CN109130897A

CN109130897A - 一种基于时空双尺度的匹配式v2v能量交换方法

Info

Publication number: CN109130897A
Application number: CN201810863227.7A
Authority: CN
Inventors: 于艾清; 蒋怡静
Original assignee: Shanghai University of Electric Power
Current assignee: Shanghai University of Electric Power; University of Shanghai for Science and Technology
Priority date: 2018-08-01
Filing date: 2018-08-01
Publication date: 2019-01-04
Anticipated expiration: 2038-08-01
Also published as: CN109130897B

Abstract

本发明涉及一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法，该方法以V2V能量交换系统为基础，依据电池的理想充放电时间间隔数，对其进行离散化，并分别在时间层和空间层定义了匹配函数，以充电与放电车辆理想充/放电时间间隔数相等为时间层最佳匹配，以充电和放电车辆的总行驶距离作为空间层匹配指标；最后，在此基础上，制定了匹配式V2V实时能量交换方法，以选择对双方都有利的车辆。与现有技术相比，本发明具有能保证放电车辆的收益，同时减少了车辆总行驶路程等优点。

Description

一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法

技术领域

本发明涉及电动汽车技术领域，尤其是涉及一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法。

背景技术

与传统汽车相比，电动汽车因其零排放、能源利用率高、噪声小等特点而受到欢迎。预计到2020年，全国电动汽车保有量将有500万辆。为避免大规模电动汽车的充电行为所引起的电力系统过载、电能质量降低等不利影响，国内外学者对电动汽车协调充电与放电进行了研究，相应策略的研究大致可分为电网到车辆(grid to vehicle，G2V)和车辆到电网(vehicle to grid，V2G)两类。随着双向充电器的应用，电动汽车的放电能量可通过能量聚合器对其他电动汽车进行电能补给，即实现V2V能量交换。充电站的选址会受配电网影响，而进行V2V能量交换的电能由于不传送回电网，因而能量交换站的分布不受电网限制。对于具有紧急充电需求的电动汽车，其剩余电量不足以行驶至充电站进行充电时，可选择分布较多的能量交换站进行能量交换从而满足用户需求。因其电力传输灵活的特点，V2V能量交换可能成为一种有潜力的平衡供需的运行方式，但目前对V2V的研究还处于初级阶段，尚未出现利用V2V的有效的且能够增加放电车辆总收益的能量交换策略。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法，具体包括如下步骤：

1)具有充放电要求的电动汽车接入V2V能量交换系统后，数据处理中心收集电动汽车和能量交换站传输的实时信息。收集的电动汽车信息包括充放电要求、电池状态和位置等信息；能量交换站信息为设备实时占用情况、排队情况和位置信息；

2)计算进行V2V能量交换的充电车辆的充电时间间隔需求数和放电车辆的最大放电时间间隔数，即理想充/放电时间间隔数；

3)按时间间隔数进行集群的划分，即将相同时间间隔数的充电车辆和放电车辆放入相同集群内，集群内分为充电车辆子集和放电车辆子集。充放电时间间隔数越大，集群序列号排列越前，能率先对充电需求大的车辆进行匹配；

4)若集群k≤集群总数K，则转至步骤5)；否则，匹配完成，发布所有充电车辆和放电车辆匹配情况及进行能量交换的地点；

5)在集群k内进行车辆时空匹配度的计算；

6)在集群k内进行车辆匹配，若集群内所有车辆都有其匹配车辆，则进入下一集群k＝k+1，转至步骤4)；否则，转至步骤7)；

7)若匹配失败车辆属于充电子集，则车辆充电需求得不到满足而选择放弃充电；否则，匹配失败的放电车辆用户降低其放电收益，即减小放电间隔数，转至步骤4)，进入下一集群进行匹配计算。

优选地，步骤1)中的V2V能量交换系统是利用移动自组织网络(vehicular ad-hocnetwork，VANET)方式实现通信，系统的主要单元包括：电动汽车、能量交换站、路边单元及数据处理中心。能量交换站为对电动汽车进行能量交换的聚合器单元。通过VANET通信，路边单元接收处于其通信覆盖区域内充放电车辆的信息，然后利用有线连接将其输送到数据处理中心。另一方面，能量交换站也将其设备实时占用情况、排队情况和位置信息传送到数据处理中心。数据处理中心计算出区域内所有可进行充放电车辆的最佳能量转换时间及地点，并将结果送至能量交换站和由路边单元送至各车辆。

优选地，步骤2)中，数据处理中心接收到各车辆当前的电池状态及车辆信息后，可通过式(1)和式(2)将连续的充放电过程转换成离散的各车辆所需进行操作的理想充放电时间间隔数。同时，考虑车辆的安全运行，车辆电池荷电状态(state of charge，SOC)满足式(3)及式(4)，对于充电车辆，直至充到满电才结束；对于放电车辆，放电结束电池状态要求如式(5)所示，以保证能行驶至目的地。

式中，i＝1…n，j＝1…m；IIC_i和IID_j分别为充电车辆i的充电时间间隔需求数和放电车辆j放电车辆的最大放电时间间隔数，SOC_i和SOC_j为分别为充电车辆i和放电车辆j当前的电池荷电状态；W为各车辆电池容量；P_i为充电车辆i的充电功率；P_j为放电车辆j的放电功率；l为车辆去往能量交换站路程行驶距离；Q为车辆每公里耗电量；和分别为充电车辆i与放电车辆j的最低起始SOC下限值；放电结束后电池荷电状态其下限为n和m分别为当前具有充放电需求的车辆共有n辆充电车辆和m辆放电车辆；ΔT为一个时间段内的时间；为向上取整；为向下取整。

优选地，步骤5)中，电动汽车的充放电行为在时间和空间上具有耦合性，需分别在时间和空间两个尺度上对有充电需求的车辆和可进行放电的车辆进行匹配，从而得到利于双方的V2V能量交换机制。

(1)时间层匹配

本发明研究电动汽车充放电的实时调度，由于V2V能量交换的充放电方式下的电能不接入配电网，无需分时电价来进行充放电时间调配，因此本发明采用统一电价。各车辆所需进行操作的放电时段数计算放电车辆收益如式(6)所示。

RI_j＝IID_j×ρ^D (6)

式中：ρ^D为放电价格。对于放电车辆，当放电时段数为该车所允许最大放电时段数时，用户收益最大；对于充电车辆，充电的时段数达到要求时才能满足用户需求。无论是充电车辆“少充”还是放电车辆“少放”皆对双方不利，因此，将充电车辆所需充电时段数与放电车辆最大放电时段数相等时为时间层最佳匹配，以保证满足充电车辆的充电要求和放电车辆的收益。定义的时间层匹配函数如式(7)所示。

式中，M_i,j为进行V2V能量交换的充电车辆i与放电车辆j的时间层匹配度；IC_i、ID_j分别表示车辆i与j匹配时的实际充放电时间间隔数；R_j为放电车辆实际得到的收益。若充电车辆的充电需求不被满足，则时间层匹配度为0。本发明允许放电车辆减少放电时间间隔数，但会影响用户收益，并降低匹配度。

(2)空间层匹配

移动的电动汽车用户具有其出行目的地，当用户达到因充电里程引起焦虑状态时，先对车辆进行充电，再驶至目的地；当用户电池电量相对充足且时间充裕的情况下，可对其他车辆进行放电，再驶至家进行充电，通过电价差价获利。充分利用进行V2V能量交换供需两侧的移动负荷，以充电车辆和供电车辆的总行驶距离作为空间层匹配指标，如式(8)所示。

l_ij＝l_i1+l_i2+l_j1+l_j2 (9)

式中，MM_i,j为进行V2V能量交换的充电车辆i和放电车辆j的空间层匹配度；l_ij为充电车辆i与放电车辆j的总路程距离；和分别表示充电车辆i与放电j可获得的最大和最小总路程距离；充电车辆、放电车辆各自的行驶距离包括从当前位置驶至能量交换站距离l₁及从能量交换站驶向目的地距离l₂。可采用Floyd算法求解出每个道路节点与所有能量交换站之间的最短距离和路径。

(3)时空双尺度匹配

根据时间和空间层的匹配度函数，建立时空双尺度匹配度指标，如式(10)所示。其中，时空双尺度匹配度指标取值在[0，1]范围内，只有当时间层和空间层匹配度都最大时，时空双尺度匹配度最大。

MatchDegree_i,j＝M_i,j×MM_i,j (10)

优选地，步骤6)中，根据Kuhn-Munkres算法和Hungarian算法进行V2V匹配计算。将需要进行V2V能量交换的车辆按其充电集群和放电集群构成二部图，各边权重为充电车辆和放电车辆的匹配度。通过寻找可增广路与修改可行顶点，最终得到最优匹配。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

一、本发明为基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法，能够从时间和空间两个尺度上对充电车辆和放电车辆更合理的进行实时匹配，且所得的充放电安排方案能满足充电车辆的充电需求，也能保证放电车辆的收益，同时减少了车辆总行驶路程；

二、本发明中V2V能量交换站的位置不受配电网影响，相较于充电站，区域内服务覆盖范围较大，能满足具有紧急充电需求的电动汽车的要求；同时，电动汽车负荷在能量交换站进行能量传输，能够减轻电动汽车负荷集聚在充电站进行充电行为时的电网负担，为平衡电力供需带来新的思路。

附图说明

图1为基于时空双尺度的匹配式的V2V能量交换系统架构示意图；

图2为本发明基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法的流程示意图；

图3为本发明实施例中随机匹配下各能量交换站充电车辆数量图；

图4为本发明实施例中随机匹配下各能量交换站放电车辆数量图；

图5为本发明实施例中时空双尺度匹配下各能量交换站充/放电车辆数量图；

图6为本发明实施例中两种匹配方法下各能量交换站充/放电车辆匹配对数对比图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例

本发明涉及一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法，该方法基于VANET通信方式建立的V2V能量交换系统，该系统的架构如图1所示，其主要单元有：电动汽车、能量交换站、路边单元及数据处理中心。电动汽车可分为有充电需求的车辆和可进行放电的车辆，电动汽车用户需实时上传其充放电要求、电池状态和位置等信息；能量交换站为对电动汽车进行能量交换的聚合器单元。通过VANET通信，路边单元接收处于其通信覆盖区域内充放电车辆的信息，然后利用有线连接将其输送到数据处理中心。另一方面，能量交换站也将其设备实时占用情况、排队情况和位置信息传送到数据处理中心。数据处理中心计算出区域内所有可进行充放电车辆的最佳能量转换时间及地点，并将结果送至能量交换站和由路边单元送至各车辆。能量交换系统能为用户提供路径导航及能量交换站预约服务。

本发明一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法的具体流程如图2所示，包括以下步骤：

步骤一、具有充放电要求的电动汽车接入V2V能量交换系统后，数据处理中心收集电动汽车和能量交换站传输的实时信息。收集的电动汽车信息包括充放电要求、电池状态和位置等信息；能量交换站信息为设备实时占用情况、排队情况和位置信息。

步骤二、计算进行V2V能量交换的充电车辆的充电时间间隔需求数和放电车辆的最大放电时间间隔数，即理想充/放电时间间隔数。

步骤三、按时间间隔数进行集群的划分，即将相同时间间隔数的充电车辆和放电车辆放入相同集群内，集群内分为充电车辆子集和放电车辆子集。充放电时间间隔数越大，集群序列号排列越前，能率先对充电需求大的车辆进行匹配。

步骤四、若集群k≤集群总数K，则转至步骤五；否则，匹配完成，发布所有充电车辆和放电车辆匹配情况及进行能量交换的地点。

步骤五、在集群k内进行车辆时空匹配度的计算。

步骤六、在集群k内进行车辆匹配，若集群内所有车辆都有其匹配车辆，则进入下一集群k＝k+1，执行步骤四；否则，转至步骤七。

步骤七、若匹配失败车辆属于充电子集，则车辆充电需求得不到满足而选择放弃充电；否则，匹配失败的放电车辆用户降低其放电收益，即减小放电间隔数，转至步骤四，进入下一集群进行匹配计算。

本实施例采用15km×15km路网，共有30个道路节点并包含7座能量交换站的运行数据为基础。设定在某一时段内共有120辆电动汽车上传充放电要求，区域内每座能量交换站均有15组充放电设施。以比亚迪E6为例，快速充电模式下，电动汽车充电功率为60kw，电池容量60kwh，续航里程280km，假设电动汽车的充放电功率相等且充放电电价都为1.5元/kwh。设定充电车辆的最低起始SOC下限值为20％，充电车辆的最低起始SOC下限值为80％，在该区域内放电车辆放电结束后的电池荷电状态设置为10％。因此，假设充电车辆的电池荷电状态在0.2-0.4内服从正态分布，放电车辆的电池荷电状态在0.8-1.0内服从正态分布。电动汽车用户的起始节点位置和终点节点位置是通过生产的伪随机数得到，ΔT＝5min。

图3和图4分别为随机匹配下各能量交换站的充电车辆数量与放电车辆数量图，本发明中的随机匹配模式下的V2V能量交换方法是指当车辆具有充放电要求时，选择驶往最近的能量交换站，在驶往该站的所有车辆里选择合适的车辆进行能量交换。由图3和图4可知，在随机匹配的V2V能量交换方法下，充电车辆分布最集中的是3号交换站，而放电车辆分布最多的是2号交换站，因此，该V2V能量交换方法的充电车辆与放电车辆分布不均匀。

图5为时空匹配下各能量交换站的充电/放电车辆数量图，在本发明方法下，充电车辆和放电车辆分布一致，且各能量交换站中的充电车辆与放电车辆理想充放电时间间隔也一一对应，从图中可观察到，充放电车辆都较集中在3号交换站。

图6为两种匹配方法下的各交换站车辆匹配数对比图，可以得到，时空双尺度匹配方法的车辆总匹配数高于随机匹配方法的车辆总匹配数。由于随机匹配下的充电车辆和放电车辆分布的不均匀，会对车辆匹配结果造成影响。例如在2号能量交换站，随机匹配下充电车辆共有13辆，放电车辆有19辆，则至少有6辆放电车辆匹配失败，即至多有13对匹配车辆，而实际只有12辆匹配车辆，其原因是2号能量交换站要求充电间隔为10的车辆为4辆，放电车辆中理想放电间隔为10的车辆只有3辆，剩余一辆充电车辆因无满足此车辆充电要求的放电车辆而匹配失败。在2号和6号能量交换站，时空双尺度匹配方法匹配数量小于随机匹配方法匹配数，但总匹配数高于随机匹配方法的车辆总匹配数。由于能量交换站服务期间电能不经配电网，只需考虑区域内各交换站车辆匹配数量不超过充放电设施数量，尽可能满足充放电车辆需求。因此，在本发明所提的V2V能量交换方法中，在时间层将要求充电间隔数与理想放电间隔数相等的充电和放电车辆作为时间层的最大匹配，能保证车辆匹配的总数量。

表1两种匹配方法下的指标比较

表1为两种方法的不同指标比较，指标有匹配失败车辆数、放电车辆总收益和路程总距离。由表1可知，当充电车辆比例占总车辆数的50％时，算例采用本发明所提V2V能量交换方法能实现完美匹配，所有的充电车辆都得到满足，而随机匹配下的能量交换方法匹配失败率达15％，匹配失败的车辆选择等待直到有合适的车辆或者离开。时间层的匹配函数的定义是为了保证充电车辆和放电车辆的效益，即需要满足充电车辆的充电要求，同时放电车辆实现收益最大。可以得到，时空双尺度匹配下的放电车辆总收益比随机匹配下的总收益增加了17.7％。空间层的匹配函数的制定是为了减小总路程距离，随机匹配情况是选择距离当前位置最近的能量交换站，再驶往目的地；本发明考虑的情况是综合充电车辆和放电车辆当前位置和目的地，选择最佳的充/放电车辆和能量交换站。随机匹配情况总路程距离与时空双尺度匹配情况的总路程距离相比，增加了14.4％。

通过两种匹配方法下各指标的比较，能够体现本发明在时间层和空间层分别制定的匹配度函数对匹配结果的积极作用。建立不同场景来讨论本发明所提基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法的效果，结果如表2所示。区域内车辆总数不变，充电车辆占总车辆比例变化时，如表2中场景1至场景3，当充电车辆占比为50％时，匹配失败率最低，放电车辆总收益最高；充电车辆与放电车辆数量相差越大，匹配失败率越高，放电车辆总收益相应越低。当充电车辆占比不变，区域内车辆总数变化时，由场景2、4、5可知，区域内充/放电车辆增加时，车辆匹配数增加，放电车辆总收益也增加。当车辆总数为240辆时，会有一部分车辆由于能量交换站内交换电能设施数量限制而匹配失败，从而会影响能量交换效果。由于所提方法是按集群滚动确定方式进行车辆匹配，能率先对充电需求大的车辆进行匹配，从而满足具有紧急充电需求车辆充电需求。

表2两种场景下能量交换效果

综上，针对某区域内具有充电和放电要求的电动汽车在时间和空间尺度进行匹配，结果能实现减小匹配失败车辆数，满足充电车辆充电需求，增加放电车辆总收益及减小充电车辆和放电车辆的总行驶路程。当充电车辆占比为50％时，匹配失败率最低，放电车辆总收益最高。区域内充/放电车辆增加时，车辆匹配数增加，放电车辆总收益也增加。当车辆总数到达一定数量时，会有一部分车辆由于能量交换站内交换电能设施数量限制而匹配失败，从而会影响能量交换方法的效果。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，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工作人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改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以权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)将具有充放电要求的电动汽车接入V2V能量交换系统，收集电动汽车和能量交换站传输的实时信息；

2)计算进行V2V能量交换的充电车辆的充电时间间隔需求数及放电车辆的最大放电时间间隔数；

3)按时间间隔数进行集群划分；

4)对划分后的集群进行数量判断，若集群数量小于集群总数，则执行下一步，否则，匹配完成，发布所有充电车辆和放电车辆匹配情况及进行能量交换的地点；

5)在集群内进行车辆双时空匹配度的计算；

6)在集群内进行车辆匹配，若集群内所有车辆都有其对应的匹配车辆，则进入下一集群，转至步骤4)，否则，转至步骤7)；

7)判断匹配失败的车辆类别，若匹配失败车辆属于充电子集，则选择放弃充电，否则，对匹配失败的放电车辆用户减小放电时间间隔数，转至步骤4)，对下一集群进行匹配计算。

2.根据权利要求1所述的一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法，其特征在于，步骤2)中，充电车辆的充电时间间隔需求数的计算公式为：

放电车辆的最大放电时间间隔数的计算公式为：

式中，IIC_i和IID_j分别为充电车辆i的充电时间间隔需求数和放电车辆j放电车辆的最大放电时间间隔数，SOC_i和SOC_j为分别为充电车辆i和放电车辆j当前的电池荷电状态，W为各车辆电池容量，P_i为充电车辆i的充电功率，P_j为放电车辆j的放电功率，l为车辆去往能量交换站路程行驶距离，Q为车辆每公里的耗电量，和分别为充电车辆i与放电车辆j的最低起始电池荷电状态的下限值；为放电结束后电池荷电状态的下限值，i＝1…n，j＝1…m，n和m分别为当前具有充、放电需求的车辆数，ΔT为一个时间段内的时间，为向上取整，为向下取整。

3.根据权利要求1所述的一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法，其特征在于，步骤3)中，按时间间隔数进行集群划分的具体内容为：

将相同时间间隔数的充电车辆和放电车辆放入相同集群内，集群内分为充电车辆子集和放电车辆子集。

4.根据权利要求2所述的一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法，其特征在于，步骤5)中，车辆双时空匹配度MatchDegree_i,j的计算公式为：

MatchDegree_i,j＝M_i,j×MM_i,j

式中，M_i,j为进行V2V能量交换的充电车辆i与放电车辆j的时间层匹配度，MM_i,j为进行V2V能量交换的充电车辆i和放电车辆j的空间层匹配度。

5.根据权利要求4所述的一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法，其特征在于，时间层匹配度的计算公式为：

其中：

RI_j＝IID_j×ρ^D

式中，IC_i、ID_j分别表示车辆i与j匹配时的实际充放电时间间隔数，R_j为放电车辆j实际得到的收益，RI_j为理想放电时段数计算的放电车辆最大收益，ρ^D为放电价格。

6.根据权利要求4所述的一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法，其特征在于，空间层匹配度计算以充电车辆和供电车辆的总行驶距离作为空间层匹配指标，其计算公式为：

l_ij＝l_i1+l_i2+l_j1+l_j2

式中，l_ij为充电车辆i与放电车辆j的总路程距离，和分别为充电车辆i与放电车辆j获得的最大和最小总路程距离；l_i1为充电车辆i从当前位置驶至能量交换站的距离，l_i2为充电车辆i从能量交换站驶向目的地距离，l_j1为放电车辆j从当前位置驶至能量交换站的距离，l_j2为放电车辆j从能量交换站驶向目的地距离。

7.根据权利要求1所述的一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法，其特征在于，步骤6)中，在集群内进行车辆匹配的具体内容为：

采用Kuhn-Munkres算法和Hungarian算法进行集群内的车辆匹配计算，将需要进行V2V能量交换的车辆按其充电集群和放电集群构成二部图，各边权重作为充电车辆和放电车辆的匹配度，通过寻找可增广路与修改可行顶点，获取最终的最优匹配。

8.根据权利要求1所述的一种基于时空双尺度的匹配式V2V能量交换方法，其特征在于，所述的V2V能量交换系统为采用移动自组织网络方式通信的V2V能量交换系统，该系统包括电动汽车、能量交换站、路边单元及数据处理中心，所述的路边单元通过VANET通信接收处于其通信覆盖区域内充放电车辆的信息，利用有线连接将其输送到数据处理中心，同时，所述的能量交换站将其设备实时占用情况、排队情况和位置信息传送到数据处理中心，所述的数据处理中心计算出区域内所有可进行充放电车辆的最佳能量转换时间及地点，并将结果送至能量交换站、以及由路边单元发送至各车辆。