CN112242722A - 充馈电调度方法、装置及存储介质 - Google Patents

充馈电调度方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种充馈电调度方法、装置及存储介质。具体方案包括：基于至少一个受电设备的充电需求，生成功率矩阵集；功率矩阵集中包含多个功率矩阵，每个功率矩阵均满足每个受电设备的充电需求；功率矩阵的每一行对应一个受电设备，功率矩阵的每一列对应一个预设时长范围，功率矩阵的每个元素为对应的受电设备在当前时长范围内的充电功率和馈电功率；计算功率矩阵集中每个功率矩阵的成本，从功率矩阵集中选择成本最低的功率矩阵作为第一目标功率矩阵；根据第一目标功率矩阵对每个受电设备进行充馈电。本申请可以同时完成对多个受电设备的充电模式和馈电模式的调度，并且可以有效降低受电设备的充电成本，实现供电系统调峰和用户收益的双赢。

Description

充馈电调度方法、装置及存储介质
技术领域
本申请涉及充馈电技术，特别是涉及一种充馈电调度方法、装置及存储介质。
背景技术
随着电力技术的发展，受电设备在充电的同时进行馈电操作已成为当前研究的热点。充馈电技术可以将大量的受电设备集中起来，不仅能够通过充电调度减少给供电系统带来的峰值负荷压力，还能够将受电设备作为能量缓冲主体，由受电设备进行馈电操作，为供电系统提供调频等辅助服务，在此过程中用户还能获得一定的收益。
要体现充馈电技术的优势，需要合理的调度策略对受电设备进行充馈电调度。现在针对充馈电策略的研究还较少，且大多数致力于充电的调度，以及受电设备的充电行为对供电系统的影响等研究上。同时实现充馈电调度的方法很少，并且没有在实现充馈电调度的同时，降低受电设备的充电成本的方法。
发明内容
有鉴于此，本申请的主要目的在于提供一种充馈电调度方法，该方法可以同时完成对受电设备的充电模式和馈电模式的调度，并且可以有效降低受电设备的充电成本，实现供电系统调峰和用户收益的双赢。
为了达到上述目的，本申请提出的技术方案为：
第一方面，本申请实施例提供了一种充馈电调度方法，包括以下步骤：
基于至少一个受电设备的充电需求，生成功率矩阵集；所述功率矩阵集中包含多个功率矩阵，每个功率矩阵均满足每个受电设备的充电需求；所述功率矩阵的每一行对应一个所述受电设备，所述功率矩阵的每一列对应一个预设时长范围，所述功率矩阵的每个元素为对应的所述受电设备在当前时长范围内的充电功率和馈电功率；
计算所述功率矩阵集中每个功率矩阵的成本，从所述功率矩阵集中选择成本最低的功率矩阵作为第一目标功率矩阵；
根据所述第一目标功率矩阵中每个元素代表的充电功率和馈电功率，对每个受电设备进行充馈电。
一种可能的实施方式中，所述基于至少一个受电设备的充电需求，生成功率矩阵集的步骤包括：
针对每个受电设备，为该受电设备生成一组包含预设项数的功率数列；所述功率数列中的每一项为代表了当前时长范围内对所述受电设备进行充馈电操作采用的充电功率和馈电功率的数值；
基于每个受电设备的功率数列生成功率矩阵，并重复生成所述功率数列和所述功率矩阵的步骤，得到包含多个功率矩阵的功率矩阵集；
基于所述功率矩阵集中的每个功率矩阵进行重组，并将重组得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集中；
迭代执行所述基于所述功率矩阵集中的每个功率矩阵进行重组，并将重组得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集中的步骤直至满足预设的停止条件。
一种可能的实施方式中，所述方法还包括计算所述功率矩阵的成本的步骤：
针对每个时长范围，根据该时长范围内充电功率、充电电价、馈电功率、馈电电价和馈电带来的电池损耗成本，计算该时长范围的单位充馈电成本；
对每个市场范围的单位充馈电成本求和，得到所述受电设备的充馈电成本；
对每个受电设备的所述充馈电成本求和，得到所述功率矩阵的成本。
一种可能的实施方式中，所述方法还包括获取所述充电需求的步骤为：
获取至少一个受电设备发来的所述充电需求。
一种可能的实施方式中，所述充电需求包括所述设备完成充电时需要达到的电量状态和所述受电设备可以进行充电操作的第一时长；
在所述基于至少一个受电设备的充电需求，生成功率矩阵集的步骤之前，所述方法还包括：
根据所述充电需求和供电系统能提供的最大功率，确定以所述最大功率为所述受电设备进行充电时，达到所述充电需求中的电量状态所需的第二时长；
如果所述第二时长大于所述第一时长，发送无法满足充电需求的反馈信息。
一种可能的实施方式中，所述根据每个所述受电设备的该组功率数列生成功率矩阵的步骤之后，所述基于每个所述功率矩阵得到功率矩阵集的步骤之前，所述方法还包括：
判断生成的所述功率矩阵是否满足功率总量要求，将满足所述功率总量要求的功率矩阵加入所述功率矩阵集中。
一种可能的实施方式中，所述基于所述功率矩阵集中的每个功率矩阵进行重组，将重组得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集中的步骤包括：
从所述功率矩阵集中的每个所述功率矩阵中选择出第一功率矩阵和第二功率矩阵，从所述第一功率矩阵中随机选择预定数量个受电设备的功率数列作为交换功率数列，针对每个所述交换功率数列，将该交换功率数列与所述第二功率矩阵中对应同一受电设备的功率数列进行交换，将交换得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集；
和/或，针对所述功率矩阵集中的每个所述功率矩阵，从该功率矩阵中选择出第一功率数列和第二功率数列，从第一功率数列中随机选择预定数量个项，针对每个项，将该项与所述第二功率数列中对应同一时长范围的项进行交换，将交换得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集。
一种可能的实施方式中，所述从每个所述功率矩阵中选择出第一功率矩阵和第二功率矩阵的过程包括：
分别计算每个所述功率矩阵的成本，并根据每个所述功率矩阵成本之和，确定功率矩阵集的总成本；
根据每个所述功率矩阵的成本和所述总成本，确定每个功率矩阵被选择的概率和概率区间；所述概率区间根据所述被选择的概率确定，每个功率矩阵的所述概率区间在[0,1]之间；
在[0,1]区间内生成伪随机数，根据所述伪随机数落入的概率区间，确定选择的第二目标功率矩阵，将所述第二目标功率矩阵作为第一功率矩阵或第二功率矩阵。
一种可能的实施方式中，在所述基于所述功率矩阵集中的每个功率矩阵进行重组的步骤之后，在所述将重组得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集中的步骤之前，所述方法还包括：
判断重组得到的所述功率矩阵是否满足功率总量要求，如果不满足所述功率总量要求，对不满足所述功率总量要求的功率矩阵中的元素数值进行调节；
判断调节得到的所述功率矩阵是否满足功率总量要求，如果不满足所述功率总量要求，迭代执行所述对不满足所述功率总量要求的功率矩阵中的元素数值进行调节的步骤，直至所述调节得到的所述功率矩阵满足所述功率总量要求；或者，直至迭代执行的次数达到预设的第一次数阈值。
一种可能的实施方式中，所述对不满足所述功率总量要求的功率矩阵中的元素数值进行调节的步骤包括：
对每个不满足所述功率总量要求的功率矩阵，根据该功率矩阵每列中的各元素，确定每个预设时长范围的第一总功率；
针对各个所述第一总功率大于供电系统的额定功率的目标列，选取所述目标列中充电功率数值最大的目标元素；
将所述目标元素所在功率数列作为目标功率数列，针对目标功率数列中的每一项，选择不在所述目标列中，并且所在列的第一总功率最小的项作为目标项；
使用所述目标项与预设调节功率值之和替换所述目标项，并确定替换后所述目标项所在的列的第二总功率；
如果所述第二总功率不大于供电系统的额定功率，使用所述目标元素与所述预设调节功率值之差替换所述目标元素。
一种可能的实施方式中，所述方法还包括判断所述功率矩阵是否满足所述功率总量要求的步骤包括：
针对每个所述功率矩阵，根据该功率矩阵的每个功率数列中各项，确定每个受电设备的充电功率和馈电功率；判断根据每个所述充电功率和馈电功率对对应的受电设备进行充馈电，是否满足对应的受电设备的所述充电需求；
根据该功率矩阵的每列中各元素，确定每个预设时长范围的第一总功率；判断每个所述预设时长范围的第一总功率，是否超过供电系统的额定功率；
如果既能满足对应的受电设备的所述充电需求，有没有超过供电系统的额定功率，则该功率矩阵满足所述功率总量要求。
一种可能的实施方式中，所述方法还包括判断是否满足预设的停止条件的步骤：
在每轮迭代之后，确定加入重组得到的所述功率矩阵后，功率矩阵集中成本最低的所述功率矩阵的成本，判断当前轮迭代得到的功率矩阵集中成本最低的所述功率矩阵的成本与上一轮迭代得到的功率矩阵集中成本最低的所述功率矩阵的成本之差，是否小于预设的差值阈值；如果小于预设的差值阈值，则满足预设的停止条件；
或者，在每轮迭代之后，判断迭代的次数是否达到预设的第二次数阈值，如果达到预设的第二次数阈值，则满足预设的停止条件。
第二方面，基于相同的设计构思，本申请实施例还提供一种充馈电调度装置，包括：
矩阵集生成模块，用于基于至少一个受电设备的充电需求，生成功率矩阵集；所述功率矩阵集中包含多个功率矩阵，每个功率矩阵均满足每个受电设备的充电需求；所述功率矩阵的每一行对应一个所述受电设备，所述功率矩阵的每一列对应一个预设时长范围，所述功率矩阵的每个元素为对应的所述受电设备在当前时长范围内的充电功率和馈电功率；
成本计算模块，用于计算所述功率矩阵集中每个功率矩阵的成本；
目标矩阵选择模块，用于从所述功率矩阵集中选择成本最低的功率矩阵作为第一目标功率矩阵；
充馈电调度模块，用于根据所述第一目标功率矩阵中每个元素代表的充电功率和馈电功率，对每个受电设备进行充馈电。
第三方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，可以同时完成对受电设备的充电模式和馈电模式的调度，并且可以有效降低受电设备的充电成本。具体方案为：
一种计算机可读存储介质，存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时可实现上述第一方面及第一方面中任一种可能的实施方式的步骤。
第四方面，本申请实施例还提供一种电子设备，可以同时完成对受电设备的充电模式和馈电模式的调度，并且可以有效降低受电设备的充电成本。具体方案为：
一种电子设备，该电子设备包括上述的计算机可读存储介质，还包括可执行所述计算机可读存储介质的处理器。
综上所述，本申请提出一种充馈电调度方法、装置及存储介质。本申请生成包含多个功率矩阵的功率矩阵集，功率矩阵中的每个元素为对应的受电设备在当前时长范围内的充电功率和馈电功率，可以同时完成对至少一个受电设备的充电模式和馈电模式的调度，提高充馈电调度的效率。并且从功率矩阵集中选择成本最低的功率矩阵作为第一目标功率矩阵，根据第一目标功率矩阵中每个元素代表的充电功率和馈电功率，对每个受电设备进行充馈电，可以有效降低受电设备的充电成本，实现供电系统调峰和用户收益的双赢。
附图说明
图1为本申请实施例的应用场景示意图；
图2为本申请实施例一的流程示意图；
图3为本申请实施例二的流程示意图；
图4为本申请实施例二中的生成功率矩阵集方法的流程示意图；
图5为本申请实施例二中的概率区间示意图；
图6为本申请实施例三的结构示意图；
图7为本申请实施例五的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供的充馈电调度方法、装置及存储介质，可以应用于如图1所示的应用场景，如图1所示应用了本申请实施例提供的充馈电调度方法的电子设备101，例如服务器、计算机等，同时完成对至少一个受电设备102的充电模式和馈电模式的调度，使每个受电设备102通过供电系统103进行充电，并同时向供电系统103进行馈电。
本申请实施例提供的充馈电调度方法、装置及存储介质，可以应用于对任意受电设备进行充电的场景，例如对手机、电动汽车、电动自行车、平板电脑、移动电子设备等。例如，将本申请实施例提供的充馈电调度方法、装置及存储介质应用于对电动汽车进行充电时，可以对车辆入电网(Vehicle to Grid，V2G)技术进行支持，当使用V2G技术使电动汽车通过馈电模式参与到供电系统中时，不合理的充馈电调度策略可能会给供电系统造成更为严重的峰谷负荷差，从而产生高昂的成本。同时针对至少一个电动汽车确定合理的充馈电调度策略，可以减少供电系统的峰值负荷压力，为供电系统提供有效的调频等辅助服务。并且通过合理的充馈电调度策略可以保证用户收益的最大化，从而吸引更多的用户参与到V2G技术当中来，对推动电动汽车的普及有重要的意义。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本申请作进一步地详细描述。
实施例一
图2为本申请实施例一的流程示意图，如图2所示，该实施例主要包括：
S201：基于至少一个受电设备的充电需求，生成功率矩阵集；所述功率矩阵集中包含多个功率矩阵，每个功率矩阵均满足每个受电设备的充电需求；所述功率矩阵的每一行对应一个所述受电设备，所述功率矩阵的每一列对应一个预设时长范围，所述功率矩阵的每个元素为对应的所述受电设备在当前时长范围内的充电功率和馈电功率。
对受电设备进行充馈电调度最基本的要求是要能够满足受电设备的充电需求，因此，基于受电设备的充电需求生成功率矩阵集，且功率矩阵集中的任一个功率矩阵均可以满足每个受电设备的充电需求。
示例性的，功率矩阵可以表示为
Figure BDA0002131410370000091
功率矩阵中的每一行对应了一个受电设备，例如：[A11 … A1j]对应了至少一个受电设备中的第一个受电设备，[Ai1 …Aij]对应了至少一个受电设备中的第i个受电设备。受电设备在功率矩阵中位于哪一行没有特殊的要求，可以按照受电设备请求充电的先后顺序将受电设备加入功率矩阵，也可以按照受电设备的标识将受电设备加入功率矩阵。因此，功率矩阵的行数为受电设备的个数。
功率矩阵中的每一列对应了一个预设时长范围，例如
Figure BDA0002131410370000092
对应了第一个预设时长范围，
Figure BDA0002131410370000093
对应了第j个时长范围。预设时长范围可以按照实际需求确定，功率矩阵的每一列按照各个时长范围的时间顺序排列。功率矩阵的列数，也就是时长范围的个数可以按照预设时长范围与总的时长范围确定，具体例如，可以将一天内的24小时作为总的时长范围，以1小时作为预设时长范围，则功率矩阵包含24个列，每列都代表了每个受电设备1小时的充电功率和馈电功率，且功率矩阵的每一列按照每小时的先后时间顺序排列。这里的具体事例仅为了直观具体地对功率矩阵进行解释，不用于对本申请进行限制，功率矩阵可以以任意的时长范围作为总的时长范围，例如12小时、1小时等，以任意的时长范围作为预设时长范围，例如2小时、1分钟等。
功率矩阵中的每个元素包括了充电功率和馈电功率，例如Aij代表了对第i个受电设备在第j个时长范围内进行充馈电的充电功率和馈电功率。因此，可以同时依据功率矩阵中的每个元素，对受电设备进行充馈电功率的控制。进而可以依据功率矩阵对每个受电设备的充电模式和馈电模式进行调度。
S202：计算所述功率矩阵集中每个功率矩阵的成本，从所述功率矩阵集中选择成本最低的功率矩阵作为第一目标功率矩阵。
为了通过合理的充馈电调度策略可以保证用户收益的最大化，从功率矩阵集中选择成本最低的功率矩阵作为第一目标功率矩阵。这里的成本具体是指电价成本，具体的，根据每个受电设备充电时需要支付的电价和馈电时可以获得补偿的电价计算功率矩阵的成本。
S203：根据所述第一目标功率矩阵中每个元素代表的充电功率和馈电功率，对每个受电设备进行充馈电。
选择成本最低的功率矩阵作为第一目标功率矩阵，对每个受电设备进行充馈电，可以使用户需要支付的电价最小，从而在同时对至少一个受电设备的充电模式和馈电模式进行调度的基础上，实现用户收益的最大化，进而实现用户收益与供电系统调峰的双赢。
实施例二
图3为本申请实施例二的流程示意图，如图3所示，该实施例主要包括：
S301：获取至少一个受电设备发来的所述充电需求。
本申请实施例的充电需求可以由受电设备方的用户提出，也就是说，采用本申请实施例提供的方法进行充馈电时，不是直接接入供电系统进行充电，而是先向应用了本申请实施例方法的装置或电子设备发送充电需求。或者可以通过预约充馈电的方式发送充电结束后需要达到的目标电量和能够进行充电的时间，将充电结束后需要达到的目标电量和能够进行充电的时间作为充电需求发送给应用了本申请实施例方法的装置或电子设备。
另一种可能的实施方式中，也可以无需受电设备方发送充电需求，而是默认将每个进行充馈电设备的设置预设的充电需求，以简化充馈电操作。
具体的，充电需求一般包括充电开始时的剩余电量、充电结束后需要达到的目标电量和能够进行充电的充电时间。
示例性的，在本申请实施例应用于对电动汽车进行充电时，上述剩余电量和目标电量通常采用充电状态(State of Charge，SOC)表征，SOC值为电动汽车电池的剩余容量除以电动汽车电池的额定容量。剩余电量的SOC值可以由受电设备方发送，例如，由受电设备方的用户使用移动智能电子设备发送，或者由受电设备上搭载的具有计算或控制功能的电子设备发送，例如通过电动汽车上的整车控制系统发送。目标电量的SOC值可以有受电设备方发送，例如，由受电设备方的用户使用移动智能电子设备发送，也可以设定默认目标电量，例如默认对每个受电设备充电到额定容量的100％，或者设置任意一个默认的目标电量，只要满足用户出行需求即可。
上述充电时间可以以小时为单位，也可以以分钟为单位，可以由受电设备方的用户使用移动智能电子设备发送，也可以设定默认的充电时间，例如默认充电8小时。也可以获得用户下次需要出行的时间，根据开始进行充电的时间和下次需要出行的时间计算得到充电时间。
S302：判断是否能够满足充电需求。
为了提高调度效率，尤其是在由受电设备方用户生成并发送充电需求的情况下，为了防止用户发来不合理的、无法满足的充电需求，在生成功率矩阵之前，可以先判断是否有可能满足用户发来的充电需求。
具体的，根据所述充电需求和供电系统能提供的最大功率，确定以所述最大功率为所述受电设备进行充电时，达到所述充电需求中的电量状态所需的第二时长。如果第二时长大于第一时长，也就是说以供电系统能提供的最大功率为受电设备进行充电时，仍然无法满足受电设备的充电需求，此时转到步骤S303。反之，如果第二时长不大于第一时长，进行步骤S304。
示例性的，在本申请实施例应用于对电动汽车进行充电时，可以根据下述公式(1)判断是否有可能满足用户发来的充电需求。
Figure BDA0002131410370000121
其中，SOCk(t)为电动汽车k在t时刻的SOC值，ηc为电动汽车k的充电效率，ηd为电动汽车k的馈电效率，
Figure BDA0002131410370000122
为电动汽车k在t时刻的充电功率，
Figure BDA0002131410370000123
为电动汽车k在t时刻的馈电功率，Qk为电动汽车k的电池额定容量，SOCk(t+1)为电动汽车k在t+1时刻的SOC值。充电初始时，t为0，SOCk(0)为充电开始时的剩余电量，为了判断是否有可能满足用户发来的充电需求，
Figure BDA0002131410370000124
为供电系统对电动汽车k进行充电时能提供的最大功率，
Figure BDA0002131410370000125
为0不对电动汽车k进行馈电操作，迭代计算公式(1)，直至SOCk(t+1)大于等于充电结束后需要达到的目标电量、且SOCk(t)小于充电结束后需要达到的目标电量为止，此时，充电需要的时间段t+1为第二时长。根据t+1与受电设备可以进行充电操作的第一时长判断是否有可能满足用户发来的充电需求。
S303：发送无法满足充电需求的反馈信息。
用户可以根据反馈信息调节自己的充电需求，如果用户仍坚持按照上述无法被满足的充电需求对受电设备进行充电，则可以以供电系统能提供的最大功率对该受电设备进行充电，不使用该受电设备进行馈电操作，从而尽可能的满足用户的充电需求。总之，在第二时长大于第一时长的情况下，无需对该受电设备进行充馈电的调度，因此无需将该受电设备加入功率矩阵。
S304：基于至少一个受电设备的充电需求，生成功率矩阵集。
为了对多个受电设备同时进行调度，生成的功率矩阵集中的每个功率矩阵需要满足多个要求，首先，每个功率矩阵均需要满足每个受电设备的充电需求，其次每个功率矩阵均不能超过供电网络的额定功率，并且需要对功率矩阵进行优化使得功率矩阵的成本尽可能的低，也就是功率矩阵中受电设备进行充电的电价尽可能的低。
为了同时满足上述多个要求，具体可以如图4所示的步骤生成功率矩阵集：
S401：针对每个受电设备，为该受电设备生成一组包含预设项数的功率数列；所述功率数列中的每一项为代表了当前时长范围内对所述受电设备进行充馈电操作采用的充电功率和馈电功率的数值。
上述功率数列中的每一项代表了一个预设时长范围，且每一项按照预设时长范围的时间顺序排列，功率数列中的每一项为代表了当前时长范围内对所述受电设备进行充馈电操作采用的充电功率和馈电功率的数值。此时，生成的时初始的未经过优化的功率数列，这里的功率数列可以随机生成。
在一种可能的实施方式中，功率数列中的每一项为代表了当前时长范围内对所述受电设备进行充馈电操作采用的充电功率和馈电功率的实数。可以设定不同的实数表征充电功率和馈电功率。在另一种可能的实施方式中，功率数列中的每一项可以为代表了当前时长范围内对所述受电设备进行充馈电操作采用的充电功率和馈电功率的复数。在受电设备进行充馈电时，复数的实部为充电功率，复数的虚部为馈电功率；也可以反之，复数的实部为馈电功率，复数的虚部为充电功率。
功率数列的预设时长范围与功率矩阵的预设时长范围对应，示例性的，功率数列为[B1，…，Bj]的情况下，B1为该受电设备在第一个预设时长范围的充电功率和馈电功率，Bj为该受电设备在第一个预设时长范围的充电功率和馈电功率。功率数列的项数，也就是时长范围的个数可以按照预设时长范围与总的时长范围确定。
示例性的，在本申请实施例应用于对电动汽车进行充电时，可以将一天内的24小时作为总的时长范围，以1小时作为预设时长范围，则功率数列包含24个项，每项都代表了该受电设备1小时的充电功率和馈电功率。使用一天内的24小时作为总的时长范围，以1小时作为预设时长范围在实际实施时有其优越性，由于在一天中，每个受电设备的充电需求中可以进行充电操作的时间时相对分散的，每个受电设备可以在一天中的某几个小时提出充馈电请求，因此，将一天内的24小时作为总的时长范围，以1小时作为预设时长范围生成功率矩阵，可以根据充电需求中可以进行充电操作的时间，在可以进行充电操作的时间对应的时长范围所在的项，生成充电功率和馈电功率数值，在不能进行充电操作的时间对应的时长范围所在的项，将充电功率和馈电功率数值设为0。无论受电设备在何时提出充馈电请求，充电需求中可以进行充电操作的时间覆盖了哪些时长范围，都可以使用本申请实施例提供的功率数列对该受电设备进行充电模式和馈电模式的调度。
S402：基于每个受电设备的功率数列生成功率矩阵，并重复生成所述功率数列和所述功率矩阵的步骤，得到包含多个功率矩阵的功率矩阵集。
具体的，基于每个受电设备的功率数列生成功率矩阵的步骤为，将每个受电设备的功率数列作为功率矩阵中的一行，对每个受电设备的功率数列进行拼接得到功率矩阵。因此，生成的功率矩阵的行数与受电设备的个数相同。
在生成功率矩阵的步骤之后，在将功率矩阵加入功率矩阵集之前，可以先判断生成的功率矩阵是否满足功率总量要求，只将满足功率总量要求的功率矩阵加入所述功率矩阵集中。
为了对多个受电设备同时进行调度，生成的功率矩阵集中的每个功率矩阵均需要满足每个受电设备的充电需求，并且每个功率矩阵均不能超过供电网络的额定功率。因此，可以根据下述步骤1到步骤3判断生成的功率矩阵是否满足功率总量要求：
步骤1、针对每个所述功率矩阵，根据该功率矩阵的每个功率数列中各项，确定每个受电设备的充电功率和馈电功率；判断根据每个所述充电功率和馈电功率对对应的受电设备进行充馈电，是否满足对应的受电设备的所述充电需求。
示例性的，在本申请实施例应用于对电动汽车进行充馈电时，每个功率数列为功率矩阵中的一行数据，功率数列中的项代表了对应的电动车辆进行充馈电操作时的充电功率和馈电功率。由于对电动车进行充电时，对充电功率和馈电功率的控制无需采用无级调节的标准，可以对充电功率和馈电功率设定不同的功率档位，将功率数列中的每一项，也就是功率矩阵中的每个元素，设定为代表了不同功率档位的实数。例如，将充电功率分为5-10档，每一档代表预设的充电功率，将馈电功率也分为1-5档，每一档代表了预设的馈电功率。由于一般对电动汽车进行充馈电时，可以将充电模式和馈电模式分开进行，在充电模式是只充电，在馈电模式时只馈电，因此，可以在具体实施时，采用一个实数同时代表充电功率和馈电功率。例如充电功率分为5档，馈电功率分为2档的情况下，使用实数1-5代表充电功率的档位，使用实数6和7代表馈电功率的档位。当功率数列中的某一项，也就是功率矩阵中的某个元素，为实数4时，代表使用第4档的预设充电功率对电动汽车进行充电；当功率数列中的某一项，也就是功率矩阵中的某个元素，为实数6时，代表使用第1档的预设馈电功率对电动汽车进行馈电操作。
因此，针对每个所述功率矩阵，根据该功率矩阵的每个功率数列中各项，获得每个受电设备的充电功率和受电功率，具体的例如，根据该功率矩阵中第一行功率数列，获得第一个受电设备在各个时长范围的充电功率和受电功率，可以使用公式(1)，根据第一个受电设备在各个时长范围的充电功率和受电功率，判断是否满足第一个受电设备的充电需求。对该功率矩阵中的每一行功率数列，均采用公式(1)判断是否满足对应的受电设备的充电需求。功率矩阵中的每一行功率数列均需满足对应的受电设备的充电需求。并且由于充电需求包含了受电设备可以进行充电操作的第一时长，因此，功率矩阵的每行功率数列还需满足受电设备可以进行充电操作的时间长围的要求。只在受电设备可以进行充电操作的时长范围内，对应的功率数列的项为代表充电功率和馈电功率的数值，其余时间长围内对应的功率数列的项均需为0。
步骤2、根据该功率矩阵的每列中各元素，确定每个预设时长范围的第一总功率；判断每个所述预设时长范围的第一总功率，是否超过供电系统的额定功率。
除了需要满足受电设备的充电需求，每个预设时长范围内的充电功率不能超过供电系统的额定功率，否则供电系统无法负荷对多个受电设备同时进行充电。因此根据该功率矩阵的每列中各元素表示的充电功率和馈电功率，确定每个预设时长范围的第一总功率。
示例性的，在本申请实施例应用于对电动汽车进行充馈电时，假设在上述将功率数列中的每一项，也就是功率矩阵中的每个元素，设定为代表了不同功率档位的实数的情况下，根据功率矩阵中每一列的各个元素，可以对应的预设时长范围内确定充电功率的功率档位或馈电功率的功率档位，根据不同的功率档位代表的预设充电功率或预设馈电功率，计算第一总功率。具体的，可以分别对该列中代表充电功率的每个元素所表示的预设充电功率、以及该列中代表馈电功率的每个元素所表示的预设馈电功率求和，预设充电功率之和与预设馈电功率之和之间的差值，就是第一总功率。具体例如，充电功率分为5档，馈电功率分为2档的情况下，使用实数1-5代表充电功率的档位，使用实数6和7代表馈电功率的档位，功率矩阵中的一列为
Figure BDA0002131410370000161
的情况下，代表了该列对应的预设时长范围内使用4档的充电功率为第一个受电设备进行充电，使用2档的馈电功率使第三个受电设备进行馈电，第二受电设备既没有充电也没有馈电，因此，此时的第一总功率为，第4档的预设充电功率与第2档的预设馈电功率之差。如果功率矩阵中的行数更多，就先对预设充电功率和预设馈电功率分别求和，再求预设充电功率之和与预设馈电功率之和的差值，得到第一总功率。
功率矩阵中每个预设时长范围内各个受电设备的充电功率之和，均不能超过供电系统的额定功率，因此，功率矩阵中，每一列求出的第一总功率，均不能超过供电系统的额定功率。
步骤3、如果既能满足对应的受电设备的所述充电需求，有没有超过供电系统的额定功率，则该功率矩阵满足所述功率总量要求。
这里，上述步骤1和步骤2没有执行上的先后顺序要求。当根据每个功率数列中的所述充电功率和馈电功率对对应的受电设备进行充馈电时可以满足对应的受电设备的所述充电需求；并且，功率矩阵中每一列的第一总功率均没有超过供电系统的额定功率时，该功率矩阵满足功率总量要求。有任意一项没有满足上述条件，该功率矩阵不满足功率总量要求。只有当功率矩阵满足功率总量要求时，将该功率矩阵加入功率矩阵集中。
功率矩阵集中的每个功率矩阵随机产生，并且每个功率矩阵满足上述功率总量要求，功率矩阵集中至少包括两个功率矩阵，在实际实施时，初始状态无需生成太多的功率矩阵就可以开始对功率矩阵进行优化。
S403：基于所述功率矩阵集中的每个功率矩阵进行重组，并将重组得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集中。
为了实现使用功率矩阵对受电设备进行充馈电调度时，功率矩阵中涉及的每个受电设备的需要支付的电价最低。需要对功率矩阵集中的功率矩阵进行优化，具体的，对每个功率矩阵通过下述两种可能的实施方式进行重组，下述两种可能的实施方式可以任选一种实施，也可以同时实施。
a：一种可能的实施方式中，从所述功率矩阵集中的每个所述功率矩阵中选择出第一功率矩阵和第二功率矩阵，从所述第一功率矩阵中随机选择预定数量个受电设备的功率数列作为交换功率数列，针对每个所述交换功率数列，将该交换功率数列与所述第二功率矩阵中对应同一受电设备的功率数列进行交换，将交换得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集。
具体的，从功率矩阵集中随机选择两个功率矩阵作为第一功率矩阵和第二功率矩阵。在随机选择第一功率矩阵和第二功率矩阵的过程中，可以完全随机的从功率矩阵集的每个功率矩阵中选择第一功率矩阵和第二功率矩阵；为了提升每次重组功率矩阵的过程对功率矩阵集中的功率矩阵的优化效果，应该尽可能的选择成本高的功率矩阵进行重组，因此，在随机选择第一功率矩阵和第二功率矩阵的过程中，也可以根据功率矩阵集中每个功率矩阵的成本，调节随机选择过程中对选中每个功率矩阵的概率。
根据每个功率矩阵的成本调节随机选择过程中对选中每个功率矩阵的概率的过程，可以通过下述步骤1-步骤3实现：
步骤1、分别计算每个所述功率矩阵的成本，并根据每个所述功率矩阵成本之和，确定功率矩阵集的总成本。
具体的可以采用下述步骤A到步骤C计算功率矩阵的成本。
步骤A、针对每个时长范围，根据该时长范围内充电功率、充电电价、馈电功率、馈电电价和馈电带来的电池损耗成本，计算该时长范围的单位充馈电成本。
步骤B、对每个市场范围的单位充馈电成本求和，得到所述受电设备的充馈电成本。
步骤C、对每个受电设备的所述充馈电成本求和，得到所述功率矩阵的成本。
示例性的，在本申请实施例应用于对电动汽车进行充馈电时，在功率矩阵为
Figure BDA0002131410370000181
的情况下，可以采用下述公式(2)计算功率矩阵的成本：
Figure BDA0002131410370000182
其中，t表示第t个预设时长范围，k表示第k个受电设备，q(t)为第t个预设时长范围内电动汽车参与V2G馈电时的馈电电价；r(t)为第t个预设时长范围内供电系统给电动汽车充电的充电电价；Δt为单位预设时长范围；Pch(t)为第t个预设时长范围内电动汽车的充电功率；Pdis(t)为第t个预设时长范围内电动汽车的馈电功率。Closs为电动汽车参与V2G充馈电的电池损耗补偿成本，通常为根据经验设定的常数。Pch(t)和Pdis(t)根据功率矩阵中的每个元素Akt确定。
分别计算功率矩阵集中每个功率矩阵的成本，假设功率矩阵集中有N个功率矩阵，可以得到N个功率矩阵的成本：F(1)到F(N)。之后，根据功率矩阵集中每个功率矩阵的成本，确定功率矩阵的总成本
Figure BDA0002131410370000191
步骤2、根据每个所述功率矩阵的成本和所述总成本，确定每个功率矩阵被选择的概率和概率区间；所述概率区间根据所述被选择的概率确定，每个功率矩阵的所述概率区间在[0,1]之间。
根据每个所述功率矩阵的成本和总成本，可以根据下述公式(3)确定总共包括N个功率矩阵的功率矩阵集中第m个功率矩阵被选择的概率：
Figure BDA0002131410370000192
根据每个功率矩阵被选择的概率，可以确定每个功率矩阵的概率区间。具体的，可以下述公式(4)通过计算出总共包括N个功率矩阵的功率矩阵集中第m个功率矩阵的累积概率：
Figure BDA0002131410370000193
每个功率矩阵的概率区间为该功率矩阵的累积概率与上一功率矩阵的累积概率之间的数值区间。这里，上一功率矩阵是指：累积概率的值小于该功率矩阵的累积概率，且累积概率的值与该功率矩阵的累积概率最接近的功率矩阵。
示例性的，在本申请实施例应用于对电动汽车进行充馈电时，假设一个功率矩阵集中包含4个功率矩阵，针对该功率矩阵集确定每个功率矩阵被选择的概率和概率区间如图5所示。假设根据4个功率矩阵的成本确定了，4个功率矩阵被选择的概率分别是：P(x1)＝0.24，P(x2)＝0.3，P(x3)＝0.26，以及P(x4)＝0.2。则，4个功率矩阵的累计概率分别是：q1＝0.24，q2＝0.54，q3＝0.8，以及q4＝1。那么4个功率矩阵的概率区间分别为：q[1]为[0，0.24]，q[2]为(0.24，0.54]，q[3]为(0.54，0.8]，以及q[4]为(0.8，1]。
步骤3、在[0,1]区间内生成伪随机数，根据所述伪随机数落入的概率区间，确定选择的第二目标功率矩阵，将所述第二目标功率矩阵作为第一功率矩阵或第二功率矩阵。
由于概率区间的确定方法，决定了功率矩阵集中每个功率矩阵的概率区间均在[0,1]之间。因此，在[0,1]区间内生成伪随机数，并根据所述伪随机数落入的概率区间，确定选择的第二目标功率矩阵。假设生成的伪随机数为r，如果r落入概率区间q[1]的区间[0，q1]中，也就是说，0≤r≤q1，则选择第一个功率矩阵x1作为第二目标功率矩阵，如果r落入概率区间q[k]，也就是说，qk-1＜r≤qk，则选择第k个功率矩阵xk作为第二目标功率矩阵。
这里，可以连续生成两个伪随机数，根据两个伪随机数先后确定两个第二目标功率矩阵，并将上述两个第二目标功率矩阵分别作为第一功率矩阵和第二功率矩阵。也可以生成一个伪随机数，将根据该伪随机数确定第二目标功率矩阵作为第一功率矩阵；之后根据除第一功率矩阵之外的功率矩阵集中的每个功率矩阵，重新确定每个除第一功率矩阵之外的功率矩阵被选择的概率和概率区间，并基于重新确定的概率和概率区间，将根据生成的第二个伪随机数确定的第二目标功率矩阵作为第一功率矩阵。
从预定数量个第一功率矩阵中随机选择交换功率数列的过程，可以完全随机的选择预定数量个功率数列作为交换功率数列。之后将每个交换功率数列与第二功率矩阵中对应同一受电设备的功率数列进行交换，也就是说，针对每个交换功率数列，将该交换功率数列与第二功率矩阵中位于同一行的功率数列进行交换，交换后得到两个新的功率矩阵，将两个新的功率矩阵均加入功率矩阵集中。
示例性的，在本申请实施例应用于对电动汽车进行充馈电时，在第一功率矩阵为
Figure BDA0002131410370000201
的情况下，第二功率矩阵为
Figure BDA0002131410370000202
的情况下，从
Figure BDA0002131410370000211
中选择预定数量个功率数列作为交换功率数列，例如，随机选择两个交换功率数列[Ao1 … Aoj]和[Ap1 … Apj]，则第二功率矩阵中与之交换的功率数列分别位于两个交换功率数列的同一行对应同一个受电设备，第二功率矩阵中与之交换的功率数列为[Bo1 … Boj]和[Bp1 … Bpj]，则交换后得到的两个新的功率矩阵为
Figure BDA0002131410370000212
和
Figure BDA0002131410370000213
将上述两个新的功率矩阵加入功率矩阵集中。
b：另一种可能的实施方式中，针对所述功率矩阵集中的每个所述功率矩阵，从该功率矩阵中选择出第一功率数列和第二功率数列，从第一功率数列中随机选择预定数量个项，针对每个项，将该项与所述第二功率数列中对应同一时长范围的项进行交换，将交换得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集。
示例性的，在本申请实施例应用于对电动汽车进行充馈电时，在功率矩阵集中的功率矩阵为
Figure BDA0002131410370000214
的情况下，假设随机选择两个功率数列，第一功率数列为[Ao1… Aoj]和第二功率数列为[Ap1 … Apj]，假设从第一功率数列中随机选择两个项Aov和Aow进行交换，第一功率数列为[Ao1 … Aov … Aow … Aoj]，将Aov和Aow与第二功率数列中对应同一时长范围的项进行交换，也就是与第二功率数列中对应同一时长范围Apv和Apw进行交换。第二功率数列表示为[Ap1 … Apv … Apw … Apj]。交换之后得到两个新的功率数列为[Ao1 … Apv … Apw … Aoj]和[Ap1 … Aov … Aow … Apj]，则交换后得到的新的功率矩阵为
Figure BDA0002131410370000221
对功率矩阵集中的每个功率矩阵均进行上述变换，并将变换后得到的新的功率矩阵加入功率矩阵集中。
由于无论采用上述a或b中哪种可能的实施方式对功率矩阵集中的功率矩阵进行重组，均有可能因为变换操作造成新得到的功率矩阵无法满足功率总量要求。因此，在将新得到的功率矩阵加入功率矩阵集之前，还需要根据上述步骤S402中提供的验证功率矩阵是否满足功率总量要求的步骤，判断重组得到的功率矩阵是否满足功率总量要求，并只将满足功率总量要求的功率矩阵加入功率矩阵集中。
由于本申请实施例需满足的限制条件较多，因此可能出现大量重组得到的功率矩阵不满足功率总量要求的情况，会大大增加通过重组方法优化功率矩阵需要进行的迭代次数，大大增加确定第一目标功率矩阵的时间。然而在实际实施时，在充馈电过程中，会不断有新的受电设备加入到供电网络中，因此，需要尽快进行充馈电调度以满足不断加入的受电设备的充馈电需求。
有鉴于此，本申请实施例在基于所述功率矩阵集中的每个功率矩阵进行重组的步骤之后，在将重组得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集中的步骤之前，还可以包括对功率矩阵中的元素数值进行调节的步骤，为了简化调节过程，本申请实施例对功率矩阵中不满足功率总量要求的元素数值进行至少一次调节，每次调节基于预设的步长进行，并且针对调节后还不满足功率总量要求的情况可迭代多次进行调节。调节方法可以包括：判断重组得到的所述功率矩阵是否满足功率总量要求，如果不满足所述功率总量要求，对不满足所述功率总量要求的功率矩阵中的元素数值进行调节；判断调节得到的所述功率矩阵是否满足功率总量要求，如果不满足所述功率总量要求，迭代执行所述对不满足所述功率总量要求的功率矩阵中的元素数值进行调节的步骤，直至所述调节得到的所述功率矩阵满足所述功率总量要求；或者，直至迭代执行的次数达到预设的第一次数阈值。
具体的，以对功率矩阵中存在第一总功率超过供电系统额定功率的列为例，对上述不满足额定功率要求的功率矩阵中的元素数值进行调节，包括下述步骤1到步骤5：
步骤1、对每个不满足所述功率总量要求的功率矩阵，根据该功率矩阵每列中的各元素，确定每个预设时长范围的第一总功率。
确定第一总功率的方法已在步骤S402中详细介绍，此处采用与其相同的确定方法即可，因此不再赘述。
步骤2、针对各个所述第一总功率大于供电系统的额定功率的目标列，选取所述目标列中充电功率数值最大的目标元素。
判断代表每个预设时长范围的列的第一总功率是否大于供电系统的额定功率，并将第一总功率大于供电系统额定功率的列确定为目标列。为了方便描述，假设目标列的列号为E1,E2,…,EK，也就是说，第E1个预设时长范围、第E2个预设时长范围……到第EK个预设时长范围内各个受电设备的第一总功率大于供电系统的额定功率，PEK＞Ptotal，其中，Ptotal为充电站的额定充电功率，
Figure BDA0002131410370000231
为第EK个预设时长范围内的第一总功率。
相对应的，假设列号为T1,T2,…,TL的的列的第一总功率没有超过供电系统的额定功率，也就是说，第T1个预设时长范围、第T2个预设时长范围……到第TL个预设时长范围内各个受电设备的第一总功率小于等于供电系统的额定功率，
Figure BDA0002131410370000232
其中，Ptotal为充电站的额定充电功率，
Figure BDA0002131410370000233
为第TL个预设时长范围内的第一总功率。
大于供电系统额定功率的列数和小于等于供电系统额定功率的列数的和，应当等于功率矩阵的总列数，也就是说，功率矩阵为
Figure BDA0002131410370000241
的情况下，K+L＝j。
因此，需要调整E1,E2,…,EK各目标列的元素数值。
首先针对各个目标列，例如针对第EK个列，也就是针对第EK个预设时长范围，选择该列中充电功率数值最大的元素作为目标元素。示例性的，
Figure BDA0002131410370000242
为第EK列，
Figure BDA0002131410370000243
到
Figure BDA0002131410370000244
为第EK列的各个元素数值，从
Figure BDA0002131410370000245
到
Figure BDA0002131410370000246
中选择充电功最大的作为目标元素。假设将功率矩阵中的每个元素设定为代表了不同功率档位的实数，代表每各档位的实数表征了预设的充电功率或馈电功率，例如充电功率分为5档，馈电功率分为2档的情况下，使用实数1-5代表充电功率的档位，使用实数6和7代表馈电功率的档位。从
Figure BDA0002131410370000247
到
Figure BDA0002131410370000248
中选择代表充电功率的档位的实数，并且选择
Figure BDA0002131410370000249
到
Figure BDA00021314103700002410
中充电功率的档位最大的作为目标元素。如果多个元素的数值相同，且都表示了档位最大的充电功率，从上述多个元素中任选一个作为目标元素。为了方便描述，将目标元素表征为EVn。
步骤3、将所述目标元素所在功率数列作为目标功率数列，针对目标功率数列中的每一项，选择不在所述目标列中，并且所在列的第一总功率最小的项作为目标项。
以功率矩阵每一列的第一总功率均不超过供电系统额定功率为目标，对功率矩阵的元素数值进行调节时，还需要保证调节后的功率矩阵的每行功率数列满足对应的受电设备的充电需求。因此，在减小目标元素EVn的充电功率的同时，需要同时增加位于同一个功率数列中的某一项的充电功率，从而保证满足对应的受电设备的充电需求。因此，选择目标元素所在的功率数列作为目标功率数列。示例性的，[As1 … EVn … Asj]为一个目标数列，其中，EVn为AsEK的元素数值，是第EK列
Figure BDA0002131410370000251
中充电功率最大的元素，由于EVn对应的受电设备位于功率矩阵中的第s行，也就是第s个受电设备，因此，选择功率矩阵中的第s行功率数列作为目标数列。
为了防止增加充电功率后，造成增加了充电功率的项所在的列的第一总功率超过供电系统额定功率，因此，首先不能将增加的充电功率加载原本就超过了供电系统额定功率的目标列中，因此从目标功率数列中的每一项中选择不在所述目标列中项。
具体的，由于列号为T1,T2,…,TL的的列的第一总功率没有超过供电系统的额定功率，因此，在目标数列[As1 … EVn … Asj]中选择列号1到j中等于T1,T2,…,TL的列对应的项。
从不在所述目标列中项中，选择所在列的第一总功率最小的项作为目标项。示例性的，对于不在所述目标列中项所在的列，也就是AsT1、AsT2、……和AsTL所在的列：
Figure BDA0002131410370000252
分别计算各列的第一总功率，并根据第一总功率对各列进行排序，选择第一总功率最小的列，假设第一总功率最小的列是
Figure BDA0002131410370000253
第一总功率最小的列对应的AsTL为目标项。
步骤4、使用所述目标项与预设调节功率值之和替换所述目标项，并确定替换后所述目标项所在的列的第二总功率。
为了方便描述，将预设调节功率值表示为ΔP，使用所述目标项与预设调节功率值之和替换所述目标项可以表示为
Figure BDA0002131410370000261
根据替换后目标项所在中的各元素A1TL，……，
Figure BDA0002131410370000262
……，以及AiTL，计算第二总功率。第二总功率的计算方法与第一总功率的计算方法相同，计算第一总功率的计算方法已在步骤S402中详细介绍，此处不再赘述。
步骤5、如果所述第二总功率不大于供电系统的额定功率，使用所述目标元素与所述预设调节功率值之差替换所述目标元素。
如果第二总功率不大于供电系统的额定功率，也就是说在目标项上加上预设调节功率值之后，增加了预设调节功率值的列仍然满足额定功率要求。此时可以使用目标元素与预设调节功率值之差替换所述目标元素，即
Figure BDA0002131410370000263
如果第二总功率大于供电系统的额定功率，不使用目标元素与预设调节功率值之差替换所述目标元素，也取消使用目标项与预设调节功率值之和替换目标项，也就是将
Figure BDA0002131410370000264
替换回AsTL。进行下次调节尝试或进行下次重组。
上述步骤1到步骤5可以迭代执行，直至调节得到的功率矩阵满足所述功率总量要求；或者，直至迭代执行的次数达到预设的第一次数阈值。
上述步骤1到步骤5可以对功率矩阵中不满足供电系统额定功率要求的列进行调节，利用相似的方法，也可以对功率矩阵中不满足受电设备充电需求的功率数列进行调节。具体的，对每个不满足功率矩阵要求的功率矩阵，根据功率矩阵中每个功率数列的项，确定不满足对应的受电设备充电需求的功率数列，作为目标功率数列；选择目标功率数列中充电功率数值最小的目标项；以目标项所在的列作为目标列，针对目标列中的每个元素，选择不在目标功率数列中，并且所在功率数列的第三总功率做大的项作为目标元素；使用目标元素与预设调节功率值之差替换目标元素，并确定替换后目标元素所在的功率数列是否满足对应的受电设备的充电需求；如果满足对应的受电设备的充电需求，使用所述目标项与预设调节功率之和替换目标项。
由于对功率矩阵进行重组的过程中，进行变换操作的功率数列和项都是随机选择的，很难保证满足功率总量要求，因此，增加了有目的性的元素数值调节步骤后，可以大大节省计算时间和计算资源，从而保证在不断有受电设备加入的情况下，确定功率矩阵进行充馈电调度的速度可以满足每个受电设备的充电需求。
S404：迭代执行所述基于所述功率矩阵集中的每个功率矩阵进行重组，并将重组得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集中的步骤直至满足预设的停止条件。
具体的，采用下述两种可能的实施方式判断是否满足预设的停止条件，具体包括：
I、一种可能的实施方式中，在每轮迭代之后，确定加入重组得到的所述功率矩阵后，功率矩阵集中成本最低的所述功率矩阵的成本，判断当前轮迭代得到的功率矩阵集中成本最低的所述功率矩阵的成本与上一轮迭代得到的功率矩阵集中成本最低的所述功率矩阵的成本之差，是否小于预设的差值阈值；如果小于预设的差值阈值，则满足预设的停止条件。
当前轮迭代得到的功率矩阵集中成本最低的功率矩阵的成本与上一轮迭代得到的功率矩阵集中成本最低的功率矩阵的成本之差，小于预设差值阈值，说明迭代进行重组后，没有明显的优化效果，再迭代重组下去可能也对得到的功率矩阵的调度性能影响不大，目标得到的功率矩阵集已经囊括了一定范围内的最优解，无需继续重组，从而节省计算资源。
II、或者，另一种可能的实施方式中，在每轮迭代之后，判断迭代的次数是否达到预设的第二次数阈值，如果达到预设的第二次数阈值，则满足预设的停止条件。
为了防止过多次的迭代重组，依然无法满足上述当前轮迭代得到的功率矩阵集中成本最低的功率矩阵的成本与上一轮迭代得到的功率矩阵集中成本最低的功率矩阵的成本之差小于预设差值阈值的停止条件，在迭代的次数达到预设的第二次数阈值的情况下，依然停止迭代，认为已经得到了较优解。
承接上述步骤S304，接下来介绍步骤S305的内容。
S305：计算所述功率矩阵集中每个功率矩阵的成本，从所述功率矩阵集中选择成本最低的功率矩阵作为第一目标功率矩阵。
可以采用步骤S403中介绍的步骤计算功率矩阵的成本，此处不再赘述。为了实现用户利益的最大化，选择电价成本最低的功率矩阵作为第一目标功率矩阵。
S306：根据所述第一目标功率矩阵中每个元素代表的充电功率和馈电功率，对每个受电设备进行充馈电。
示例性的，在本申请实施例应用于对电动汽车进行充电时，可以将一天内的24小时作为总的时长范围，以1小时作为预设时长范围，则功率数列包含24个项，每项都代表了对应的受电设备1小时的充电功率和馈电功率。并且功率数列中的每一项，也就是功率矩阵中的每个元素，设定为代表了不同充电功率和馈电功率档位的实数。根据功率矩阵中的每个元素，对对应的电动汽车进行充电模式和馈电模式的调度。
在工程实践之前，本申请实施例对提供充馈电调度方法中的功率矩阵生成功法进行了验证。具体的，通过蒙特卡洛方法产生出多个受电设备的充馈电数据作为测试样本，根据测试样本确定功率矩阵模拟上述多个受电设备的充馈电策略，使用一维数组来表示各个时间段的充馈电电价，通过计算可以得到每个不同的功率矩阵对应的充馈电方案的总电价花费F。在根据测试样本模拟确定功率矩阵的过程中，同时需要判断生成的功率矩阵是否满足功率总量要求的限制条件，并且，将根据下述公式(5)作为目标函数，以确定成本最低的功率矩阵为目标，对本申请实施例提供的方法进行优化和验证。
Figure BDA0002131410370000281
验证表明，本申请实施例提供的方法可以很好的在满足功率总量要求的限制条件下，同时完成对多个受电设备的充电模式和馈电模式的调度，并且可以有效降低受电设备的充电成本，实现供电系统调峰和用户收益的双赢。
基于相同的设计构思，本申请实施例还提供一种充馈电调度装置及存储介质。
实施例三
如图6所示，本申请实施例提供的一种充馈电调度装置600，包括：
矩阵集生成模块601，用于基于至少一个受电设备的充电需求，生成功率矩阵集；所述功率矩阵集中包含多个功率矩阵，每个功率矩阵均满足每个受电设备的充电需求；所述功率矩阵的每一行对应一个所述受电设备，所述功率矩阵的每一列对应一个预设时长范围，所述功率矩阵的每个元素为对应的所述受电设备在当前时长范围内的充电功率和馈电功率；
成本计算模块602，用于计算所述功率矩阵集中每个功率矩阵的成本；
目标矩阵选择模块603，用于从所述功率矩阵集中选择成本最低的功率矩阵作为第一目标功率矩阵；
充馈电调度模块604，用于根据所述第一目标功率矩阵中每个元素代表的充电功率和馈电功率，对每个受电设备进行充馈电。
一种可能的实施方式中，矩阵集生成模块601，具体用于：
针对每个受电设备，为该受电设备生成一组包含预设项数的功率数列；所述功率数列中的每一项为代表了当前时长范围内对所述受电设备进行充馈电操作采用的充电功率和馈电功率的数值；
基于每个受电设备的功率数列生成功率矩阵，并重复生成所述功率数列和所述功率矩阵的步骤，得到包含多个功率矩阵的功率矩阵集；
基于所述功率矩阵集中的每个功率矩阵进行重组，并将重组得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集中；
迭代执行所述基于所述功率矩阵集中的每个功率矩阵进行重组，并将重组得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集中的步骤直至满足预设的停止条件。
一种可能的实施方式中，成本计算模块602，具体用于针对每个时长范围，根据该时长范围内充电功率、充电电价、馈电功率、馈电电价和馈电带来的电池损耗成本，计算该时长范围的单位充馈电成本；对每个市场范围的单位充馈电成本求和，得到所述受电设备的充馈电成本；对每个受电设备的所述充馈电成本求和，得到所述功率矩阵的成本。
一种可能的实施方式中，所述装置600，还包括：
需求获取模块605，用于获取至少一个受电设备发来的所述充电需求。
一种可能的实施方式中，所述充电需求包括所述设备完成充电时需要达到的电量状态和所述受电设备可以进行充电操作的第一时长；
所述装置600，还包括：
需求判断模块606，用于根据所述充电需求和供电系统能提供的最大功率，确定以所述最大功率为所述受电设备进行充电时，达到所述充电需求中的电量状态所需的第二时长；如果所述第二时长大于所述第一时长，发送无法满足充电需求的反馈信息。
一种可能的实施方式中，矩阵集生成模块601，还用于：
判断生成的所述功率矩阵是否满足功率总量要求，将满足所述功率总量要求的功率矩阵加入所述功率矩阵集中。
一种可能的实施方式中，矩阵集生成模块601，还用于：
从所述功率矩阵集中的每个所述功率矩阵中选择出第一功率矩阵和第二功率矩阵，从所述第一功率矩阵中随机选择预定数量个受电设备的功率数列作为交换功率数列，针对每个所述交换功率数列，将该交换功率数列与所述第二功率矩阵中对应同一受电设备的功率数列进行交换，将交换得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集；
和/或，针对所述功率矩阵集中的每个所述功率矩阵，从该功率矩阵中选择出第一功率数列和第二功率数列，从第一功率数列中随机选择预定数量个项，针对每个项，将该项与所述第二功率数列中对应同一时长范围的项进行交换，将交换得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集。
一种可能的实施方式中，矩阵集生成模块601，还用于：
分别计算每个所述功率矩阵的成本，并根据每个所述功率矩阵成本之和，确定功率矩阵集的总成本；
根据每个所述功率矩阵的成本和所述总成本，确定每个功率矩阵被选择的概率和概率区间；所述概率区间根据所述被选择的概率确定，每个功率矩阵的所述概率区间在[0,1]之间；
在[0,1]区间内生成伪随机数，根据所述伪随机数落入的概率区间，确定选择的第二目标功率矩阵，将所述第二目标功率矩阵作为第一功率矩阵或第二功率矩阵。
一种可能的实施方式中，矩阵集生成模块601，还用于：
判断重组得到的所述功率矩阵是否满足功率总量要求，如果不满足所述功率总量要求，对不满足所述功率总量要求的功率矩阵中的元素数值进行调节；
判断调节得到的所述功率矩阵是否满足功率总量要求，如果不满足所述功率总量要求，迭代执行所述对不满足所述功率总量要求的功率矩阵中的元素数值进行调节的步骤，直至所述调节得到的所述功率矩阵满足所述功率总量要求；或者，直至迭代执行的次数达到预设的第一次数阈值。
一种可能的实施方式中，矩阵集生成模块601，还用于：
对每个不满足所述功率总量要求的功率矩阵，根据该功率矩阵每列中的各元素，确定每个预设时长范围的第一总功率；
针对各个所述第一总功率大于供电系统的额定功率的目标列，选取所述目标列中充电功率数值最大的目标元素；
将所述目标元素所在功率数列作为目标功率数列，针对目标功率数列中的每一项，选择不在所述目标列中，并且所在列的第一总功率最小的项作为目标项；
使用所述目标项与预设调节功率值之和替换所述目标项，并确定替换后所述目标项所在的列的第二总功率；
如果所述第二总功率不大于供电系统的额定功率，使用所述目标元素与所述预设调节功率值之差替换所述目标元素。
一种可能的实施方式中，矩阵集生成模块601，还用于：
针对每个所述功率矩阵，根据该功率矩阵的每个功率数列中各项，确定每个受电设备的充电功率和馈电功率；判断根据每个所述充电功率和馈电功率对对应的受电设备进行充馈电，是否满足对应的受电设备的所述充电需求；
根据该功率矩阵的每列中各元素，确定每个预设时长范围的第一总功率；判断每个所述预设时长范围的第一总功率，是否超过供电系统的额定功率；
如果既能满足对应的受电设备的所述充电需求，有没有超过供电系统的额定功率，则该功率矩阵满足所述功率总量要求。
一种可能的实施方式中，矩阵集生成模块601，还用于：
在每轮迭代之后，确定加入重组得到的所述功率矩阵后，功率矩阵集中成本最低的所述功率矩阵的成本，判断当前轮迭代得到的功率矩阵集中成本最低的所述功率矩阵的成本与上一轮迭代得到的功率矩阵集中成本最低的所述功率矩阵的成本之差，是否小于预设的差值阈值；如果小于预设的差值阈值，则满足预设的停止条件；
或者，在每轮迭代之后，判断迭代的次数是否达到预设的第二次数阈值，如果达到预设的第二次数阈值，则满足预设的停止条件。
实施例四
一种计算机可读介质，所述计算机可读存储介质存储指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行实施例一或实施例二提供的方法的步骤，所述指令可以使用Java语言、C语言、C++语言、C#语言、PHP语言、Python语言、B语言等编程实现。实际应用中，所述的计算机可读介质可以为RAM、ROM、EPROM、磁盘、光盘等等，并不用于限制本申请保护的范围。
本申请所述的方法步骤除了可以用数据处理程序来实现，还可以由硬件来实现，例如，可以由逻辑门、开关、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌微控制器等来实现。因此这种可以实现本申请所述方法的硬件也可以构成本申请。
实施例五
本申请实施例还提供一种电子设备，可以是计算机或服务器，其中可以集成本申请上述装置实施例的充馈电调度的装置。如图7所示，其示出了本申请装置实施例三所涉及的电子设备700。
该电子设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器701、一个或一个以上计算机可读存储介质702。该电子设备还可以包括电源703、输入输出单元704。本领域技术人员可以理解，图7中并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
其中：
处理器701是该电子设备的控制部分，利用各种接口和线路连接各个部分，通过运行或执行存储在计算机可读存储介质702中的软件程序，执行实施例一或实施例二提供的方法的步骤。
计算机可读存储介质702可用于存储软件程序，即实施例一或实施例二提供的方法中涉及的程序。
处理器701通过运行存储在计算机可读存储介质702的软件程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。计算机可读存储介质702可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如生成功率矩阵等)等；存储数据区可存储根据电子设备需要使用的数据等(比如功率矩阵序列、功率矩阵等)。此外，计算机可读存储介质702可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，计算机可读存储介质702还可以包括存储器控制器，以提供处理器701对计算机可读存储介质702的访问。
电子设备还包括给各个部件供电的电源703，优选的，电源703可以通过电源管理系统与处理器701逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源703还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
该服务器还可包括输入输出单元704，比如可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入；比如可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及服务器的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。
综上所述，以上仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种充馈电调度方法，其特征在于，包括：
基于至少一个受电设备的充电需求，生成功率矩阵集；所述功率矩阵集中包含多个功率矩阵，每个功率矩阵均满足每个受电设备的充电需求；所述功率矩阵的每一行对应一个所述受电设备，所述功率矩阵的每一列对应一个预设时长范围，所述功率矩阵的每个元素为对应的所述受电设备在当前时长范围内的充电功率和馈电功率；
计算所述功率矩阵集中每个功率矩阵的成本，从所述功率矩阵集中选择成本最低的功率矩阵作为第一目标功率矩阵；
根据所述第一目标功率矩阵中每个元素代表的充电功率和馈电功率，对每个受电设备进行充馈电。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于至少一个受电设备的充电需求，生成功率矩阵集的步骤包括：
针对每个受电设备，为该受电设备生成一组包含预设项数的功率数列；所述功率数列中的每一项为代表了当前时长范围内对所述受电设备进行充馈电操作采用的充电功率和馈电功率的数值；
基于每个受电设备的功率数列生成功率矩阵，并重复生成所述功率数列和所述功率矩阵的步骤，得到包含多个功率矩阵的功率矩阵集；
基于所述功率矩阵集中的每个功率矩阵进行重组，并将重组得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集中；
迭代执行所述基于所述功率矩阵集中的每个功率矩阵进行重组，并将重组得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集中的步骤直至满足预设的停止条件。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括计算所述功率矩阵的成本的步骤：
针对每个时长范围，根据该时长范围内充电功率、充电电价、馈电功率、馈电电价和馈电带来的电池损耗成本，计算该时长范围的单位充馈电成本；
对每个市场范围的单位充馈电成本求和，得到所述受电设备的充馈电成本；
对每个受电设备的所述充馈电成本求和，得到所述功率矩阵的成本。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括获取所述充电需求的步骤为：
获取至少一个受电设备发来的所述充电需求。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电需求包括所述设备完成充电时需要达到的电量状态和所述受电设备可以进行充电操作的第一时长；
在所述基于至少一个受电设备的充电需求，生成功率矩阵集的步骤之前，所述方法还包括：
根据所述充电需求和供电系统能提供的最大功率，确定以所述最大功率为所述受电设备进行充电时，达到所述充电需求中的电量状态所需的第二时长；
如果所述第二时长大于所述第一时长，发送无法满足充电需求的反馈信息。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述受电设备的该组功率数列生成功率矩阵的步骤之后，所述基于每个所述功率矩阵得到功率矩阵集的步骤之前，所述方法还包括：
判断生成的所述功率矩阵是否满足功率总量要求，将满足所述功率总量要求的功率矩阵加入所述功率矩阵集中。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述功率矩阵集中的每个功率矩阵进行重组，将重组得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集中的步骤包括：
从所述功率矩阵集中的每个所述功率矩阵中选择出第一功率矩阵和第二功率矩阵，从所述第一功率矩阵中随机选择预定数量个受电设备的功率数列作为交换功率数列，针对每个所述交换功率数列，将该交换功率数列与所述第二功率矩阵中对应同一受电设备的功率数列进行交换，将交换得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集；
和/或，针对所述功率矩阵集中的每个所述功率矩阵，从该功率矩阵中选择出第一功率数列和第二功率数列，从第一功率数列中随机选择预定数量个项，针对每个项，将该项与所述第二功率数列中对应同一时长范围的项进行交换，将交换得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述从每个所述功率矩阵中选择出第一功率矩阵和第二功率矩阵的过程包括：
分别计算每个所述功率矩阵的成本，并根据每个所述功率矩阵成本之和，确定功率矩阵集的总成本；
根据每个所述功率矩阵的成本和所述总成本，确定每个功率矩阵被选择的概率和概率区间；所述概率区间根据所述被选择的概率确定，每个功率矩阵的所述概率区间在[0,1]之间；
在[0,1]区间内生成伪随机数，根据所述伪随机数落入的概率区间，确定选择的第二目标功率矩阵，将所述第二目标功率矩阵作为第一功率矩阵或第二功率矩阵。
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述功率矩阵集中的每个功率矩阵进行重组的步骤之后，在所述将重组得到的功率矩阵加入所述功率矩阵集中的步骤之前，所述方法还包括：
判断重组得到的所述功率矩阵是否满足功率总量要求，如果不满足所述功率总量要求，对不满足所述功率总量要求的功率矩阵中的元素数值进行调节；
判断调节得到的所述功率矩阵是否满足功率总量要求，如果不满足所述功率总量要求，迭代执行所述对不满足所述功率总量要求的功率矩阵中的元素数值进行调节的步骤，直至所述调节得到的所述功率矩阵满足所述功率总量要求；或者，直至迭代执行的次数达到预设的第一次数阈值。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述对不满足所述功率总量要求的功率矩阵中的元素数值进行调节的步骤包括：
对每个不满足所述功率总量要求的功率矩阵，根据该功率矩阵每列中的各元素，确定每个预设时长范围的第一总功率；
针对各个所述第一总功率大于供电系统的额定功率的目标列，选取所述目标列中充电功率数值最大的目标元素；
将所述目标元素所在功率数列作为目标功率数列，针对目标功率数列中的每一项，选择不在所述目标列中，并且所在列的第一总功率最小的项作为目标项；
使用所述目标项与预设调节功率值之和替换所述目标项，并确定替换后所述目标项所在的列的第二总功率；
如果所述第二总功率不大于供电系统的额定功率，使用所述目标元素与所述预设调节功率值之差替换所述目标元素。
11.根据权利要求6或9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括判断所述功率矩阵是否满足所述功率总量要求的步骤包括：
针对每个所述功率矩阵，根据该功率矩阵的每个功率数列中各项，确定每个受电设备的充电功率和馈电功率；判断根据每个所述充电功率和馈电功率对对应的受电设备进行充馈电，是否满足对应的受电设备的所述充电需求；
根据该功率矩阵的每列中各元素，确定每个预设时长范围的第一总功率；判断每个所述预设时长范围的第一总功率，是否超过供电系统的额定功率；
如果既能满足对应的受电设备的所述充电需求，有没有超过供电系统的额定功率，则该功率矩阵满足所述功率总量要求。
12.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括判断是否满足预设的停止条件的步骤：
在每轮迭代之后，确定加入重组得到的所述功率矩阵后，功率矩阵集中成本最低的所述功率矩阵的成本，判断当前轮迭代得到的功率矩阵集中成本最低的所述功率矩阵的成本与上一轮迭代得到的功率矩阵集中成本最低的所述功率矩阵的成本之差，是否小于预设的差值阈值；如果小于预设的差值阈值，则满足预设的停止条件；
或者，在每轮迭代之后，判断迭代的次数是否达到预设的第二次数阈值，如果达到预设的第二次数阈值，则满足预设的停止条件。
13.一种充馈电调度装置，其特征在于，包括：
矩阵集生成模块，用于基于至少一个受电设备的充电需求，生成功率矩阵集；所述功率矩阵集中包含多个功率矩阵，每个功率矩阵均满足每个受电设备的充电需求；所述功率矩阵的每一行对应一个所述受电设备，所述功率矩阵的每一列对应一个预设时长范围，所述功率矩阵的每个元素为对应的所述受电设备在当前时长范围内的充电功率和馈电功率；
成本计算模块，用于计算所述功率矩阵集中每个功率矩阵的成本；
目标矩阵选择模块，用于从所述功率矩阵集中选择成本最低的功率矩阵作为第一目标功率矩阵；
充馈电调度模块，用于根据所述第一目标功率矩阵中每个元素代表的充电功率和馈电功率，对每个受电设备进行充馈电。
14.一种计算机可读存储介质，存储有计算机指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时可实现权利要求1～12任一项所述的方法的步骤。
15.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括如权利要求14所述的计算机可读存储介质，还包括可执行所述计算机可读存储介质的处理器。
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