CN110843559A - 电动车辆预约充电系统及方法 - Google Patents

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金贤燮
朴仁锡
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Kia Corp
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Hyundai Motor Co
Kia Motors Corp
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Abstract

本申请涉及一种电动车辆预约充电系统及方法。所述系统包括：通信控制器，其接收充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息；车辆控制器，其利用充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息、基于预设的最小成本充电模式的输入来确定预设的充电曲线，基于根据充电曲线预设的最优充电状态曲线和最优充电功率曲线来执行充电状态控制；以及充电器，其执行用于充电或放电的功率控制，以对应于通过充电状态控制确定的目标充电放电功率指令。

Description

电动车辆预约充电系统及方法
技术领域
本申请涉及一种电动车辆预约充电技术，更具体地，涉及一种电动车辆预约充电系统及方法，其利用按小时的电力费用信息、驾驶员的充电时间以及目标充电量作为输入，在进行充电之前按小时计算能够使在整个充电区间期间的充电费用最小的最优充电功率，然后基于此对车辆电池进行充电。
背景技术
近来，环境和能源问题日益增加，并且正在开发用于解决这些问题的电动车辆作为未来的交通工具。电动车辆包括纯电动车辆、插电式混合动力车辆等。这些车辆需要用于运行的充电电池，并且为此目的，电池可以在家或在充电站进行充电。当在家用充电设施处进行慢速充电时，充电到90％或更多的电量状态(SOC)需要大约5小时或更长时间。
同时，当这种车辆用于通勤时，早间行驶、晚间充电的模式会对某一小时区间内的电网或分布式电源产生不利影响，并且增加了电网的整体最大消耗量。这是与最大电力消耗量相匹配的量，并且当使用更多电力时，具有大约10％的储备比例的当前电力系统需要额外的发电设施并且浪费大量电量，因此降低了其能量效率。另外，一般的电费随小时区间变化，因此，即使充入相同量的电能，总充电费用也可能根据充电方法而变化。
因此，已经提出了使充电费用最小的方法。已经考虑到了以下方法：用于通过用户的充电条件输入(例如，使用时间设置、充电电量设置和充电操作划分设置)来节省充电成本的方法、考虑每个小时区间的充电费用来选择具有较低电费的小时区间进行充电控制的方法、根据预计完成时间所在的充电小时区间中的时间以及每个小时区间的费用之间的差异来划分情况的方法、用于确定分布式电源和商用电源之间的充电并且执行充电车辆向未使用的电力最大的小时区间偏移的方法等。
然而，即使在这些方法中，存在的问题是用户必须设置单独的充电条件以节省费用、或者与电网的电力来源(太阳能、风能、热能等)的使用密切相关，或者必须要考虑每个小时区间的充电费用，为找到所有情况计算量过大，或者需要偏移充电时间、加快和减慢特定功率的充电等。因此，在对电池充电时，需要使整体充电费用最小的充电策略。
本部分中所描述的内容仅仅是为了理解本申请的背景，并且可以包括本申请所属领域的技术人员之前未知的内容。
发明内容
本申请提供一种电动车辆预约充电系统及方法，即使用户没有设置额外的充电条件以节省费用，所述电动车辆预约充电系统也可以以最小的成本对电池充电。
此外，本申请提供一种电动车辆预约充电系统及方法，其可以利用每小时区间的电费信息来执行车辆的充电费用的优化，而与电网的电力来源的使用无关。本申请的另一个目的是提供一种电动车辆预约充电系统及方法，其可以通过应用动态规划算法来减少计算时间，从而即使以车辆的发动机控制单元(ECU)的计算水平也能对整个区域进行优化。本申请的又一个目的是提供一种电动车辆预约充电系统及方法，其可以以每小时可变的最优充电功率充电，而不是偏移充电时间，或者加快或减慢特定功率的充电。
为了实现这些目的，本申请提供了一种电动车辆预约充电系统，其利用按小时的电力费用信息、驾驶员的充电时间以及目标充电量作为输入，在充电前按小时计算最优充电功率，该最优充电功率能够使在整个充电区间期间的充电费用最小，然后，基于此对车辆的电池充电。
一种电动车辆预约充电系统可以包括：通信控制器，其配置为接收充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息；车辆控制器，其配置为利用充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息、基于预设的最小成本充电模式的输入来确定预设的充电曲线，并且根据基于所述充电曲线所预设的最优充电状态曲线和最优充电功率曲线来执行充电状态控制；以及充电器，其配置为执行用于充电或放电的功率控制，以对应于通过所述充电状态控制确定的目标充电放电功率指令。
另外，充电曲线可以是基于预设的最小成本充电模式的输入所预设的第一充电曲线，或者是在没有第一充电曲线时使用预设的动态规划方法确定的第二充电曲线。充电预约设置信息可以包括目标充电量、预约充电完成时间以及充电模式。功率控制可以调整电压和电流以对应于通过最优充电状态曲线和最优充电功率曲线确定的目标功率指令。
进一步地，最优充电功率曲线是表明时间与功率之间的关系的曲线，并且最优充电状态曲线是表明时间与充电状态之间的关系的曲线。当不是最小成本充电模式的输入时，第一充电曲线执行由用户设置的用户条件充电控制或一般充电控制。车辆控制器可以配置为当在执行功率控制时，在电力费率信息变化时再次确定充电曲线。
可以利用以下信息生成所述第二充电曲线：基于电力费率信息的包括每小时区间的电量的费率的电力费率映射表；基于所述电力费率映射表的充电约束条件信息，所述充电约束条件信息包括起始充电状态、目标充电状态、充电起始时间、充电完成时间和系统最大充电功率；以及功率搜索网格(grid)信息，所述功率搜索网格信息满足充电约束条件信息而生成，并且以起始充电状态与目标充电状态之间的任意间隔、以充电起始时间与充电完成时间之间的任意间隔、以0kw与系统最大充电功率之间的任意间隔来生成网格。
此外，可以利用以下信息生成所述第二充电曲线：基于电力费率信息的包括每小时区间的电量的费率的电力费率映射表；基于所述电力费率映射表的充电约束条件信息，所述充电约束条件信息包括起始充电状态、目标充电状态、充电起始时间、充电完成时间和系统最大充电功率；以及功率搜索网格信息，所述功率搜索网格信息满足充电约束条件信息而生成，并且以起始充电状态与目标充电状态之间的任意间隔、以充电起始时间与充电完成时间之间的任意间隔、以系统最大放电功率与系统最大充电功率之间的任意间隔来生成网格。
系统最大充电功率反映了电池、充电装置以及充电器中的至少一个的特性。另外，可以通过以反向方法从最后一小时计算每小时和充电状态中的充电成本来生成中间映射图，并且可以使用中间映射图以正向方法来计算第二充电曲线。可以使用为每个充电状态中的每个网格所存储的中间映射图来获取第二充电曲线，所述中间映射图是以反向方法从最后一小时获取的。
根据本申请的另一个示例性实施方案，电动车辆预约充电系统可以包括：通信控制器，其配置为接收充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息；车辆控制器，其配置为利用充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息、基于预设的最小成本充电模式的输入来确定预设的充电曲线，并且生成充电曲线；以及充电器，其配置为根据基于所述充电曲线所预设的最优充电状态曲线和最优充电功率曲线来执行充电状态控制，并且执行用于充电和放电的功率控制以对应于通过充电状态控制所确定的目标充电放电功率指令。
根据本申请的又一个示例性实施方案，电动车辆预约充电方法可以包括：由通信控制器接收充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息；由车辆控制器利用充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息、基于预设的最小成本充电模式的输入来确定预设的充电曲线，并且根据基于所述充电曲线所预设的最优充电状态曲线和最优充电功率曲线来执行充电状态控制；由充电器执行用于充电或放电的功率控制，以对应于通过充电状态控制确定的目标充电放电功率指令。
根据本申请的再一个示例性实施方案，电动车辆预约充电方法可以包括：由通信控制器接收充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息；由车辆控制器利用充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息、基于预设的最小成本充电模式的输入来确定预设的充电曲线，并且生成充电曲线；由充电器根据基于所述充电曲线所预设的最优充电状态曲线和最优充电功率曲线来执行充电状态控制，并且执行用于充电或放电的功率控制以对应于通过充电状态控制所确定的目标充电放电功率指令。
根据本申请，即使用户没有设置额外的充电条件以节省相关费用，也可以以最小的成本对车辆电池充电。另外，可以利用每小时区间的电费信息来执行车辆的充电费用的优化，而与电网的电力来源的使用无关。还可以通过应用动态规划算法来减少计算时间，从而即使以车辆的发动机控制单元(ECU)的计算级别也能优化整个区域。另外，可以以每小时可变的最优充电功率充电，而不是偏移充电时间，或者加快或减慢特定功率的充电。
附图说明
现在将参照由所附附图显示的本发明的某些示例性实施方案来详细地描述本发明的以上及其它特征，这些附图在下文中仅以示意的方式给出，因而对本发明是非限制性的，在这些附图中：
图1为根据本申请的示例性实施方案的电动车辆预约充电系统的框图；
图2是根据本申请的示例性实施方案的图1中示出的车辆控制器的详细框图；
图3为根据本申请的另一个示例性实施方案的电动车辆预约充电系统的框图；
图4A和图4B为示出根据本申请的示例性实施方案的最小成本预约充电控制过程的流程图；
图5A为示出根据本申请的示例性实施方案的图4A和图4B中所示的为优化电网(grid)-车辆的充电成本的优化执行框中的优化过程的流程图；
图5B为示出根据本申请的示例性实施方案的图4A和图4B中所示的为优化包括车辆-电网的充电成本的优化执行框中的优化过程的流程图；
图6为示出根据本申请的示例性实施方案的基于图5A和图5B的优化过程的动态规划(DP)的流程图；
图7为示出根据本申请的示例性实施方案的图6中示出的S610中的详细过程的流程图；
图8为示出根据本申请示例性实施方案的图6中示出的S620中的详细过程的流程图；以及
图9A至图15为示出根据本申请的示例性实施方案的在细分每个小时区间的电力费率时的电池充电调度优化的示例。
具体实施方式
应当理解，本文中所使用的术语“车辆”或“车辆的”或其它类似术语一般包括机动车辆，例如包括运动型多用途车辆(SUV)、大客车、大货车、各种商用车辆的乘用汽车，包括各种舟艇、船舶的船只，航空器等等，并且包括混合动力车辆、电动车辆、插电式混合动力电动车辆、氢动力车辆以及其它替代性燃料车辆(例如源于非化石的能源的燃料)。正如本文所提到的，混合动力车辆是具有两种或更多动力源的车辆，例如汽油动力和电力动力两者的车辆。
虽然示例性的实施方案描述为使用多个单元来执行示例性的过程，但是应当理解，示例性的过程也可以由一个或多个模块执行。此外，应当理解，术语控制器/控制单元是指包含有存储器和处理器的硬件设备。该存储器被配置成存储模块，并且处理器具体配置成运行所述模块以执行以下进一步描述的一个或多个过程。
此外，本发明的控制逻辑可以实施为计算机可读介质上的非瞬态计算机可读介质，其包含由处理器、控制器/控制单元等执行的可执行程序指令。计算机可读介质的示例包括但不限于ROM、RAM、光碟(CD)-ROM、磁带、软盘、闪盘驱动器、智能卡和光学数据存储设备。计算机可读记录介质还可以分布在网络连接的计算机系统上，使得计算机可读介质例如通过远程信息处理服务器或控制器局域网(CAN)以分布方式存储和执行。
本文所使用的术语仅用于描述具体实施方案的目的并且不旨在限制本发明。正如本文所使用的，单数形式“一”、“一个”和“所述”旨在也包括复数形式，除非上下文另有清楚的说明。还将理解，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，指明存在所述特征、数值、步骤、操作、元件和/或组件，但是不排除存在或添加一种或多种其他的特征、数值、步骤、操作、元件、组件和/或其群组。正如本文所使用的，术语“和/或”包括一种或多种相关列举项目的任何和所有组合。
除非特别声明或者从上下文显而易见的，本文所使用的术语“约”被理解为在本领域的正常公差范围内，例如在均值的2个标准差内。“约”可被理解为在指定值的10％、9％、8％、7％、6％、5％、4％、3％、2％、1％、0.5％、0.1％、0.05％或0.01％之内。除非上下文另有清楚的说明，否则本文提供的所有数值通过术语“约”来修改。
可以在本申请中进行各种修改和各种示例性实施方案，使得在附图中示出并在说明书中详细描述具体的示例性实施方案。然而，应该理解，并不旨在将本申请限制于特定公开的形式，而是包括落入本申请的精神和技术范围内的修改形式、等价形式及替换形式。
在描述每个附图时，相同的附图标记用于相同的元件。术语“第一”、“第二”等可以用于说明各种组件，但是组件不应受术语限制。这些术语仅用于区分一个组件与另一个组件。例如，第一组件可以被称为第二组件，类似地，第二组件也可以被称为第一组件，而不脱离本申请的范围。应当进一步理解，例如在常用词典中定义的那些术语应额外理解为具有与其在相关领域的上下文中的含义一致的含义，并且不理解为理想化或过于正式的意义，除非在本申请中明确如此定义。
在下文中，将参考附图详细描述根据本申请的示例性实施方案的电动车辆预约充电系统及方法。图1为根据本申请的示例性实施方案的电动车辆预约充电系统100的框图。参考图1，电动车辆预约充电系统100可以包括车辆控制器110、通信控制器120、电池控制器130、充电器140等。
通信控制器120可以配置为接收充电预约设置信息和/或电力费率信息，以向车辆控制器110发送该信息。充电预约设置信息可以由用户10生成，并且充电预约设置信息可以包括目标充电量、预约充电完成时间、充电模式等。可以从管理服务器20发送电力费率信息。可以使用电量状态(SOC)来描述目标充电量，但不限于此，并且还可以使用健康状态(state of health，SOH)、放电深度(depth of discharging，DOD)、功能状态(state offunction，SOF)等。
管理服务器20可以与电网(未示出)连接，并且可以配置为提供关于使用的电量的费率信息。管理服务器20还可以配置为通过供电单元(未示出)计算用于充电的总电量的费率，并且以该费率向电动车辆所有者收费。为此目的，作为数据库，管理服务器20可以包括电动车辆信息、用户信息、费率信息等。
通信控制器120可以由音频-视频导航(AVN)、远程信息处理单元(TMU)等整体地组成，并且可以分别配置为独立式的。另外，AVN可以是例如智能电话、记事本等的通信终端。车辆控制器110可以配置为基于利用充电预约设置信息和电力费率信息的预设的最小成本充电模式的录入或输入来确定预设充电曲线，并且可以配置为生成与充电曲线对应的充电功率指令。
电池控制器130可以配置为优化车辆的电池管理，从而提高能量效率并延长电池的寿命。电池控制器130还可以配置为实时监测电池的电压、电流和温度，并且预先防止过度充电和过度放电，从而提高电池的安全性和可靠性。具体地，电池控制器130可以配置为检测充电器140中的电池状态，并且基于该电池状态向车辆控制器110发送SOC信息。
充电器140可以配置为从充电站(未示出)的连接器30接收最大功率信息和功率，以基于车辆控制器110的充电功率指令向电池(未示出)供应充电功率。另外，充电器140可以包括从连接器传递的最大功率信息，以向车辆控制器110提供可以充电的整个系统的最大功率信息。
图2为图1中示出的车辆控制器110的详细框图。参考图2，车辆控制器110可以包括：信息获取模块210、条件确定模块220、充电成本优化模块230、控制模块240、功率控制模块250等；所述信息获取模块210配置为获取充电预约设置信息和电力费率信息；所述条件确定模块220配置为基于预设的最小成本充电模式的录入或输入来确定预设的第一充电曲线；所述充电成本优化模块230配置为在没有确定的第一充电曲线时，通过使用预设的动态规划(DP)优化充电成本来确定第二充电曲线；所述控制模块240配置为基于第一充电曲线或第二充电曲线执行充电控制；所述功率控制模块250配置为基于充电控制向充电器发送充电功率指令。
本文中，最小成本充电模式是指：在对电池充电时，使总充电电力费率最小的充电控制。另外，动态规划是一种优化技术，其用于通过“贝尔曼原理(Principle of Bellman)”以反向方法搜索使定义的成本最小的控制变量，从而找到所有情况的最小解。
充电成本优化模块230执行DP优化以使充电费用最小，然后在满足预约充电完成时间和目标充电量的同时执行充电控制。图2中，充电成本优化如下。
等式1
Figure BDA0002059928380000071
其中，J表示总充电成本，Pchg表示充电功率，Cchg表示充电成本，Pchg_MAX表示最大充电功率，k表示0到N-1。
等式2
Pbat(k)＝Pcha(k)×ηeff(k)
其中，Pbat表示电池输入功率，ηeff表示充电效率。
SOC控制如下。
等式3
Figure BDA0002059928380000072
其中，Pchg_cmd表示功率指令，P*chg(k)表示最优功率曲线，SOC*chg(k)表示最优SOC曲线。SOCact(k)表示当前的实际SOC曲线，f表示用于输出两个值之间的差的函数。功率控制是为了遵循功率指令Pchg_cmd(k)的电压/电流控制。
上述等式表示仅从电网到车辆(电网→车辆)的充电。相应地，当包括了从车辆到电网(车辆→电网)的充电时，等式如下。
等式4
Figure BDA0002059928380000073
其中，Pdischg_MAX表示最大放电功率。因此，在电网→车辆时，Pchg的范围仅限于系统最大充电功率。相反，在车辆→电网时，Pchg的范围限于系统的最大充电功率Pchg_MAX和最大放电功率Pdischg_MAX，并且系统效率等式根据充电情况和放电情况一分为二。这种情况可以用以下等式表示。
等式5
Pbat(k)＝Pchg(k)×chgeff(k)，若充电
Pchg(k)＝Pbat(k)×ηdischgeff(k)，若放电
其中，ηηchgeff表示充电效率，ηdischgeff表示放电效率。
图3为根据本申请的另一个示例性实施方案的电动车辆预约充电系统的框图。在图3中，与图1不同，在充电器140侧执行充电状态控制(例如，SOC控制)和功率控制。换句话说，在图1中，可以在车辆控制器110侧执行充电成本优化和SOC控制，并且可以在充电器140侧执行功率控制。相反，在图3中，可以在车辆控制器110侧仅执行充电成本优化，并且可以在充电器140侧执行SOC控制和功率控制。参考图3，充电器140侧可以配置为利用最优充电功率映射图310和最优SOC映射图320来执行充电状态控制和功率控制。
最优充电功率映射图310是表明时间与功率之间的关系的映射图，并且最优状态映射图320是表明时间与充电状态(例如，SOC)之间的关系的映射图。如上所述，在本申请的示例性实施方案中已经由SOC描述了充电状态，但是充电状态也可以是健康状态(SOH)、放电深度(DOD)、功能状态(SOF)等。
换句话说，例如，图1和图3为根据SOC控制的执行对象的协同控制配置的示例。由于车辆控制器110执行SOC控制，因此在优化计算之后的实际充电期间，图1中将最优充电功率指令发送到充电器140。另一方面，由于充电器140执行SOC控制，因此在优化计算之后，图3中将每小时的最优充电功率映射图和最优SOC映射图发送到充电器，并且充电器在实际充电周期中执行SOC控制和功率控制以向电池充电。
图4A和图4B为示出根据本申请的示例性实施方案的最小成本预约充电控制过程的流程图。参考图4A至图4B，电动车辆的用户通过通信控制器120向车辆输入充电预约设置信息(例如，目标充电量、预约充电完成时间、充电模式等)，以用于充电。输入信息可以发送到车辆控制器110(S410)。
然后，车辆控制器110可以配置为通过通信控制器120与管理服务器20进行通信，从通信控制器120向车辆输入每小时的每单位时间的电力费率信息。输入信息可以发送到车辆控制器110(S420)。电力费率(即电费)是时间与负载的函数。然后，车辆控制器110可以配置为确认充电模式是否是最小成本充电模式(或智能充电模式)(S430)。智能充电模式直接调节电源(例如，充电站)中的充电时间和充电量。
车辆控制器110可以配置为当在S430中充电模式是最小成本充电模式时，确认是否确定出最优充电曲线(S440)。换句话说，充电器140可以配置为确认可以通过外部电源(例如，充电站)向车辆发送的信息(例如功率、电流和电压(最大、额定))，然后充电器140可以配置为将该信息发送到车辆控制器110。车辆控制器110考虑系统能够允许的最大功率/电压/电流的信息，并且可以配置为执行在预约充电完成时间内能够达到电池的目标充电量(未示出)、同时使总电力费率最小的优化计算，以计算每小时的最优充电功率和充电曲线。
在S440中，当没有计算出充电曲线时，可以执行优化执行框401。在优化执行框401中，可以将输入的信息转换为用于执行优化计算的格式(例如，电费信息处理、充电约束条件确定和搜索网格生成)(S451)，并且可以通过执行基于动态规划的充电成本优化计算来生成作为优化计算结果的充电曲线(S452)。充电曲线可以包括功率曲线和充电状态曲线(例如，SOC曲线)，该充电曲线在进入最小成本充电模式时变为按小时的最优曲线。
作为执行优化执行框401的结果，所获得的每小时的最优功率曲线和充电状态曲线信息可以用于执行最优充电控制(S460)。同时，在S440中，当计算出充电曲线时，可以确定充电曲线是否与从图1中的管理服务器20接收的电力费率信息(即，电费信息)相同(S450)。作为确认的结果，当电力费率信息与充电曲线不相同时，该过程可以进行到S451。
相反，在S450中，当充电曲线与电力费率信息相同时，充电状态控制可以执行S460。可以通过充电功率指令正前馈(FF)项计算或充电功率指令正前馈(FF)+正反馈(FB)项计算来计算充电功率指令Pchg_FFcmd和Pchg_cmd。
本文中，f()的示例是比例积分微分(PID)控制。另外，最优充电功率和最优SOC是优化计算的结果，并且可以使用实际SOC的估计值。换句话说，每小时的最优充电功率信息可以用作遵循最优SOC的前馈控制项。然后，目标SOC信息与实际SOC之间的差异可以用作反馈控制项。充电功率指令＝最优充电功率+f(最优SOC－实际SOC)。
当采用由此获得的每小时的充电功率指令对电池充电时，可以遵循通过优化计算过程所获得的最优SOC。在本申请中，这称为充电状态控制(例如，SOC控制)。然后，可以执行对电力电子装置的电压/电流的具体控制，使得图1中的充电器140遵循充电功率指令S470。同时，在S430中，当不是最小成本充电模式时，车辆控制器110可以配置为确认充电模式是否是用户条件充电模式(S431)。根据确认的结果，当在S431中充电模式是用户条件充电模式时，可以执行用户条件充电控制，当不是用户条件充电模式时，可以执行一般充电控制(S433和S435)。然后，车辆控制器110可以配置为确认充电完成(S480)。换句话说，当在电池充电控制期间部分地改变电力费率信息时，可以再次执行S420至S480。
图5A为示出图4A至图4B中所示的优化执行框401中的仅用于电网-车辆的充电成本优化的优化过程的流程图。换句话说，图5A示出了仅针对电网→车辆的充电成本优化过程。参考图5A，车辆控制器110可以配置为处理电力费率信息(S510-1)。换句话说，车辆控制器110可以配置为生成按小时的电力费率映射表501-1。电力费率映射表501-1可以包括每小时的电量费用。下午6点至7点期间的1kwh的电力费率是140，下午8点至9点期间的电力费率是110。然后，当下午6点至7点期间使用30kwh时，费率是700。
然后，车辆控制器110可以配置为基于电力费率映射表501-1确定充电约束条件(S520-1)。换句话说，可以以充电约束条件生成表502-1。表502-1可以包括起始/目标充电SOC、充电起始/完成时间、系统最大充电功率等。可以在车辆控制器110中接收并存储系统(例如，电池、充电器和充电设备)的起始/目标充电SOC、充电起始/完成时间和最大充电功率信息。系统的最大充电功率反映了电池和充电器的特性。然后，车辆控制器110可以配置为生成满足充电约束条件的搜索网格信息(S530-1)。搜索网格信息503-1可以包括初始SOC-目标SOC、任意间隔、开始时间-结束时间、任意间隔、最大充电功率-0kw、任意间隔等。
搜索网格信息503-1示出了从初始SOC到目标SOC、以任意间隔形成的SOC网格，并且对于每个SOC的情况，通过从充电功率0到最大充电功率以任意间隔划分来形成充电功率网格。当SOC间隔的数量是M、时间间隔的数量是N+1、并且充电功率间隔的数量是L时，所形成的网格的总数最终是M×(N+1)×L。然后，车辆控制器110可以配置为执行基于动态规划(DP)的充电成本优化(S540-1)。这里，J表示充电成本，并且min表示最小化函数。
图5B为示出图4A和图4B中所示的优化执行框401中的包括车辆-电网的充电成本优化的优化过程的流程图。换句话说，图5B是用于执行包括车辆→电网和电网→车辆的充电成本优化的流程图。参考图5B，车辆控制器110可以配置为处理电力费率信息(S510-2)。换句话说，车辆控制器110可以配置为生成按小时的电力费率映射表501-2。电力费率映射表501-2可以包括对应于充电和放电的每小时的电量的费率。在充电时，可以从网格向车辆供电，在放电时，可以从车辆向网格供电。因此，当电力小于0kwh时，可以将电力传输到网格以获得收益。
进一步，车辆控制器110可以配置为基于电力费率映射表501-2确定充电/放电约束条件(S520-2)。换句话说，可以以充电/放电约束条件生成表502-2。表502-2可以包括起始/目标SOC、充电起始/完成时间、最大充电功率、最大放电功率等。系统的最大充电功率反映了电池和充电器的特性。
另外，车辆控制器110可以配置为生成满足充电/放电约束条件的搜索网格信息(S530-2)。搜索网格信息503-2可以包括初始SOC-目标SOC、任意间隔、起始时间-结束时间、任意间隔、最大充电功率-最大放电功率、任意间隔等。然后，车辆控制器110可以配置为执行基于动态规划(DP)的充电成本优化(S540-2)。
图6为示出图5A和图5B的S540-1和S540-2中所示的基于动态规划(DP)的优化过程的流程图。参考图6，可以首先执行反向计算(S610)。在这个反向计算概念601中，可以得出成本-行驶映射图和最大充电功率映射图，所述成本-行驶映射图表示从特定时间k和特定SOC行驶到目标SOC时的总消耗成本，所述最大充电功率映射图表示特定时间k和特定SOC时的充电功率。然后，可以执行正向计算(S620)。在这个正向计算概念602中，当初始SOC(k＝0)输入到最优充电功率映射图时，可以获得整个时间(k＝0-N)上的最优充电功率曲线和最优SOC曲线。
图7为示出图6中所示的S610的详细过程的流程图。参考图7，在步骤N-1，从每个SOC网格到最终目标SOC(值或范围)(步骤N)所消耗的充电成本的最小成本和此时的充电功率存储在各个SOC网格中(例如，SOC 90％、88％、86％等)(S710)。在步骤N-1→步骤N部分，示出了最小成本充电功率计算概念701。
在步骤k中(k≤0＜N-1)：在步骤N-2中(即步骤k(k＝N-2))，可以将从每个SOC网格到步骤N-1所消耗的充电成本与在此时达到的SOC中的充电成本(成本-行驶的成本)相加的成本的最小成本，以及在此时的充电功率存储在各个SOC网格中(S720)。在步骤k中(0到N-2部分)，示出了最小成本充电功率计算概念702。最小成本充电功率计算概念702为SOC 50％的示例。
用于研究所有情况以搜索最小成本的方法是最基础的全局优化方法，但是当充电时间设置较长或者细分电力费率时，计算量过大，从而需要服务器级的计算能力。因此，为了克服这种不足，将以反向方法从最后一小时计算贝尔曼方程的动态规划方法应用于预约充电控制。
在执行反向计算时，可以计算并绘制出每小时和每个SOC的充电成本。另外，可以通过使用由执行反向计算所获得的映射执行正向计算来计算最优充电/SOC曲线。
在图7中，arg min()是用于获得使函数(Pchg(k)等)最小的k值的函数。图8为示出图6中所示的S620的详细过程的流程图。参考图8，可以计算步骤0→步骤N部分的最小成本充电功率曲线(S810)。示出了正向计算执行概念801。在通过执行反向计算而获得的步骤k中，可以利用为每个SOC网格存储的最优充电功率映射图来获得最优充电功率和SOC曲线。由于在步骤k＝0时的SOC是充电起始SOC，例如，当充电起始SOC是10％时，可以依次执行步骤k＝1、2、3并且SOC可以增加。本文中，ηsys表示系统效率，Rbat表示电池阻抗，Voc表示电池的开启电压，并且Qb表示电池的充电量。
图9A为示出根据本申请的实施方案的在细分每小时区间的电力费率时的电池充电调度优化的示例。每小时区间的电力费率(即，电费)如下。
表1
Figure BDA0002059928380000111
充电起始SOC、目标SOC、充电起始时间、充电完成时间、最大功率的输入等如下。
表2
Figure BDA0002059928380000121
根据以上结果，可以基于大约在4-10小时期间的每小时区间的电力费率进行计费，执行增加电池效率(为VocxIout/VoutxIout)的充电大约在9-10小时期间，在11小时(其为终止时间)之前完成95％充电。相应地，示出了每小时区间的电费图910-1、每小时的充电功率图920-1以及每小时的电池SOC图930-1。
图9B为示出根据本申请的另一个示例性实施方案的在细分每小时区间的电力费率时的电池充电调度优化的示例。每小时区间的电力费率(即，电费)如下。表3
Figure BDA0002059928380000122
充电起始SOC、目标SOC、充电起始时间、充电完成时间、最大充电功率、最大放电功率等的输入如下。
表4
Figure BDA0002059928380000123
根据以上结果，可以在初始功率成本较高的小时区间(例如，0小时到4小时之间)执行电池能量放电(例如，SOC：45％→0％)以向网格供应能量。即，出售电力。同时，可以在成本较低的小时区间(例如，5小时到8小时之间)以最大功率对电池充电(例如，SOC：0％→95％)。因此，示出了每小时区间的电费图910-2、每小时的充电功率图920-2以及每小时的电池SOC图930-2。图10为示出根据图9A的电池效率的图。
图11为示出根据本申请的示例性实施方案的在细分每小时区间的电力费率时的电池充电调度优化的示例。每小时区间的电力费率(即，电费)如上表所示，并且充电起始SOC、目标SOC和充电完成时间的输入如下。
表5
Figure BDA0002059928380000131
根据以上结果，早期充电调度从大约4-10小时区间变为大约2-7小时区间以满足SOC 95％的充电。相应地，示出了每小时区间的电费图1110、每小时的充电功率图1120，以及每小时的电池SOC图1130。
图12为示出根据本申请的示例性实施方案的在细分每小时区间的电力费率时的电池充电调度优化的示例。即，这是一个按分钟说明的示例。每小时区间的电力费率(即电费)如表1所示，充电起始SOC、目标SOC和充电完成时间的输入如表2所示。根据以上结果，根据4到10小时区间之间的电力费率变化，以持续电力对电池充电。相应地，示出了每小时区间的电费图1210、每小时的充电功率图1220以及每小时的电池SOC图1230。
图13为示出根据本申请的示例性实施方案的在细分每小时区间的电力费率时的电池充电调度优化的示例。每小时区间的电力费率(即，电费)如表1所示，并且充电起始SOC、目标SOC和充电完成时间如下。
表6
Figure BDA0002059928380000132
根据上述结果，充电调度从大约4-10小时区间变为大约5-8小时区间(其为最低电力费率区间)。最大功率为40kW，但在40kW或更低的范围内进行充电，以提高电池效率。相应地，示出了每小时区间的电费图1310、每小时的充电功率图1320以及每小时的电池SOC图1330。图14为示出根据图13的电池效率的图。
图15为示出根据本申请的示例性实施方案的在细分每小时区间的电力费率时的电池充电调度优化的示例。即，图15示出了应用每小时区间的电力费率的累积定价的情况。每小时区间的电力费率(即，电费)如下。
表7
小时 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
10kwh 140 120 110 100 50 50 50 100 105 120 130
20kwh 420 360 330 300 150 150 150 300 315 360 390
30kwh 700 600 550 500 250 250 250 500 525 600 650
充电起始SOC、目标SOC和充电完成时间的输入如上表所示。根据以上结果，可以通过将充电小时区间从大约5-8小时改变为大约0-11小时区间而对功率进行平均，从而改变充电调度，以避免电力累积定价。相应地，示出了每小时区间的电费图1510、每小时的充电功率图1520以及每小时的电池SOC图1530。
另外，关于本文中公开的示例性实施方案说明的方法或算法的步骤实施为可以通过各种计算机装置执行的程序命令格式，以记录在非暂时性计算机可读介质中。非暂时性计算机可读介质可以单独地包括程序(指令)代码、数据文件、数据结构等或包括其组合。
记录在介质中的程序(指令)代码可以是为本申请所专门设计或配置的程序(指令)代码，或者可以是为计算机软件领域的技术人员所已知和可使用的程序(指令)代码。非暂时性计算机可读介质的示例可以包括磁性介质(例如硬盘、软盘和磁带)、光学介质(例如CD-ROM、DVD和蓝光光碟，以及专门配置为存储和执行程序(指令)代码的半导体存储设备(例如ROM、RAM和闪存)。
本文中，程序(指令)代码的示例包括可以由计算机利用解释器等执行的高级语言代码，以及例如由编译器产生的机器语言代码。硬件设备可以配置为作为一个或多个软件模块操作，以便执行本申请的操作，反之亦然。

Claims (15)

1.一种电动车辆预约充电系统，包括：
通信控制器，其配置为接收充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息；
车辆控制器，其配置为利用充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息、基于预设的最小成本充电模式的输入来确定预设的充电曲线，并且根据基于所述充电曲线所预设的最优充电状态曲线和最优充电功率曲线来执行充电状态控制；以及
充电器，其配置为执行用于充电或放电的功率控制，以对应于通过所述充电状态控制确定的目标充电放电功率指令。
2.根据权利要求1所述的电动车辆预约充电系统，其中，所述充电曲线是基于预设的最小成本充电模式的输入所预设的第一充电曲线，或者是在没有第一充电曲线时使用预设的动态规划方法确定的第二充电曲线。
3.根据权利要求1所述的电动车辆预约充电系统，其中，所述充电预约设置信息包括目标充电量、预约充电完成时间以及充电模式。
4.根据权利要求1所述的电动车辆预约充电系统，其中，所述功率控制对电压和电流进行控制，以对应于所述最优充电状态曲线。
5.根据权利要求1所述的电动车辆预约充电系统，其中，所述最优充电功率曲线是表明时间与功率之间的关系的曲线，最优充电状态曲线是表明时间与充电状态之间的关系的曲线。
6.根据权利要求2所述的电动车辆预约充电系统，其中，当不是最小成本充电模式的输入时，所述第一充电曲线执行由用户设置的用户条件充电控制或一般充电控制。
7.根据权利要求1所述的电动车辆预约充电系统，其中，所述车辆控制器配置为在执行功率控制时，当电力费率信息变化时再次确定充电曲线。
8.根据权利要求2所述的电动车辆预约充电系统，其中，利用以下信息生成所述第二充电曲线：基于电力费率信息的包括每小时区间的电量的费率的电力费率映射表；基于电力费率映射表的充电约束条件信息，所述充电约束条件信息包括起始充电状态、目标充电状态、充电起始时间、充电完成时间以及系统最大充电功率；功率搜索网格信息，所述功率搜索网格信息满足所述充电约束条件信息而生成，并且以起始充电状态与目标充电状态之间的任意间隔、以充电起始时间与充电完成时间之间的任意间隔、以0kw与系统最大充电功率之间的任意间隔来形成网格。
9.根据权利要求2所述的电动车辆预约充电系统，其中，利用以下信息生成所述第二充电曲线：基于电力费率信息的包括每小时区间的电量的费率的电力费率映射表；基于电力费率映射表的充电约束条件信息，所述充电约束条件信息包括起始充电状态、目标充电状态、充电起始时间、充电完成时间以及系统最大充电功率；以及功率搜索网格信息，所述功率搜索网格信息满足所述充电约束条件信息而生成，并且以起始充电状态与目标充电状态之间的任意间隔、以充电起始时间与充电完成时间之间的任意间隔、以系统最大放电功率与系统最大充电功率之间的任意间隔来形成网格。
10.根据权利要求9所述的电动车辆预约充电系统，其中，所述系统最大充电功率反映了电池、充电装置以及充电器中的至少一个的特性。
11.根据权利要求2所述的电动车辆预约充电系统，其中，通过以反向方法从最后一小时计算每小时和充电状态的充电成本来生成中间映射图，并且使用所述中间映射图通过正向方法来计算所述第二充电曲线。
12.根据权利要求2所述的电动车辆预约充电系统，其中，使用以反向方法从最后一小时获取的为每个充电状态中的每个网格所存储的中间映射图来获取所述第二充电曲线。
13.一种电动车辆预约充电系统，包括：
通信控制器，其配置为接收充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息；
车辆控制器，其配置为利用充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息、基于预设的最小成本充电模式的输入来确定预设的充电曲线，并且生成充电曲线；以及
充电器，其配置为根据基于所述充电曲线所预设的最优充电状态曲线和最优充电功率曲线来执行充电状态控制，并且执行用于充电和放电的功率控制，以对应于通过所述充电状态控制确定的目标充电放电功率指令。
14.一种电动车辆预约充电方法，包括：
由通信控制器接收充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息；
由车辆控制器利用充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息、基于预设的最小成本充电模式的输入来确定预设的充电曲线，并且根据基于所述充电曲线所预设的最优充电状态曲线和最优充电功率曲线来执行充电状态控制；
由充电器执行用于充电或放电的功率控制，以对应于通过所述充电状态控制确定的目标充电放电功率指令。
15.一种电动车辆预约充电方法，包括：
由通信控制器接收充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息；
由车辆控制器利用充电预约设置信息和放电预约设置信息以及电力费率信息、基于预设的最小成本充电模式的输入来确定预设充电曲线，并且生成充电曲线；
由充电器根据基于所述充电曲线所预设的最优充电状态曲线和最优充电功率曲线来执行充电状态控制，并且执行用于充电或放电的功率控制以对应于通过所述充电状态控制确定的目标充电放电功率指令。
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