负载，P_ev为一天中t时刻之前电网中已参与调度且并未结束充电过程的电动汽车的总负载；

4)根据步骤1)至3)中获取的数据建立家庭代理商H_i,j中参与调度的所有电动汽车的实时充电模型，并根据实时该充电模型求解出N辆电动汽车各自的预计充电曲线；

其中实时充电模型为：

F为家庭代理商H_i,j中参与调度的所有电动汽车的总充电成本，F₁为家庭代理商H_i,j中参与调度的所有电动汽车只考虑分时电价的总充电成本，F₂为家庭代理商H_i,j中参与调度的所有电动汽车考虑电网总负荷的总充电成本；为电动汽车α的充电开始时间，α＝1～N；λ₁、λ₂为正权重系数，且λ₁+λ₂＝1；

5)家庭代理商H_i,j将N辆电动汽车各自的预计充电曲线发送到变电站代理商S_j，变电站代理商S_j根据目标函数检测该预计充电曲线下电网负荷的波动情况，并根据检测结果作出决定，对于检测结果符合目标函数的电动汽车，按照其预计充电曲线进行充电；对于检测结果不符合目标函数的电动汽车，则修改λ₁、λ₂，返回步骤4)，进行迭代计算，直至调整后的检测结果符合目标函数要求或者λ₁、λ₂其中一个的值为1；当迭代后λ₁、λ₂其中一个的值为1时，按照迭代后步骤4)求出的该电动汽车的预计充电曲线直接对其进行充电；

6)家庭代理商H_i,j根据步骤5)的结果调度其负责区域内的N辆电动汽车进行充电，实现基于多代理商的电动汽车有序充电；

7)在时间段[t,t+Δt)之后，变电站代理商S_j将其负责区域内的所有电动汽车的充电负荷上传至电网代理商，并更新电网原始负载为P_b′_t，当有新的电动汽车接入电网时，返回步骤1)重新开始电动汽车的有序充电调度。

2.根据权利要求1所述的基于多代理商的电动汽车有序充电方法，其特征在于：所述步骤1)具体为：在时间段[t,t+Δt)中，在家庭代理商H_i,j负责区域内，当第n辆电动汽车接入电网，n＝1～M，家庭代理商H_i,j获取第n辆电动汽车的入网时刻和预计离开时刻额定充电功率以及充电需求R_n，以此获取M辆电动汽车各自的入网时刻、预计离开时刻、额定充电功率以及充电需求。

3.根据权利要求1所述的基于多代理商的电动汽车有序充电方法，其特征在于：所述步骤2)中第n辆电动汽车的可调度状态为

当时表示第n辆电动汽车能在其预计离开时刻之前完成充电过程，则该辆电动汽车可参与调度，当时表示第n辆电动汽车不能在其预计离开时刻之前完成充电过程，则该辆电动汽车不参与调度，直接对其进行充电；其中R_n分别为第n辆电动汽车的入网时刻、预计离开时刻、额定充电功率以及充电需求。

4.根据权利要求1所述的基于多代理商的电动汽车有序充电方法，其特征在于：所述步骤4)中

T为N辆电动汽车在可调度时间内包含时间步长Δt的最大数目，其中为N辆电动汽车的最晚离开时刻；为第α辆电动汽车的额定充电功率；S(t+Δtβ)为时刻t+Δtβ时的电价；β＝1～T；P_bt(t+Δtβ)为时刻t+Δtβ的电网原始负载；当ξ_α(t+Δtβ)＝1时表示电动汽车α在时刻t+Δtβ为充电状态，当ξ_α(t+Δtβ)＝0时表示电动汽车α在时刻t+Δtβ为未充电或者充满闲置状态；为第α辆电动汽车的充电结束时间。

5.根据权利要求4所述的基于多代理商的电动汽车有序充电方法，其特征在于：所述步骤4)中实时充电模型的约束条件为：

其中l_α表示电动汽车α的充电持续时长，表示第α辆电动汽车接入电网的时间，表示第α辆电动汽车离开电网的时间，R_α为第α辆电动汽车的充电需求。

6.根据权利要求1所述的基于多代理商的电动汽车有序充电方法，其特征在于：所述步骤5)中的目标函数为：

其中

T′为将一天24小时从0点起以Δt时间段平均划分的时间段数目，t′＝1～T′；为电动汽车α′的额定充电功率；α′＝1～M′，M′为变电站代理商S_j负责区域内在[t,t+Δt)时间段接入电网并参与调度的电动汽车总数；为第α辆电动汽车的额定充电功率，α＝1～N；η为小于1但接近1的系数；ξ_α′,t′为电动汽车α′在时间段t′的充电状态，当ξ_α′,t′＝1时表示电动汽车α′在时间段t′处于充电状态，当ξ_α′,t′＝0时表示电动汽车α′在时间段t′处于未充电或者充满闲置状态；为电动汽车α′充电开始时间，为第α′辆电动汽车的充电结束时间。