CN109866645A - 一种基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明的一种基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法，首先根据电动汽车用户行驶行为及充电特性，使用蒙特卡罗随机抽样模拟电动汽车无序充电需求；然后构建电动汽车充电的电力激励积分机制，使电动汽车用户自动调整充电需求，以期获得正的电力积分或奖励积分，由于每个时刻获得的电力积分与虚拟实时电价相关联，进而实时调整电动汽车充电电价；最后通过建立电动汽车用户总充电费用最低为目标的优化模型，保证了用户的经济性，确保了电网的稳定性与安全，有效降低了无序充电对电网的影响，实现电动汽车的有序充电控制。

Description

一种基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法

技术领域

本发明属于电动汽车技术领域，涉及一种基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法。

背景技术

电动汽车的能源来源是电力，相比燃油汽车的高污染、高能耗，电动汽车具有噪音低能效高，无污染排放物等特点，还在节能、环保和清洁等方面有明显的优势。它的大规模应用能有效缓解能源紧缺和大气环境污染，因此得到了迅速的发展。但电动汽车充电地点和充电时间具有一定的分散性及随机性，如若缺少管理，势必会对电网的安全与稳定运行带来挑战，影响电网运行的经济性，因此需要对电动汽车充电行为进行有序控制。

由于我国电价体系的不灵活性，缺乏长期、稳定和可靠的经济激励来源，这影响了用户方面需求响应的潜力。电价和激励机制两者相辅相成，相互促进，是实施需求响应机制的两个关键因素，因此可将电力激励积分与电价结合提出虚拟实时电价方案。中国电力市场上不存在实时电价方案，用户所面临的价格主要是分时电价，分时电价可以大致反映负荷随时间的变化情况，但只能反映一段时间内负荷的统计规律，而不能精确反映每天各时刻负荷的变化，远远不能达到需求响应的预期目标。虚拟实时电价可以实时调整用户的用电行为，帮助他们以最佳方式管理用电，确保电网的可持续性和安全性，同时也方便生产者提供可靠的电力。随着智能电网环境下智能计量系统和通信系统的不断发展，对电动汽车充电负荷实施实时电价已成为未来的趋势。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法，通过建立虚拟实时电价模型，实时调整电动汽车的用电行为，提高电网运行的稳定性，通过建立具有目标函数及约束条件的优化模型，进一步提高电动汽车充电的经济性问题，减弱了大规模电动汽车无序充电给电网带来的冲击。

本发明提供一种基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法，包括如下步骤：

步骤1：建立电动汽车无序充电负荷模型，获取充电起始时刻和充电所需时长，得到每辆电动汽车的充电时段，进而模拟出电动汽车的原始负荷需求；

步骤2：综合电动汽车的原始负荷需求和优化后的负荷需求，建立涉及激励的电力积分模型，建立基于分时电价和电力积分的虚拟实时电价模型；

步骤3：根据虚拟实时电价模型，建立电动汽车充电的优化控制模型；

步骤4：运用教学优化算法对优化控制模型进行求解，获得电动汽车的有序充电负荷曲线、虚拟实时电价曲线，进而得出电动汽车最优有序充电方案；

步骤5：将所有的电动汽车的充电负荷曲线叠加起来，得出总的电动汽车有序充电负荷。

在本发明的基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法中，所述步骤1具体为：

步骤1.1：设电动汽车充电功率为恒定功率，电动汽车用户日行驶里程S分布满足对数正态分布，即其中μ_s、σ_s分别为均值和方差，其概率密度函数为：

其中，E_x、D_x为行驶里程的期望和方差；

步骤1.2：设电动汽车用户最后一次行程结束时刻T₀满足正态分布，即其概率密度函数为：

其中，μ_t、σ_t分别为充电起始时间的平均值和方差；

步骤1.3：设电动汽车用户最后一次行程结束时刻即为电动汽车充电开始时刻，根据电动汽车日行驶里程S和行程结束时刻T₀，可以得到单辆电动汽车无序充电日所需负荷，由于各辆电动汽车充电时间相互独立，采用蒙特卡罗方法随机抽样模拟，建立电动汽车无序充电负荷模型：

其中，T_c为电动汽车充电时长，B为电动汽车的电池容量，P_c为电动汽车充电功率，η为充电效率，SOC为电动汽车起始充电时的荷电状态，S_m为电动汽车电池充满电后可以行驶的里程数。

在本发明的基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法中，所述步骤2具体为：

步骤2.1：建立涉及激励的电力积分模型：

其中C_i,t为电动汽车用户i在t时段的电力积分；参数φ为1或0，分别表示用户采用电力积分参与有序调节和用户不采用电力积分不参与有序调节；P_oi,t为电动汽车用户i在t时段的原始负荷需求，根据无序充电负荷模型计算获得；P_i,t为采用电力积分机制后的电动汽车用户i在t时段新的负荷需求；为电动汽车在t时段原始平均负荷；把每天分成T个时间段；N为电动汽车充电站中电动汽车的保有量；

步骤2.2：电价的变化量：

其中，θ₁和θ₂分别是电动汽车在t时段用于非峰值和峰值时段的总激励；τ1和τ2分别是非峰值和峰值的时隙集合；

步骤2.3：综合电动汽车用户的电力积分模型、电价的变化量与分时电价建立电动汽车的虚拟实时电价模型：

ρ_i,t＝Q_tou,t-ΔQ_i,t

其中，ρ_i,t为虚拟实时电价；Q_tou,t为分时电价；ΔQ_i,t为引入电力激励积分后电价的改变量。

在本发明的基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法中，所述步骤3具体为：

步骤3.1：以电动汽车用户的充电费用最低为目标，建立电动汽车充电的优化控制模型：

Z为电动汽车用户总充电费用；P_i,t为采用电力积分后第i辆电动汽车在t时段的充电功率；ρ_i,t为虚拟实时电价；u_i,t为第i辆车在t时段的充电状态，电动汽车若处于充电状态则为1，否则为0；把每天分成96个时间段，每时段15分钟，T是时间段数，Δt是每个时段的时长；N为电动汽车充电站中电动汽车的保有量；

步骤3.2：建立电动汽车充电的优化控制模型的约束条件：

充电时间约束：T_c≤T_d-T₀；

其中，T₀为电动汽车的充电开始时间，T_d为电动汽车预计要离开的时间；

总充电量不变的约束：

其中，和P_i,sum分别是电价调整前后第i辆电动汽车每天的充电量；

充电需求约束：

其中k表示开始充电时刻，SOC_i,k表示第i辆电动汽车在k时刻的荷电状态；B为电动汽车的电池容量。

本发明的一种基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法，至少具有以下有益效果：

1、本发明在满足电动汽车充电需求的情况下，不仅可以平抑电网负荷，还能降低电动汽车的充电费用；

2、本发明通过建立虚拟实时电价模型，可以使用户自主实时调整其用电行为，帮助他们以最佳方式管理用电，确保电网的可持续性和安全性，建立的电动汽车充电的优化模型，降低了充电费用可以减小用户的开支，这样对电网和用户两方均有利。

附图说明

图1是一种基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法的流程图。

具体实施方式

如图1所示，本发明的一种基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法，包括如下步骤：

步骤1：建立电动汽车无序充电负荷模型，获取充电起始时刻和充电所需时长，得到每辆电动汽车的充电时段，进而模拟出电动汽车的原始负荷需求，

首先，初始化虚拟充电站，当有电动汽车接入到充电站的充电系统后，充电系统会自动获取电动汽车的抵达时间T₀、电池剩余电量SOC及电池总容量B，再根据电动汽车无序充电负荷模型计算出电动汽车的充电时长。

充电站的充电系统要求用户先输入预计的离开时间T_d和充电结束时的期望电量SOC_e，系统再预判出该辆电动汽车离开时能否达到用户的期望电量，如果不能则会提醒用户重新输入；如果该辆电动汽车离开时能达到用户的期望电量，则进行有序充电调节。

所述步骤1具体为：

步骤1.1：设电动汽车充电功率为恒定功率，电动汽车用户日行驶里程S分布满足对数正态分布，即其中μ_s、σ_s分别为均值和方差，其概率密度函数为：

其中，E_x、D_x为行驶里程的期望和方差；

步骤1.2：设电动汽车用户最后一次行程结束时刻T₀满足正态分布，即其概率密度函数为：

其中，μ_t、σ_t分别为充电起始时间的平均值和方差；

步骤1.3：设电动汽车用户最后一次行程结束时刻即为电动汽车充电开始时刻，根据电动汽车日行驶里程S和行程结束时刻T₀，可以得到单辆电动汽车无序充电日所需负荷，由于各辆电动汽车充电时间相互独立，采用蒙特卡罗方法随机抽样模拟，建立电动汽车无序充电负荷模型：

其中，T_c为电动汽车充电时长，B为电动汽车的电池容量，P_c为电动汽车充电功率，η为充电效率，SOC为电动汽车起始充电时的荷电状态，S_m为电动汽车电池充满电后可以行驶的里程数。

步骤2：综合电动汽车的原始负荷需求和优化后的负荷需求，建立涉及激励的电力积分模型，建立基于分时电价和电力积分的虚拟实时电价模型，所述步骤2具体为：

步骤2.1：建立涉及激励的电力积分模型：

其中C_i,t为电动汽车用户i在t时段的电力积分；参数φ为1或0，分别表示用户采用电力积分参与有序调节和用户不采用电力积分不参与有序调节；P_oi,t为电动汽车用户i在t时段的原始负荷需求，根据无序充电负荷模型计算获得；P_i,t为采用电力积分机制后的电动汽车用户i在t时段新的负荷需求；为电动汽车在t时段原始平均负荷；把每天分成T个时间段；N为电动汽车充电站中电动汽车的保有量；

步骤2.2：电价的变化量：

其中，θ₁和θ₂分别是电动汽车在t时段用于非峰值和峰值时段的总激励；τ1和τ2分别是非峰值和峰值的时隙集合；

步骤2.3：综合电动汽车用户的电力积分模型、电价的变化量与分时电价建立电动汽车的虚拟实时电价模型：

ρ_i,t＝Q_tou,t-ΔQ_i,t

其中，ρ_i,t为虚拟实时电价；Q_tou,t为分时电价；ΔQ_i,t为引入电力激励积分后电价的改变量。

步骤3：根据虚拟实时电价模型，建立电动汽车充电的优化控制模型，所述步骤3具体为：

步骤3.1：以电动汽车用户的充电费用最低为目标，建立电动汽车充电的优化控制模型：

Z为电动汽车用户总充电费用；P_i,t为采用电力积分后第i辆电动汽车在t时段的充电功率；ρ_i,t为虚拟实时电价；u_i,t为第i辆车在t时段的充电状态，电动汽车若处于充电状态则为1，否则为0；把每天分成96个时间段，每时段15分钟，T是时间段数，Δt是每个时段的时长；N为电动汽车充电站中电动汽车的保有量；

步骤3.2：建立电动汽车充电的优化控制模型的约束条件：

充电时间约束：T_c≤T_d-T₀；

其中，T₀为电动汽车的充电开始时间，T_d为电动汽车预计要离开的时间；

总充电量不变的约束：

其中，和P_i,sum分别是电价调整前后第i辆电动汽车每天的充电量；

充电需求约束：其中k表示开始充电时刻，SOC_i,k表示第i辆电动汽车在k时刻的荷电状态；B为电动汽车的电池容量。

步骤4：运用教学优化算法对优化控制模型进行求解，获得电动汽车的有序充电负荷曲线、虚拟实时电价曲线，进而得出电动汽车最优有序充电方案；

教学优化算法是由Rao等人在2010年提出的，这种新的启发式优化算法相对于其它算法而言，该算法参数较少、算法简单易于理解、求解速度快、精度较高并且有着较强的收敛能力。

步骤5：获取最优充电方案后，即可得出每辆电动汽车充电的虚拟实时电价，进而模拟出每辆电动汽车汽车的充电负荷，将所有的电动汽车的充电负荷曲线叠加起来，得出总的电动汽车有序充电负荷，判断本时段内是否还有新的电动汽车接入到充电站，如果有则返回步骤1，否则在下一时段开始充电。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明的思想，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：建立电动汽车无序充电负荷模型，获取充电起始时刻和充电所需时长，得到每辆电动汽车的充电时段，进而模拟出电动汽车的原始负荷需求；

步骤2：综合电动汽车的原始负荷需求和优化后的负荷需求，建立涉及激励的电力积分模型，建立基于分时电价和电力积分的虚拟实时电价模型；

步骤3：根据虚拟实时电价模型，建立电动汽车充电的优化控制模型；

步骤4：运用教学优化算法对优化控制模型进行求解，获得电动汽车的有序充电负荷曲线、虚拟实时电价曲线，进而得出电动汽车最优有序充电方案；

步骤5：将所有的电动汽车的充电负荷曲线叠加起来，得出总的电动汽车有序充电负荷。

2.如权利要求1所述的基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法，其特征在于，所述步骤1具体为：

步骤1.1：设电动汽车充电功率为恒定功率，电动汽车用户日行驶里程S分布满足对数正态分布，即其中μ_s、σ_s分别为均值和方差，其概率密度函数为：

其中，E_x、D_x为行驶里程的期望和方差；

步骤1.2：设电动汽车用户最后一次行程结束时刻T₀满足正态分布，即其概率密度函数为：

其中，μ_t、σ_t分别为充电起始时间的平均值和方差；

步骤1.3：设电动汽车用户最后一次行程结束时刻即为电动汽车充电开始时刻，根据电动汽车日行驶里程S和行程结束时刻T₀，可以得到单辆电动汽车无序充电日所需负荷，由于各辆电动汽车充电时间相互独立，采用蒙特卡罗方法随机抽样模拟，建立电动汽车无序充电负荷模型：

其中，T_c为电动汽车充电时长，B为电动汽车的电池容量，P_c为电动汽车充电功率，η为充电效率，SOC为电动汽车起始充电时的荷电状态，S_m为电动汽车电池充满电后可以行驶的里程数。

3.如权利要求1所述的基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法，其特征在于，所述步骤2具体为：

步骤2.1：建立涉及激励的电力积分模型：

其中C_i,t为电动汽车用户i在t时段的电力积分；参数φ为1或0，分别表示用户采用电力积分参与有序调节和用户不采用电力积分不参与有序调节；P_oi,t为电动汽车用户i在t时段的原始负荷需求，根据无序充电负荷模型计算获得；P_i,t为采用电力积分机制后的电动汽车用户i在t时段新的负荷需求；为电动汽车在t时段原始平均负荷；把每天分成T个时间段；N为电动汽车充电站中电动汽车的保有量；

步骤2.2：电价的变化量：

其中，θ₁和θ₂分别是电动汽车在t时段用于非峰值和峰值时段的总激励；τ1和τ2分别是非峰值和峰值的时隙集合；

步骤2.3：综合电动汽车用户的电力积分模型、电价的变化量与分时电价建立电动汽车的虚拟实时电价模型：

ρ_i,t＝Q_tou,t-ΔQ_i,t

其中，ρ_i,t为虚拟实时电价；Q_tou,t为分时电价；ΔQ_i,t为引入电力激励积分后电价的改变量。

4.如权利要求1所述的基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法，其特征在于，所述步骤3具体为：

步骤3.1：以电动汽车用户的充电费用最低为目标，建立电动汽车充电的优化控制模型：

Z为电动汽车用户总充电费用；P_i,t为采用电力积分后第i辆电动汽车在t时段的充电功率；ρ_i,t为虚拟实时电价；u_i,t为第i辆车在t时段的充电状态，电动汽车若处于充电状态则为1，否则为0；把每天分成96个时间段，每时段15分钟，T是时间段数，Δt是每个时段的时长；N为电动汽车充电站中电动汽车的保有量；

步骤3.2：建立电动汽车充电的优化控制模型的约束条件：

充电时间约束：T_c≤T_d-T₀；

其中，T₀为电动汽车的充电开始时间，T_d为电动汽车预计要离开的时间；

总充电量不变的约束：

其中，和P_i,sum分别是电价调整前后第i辆电动汽车每天的充电量；

充电需求约束：

其中k表示开始充电时刻，SOC_i,k表示第i辆电动汽车在k时刻的荷电状态；B为电动汽车的电池容量。