CN111483331A - 一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法及系统 - Google Patents

一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111483331A
CN111483331A CN202010462459.9A CN202010462459A CN111483331A CN 111483331 A CN111483331 A CN 111483331A CN 202010462459 A CN202010462459 A CN 202010462459A CN 111483331 A CN111483331 A CN 111483331A
Authority
CN
China
Prior art keywords
charging
load
cluster
scheduling
target
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.)
Granted
Application number
CN202010462459.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111483331B (zh
Inventor
韩亚宁
杨梦楠
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.)
Deri Energy Research Institute
Original Assignee
Deri Energy Research Institute
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 Deri Energy Research Institute filed Critical Deri Energy Research Institute
Priority to CN202010462459.9A priority Critical patent/CN111483331B/zh
Publication of CN111483331A publication Critical patent/CN111483331A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111483331B publication Critical patent/CN111483331B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60LPROPULSION 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
    • B60L53/00Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60LPROPULSION 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
    • B60L53/00Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B60L53/60Monitoring or controlling charging stations
    • B60L53/67Controlling two or more charging stations
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60LPROPULSION 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
    • B60L58/00Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles
    • B60L58/10Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries
    • B60L58/12Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries responding to state of charge [SoC]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply
    • YGENERAL 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
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries
    • YGENERAL 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
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/7072Electromobility specific charging systems or methods for batteries, ultracapacitors, supercapacitors or double-layer capacitors
    • YGENERAL 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
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/12Electric charging stations
    • YGENERAL 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
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/14Plug-in electric vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)

Abstract

本发明公开基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法,创建充电集群并为集群设定控制策略;接收并校验调度中心下发的调度指令,计算出指令所要求的调节量并确定调节方式;划分充电集群,依所述调节方式和调节量及集群当前负荷、集群控制策略,求解各集群的负荷目标值;依所述集群负荷目标值及各充电终端状态求解集群内各终端的输出功率目标值,并下发给终端调节其输出功率。本申请实现对资源的分类管理,简化调度难度,且通过控制策略满足用户充电要求,能够实现电动汽车依调度指令的有序充电。

Description

一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法及系统
技术领域
本发明提供一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法与系统,属于充电负荷调度领域。
背景技术
随着电动汽车的不断发展,电动汽车数目已经具备一定规模,大规模的电动汽车如何接受调度进行有序充电成为热点论题。目前电动汽车的控制形式主要有三种,集中控制、分层分区控制和分布式控制,其中分层分区调度控制模式解决了大规模电动汽车集中调度的难题,且接受调度中心的统一调度,会是电动汽车并网参与调度的有效途径。但传统的分层分区控制主要建立在空间上的分区(如杨桦等发表的文章《电动汽车接人电网的调度与控制研究》),以省市县或者台区等来划分区域,各区域分别建立调度单元来对内部电动汽车实施调度,区域间则接受上级调度中心的统一调度。这样确实能够减小调度中心的压力,但按区域建立众多的调度单元依然是不小的工程,且区域内的电动汽车也可能有不小的数量级,电动汽车缺乏归类,杂乱无章,要求区域调度单元亦要有很高的调度水准。潘振宁等发表的文章《大规模电动汽车集群分层实时优化调度》中,提出了集群分层优化的概念,但不足点在于用户需每次上报充电要求,且调度单元需要每次调度前依用户上报情况进行充电资源分组形成集群,且不说用户是否愿意接受充电步骤的增加,每次调度划分集群无疑增加了调度计算负担,并且集群的划分原则本就是依类而聚,没有必要频繁归类。现有技术中提出了一种基于双层优化算法的电动汽车充电站有序充电方法,此方法中上层配电网制定各充电站调度计划时没有考虑用户的充电要求,调度难以被用户接受。
发明内容
本发明的目的,在于提供一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法与系统,依指令对内部充电负荷实施管理与精准控制,响应调度中心调度,实现电动汽车的有序充电,且本发明所述控制策略基于充电特性和用户要求对调度进行约束,调度过程中亦能满足用户充电需求,实现对资源的分类管理,简化调度难度,能够实现电动汽车依调度指令的有序充电。
本发明所采用的技术方案是:
一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法,包括以下步骤:
S1,将充电终端分组为不同的充电集群,每个充电集群设置控制策略以满足其充电要求;
S2,接收并校验调度中心调度指令,校验通过后依调度中心调度指令计算各充电集群的负荷目标值,完成充电集群间的调度;
S3,将所述充电集群(简称为集群)的负荷目标值分配给充电集群内充电终端,完成充电集群内的调度;
S4,实时监测充电集群,进行充电监控与优化调度。
步骤S1,具体包括以下步骤:
将充电终端分组构成n个充电集群cluster[1,2,3…n],每个充电集群设置控制策略,所述控制策略包括集群可响应调度时间段Trespond[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],固定负荷时段各时段ti-tj的负荷设定值
Figure BDA0002511483730000021
充电集群的负荷极限值PPmax、PPmin,充电终端的负荷极限值Pmax、Pmin,ti、tj表示时间段的开始时间和结束时间。
步骤S2具体包括以下步骤,
(201),接收调度中心调度指令并进行校验,通过校验则将调度中心调度指令的指令值PPPcmd作为调度目标;调度目标就是使当前总负荷与指令值PPPcmd达成一致;
(202),获取已分组的充电集群cluster[1,2,3…n]及各集群控制策略
Figure BDA0002511483730000022
clusteri[]表示第i个充电集群,充电集群cluster[1,2,3…n]也可以表示为cluster1,2…i…n;所述控制策略包括集群可响应调度时间段Trespond[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],集群固定负荷时间段Tfix[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],所述固定负荷时段各时段ti-tj的负荷设定值
Figure BDA0002511483730000023
充电集群的负荷极限值PPmax、PPmin,充电终端的负荷极限值Pmax、Pmin
(203),采集各充电集群内终端信息,终端信息包括终端输出功率Poutput,额定功率Prate,接入车辆电池管理系统(Battery management system,BMS)的需求功率Pdemand,车辆的剩余电量(State of Charge,)SOC,计算得到充电集群当前负荷
Figure BDA0002511483730000024
当前总负荷
Figure BDA0002511483730000025
负荷调节空间为PPspace,则负荷调节量PPPadjust=PPPcmd-PPPnow,根据负荷调节量的正负性判断调节方式是上调还是下调;
Figure BDA0002511483730000026
表示第s个充电终端的终端输出功率,某个充电集群内有m个充电终端;
Figure BDA0002511483730000027
表示第i个充电集群的当前负荷;
(204),基于各充电集群内终端信息和调节方式的判断结果对充电集群进行划分得到待响应集群组G1、固定负荷集群组G2和无需处理的集群组G0,依各充电集群的负荷调节空间PPspace占总调节空间(总调节空间指各集群的负荷调节空间之和)比例分配所述负荷调节量PPPadjust,得到G1内集群的负荷目标值PPtarget,并将各时段负荷设定值
Figure BDA0002511483730000031
作为G2内集群的负荷目标值PPtarget
较优地,所述步骤S2中,控制策略还包括固定负荷时段设定Tfix[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],如果当前时间Tnow在所设时段ti-tj内时,所述集群接受固定负荷控制,则对负荷调节量PPPadjust进行矫正,去除因固定负荷控制所产生的负荷增量;
负荷调节量PPPadjust进行矫正具体包括以下步骤:如果充电集群是首次接受固定负荷控制,则排除进行固定负荷约束后的负荷增量,即
Figure BDA0002511483730000032
其中
Figure BDA0002511483730000033
是G2中的集群在进行固定负荷约束后的负荷预期值;
Figure BDA0002511483730000034
是G0和G1中所有充电集群当前的总负荷;如果充电集群非首次接受固定负荷约束,则负荷已经稳定,无需矫正。
所述步骤S3具体包括以下步骤,
(301)根据充电集群的负荷目标值PPtarget,采集各充电集群内各充电终端所接入车辆的电池管理系统BMS需求功率Pdemand、剩余电量SOC和已经充电时长Tstart-now作为评价指标对充电终端进行打分,其中Pdemand、Tstart-now为正向指标,剩余电量SOC为负向指标;
(302)确定所述评价指标的权重分别Rsoc、Rdemand和RT
(303)将评价指标做归一化处理,得到标准化的评价指标
Figure BDA0002511483730000035
(304)依所述标准化的评价指标及其权重给终端打分,得分
Figure BDA0002511483730000036
其中SOC的得分影响是负向的,即越大的电池剩余容量将得到更小的输出功率分配;
(305)依终端打分结果S占总分值的比例确定各终端的输出功率目标值Ptarget=s/∑s;
(306)验证所述输出功率目标值是否越限并对其进行调整;
Figure BDA0002511483730000037
(307)将各充电终端的目标输出功率Ptarget下发充电终端执行,调整充电终端的输出功率,完成调度。
步骤S3建立了评价模型完成充电终端打分,依打分结果分配PPtarget得到各充电终端的目标输出功率Ptarget,并将目标输出功率Ptarget下发给充电终端调整输出功率。
步骤S4所述充电监控包括以下步骤:
监测充电集群的充电状况与控制策略是否匹配,基于负荷调整策略对充电集群的目标负荷PPtarget进行调整,负荷调整策略为:
Figure BDA0002511483730000041
依负荷调整策略结果重置PPtarget
对充电终端的目标输出功率进行的调整:
Figure BDA0002511483730000042
依调整后的目标输出功率下发功率控制指令调节终端输出。
所述步骤S4优化调度具体包括以下步骤:
比较充电集群当前负荷PPnow和负荷目标值PPtarget,若充电集群当前负荷PPnow距负荷目标值PPtarget仍有差距,则将n个集群cluster[1,2,3…n]的所述差距作为负荷调节缺失量
Figure BDA0002511483730000043
n个充电集群,i是从1取值到n,则表示第i个充电集群,
Figure BDA0002511483730000044
表示第i个充电集群的负荷目标值,
Figure BDA0002511483730000045
表示第i个充电集群的当前负荷;将所述负荷调节缺失量作为指令调节量PPPtarget,再次实施调度,调度过程中排除产生所述缺失量的充电集群,使缺失量在有调节空间的集群间进行消化,完成优化调度。
一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制系统,包括集群创建单元、集群间调度指令分配单元、充电集群内的调度单元和监控单元;
集群创建单元对充电终端进行分组,分为不同的充电集群,每个充电集群设置控制策略以满足其充电要求;
集群间调度指令分配单元接收并校验调度中心调度指令,校验通过后依调度中心调度指令计算各充电集群负荷目标值,完成充电集群间的调度;
充电集群内的调度单元将所述充电集群负荷目标值分配给充电集群内充电终端,完成充电集群内的调度;
监控单元实时监视各充电集群,进行充电监控与优化调度。
集群创建单元工作过程具体包括以下步骤:
将充电终端分组构成n个充电集群cluster[1,2,3…n],每个充电集群设置控制策略,所述控制策略包括集群可响应调度时间段Trespond[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],所述固定负荷时段各时段ti-tj的负荷设定值
Figure BDA0002511483730000051
充电集群的负荷极限值PPmax、PPmin,充电终端的负荷极限值Pmax、Pmin,ti、tj表示时间段的开始时间和结束时间。
集群间调度指令分配单元工作过程具体包括以下步骤,
(201),接收调度中心调度指令并进行校验,通过校验则将调度中心调度指令的指令值PPPcmd作为调度目标;
(202),获取已分组的充电集群cluster[1,2,3…n]及各集群控制策略
Figure BDA0002511483730000052
clusteri[]表示第i个充电集群;所述控制策略包括集群可响应调度时间段Trespond[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],集群固定负荷时间段Tfix[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],所述固定负荷时段各时段ti-tj的负荷设定值
Figure BDA0002511483730000053
充电集群的负荷极限值PPmax、PPmin,充电终端的负荷极限值Pmax、Pmin
(203),采集各充电集群内终端信息,终端信息包括终端输出功率Poutput,额定功率Prate,接入车辆电池管理系统(Battery management system,BMS)的需求功率Pdemand,车辆的剩余电量(State of Charge)SOC,计算得到充电集群当前负荷
Figure BDA0002511483730000054
当前总负荷
Figure BDA0002511483730000055
负荷调节空间为PPspace,则负荷调节量PPPadjust=PPPcmd-PPPnow,根据负荷调节量的正负性判断调节方式是上调还是下调;
Figure BDA0002511483730000056
表示第s个充电终端的终端输出功率,某个充电集群内有m个充电终端;
Figure BDA0002511483730000057
表示第i个充电集群的当前负荷;
(204),基于各充电集群内终端信息和调节方式的判断结果对充电集群进行划分得到待响应集群组G1、固定负荷集群组G2和无需处理的集群组G0,依各充电集群的负荷调节空间PPspace占总调节空间(总调节空间指各集群的负荷调节空间之和)比例分配所述负荷调节量PPPadjust,得到G1内集群的负荷目标值PPtarget,并将各时段负荷设定值
Figure BDA0002511483730000058
作为G2内集群的负荷目标值PPtarget
充电集群内的调度单元工作过程具体包括以下步骤,
(301)根据充电集群的负荷目标值PPtarget,采集各充电集群内各充电终端所接入车辆的BMS需求功率Pdemand、剩余电量SOC和已经充电时长Tstart-now作为评价指标对充电终端进行打分,其中Pdemand、Tstart-now为正向指标,SOC为负向指标;
(302)确定所述评价指标的权重分别Rsoc、Rdemand和RT
(303)将评价指标做归一化处理,得到标准化的评价指标
Figure BDA0002511483730000061
(304)依所述标准化的评价指标及其权重给终端打分,得分
Figure BDA0002511483730000062
其中SOC的得分影响是负向的,即越大的电池剩余容量将得到更小的输出功率分配;
(305)依终端打分结果S占总分值的比例确定各终端的输出功率目标值Ptarget=s/∑s;
(306)验证所述输出功率目标值是否越限并对其进行调整;
Figure BDA0002511483730000063
(307)将各充电终端的目标输出功率Ptarget下发充电终端执行,调整充电终端的输出功率,完成调度。
监控单元包括充电监控模块和优化调度模块,
所述充电监控模块监控过程具体包括以下步骤:
监测充电集群的充电状况与控制策略是否匹配,基于负荷调整策略对充电集群的目标负荷PPtarget进行调整,负荷调整策略为:
Figure BDA0002511483730000064
依负荷调整策略结果重置PPtarget
对充电终端的目标输出功率进行的调整:
Figure BDA0002511483730000065
依调整后的目标输出功率下发功率控制指令调节终端输出。
优化调度模块进行优化调度具体包括以下步骤:
比较充电集群当前负荷PPnow和负荷目标值PPtarget,若充电集群当前负荷PPnow距负荷目标值PPtarget仍有差距,则将n个集群cluster[1,2,3…n]的所述差距作为负荷调节缺失量
Figure BDA0002511483730000066
将所述负荷调节缺失量作为指令调节量PPPtarget,再次实施调度,调度过程中排除产生所述缺失量的充电集群,使缺失量在有调节空间的集群间进行消化,完成优化调度。
与现有技术相比,本发明具有的有益效果是:
采用上述方案后,基于调度指令完成对充电负荷的聚合调度,使总负荷与调度指令相匹配,实现充电资源的有序充电。使用本发明有以下好处:
本发明公开了一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法,通过创建集群及控制策略形成上层调度单元,通过控制策略对同类充电资源进行统一管理;
本发明中集群的设定原则保证了集群内特征的一致性,简化了调度求解的复杂度,且调度过程中进行集群划分,对部分集群进行简化处理或者不处理,提高调度效率,能够满足大规模充电资源同时参与调度的求解需求;
本发明所采用的集群内依车辆BMS需求功率、剩余电量SOC、已充电时长建立评价模型,能够通过各评价指标的权重设定来突出调度重点,使调度结果可控制可优化,以达到预期的调度效果,例如给SOC设置较大的权重能够使所有资源趋于同时充满。
本发明实时监视系统不断监视集群负荷目标的执行情况,进行迭代优化调度,保障总负荷与调度指令的精确匹配,达到很好的调度效果。
本发明所述控制策略依资源特点和用户要求对调度进行约束,实时监视系统保证控制策略精准执行,保障调度过程中的充电安全,使调度不会影响用户正常充电需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法流程示意图;
图2为充电集群分组流程图;
图3为充电状态监控与控制策略匹配流程图;
图4为指令执行情况监视与优化调度流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
如图1所示,一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法,包括以下步骤:
S1,基于充电特性将充电终端分组为不同的充电集群,每个充电集群设置控制策略以满足其充电要求;
S2,接收并校验调度中心调度指令,校验通过后依调度中心调度指令计算各充电集群的负荷目标值,完成充电集群间的调度;
S3,将所述充电集群的负荷目标值分配给充电集群内充电终端,完成充电集群内的调度;
S4,实时监测充电集群,进行充电监控与优化调度。
步骤S1,具体包括以下步骤:
将充电资源分类形成若干充电集群Cluster[1,2,3...,n],分类的原则在于各充电终端是否具有一致的充电要求(充电特性),具体如下:
一致的响应调度时间段。即集群的响应调度的时间要求,日内可设置多个时段,集群在所设时段外不会响应调度中心调度。
一致的负荷极限值。包含集群的负荷极限值和集群内终端的负荷极限值设定,集群的负荷极限值是对整个集群的最大、最小负荷的约束,终端的负荷极限值则是对终端输出过程中最大、最小功率的约束。一般情况下依照集群内终端的特征一致性,关于终端的负荷极限值统一设定即可。
一致的固定负荷时间段。设定集群某时段内的负荷目标值,集群在设定时段内不接受电网调度,该时段集群内的调度依所述设定值进行。同样日内可设定多个时段。
充电资源在其它方面的特性或用户充电需求产生的一致的充电要求项均可在此设定,并依设定对调度进行约束。
将充电终端分组构成n个充电集群cluster[1,2,3…n],每个充电集群设置控制策略,所述控制策略包括集群可响应调度时间段Trespond[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],集群固定负荷时间段Tfix[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],所述固定负荷时段各时段ti-tj的负荷设定值
Figure BDA0002511483730000081
充电集群的负荷极限值PPmax、PPmin,充电终端的负荷极限值Pmax、Pmin,ti、tj表示时间段的开始时间和结束时间。
步骤S2具体包括以下步骤,
(201),接收调度中心调度指令并进行校验,通过校验则将调度中心调度指令的指令值PPPcmd作为调度目标;
聚合商与调度中心建立通信通道实时接收调度指令并对指令进行校验,包括验证以下几个方面:
检验指令消息中下发时间是否过期,过期的指令不能代表当前控制意图,不予响应;
检验指令消息中的指令值PPPcmd!,当指令值存在负数、特大值、数值连续多次不改变等异常情况时,不予响应;
检验指令消息中“是否有效”的标识点(若有),被调度中心标注为无效的指令不予响应;
如果指令校验不通过,则中止本次调度,并反馈给调度中心。
(202),获取已分组的充电集群cluster[1,2,3…n]及各集群控制策略
Figure BDA0002511483730000091
clusteri[]表示第i个充电集群;所述控制策略包括集群可响应调度时间段Trespond[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],集群固定负荷时间段Tfix[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],所述固定负荷时段各时段ti-tj的负荷设定值
Figure BDA0002511483730000092
充电集群的负荷极限值PPmax、PPmin,充电终端的负荷极限值Pmax、Pmin
(203),采集各充电集群内终端信息,终端信息包括终端输出功率Poutput,额定功率Prate,接入车辆电池管理系统(Battery management system,BMS)的需求功率Pdemand,车辆的剩余电量(State of Charge)SOC,计算得到充电集群当前负荷
Figure BDA0002511483730000093
当前总负荷
Figure BDA0002511483730000094
负荷调节空间为PPspace,则负荷调节量PPPadjust=PPPcmd-PPPnow,根据负荷调节量的正负性判断调节方式是上调还是下调;
Figure BDA0002511483730000095
表示第s个充电终端的终端输出功率,某个充电集群内有m个充电终端;
Figure BDA0002511483730000096
表示第i个充电集群的当前负荷;即PPPadjust=PPPcmd-PPPnow,若PPPadjust>0,则调节方式为上调,若PPPadjust<0,则调节方式为下调;
(204),基于各充电集群内终端信息和调节方式的判断结果对充电集群进行划分得到待响应集群组G1、固定负荷集群组G2和无需处理的集群组G0,依各充电集群的负荷调节空间PPspace占总调节空间(总调节空间指各集群的负荷调节空间之和)比例分配所述负荷调节量PPPadjust,得到G1内集群的负荷目标值PPtarget,并将各时段负荷设定值
Figure BDA0002511483730000097
作为G2内集群的负荷目标值PPtarget
所述步骤S2中,本实施例中,各集群控制策略
Figure BDA0002511483730000098
即控制策略还包括了固定负荷时段设定Tfix[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],如果当前时间Tnow在所设时段ti-tj内时,所述集群接受固定负荷控制,则对负荷调节量PPPadjust进行矫正,去除因固定负荷控制所产生的负荷增量;
负荷调节量PPPadjust进行矫正具体包括以下步骤:如果充电集群是首次接受固定负荷控制,即当前时间Tnow=ti,ti-tj表示一个时段,ti为开始时间,tj为结束时间,Tnow即上述的当前时间,这里是说当前时间就是该时段的开始时间时,即首次接受固定负荷控制;则排除进行固定负荷约束后的负荷增量,即
Figure BDA0002511483730000101
其中
Figure BDA0002511483730000102
是G2中的集群在进行固定负荷约束后的负荷预期值;如果充电集群非首次接受固定负荷约束,则负荷已经稳定,无需矫正。
Figure BDA0002511483730000103
是G0和G1中所有充电集群当前的总负荷;
如图2所示,步骤(204)对充电集群进行分类,分为待响应集群组G1、固定负荷集群组G2、无需处理的集群组G0,具体包括以下步骤:
(2041),对于集群clusteri(i=1,2,3……n),检查当前时间Tnow是否在集群的固定负荷设定时段Tfix[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…]内,即若
Figure BDA0002511483730000104
则Clusteri∈G2,否则继续步骤进入步骤(2042);
(2042),对于集群clusteri,检查当前时间Tnow是否在集群响应调度时间段Trespond[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…]内,即若
Figure BDA0002511483730000105
则Clusteri∈G0,否则继续进行步骤(2043);
(2043),对于集群clusteri,检查集群内是否有终端正在输出,即若PPnow=0,则Clusteri∈G0,否则继续进行步骤(2044);
(2044),对于集群clusteri,若调节方式为上调,则检查集群当前是否有上调空间
Figure BDA0002511483730000106
若为下调,则检查集群当前是否有下调空间
Figure BDA0002511483730000107
Figure BDA0002511483730000109
CLuster∈G1,否则Clusteri ∈G0
其中:
Figure BDA00025114837300001010
Figure BDA00025114837300001011
是终端当前最大能达到的输出功率,计算方式为:
Figure BDA00025114837300001012
步骤(204)负荷目标值PPtarget的求解具体包括以下步骤:
(204a)对集群划分结果中的固定负荷集群组,依当前时间负荷目标设定值
Figure BDA00025114837300001013
作为其最终负荷目标值,
Figure BDA00025114837300001014
(204b)计算指令所要求的调节量PPPadjust,前述已描述调节量PPPadjust的计算公式为:PPPadjust=PPPcmd-PPPnow,考虑到固定负荷集群组G2在依所述设定值
Figure BDA0002511483730000111
进行负荷调整后可能产生的负荷增量,在进行实际调度时应对PPPadjust进行矫正,对PPPadjust进行矫正具体包括以下步骤:
(a)对首次进行固定负荷控制的集群,认为控制后负荷会产生变化趋近设定值PPfix,因此调节量考虑排除固定负荷控制后的负荷增量,并考虑集群当前负荷极限;
计算进行固定负荷控制后下一阶段的负荷预测值为:
Figure BDA0002511483730000112
其中
Figure BDA0002511483730000113
指考虑控制策略、接入车辆需求、终端额定输出的集群极限负荷值;
则矫正后的调节量为:
Figure BDA0002511483730000114
(b)对非首次进行固定负荷控制的集群,则集群当前负荷已经经过负荷设定值的约束而稳定,从指令中去除集群的当前负荷即可,即:
Figure BDA0002511483730000115
(204c)对待响应集群组G1,依集群划分中所述的方法及调节方式计算各集群调节空间,若调节方式为上调则计算各集群上调空间
Figure BDA0002511483730000116
下调则计算下调空间
Figure BDA0002511483730000117
计算结果作为集群当前调节空间PPspace,并对其求和得到所有待响应集群总的调节空间
Figure BDA0002511483730000118
则集群的负荷目标值
Figure BDA0002511483730000119
如上得到所有待响应集群的负荷目标值,完成集群间的负荷调度。
所述步骤S3具体包括以下步骤,
(301)根据充电集群的负荷目标值PPtarget,采集各充电集群内各充电终端所接入车辆的BMS需求功率Pdemand、剩余电量SOC和已经充电时长Tstart-now作为评价指标对充电终端进行打分,其中Pdemand、Tstart-now为正向指标,SOC为负向指标;
(302)确定所述评价指标的权重分别Rsoc、Rdemand和RT
(303)将评价指标做归一化处理,得到标准化的评价指标
Figure BDA00025114837300001110
(304)依所述标准化的评价指标及其权重给终端打分,得分
Figure BDA00025114837300001111
其中SOC的得分影响是负向的,即越大的电池剩余容量将得到更小的输出功率分配;
(305)依终端打分结果S占总分值的比例确定各终端的输出功率目标值Ptarget=s/∑s;
(306)验证所述输出功率目标值是否越限并对其进行调整;
Figure BDA0002511483730000121
(307)将各充电终端的目标输出功率Ptarget下发充电终端执行,调整充电终端的输出功率,完成调度。
步骤S3建立了评价模型完成充电终端打分,依打分结果分配PPtarget得到各充电终端的目标输出功率Ptarget,并将目标输出功率Ptarget下发给充电终端调整输出功率。
步骤S4所述充电监控包括以下步骤:
如图3所示,监测充电集群的充电状况与控制策略是否匹配,基于负荷调整策略对充电集群的目标负荷PPtarget进行调整,负荷调整策略为:
Figure BDA0002511483730000122
依负荷调整策略结果重置PPtarget
对充电终端的目标输出功率进行的调整:
Figure BDA0002511483730000123
依调整后的目标输出功率下发功率控制指令调节终端输出。
本实施例从云端服务器获取各充电集群Cluster[1,2,3...,n]、各集群控制策略
Figure BDA0002511483730000124
并从云端服务器采集各集群内终端信息,包括终端输出功率Poutput、Prate,基于以上数据得到各集群当前负荷
Figure BDA0002511483730000125
当前总负荷
Figure BDA0002511483730000126
对负荷目标值进行调整。
如图3,检查集群充电情况与控制策略是否匹配,对负荷目标值进行调整:
对集群负荷目标值PPtarget:依据下式进行调整:
Figure BDA0002511483730000131
依结果重置PPtarget
对终端负荷目标值(目标输出功率)在下列情况下进行的调整:
Figure BDA0002511483730000132
依Ptarget调节终端输出功率;
所述步骤S4优化调度具体包括以下步骤:
比较充电集群当前负荷PPnow和负荷目标值PPtarget,若充电集群当前负荷PPnow距负荷目标值PPtarget仍有差距,则将n个集群cluster[1,2,3…n]的所述差距作为负荷调节缺失量
Figure BDA0002511483730000133
n个充电集群,i是从1取值到n,则表示第i个充电集群,将所述负荷调节缺失量作为指令调节量PPPtarget,再次实施调度,调度过程中排除产生所述缺失量的充电集群,使缺失量在有调节空间的集群间进行消化,完成优化调度。
如图4所示,本实施例中,优化调度包括以下具体步骤:
(401)从上获取所有集群及其充电状态(本实施例从云端服务器上获取所有集群及其充电状态),包括集群当前实际负荷PPnow,当前目标负荷PPtarget,当前上调空间
Figure BDA0002511483730000134
下调空间
Figure BDA0002511483730000135
当前调度中心调度指令PPPcmd
(402)计算当前总负荷
Figure BDA0002511483730000136
设定一定阈值空间e,判断总负荷与调度指令是否匹配,即若|PPPcmd-PPPnow|<e,当前负荷已经调整到指令期望值,结束本轮优化调度,否则进入步骤(403);
(403)检查各充电集群的PPnow与PPtarget是否匹配,同样设定一定阈值空间e,若|PPtarget-PPnow|<e成立,则该集群负荷已达目标值,继续检查其它集群;若不成立则进行步骤(404);
(404)依PPnow与PPtarget差值的正负性确定调节方式,若结果为正且
Figure BDA0002511483730000137
大于0,则取
Figure BDA0002511483730000141
进行集群内终端功率调整以提高负荷,此时如果
Figure BDA0002511483730000142
则集群调节能力无法达到负荷目标值,应记录负荷缺失量
Figure BDA0002511483730000143
若结果为负且
Figure BDA0002511483730000144
大于0,则取
Figure BDA0002511483730000145
进行集群内终端功率调整以降低负荷,此时如果
Figure BDA0002511483730000146
则集群调节能力无法达到负荷目标值,也应记录负荷缺失量
Figure BDA0002511483730000147
若集群当前无调节空间,则应记录负荷缺失量为:PPlack=PPtarget-PPnow
(405)循环检查所有充电集群,若∑PPlack=0,则结束本轮检查,否则以PPPnow+∑PPlack作为新的调度指令PPPcmd,进行技术方案所述调度,消化依调度中心指令调度后仍然存在的负荷缺失量,完成优化调度。
一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制系统,包括集群创建单元、集群间调度指令分配单元、充电集群内的调度单元和监控单元;
集群创建单元按充电特性对充电终端进行分组,分为不同的充电集群,每个充电集群设置控制策略以满足其充电要求;
集群间调度指令分配单元接收并校验调度中心调度指令,校验通过后依调度中心调度指令计算各充电集群负荷目标值,完成充电集群间的调度;
充电集群内的调度单元将所述充电集群负荷目标值分配给充电集群内充电终端,完成充电集群内的调度;
监控单元实时监视各充电集群,进行充电监控与优化调度。
集群创建单元工作过程具体包括以下步骤:
基于充电特性将充电终端分组构成n个充电集群cluster[1,2,3…n],每个充电集群设置控制策略,所述控制策略包括集群可响应调度时间段Trespond[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],集群固定负荷时间段Tfix[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],所述固定负荷时段各时段ti-tj的负荷设定值
Figure BDA0002511483730000148
充电集群的负荷极限值PPmax、PPmin,充电终端的负荷极限值Pmax、Pmin,ti、tj表示时间段的开始时间和结束时间。
集群间调度指令分配单元工作过程具体包括以下步骤,
(201),接收调度中心调度指令并进行校验,通过校验则将调度中心调度指令的指令值PPPcmd作为调度目标;
(202),获取已分组的充电集群cluster[1,2,3…n]及各集群控制策略
Figure BDA0002511483730000151
clusteri[]表示第i个充电集群;所述控制策略包括集群可响应调度时间段Trespond[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],集群固定负荷时间段Tfix[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],所述固定负荷时段各时段ti-tj的负荷设定值
Figure BDA0002511483730000152
充电集群的负荷极限值PPmax、PPmin,充电终端的负荷极限值Pmax、Pmin
(203),采集各充电集群内终端信息,终端信息包括终端输出功率Poutput,额定功率Prate,接入车辆电池管理系统(Battery management system,BMS)的需求功率Pdemand,车辆的剩余电量(State of Charge)SOC,计算得到充电集群当前负荷
Figure BDA0002511483730000153
当前总负荷
Figure BDA0002511483730000154
负荷调节空间为PPspace,则负荷调节量PPPadjust=PPPcmd-PPPnow,根据负荷调节量的正负性判断调节方式是上调还是下调;
Figure BDA0002511483730000155
表示第s个充电终端的终端输出功率,某个充电集群内有m个充电终端;
Figure BDA0002511483730000156
表示第i个充电集群的当前负荷;
(204),基于各充电集群内终端信息和调节方式的判断结果对充电集群进行划分得到待响应集群组G1、固定负荷集群组G2和无需处理的集群组G0,依各充电集群的负荷调节空间PPspace占总调节空间(总调节空间指各集群的负荷调节空间之和)比例分配所述负荷调节量PPPadjust,得到G1内集群的负荷目标值PPtarget,并将各时段负荷设定值
Figure BDA0002511483730000157
作为G2内集群的负荷目标值PPtarget
充电集群内的调度单元工作过程具体包括以下步骤,
(301)根据充电集群的负荷目标值PPtarget,采集各充电集群内各充电终端所接入车辆的BMS需求功率Pdemand、剩余电量SOC和已经充电时长Tstart-now作为评价指标对充电终端进行打分,其中Pdemand、Tstart-now为正向指标,SOC为负向指标;
(302)确定所述评价指标的权重分别Rsoc、Rdemand和RT
(303)将评价指标做归一化处理,得到标准化的评价指标
Figure BDA0002511483730000158
(304)依所述标准化的评价指标及其权重给终端打分,得分
Figure BDA0002511483730000159
其中SOC的得分影响是负向的,即越大的电池剩余容量将得到更小的输出功率分配;
(305)依终端打分结果S占总分值的比例确定各终端的输出功率目标值Ptarget=s/∑s;
(306)验证所述输出功率目标值是否越限并对其进行调整;
Figure BDA0002511483730000161
(307)将各充电终端的目标输出功率Ptarget下发充电终端执行,调整充电终端的输出功率,完成调度。
监控单元包括充电监控模块和优化调度模块,
所述充电监控模块监控过程具体包括以下步骤:
监测充电集群的充电状况与控制策略是否匹配,基于负荷调整策略对充电集群的目标负荷PPtarget进行调整,负荷调整策略为:
Figure BDA0002511483730000162
依负荷调整策略结果重置PPtarget
对充电终端的目标输出功率进行的调整:
Figure BDA0002511483730000163
依调整后的目标输出功率下发功率控制指令调节终端输出。
优化调度模块进行优化调度具体包括以下步骤:
比较充电集群当前负荷PPnow和负荷目标值PPtarget,若充电集群当前负荷PPnow距负荷目标值PPtarget仍有差距,则将n个集群cluster[1,2,3…n]的所述差距作为负荷调节缺失量
Figure BDA0002511483730000164
n个充电集群,i是从1取值到n,则表示第i个充电集群,将所述负荷调节缺失量作为指令调节量PPPtarget,再次实施调度,调度过程中排除产生所述缺失量的充电集群,使缺失量在有调节空间的集群间进行消化,完成优化调度。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下被实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多特征。更确切地说,如权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员应当理解在本文所公开的示例中的设备的模块或单元或组间可以布置在如该实施例中所描述的设备中,或者可替换地可以定位在与该示例中的设备不同的一个或多个设备中。前述示例中的模块可以组合为一个模块或者此外可以分成多个子模块。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组间组合成一个模块或单元或组间,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组间。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
此外,所述实施例中的一些在此被描述成可以由计算机系统的处理器或者由执行所述功能的其它装置实施的方法或方法元素的组合。因此,具有用于实施所述方法或方法元素的必要指令的处理器形成用于实施该方法或方法元素的装置。此外,装置实施例的在此所述的元素是如下装置的例子:该装置用于实施由为了实施该发明的目的的元素所执行的功能。
这里描述的各种技术可结合硬件或软件,或者它们的组合一起实现。从而,本发明的方法和设备,或者本发明的方法和设备的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介,例如软盘、CD-ROM、硬盘驱动器或者其它任意机器可读的存储介质中的程序代码(即指令)的形式,其中当程序被载入诸如计算机之类的机器,并被所述机器执行时,所述机器变成实践本发明的设备。
在程序代码在可编程计算机上执行的情况下,计算设备一般包括处理器、处理器可读的存储介质(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件),至少一个输入装置,和至少一个输出装置。其中,存储器被配置用于存储程序代码;处理器被配置用于根据该存储器中存储的所述程序代码中的指令,执行本发明的方法。
以示例而非限制的方式,计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据等信息。通信介质一般以诸如载波或其它传输机制等已调制数据信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据,并且包括任何信息传递介质。以上的任一种的组合也包括在计算机可读介质的范围之内。
如在此所使用的那样,除非另行规定,使用序数词“第一”、“第二”、“第三”等等来描述普通对象仅仅表示涉及类似对象的不同实例,并且并不意图暗示这样被描述的对象必须具有时间上、空间上、排序方面或者以任意其它方式的给定顺序。
尽管根据有限数量的实施例描述了本发明,但是受益于上面的描述,本技术领域内的技术人员明白,在由此描述的本发明的范围内,可以设想其它实施例。此外,应当注意,本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的,而不是为了解释或者限定本发明的主题而选择的。因此,在不偏离所附权利要求书的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。对于本发明的范围,对本发明所做的公开是说明性的,而非限制性的,本发明的范围由所附权利要求书限定。

Claims (10)

1.一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,将充电终端分组为不同的充电集群,每个充电集群设置控制策略;
S2,接收并校验调度中心调度指令,校验通过后依调度中心调度指令计算各充电集群的负荷目标值,完成充电集群间的调度;
S3,将所述充电集群的负荷目标值分配给充电集群内充电终端,完成充电集群内的调度;
S4,实时监测充电集群,进行充电监控与优化调度。
2.根据权利要求1所述的一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法,其特征在于:
步骤S1,具体包括以下步骤:
将充电终端分组构成n个充电集群cluster[1,2,3…n],每个充电集群设置控制策略,所述控制策略包括集群可响应调度时间段Trespond[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],所述固定负荷时段各时段ti-tj的负荷设定值
Figure FDA0002511483720000016
充电集群的负荷极限值PPmax、PPmin,充电终端的负荷极限值Pmax、Pmin,ti和tj表示时间段的开始时间和结束时间。
3.根据权利要求1所述的基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法,其特征在于:
步骤S2具体包括以下步骤,
(201),接收调度中心调度指令并进行校验,通过校验则将调度中心调度指令的指令值PPPcmd作为调度目标;
(202),获取已分组的充电集群cluster[1,2,3…n]及各集群控制策略
Figure FDA0002511483720000011
clusteri[]表示第i个充电集群;
(203),采集各充电集群内终端信息,终端信息包括终端输出功率Poutput,额定功率Prate,接入车辆电池管理系统的需求功率Pdemand,车辆的剩余电量SOC,计算得到充电集群当前负荷
Figure FDA0002511483720000012
当前总负荷
Figure FDA0002511483720000013
负荷调节空间为PPspace,则负荷调节量PPPadjust=PPPcmd-PPPnow,根据负荷调节量的正负性判断调节方式是上调还是下调;
Figure FDA0002511483720000014
表示第s个充电终端的终端输出功率,某个充电集群内有m个充电终端;
Figure FDA0002511483720000015
表示第i个充电集群的当前负荷;
(204),基于各充电集群内终端信息和调节方式的判断结果对充电集群进行划分得到待响应集群组G1、固定负荷集群组G2和无需处理的集群组G0,依各充电集群的负荷调节空间PPspace占总调节空间比例分配所述负荷调节量PPPadjust,得到G1内集群的负荷目标值PPtarget,并将各时段负荷设定值
Figure FDA0002511483720000021
作为G2内集群的负荷目标值PPtarget
4.根据权利要求3所述的基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法,其特征在于:
所述步骤S2中,充电集群控制策略还包括固定负荷时段设定Tfix[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],且当前时间Tnow在所设时段ti-tj内时,所述集群接受固定负荷控制,则对负荷调节量PPPadjust进行矫正,去除因固定负荷控制所产生的负荷增量;
负荷调节量PPPadjust进行矫正具体包括以下步骤:如果充电集群是首次接受固定负荷控制,则排除进行固定负荷控制后的负荷增量,
Figure FDA0002511483720000022
其中
Figure FDA0002511483720000023
是G2中的集群在进行固定负荷约束后的负荷预期值,
Figure FDA0002511483720000024
是G0和G1中所有充电集群当前的总负荷;如果充电集群非首次接受固定负荷约束,则负荷已经稳定,无需矫正。
5.根据权利要求1所述的基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法,其特征在于:
所述步骤S3具体包括以下步骤,
(301)根据充电集群的负荷目标值PPtarget,采集各充电集群内各充电终端所接入车辆的电池管理系统的需求功率Pdemand、剩余电量SOC和已经充电时长Tstart-now,并作为评价指标对充电终端进行打分,其中Pdemand、Tstart-now为正向指标,剩余电量SOC为负向指标;
(302)确定所述评价指标的权重分别Rsoc、Rdemand和RT
(303)将评价指标做归一化处理,得到标准化的评价指标SOCs
Figure FDA0002511483720000025
(304)依所述标准化的评价指标及其权重给终端打分,得分
Figure FDA0002511483720000026
其中SOC的得分影响是负向的;
(305)依终端打分结果S占总分值的比例确定各终端的输出功率目标值Ptarget=s/∑s;
(306)验证所述输出功率目标值是否越限并对所述输出功率目标值进行调整:
Figure FDA0002511483720000027
(307)将各充电终端的目标输出功率Ptarget下发充电终端执行,调整充电终端的输出功率,完成调度。
6.根据权利要求1所述的基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法,其特征在于:
步骤S4所述充电监控包括以下步骤:
监测充电集群的充电状况与控制策略是否匹配,基于负荷调整策略对充电集群的目标负荷PPtarget进行调整,负荷调整策略为:
Figure FDA0002511483720000031
依负荷调整策略结果重置PPtarget
对充电终端的目标输出功率进行调整:
Figure FDA0002511483720000032
依调整后的目标输出功率下发功率控制指令调节终端输出。
7.根据权利要求1所述的基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法,其特征在于:
所述步骤S4优化调度具体包括以下步骤:
比较充电集群当前负荷PPnow和负荷目标值PPtarget,若充电集群当前负荷PPnow距负荷目标值PPtarget仍有差距,则将n个集群cluster[1,2,3…n]的所述差距作为负荷调节缺失量
Figure FDA0002511483720000033
Figure FDA0002511483720000034
表示第i个充电集群的负荷目标值,
Figure FDA0002511483720000035
表示第i个充电集群的当前负荷,将所述负荷调节缺失量作为指令调节量PPPtarget,再次实施调度,调度过程中排除产生所述缺失量的充电集群,使缺失量在有调节空间的集群间进行消化,完成优化调度。
8.一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制系统,其特征在于:
包括集群创建单元、集群间调度指令分配单元、充电集群内的调度单元和监控单元;
集群创建单元对充电终端进行分组,分为不同的充电集群,每个充电集群设置控制策略;
集群间调度指令分配单元接收并校验调度中心调度指令,校验通过后依调度中心调度指令计算各充电集群负荷目标值,完成充电集群间的调度;
充电集群内的调度单元将所述充电集群负荷目标值分配给充电集群内充电终端,完成充电集群内的调度;
监控单元实时监视各充电集群,进行充电监控与优化调度。
9.根据权利要求8所述的一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制系统,其特征在于:
集群创建单元工作过程具体包括以下步骤:
将充电终端分组构成n个充电集群cluster[1,2,3…n],每个充电集群设置控制策略,所述控制策略包括集群可响应调度时间段Trespond[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],所述固定负荷时段各时段ti-tj的负荷设定值
Figure FDA0002511483720000041
充电集群的负荷极限值PPmax、PPmin,充电终端的负荷极限值Pmax、Pmin,ti、tj表示时间段的开始时间和结束时间;
集群间调度指令分配单元工作过程具体包括以下步骤,
(201),接收调度中心调度指令并进行校验,通过校验则将调度中心调度指令的指令值PPPcmd作为调度目标;
(202),获取已分组的充电集群cluster[1,2,3…n]及各集群控制策略
Figure FDA0002511483720000042
clusteri[]表示第i个充电集群;
(203),采集各充电集群内终端信息,终端信息包括终端输出功率Poutput,额定功率Prate,接入车辆的BMS需求功率Pdemand,车辆的剩余电量SOC,计算得到充电集群当前负荷
Figure FDA0002511483720000043
当前总负荷
Figure FDA0002511483720000044
负荷调节空间为PPspace,则负荷调节量PPPadjust=PPPcmd-PPPnow,根据负荷调节量的正负性判断调节方式是上调还是下调;
Figure FDA0002511483720000045
表示第s个充电终端的终端输出功率,某个充电集群内有m个充电终端;
Figure FDA0002511483720000046
表示第i个充电集群的当前负荷;
(204),基于各充电集群内终端信息和调节方式的判断结果对充电集群进行划分得到待响应集群组G1、固定负荷集群组G2和无需处理的集群组G0,依各充电集群的负荷调节空间PPspace占总调节空间比例分配所述负荷调节量PPPadjust,得到G1内集群的负荷目标值PPtarget,并将各时段负荷设定值
Figure FDA0002511483720000047
作为G2内集群的负荷目标值PPtarget
充电集群内的调度单元工作过程具体包括以下步骤,
(301)根据充电集群的负荷目标值PPtarget,采集各充电集群内各充电终端所接入车辆的BMS需求功率Pdemand、剩余电量SOC和已经充电时长Tstart-now作为评价指标对充电终端进行打分,其中Pdemand、Tstart-now为正向指标,剩余电量SOC为负向指标;
(302)确定所述评价指标的权重分别Rsoc、Rdemand和RT
(303)将评价指标做归一化处理,得到标准化的评价指标SOCs
Figure FDA0002511483720000048
(304)依所述标准化的评价指标及其权重给终端打分,得分
Figure FDA0002511483720000051
其中SOC的得分影响是负向的;
(305)依终端打分结果S占总分值的比例确定各终端的输出功率目标值Ptarget=s/∑s;
(306)验证所述输出功率目标值是否越限并对所述输出功率目标值进行调整;
Figure FDA0002511483720000052
(307)将各充电终端的目标输出功率Ptarget下发充电终端执行,调整充电终端的输出功率,完成调度;
监控单元包括充电监控模块和优化调度模块,
所述充电监控模块监控过程具体包括以下步骤:
监测充电集群的充电状况与控制策略是否匹配,基于负荷调整策略对充电集群的目标负荷PPtarget进行调整,负荷调整策略为:
Figure FDA0002511483720000053
依负荷调整策略结果重置PPtarget
对充电终端的目标输出功率进行调整:
Figure FDA0002511483720000054
依调整后的目标输出功率下发功率控制指令调节终端输出;
优化调度模块进行优化调度具体包括以下步骤:
比较充电集群当前负荷PPnow和负荷目标值PPtarget,若充电集群当前负荷PPnow距负荷目标值PPtarget仍有差距,则将n个集群cluster[1,2,3…n]的所述差距作为负荷调节缺失量
Figure FDA0002511483720000055
Figure FDA0002511483720000056
表示第i个充电集群的负荷目标值,
Figure FDA0002511483720000057
表示第i个充电集群的当前负荷;将所述负荷调节缺失量作为指令调节量PPPtarget,再次实施调度,调度过程中排除产生所述缺失量的充电集群,使缺失量在有调节空间的集群间进行消化,完成优化调度。
10.根据权利要求9所述的一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制系统,其特征在于,
控制策略包括固定负荷时段设定Tfix[t1-t2,t3-t4,…ti-tj…],且当前时间Tnow在所设时段ti-tj内时,所述集群接受固定负荷控制,则对负荷调节量PPPadjust进行矫正,去除因固定负荷控制所产生的负荷增量;
负荷调节量PPPadjust进行矫正具体包括以下步骤:如果充电集群是首次接受固定负荷控制,则排除进行固定负荷控制后的负荷增量,
Figure FDA0002511483720000061
其中
Figure FDA0002511483720000062
是G2中的集群在进行固定负荷约束后的负荷预期值,
Figure FDA0002511483720000063
是G0和G1中所有充电集群当前的总负荷;如果充电集群非首次接受固定负荷约束,则负荷已经稳定,无需矫正。
CN202010462459.9A 2020-05-27 2020-05-27 一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法及系统 Active CN111483331B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010462459.9A CN111483331B (zh) 2020-05-27 2020-05-27 一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010462459.9A CN111483331B (zh) 2020-05-27 2020-05-27 一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111483331A true CN111483331A (zh) 2020-08-04
CN111483331B CN111483331B (zh) 2021-07-09

Family

ID=71813415

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010462459.9A Active CN111483331B (zh) 2020-05-27 2020-05-27 一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111483331B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112001544A (zh) * 2020-08-24 2020-11-27 南京德睿能源研究院有限公司 充电站资源参与电力调峰市场的调度控制方法
CN112884603A (zh) * 2021-02-24 2021-06-01 车主邦(北京)科技有限公司 一种有序充电的方法及桩云服务器
CN115081929A (zh) * 2022-07-18 2022-09-20 东南大学溧阳研究院 一种基于云边协同的电动汽车实时响应能力评估方法
CN115438909A (zh) * 2022-08-03 2022-12-06 广东天枢新能源科技有限公司 基于大数据的电动汽车充电桩电力资源分配方法及系统

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103679372A (zh) * 2013-12-18 2014-03-26 国家电网公司 电动公交充换电站的分层协调充电控制方法
CN105244931A (zh) * 2014-09-30 2016-01-13 珠海泰坦科技股份有限公司 基于城市基础设施的电动车辆充电管理方法及系统
CN108520314A (zh) * 2018-03-19 2018-09-11 东南大学 结合v2g技术的主动配电网调度方法
CN109398133A (zh) * 2018-10-29 2019-03-01 河南英开电气股份有限公司 一种电动汽车充电集群及其功率自动分配系统
CN109484240A (zh) * 2018-10-26 2019-03-19 国网山东省电力公司日照供电公司 一种基于分群控制的电动汽车集群实时充电优化方法
CN109878370A (zh) * 2019-04-12 2019-06-14 广东电网有限责任公司 一种电动汽车集群的充电方法和装置
CN110165663A (zh) * 2019-05-10 2019-08-23 三峡大学 基于Stackelberg博弈的含充换储一体化电站微电网能量优化调度方法
EP3563334A1 (en) * 2016-12-30 2019-11-06 Vito NV State of charge estimation of energy storage systems
US20200009985A1 (en) * 2017-12-21 2020-01-09 Loon Llc Managing power of aerial vehicles
CN110733370A (zh) * 2019-11-20 2020-01-31 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 一种基于双层优化算法的电动汽车充电站有序充电方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103679372A (zh) * 2013-12-18 2014-03-26 国家电网公司 电动公交充换电站的分层协调充电控制方法
CN105244931A (zh) * 2014-09-30 2016-01-13 珠海泰坦科技股份有限公司 基于城市基础设施的电动车辆充电管理方法及系统
EP3563334A1 (en) * 2016-12-30 2019-11-06 Vito NV State of charge estimation of energy storage systems
US20200009985A1 (en) * 2017-12-21 2020-01-09 Loon Llc Managing power of aerial vehicles
CN108520314A (zh) * 2018-03-19 2018-09-11 东南大学 结合v2g技术的主动配电网调度方法
CN109484240A (zh) * 2018-10-26 2019-03-19 国网山东省电力公司日照供电公司 一种基于分群控制的电动汽车集群实时充电优化方法
CN109398133A (zh) * 2018-10-29 2019-03-01 河南英开电气股份有限公司 一种电动汽车充电集群及其功率自动分配系统
CN109878370A (zh) * 2019-04-12 2019-06-14 广东电网有限责任公司 一种电动汽车集群的充电方法和装置
CN110165663A (zh) * 2019-05-10 2019-08-23 三峡大学 基于Stackelberg博弈的含充换储一体化电站微电网能量优化调度方法
CN110733370A (zh) * 2019-11-20 2020-01-31 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 一种基于双层优化算法的电动汽车充电站有序充电方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
潘振宁等: "大规模电动汽车集群分层实时优化调度", 《电力系统自动化》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112001544A (zh) * 2020-08-24 2020-11-27 南京德睿能源研究院有限公司 充电站资源参与电力调峰市场的调度控制方法
CN112001544B (zh) * 2020-08-24 2024-05-24 南京德睿能源研究院有限公司 充电站资源参与电力调峰市场的调度控制方法
CN112884603A (zh) * 2021-02-24 2021-06-01 车主邦(北京)科技有限公司 一种有序充电的方法及桩云服务器
CN115081929A (zh) * 2022-07-18 2022-09-20 东南大学溧阳研究院 一种基于云边协同的电动汽车实时响应能力评估方法
CN115438909A (zh) * 2022-08-03 2022-12-06 广东天枢新能源科技有限公司 基于大数据的电动汽车充电桩电力资源分配方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN111483331B (zh) 2021-07-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111483331B (zh) 一种基于调度指令的充电负荷聚合调度控制方法及系统
CN112874369B (zh) 一种充电管理系统的充电与供能优化方法及装置
CN111095721B (zh) 聚合能量资源
CN109193718B (zh) 一种适应于v2g的选择电动汽车入网调控方法
Chamola et al. An IoT and edge computing based framework for charge scheduling and EV selection in V2G systems
CN111832940B (zh) 一种电动汽车充电调度方法、装置和存储介质
CN116632831A (zh) 一种基于调度场景的充电负荷聚合和调度方法
CN117709552A (zh) 基于分布式能源分类聚合的虚拟电厂调度优化方法
WO2024056050A1 (zh) 海量柔性负荷快速聚合控制方法及装置
TWI706366B (zh) 電動車充電站電能管理方法
CN117674231A (zh) 基于电动汽车行为数据的电网互动潜力评估方法及装置
CN113343437A (zh) 电动汽车快速充电引导方法、系统、终端及介质
KR20220088067A (ko) 소형 분산자원 기반의 집합자원 관리 방법 및 그 장치
CN117314038A (zh) 一种多能互补充电站调度方法、系统、设备和介质
CN114938013A (zh) 一种电动汽车集群参与配电网协调控制的方法及装置
CN116316557A (zh) 一种适应现货市场的储能集群聚合方法和装置
CN116995685A (zh) 一种可调节负荷聚合管理优化调度方法及终端设备
CN113541172A (zh) 换电方法、换电系统、电子设备及存储介质
CN117895510B (zh) 基于聚合商模式下电动汽车集群参与电网调峰方法及系统
CN114172275B (zh) 一种基于里程寿命管理的储能系统能量优化方法及系统
CN113364015B (zh) 一种储能系统及相关方法
CN118246696B (zh) 基于能量路由器的快充站资源聚合与互动调控方法
CN113538117B (zh) 基于区块链的车联网资源分配拍卖方法
CN118003953B (zh) 一种充电站内充电行为的控制方法及装置
US20240202611A1 (en) Blockchain transactive energy management system

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