CN109978240A - 一种电动汽车有序充电优化方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电动汽车有序充电优化方法，该充电优化方法所采用的充电优化系统包括处理模块、通信模块、信息获取模块和功率选择模块，信息获取模块和功率选择模块分别经通信模块与处理模块连接，信息获取模块和功率选择模块分别与电动汽车连接。本发明建立优化模型，以小区变压器功率峰谷差最小化作为优化目标构筑目标函数，以不超过变压器额定功率作为约束条件，采用莫楞贝突变遗传算法对电动汽车的充电时间进行求解，得到每辆电动汽车的最佳接入时间。本发明通过智能算法合理的安排每辆电动汽车的充电负荷，在不改变变压器现有容量下满足大量电动汽车用户的充电需求；有效的降低变压器输出功率峰谷差，减小电网运行的风险。

Description

一种电动汽车有序充电优化方法及系统
技术领域
本发明属于充电优化领域，具体涉及一种电动汽车有序充电优化方法和系统。
背景技术
能源危机和环境污染是当前人类面临的两大问题，随着不可再生能源的枯竭与环境的不断恶化，电动汽车正在以其在节能、环保方面的优势获得了前所未有的发展机遇，成为新能源方向研究的热点。作为未来电力系统中比重大的负荷，电动汽车接入电网的随机性和间歇性将使电力系统运行的复杂程度大大增加。未来居民小区将成为电动汽车充电的主要场所之一，但是小区的充电设施改造也具有一定的困难。若大量的电动汽车无序的接入电网会对当前小区的变压器造成很大的负担，尤其是电力负荷高峰时期接入大量的电动汽车充电会导致负荷曲线峰上加峰，不利于变压器的安全稳定与经济运行。
因此，研究一种居民小区电动汽车有序充电优化方法及系统，对小区的电动汽车充电进行统一的管理，在不超过变压器容量的情况下满足电动汽车用户的充电需求。
发明内容
本发明的目的是解决上述问题，提供一种电动汽车有序充电优化方法和系统，在不改变变压器容量的前提下满足电动汽车用户充电要求，降低变压器输出功率峰谷差，减小电网运行的风险。
本发明的技术方案是一种电动汽车有序充电优化方法，该充电优化方法所采用的充电优化系统包括处理模块、通信模块、信息获取模块和功率选择模块，信息获取模块和功率选择模块分别经通信模块与处理模块连接，信息获取模块和功率选择模块分别与电动汽车连接，电动汽车有序充电优化方法包括以下步骤：
步骤1：当电动汽车接入充电桩时，获取电动汽车的接入时间、剩余电量和用户期望电量充满时间；
步骤2：根据所获得的剩余电量信息选择相应的充电功率；
步骤3：根据当前小区的用户用电负荷信息、光伏发电输出功率信息和电动汽车充电负荷相关信息，建立优化模型，以小区变压器功率峰谷差最小化作为优化目标构筑目标函数，以不超过变压器额定功率作为约束条件，采用莫楞贝突变遗传算法对电动汽车的充电时间进行求解，得到每辆电动汽车的最佳接入时间；
步骤4：根据莫楞贝突变遗传算法求解结果，作出相应的用电负荷曲线。
所述采用莫楞贝突变遗传算法对电动汽车的充电时间进行求解，具体步骤如下，
步骤1：生成初始种群，Np为种群中个体数量，设置总迭代数、总变异数；
步骤2：随机选择2个个体进行交叉，若交叉后优于亲本则进行替换；
步骤3：交叉数增加1，迭代数增加1；
步骤4：判断交叉数是否不小于Np/2；
步骤4.1：若交叉数小于Np/2，则执行步骤2；
步骤4.2：若交叉数大于等于Np/2，则执行步骤5；
步骤5：根据适应度来分配总群；
步骤6：随机选择个体进行变异，若变异后优于亲本则进行替换；
步骤7：变异数增加1，迭代数增加1；
步骤8：判断变异数是否大于等于总变异数；
步骤8.1：若变异数大于等于总变异数，则执行步骤9；
步骤8.2：若变异数小于总变异数，则执行步骤6；
步骤9：根据适应度来分配总群；
步骤10：判断是否达到总迭代数；
步骤10.1：若未达到总迭代数，则执行步骤2；
步骤10.2：若达到总迭代数，则结束。
所述莫楞贝突变遗传算法的变异采用的变异算子如下
m′i＝mi±rangei·γ,ai＜mi＜bi (1)
式中mi为要突变的参数，m′i为莫楞贝突变的结果参数，rangei为突变范围；
式中γ为突变概率，αk∈{0,1}，其中概率
所述选择充电功率为选择快速充电模式或者慢速充电模式；所述快速充电模式充电过程中保持功率恒定；所述慢速充电模式进行低功率充电；充电功率模型为
式中f为功率选择函数，单位为千瓦kW，x为电池剩余电量百分比。
步骤3中，所述优化模型以变压器功率峰谷差最小化作为目标函数，即min F2，
其中
F2＝max F1-min F1 (4)
式中F1为变压器功率，F2为变压器功率峰谷差；
约束条件为
其中
F1＝Pbase.t+Pvehicle.t-Ppv.t (6)
式中Pbase.t表示t时刻居民用电消耗的功率；Pvehicle.t表示t时刻电动汽车充电消耗的功率； Ppv.t表示t时刻光伏发电的输出功率；SN表示变压器的额定容量；表示变压器额定功率因数。
相比现有技术，本发明的有益效果：
1)通过智能算法合理的安排每辆电动汽车的充电负荷，在不改变变压器现有容量下满足大量电动汽车用户的充电需求；
2)本发明提出的有序充电优化方法可以减少新增设备的投入，减少变压器扩容等费用；
3)本发明可以有效的降低变压器输出功率峰谷差，使负荷曲线尽可能的平滑，减小电网运行的风险。
4)采用的莫楞贝突变遗传算法避免了优化模型的求解陷入到局部最优解。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1为电动汽车有序充电优化方法的流程图。
图2为本发明的莫楞贝突变遗传算法的流程图。
图3为本发明的充电优化系统的结构框图。
图4为一种实施例的小区总用电负荷曲线图。
具体实施方式
如图1-3所示，一种电动汽车有序充电优化方法，该充电优化方法所采用的充电优化系统包括处理模块、通信模块、信息获取模块和功率选择模块，信息获取模块和功率选择模块分别经通信模块与处理模块连接，信息获取模块和功率选择模块分别与电动汽车连接，电动汽车有序充电优化方法包括以下步骤：
步骤1：当电动汽车接入充电桩时，获取电动汽车的接入时间、剩余电量和用户期望电量充满时间；
步骤2：根据所获得的剩余电量信息选择相应的充电功率；
步骤3：根据当前小区的用户用电负荷信息、光伏发电输出功率信息和电动汽车充电负荷相关信息，建立优化模型，以小区变压器功率峰谷差最小化作为优化目标构筑目标函数，以不超过变压器额定功率作为约束条件，采用莫楞贝突变遗传算法对电动汽车的充电时间进行求解，得到每辆电动汽车的最佳接入时间；
步骤4：根据莫楞贝突变遗传算法求解结果，作出相应的用电负荷曲线。
如图2所示，所述采用莫楞贝突变遗传算法对电动汽车的充电时间进行求解，具体步骤如下，
步骤1：生成初始种群，Np为种群中个体数量，设置总迭代数、总变异数；
步骤2：随机选择2个个体进行交叉，若交叉后优于亲本则进行替换；
步骤3：交叉数增加1，迭代数增加1；
步骤4：判断交叉数是否不小于Np/2；
步骤4.1：若交叉数小于Np/2，则执行步骤2；
步骤4.2：若交叉数大于等于Np/2，则执行步骤5；
步骤5：根据适应度来分配总群；
步骤6：随机选择个体进行变异，若变异后优于亲本则进行替换；
步骤7：变异数增加1，迭代数增加1；
步骤8：判断变异数是否大于等于总变异数；
步骤8.1：若变异数大于等于总变异数，则执行步骤9；
步骤8.2：若变异数小于总变异数，则执行步骤6；
步骤9：根据适应度来分配总群；
步骤10：判断是否达到总迭代数；
步骤10.1：若未达到总迭代数，则执行步骤2；
步骤10.2：若达到总迭代数，则结束。
所述莫楞贝突变遗传算法的变异采用的变异算子如下
m′i＝mi±rangei·γ,ai＜mi＜bi (1)
式中mi为要突变的参数，m′i为莫楞贝突变的结果参数，rangei为突变范围；
式中γ为突变概率，αk∈{0,1}，其中概率根据式(1)和式(2)得到关于mi的一个区间[mi-rangei·i,mi+rangei·i]，该区间最小变化范围为rangei·2-15。
所述选择充电功率为选择快速充电模式或者慢速充电模式；所述快速充电模式充电过程中保持功率恒定；所述慢速充电模式进行低功率充电；充电功率模型为
式中f为功率选择函数，单位为千瓦kW，x为电池剩余电量百分比。
步骤3中，所述优化模型以变压器功率峰谷差最小化作为目标函数，即min F2，
其中
F2＝max F1-min F1 (4)
式中F1为变压器功率，F2为变压器功率峰谷差；
约束条件为
其中
F1＝Pbase.t+Pvehicle.t-Ppv.t (6)
式中Pbase.t表示t时刻居民用电消耗的功率；Pvehicle.t表示t时刻电动汽车充电消耗的功率； Ppv.t表示t时刻光伏发电的输出功率；SN表示变压器的额定容量；表示变压器额定功率因数。
一种实施例中有500辆电动汽车需要进行充电，以15分钟作为时间间隔，将一天分为96 个时间段，采用莫楞贝突变遗传算法对每辆电动车的充电时间进行优化，优化的结果如图4 所示。图4表明采用莫楞贝突变遗传算法时电动汽车的充电负荷分布合理，在不过载的情况下有效降低了峰谷差。采用遗传算法进行优化时，由于遗传算法的早熟问题，很快收敛到局部最优解但不是全局最优解，导致不能很好的优化，部分时段的负荷超过了变压器功率额定值。无序充电时最大负荷和最小负荷分别为3328.32kW和310.31kW，峰谷差率为90.68％；采用遗传算法进行优化时最大负荷和最小负荷分别为2828.18kW和698.9kW，峰谷差率为 75.29％；采用莫楞贝突变遗传算法进行优化时最大负荷和最小负荷分别为2221.22kW和 774.48kW，峰谷差率为65.13％；在不超过变压器功率额定值的前提下，比无序充电时的峰谷差率降低了25.55％，遗传算法优化时的峰谷差率降低了10.16％，实现了削峰填谷。

Claims (5)

1.一种电动汽车有序充电优化方法，其特征在于，该充电优化方法所采用的充电优化系统包括处理模块、通信模块、信息获取模块和功率选择模块，信息获取模块和功率选择模块分别经通信模块与处理模块连接，信息获取模块和功率选择模块分别与电动汽车连接，电动汽车有序充电优化方法具体步骤如下，
步骤1：当电动汽车接入充电桩时，获取电动汽车的接入时间、剩余电量和用户期望电量充满时间；
步骤2：根据所获得的剩余电量信息选择充电功率；
步骤3：根据当前小区的用户用电负荷信息、光伏发电输出功率信息和电动汽车充电负荷相关信息，建立优化模型，以小区变压器功率峰谷差最小化作为优化目标构筑目标函数，以不超过变压器额定功率作为约束条件，采用莫楞贝突变遗传算法对电动汽车的充电时间进行求解，得到每辆电动汽车的最佳接入时间；
步骤4：根据莫楞贝突变遗传算法求解结果，作出相应的用电负荷曲线。
2.根据权利要求1所述的电动汽车有序充电优化方法，其特征在于，所述采用莫楞贝突变遗传算法对电动汽车的充电时间进行求解，具体步骤如下，
步骤1：生成初始种群，Np为种群中个体数量，设置总迭代数、总变异数；
步骤2：随机选择2个个体进行交叉，若交叉后优于亲本则进行替换；
步骤3：交叉数增加1，迭代数增加1；
步骤4：判断交叉数是否不小于Np/2；
步骤4.1：若交叉数小于Np/2，则执行步骤2；
步骤4.2：若交叉数大于等于Np/2，则执行步骤5；
步骤5：根据适应度来分配总群；
步骤6：随机选择个体进行变异，若变异后优于亲本则进行替换；
步骤7：变异数增加1，迭代数增加1；
步骤8：判断变异数是否大于等于总变异数；
步骤8.1：若变异数大于等于总变异数，则执行步骤9；
步骤8.2：若变异数小于总变异数，则执行步骤6；
步骤9：根据适应度来分配总群；
步骤10：判断是否达到总迭代数；
步骤10.1：若未达到总迭代数，则执行步骤2；
步骤10.2：若达到总迭代数，则结束。
3.根据权利要求2所述的电动汽车有序充电优化方法，其特征在于，所述莫楞贝突变遗传算法的变异采用的变异算子如下
m'i＝mi±rangei·γ,ai＜mi＜bi (1)
式中mi为要突变的参数，m'i为莫楞贝突变的结果参数，rangei为突变范围；
式中γ为突变概率，αk∈{0,1}，其中概率
4.根据权利要求1-3任意一项所述的电动汽车有序充电优化方法，其特征在于，所述选择充电功率为选择快速充电模式或者慢速充电模式；所述快速充电模式充电过程中保持功率恒定；所述慢速充电模式进行低功率充电；充电功率模型为
式中f为功率选择函数，单位为千瓦kW，x为电池剩余电量百分比。
5.根据权利要求1或2所述的电动汽车有序充电优化方法，其特征在于，步骤3中，所述优化模型以变压器功率峰谷差最小化作为目标函数，即min F2，
其中
F2＝max F1-min F1 (4)
式中F1为变压器功率，F2为变压器功率峰谷差；
约束条件为
其中
F1＝Pbase.t+Pvehicle.t-Ppv.t (6)
式中Pbase.t表示t时刻居民用电消耗的功率；Pvehicle.t表示t时刻电动汽车充电消耗的功率；Ppv.t表示t时刻光伏发电的输出功率；SN表示变压器的额定容量；表示变压器额定功率因数。
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Denomination of invention: An Optimization Method and System for Ordered Charging of Electric Vehicles

Granted publication date: 20221004

License type: Common License

Record date: 20231024