CN107719164B - 基于topsis排序的居民区电动汽车有序充电方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及汽车充电管理技术领域,特别是涉及到基于TOPSIS排序的电动汽车有序充电方法。包括,采集居民区用电负荷信息、停车场信息及电动汽车指标信息;监测停车场充电桩状态,根据当前居民区负荷更新可用充电桩数量;判断当前时间是否属于时段策略中可充电时间,若为不可充电时段,可用充电桩数量置0,若为可充时段,则通过TOPSIS方法对电动汽车的充电顺序进行排序;输出当前时刻的有序选择方案,充电桩按照选择结果进行工作,并重新回到信息采集步骤进行循环。本发明能在保证居民区负荷不超限制的同时,合理安排电动汽车的有序充电,不仅提高充电的完成率,节省充电成本,而且有助于配电功率紧张的居民区的电动汽车充电的应用。
Description
技术领域
本发明涉及电动汽车充电管理技术领域,特别涉及基于TOPSIS排序的电动汽车有序充电方法。
背景技术
近年来我国相继出台了电动汽车的鼓励政策,对电动汽车的购买提供一定的财政补贴,电动汽车取得了飞速发展。与电动汽车的快速发展形成对比的是,电动汽车充电设施的发展与电网配套则呈现出一定的滞后,尤其在一些老旧的居民区中,由于早期设计的配电变压器总功率限制没有考虑电动汽车充电的情况,因此当大量电动汽车同时接入充电是可能出现变压器过载的情况。若是对居民区总用电负荷进行限制,则会出现电动汽车无法同时充电的情况。按照传统的先到先充规则,可能会发生充电资源分配不合理的情况,例如某车主由于工作需要早出晚归,且长时间在外,不仅电动汽车电量使用较多,而且晚归时按先到先充规则排序靠后,可能导致第二天电量无法满足正常用车的情况。因此,通过对电动汽车充电进行有序管理是合理安排充电资源的重要方式。
目前,对于电动汽车有序充电的研究,分为电网侧、需求侧、电网侧与需求侧相结合三类,电网侧主要考虑的是通过电动汽车有序充电达到削峰填谷的效果,需求侧主要考虑的是电动汽车的充电行为对电网的影响,现有研究尚缺乏对于如何通过改变充电顺序来满足大部分车主充电需求的问题.
发明内容
针对上述问题,本发明提出了一种基于TOPSIS排序的电动汽车有序充电方法,包括3个步骤:
步骤1:更新停车场状态,包括获取停车场信息、判断充电状态和判断电动汽车行程变化;
步骤2:时段策略的选择,包括根据分时电价选择时段策略、计算平谷时段电价差值、计算可用充电桩数量;
步骤3:TOPSIS方法排序,包括计算电动汽车权重标准化矩阵、计算电动汽车排序优先度、根据电动汽车优先度确定有序充电排序。
所述步骤1中,
获取停车场信息包括:
居民区充电桩收集并记录接入的电动汽车信息,包括电动汽车的位置信息LOCi,电动汽车的接入时间,来用于计算等待时间TWi,电动汽车接入时的剩余电量SOCi、电动汽车离开的时间,来用于计算可充时间TCi,有电动汽车接入的充电桩的工作状态Pi,若电动汽车i在居民区内,LOCi=0;若电动汽车i外出,则LOCi=1;若电动汽车i正在充电,对应的充电桩i的状态Pi=1,若不在充电,则Pi=0;
充电状态判断包括:
判断当前时刻接入的电动汽车是否充满,若有充满的电动汽车则停止其充电状态;
电动汽车行程变化判断包括:
判断当前时刻是否有电动汽车的行程发生变化,即充电桩由接入到断开或断开到接入的状态变化,若发生变化,则进入步骤2,若没有发生变化,则等待5分钟后重新更新停车场信息。
所述步骤2中,
根据分时电价选择时段策略包括:
各地的分时电价规则不同,分为峰时电价、平时电价、谷时电价三种,电价的峰时对应着用电的峰时,因此在时段策略上选择避开峰时充电,在峰平谷三段式的分时电价规则中,若平时电价(包含服务费)和谷时电价(包含服务费)比值接近1,则在时段策略上选择避开峰时充电,若比值大于1.3,则在时段策略上选择仅在谷时充电;
平谷时段电价差值计算如下:
若分时电价仅分为峰时和谷时,则不需要进行平谷时段电价差值计算;若分时电价分为峰时、平时和谷时,则用下列公式计算平时电价与谷时电价的比值:
其中,R为比值,Cn为平时电价,Cv为谷时电价,Cs为服务费,若R不小于1.3,时段策略选择仅在谷时充电;若R小于1.3,时段策略选择避开峰时充电;
计算可用充电桩数量包括:
若现在时刻处在时段策略中的可充电时段,则计算还可用的充电桩数量,计算公式为:
其中,Ap为可用充电桩数量,Ll为居民区功率限制,LR为当前时刻居民区的负荷,Pc为单个充电桩的充电功率,W为正在充电的电动汽车数量。
所述步骤3中,
计算电动汽车权重标准化矩阵包括:
将包含m辆电动汽车的n个属性写成大小为m×n的评估矩阵(Vi,j)m×n,Vi,j为电动汽车i对应的属性j,电动汽车属性包括等待时间、停留时间、剩余电量,通过几何规范化方法将评估矩阵(Vi,j)m×n进行归一标准化:
然后,计算权重标准化矩阵:
Wi,j=Si,j·ωj,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n (4)
其中,Wi,j为权重标准化矩阵,Si,j为评估矩阵(Vi,j)m×n归一化后对应的标准化矩阵值,ωj为属性j对应的权重;权重的选择由居民区停车场管理者通过每个属性的重要程度,根据实际需要选取;
计算电动汽车排序优先度包括:
挑选出各属性的最优值Mb与最差值Mw,Mb为每个属性的最大值形成的向量,而Mw为每个属性的最小值形成的向量:
即在越大越好的属性中,Mb取属性最大值,Mw取属性最小值,在越小越好的指标中,Mb取属性最小值,Mw取属性最大值,其中Wb,j表示第j个属性中最好的属性值,Ww,j表示第j个属性中最差的属性值;
计算电动汽车的属性值与最优值与最差值的距离:
其中,di,w为电动汽车属性值与最差属性值的欧氏距离,di,b为电动汽车属性值与最优属性值的欧氏距离,
计算电动汽车的优先度advani:
Advani越大的电动汽车的排序越靠前;
根据电动汽车优先度确定有序充电排序如下:
在获取电动汽车优先度后,按照从大到小的顺序排队,取排在前面的Ap辆电动汽车接入充电,其他电动汽车则继续等待,
其中,Ap为可用充电桩数量。
所述方法还包括:建立居民区电动汽车有序充电模型,
电动汽车出行分布规律为:
电动汽车回程分布规律为:
其中,μ1为电动汽车出行分布的数学期望,σ1为电动汽车出行分布的标准差,μ2为电动汽车回程分布的数学期望,σ2为电动汽车回程分布的标准差。
有益效果
本发明提出的一种基于TOPSIS排序的居民区电动汽车有序充电方法,通过获取电动汽车及小区负荷的信息,合理设置评价指标和权重,最终得出电动汽车有序充电的顺序,本发明通过TOPSIS排序方法能够很好应对通过改变充电顺序来满足大部分车主充电需求的问题,在居民区用电负荷削峰填谷、降低车主充电费用、提高充电完成率上有实用性。
附图说明
图1为居民区电动汽车有序充电流程图。
具体实施方式
下面结合附图,对实施例作详细说明。
如图1所示,基于TOPSIS排序的电动汽车有序充电方法包括以下步骤:
步骤1:更新停车场状态,包括获取停车场信息、判断充电状态和判断电动汽车行程变化;
步骤2:时段策略的选择,包括根据分时电价选择时段策略、平谷时段电价差值计算、计算可用充电桩数量;
步骤3:TOPSIS方法排序,包括计算电动汽车权重标准化矩阵、计算电动汽车排序优先度、根据电动汽车优先度确定有序充电排序。
实施例1
为了验证本方法的有效性和合理行,建立居民区电动汽车有序充电模型进行分析验证。具体方法步骤如下所示:
假设居民小区的电动汽车数量为60辆,充电桩个数为60个,电动汽车出行的分布规律为:
回程分布规律为:
其中出行分布的参数为μ1=8,σ1=1.3,回程分布的参数为μ2=18.5,σ2=2。以电动汽车普及率较高的北汽和比亚迪品牌车辆性能,设定电动汽车续航里程为200km,慢充充满时间为8小时。电动汽车出行里程分布为20-50km的均匀分布。
步骤1:停车场状态更新,具体包括如下步骤:
步骤1.1:获取停车场信息
居民区充电桩收集并记录接入的电动汽车信息,若电动汽车i在居民区内,LOCi=0;若电动汽车i外出,则LOCi=1;若电动汽车i正在充电,对应的充电桩i的状态Pi=1,若不在充电,则Pi=0;同时获取电动汽车i的剩余电量SOCi以及可充时间TCi。选取仿真时间第12天22时的数据,电动汽车是否外出、剩余电量、等待时间、充电状态分别如附表1、附表2、附表3、附表4所示。
表1电动汽车外出情况表
表2电动汽车剩余电量比例
表3电动汽车等待时间(小时)
序号 | 等待时间 | 序号 | 等待时间 | 序号 | 等待时间 |
1 | 0 | 21 | 0 | 41 | 2 |
2 | 2.25 | 22 | 0.75 | 42 | 0 |
3 | 0 | 23 | 0 | 43 | 2.75 |
4 | 2.75 | 24 | 1 | 44 | 0 |
5 | 3.25 | 25 | 0 | 45 | 3.75 |
6 | 0 | 26 | 2.5 | 46 | 3.75 |
7 | 0.5 | 27 | 1.5 | 47 | 2.5 |
8 | 0 | 28 | 0 | 48 | 3.75 |
9 | 0 | 29 | 0 | 49 | 3.25 |
10 | 0 | 30 | 0 | 50 | 0 |
11 | 0 | 31 | 0 | 51 | 0 |
12 | 3 | 32 | 3 | 52 | 3.25 |
13 | 1.25 | 33 | 3.75 | 53 | 3.5 |
14 | 0 | 34 | 2 | 54 | 0.25 |
15 | 0 | 35 | 1.25 | 55 | 3.75 |
16 | 0.75 | 36 | 0 | 56 | 1.75 |
17 | 0.25 | 37 | 1 | 57 | 3.75 |
18 | 0 | 38 | 0.5 | 58 | 0 |
19 | 0 | 39 | 0 | 59 | 3.25 |
20 | 3.25 | 40 | 0 | 60 | 0 |
表4充电桩状态
步骤1.2:充电状态判断
判断当前时刻接入的电动汽车i是否充满,若充满则Pi=0。
步骤1.3:电动汽车行程变化判断
判断当前时刻是否有电动汽车的行程发生变化,若充电桩的接入状态发生变化,则进入下一步骤,否则等待5分钟再进入步骤1.1重新更新停车场信息。
步骤2:时段策略的选择
步骤2.1:根据分时电价选择时段策略
获取分时电价信息,以北京市为例,分时电价价格表如附表5所示。
表5北京市充电桩分时电价
步骤2.2:平谷时段电价差值计算
计算平时电价与谷时电价的比值,平时电价为0.695元/度,谷时电价为0.3946元/度,服务费为0.8元/度,因此R=(0.695+0.8)/(0.3946+0.8)=1.251,因此可以选择避开峰时充电。
步骤2.3:计算可用充电桩数量
以第12天的22时为例,22时为电价谷时,属于可充时段,此时居民区的负荷限制为1000千瓦,基础负荷为866千瓦,充电桩的功率为7千瓦,正在充电的电动汽车数量为13辆,因此可用充电桩的数量为:
取整为4辆。
步骤3:TOPSIS方法排序
步骤3.1:计算电动汽车权重标准化矩阵
建立包含60辆电动汽车和3个属性的评估矩阵,评估矩阵如附表6所示。接着对评估矩阵进行规范化,转变为[0,1]范围的数。通过代理值法,权重值取[0.25,0.25,0.5],可得权重标准化矩阵如附表7所示。
表6评估矩阵
表7权重规范化矩阵
步骤3.2:计算电动汽车排序优先度
在建立评估矩阵时将三个属性都设置成越大优先度越高,因此可得到属性的最优值与最差值如附表8所示。接着计算每辆电动汽车每个属性与最优值与最差值之间的几何距离,可得距离结果如附表9所示。最后再计算电动汽车的优先度,每辆车的优先度为最差距离与最优最差距离之和的比值,与仿真不同的是,实际情况下只有在电动汽车接入的情况下才能获得的电动汽车属性信息,因此将不在小区中的、正在充电的以及电量充满的电动汽车优先度置零,获得的正在排队的电动汽车的优先度如附表10所示。
表8最优最差指标值
表9属性值与最优最差值的距离
表10 TOPSIS排序决策值
序号 | 优先度 | 序号 | 优先度 | 序号 | 优先度 |
1 | 0 | 21 | 0 | 41 | 0 |
2 | 0 | 22 | 0 | 42 | 0 |
3 | 0.60144815 | 23 | 0 | 43 | 0 |
4 | 0.63468845 | 24 | 0 | 44 | 0.4855696 |
5 | 0.63265855 | 25 | 0.56308095 | 45 | 0 |
6 | 0 | 26 | 0.4840398 | 46 | 0.68789176 |
7 | 0 | 27 | 0 | 47 | 0 |
8 | 0 | 28 | 0 | 48 | 0.69015623 |
9 | 0 | 29 | 0 | 49 | 0 |
10 | 0 | 30 | 0 | 50 | 0.65485677 |
11 | 0 | 31 | 0 | 51 | 0.6543388 |
12 | 0 | 32 | 0 | 52 | 0.72878615 |
13 | 0 | 33 | 0 | 53 | 0 |
14 | 0 | 34 | 0 | 54 | 0 |
15 | 0.61069479 | 35 | 0 | 55 | 0 |
16 | 0 | 36 | 0 | 56 | 0.70914841 |
17 | 0 | 37 | 0.66748284 | 57 | 0 |
18 | 0 | 38 | 0.42551871 | 58 | 0 |
19 | 0 | 39 | 0 | 59 | 0 |
20 | 0 | 40 | 0 | 60 | 0.66090296 |
附表11 TOPSIS排序有序充电方法效果对比
充电规则 | 充电金额(元) | 充电完成率 | 小区负荷标准差 |
topSIS排序充电 | 8212.637 | 99.332% | 120.787 |
先到先充 | 9118.134 | 93.813% | 135.775 |
步骤3.3:根据电动汽车优先度确定有序充电排序
由于此时的可用充电桩数量为4个,从附表10可以看出,第43、23、6、36个充电桩对应的电动汽车的优先度最高,因此这4个充电桩进入工作状态。
通过30天的仿真,使用基于TOPSIS排序的居民区电动汽车有序充电结果与常规先到先充的结果做对比,对比如附表11所示。可以看出,TOPSIS排序可以根据电动汽车的充电需求合理安排充电的顺序,提高了电动汽车充电的完成率,时段策略也降低了车主的充电成本,同时,使用TOPSIS有序充电排序方法的居民区用电负荷也相对稳定,负荷变化的标准差明显小于先到先充方法。因此,本发明方法在现实的应用中,可以起到降低车主充电成本、提高电动汽车充电完成率、稳定居民区用电负荷的作用。
此实施例仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.基于TOPSIS排序的居民区电动汽车有序充电方法,其特征在于,包括3个步骤:
步骤1:更新停车场状态,包括获取停车场信息、判断充电状态和判断电动汽车行程变化;
步骤2:时段策略的选择,包括根据分时电价选择时段策略、计算平谷时段电价差值、计算可用充电桩数量;
步骤3:TOPSIS方法排序,包括计算电动汽车权重标准化矩阵、计算电动汽车排序优先度、根据电动汽车优先度确定有序充电排序;
所述计算电动汽车权重标准化矩阵包括:
将包含m辆电动汽车的n个属性写成大小为m×n的评估矩阵(Vi,j)m×n,Vi,j为电动汽车i对应的属性j,电动汽车属性包括等待时间、停留时间、剩余电量,通过几何规范化方法将评估矩阵(Vi,j)m×n进行归一标准化:
然后,计算权重标准化矩阵:
Wi,j=Si,j·ωj,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n (2)
其中,Wi,j为权重标准化矩阵,Si,j为评估矩阵(Vi,j)m×n归一化后对应的标准化矩阵值,ωj为属性j对应的权重;权重的选择由居民区停车场管理者通过每个属性的重要程度,根据实际需要选取;
所述计算电动汽车排序优先度包括:
挑选出各属性的最优值Mb与最差值Mw,Mb为每个属性的最大值形成的向量,而Mw为每个属性的最小值形成的向量:
即在越大越好的属性中,Mb取属性最大值,Mw取属性最小值,在越小越好的指标中,Mb取属性最小值,Mw取属性最大值,其中Wb,j表示第j个属性中最好的属性值,Ww,j表示第j个属性中最差的属性值;
计算电动汽车的属性值与最优值与最差值的距离:
其中,di,w为电动汽车属性值与最差属性值的欧氏距离,di,b为电动汽车属性值与最优属性值的欧氏距离,
计算电动汽车的优先度Advani:
Advani越大的电动汽车的排序越靠前;
根据电动汽车优先度确定有序充电排序如下:
在获取电动汽车优先度后,按照从大到小的顺序排队,取排在前面的Ap辆电动汽车接入充电,其他电动汽车则继续等待,
其中,Ap为可用充电桩数量。
2.根据权利要求1所述的基于TOPSIS排序的居民区电动汽车有序充电方法,其特征在于,所述步骤1中,
获取停车场信息包括:
居民区充电桩收集并记录接入的电动汽车信息,包括电动汽车的位置信息LOCi,电动汽车的接入时间,来用于计算等待时间TWi,电动汽车接入时的剩余电量SOCi、电动汽车离开的时间,来用于计算可充时间TCi,有电动汽车接入的充电桩的工作状态Pi,若电动汽车i在居民区内,LOCi=0;若电动汽车i外出,则LOCi=1;若电动汽车i正在充电,对应的充电桩i的状态Pi=1,若不在充电,则Pi=0;
充电状态判断包括:
判断当前时刻接入的电动汽车是否充满,若有充满的电动汽车则停止其充电状态;
电动汽车行程变化判断包括:
判断当前时刻是否有电动汽车的行程发生变化,即充电桩由接入到断开或断开到接入的状态变化,若发生变化,则进入步骤2,若没有发生变化,则等待5分钟后重新更新停车场信息。
3.根据权利要求1所述的基于TOPSIS排序的居民区电动汽车有序充电方法,其特征在于,所述步骤2中,
根据分时电价选择时段策略包括:
各地的分时电价规则不同,分为峰时电价、谷时电价、平时电价三种,电价的峰时对应着用电的峰时,因此在时段策略上选择避开峰时充电,在峰平谷三段式的分时电价规则中,若平时电价和谷时电价比值接近1,则在时段策略上选择避开峰时充电,若比值大于1.3,则在时段策略上选择仅在谷时充电;所述平时电价和所述谷时电价都包含服务费;
平谷时段电价差值计算如下:
若分时电价仅分为峰时和谷时,则不需要进行平谷时段电价差值计算;若分时电价分为峰时、平时和谷时,则用下列公式计算平时电价与谷时电价的比值:
其中,R为比值,Cn为平时电价,Cv为谷时电价,Cs为服务费;
计算可用充电桩数量包括:
若现在时刻处在时段策略中的可充电时段,则计算可用的充电桩数量,计算公式为:
其中,Ap为可用充电桩数量,Ll为居民区功率限制,LR为当前时刻居民区的负荷,Pc为单个充电桩的充电功率,W为正在充电的电动汽车数量。
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