CN111799775A - 一种双层结构的pev能量调度算法 - Google Patents

一种双层结构的pev能量调度算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种双层结构的PEV能量调度算法，包括以下步骤：S1：建立线性约束优化模型，采用simplex algorithm算法求解，得到每个时刻所有PEV的总充电量；S2：依据PEV的充电优先级对S1中的每个时刻所有PEV的总充电量进行分配，得到每个时刻每个PEV的充电量。由于不同PEV在充电时的需求和参数等均存在差异，因此需要进行差异化的调度，充电优先级代表了每个PEV的充电任务的紧迫性，在调整整体功率的同时，优先将充电功率分配给急需的PEV，以此达到差异化的调度，本发明的实质性效果包括：引入线性规模模型，从而达到较高的计算效率。可以应用于大规模充电协调，并保证运算的实时性。求解算法简单，不会增加调度的复杂性，适合于大中小规模的PEV能源调度。

Description

一种双层结构的PEV能量调度算法
技术领域
本发明涉及PEV能量调度领域，特别涉及一种双层结构的PEV能量调度算法。
背景技术
近年来，随着插电式电动车(plug-in electric vehicle--PEV)的普及，给电网系统带来了极大的机遇与挑战。如果对大量的PEV的充放电管理不当，会对电网系统，特备是配电网的运行造成不良影响。同时，采用PEV作为可调负载为PEV充电站的经营者带来了具大经济利益机会。而这其中，电动车能量调度系统就扮演着非常重要的角色，它可以通过对电动汽车充放电时间与充放电功率的调整，避开波峰用电量，为PEV充电桩经营者实现经济收益。
如授权公告号CN103457326B的发明公开了一种大规模电动汽车充电负荷的分布式联合协调控制方法，属于能源管理技术领域。首先，客户端根据车辆基本信息确定初始充电功率并发送给协调中心。协调中心计算优化负荷曲线与优化判定阈值。根据各客户端充电功率计算当前负荷曲线及其表征值。若表征值小于判定阈值，则发送停止交互命令，客户端按当前充电功率为电动汽车充电；否则计算概率转移矩阵并向客户端发送。客户端根据概率转移矩阵，计算转移矩阵，更新充电功率并发送给协调中心。如此反复交互，直至表征值小于判定阈值。实现错峰充电，缓解协调中心的计算压力，保护用户的充电需求隐私，节约上下层之间的数据通信资源，适用于大规模电动汽车有序控制。
但现有技术中PEV能源调度算法一般只考虑单类PEV的能源调度，而很少考虑差异化PEV的能源调度，特别是在不同的电池充电状态下的不同充电功率、以及PEV动态等一系列不同行为，例如非恒定充电功率等复杂的行为会增加优化数学模型，给优化算法带来求解上的困难，无法处理大规模的PEV充电协调问题。
发明内容
针对现有技术无法对不同的PEV进行差异化能量调度的问题，本发明提供了一种双层结构的PEV能量调度算法，能够在总的调度方式框架下针对不同的PEV进行差异化的调度，以实现整体的能量调度效果，并完成每个PEV的充电任务。
以下是本发明的技术方案。
一种双层结构的PEV能量调度算法，包括以下步骤：S1：建立线性约束优化模型，采用simplex algorithm算法求解，得到每个时刻所有PEV的总充电量；S2：依据PEV的充电优先级对S1中的每个时刻所有PEV的总充电量进行分配，得到每个时刻每个PEV的充电量。由于不同PEV在充电时的需求和参数等均存在差异，因此需要进行差异化的调度，充电优先级代表了每个PEV的充电任务的紧迫性，在调整整体功率的同时，优先将充电功率分配给急需的PEV，以此达到差异化的调度，本发明通过整体和个体两个层面对电能资源进行调度，且求解算法简单，不会增加调度的复杂性，适合于大中小规模的PEV能源调度。
作为优选，所述线性约束优化模型的约束条件包括：
若干PEV在特定时间内的最大充电功率和最小充电功率对总充电量的约束；即总充电量小于等于特定时间内的所有PEV以最大充电功率得到的充电量，大于等于特定时间内的所有PEV以最小充电功率得到的充电量。
最大总充电功率和最小总充电功率对总充电量的约束；即总充电量小于等于从电网购买的最大总充电功率在指定时间段内的充电量，大于等于从电网购买的最小总充电功率在指定时间段内的充电量。
若干PEV在特定时间内的最大已充电量和最小已充电量对已充总电量的约束；即已充总电量小于等于所有PEV的最大已充电量之和，大于等于所有PEV的最小已充电量之和。
每个PEV的最大充电功率、已充电时间和剩余充电时间对已充电量的约束。即每个PEV的已充电量小于等于其的总充电量，同时满足总充电量减去已充电量后，小于等于剩余时间全部以最大充电功率充电得到的充电量，此约束条件用于保证在任何时刻进行判断，已充电量都必须足够，防止剩余时间内无法完成充电任务。
作为优选，所述充电优先级：
Figure BDA0002522912300000021
其中
Figure BDA0002522912300000022
表示当前时刻到结束时刻的时间差；
Figure BDA0002522912300000023
表示该PEV在t时刻剩余充电量用t时刻最大充电功率充满所需的时间；
Figure BDA0002522912300000024
表示该PEV剩余充电量，由总充电量减去从开始到t时刻每个单位时间充电功率之和后得到；其中充电优先级的数值越小，优先级越高。充电优先级与多个参数有关，这些参数代表了每个PEV对于充电需求的紧迫性。
作为优选，分配过程包括：每个时刻根据充电优先级的数值对PEV进行降序排序，并按顺序为各PEV分配最大充电功率，如剩余功率不为0，则将剩余功率加入下一时刻。该分配过程同时与上述的约束条件相互制约，得到最优的调度方案，使得充电资源不是均匀分配的，而是把调度分成了总体调度和总体之下各PEV分别调度这两层。
本发明的实质性效果包括：引入线性规模模型，从而达到较高的计算效率。可以应用于大规模充电协调，并保证运算的实时性。求解算法简单，不会增加调度的复杂性，适合于大中小规模的PEV能源调度。
附图说明
图1是本发明实施例的不同PEV的参数图；
图2是本发明实施例的调度结果对比图。
具体实施方式
下面将结合实施例，对本申请的技术方案进行描述。另外，为了更好的说明本发明，在下文中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未做详细描述，以便于凸显本发明的主旨。
实施例：
如图1所示，本实施例作用于包含三个PEV的系统，N＝3，调度时间为[1..10],时间间隔D为1小时。
本实施例包括一种双层结构的PEV能量调度算法，包括以下步骤：S1：建立线性约束优化模型，采用simplex algorithm算法求解，得到每个时刻所有PEV的总充电量；S2：依据PEV的充电优先级对S1中的每个时刻所有PEV的总充电量进行分配，得到每个时刻每个PEV的充电量。由于不同PEV在充电时的需求和参数等均存在差异，因此需要进行差异化的调度，充电优先级代表了每个PEV的充电任务的紧迫性，在调整整体功率的同时，优先将充电功率分配给急需的PEV，以此达到差异化的调度，本发明通过整体和个体两个层面对电能资源进行调度，且求解算法简单，不会增加调度的复杂性，适合于大中小规模的PEV能源调度。
其中本实施例线性约束优化模型的约束条件在算法中表现为以下表达式：
Figure BDA0002522912300000041
Figure BDA0002522912300000042
Figure BDA0002522912300000043
Figure BDA0002522912300000044
Figure BDA0002522912300000045
Figure BDA0002522912300000046
Figure BDA0002522912300000047
Figure BDA0002522912300000048
Figure BDA0002522912300000049
Figure BDA00025229123000000410
t＝1,...,T,i＝1,...N
通过建立上式线性规模模型,并通过simplex algorithm算法求解，可以求得每个t时刻从电网购得的总电量pgrid(t)。下面对各约束条件做介绍：
公式(1)代表目标函数，即在T时间内从电网消费的电费最少为调度目标。T表示调度的时间。Tgrid(t)表示t时刻的电价，pgrid(t)表示t时刻从电网购得的总电量；
公式(2)表示在N个PEV充电情况下pgrid(t)取值范围约束限制。
式中i∈[1..N],N代表在充电的总的电动汽车个数。
onoffEV,i(t)代表是否在电动汽车的工作氛围内，当
Figure BDA00025229123000000411
onoffEV,i(t)＝1,当
Figure BDA00025229123000000412
分别代表电动汽车i的调度工作起始时间和终止时间。
Figure BDA00025229123000000413
代表电动汽车i的最少充电功率；
Figure BDA00025229123000000414
代表电动汽车i的最大充电功率；
公式(3)表示pgrid(t)从电网购买充电功率的约束范围。
Figure BDA00025229123000000415
和
Figure BDA00025229123000000416
分表表示最少和最大值。
公式(4)表示到t时刻为止已经充的总电量
Figure BDA00025229123000000417
的取值范围；
公式(5)表示
Figure BDA00025229123000000418
的等式关系，D代表时间间隔，本专利以1小时为例。
公式(6)代表电动汽车i在[1..t]时刻最少充的电量约束要求，式中：
Figure BDA0002522912300000051
公式(7)表示代表电动汽车i在[1..t]时刻最大充的电量约束，式中：
Figure BDA0002522912300000052
公式(8)表示t时刻以后剩余总电量
Figure BDA0002522912300000053
约束条件；
公式(9)表示电动汽车i在[t+1..T]时刻剩余最少电量的约束要求，式中
Figure BDA0002522912300000054
公式(10)表示PEV i在[t+1..T]时刻剩余最大电量的约束要求，式中
Figure BDA0002522912300000055
本实施例步骤S2中的充电优先级：
Figure BDA0002522912300000056
其中
Figure BDA0002522912300000057
表示当前时刻到结束时刻的时间差；
Figure BDA0002522912300000058
表示该PEV在t时刻剩余充电量用t时刻最大充电功率充满所需的时间；
Figure BDA0002522912300000059
表示该PEV剩余充电量，由总充电量减去从开始到t时刻每个单位时间充电功率之和后得到；其中充电优先级的数值越小，优先级越高。充电优先级与多个参数有关，这些参数代表了每个PEV对于充电需求的紧迫性。
本实施例步骤S2的分配过程包括：每个时刻根据充电优先级的数值对PEV进行降序排序，并按顺序为各PEV分配最大充电功率，如剩余功率不为0，则将剩余功率加入下一时刻。该分配过程同时与上述的约束条件相互制约，得到最优的调度方案，使得充电资源不是均匀分配的，而是把调度分成了总体调度和总体之下各PEV分别调度这两层。
如图2所示的对比图，将本算法调度的结果进行了对比，在经过本实施例的第一阶段运算后，获得的pgrid(t)在图fig.每时刻总的充电量，从图中可以看出，该算法把充电量安排到相对电价比较低的阶段去运行。而经过第二阶段的运算后，可以获得fig.电动汽车1的充电量、fig.电动汽车2的充电量和fig.电动汽车3的充电量。从优先级的分配结果可以看出，在电动车要离开之前，该算法能及时的分配电量，完成总的充电量的要求。
通过以上实施方式的描述，所属领域的技术人员可以了解到，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上内容，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种双层结构的PEV能量调度算法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：建立线性约束优化模型，采用simplex algorithm算法求解，得到每个时刻所有PEV的总充电量；
S2：依据PEV的充电优先级对S1中的每个时刻所有PEV的总充电量进行分配，得到每个时刻每个PEV的充电量。
2.根据权利要求1所述的一种双层结构的PEV能量调度算法，其特征在于，所述线性约束优化模型的约束条件包括：
若干PEV在特定时间内的最大充电功率和最小充电功率对总充电量的约束；最大总充电功率和最小总充电功率对总充电量的约束；
若干PEV在特定时间内的最大已充电量和最小已充电量对已充总电量的约束；
每个PEV的最大充电功率、已充电时间和剩余充电时间对已充电量的约束。
3.根据权利要求2所述的一种双层结构的PEV能量调度算法，其特征在于，所述充电优先级：
Figure FDA0002522912290000011
其中
Figure FDA0002522912290000012
表示当前时刻到结束时刻的时间差；
Figure FDA0002522912290000013
表示该PEV在t时刻剩余充电量用t时刻最大充电功率充满所需的时间；
Figure FDA0002522912290000014
表示该PEV剩余充电量，由总充电量减去从开始到t时刻每个单位时间充电功率之和后得到；其中充电优先级的数值越小，优先级越高。
4.根据权利要求3所述的一种双层结构的PEV能量调度算法，其特征在于，分配过程包括：每个时刻根据充电优先级的数值对PEV进行降序排序，并按顺序为各PEV分配最大充电功率，如剩余功率不为0，则将剩余功率加入下一时刻。
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