CN112277711B - 一种考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法；采用具有多种充电模式的充电桩，以装有多充电模式充电桩的工业园区为应用场景；根据充电桩和电动汽车匹配结果，建立充电桩的负荷状态向量；再根据系统是否需要考虑调峰需求响应提出不同的控制目标，在相应的园区功率约束、储能电池约束及充电桩约束下，建立充电桩控制模型并进行求解，得到多充电模式充电桩控制策略。本发明采用具有多种充电模式的充电桩，为用户提供了多样化的选择，而工业园区通过对充电桩实施控制，能够削减园区的运行成本；同时，从工业园区运行的角度出发，根据是否考虑调峰需求响应提出两种充电桩控制策略，对充电桩进行相应控制，也提高了园区的用电安全性。

Description

一种考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法

技术领域

本发明涉及一种考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法，属于多能源系统优化调度技术领域。

背景技术

电动汽车作为一种新型交通工具逐渐走进人们的生活，它在应对能源危机、缓解气候变化等领域具有重大优势，但是当电动汽车大规模接入配电网时会给电网运行和充电设施带来一定影响，因此学者们对电动汽车有序充电控制进行了大量研究。然而，当前的研究主要是针对电网和电动汽车的控制，较少考虑中间设备——充电桩的可控性。事实上，现在的充电桩产品已不再只有单一的充电模式和固定的充电功率，而具有多种充电模式(如自动充满模式、按时间充电模式、按金额充电模式和按电量充电模式)且充电功率可调。因此可以在电动汽车有序充电控制领域更多地挖掘充电桩的可控能力，得到具有经济性的优化结果。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：根据电动汽车和充电桩的匹配结果，建立充电桩负荷的状态向量，该过程具体包括：

(1.1)获取待充电电动汽车的充电需求以及充电站内各充电桩的可用信息；

(1.2)根据匹配时的约束条件将电动汽车初步分配给充电桩完成匹配；

约束条件1：每辆电动汽车最多只能使用一个充电桩进行充电，且一个充电桩不能同时为多辆电动汽车充电；

约束条件2：由于一旦完成电动汽车和充电桩的匹配，将直至充电完成，中途不能更换充电桩，所以充电桩的充电能力应满足电动汽车的充电量或充电时间要求；

(1.3)根据匹配信息得到每个充电桩的状态向量：

S_c,i＝(P_cmax,i,P_cmin,i,R_m,i,T_E,i,M_i,R_i)

其中：i为充电站内的充电桩编号；R_m,i为在自动充满模式下，第i个充电桩对应的电动汽车剩余需要的充电量；T_E,i为在按时间充电模式下，第i个充电桩设定的停止充电的时刻；M_i为在按金额充电模式下，第i个充电桩设置的金额；R_i为在按电量充电模式下，第i个充电桩对应的电动汽车剩余需要的充电量。

步骤2：每隔时间T(单位：分钟)对充电桩进行一次控制，分别在不考虑调峰需求和考虑调峰需求的情况下，以满足充电桩所在园区自身用电要求同时兼顾园区运行成本为优化目标，建立多充电模式充电桩控制模型；

1)当不考虑调峰需求响应时，以工业园区运行成本最小为控制目标，目标函数为：

minC_eqp＝C_e-F_c

其中：C_eqp为工业园区运行成本；C_e为园区的购电成本；F_c为充电桩给园区带来的收益；C_e和F_c的具体表达式为：

其中：t₁为起始控制时刻；N_T为优化控制的时段数，若为日内控制取N_T＝24×60/T-1；若为实时控制取N_T＝t₁+T_c×60/T-1；c_e,t为时段t的电价；P_t为园区在时段t的购电功率；c_c,t为时段t的充电桩收费价格，该价格由园区自行设定；P_c,i,t为第i个充电桩在时段t的充电功率；

2)当工业园区存在调峰需求时，需优先响应调峰需求，控制目标设定为在最大化满足调峰需求的前提下，尽可能最小化园区运行成本，目标函数为：

其中：C_e为园区的购电成本；F_c为充电桩给园区带来的收益；P_t为园区在时段t的购电功率；P_ref,t为调峰时段的调峰目标参考功率；τ₀和τ₁分别为调峰时段的起始时刻和结束时刻；λ₁和λ₂为常数，取λ₁＞＞λ₂；

除了工业园区的功率平衡约束、储能电池约束，还需要考虑具有多种充电模式充电桩的约束条件，充电桩约束如下：

1)充电桩的启停状态约束：

充电桩只有启动和停止两个状态，对于第i个充电桩，用如下0-1变量表示充电桩的启停状态：

x_i,t,t＝t₁,t₁+1,…,N_T

其中：x_i,t为第i个充电桩在时段t的启停状态，若停止则x_i,t＝0，否则x_i,t＝1；

第i个充电桩的充电功率受启停状态约束如下：

x_i,tP_cmin,i≤P_c,i,t≤x_i,tP_cmax,i,i＝1,2,…,N_c,t＝t₁,t₁+1,…,N_T

2)充电桩的多种充电模式约束，在各种充电模式下，下述约束都应尽可能达到边界值：

a、对于处于自动充满模式的充电桩，充电量不超过使电动汽车充满的电量

b、对于处于按时间充电模式的充电桩，在设定的时间过后，充电桩停止充电

x_i,t＝0,t≥T_E,i

c、对于处于按金额充电模式的充电桩，充电桩消费金额不超过设定金额

d、对于处于按电量充电模式的充电桩，充电量不超过设定的电量

步骤3：对充电桩控制模型进行优化求解，输出结果即为园区的充电桩控制策略，包括每个充电桩的充电时段和充电功率，储能电池充放电功率，园区购电功率，以及园区运行成本。

进一步地，所述(1.2)中约束条件1的公式如下：

其中：N_v为电动汽车数量；N_c为充电桩数量；x_ij为第j辆电动汽车与第i个充电桩之间的匹配关系，当第j辆电动汽车用第i个充电桩充电时，x_ij＝1，否则x_ij＝0。

进一步地，所述(1.2)中约束条件2的公式如下：

其中：R_v,j为第j个电动汽车的期望充电量，若选择按时间充电模式，该值可以选取由用户设定的充电时间和充电桩平均充电功率值相乘得到的参考值；若选择按金额充电模式，可由电价进行折算；T_vS,j和T_vE,j分别为电动汽车可充电的起始时刻和终止时刻，若选择的模式不是按时间充电，T_vS,j设定为当前时刻，T_vE,j可以根据控制方式设定，若选择实时控制方式，则T_vE,j-T_vS,j＝T_c，T_c为控制时长，若选择日内控制方式，该值设定为当日结束时刻；P_cmin,i为第i个充电桩的最小充电功率；P_cmax,i为第i个充电桩的最大充电功率。

进一步地，所述功率平衡约束条件为：

1)工业园区电功率平衡约束

其中：P_pv,t为光伏设备在时段t的出力，P_bs,c,k,t和P_bs,o,k,t分别为第k个储能电池在时段t的充电功率和放电功率，P_L,t为工业园区在时段t的负荷功率；

2)不考虑调峰需求响应时，工业园区的关口电功率约束

P_t≤P_g,t,t＝t₁,t₁+1,…,N_T

其中：P_g,t为园区关口电功率上限；

3)考虑调峰需求响应时，工业园区的关口电功率约束为：

a、调峰时段园区的调峰量不超过园区需求量

P_t≥P_ref,t,t∈[τ₀,τ₁]

b、非调峰时段园区的关口功率约束

进一步地，所述储能电池约束为：

1)储能电池的电量与其充放电功率的关系约束

其中：S_bs,k,t+1和S_bs,k,t分别表示第k个储能电池在时段t+1结束时的电量和在时段t结束时的电量，σ_bs为储能电池的自损耗系数，η_bs,c和η_bs,o分别为储能电池的充电效率和放电效率；

2)储能电池充放电功率约束

P_bs,c,k,t≤P_bs,c,max,k

P_bs,o,k,t≤P_bs,o,max,k

其中：P_bs,c,max,k和P_bs,o,max,k分别为第k个储能电池的最大充电功率和最大放电功率；

3)储能电池电量约束

S_bs,min,k≤S_bs,k,t≤S_bs,max,k

其中：S_bs,max,k和S_bs,min,k分别为第k个储能电池的最大电量和最小电量；

4)日内控制方式下，储能电池日累积电量为零约束

其中：S_bs,k,0为第k个储能电池在当日0点的电量。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：一方面，采用具有多种充电模式的充电桩，给用户提供了多样化的选择，而工业园区通过对充电桩实施控制，能够削减园区的运行成本，达到双赢的结果；另一方面，从工业园区的角度出发，根据是否考虑调峰需求响应提出了两种控制策略，据此对充电桩进行控制，也提高了园区的用电安全性。

附图说明

图1是本发明考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法流程图。

图2是具体实施例采用的某工业园区的单日电负荷和光伏出力的示意图。

图3是经不考虑需求响应的充电桩控制方法调控和不经过调控的充电功率比较图。

图4是经考虑需求响应的充电桩控制方法调控、不考虑需求响应的充电桩控制方法调控和不经过调控的园区购电功率比较图。

图5是经考虑需求响应的充电桩控制方法调控和不考虑需求响应的充电桩控制方法调控的储能充放电功率比较图。

具体实施方式

下面以具体实施例对本发明作进一步详细说明。

本实施例中工业园区采用典型源/储/荷结构，包括光伏设备、储能电池、常规电负荷以及一定数量的具有多种充电模式的充电桩。充电桩允许用户自主选择充电类型，具体包括四种充电模式：自动充满模式，无需其它设置，自动将电动汽车电量充满；按时间充电模式，设置需要充电的时间，达到设定时间后充电桩停止充电；按金额充电模式，设置需要充电的金额，在消费达到设定金额后充电桩停止充电；按电量充电模式，设置需要充电的电量，在充电达到设定电量后充电桩停止充电。园区正常运行时，光伏设备运行于当前环境条件下的最大功率点处，产生的电能供给园区负荷使用，储能电池的充放电功率可以由园区能量管理系统进行调控，充电桩与常规负荷均消耗电能。园区购电执行当地的分时电价标准。

园区能量管理系统协调整个园区的用电，确保园区的用电安全，同时考虑为园区节约成本。在园区正常运行时，在满足常规负荷用电需求及相关功率约束条件的情况下，园区能量管理系统根据充电需求对充电桩进行控制，并对储能电池进行调控，使园区运行成本最小。当用电可靠性受到威胁时，园区能量管理系统在最大化满足上级电网调峰需求的前提下，对充电桩进行控制，尽可能降低园区运行成本。

如图1所示，本实施例考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法，包括以下步骤：

步骤1：根据电动汽车和充电桩的匹配结果，建立充电桩负荷的状态向量。该过程具体实现步骤如下：

(1.1)首先获取待充电电动汽车的充电需求(即用户选择的充电模式)，以及充电站内各充电桩的可用信息；

(1.2)根据匹配时的约束条件将电动汽车初步分配给充电桩，完成匹配，约束条件主要为：

1)每辆电动汽车最多只能使用一个充电桩进行充电，且一个充电桩不能同时为多辆电动汽车充电：

其中：N_v为电动汽车数量；N_c为充电桩数量；x_ij为第j辆电动汽车与第i个充电桩之间的匹配关系，当第j辆电动汽车用第i个充电桩充电时，x_ij＝1，否则x_ij＝0；

2)由于一旦完成电动汽车和充电桩的匹配，将直至充电完成，中途不能更换充电桩，所以充电桩的充电能力应满足电动汽车的充电量或充电时间要求：

其中：R_v,j为第j个电动汽车的期望充电量，若选择按时间充电模式，该值可以选取由用户设定的充电时间和充电桩平均充电功率值相乘得到的参考值；若选择按金额充电模式，可由电价进行折算；T_vS,j和T_vE,j分别为电动汽车可充电的起始时刻和终止时刻，若选择的模式不是按时间充电，T_vS,j设定为当前时刻，T_vE,j可以根据控制方式设定，若选择实时控制方式，则T_vE,j-T_vS,j＝T_c，T_c为控制时长，本实施例中设定T_c＝4小时，若选择日内控制方式，该值设定为当日结束时刻；P_cmin,i为第i个充电桩的最小充电功率；P_cmax,i为第i个充电桩的最大充电功率；

(1.3)根据匹配信息得到每个充电桩的状态向量：

S_c,i＝(P_cmax,i,P_cmin,i,R_m,i,T_E,i,M_i,R_i) (3)

其中：i为充电站内的充电桩编号；R_m,i为在自动充满模式下，第i个充电桩对应的电动汽车剩余需要的充电量；T_E,i为在按时间充电模式下，第i个充电桩设定的停止充电的时刻；M_i为在按金额充电模式下，第i个充电桩设置的金额；R_i为在按电量充电模式下，第i个充电桩对应的电动汽车剩余需要的充电量。

步骤2：每隔时间T(本实施例中设定为15分钟)对充电桩进行一次控制，可分别在不考虑调峰需求和考虑调峰需求的情况下，以满足充电桩所在园区自身用电要求同时兼顾园区运行成本为优化目标，建立多充电模式充电桩控制模型；

1)当不考虑调峰需求响应时，以工业园区运行成本最小为控制目标，由于实施充电桩控制时不对园区电负荷和光伏设备进行调度，所以提出的园区运行成本不考虑这两部分引起的成本或收益，由于小容量的储能电池调度费用较低，运行成本也可以忽略该部分费用，目标函数为：

min C_eqp＝C_e-F_c (4)

其中：C_eqp为工业园区运行成本；C_e为园区的购电成本；F_c为充电桩给园区带来的收益；C_e和F_c的具体表达式为：

其中：t₁为起始控制时刻；N_T为优化控制的时段数，若为日内控制取N_T＝24×60/T-1，本实施例中N_T＝95；若为实时控制，取N_T＝t₁+T_c×60/T-1，本实施例中N_T＝t₁+15；c_e,t为时段t的电价，当采取分时电价时该值不是常数；P_t为园区在时段t的购电功率；c_c,t为时段t的充电桩收费价格，该价格由园区自行设定，本实施例中取c_c,t＝c_e,t+0.8元/kWh；P_c,i,t为第i个充电桩在时段t的充电功率；

2)当工业园区存在调峰需求时，需优先响应调峰需求，控制目标设定为在最大化满足调峰需求的前提下，尽可能最小化园区运行成本，目标函数为：

其中：C_e为园区的购电成本；F_c为充电桩给园区带来的收益；P_t为园区在时段t的购电功率；P_ref,t为调峰时段的调峰目标参考功率(调峰后的购电功率要尽可能接近该值)；τ₀和τ₁分别为调峰时段的起始时刻和结束时刻；λ₁和λ₂为常数，取λ₁＞＞λ₂；其中C_e和F_c的计算式同上；

除了工业园区常规的功率平衡约束、储能电池约束，还需要考虑新增的具有多种充电模式充电桩的约束条件，充电桩约束如下：

1)充电桩的启停状态约束：

充电桩只有启动(充电)和停止(非充电)两个状态，对于第i个充电桩，用如下0-1变量表示充电桩的启停状态：

x_i,t,t＝t₁,t₁+1,…,N_T (7)

其中：x_i,t为第i个充电桩在时段t的启停状态，若停止则x_i,t＝0，否则x_i,t＝1；

第i个充电桩的充电功率受启停状态约束如下(包括了最大功率约束)：

x_i,tP_cmin,i≤P_c,i,t≤x_i,tP_cmax,i,i＝1,2,…,N_c,t＝t₁,t₁+1,…,N_T (8)

2)充电桩的多种充电模式约束，在各种充电模式下，下述约束都应尽可能达到边界值：

a、对于处于自动充满模式的充电桩，充电量不超过使电动汽车充满的电量

b、对于处于按时间充电模式的充电桩，在设定的时间过后，充电桩停止充电

x_i,t＝0,t≥T_E,i (10)

c、对于处于按金额充电模式的充电桩，充电桩消费金额不超过设定金额

d、对于处于按电量充电模式的充电桩，充电量不超过设定的电量

所述的功率约束条件为：

1)工业园区电功率平衡约束

其中：P_pv,t为光伏设备在时段t的出力，P_bs,c,k,t和P_bs,o,k,t分别为第k个储能电池在时段t的充电功率和放电功率，P_L,t为工业园区在时段t的负荷功率；

2)不考虑调峰需求响应时，工业园区的关口电功率约束

P_t≤P_g,t,t＝t₁,t₁+1,…,N_T (14)

其中：P_g,t为园区关口电功率上限；

3)考虑调峰需求响应时，工业园区的关口电功率约束为：

a、调峰时段园区的调峰量不超过园区需求量

P_t≥P_ref,t,t∈[τ₀,τ₁] (15)

b、非调峰时段园区的关口功率约束

所述的储能电池约束为：

1)储能电池的电量与其充放电功率的关系约束

其中：S_bs,k,t+1和S_bs,k,t分别表示第k个储能电池在时段t+1结束时的电量和在时段t结束时的电量，σ_bs为储能电池的自损耗系数，η_bs,c和η_bs,o分别为储能电池的充电效率和放电效率；

2)储能电池充放电功率约束

其中：P_bs,c,max,k和P_bs,o,max,k分别为第k个储能电池的最大充电功率和最大放电功率；

3)储能电池电量约束

S_bs,min,k≤S_bs,k,t≤S_bs,max,k (19)

其中：S_bs,max,k和S_bs,min,k分别为第k个储能电池的最大电量和最小电量；

4)储能电池日累积电量为零约束(日内控制方式下)

其中：S_bs,k,0为第k个储能电池在当日0点的电量。

步骤3：对充电桩控制模型进行优化求解，输出结果即为园区的充电桩控制策略，包括每个充电桩的充电时段和充电功率，储能电池充放电功率，园区购电功率，以及园区运行成本。

考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法的优势在于：采用具有多种充电模式的充电桩，给用户提供了多样化的选择，从园区角度对充电桩实施控制，能缓解高峰时段用电压力，提高园区用电安全性，还可以减小工业园区的运行成本。

下面通过具体实施例详细说明本发明效果。

(1)算例介绍

以广东一工业园区10月份典型日电负荷和光伏出力数据为例进行分析和说明。该园区单日的电负荷和光伏出力如附图2所示。园区中的储能电池设备为可调设备，设备参数如表1所示。园区内有2组充电桩，每组各10个，每组的充电桩的参数设置均如表2所示。算例使用的分时电价数据来自于广州市2019年4月起执行的分时电价：00:00-08:00为0.3507元/kWh，08:00-14:00、17:00-19:00和22:00-24:00为0.7014元/kWh，14:00-17:00和19:00-22:00为1.1573元/kWh。充电桩的收费价格为在分时电价的基础上增加0.8元/kWh服务费。分析中设优化控制的最小时间间隔T为15分钟。

表1储能电池参数

表2充电桩设置

(2)实施场景描述

为了验证本充电桩控制方法对削减园区运行成本的作用，设置不受控制、不考虑需求响应的控制以及考虑需求响应的控制三种园区运行方式，相应地设置3个算例。

方式1中设置在满足表2设定的充电条件下充电桩进行随机充电；方式2中对充电桩和园区储能电池进行调控，设在早上7:00(时段28)开始对充电桩进行日内控制；方式3额外加入调峰需求响应：调峰时段为12:30-13:30，调峰量为4000kW。

(3)实施例结果分析

(3.1)不控状态

不控状态下的电动汽车充电需求不变，区别仅在于算例将其集中设置在当日的上班时间，电动汽车驶入充电站就开始充电。此时充电负荷曲线如图3曲线1所示，考虑园区电负荷和光伏出力，得到的园区购电功率如图5中曲线1所示。结合分时电价可进一步算得园区的日内运行费用为66479.32元，由充电桩充电所引起的购电成本为745.66元。该算例作为后续算例的对照组。

(3.2)不考虑需求响应的日内控制

表3是在不考虑需求响应的情况下应用该充电桩控制策略的结果，给各充电桩分配了充电时段和充电功率，满足了各充电桩的充电需求。图3给出了不控情况及不考虑需求响应的控制下的充电桩充电功率。

从表3可以看出，使用该策略对充电桩进行控制，满足了电动汽车和充电桩设定的充电需求。从图3可以定性看出优化后的充电时间部分转移到电价较为便宜的时段(07:00-08:00及12:00-13:30)，同时由于中午12:00时段光伏出力大于常规电负荷，所以会将部分充电桩负荷移到该时段以消纳光伏出力。依据图3和图5中得到的各时段的充电功率和储能充放电功率，可以得到如图4曲线2所示的园区购电功率，并定量计算出由充电桩充电所引起的购电成本为669.34元，园区的日内运行费用为66362.72元，和对照组相比节约了116.6元，园区运行成本更优。该算例中充电站规模较小，显然当充电站规模增大、利用率提高时实施该控制的效果会更加明显。

表3不考虑需求响应的各充电桩功率

(3.2)考虑需求响应的日内控制

表4给出了考虑需求响应时经调控后每组充电桩的充电功率，图4给出了不控情况及两种调控情况下的园区购电功率，图5给出了两种调控情况下的储能电池功率。

表4考虑需求响应时的各充电桩功率

图4的结果表明，通过该策略的控制达到了既定的调峰要求。对比表3和表4可以看到，在考虑需求响应的条件下对园区进行相应控制时，该策略首先调用了充电桩进行调峰，除了要满足5号充电桩设定的充电时间要求外，其余充电桩充电时段均避开了调峰时段。由于只调用充电桩无法满足调峰需求，根据图5可以看出该策略还调用了储能电池参与调峰，储能电池在调峰时段有额外放电。由购电功率可计算得此时园区的日内运行费用为66666.25元，由于调峰容量引起的成本差异导致该费用比不考虑需求响应时的费用高。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (5)

1.一种考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：根据电动汽车和充电桩的匹配结果，建立充电桩负荷的状态向量，该过程具体包括：

(1.1)获取待充电电动汽车的充电需求以及充电站内各充电桩的可用信息；

(1.2)根据匹配时的约束条件将电动汽车初步分配给充电桩完成匹配；

约束条件1：每辆电动汽车最多只能使用一个充电桩进行充电，且一个充电桩不能同时为多辆电动汽车充电；

约束条件2：由于一旦完成电动汽车和充电桩的匹配，将直至充电完成，中途不能更换充电桩，所以充电桩的充电能力应满足电动汽车的充电量或充电时间要求；

(1.3)根据匹配信息得到每个充电桩的状态向量：

S_c,i＝(P_cmax,i,P_cmin,i,R_m,i,T_E,i,M_i,R_i)

其中：i为充电站内的充电桩编号；R_m,i为在自动充满模式下，第i个充电桩对应的电动汽车剩余需要的充电量；T_E,i为在按时间充电模式下，第i个充电桩设定的停止充电的时刻；M_i为在按金额充电模式下，第i个充电桩设置的金额；R_i为在按电量充电模式下，第i个充电桩对应的电动汽车剩余需要的充电量；P_cmin,i为第i个充电桩的最小充电功率；P_cmax,i为第i个充电桩的最大充电功率；

步骤2：每隔时间T对充电桩进行一次控制，分别在不考虑调峰需求和考虑调峰需求的情况下，以满足充电桩所在园区自身用电要求同时兼顾园区运行成本为优化目标，建立多充电模式充电桩控制模型；

1)当不考虑调峰需求响应时，以工业园区运行成本最小为控制目标，目标函数为：

min C_eqp＝C_e-F_c

其中：C_eqp为工业园区运行成本；C_e为园区的购电成本；F_c为充电桩给园区带来的收益；C_e和F_c的具体表达式为：

其中：t₁为起始控制时刻；N_T为优化控制的时段数，若为日内控制取N_T＝24×60/T-1；若为实时控制取N_T＝t₁+T_c×60/T-1，T_c为控制时长；c_e,t为时段t的电价；P_t为园区在时段t的购电功率；c_c,t为时段t的充电桩收费价格，该价格由园区自行设定；P_c,i,t为第i个充电桩在时段t的充电功率；N_c为充电桩数量2)当工业园区存在调峰需求时，需优先响应调峰需求，控制目标设定为在最大化满足调峰需求的前提下，尽可能最小化园区运行成本，目标函数为：

其中：C_e为园区的购电成本；F_c为充电桩给园区带来的收益；P_t为园区在时段t的购电功率；P_ref,t为调峰时段的调峰目标参考功率；τ₀和τ₁分别为调峰时段的起始时刻和结束时刻；λ₁和λ₂为常数，取λ₁＞＞λ₂；

除了工业园区的功率平衡约束、储能电池约束，还需要考虑具有多种充电模式充电桩的约束条件，充电桩约束如下：

1)充电桩的启停状态约束：

充电桩只有启动和停止两个状态，对于第i个充电桩，用如下0-1变量表示充电桩的启停状态：

x_i,t,t＝t₁,t₁+1,…,N_T

其中：x_i,t为第i个充电桩在时段t的启停状态，若停止则x_i,t＝0，否则x_i,t＝1；

第i个充电桩的充电功率受启停状态约束如下：

x_i,tP_cmin,i≤P_c,i,t≤x_i,tP_cmax,i,i＝1,2,…,N_c,t＝t₁,t₁+1,…,N_T

2)充电桩的多种充电模式约束，在各种充电模式下，下述约束都应尽可能达到边界值：

a、对于处于自动充满模式的充电桩，充电量不超过使电动汽车充满的电量

b、对于处于按时间充电模式的充电桩，在设定的时间过后，充电桩停止充电

x_i,t＝0,t≥T_E,i

c、对于处于按金额充电模式的充电桩，充电桩消费金额不超过设定金额

d、对于处于按电量充电模式的充电桩，充电量不超过设定的电量

步骤3：对充电桩控制模型进行优化求解，输出结果即为园区的充电桩控制策略，包括每个充电桩的充电时段和充电功率，储能电池充放电功率，园区购电功率，以及园区运行成本。

2.根据权利要求1所述的考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法，其特征在于，所述(1.2)中约束条件1的公式如下：

其中：N_v为电动汽车数量；N_c为充电桩数量；x_ij为第j辆电动汽车与第i个充电桩之间的匹配关系，当第j辆电动汽车用第i个充电桩充电时，x_ij＝1，否则x_ij＝0。

3.根据权利要求1所述的考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法，其特征在于，所述(1.2)中约束条件2的公式如下：

其中：R_v,j为第j个电动汽车的期望充电量，若选择按时间充电模式，该值可以选取由用户设定的充电时间和充电桩平均充电功率值相乘得到的参考值；若选择按金额充电模式，可由电价进行折算；T_vS,j和T_vE,j分别为电动汽车可充电的起始时刻和终止时刻，若选择的模式不是按时间充电，T_vS,j设定为当前时刻，T_vE,j可以根据控制方式设定，若选择实时控制方式，则T_vE,j-T_vS,j＝T_c，T_c为控制时长，若选择日内控制方式，该值设定为当日结束时刻；P_cmin,i为第i个充电桩的最小充电功率；P_cmax,i为第i个充电桩的最大充电功率。

4.根据权利要求1所述的考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法，其特征在于，所述功率平衡约束为：

1)工业园区电功率平衡约束

其中：P_pv,t为光伏设备在时段t的出力，P_bs,c,k,t和P_bs,o,k,t分别为第k个储能电池在时段t的充电功率和放电功率，P_L,t为工业园区在时段t的负荷功率；

2)不考虑调峰需求响应时，工业园区的关口电功率约束

P_t≤P_g,t,t＝t₁,t₁+1,…,N_T

其中：P_g,t为园区关口电功率上限；

3)考虑调峰需求响应时，工业园区的关口电功率约束为：

a、调峰时段园区的调峰量不超过园区需求量

P_t≥P_ref,t,t∈[τ₀,τ₁]

b、非调峰时段园区的关口功率约束

P_t≤P_g,t,t＝t₁,t₁+1,…,N_T且

。

5.根据权利要求1所述的考虑匹配电动汽车的多充电模式充电桩控制方法，其特征在于，所述储能电池约束为：

1)储能电池的电量与其充放电功率的关系约束

其中：S_bs,k,t+1和S_bs,k,t分别表示第k个储能电池在时段t+1结束时的电量和在时段t结束时的电量，σ_bs为储能电池的自损耗系数，η_bs,c和η_bs,o分别为储能电池的充电效率和放电效率；

2)储能电池充放电功率约束

P_bs,c,k,t≤P_bs,c,max,k

P_bs,o,k,t≤P_bs,o,max,k

其中：P_bs,c,max,k和P_bs,o,max,k分别为第k个储能电池的最大充电功率和最大放电功率；

3)储能电池电量约束

S_bs,min,k≤S_bs,k,t≤S_bs,max,k

其中：S_bs,max,k和S_bs,min,k分别为第k个储能电池的最大电量和最小电量；

4)日内控制方式下，储能电池日累积电量为零约束

其中：S_bs,k,0为第k个储能电池在当日0点的电量。

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