CN111177637B - 电动汽车换电站动力电池的容量配置方法 - Google Patents

电动汽车换电站动力电池的容量配置方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111177637B
CN111177637B CN201911232748.3A CN201911232748A CN111177637B CN 111177637 B CN111177637 B CN 111177637B CN 201911232748 A CN201911232748 A CN 201911232748A CN 111177637 B CN111177637 B CN 111177637B
Authority
CN
China
Prior art keywords
power
battery
power battery
exchange station
state
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911232748.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111177637A (zh
Inventor
栾敬钊
吴港
李巍
张明泽
隋佳新
温可瑞
董吉超
周臣
高维奇
李卫东
阴晓光
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Dalian University of Technology
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Liaoning Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Dalian University of Technology
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Liaoning Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dalian University of Technology, State Grid Corp of China SGCC, State Grid Liaoning Electric Power Co Ltd filed Critical Dalian University of Technology
Priority to CN201911232748.3A priority Critical patent/CN111177637B/zh
Publication of CN111177637A publication Critical patent/CN111177637A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111177637B publication Critical patent/CN111177637B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B60L53/80—Exchanging energy storage elements, e.g. removable batteries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/7072—Electromobility specific charging systems or methods for batteries, ultracapacitors, supercapacitors or double-layer capacitors

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Abstract

本发明公开了一种电动汽车换电站动力电池的容量优化配置方法。在明确换电站物理结构的基础上，通过其实际运行机理对动力电池状态转移特性进行建模。换电站内动力电池共存在四种状态，随着时间的推移，四种状态之间相互转化。在分时电价机制下以电动汽车换电站年总综合成本最小化为目标，综合考虑实际运行情况中存在的各种等式以及不等式约束，得出动力电池容量优化配置的数学优化模型。通过对数学模型优化求解，可以得到换电站动力电池的运行调度策略以及配置数量。本发明的这种容量配置方法，减小了换电站的综合成本，提高了换电站的运营利润，可为电动汽车换电站的发展规划以及优化运行提供理论基础，同时也对电动汽车的发展提供了有力支持。本发明适用于充换电一体化模式下的电动汽车换电站。

Description

电动汽车换电站动力电池的容量配置方法
技术领域
本发明涉及及电动汽车换电站运行配置技术领域，特别是涉及电动汽车换电站动力电池的容量优化配置方法。
背景技术
当能源危机与环境污染等重大问题显现时，人们开始逐渐探索对新能源的使用，这使得风力发电与光伏发电近十年迅猛发展，然而它们所具有的间歇随机性给电网带来了巨大挑战，因此众多学者开始追寻如何抑制其出力的不确定性。电池储能因响应速度快、安全可靠等优势成为了主要采用的手段。同时在汽车行业，电动汽车成为了人们逐渐倾向与关注的热点，伴随着一系列补贴与优惠政策的出台，电动汽车保有量持续上升。电动汽车的诞生，于电力系统而言，不仅带来了充电方面的挑战，更带来了可以挖掘的、具有无限潜力的巨大研究价值。电动汽车能源补充的方式有充电方式与换电方式。在换电方式下电池实行租赁制，车主无需购买，并且换电时间仅需几分钟，与燃油汽车补充能源耗时相当，因此换电站逐渐走入人们的视野。国家电网公司为打造电动汽车能源供给体系，提出“换电为主，插充为辅，集中充电，统一配送”方式，鼓励集中充电统一管理。
对电动汽车换电站的容量配置即指对换电站内的动力电池数量进行配置。换电站内配置动力电池的数量既与换电站在初期购买动力电池的初始投资成本有关、也与换电站在实际运行中能否满足用户的换电需求有关。若换电站内配置的动力电池数量较多，对于满足实际运行中用户的换电需求是有优势的，但这必然会带来初始购买成本的增加；反之若为减少初始投资成本而较少地配置动力电池，则面对实际换电情况，不能获得更多的换电收益。如何配置电动汽车换电站内动力电池的数量是换电站建设的首要考虑因素，因此需要对电动汽车换电站内动力电池的容量配置提供一种有效的方法。
发明内容
本发明针对上述问题，提供一种能够考虑实际运行情况的电动汽车换电站动力电池容量配置方法，力求配置结果在实际运行中为最优，减小换电站的综合成本，提高换电站的运营利润。
为了达到上述目的，本发明提供了一种电动汽车换电站动力电池的容量配置方法，具体步骤包括：
S1：换电站的物理结构包括：充电设施、待充电池库、换电设备、满充电池库和控制中心；换电站内的动力电池的运行由控制中心统一调控；将换电站内动力电池分为在四种状态，在换电站充电设施中充电的动力电池称为正在充电状态，C状态；在待充电池库中的动力电池称为待充电状态，W状态；在换电设备中有换电需求的电动汽车上的动力电池称为换电需求状态，need状态；在满充电池库中的动力电池称为满电状态，S状态；换电站内的动力电池随着时序的推移，在四种状态之间相互转换；
S2：设定换电站初期购买的动力电池总数为Ntotal，所述换电站提供换电服务的电动汽车数量为NEV，则换电站内部具有的总动力电池数量Nb则为Nb＝Ntotal-NEV；
S3：将一天的时间分为多个时段，对于t时段处于待充电状态的动力电池，在t+1时段，可能仍然处于待充电状态，即控制中心未在t+1时段安排所述处于待充电状态的动力电池充电；也可能在控制中心的安排下所述处于待充电状态的动力电池在t+1时段开始进入充电设施进行充电，t时段也有因具有换电需求而换下的待充动力电池，因此所述待充电状态的动力电池在时间推移特性下对应的状态表达式为
Figure BDA0002304167870000021
其中，NW(t)表示t时段处于待充电状态的动力电池数量；NW(t+1)表示t+1时段处于待充电状态的动力电池数量；Nneed(t)表示t时段处于换电需求而换下的待充动力电池数量；/>
Figure BDA0002304167870000022
表示t时段从待充电池库开始进入充电设施充电的动力电池数量；
S4：对于t时段处于正充电状态的动力电池，在t+1时段，可能仍然处于正充电状态，即动力电池未在t+1时段内将电量充满；也可能在t+1时段内完成充电，在控制中心的安排下进入了满电电池库；t时段也有处于待充电状态的动力电池开始进入充电设施进行充电，因此正充电状态的动力电池在时间推移特性下对应的状态表达式为
Figure BDA0002304167870000023
其中，NC(t)表示t时段处于正充电状态的动力电池数量；NC(t+1)表示t+1时段处于正充电状态的动力电池数量；/>
Figure BDA0002304167870000024
表示t时段完成充电而进入满电电池库的动力电池数量；
S5：对于t时段处于满电状态的动力电池，在t+1时段，可能仍然处于满电状态，即控制中心未安排动力电池在t+1时段对进入站内有换电需求的电动汽车实现换电；也可能在t+1时段内在控制中心的安排下对进入站内的电动汽车实现换电；t时段也存在位于充电设施中完成充电的动力电池进入了满电电池库，因此满电状态的动力电池在时间推移特性下对应的状态表达式为
Figure BDA0002304167870000032
其中，NS(t)表示t时段处于满电状态的动力电池数量；NS(t+1)表示t+1时段处于满电状态的动力电池数量；Nneed(t)表示t时段进入站内有换电需求的电动汽车数量；
S6：换电站总综合成本包括动力电池的初始投资成本、运行维护成本、动力电池更换成本、寿命周期年限后的剩余价值收益、充电成本以及换电收益；所述换电站容量配置模型即换电站总综合成本的等年值最小化的目标函数表达式为：minC＝Cinv+Cm+Cch-Cre+Cpro-Chuan；
其中，Cinv表示动力电池初始投资成本的等年值，数学表达式为Cinv＝pPEPNtotal·κ；其中，pP表示动力电池的单位容量成本，单位是万元/MWh；Ep表示动力电池的额定容量，单位是MWh；Ntotal表示换电站初期购买的动力电池总数；
κ表示资金等年值折算系数，其数学表达式为
Figure BDA0002304167870000031
其中，r表示折现率；TLCC表示换电站总运行年限，单位是年；
Cm表示动力电池的年运行维护成本，数学表达式为Cm＝pmEPNtotal；其中，pm表示动力电池的单位容量年运行维护成本，单位是万元/MWh；
Cch表示换电站全寿命周期年限内动力电池更换成本的等年值，其数学表达式为
Figure BDA0002304167870000033
其中，NPch表示换电站全寿命周期年限内动力电池的总更换次数，和动力电池在电动汽车中的循环寿命与平均年循环寿命有关，其数学表达式为
Figure BDA0002304167870000034
其中，TSC表示动力电池的循环寿命，单位是年；
Cre表示换电站寿命周期年限后动力电池的剩余价值收益等年值，其数学表达式为
Figure BDA0002304167870000035
其中，pPESC表示动力电池卖出时的单位容量成本，单位是万元/MWh；
Figure BDA0002304167870000038
表示动力电池卖出时的剩余容量，单位是MWh；设定当动力电池不满足电动汽车用户需求需退役处理时，剩余容量为动力电池初始容量的80％，即/>
Figure BDA0002304167870000036
Cpro表示换电站动力电池年充电成本，其数学表达式为
Figure BDA0002304167870000037
其中，et表示全天各时段电网电价，单位为万元/MWh；PC(t)表示全天各时段动力电池的充电功率，其数学表达式为PC(t)＝PCNCing(t)；其中，NCing(t)表示t时段正在充电设施中充电的动力电池数，Pc为单个动力电池充电所需的功率；
Chuan表示换电站年换电收益，换电站对电动汽车用户采取按换电次数收费原则，即汽车用户每次换电池需要向换电站交付一定的费用，换电站年换电收益即为全年每天换电数量与换电单价乘积的累加和，可以列出具体的数学表达式为
Figure BDA0002304167870000042
其中，eh表示电动汽车单次换电单价，单位是万元；
当对换电站总综合成本的各项数学表达式分析完毕后，即可得到该数学优化问题的目标函数，为各成本项累加之和，目标函数的具体数学表达式为：
Figure BDA0002304167870000041
S7：所述换电站总综合成本的等年值最小化的目标函数的约束条件包括换电站内动力电池总数量限制与最大充电动力电池数量限制，换电站内动力电池总数量限制为Nz≤NS(t)+NC(t)+NW(t)≤Nmax，其中，Nz表示换电站内的充电桩数量；Nmax表示换电站内所允许持有的最大动力电池数量；最大充电动力电池数量限制为0≤NCing(t)≤Nz；
S8：根据所述动力电池四个状态转移关系表达式，以及在所述约束条件下，计算换电站总综合成本的等年值最小化的目标函数，对所述换电站容量配置模型进行优化求解，得出换电站动力电池需配置的最优数量。
优选方式下，换电站内部具有的总动力电池数量为恒值，其表达式为Nb＝NS(t)+NC(t)+NW(t)。
优选方式下，为保证换电站为汽车用户提供的动力电池质量，减少动力电池的寿命折损，因此设定动力电池一旦进入充电设施进行充电，只有当动力电池充满电才进入满电电池库，即不存在对动力电池未充满电便停止充电的情况；
动力电池在充电设施中充满电所需时间的表达式为
Figure BDA0002304167870000043
其中，T表示动力电池在充电设施中充满电所需的时间；Ep表示动力电池的额定容量，单位为MWh；SOCend表示动力电池充满电时的荷电状态，为100％；SOCini表示动力电池进入充电设施开始充电时的荷电状态；PC表示动力电池在充电桩中的充电功率，单位为MW。
优选方式下，在t时段由待充电池库开始进入充电设施充电的动力电池数量等于经过充电完成时间T后完成充电而进入满电电池库的动力电池数量，相应的电池数量守恒表达式即为
Figure BDA0002304167870000051
Figure BDA0002304167870000052
为经过充电完成时间T后完成充电而进入满电电池库的动力电池数量。
优选方式下，所述换电站对电动汽车用户采用动力电池租赁模式，换电站负责对电动汽车动力电池的初始购置和运行维护，通过向电动汽车用户出租电池获得收益。
本发明的有益效果是：减小了换电站的综合成本，提高了换电站的运营利润，可为电动汽车换电站的发展规划以及优化运行提供理论基础，同时也对电动汽车的发展提供了有力支持。
附图说明
图1为本发明提供的一种换电站物理结构示意图；
图2为本发明提供的一种换电站内动力电池状态转移关系示意图；
图3为本发明提供的一种换电站各时段电动汽车换电需求数量实例示意图；
图4为本发明提供的一种换电站区域全天各时段分时电价信息实例示意图。
具体实施方式
本发明介绍一种电动汽车换电站动力电池的容量配置方法。该容量配置方法以电动汽车换电站年总综合成本最小化为目标，首先明确电动汽车换电站的物理结构，并对其在实际运行中的运行机理进行建模，根据动力电池在换电站内的不同状态以及实际运行流程，得到动力电池在运行过程中的状态转移关系特性，并通过该特性列出电池状态转移关系表达式。针对换电站动力电池的投资规划与运行成本，通过市场经济学原理列出换电站年总综合成本表达式，并考虑在实际运行情况下的各种等式以及不等式约束，可以得出换电站动力电池容量配置的数学优化模型。
参见图1所示的电动汽车换电站的物理结构示意图。换电站通过公共母线连接于配电网，换电站内的运行由控制中心统一调控。换电站内动力电池共有四种状态：需求状态、待充状态、正在充电状态与满电状态。
所述换电站对电动汽车用户采用动力电池租赁模式，换电站负责对电动汽车动力电池的初始购置和运行维护，通过向电动汽车用户出租电池获得收益。
当电动汽车驾驶盘上显示的电动汽车荷电状态SOC数值不满足于用户的行驶需求后，用户产生换电需求。具有换电需求用户将电动汽车驶入换电站，在换电设施的运行操作中完成对动力电池的拆解与安装，为电动汽车换上满电量动力电池，当换电操作完成后用户驶离换电站。从电动汽车上拆下的待充动力电池首先需要在换电站内进行定期测试，测试其能量密度是否满足电动汽车的续航要求，以及功率密度是否满足其加速性能要求。测试结果中两者之一不满足现行指标要求，则电动汽车需退役处理；若两者均满足现行指标要求，则安排换下的待充动力电池进入换电站内的待充电池库，在电站控制中心的安排下进入充电设施进行充电，充电完成后电池进入满电电池库，满电电池库中的动力电池可以为电动汽车换电。因此，对于换电站而言，内部的动力电池总数量为恒值，其表达式为Nb＝NS(t)+NC(t)+NW(t)。
为保证换电站为汽车用户提供的动力电池质量，减少动力电池的寿命折损，因此设定动力电池一旦进入充电设施进行充电，只有当其充满电才进入满电电池库，即不存在对动力电池未充满电便停止充电的情况。
动力电池在充电设施中充满电所需时间的表达式为
Figure BDA0002304167870000061
其中，T表示动力电池在充电设施中充满电所需的时间；Ep表示动力电池的额定容量，单位为MWh；SOCend表示动力电池充满电时的荷电状态，为100％；SOCini表示动力电池进入充电设施开始充电时的荷电状态；PC表示动力电池在充电桩中的充电功率，单位为MW。因此在t时段由待充电池库开始进入充电设施充电的动力电池数量等于经过充电完成时间T后完成充电而进入满电电池库的动力电池数量，相应的电池数量守恒表达式为
Figure BDA0002304167870000062
Figure BDA0002304167870000063
为经过充电完成时间T后完成充电而进入满电电池库的动力电池数量。
电动汽车换电站动力电池的容量配置方法的具体步骤包括：
S1：参见图2所示的换电站内动力电池状态转移关系示意图，换电站的物理结构包括：充电设施、待充电池库、换电设备、满充电池库和控制中心；换电站内的动力电池的运行流程由控制中心统一调控；将换电站内动力电池分为在四种状态，在换电站充电设施中充电的动力电池称为正在充电状态，C状态；在待充电池库中的动力电池称为待充电状态，W状态；在换电设备中有换电需求的电动汽车上的动力电池称为换电需求状态，need状态；在满充电池库中的动力电池称为满电状态，S状态；换电站内的动力电池随着时序的推移，四种状态之间相互转换；
S2：换电站对电动汽车用户实施动力电池租赁制，即所有电动汽车动力电池由换电站统一购买、定期维护以及定期测试，并且在动力电池退役后可以由换电站卖出，而用户不具有对动力电池的所有权；设定换电站初期购买的动力电池总数为Ntotal，所述换电站提供换电服务的电动汽车数量为NEV，则换电站内部具有的总动力电池数量Nb则为Nb＝Ntotal-NEV；
S3：将一天的时间分为多个时段，对于t时段处于待充电状态的动力电池，在t+1时段，可能仍然处于待充电状态，即控制中心未在t+1时段安排所述处于待充电状态的动力电池充电；也可能在控制中心的安排下所述处于待充电状态的动力电池在t+1时段开始进入充电设施进行充电，t时段也有因具有换电需求而换下的待充动力电池，因此所述待充电状态的动力电池在时间推移特性下对应的状态表达式为
Figure BDA0002304167870000071
其中，NW(t)表示t时段处于待充电状态的动力电池数量；NW(t+1)表示t+1时段处于待充电状态的动力电池数量；Nneed(t)表示t时段处于换电需求而换下的待充动力电池数量；/>
Figure BDA0002304167870000072
表示t时段从待充电池库开始进入充电设施充电的动力电池数量；
S4：对于t时段处于正充电状态的动力电池，在t+1时段，可能仍然处于正充电状态，即动力电池未在t+1时段内将电量充满；也可能在t+1时段内完成充电，在控制中心的安排下进入了满电电池库；t时段也有处于待充电状态的动力电池开始进入充电设施进行充电，因此正充电状态的动力电池在时间推移特性下对应的状态表达式为
Figure BDA0002304167870000073
其中，NC(t)表示t时段处于正充电状态的动力电池数量；NC(t+1)表示t+1时段处于正充电状态的动力电池数量；/>
Figure BDA0002304167870000074
表示t时段完成充电而进入满电电池库的动力电池数量；
S5：对于t时段处于满电状态的动力电池，在t+1时段，可能仍然处于满电状态，即控制中心未安排动力电池在t+1时段对进入站内有换电需求的电动汽车实现换电；也可能在t+1时段内在控制中心的安排下对进入站内的电动汽车实现换电；t时段也存在位于充电设施中完成充电的动力电池进入了满电电池库，因此满电状态的动力电池在时间推移特性下对应的状态表达式为
Figure BDA0002304167870000075
其中，NS(t)表示t时段处于满电状态的动力电池数量；NS(t+1)表示t+1时段处于满电状态的动力电池数量；Nneed(t)表示t时段进入站内有换电需求的电动汽车数量；
S6：换电站除需满足各时段入站电动汽车的换电需求外，还需根据市场电价的实际情况，合理安排各时段处于不同状态的动力电池数量，即对动力电池采取有序充电策略；有序充电，即换电站控制中心合理安排各时段的充电电池数量，制定动力电池充电调度策略；相比于无序充电策略，有序充电既可以减小电站的充电成本，也可以起到对电网负荷削峰填谷、平抑日负荷波动、提高电网负荷率的作用，对电站的运行与电网而言，都具有积极效益；该数学优化问题要确定的决策变量为换电站需购买的动力电池总量；如果购买的动力电池数量越多，对换电站而言，对电池的调度便越灵活，但必然会带来初始投资成本与运行维护成本的增加，因此该问题的目标为换电站总综合成本的等年值最小化，换电站总综合成本包括动力电池的初始投资成本、运行维护成本、动力电池更换成本、寿命周期年限后的剩余价值收益、充电成本以及换电收益；
所述换电站容量配置模型即换电站总综合成本的等年值最小化的目标函数表达式为minC＝Cinv+Cm+Cch-Cre+Cpro-Chuan；
其中，Cinv表示动力电池初始投资成本的等年值，数学表达式为Cinv＝pPEPNtotal·κ；其中，pP表示动力电池的单位容量成本，单位是万元/MWh；Ep表示动力电池的额定容量，单位是MWh；Ntotal表示换电站初期购买的动力电池总数；
κ表示资金等年值折算系数，其数学表达式为
Figure BDA0002304167870000081
其中，r表示折现率；TLCC表示换电站总运行年限，单位是年；
Cm表示动力电池的年运行维护成本，数学表达式为Cm＝pmEPNtotal；其中，pm表示动力电池的单位容量年运行维护成本，单位是万元/MWh；
Cch表示换电站全寿命周期年限内动力电池更换成本的等年值，其数学表达式为
Figure BDA0002304167870000082
其中，NPch表示换电站全寿命周期年限内动力电池的总更换次数，和动力电池在电动汽车中的循环寿命与平均年循环寿命有关，其数学表达式为
Figure BDA0002304167870000083
其中，TSC表示动力电池的循环寿命，单位是年；
Cre表示换电站寿命周期年限后动力电池的剩余价值收益等年值，其数学表达式为
Figure BDA0002304167870000084
其中，pPESC表示动力电池卖出时的单位容量成本，单位是万元/MWh；
Figure BDA0002304167870000085
表示动力电池卖出时的剩余容量，单位是MWh；设定当动力电池不满足电动汽车用户需求需退役处理时，剩余容量为动力电池初始容量的80％，即/>
Figure BDA0002304167870000086
Cpro表示换电站动力电池年充电成本，其数学表达式为
Figure BDA0002304167870000087
其中，et表示全天各时段电网电价，单位为万元/MWh；PC(t)表示全天各时段动力电池的充电功率，其数学表达式为PC(t)＝PCNCing(t)；其中，NCing(t)表示t时段正在充电设施中充电的动力电池数，Pc为单个动力电池充电所需的功率；
Chuan表示换电站年换电收益，换电站对电动汽车用户采取按换电次数收费原则，即汽车用户每次换电池需要向换电站交付一定的费用，换电站年换电收益即为全年每天换电数量与换电单价乘积的累加和，可以列出其具体的数学表达式为
Figure BDA0002304167870000092
其中，eh表示电动汽车单次换电单价，单位是万元；
当对换电站总综合成本的各项数学表达式分析完毕后，即可得到该数学优化问题的目标函数，为各成本项累加之和，目标函数的具体数学表达式为：
Figure BDA0002304167870000091
S7：所述换电站总综合成本的等年值最小化的目标函数的约束条件包括换电站内动力电池总数量限制与最大充电动力电池数量限制，换电站内动力电池总数量限制为Nz≤NS(t)+NC(t)+NW(t)≤Nmax，其中，Nz表示换电站内的充电桩数量；Nmax表示换电站内所允许持有的最大动力电池数量；最大充电动力电池数量限制为0≤NCing(t)≤Nz；
S8：针对换电站动力电池的投资规划与运行成本，通过市场经济学原理列出换电站年总综合成本表达式，根据所述动力电池四个状态转移关系表达式，以及在所述约束条件下，计算换电站总综合成本的等年值最小化的目标函数，对换电站容量配置模型进行优化求解，得出换电站动力电池需配置的最优数量。
参见图3所示的换电站各时段电动汽车换电需求数量实例示意图，设定换电站全天共为200辆电动私家车提供换电服务。对于时段的处理，将全天划分为24个时段，每一时段时间间隔为1h。
参见图4所示的电动汽车换电站所连接的配电网在全天各时段下对应的电网分时电价信息实例示意图，设定动力电池单位容量成本为100万元/MWh，动力电池额定容量为0.06MWh，动力电池单位容量年运行维护成本为1.2万元/MWh，动力电池循环寿命为6年，动力电池回收单位容量成本为67万元/MWh，动力电池额定充电功率为0.04MW，折现率为6％，换电站全寿命周期年限为12年，电动汽车换电价格为0.01万元，换电站内充电桩数量为40个，换电站内所允许持有的最大动力电池数量为60块。将以上各参数代入数学优化模型中，利用CPLEX优化软件编程，对换电站容量配置模型进行优化求解。
通过CPLEX优化软件对有序充电策略下的数学优化模型求解，可以得到换电站总综合成本等年值的最小值为-253万元，对应配置动力电池的总数量为260块，即换电站站内配置的动力电池总数为60块，换电站内动力电池总容量为3.6MWh。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种电动汽车换电站动力电池的容量配置方法，其特征在于，具体步骤包括：
S1：换电站的物理结构包括：充电设施、待充电池库、换电设备、满充电池库和控制中心；换电站内的动力电池的运行由控制中心统一调控；将换电站内动力电池分为在四种状态，在换电站充电设施中充电的动力电池称为正在充电状态，C状态；在待充电池库中的动力电池称为待充电状态，W状态；在换电设备中有换电需求的电动汽车上的动力电池称为换电需求状态，need状态；在满充电池库中的动力电池称为满电状态，S状态；换电站内的动力电池随着时序的推移，在四种状态之间相互转换；
S2：设定换电站初期购买的动力电池总数为Ntotal，所述换电站提供换电服务的电动汽车数量为NEV，则换电站内部具有的总动力电池数量Nb则为Nb＝Ntotal-NEV；
S3：将一天的时间分为多个时段，对于t时段处于待充电状态的动力电池，在t+1时段，可能仍然处于待充电状态，即控制中心未在t+1时段安排所述处于待充电状态的动力电池充电；也可能在控制中心的安排下所述处于待充电状态的动力电池在t+1时段开始进入充电设施进行充电，t时段也有因具有换电需求而换下的待充动力电池，因此所述待充电状态的动力电池在时间推移特性下对应的状态表达式为
Figure FDA0002304167860000011
其中，NW(t)表示t时段处于待充电状态的动力电池数量；NW(t+1)表示t+1时段处于待充电状态的动力电池数量；Nneed(t)表示t时段处于换电需求而换下的待充动力电池数量；/>
Figure FDA0002304167860000012
表示t时段从待充电池库开始进入充电设施充电的动力电池数量；
S4：对于t时段处于正充电状态的动力电池，在t+1时段，可能仍然处于正充电状态，即动力电池未在t+1时段内将电量充满；也可能在t+1时段内完成充电，在控制中心的安排下进入了满电电池库；t时段也有处于待充电状态的动力电池开始进入充电设施进行充电，因此正充电状态的动力电池在时间推移特性下对应的状态表达式为
Figure FDA0002304167860000013
其中，NC(t)表示t时段处于正充电状态的动力电池数量；NC(t+1)表示t+1时段处于正充电状态的动力电池数量；/>
Figure FDA0002304167860000014
表示t时段完成充电而进入满电电池库的动力电池数量；
S5：对于t时段处于满电状态的动力电池，在t+1时段，可能仍然处于满电状态，即控制中心未安排动力电池在t+1时段对进入站内有换电需求的电动汽车实现换电；也可能在t+1时段内在控制中心的安排下对进入站内的电动汽车实现换电；t时段也存在位于充电设施中完成充电的动力电池进入了满电电池库，因此满电状态的动力电池在时间推移特性下对应的状态表达式为
Figure FDA0002304167860000021
其中，NS(t)表示t时段处于满电状态的动力电池数量；NS(t+1)表示t+1时段处于满电状态的动力电池数量；Nneed(t)表示t时段进入站内有换电需求的电动汽车数量；
S6：换电站总综合成本包括动力电池的初始投资成本、运行维护成本、动力电池更换成本、寿命周期年限后的剩余价值收益、充电成本以及换电收益；所述换电站容量配置模型即换电站总综合成本的等年值最小化的目标函数表达式为：minC＝Cinv+Cm+Cch-Cre+Cpro-Chuan；
其中，Cinv表示动力电池初始投资成本的等年值，数学表达式为Cinv＝pPEPNtotal·κ；其中，pP表示动力电池的单位容量成本，单位是万元/MWh；Ep表示动力电池的额定容量，单位是MWh；Ntotal表示换电站初期购买的动力电池总数；
κ表示资金等年值折算系数，其数学表达式为
Figure FDA0002304167860000022
其中，r表示折现率；TLCC表示换电站总运行年限，单位是年；
Cm表示动力电池的年运行维护成本，数学表达式为Cm＝pmEPNtotal；其中，pm表示动力电池的单位容量年运行维护成本，单位是万元/MWh；
Cch表示换电站全寿命周期年限内动力电池更换成本的等年值，其数学表达式为
Figure FDA0002304167860000023
其中，NPch表示换电站全寿命周期年限内动力电池的总更换次数，和动力电池在电动汽车中的循环寿命与平均年循环寿命有关，其数学表达式为
Figure FDA0002304167860000024
其中，TSC表示动力电池的循环寿命，单位是年；
Cre表示换电站寿命周期年限后动力电池的剩余价值收益等年值，其数学表达式为
Figure FDA0002304167860000025
其中，pPESC表示动力电池卖出时的单位容量成本，单位是万元/MWh；
Figure FDA0002304167860000026
表示动力电池卖出时的剩余容量，单位是MWh；设定当动力电池不满足电动汽车用户需求需退役处理时，剩余容量为动力电池初始容量的80％，即/>
Figure FDA0002304167860000027
Cpro表示换电站动力电池年充电成本，其数学表达式为
Figure FDA0002304167860000028
其中，et表示全天各时段电网电价，单位为万元/MWh；PC(t)表示全天各时段动力电池的充电功率，其数学表达式为PC(t)＝PCNCing(t)；其中，NCing(t)表示t时段正在充电设施中充电的动力电池数，Pc为单个动力电池充电所需的功率；
Chuan表示换电站年换电收益，换电站对电动汽车用户采取按换电次数收费原则，即汽车用户每次换电池需要向换电站交付一定的费用，换电站年换电收益即为全年每天换电数量与换电单价乘积的累加和，可以列出具体的数学表达式为
Figure FDA0002304167860000031
其中，eh表示电动汽车单次换电单价，单位是万元；
当对换电站总综合成本的各项数学表达式分析完毕后，即可得到该数学优化问题的目标函数，为各成本项累加之和，目标函数的具体数学表达式为：
Figure FDA0002304167860000032
S7：所述换电站总综合成本的等年值最小化的目标函数的约束条件包括换电站内动力电池总数量限制与最大充电动力电池数量限制，换电站内动力电池总数量限制为Nz≤Ns(t)+NC(t)+NW(t)≤Nmax，其中，Nz表示换电站内的充电桩数量；Nmax表示换电站内所允许持有的最大动力电池数量；最大充电动力电池数量限制为0≤NCing(t)≤Nz；
S8：根据所述动力电池四个状态转移关系表达式，以及在所述约束条件下，计算换电站总综合成本的等年值最小化的目标函数，对换电站容量配置模型进行优化求解，得出换电站动力电池需配置的最优数量。
2.根据权利要求1所述电动汽车换电站动力电池的容量配置方法，其特征在于，换电站内部具有的总动力电池数量为恒值，其表达式为Nb＝NS(t)+NC(t)+NW(t)。
3.根据权利要求1所述电动汽车换电站动力电池的容量配置方法，其特征在于，为保证换电站为汽车用户提供的动力电池质量，减少动力电池的寿命折损，因此设定动力电池一旦进入充电设施进行充电，只有当动力电池充满电才进入满电电池库，即不存在对动力电池未充满电便停止充电的情况；
动力电池在充电设施中充满电所需时间的表达式为
Figure FDA0002304167860000033
其中，T表示动力电池在充电设施中充满电所需的时间；Ep表示动力电池的额定容量，单位为MWh；SOCend表示动力电池充满电时的荷电状态，为100％；SOCini表示动力电池进入充电设施开始充电时的荷电状态；PC表示动力电池在充电桩中的充电功率，单位为MW。
4.根据权利要求1所述电动汽车换电站动力电池的容量配置方法，其特征在于，在t时段由待充电池库开始进入充电设施充电的动力电池数量等于经过充电完成时间T后完成充电而进入满电电池库的动力电池数量，相应的电池数量守恒表达式即为
Figure FDA0002304167860000041
Figure FDA0002304167860000042
为经过充电完成时间T后完成充电而进入满电电池库的动力电池数量。
5.根据权利要求1所述电动汽车换电站动力电池的容量配置方法，其特征在于，所述换电站对电动汽车用户采用动力电池租赁模式，换电站负责对电动汽车动力电池的初始购置和运行维护，通过向电动汽车用户出租电池获得收益。
CN201911232748.3A 2019-12-05 2019-12-05 电动汽车换电站动力电池的容量配置方法 Active CN111177637B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911232748.3A CN111177637B (zh) 2019-12-05 2019-12-05 电动汽车换电站动力电池的容量配置方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911232748.3A CN111177637B (zh) 2019-12-05 2019-12-05 电动汽车换电站动力电池的容量配置方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111177637A CN111177637A (zh) 2020-05-19
CN111177637B true CN111177637B (zh) 2023-06-02

Family

ID=70656170

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911232748.3A Active CN111177637B (zh) 2019-12-05 2019-12-05 电动汽车换电站动力电池的容量配置方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111177637B (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113725857A (zh) * 2021-09-03 2021-11-30 广东电网有限责任公司广州供电局 一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法和系统
CN114912254B (zh) * 2022-04-22 2024-06-25 武汉理工大学 封闭场景下纯电动重卡换电站规模优化方法及系统
CN117196188B (zh) * 2023-08-23 2024-04-26 天津大学 加入退役电池的电动自行车换电柜日前充放电调度方法
CN117421935B (zh) * 2023-12-18 2024-03-08 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 考虑碳排放的电动汽车换电站运行优化方法、系统及设备
CN117474179B (zh) * 2023-12-27 2024-03-08 天津港(集团)有限公司 一种适用于自动化码头的换电站容量配置方法
CN118409221B (zh) * 2024-07-01 2024-08-30 国网辽宁省电力有限公司大连供电公司 一种电池容量寿命预测方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103810539A (zh) * 2014-02-25 2014-05-21 华北电力大学 考虑换电服务可用性的电动汽车换电站容量优化配置方法
CN106951975A (zh) * 2016-10-12 2017-07-14 蔚来汽车有限公司 换电站电池数量和充电倍率优化系统和方法
EP3254885A1 (fr) * 2016-06-07 2017-12-13 Gruau Laval Procédé de détermination de caractéristiques physiques de batteries embarquées dans un véhicule électrique en fonction des missions à effectuer
CN109146201A (zh) * 2018-09-13 2019-01-04 三峡大学 基于合作博弈的充换储一体化电站微电网优化调度方法
CN109325636A (zh) * 2018-10-31 2019-02-12 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种虚拟电厂中电动汽车换电站的容量优化配置方法
WO2019076245A1 (zh) * 2017-10-17 2019-04-25 蔚来汽车有限公司 用于确定换电站内的欠电电池的充电策略的方法和装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103810539A (zh) * 2014-02-25 2014-05-21 华北电力大学 考虑换电服务可用性的电动汽车换电站容量优化配置方法
EP3254885A1 (fr) * 2016-06-07 2017-12-13 Gruau Laval Procédé de détermination de caractéristiques physiques de batteries embarquées dans un véhicule électrique en fonction des missions à effectuer
CN106951975A (zh) * 2016-10-12 2017-07-14 蔚来汽车有限公司 换电站电池数量和充电倍率优化系统和方法
WO2019076245A1 (zh) * 2017-10-17 2019-04-25 蔚来汽车有限公司 用于确定换电站内的欠电电池的充电策略的方法和装置
CN109146201A (zh) * 2018-09-13 2019-01-04 三峡大学 基于合作博弈的充换储一体化电站微电网优化调度方法
CN109325636A (zh) * 2018-10-31 2019-02-12 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种虚拟电厂中电动汽车换电站的容量优化配置方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A Review of Risk Assessment Methods for Power System;Jingzhao Luan;MATEC web of conferences;全文 *
基于线性优化的电动汽车换电站最优充放电策略;孙伟卿;王承民;曾平良;张焰;;电力系统自动化(01);全文 *
大规模电动汽车接入的电力系统稳定性分析;孙兴;李春平;姜楠;栾敬钊;;电子技术应用(11);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111177637A (zh) 2020-05-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111177637B (zh) 电动汽车换电站动力电池的容量配置方法
CN110556850B (zh) 电动汽车退役电池用于换电站储能的容量配置方法
CN109888806B (zh) 一种含电动汽车的微电网储能优化配置方法
CN102104251B (zh) 一种并网运行模式下的微电网实时能量优化调度方法
CN106026152A (zh) 一种电动汽车接入微电网的充放电调度方法
CN104376385A (zh) 一种微电网电价优化方法
CN105429218A (zh) 一种电动汽车群有序充电管理的分布式控制方法
CN112467767B (zh) 综合能源系统环境下的电动汽车并网协同控制方法
CN106169117A (zh) 一种虚拟电厂日前和实时竞标模型
CN105896596A (zh) 一种考虑需求侧响应的风电功率分层平滑系统及其方法
CN113780670A (zh) 基于两阶段的区域电网电动汽车调峰优化调度方法
CN115577909A (zh) 考虑价格型需求响应和v2g的园区综合能源系统调度方法
CN113283166B (zh) 一种退役动力电池剩余价值优化方法
CN118174333A (zh) 一种用于家庭光伏系统的储能容量优化方法及系统
CN117200295A (zh) 一种电动汽车参与的共享储能与微电网系统的优化配置方法
CN114884133B (zh) 一种计及电动汽车的微电网经济调度优化方法及系统
Hosseini et al. Battery swapping station as an energy storage for capturing distribution-integrated solar variability
CN115221699A (zh) 一种基于共享合作社的储能系统容量优化方法
Shuai-shuai et al. Multi-objective day-ahead optimal scheduling of wind-solar microgrid considering V2G technology
CN113449987A (zh) 可再生能源配额制下的园区能源系统优化调度方法
Zhang et al. Optimization Method of User-Side Energy Storage Capacity Considering Typical Daily Load Characteristics
Hongli et al. Day-ahead optimal dispatch of regional power grid based on electric vehicle participation in peak shaving pricing strategy
CN110570043A (zh) 一种风-网-站-车体系的调度方法及系统
Cao et al. A Novel Game-Theoretic-based Security-Constrained Unit Commitment Including Wind and Vehicle-to-Grid
Hu et al. Research on intelligent peak-cutting and valley-filling charging and swapping mode based on potential game theory

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant