CN112865199A - 一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法及装置，其中方法包括：针对预设时间范围内的每一时隙，在该时隙内接收多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的紧急需求响应EDR信息；第一用户终端为有充电需求的用户终端；基于电量需求信息和EDR信息，向多个第二用户终端展示需求信息，并接收各第二用户终端返回的响应信息，响应信息包括：第二用户终端能够向外提供的电量和电量的价值；基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型；利用优化模型，为第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。本发明，能够更好的满足电动汽车的充电需求。

Description

一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法及装置
技术领域
本发明涉及电力调度技术领域，特别是涉及一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法及装置。
背景技术
随着电动汽车保有量的日益增加，因其大量的能源消耗和分布广泛的特征，电动汽车充电站参与到了EDR(Emergency Demand Response，紧急需求响应)计划中。在一个EDR项目计划中，充电站在特定时间段内接收来自电网的EDR信号，该EDR信号可以指示电网能够提供的电量上限，然后，充电站将其对于电网需求的能耗，降低到电网能够提供的电量上限以下，以减轻电网承受的高负荷，保护电网的稳定性，同时，充电站能够相应地从电网获得一定的收益。
实际应用中，在EDR场景下，限制电网的电量上限，对满足电动汽车用户的充电需求构成了相应的限制。现有针对应急需求响应的电动汽车充电调度问题，所采用的方法为：电动汽车的充电站在接收到来自电网的EDR信号后，将其对于电网需求的能耗降低到电网能够提供的电量上限以下，使用本地发电机进行供电，并降低其能够对外供电的电量值，以供电动汽车进行充电使用。
然而，在EDR场景下，电网的电量达到上限，仅使用本地发电机作为电力资源紧张和供需不平衡的补救措施，缩减能够提供给电动汽车用户的电量，使得电动汽车所需的电量不能得到满足。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法及装置，以满足电动汽车所需的电量。具体技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法，所述方法包括：
针对预设时间范围内的每一时隙，在该时隙内接收多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的紧急需求响应EDR信息；所述第一用户终端为有充电需求的用户终端；
基于所述电量需求信息和所述EDR信息，向多个第二用户终端展示需求信息，并接收各所述第二用户终端返回的响应信息，其中，所述响应信息包括：所述第二用户终端能够向外提供的电量和电量的价值；所述第二用户终端为能够向外提供电量的用户终端；
基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型；
利用所述优化模型，为所述第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。
可选地，基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，所构建的优化模型表示为：
Figure BDA0003003865010000021
Figure BDA0003003865010000022
Figure BDA0003003865010000023
Figure BDA0003003865010000024
Figure BDA0003003865010000025
Figure BDA0003003865010000026
其中，
Figure BDA0003003865010000027
表示目标函数，s.t表示约束条件，
Figure BDA0003003865010000028
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供电量的价值，
Figure BDA0003003865010000029
表示时隙t第m个第二用户终端是否能够向外提供电量，
Figure BDA00030038650100000210
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供电量，
Figure BDA00030038650100000211
表示时隙t第m个第二用户终端不能向外提供电量，α表示本地发电机采用燃料的单价，u(t)表示时隙t从本地发电机获取的电量，e(t)表示时隙t接收到EDR信息中的电量单价，z(t)表示时隙t从电网中获取的电量，β表示本地发电机的维护成本，y(t)表示时隙t是否使用本地发电机，s(y(t-1),y(t))表示时隙t-1到时隙t本地发电机的转换成本，
Figure BDA0003003865010000031
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供的电量，W(t)表示时隙t第一用户终端的总电量需求，am表示第m个第二用户终端的能量预算，V表示本地发电机的容量，E(t)表示时隙t接收到EDR信息中的电量上限。
可选地，所述利用所述优化模型，为所述第一用户终端确定该时隙下的充电调度策略，包括：
针对所述优化模型，利用长期社会成本最小化算法中的单轮社会成本最小化算法，计算该时隙下本地发电机的临时状态值以及转换成本；所述单轮社会成本最小化算法，用于基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，计算一个时隙的本地发电机的临时状态值以及转换成本；所述长期社会成本最小化算法包括：单轮社会成本最小化算法和原始对偶算法，用于计算所述本地发电机的累积非转换成本，以及确定时隙下的电动汽车充电调度策略；
利用长期社会成本最小化算法中的原始对偶算法，计算该时隙下本地发电机的非转换成本；所述原始对偶算法，用于基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，计算一个时隙的本地发电机的非转换成本；
基于该时隙下本地发电机的临时状态值、转换成本以及非转换成本，计算所述本地发电机的累积非转换成本；
基于所述本地发电机的转换成本以及累积非转换成本，确定本地发电机的状态值，并基于所述本地发电机的状态值确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。
可选地，所述基于所述本地发电机的转换成本以及累积非转换成本，确定本地发电机的状态值，包括：
如果所述本地发电机的转换成本不小于累积非转换成本，则不对本地发电机的状态值进行改变；
如果所述本地发电机的转换成本小于累积非转换成本，则对本地发电机的状态值进行改变。
可选地，所述为所述第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略，包括：
为所述第一用户终端确定该时隙下能够提供电量的第二用户终端信息，是否启动本地发电机信息，从本地发电机获取的电量信息，以及从电网中获取的电量信息。
第二方面，本发明实施例提供了一种电动汽车充电需求响应的在线调度装置，所述装置包括：
第一接收模块，用于针对预设时间范围内的每一时隙，在该时隙内接收多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的紧急需求响应EDR信息；所述第一用户终端为有充电需求的用户终端；
第二接收模块，用于基于所述电量需求信息和所述EDR信息，向多个第二用户终端展示需求信息，并接收各所述第二用户终端返回的响应信息，其中，所述响应信息包括：所述第二用户终端能够向外提供的电量和电量的价值；所述第二用户终端为能够向外提供电量的用户终端；
模型构建模块，用于基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型；
策略确定模块，用于利用所述优化模型，为所述第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。
可选地，所述模型构建模块基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，所构建的优化模型表示为：
Figure BDA0003003865010000041
Figure BDA0003003865010000042
Figure BDA0003003865010000043
Figure BDA0003003865010000051
Figure BDA0003003865010000052
Figure BDA0003003865010000053
其中，
Figure BDA0003003865010000054
表示目标函数，s.t表示约束条件，
Figure BDA0003003865010000055
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供电量的价值，
Figure BDA0003003865010000056
表示时隙t第m个第二用户终端是否能够向外提供电量，
Figure BDA0003003865010000057
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供电量，
Figure BDA0003003865010000058
表示时隙t第m个第二用户终端不能向外提供电量，α表示本地发电机采用燃料的单价，u(t)表示时隙t从本地发电机获取的电量，e(t)表示时隙t接收到EDR信息中的电量单价，z(t)表示时隙t从电网中获取的电量，β表示本地发电机的维护成本，y(t)表示时隙t是否使用本地发电机，s(y(t-1),y(t))表示时隙t-1到时隙t本地发电机的转换成本，
Figure BDA0003003865010000059
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供的电量，W(t)表示时隙t第一用户终端的总电量需求，am表示第m个第二用户终端的能量预算，V表示本地发电机的容量，E(t)表示时隙t接收到EDR信息中的电量上限。
可选地，所述策略确定模块，具体用于：
针对所述优化模型，利用长期社会成本最小化算法中的单轮社会成本最小化算法，计算该时隙下本地发电机的临时状态值以及转换成本；所述单轮社会成本最小化算法，用于基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，计算一个时隙的本地发电机的临时状态值以及转换成本；所述长期社会成本最小化算法包括：单轮社会成本最小化算法和原始对偶算法，用于计算所述本地发电机的累积非转换成本，以及确定时隙下的电动汽车充电调度策略；
利用长期社会成本最小化算法中的原始对偶算法，计算该时隙下本地发电机的非转换成本；所述原始对偶算法，用于基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，计算一个时隙的本地发电机的非转换成本；
基于该时隙下本地发电机的临时状态值、转换成本以及非转换成本，计算所述本地发电机的累积非转换成本；
基于所述本地发电机的转换成本以及累积非转换成本，确定本地发电机的状态值，并基于所述本地发电机的状态值确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。
可选地，所述基于所述本地发电机的转换成本以及累积非转换成本，确定本地发电机的状态值，包括：
如果所述本地发电机的转换成本不小于累积非转换成本，则不对本地发电机的状态值进行改变；
如果所述本地发电机的转换成本小于累积非转换成本，则对本地发电机的状态值进行改变。
可选地，所述策略确定模块，具体用于：
为所述第一用户终端确定该时隙下能够提供电量的第二用户终端信息，是否启动本地发电机信息，从本地发电机获取的电量信息，以及从电网中获取的电量信息。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面所述的方法步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实现上述第一方面所述的方法步骤。
本发明实施例有益效果：
本发明实施例提供的一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法及装置，可以基于每一时隙内接收的多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的紧急需求响应EDR信息，向多个第二用户终端展示需求信息，并接收各第二用户终端返回的响应信息，进一步基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型，利用优化模型，为第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。本发明实施例中，通过将电量富余的第二用户终端以及本地发电机考虑为应急需求响应时期内的供电来源，相对于仅考虑本地发电机，能够更好的满足第一用户终端的充电需求，且，在线基于时变的电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型，考虑发电机运行成本以及第二用户终端电量成本等，为第一用户终端确定时隙下的电动汽车充电调度策略，能够避免本地发电机过度切换所带来的成本。
当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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他的实施例。
图1为一种针对电动汽车充电市场的拍卖系统示意图；
图2为本发明实施例提供的一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种电动汽车充电需求响应的在线调度系统示意图；
图4为本发明实施例提供的一种求解优化模型的实施方式流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法的实施方式示意图；
图6为本发明实施例提供的另一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法的实施方式示意图；
图7为本发明实施例提供的一种电动汽车充电需求响应的在线调度装置的结构示意图；
图8为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员基于本申请所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了解决现有在EDR场景下，电网的电量达到上限，仅使用本地发电机作为电力资源紧张和供需不平衡的补救措施，缩减能够提供给电动汽车用户的电量，使得电动汽车所需的电量不能得到满足的问题，本发明实施例提供了一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法及装置。
考虑到电动汽车在可充电电池技术领域的不断发展，以及其电池容量不断增加的情况，可以将电动汽车视为一种更加灵活和自由的储能装置。进一步，可以利用V2V(Vehicle-to-Vehicle，车辆对车辆)互充相关技术，实现将电动汽车的电能通过充电枪等设备传输给另外一台动力电池，或者是电动汽车将其电能传输到充电站，然后通过专用设备和接口传输给其他电动汽车，进而在EDR场景下，为充电站争取到更多的电力供应。
为了激励电动汽车为能源供应做出贡献，可以建立适当的激励机制，具体的，可以让电动汽车直接定价和出售能源。但是，由于EDR期间需求和供应的高度动态和不确定性，这种直接定价很难实现最大的利润和市场效率。
如图1所示，图1为一种针对电动汽车充电市场的拍卖系统示意图，可以实现将电动汽车的电能传输给另外一台动力电池。图1中，充电站可以作为招标方，有充电需要的电动汽车可以向充电站发送所需的电量，充电站可以向所有电动汽车展示购电需求进行招标，进而电力富余的电动汽车可以进行投标，具体的，电力富余的电动汽车可以向充电站发送能够出售的电量以及电价。充电站根据设置的成本上限，以及电力富余的电动汽车发送的电量和电价，选择数量少于充电桩数量的电力富余电动汽车作为中标者，进而使用中标者的电量供有充电需要的电动汽车充电。
图1的拍卖系统中，充电站根据设置的成本上限，以及电力富余的电动汽车发送的电量和电价，选择数量少于充电桩数量的电力富余电动汽车作为中标者，因所选择的电力富余电动汽车数量不超过充电桩的数量，使得电动汽车的充电需求不能得到很好的满足。
本发明实施例提供了一种面向无服务器边缘计算的任务调度方法，所述方法包括：
针对预设时间范围内的每一时隙，在该时隙内接收多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的紧急需求响应EDR信息；所述第一用户终端为有充电需求的用户终端；
基于所述电量需求信息和所述EDR信息，向多个第二用户终端展示需求信息，并接收各所述第二用户终端返回的响应信息，其中，所述响应信息包括：所述第二用户终端能够向外提供的电量和电量的价值；所述第二用户终端为能够向外提供电量的用户终端；
基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型；
利用所述优化模型，为所述第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。
本发明实施例提供的一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法，可以基于每一时隙内接收的多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的紧急需求响应EDR信息，向多个第二用户终端展示需求信息，并接收各第二用户终端返回的响应信息，进一步基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型，利用优化模型，为第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。本发明实施例中，通过将电量富余的第二用户终端以及本地发电机考虑为应急需求响应时期内的供电来源，相对于仅考虑本地发电机，能够更好的满足第一用户终端的充电需求，且，在线基于时变的电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型，考虑发电机运行成本以及第二用户终端电量成本等，为第一用户终端确定时隙下的电动汽车充电调度策略，能够避免本地发电机过度切换所带来的成本。
下面对本发明实施例所提供的一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法进行详细介绍。
本发明实施例提供的一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法，可以应用于充电站。如图2所示，本发明实施例提供的一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法，该方法可以应用于如图3所示的电动汽车充电需求响应的在线调度系统中，该方法可以包括以下步骤：
S101、针对预设时间范围内的每一时隙，在该时隙内接收多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的紧急需求响应EDR信息。
本发明实施例中，可以在EDR场景下，为有充电需求的电动汽车确定预设时间范围内的每一时隙下的充电策略，该预设时间范围本领域技术人员可根据实际需求进行设定。例如，预设时间范围可以是一周、一月或半年等，进而时隙可以根据预设时间范围进行确定，例如，一个时隙可以是一个小时，一天或一周等。
本发明实施例中，针对预设时间范围T内的每一时隙t，充电站可以接收该时隙内多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的紧急需求响应EDR信息。该第一用户终端可以为有充电需求的用户终端，或称有充电需求的电动汽车所使用的用户终端，第一用户终端的电量需求信息可以是第一用户终端所需的电量，电网的EDR信息可以包括电网能够提供的电量上限，以及该时隙的电量单价。充电站在接收多个第一用户终端的电量需求信息之后，可以确定多个第一用户终端所需电量的总数，进而更好的为第一用户终端调度所需的电量。
S102、基于电量需求信息和EDR信息，向多个第二用户终端展示需求信息，并接收各第二用户终端返回的响应信息。
充电站在接收多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的EDR信息之后，可以向多个第二用户终端展示需求信息进行招标，该第二用户终端可以为能够向外提供电量的用户终端，或称电量富余有售电需求的电动汽车所使用的用户终端。第二用户终端可以向充电站反馈其可以向外提供的电量(即能够参与销售的电量)进行投标，进而充电站接收各第二用户终端返回的响应信息，该响应信息可以包括：第二用户终端能够向外提供的电量和电量的价值。
S103、基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型。
充电站在接收第一用户终端的电量需求信息，电网的EDR信息，以及第二终端反馈的响应信息之后，结合电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，考虑实现如图3所示的电动汽车充电需求响应的在线调度系统中所有参与者的成本最小化，构建优化模型。示例性的，本地发电机的信息可以包括：本地发电机采用燃料的单价，本地发电机的维护成本，本地发电机的开启状态，本地发电机的容量等信息。
作为本发明实施例一种可选的实施方式，基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，所构建的优化模型可以表示为：
Figure BDA0003003865010000111
Figure BDA0003003865010000112
Figure BDA0003003865010000113
Figure BDA0003003865010000114
Figure BDA0003003865010000115
Figure BDA0003003865010000116
其中，
Figure BDA0003003865010000117
表示目标函数，s.t表示约束条件，
Figure BDA0003003865010000118
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供电量的价值，
Figure BDA0003003865010000119
表示时隙t第m个第二用户终端是否能够向外提供电量，
Figure BDA00030038650100001110
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供电量，
Figure BDA00030038650100001111
表示时隙t第m个第二用户终端不能向外提供电量，α表示本地发电机采用燃料的单价，u(t)表示时隙t从本地发电机获取的电量，e(t)表示时隙t接收到EDR信息中的电量单价，z(t)表示时隙t从电网中获取的电量，β表示本地发电机的维护成本，y(t)表示时隙t是否使用本地发电机，s(y(t-1),y(t))表示时隙t-1到时隙t本地发电机的转换成本，
Figure BDA0003003865010000121
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供的电量，W(t)表示时隙t第一用户终端的总电量需求，am表示第m个第二用户终端的能量预算，V表示本地发电机的容量，E(t)表示时隙t接收到EDR信息中的电量上限。
具体的，所构建的优化模型可以实现如图3所示的电动汽车充电需求响应的在线调度系统中所有参与者的成本最小化，在该优化模型的目标函数中所考虑的成本可以包括：充电站的运行成本以及电动汽车的成本。具体的，对充电站来说包括：充电站支付给竞标成功者(能够向外提供电量的第二用户终端)的费用，本地发电机的燃油消耗费用，维护费用，管理费用以及转换成本，充电站支付电网的费用。对电动汽车而言包括：各第二用户终端返回的响应信息中电量的成本减去其得到的报酬费用。
所构建的优化模型设计的约束条件可以包括：所有竞标成功者提供的电量加上充电站从电网以及本地发电机获取的电量之和要能够满足当前时隙的电力需求，对所有电动汽车而言，整个T时间内供应的电量不得超过其电力存储上限，另外还包括从电网以及本地发电机获取的电量分别不得超过其上限值。
参见图2，S104、利用优化模型，为第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。
在构建优化模型之后，可以对所构建的优化模型进行求解，进而得到第一用户终端在该时隙下的电动汽车充电调度策略。实际应用中，可以采用多种方法对所构建的优化模型进行求解。
作为本发明实施例一种可选的实施方式，为第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略，可以包括：为第一用户终端确定该时隙下能够提供电量的第二用户终端信息，是否启动本地发电机信息，从本地发电机获取的电量信息，以及从电网中获取的电量信息。
本发明实施例中，为第一用户终端确定该时隙下能够提供电量的第二用户终端信息可以包括：第二用户终端的标识，第二用户终端能够向外提供的电量等信息。充电站在确定第二用户终端信息，是否启动本地发电机信息以及从本地发电机获取的电量信息，从电网中获取的电量信息等信息之后，可以为第一用户充电分配相应的电量进行充电。
本发明实施例提供的一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法，通过将电量富余的第二用户终端以及本地发电机考虑为应急需求响应时期内的供电来源，相对于仅考虑本地发电机，能够更好的满足第一用户终端的充电需求，且，在线基于时变的电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型，考虑发电机运行成本以及第二用户终端电量成本等，为第一用户终端确定时隙下的电动汽车充电调度策略，确定是否启动本地发电机，即是否转换本地发电机的开启/关闭状态，能够避免本地发电机过度切换所带来的成本。
作为本发明实施例一种可选的实施方式，如图4所示，图4为本发明实施例提供的一种求解优化模型的实施方式，相应的，上述利用优化模型，为第一用户终端确定该时隙下的充电调度策略的实施方式，可以包括：
S201、针对优化模型，利用长期社会成本最小化算法中的单轮社会成本最小化算法，计算该时隙下本地发电机的临时状态值以及转换成本。
其中，单轮社会成本最小化算法，用于基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，计算一个时隙的本地发电机的临时状态值以及转换成本；长期社会成本最小化算法包括：单轮社会成本最小化算法和原始对偶算法，用于计算本地发电机的累积非转换成本，以及确定时隙下的电动汽车充电调度策略。
S202、利用长期社会成本最小化算法中的原始对偶算法，计算该时隙下本地发电机的非转换成本。
其中，原始对偶算法，用于基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，计算一个时隙的本地发电机的非转换成本。
S203、基于该时隙下本地发电机的临时状态值、转换成本以及非转换成本，计算本地发电机的累积非转换成本。
S204、基于本地发电机的转换成本以及累积非转换成本，确定本地发电机的状态值，并基于本地发电机的状态值确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。
本发明实施例中，针对所构建的优化模型，将整数线性规划问题放松为线性规划问题，针对一个时隙(即单轮)拍卖的优化，使用单轮社会成本最小化算法。由于所构建的优化模型所属的问题是NP-hard(Non-deterministic Polynomial Problem，可以在多项式的时间里验证一个解的问题)，标准的VCG(Vickery-Clarke-Groves，维克瑞-克拉克-格罗夫斯竞价机制)方法已不再适用，故而，本发明实施例使用原始对偶算法，该算法通过同时处理原始问题的对偶问题来计算赢家情况并输出近似解，基本思想是保证对偶变量不断增加，直到对偶约束条件变紧，相应的原始变量可以设置为非零值，在满足约束条件之前(即从竞标者处购买的电量可以满足整个需求)，迭代不会终止。
本发明实施例中，可以利用长期社会成本最小化算法求解所构建的优化模块，该长期社会成本最小化算法可以包括：单轮社会成本最小化算法和原始对偶算法。其中，原始对偶算法是，将所构建的优化模型对应的优化问题通过放松整数限制以及引入拉格朗日乘子解决长期能量预算的限制，从而将优化模型对应的长期优化问题分解为多个时隙的子问题，然后通过求解子问题的对偶问题来解决优化问题。单轮社会成本最小化算法是，通过遍历所有可能的本地发电机状态值，找到能使单轮总成本最小对应的那个状态值，并获得相应状态下转换成本。
具体的，求解所构建的优化模块，可以启动长期社会成本最小化算法，进而调用该算法中的单轮社会成本最小化算法，计算该时隙下本地发电机的临时状态值以及转换成本，并调用原始对偶算法，计算该时隙下本地发电机的非转换成本，进一步，基于该时隙下本地发电机的临时状态值、转换成本以及非转换成本，计算本地发电机的累积非转换成本，再根据本地发电机的转换成本以及累积非转换成本之间的大小关系，确定本地发电机的状态值，基于本地发电机的状态值确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。该累积非转换成本可以表示，本地发电机历史状态转换至本次状态转换的累积非转换成本。
针对本地发电机的状态，如果不考虑需求量，一直保持本地发电机处于运行状态确实可以最大限度地提供能源供应的灵活性，但也会造成燃料成本的浪费。如果选择保持本地发电机处于关闭状态，则有可能无法满足用户的电力需求。但是如果根据不断变化的需求去打开或者关闭本地发电机，则可能会导致设备磨损甚至损坏本地发电机。因此，需要准确地判断是否改变本地发电机运行状态以及控制本地发电机开关的最佳时机。
因直接确定本地发电机状态，可能导致在预设时间范围内打开和关闭本地发电机的成本会高于保持本地发电机始终处于活动状态的成本，故而对于一个时隙(或称单轮拍卖)，使用单轮社会成本最小化算法，确定能够产生这一时隙的最小社会成本对应的本地发电机的临时状态值(即开启或关闭)。进而根据本地发电机的转换成本以及累积非转换成本之间的大小关系，确定本地发电机最终的状态值，采取延迟本地发电机切换，直到累积的非转换成本已显著超过潜在的切换成本，或直到在保持状态不变情况下没有其他可行的解决方案，以避免过度切换导致的非必要成本。
作为本发明实施例一种可选的实施方式，基于本地发电机的转换成本以及累积非转换成本，确定本地发电机的状态值的实施方式，可以包括：
如果本地发电机的转换成本不小于累积非转换成本，则不对本地发电机的状态值进行改变。
如果本地发电机的转换成本小于累积非转换成本，则对本地发电机的状态值进行改变。
作为本发明实施例一种可选的实施方式，如图5所示，图5为本发明实施例提供的一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法的实施方式示意图。为了激励有富余能源的电动汽车出售能源以帮助电动汽车充电站度过能量紧缺时期，充电站在接收来自电网的EDR信息后，可以向能够向外提供电量的电动汽车(第二用户终端)发起反向拍卖活动，征集所有附近能够向外提供电量的电动汽车的竞标，进而接收电动汽车发送的包含能够向外提供的电量和电量价值的响应信息，综合考虑所有运行过程中产生的成本，来判断选择哪些竞标的电动汽车作为电力提供者。
充电站成本的计算方式可以为：
Figure BDA0003003865010000161
Figure BDA0003003865010000162
表示时隙t向第m个第二用户终端支付的费用，第二用户终端的总成本可以表示为
Figure BDA0003003865010000163
优化的总目标函数可以表示为：
Figure BDA0003003865010000164
同时需要确保所得电量总值不小于需求量
Figure BDA0003003865010000165
第二用户终端出售的电量不超过第二用户终端的能量预算
Figure BDA0003003865010000166
以及保证本地发电机消耗的能量不会超过发电机的容量0≤u(t)≤Vy(t)，保证从电网获得的电量不超过电网能够提供的电量上限0≤z(t)≤E(t)。
综合考虑所有运行过程中产生的成本最小化，求解上述优化的目标函数，进而确定并公布中标的第二用户终端，充电站从中标的第二用户终端获取电量，并支付中标的第二用户终端相应的费用。
作为本发明实施例一种可选的实施方式，如图6所示，图6为本发明实施例提供的另一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法的实施方式示意图。采用真实的相关数据进行系统的构建和算法的仿真实现，具体的数值采用如下：对于本地发电机组而言，假设充电站的本地发电机总容量为V＝1500kWh，采用燃料单价为α＝0.8$/kWh，将本地发电机的维护成本设置为β＝48$/h，并将启动成本设为ζ＝15$。对于需求响应信号，根据XXXX年9月3日至XXXX年9月9日来自比利时实际电网负荷数据设置能量上限，将一小时视为一个时隙，并对时间范围T＝168小时进行一周时长跨度的模拟。根据电力市场每小时实时定价数据设定电价，能源需求量数据根据加州自适应充电网络的电动汽车充电记录设定。将参与拍卖活动的电动汽车数量设置为M＝40～200，电动汽车投标的能源供应量在[2，8]kWh范围内随机变化，电动汽车投标价格则在[0.018，0.078]$/kWh范围内的随机值，同时设定每辆电动汽车的电池容量为40千瓦时。
在每个时隙内，所有参与拍卖活动的电动汽车提交其竞标值，充电站利用所构建的优化模型，依据竞标者电量单价由低到高的顺序，并且配合本地发电机电量以及电网电量上限对竞标者进行选择，直到满足充电总需求，同时完成报酬的计算。使用单轮社会成本最小化算法和原始对偶算法分别对比本地发电机开启和关闭状态下的非转换成本，反馈最低的成本值以及对应的状态值。利用长期社会成本最小化算法比较转化成本与累加的非转化成本决定是否在当前时刻改变发电机状态。另外，长期社会成本最小化算法会根据参与者富余电量以及报价重新设定其竞标成本价，以此实现维持竞标者长期参与拍卖的能力(避免电量消耗过早)。每个竞标者(第二用户终端)的新成本等于原始成本(电量的价值)加上能够向外提供的电量和为解决长期约束条件引入的拉格朗日乘子
Figure BDA0003003865010000171
的乘积，因此，具有较低富余电量的竞标者的成本将被调整为较高的成本，从而降低中标的概率。这样，就可以确保更多的竞拍者有资格参与未来的拍卖。求解优化模型，将拍卖结果(中标者以及支付的报酬)反馈给竞标者，进而根据拍卖结果进行电力传输的操作，直到整个仿真时隙全部结束。
本发明实施例中，考虑维持竞标者的长期参与拍卖的能力，也就是说需要避免某些电动汽车电量过早消耗完全的情况，使得每轮的拍卖活动都能有尽可能多的电动汽车参与进来。
相应于上述方法实施例，本发明实施例还提供了相应的装置实施例。
如图7所示，本发明实施例提供了一种电动汽车充电需求响应的在线调度装置，该装置可以包括：
第一接收模块301，用于针对预设时间范围内的每一时隙，在该时隙内接收多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的紧急需求响应EDR信息；第一用户终端为有充电需求的用户终端。
第二接收模块302，用于基于电量需求信息和EDR信息，向多个第二用户终端展示需求信息，并接收各第二用户终端返回的响应信息，其中，响应信息包括：第二用户终端能够向外提供的电量和电量的价值；第二用户终端为能够向外提供电量的用户终端。
模型构建模块303，用于基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型。
策略确定模块304，用于利用优化模型，为第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。
本发明实施例提供的一种电动汽车充电需求响应的在线调度装置，可以基于每一时隙内接收的多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的紧急需求响应EDR信息，向多个第二用户终端展示需求信息，并接收各第二用户终端返回的响应信息，进一步基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型，利用优化模型，为第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。本发明实施例中，通过将电量富余的第二用户终端以及本地发电机考虑为应急需求响应时期内的供电来源，相对于仅考虑本地发电机，能够更好的满足第一用户终端的充电需求，且，在线基于时变的电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型，考虑发电机运行成本以及第二用户终端电量成本等，为第一用户终端确定时隙下的电动汽车充电调度策略，能够避免本地发电机过度切换所带来的成本。
可选地，上述模型构建模块303基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，所构建的优化模型表示为：
Figure BDA0003003865010000181
Figure BDA0003003865010000182
Figure BDA0003003865010000183
Figure BDA0003003865010000184
Figure BDA0003003865010000185
Figure BDA0003003865010000186
其中，
Figure BDA0003003865010000187
表示目标函数，s.t表示约束条件，
Figure BDA0003003865010000188
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供电量的价值，
Figure BDA0003003865010000189
表示时隙t第m个第二用户终端是否能够向外提供电量，
Figure BDA00030038650100001810
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供电量，
Figure BDA0003003865010000191
表示时隙t第m个第二用户终端不能向外提供电量，α表示本地发电机采用燃料的单价，u(t)表示时隙t从本地发电机获取的电量，e(t)表示时隙t接收到EDR信息中的电量单价，z(t)表示时隙t从电网中获取的电量，β表示本地发电机的维护成本，y(t)表示时隙t是否使用本地发电机，s(y(t-1),y(t))表示时隙t-1到时隙t本地发电机的转换成本，
Figure BDA0003003865010000192
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供的电量，W(t)表示时隙t第一用户终端的总电量需求，am表示第m个第二用户终端的能量预算，V表示本地发电机的容量，E(t)表示时隙t接收到EDR信息中的电量上限。
可选地，上述策略确定模块304，具体用于：
针对优化模型，利用长期社会成本最小化算法中的单轮社会成本最小化算法，计算该时隙下本地发电机的临时状态值以及转换成本；单轮社会成本最小化算法，用于基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，计算一个时隙的本地发电机的临时状态值以及转换成本；长期社会成本最小化算法包括：单轮社会成本最小化算法和原始对偶算法，用于计算本地发电机的累积非转换成本，以及确定时隙下的电动汽车充电调度策略。
利用长期社会成本最小化算法中的原始对偶算法，计算该时隙下本地发电机的非转换成本；原始对偶算法，用于基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，计算一个时隙的本地发电机的非转换成本。
基于该时隙下本地发电机的临时状态值、转换成本以及非转换成本，计算本地发电机的累积非转换成本。
基于本地发电机的转换成本以及累积非转换成本，确定本地发电机的状态值，并基于本地发电机的状态值确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。
可选地，基于本地发电机的转换成本以及累积非转换成本，确定本地发电机的状态值，包括：
如果本地发电机的转换成本不小于累积非转换成本，则不对本地发电机的状态值进行改变；
如果本地发电机的转换成本小于累积非转换成本，则对本地发电机的状态值进行改变。
可选地，上述策略确定模块304，具体用于：
为第一用户终端确定该时隙下能够提供电量的第二用户终端信息，是否启动本地发电机信息，从本地发电机获取的电量信息，以及从电网中获取的电量信息。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图8所示，包括处理器401、通信接口402、存储器403和通信总线404，其中，处理器401，通信接口402，存储器403通过通信总线404完成相互间的通信，
存储器403，用于存放计算机程序；
处理器401，用于执行存储器403上所存放的程序时，实现上述电动汽车充电需求响应的在线调度方法的步骤，以达到相同的技术效果。
上述电子设备提到的通信总线可以是PCI(Peripheral ComponentInterconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，也可以包括NVM(Non-Volatile Memory，非易失性存储器)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、NP(Network Processor，网络处理器)等；还可以是DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理器)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)、FPGA(Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法的步骤，以达到相同的技术效果。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法的步骤，以达到相同的技术效果。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、DSL(Digital Subscriber Line，数字用户线))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD(Digital Versatile Disc，数字多功能光盘))、或者半导体介质(例如SSD(Solid StateDisk，固态硬盘))等。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置/电子设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法，其特征在于，所述方法包括：
针对预设时间范围内的每一时隙，在该时隙内接收多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的紧急需求响应EDR信息；所述第一用户终端为有充电需求的用户终端；
基于所述电量需求信息和所述EDR信息，向多个第二用户终端展示需求信息，并接收各所述第二用户终端返回的响应信息，其中，所述响应信息包括：所述第二用户终端能够向外提供的电量和电量的价值；所述第二用户终端为能够向外提供电量的用户终端；
基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型；
利用所述优化模型，为所述第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，所构建的优化模型表示为：
Figure FDA0003003865000000011
Figure FDA0003003865000000012
Figure FDA0003003865000000013
Figure FDA0003003865000000014
Figure FDA0003003865000000015
Figure FDA0003003865000000016
其中，
Figure FDA0003003865000000017
表示目标函数，s.t表示约束条件，
Figure FDA0003003865000000018
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供电量的价值，
Figure FDA0003003865000000021
表示时隙t第m个第二用户终端是否能够向外提供电量，
Figure FDA0003003865000000022
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供电量，
Figure FDA0003003865000000023
表示时隙t第m个第二用户终端不能向外提供电量，α表示本地发电机采用燃料的单价，u(t)表示时隙t从本地发电机获取的电量，e(t)表示时隙t接收到EDR信息中的电量单价，z(t)表示时隙t从电网中获取的电量，β表示本地发电机的维护成本，y(t)表示时隙t是否使用本地发电机，s(y(t-1),y(t))表示时隙t-1到时隙t本地发电机的转换成本，
Figure FDA0003003865000000024
表示时隙t第m个第二用户终端能够向外提供的电量，W(t)表示时隙t第一用户终端的总电量需求，am表示第m个第二用户终端的能量预算，V表示本地发电机的容量，E(t)表示时隙t接收到EDR信息中的电量上限。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述利用所述优化模型，为所述第一用户终端确定该时隙下的充电调度策略，包括：
针对所述优化模型，利用长期社会成本最小化算法中的单轮社会成本最小化算法，计算该时隙下本地发电机的临时状态值以及转换成本；所述单轮社会成本最小化算法，用于基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，计算一个时隙的本地发电机的临时状态值以及转换成本；所述长期社会成本最小化算法包括：单轮社会成本最小化算法和原始对偶算法，用于计算所述本地发电机的累积非转换成本，以及确定时隙下的电动汽车充电调度策略；
利用长期社会成本最小化算法中的原始对偶算法，计算该时隙下本地发电机的非转换成本；所述原始对偶算法，用于基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，计算一个时隙的本地发电机的非转换成本；
基于该时隙下本地发电机的临时状态值、转换成本以及非转换成本，计算所述本地发电机的累积非转换成本；
基于所述本地发电机的转换成本以及累积非转换成本，确定本地发电机的状态值，并基于所述本地发电机的状态值确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述本地发电机的转换成本以及累积非转换成本，确定本地发电机的状态值，包括：
如果所述本地发电机的转换成本不小于累积非转换成本，则不对本地发电机的状态值进行改变；
如果所述本地发电机的转换成本小于累积非转换成本，则对本地发电机的状态值进行改变。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为所述第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略，包括：
为所述第一用户终端确定该时隙下能够提供电量的第二用户终端信息，是否启动本地发电机信息，从本地发电机获取的电量信息，以及从电网中获取的电量信息。
6.一种电动汽车充电需求响应的在线调度装置，其特征在于，所述装置包括：
第一接收模块，用于针对预设时间范围内的每一时隙，在该时隙内接收多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的紧急需求响应EDR信息；所述第一用户终端为有充电需求的用户终端；
第二接收模块，用于基于所述电量需求信息和所述EDR信息，向多个第二用户终端展示需求信息，并接收各所述第二用户终端返回的响应信息，其中，所述响应信息包括：所述第二用户终端能够向外提供的电量和电量的价值；所述第二用户终端为能够向外提供电量的用户终端；
模型构建模块，用于基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型；
策略确定模块，用于利用所述优化模型，为所述第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述策略确定模块，具体用于：
针对所述优化模型，利用长期社会成本最小化算法中的单轮社会成本最小化算法，计算该时隙下本地发电机的临时状态值以及转换成本；所述单轮社会成本最小化算法，用于基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，计算一个时隙的本地发电机的临时状态值以及转换成本；所述长期社会成本最小化算法包括：单轮社会成本最小化算法和原始对偶算法，用于计算所述本地发电机的累积非转换成本，以及确定时隙下的电动汽车充电调度策略；
利用长期社会成本最小化算法中的原始对偶算法，计算该时隙下本地发电机的非转换成本；所述原始对偶算法，用于基于所述电量需求信息、所述EDR信息、所述响应信息以及本地发电机的信息，计算一个时隙的本地发电机的非转换成本；
基于该时隙下本地发电机的临时状态值、转换成本以及非转换成本，计算所述本地发电机的累积非转换成本；
基于所述本地发电机的转换成本以及累积非转换成本，确定本地发电机的状态值，并基于所述本地发电机的状态值确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述策略确定模块，具体用于：
为所述第一用户终端确定该时隙下能够提供电量的第二用户终端信息，是否启动本地发电机信息，以及从电网中获取的电量信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-5任一所述的方法步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一所述的方法步骤。
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