CN108494034A - 一种配电网电动汽车充电负荷分配计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种配电网内电动汽车充电负荷分配的计算方法，包括设计充电站上传数据、配电网调度计算充电功率指令、各充电站分配充电功率三个环节。在设计充电站上传数据环节，通过定义单一电动汽车充电方案裕度、充电站充电方案裕度并将其拟合成二次曲线，获得二次曲线系数a，b，c和充电站内电动汽车数目、充电功率上下限，组成一个数组上传给配电网调度。在配电网调度计算充电功率指令环节，调度利用各充电站上传数据并依据配电网运行管理要求，如削峰填谷等，建立一个优化模型计算各充电站的允许充电功率，作为指令下发给各充电站。在各充电站分配充电功率环节，充电站依据各电动汽车充电方案裕度从小到大进行功率分配，实现有序充电管理。

Description

一种配电网电动汽车充电负荷分配计算方法

技术领域

本发明属于电力系统分析与计算领域，更为具体地讲，涉及配电网中电动汽车充电负荷的分配和管理。

背景技术

电动汽车作为未来汽车的发展方向，受到了世界各国的关注。欧洲各国从2010年左右开始，就制定了各类野心勃勃的电动车发展规划。在2016年，德国政府甚至已经开始讨论2030年前消灭所有燃油车的法案。美国为摆脱对石油的依赖，计划在2020年推广电动汽车1400万辆。日本计划的电动汽车保有量也高达1350万辆。我国政府也出台了大量的方针、政策，鼓励电动汽车产业的发展。

电动汽车的广泛应用必然带来电动汽车的充电管理问题。任由电动汽车车主无序地进行充电，有可能造成配电网线路过载、加大电网的峰谷差、甚至形成峰上加峰的后果，危及电网的安全、稳定运行。因此，从电网管理的角度来说，希望能够对电动汽车的充电过程进行管理。由电网调度或者配电网管理部门，依照配电网的某些运行要求，对电动汽车充电站给出明确的充电指令(指令内容通常是什么时候、消耗多少有功功率)。由此保证电网的运行安全和电动汽车的及时充电。

一般而言，电动汽车充电的时候，需要借助充电设备(如充电桩、充电机等等。在本专利中，统称为充电桩)所携带的人机交互界面或依靠某些通信协议等，包括屏幕、键盘、手机应用软件APP等，把电动汽车的充电信息告诉充电桩或者充电站的监控软件。一般而言，充电信息包括车辆到达充电站的时间t_A、允许的充电电流P_charge、蓄电池的容量P_capacity、当前SoC(SoC:state-of-charge of battery，电动汽车蓄电池荷电容量)、预计的离开时间t_L、允许的充电价格上限、离开时期望的SoC等等。充电站监控软件收集所有充电桩信息之后，会依照配电网调度(在不同地区，有配电网管理部门、配电网调度部门、配电网管理中心、配电网能量管理部门等不同名称。在本发明中，统称为配电网调度)的要求定时上传给配电网调度。后者依据配电网的某些运行要求(如安全性、线损最小等)，对辖区内的所有充电站的上传数据进行分析、计算，最后得到每个充电站在该时段允许的充电功率，并作为充电指令下传给各电动汽车充电站。电动汽车充电站收到配电网调度下传的充电功率数据后，以此为功率上限再给各充电桩分配充电功率。在下一时段(一般可以15分钟进行一次配电网内的功率分配)，各充电站再次上报充电数据，配电网调度再次计算并分配充电功率，充电站再把获得的功率指令下发给充电桩。如此持续不断地循环往复，实现电动汽车的有序充电管理。

目前，业界提出的电动汽车有序充电管理的主要途径包括：

1)为了实现削峰填谷的目标，在负荷高峰时段直接禁止充电，而把负荷转移到低谷时段安排充电；

2)可以把多个电动汽车作为一个电动汽车充电群来进行充电管理。通常为把充电负荷的问题设计为一个单目标优化问题。目标函数为充电成本最低，约束条件为潮流平衡、配电网系统安全、满足车主的充电需求等等。经过求解优化问题，获得在某一时刻充电站的允许充电功率。利用该功率分配各电动汽车的起始充电时刻。

3)也可以把上述优化问题处理成多目标优化问题，如目标函数变为充电成本最低和配电网峰谷差最低，约束条件不变，进行求解计算电动汽车的充电功率。

但是，这些有序充电管理方法都将电动汽车充电过程视作不可暂停的过程，而实际电池充电过程允许出现暂时的停顿或者降低充电功率，这有利于延长电池的寿命。因此当前提出的有序充电管理实际上是充电起始时间的有序控制。充电群管理的方式往往计算的是充电站分的功率，没有进一步讨论单辆电动汽车应该分的充电功率。这些不足导致现有方法没有最大限度地体现有序充电管理所带来的价值。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种能够考虑电池充电可暂停的电网电动汽车有序充电管理的方法，并需要和现有电网的管理方式兼容，使之便于推广应用。为实现以上目的，本发明的主要技术内容如下：

1.首先，定义某一电动汽车充电方案裕度。t时刻，充电站i内某一电动汽车j的充电方案裕度定义为1减去以P_charge的功率充满电所需要的时间除以车主提车的剩余时间。即：

式(1)中，a_t,i,j为t时刻充电站i内第j辆电动汽车的充电方案裕度；SoC_t为t时刻电池的SoC；SoC_L为t_L时刻(即车主设置的提车时刻)电池的SoC；P_capacity为蓄电池的容量，单位为Kw.h；P_charge代表着一份充电功率，单位为kW。配电网内部可以向辖区内的充电站统一规定P_charge的大小。

对于充电方案裕度a_t,i,j，有两个特殊的取值。若在某一时刻t，a_t,i,j＝0，则表明该电动汽车j从t时刻后直至车主提车的所有时段内都必须安排充电，否则就无法满足车主提车时SoC为SoC_L的约束。若a_t,i,j＝1，则表明t时刻时该车的SoC已经达到SoC_L，满足提车约束。显然，a_t,i,j越接近于1，后续充电方案的安排就越灵活，越容易。

2.其次，定义电动汽车充电站i在t时刻的充电方案裕度。这是整个电动汽车充电站的充电方案裕度。

对于充电站i，里面有N个充电桩，当前时刻正准备充电的电动汽车数量为Nv。显然，每一辆电动汽车的充电方案裕度均可能不同。这里依照充电方案裕度从小到大对该充电站i所有电动汽车进行排序，就可以得到表1：

表1充电站内各电动汽车的充电方案裕度一览表

显然，充电方案裕度越小的车辆，充电站越应该优先安排充电。因为该车如果t时刻不充电，在t+Δt时刻，该车的充电方案裕度进一步减小。这表明后续安排该车的充电方案更困难，满足车主充电要求的可能性更低。

这里假设每台电动汽车的充电功率P_charge为一样。可以把表1中的第二列、第三列数据对应关系确定下来。这个对应关系可以用一个图形来表示，反映的是随着分配的充电功率增长，导致的充电站内充电方案裕度的变化情况。图的横坐标为该充电站分配的充电功率，从1个P_charge开始直至全部待充车辆的x个P_charge，单位为kW。每一个P_charge满足一台电动汽车的充电需求。纵坐标为每一台待充电动汽车对应的充电方案裕度。这个图形为一增函数，表明t时刻给该充电站分配的充电功率越多，则对该充电站而言，后续安排充电方案越容易，也越可能满足车主的充电需求。因此，该图称之为充电方案裕度图。

充电站在向配电网管理部门上传数据的时候，如果将电动汽车的全部充电信息上传，则不仅数据量大，而且也加剧了配电网调度建模和计算的复杂程度。可以对充电方案裕度图中凡满足0<a_t,i,j<1的数据用二次曲线拟合，得到一个函数表达式：

A_i＝a_iP²+b_iP+c_i (2)

其中，系数a_i，b_i，c_i为二次曲线拟合出来的结果。

由此，可以整理出反映充电站内充电功率需求的表达式：

其中，N_c,i代表充电站i内所有a_t,i,j＝0的待充车辆数；N_v,i代表充电站i内所有待充车辆数。P_i,min，P_i,max分别反映了充电站内所需充电功率的下限和上限。

3.每个电动汽车充电站，将在t时刻的反映充电站充电需求的数据上传给配电网调度中心，其特征在于，上传的数据包括t时刻待充的电动汽车数量、二次曲线拟合的系数a，b，c以及所需分配充电功率的下限和上限。对上面给出的充电站i而言，上传的数据为(N_v,i，a_i，b_i，c_i，P_i,min，P_i,max)。这6个数据代表了t时刻该充电站内充电需求的全部情况。这样，就避免了全部数据上传给配电网建模和计算带来的复杂性问题。

有可能出现一种极端情况，如对于充电站m，在高峰充电时段，所有待充车辆的a_t,m,:均为0，则上传的数据中，a_m＝b_m＝c_m＝0，P_m,min＝P_m,max。这表明该充电站内所有车辆都必须安排充电，充电方案已无灵活安排的可能。

4.对于配电网管理部门而言，收到各充电站在t时刻的数据之后，就可以依据配电网的运行要求，对数据进行分析和计算，获得每个充电站分配的功率，并下发给各电动汽车充电站。其特征在于，配电网管理部门将配电网的运行要求转换为数学模型，利用计算机软件进行计算，获得结果。这个充电管理的数学模型可以考虑为下面这个优化模型：对于某一配电网，辖区内有k个电动汽车充电站，可以用1，2，……，k的编号去表示每一个充电站，所有属于该配电网内的充电站用一个集合K来表示。出于削峰填谷等目的考虑，t时刻所有充电功率之和应该小于某一数值P_t,max。下面这个充电管理数学模型可以用来计算分配给充电站的功率：

式(4)的数学模型表明，配电网管理部门以k个充电站充电方案裕度之和最大为目标、同时以任一配电网内充电站得到的充电功率不超过其上下限、所有的充电功率之和不超过允许的功率为约束条件进行分配。这里的约束条件是线性方程，目标函数是二次函数之和，保证了这是一个电力系统分析计算领域的常见的凸规划问题，存在最优解且算法成熟。

5.充电站收到配电网管理部门下发的充电功率指令后，依照充电站内待充电动汽车的充电方案裕度，以从小到大的优先顺序安排充电，直至将分配的充电功率指令用完。未分到充电功率的电动汽车，在t+Δt时段内处于待机状态，充电功率为0。这样，既能够保证充电站内每一辆电动汽车能够在车主提车的时候，满足预先设定的SoC，也能够符合配电网运行的要求，实现了电动汽车充电的有序管理。

本发明的目的是这样实现的：

本发明一种配电网内电动汽车充电负荷分配的计算方法，包括设计充电站上传数据、配电网调度利用数据进行计算分析充电功率指令、各充电站站内分配充电功率指令三个环节。在设计充电站上传数据中，通过定义电动汽车充电方案裕度、充电站方案裕度并将其拟合成曲线，使得不管充电站内有多少辆电动汽车，仅需上传6个数据就可以反映充电站内的充电需求情况。这不仅减少了上传的数据量，也降低了配电网管理部门分配充电功率时建模的复杂程度和计算量。而在配电网管理部门利用数据进行计算分析环节，通过建立一个优化模型，以配电网辖区内所有充电站的充电方案裕度最大为目标、以满足各充电站充电和配网内削峰填谷的要求为约束条件。模型简单，算法成熟可靠，可以保证配电网整体的电动汽车充电方案的灵活性最好。在各充电站分配配电网调度下发的充电功率指令环节，充电站依据各电动汽车的充电方案裕度从小到大进行分配，保证了公平性。

附图说明

图1是电动汽车充电有序管理图；

图2是单一电动汽车充电方案裕度定义的示意图；

图3是电动汽车充电站充电方案裕度图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

如图1所示，这里假设某一配电网内有k＝2个电动汽车充电站，分别编号为1和2。即K＝(1，2)。配电网内一个调度周期Δt为15分钟。一份充电功率P_charge＝3kW。这些数据是配电网内事先规定好的。当前时刻t＝10：00分，即早上10点。现在配电网调度需要两个充电站上传反映充电信息的数据，以便计算两个充电站在当前时刻t允许的充电功率P₁和P₂。

对应充电站1而言，由图1可见，有编号从1到N₁的充电桩，每个充电桩连接有一辆电动汽车。每辆电动汽车接到充电桩的时候，都需要把充电信息通过充电桩的人机界面或者手机APP软件一类的告诉充电桩，并由充电桩将数据上传到充电站1的监控软件。如充电桩编号为1的上传充电信息可以为(P_capacity₁，P_charge₁,t_A-1,t_L-1,SoC_A-1,SoC_L-1)，分别表示(该车蓄电池容量，允许充电功率，到达时间，期望的离开时间，到达时刻的SoC，离开时刻的SoC)，下标1表示充电桩编号为1。如，早上到达时刻所连电动汽车的上传数据为(30，3，9.00，17.00，0.10，0.30)，表明该车的电池容量P_capacity为30kW.h。该车到达充电站的时间t_A为早上9：00点。车辆到达时刻的SoC_A为10％。车主期望的离开时间t_L为下午17：00，期望离开时的SoC_L为30％。而在当前时刻10：00分，由于从早上9：00到10：00时刻，已经经历了4个调度周期，其中有2个调度周期给该车进行了充电，使得10：00时刻的SoC_t为15％，如图2所示。因此，充电桩上传给充电站的数据为：(30，3，10.00，17.00，0.15，0.30).

充电站1收到站内N₁个充电桩的充电信息后，开始计算每个充电桩的充电时间裕度。对于充电桩1，在当前时刻，为：

由于车主期望的SoC_L比较低，而剩余的时间还有7个小时，共有7x 4＝28个调度时段，其中任意安排6个时段就可以满足充电意愿，因此该车的充电方案的灵活性是比较高的，最后的得分0.7857也比较高。图2中，沿着横轴时间，黑色的矩形框表示已经发生的充电功率，而带斜杠线填充的表示可能在该时刻发生充电，而空白则表示不充电。现在图2给出了剩余6个充电时段的一种安排方式。可以看到，在后续时段，这样的方案可以比较多，图2只是其中一种。

现在假设充电站1内的电动汽车的数量有10辆，即N₁＝10。假设计算每个电动汽车充电方案裕度后的排列为：(2，0)，(10，0)，(6，1/8)，(7，3/8)，(4，1/2)，(8，3/5)，(9，13/20)，(5，7/10)，(1，0.7857)，(3，9/10)。其中，头两组数据(2，0)，(10，0)表明2和10两个充电桩在当前调度时段必须安排充电，否则无法满足车主提车时的SoC要求。前面充电桩1的例子，在上面的排列中居第9位，(1，0.7857)。

这组数据意味着，如果该充电站得到的功率分配指令为3kW的话，则该功率只能分配给编号为2的电动汽车使用，编号为10的电动汽车必然充不满电，无论后续的时间如何安排充电方案。至少分配6kW的功率，才正好满足编号为2、10的两台电动汽车的充电。这个时候的方案安排依然是没有灵活性的，只有全部分配给2、10两辆车。且下一个时段，剩下的8辆电动汽车，由于在t时刻没有分配充电功率，因此对应的充电方案裕度也是下降的，这导致下一时段整个充电站安排充电方案上灵活性降低。如果分配的充电功率为9kW，则除了2、10两辆车外，编号为6的电动汽车也可以得到一份3kW的充电功率。电动汽车6一旦在t时刻获得了一份充电功率的话，在后续的调度时间段内(至车主提车时间之前)，还将保留比1/8概率略大的暂停充电的机会，该车充电方案的安排就有了一定的灵活性。暂停充电的机会可以用于应对高峰期的限负荷、后续时段新的电动汽车加入充电提高了充电需求等等情况。如果充电站1分配的功率继续增多，比如分到了30kW的充电功率，则充电站内每一辆电动汽车都可以充电。在下一时段，每辆车的充电方案裕度都有所提高，整个充电站内的充电方案裕度也就提高了。比如，编号为1的电动汽车，在后面的27个调度时段内只需任选5个，就可以满足SoC_L的要求，对应的充电方案裕度提高到了0.8148。因此，本发明提出的充电方案裕度的定义可以反映充电站在安排充电方案上的灵活性。

按照充电方案裕度从小到大的数据进行排列，得到表2.

表2充电站1内10：00分各电动汽车的充电方案裕度一览表

显然，将充电站1内的10组数据上传给配电网调度部门是不合适的，因为配电网内有多个充电站，这种数据上传会增大建模和计算的复杂度。因此，可以用曲线拟合的数学方法进行处理。如图3所示，针对0<a_10,1,j<1的所有电动汽车j，一共由8组数据，可以基于最小二乘法等方法用一条二次曲线进行拟合。根据表2中的数据，得到当前时刻拟合的二次系数为(a₁，b₁，c₁)＝(-0.0010，0.0713，-0.3830)。最终，该充电站上传的数据为：(N₁，a₁，b₁，c₁，P_1,min，P_1,max)＝(10，-0.0010，0.0713，-0.3830，6，30)。

配电网调度部门将收到电动汽车充电站1的数据(10，-0.0010，0.0713，-0.3830，6，30)。同时也假设收到了充电站2的数据(20，-0.0015，0.0927，-0.8310，15，54)。假设，当前出于削峰填谷的需要，根据经验等，允许的充电功率不超过60kW，那么调度部门的软件就可以构建下面的优化函数：

将式(6)用常见的优化方法(如拉格朗日乘子法)进行计算，得到优化的结果为P₁＝22.65kW，P₂＝37.35kW。此时配电网中两个充电站的充电方案裕度之和为1.2852。这两个计算出来的功率可以作为充电功率指令下发给两个变电站。注意到此时的P₁、P₂不是P_charge的倍数，在下发指令的时候，可以在这两个解附近寻找最近的点，比如P₁＝24kW，P₂＝36kW，作为最终解下传给电动汽车充电站。

充电站1收到P₁＝24kW的指令后，意味着在10:00——10:15分的时间段内可以对编号为2、10、6、7、4、8、9、5等8辆电动汽车分别以3kW/s的功率对充电。而编号为1、3的电动汽车在该时段内暂停充电。

上述充电过程持续直到10:15分。然后各充电站依据各自的充电情况和车辆到达、离开的情况，对配电网调度部门重新申报充电需求数据。配电网调度部门将所获得的数据再次带入充电管理的数学模型进行计算，重新得到各充电站的充电指令，并下发。如此循环往复，实现电动汽车有序充电的管理。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (6)

1.本发明的主要技术内容如下：

一种配电网内电动汽车充电负荷分配的计算方法，其特征在于，包括设计充电站上传数据、配电网调度利用数据进行计算充电功率指令、各充电站站内分配充电功率指令三个环节。

电动汽车有序充电管理的时候，充电站先将当前时刻t充电站内所有的充电信息整合为一个数组，上传给配电网的调度部门。调度在收集完所有充电站的上传数组后，依照配电网的运行要求，可建立一个优化的数学模型，求解得到各充电站应该分配的充电功率，并作为指令下发给各充电站。充电站据此分配充电站内各充电桩允许的充电功率。

在下一个时段t+Δt，充电站再次上传数据、配电网调度依照各充电站上传数据再次计算分配的充电功率指令、充电站依据收到的充电指令给各充电桩分配充电功率。如此循环往复，实现有序的充电管理。

2.根据权利要求书1，在设计充电站上传数据环节，其特征在于，上传的数据包括但并不限于t时刻该充电站内待充的电动汽车数量N_v、二次曲线拟合的系数a，b，c以及所需分配充电功率的下限P_min和上限P_max。这些数据可用数组的方式进行描述，可以为(N_v，a，b，c，P_min，P_max)。

3.根据权利要求书1，2，二次曲线拟合的系数a，b，c的计算方法，其特征在于，由电动汽车充电桩的充电方案裕度曲线的系数决定。在计算a，b，c的时候，分为两步进行：

第一步：计算每一辆电动汽车的充电方案裕度。对于t时刻充电站i，某一单台电动汽车j充电方案裕度定义为1减去以P_charge的功率充满电所需要的时间除以车主提车的剩余时间。即：

式中，a_t,i,j为t时刻充电站i内第j辆电动汽车的充电方案裕度；SoC_t为t时刻电池的SoC；SoC_L为t_L时刻(即车主设置的提车时刻)电池的SoC；P_capacity为蓄电池的容量，单位为Kw.h；P_charge代表着一份充电功率，单位为kW。配电网内部可以向辖区内的充电站统一规定P_charge的大小。

第二步：计算一个电动汽车充电站的充电方案裕度，获得a，b，c拟合系数。对于充电站i，里面有N个充电桩，当前时刻正准备充电的电动汽车数量为Nv。依照第一步计算的每辆车的充电方案裕度从小到大对该充电站所有电动汽车进行排序，然后用一个图去描述充电站分配的充电功率与每台车的充电方案裕度之间的关系。图的横坐标为该充电站分配的充电功率，单位为kW。纵坐标为每一台待充电动汽车对应的充电方案裕度。这个图形为一增函数，称之为充电方案裕度图。对充电方案裕度图中凡满足0<a_t,i,j<1的数据用二次曲线拟合，得到一个函数表达式：

A_i＝a_iP²+b_iP+c_i

其中，系数a_i，b_i，c_i为二次曲线拟合出来的结果。

4.根据权利要求书1，2，分配功率下限P_min和上限P_max的计算方法，其特征在于，

其中，N_c,i代表充电站i内所有a_t,i,j＝0的待充车辆数；N_i,v代表充电站i内所有待充车辆数。P_i,min，P_i,max分别反映了充电站内所需充电功率的下限和上限。

5.在配电网调度利用数据进行计算分析充电功率指令环节，其特征在于，配电网管理部门将配电网的运行要求和充电站上传数据转换为一个数学模型，利用计算机软件进行计算，获得结果。这个数学模型往往是一个优化模型。如可以考虑为下面这个优化模型：对于某一配电网，辖区内有k个电动汽车充电站，可以用1，2，……，k的编号去表示每一个充电站，所有属于该配电网内的充电站用一个集合K来表示。出于削峰填谷等目的考虑，t时刻所有充电功率之和应该小于某一数值P_t,max。下面这个充电管理数学模型可以用来计算分配给充电站的功率：

目标函数是配电网辖区内所有电动汽车充电站的充电方案裕度之和最大，即分配功率的时候最大可能地满足车主的提车要求。约束条件是分配给每个电动汽车充电站的的功率不超过其提交数据的上限和下限，同时分配的所有功率之和要满足削峰填谷的约束。

这里的约束条件是线性方程，目标函数是二次函数之和，保证了这是一个电力系统分析计算领域的常见的凸规划问题，存在最优解且算法成熟。如拉格朗日乘子法即可求解该模型。

6.根据权利要求书1，在各充电站站内分配充电功率指令环节，其特征在于，充电站收到配电网管理部门下发的充电功率指令后，依照充电站内待充电动汽车的充电方案裕度，以从小到大的优先顺序安排充电，直至将分配的充电功率指令用完。未分到充电功率的电动汽车，在t+Δt时段内处于待机状态，充电功率为0。