CN112918300A - 分布式智能充电控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电动汽车充电技术领域，具体公开了分布式智能充电控制系统，包括若干智能充电桩，智能充电桩用于接收预设调度时段内电价与负荷信息，生成负荷曲线，对负荷曲线按预设时长进行分段，计算电网在每一时段的负荷容纳能力；智能充电桩还用于根据当前接入电动汽车的实际接入时间、预期离开时间，预期接入电动汽车的预期接入时间、预期离开时间，以及电网在每一时段的负荷容纳能力为当前接入电动汽车和预期接入电动汽车在预设调度时段内分配起始充电时刻。采用本发明的技术方案能够准确预测充电起始时间，进而实现削峰填谷,平抑负荷波动,减少对电网的冲击，提高充电桩使用的经济性及充电效率。

Description

分布式智能充电控制系统及方法

技术领域

本发明涉及电动汽车充电技术领域，特别涉及分布式智能充电控制系统及方法。

背景技术

在能源与环境问题越发突出的今天，电动汽车作为清洁新能源交通工具正受到人们越来越多的关注。随着电动汽车普及率不断地增加，问题也随之而来，由于电网系统缺乏必要的控制手段，当用电高峰期到来，大量电动汽车无序充电将会对电网造成巨大的冲击，极易导致负荷超载，威胁电网的安全与稳定。若为应付用电高峰专门增加电力设备容量，又会抬高用电成本，降低电力资源利用率。

为此，公开号为CN108270231A的中国专利公开了智能充电桩负荷随机接入控制系统，包括智能充电桩，由智能充电桩独立随机选择充电起始时间，实现负荷搬移，削峰填谷。智能充电桩获取当前控制区域电价与负载信息，并根据负载曲线，通过随机接入方法，对负荷曲线中控制目标时段进行分段处理，计算电网在各时段的负荷容纳能力。充电桩为接入的电动汽车确定所有可选的起始充电时刻集合，并计算相应的接入概率，依据概率大小随机选择起始充电时刻。

上述方案能够实现削峰填谷、平抑电网负荷波动的效果。智能充电桩独立随机选择充电起始时间时，需要将电动汽车实际到达时刻、预期离开时间、SOC和充电功率等数据作为判断的参考。但是单个智能充电桩采集的数据有限，难以进行较为准确的判断。

为此，需要一种能提高选择充电起始时间准确性的分布式智能充电控制系统及方法。

发明内容

本发明提供了分布式智能充电控制系统及方法，能够提高选择充电起始时间的准确性。

为了解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：

分布式智能充电控制系统，包括若干智能充电桩，智能充电桩用于接收预设调度时段内电价与负荷信息，生成负荷曲线，对负荷曲线按预设时长进行分段，计算电网在每一时段的负荷容纳能力；

智能充电桩还用于电动汽车首次接入时，为电动汽车建立数据档案，数据档案包括充电桩地理位置、实际接入时间、实际离开时间、SOC和充电功率；智能充电桩将数据档案存储在本地，以及发送至其他智能充电桩；智能充电桩还用于在电动汽车非首次接入时，将当次的充电桩地理位置、实际接入时间和实际离开时间存入对应的数据档案中，并发送至其他智能充电桩；

智能充电桩还基于数据档案预测当前接入的电动汽车的预期离开时间；

智能充电桩还基于数据档案预测预期接入电动汽车，并预测预期接入电动汽车的预期接入时间和预期离开时间；

智能充电桩还用于根据当前接入电动汽车的实际接入时间、预期离开时间，预期接入电动汽车的预期接入时间、预期离开时间，以及电网在每一时段的负荷容纳能力为当前接入电动汽车和预期接入电动汽车在预设调度时段内分配起始充电时刻。

基础方案原理及有益效果如下：

现有技术在分配起始充电时刻时，只考虑了当前接入的电动汽车，但是在分配之后，又有新的电动汽车接入智能充电桩也是时常发生的事，新接入的电动汽车可能会打乱之前的分配，影响削峰填谷的效果。本方案中，智能充电桩之间能相互通信，所有的智能充电桩都存储有接入过的电动汽车的数据档案，便于进行后续的分析。

智能充电桩基于数据档案可以预测出预期接入电动汽车，将预期接入电动汽车的预期接入时间和预期离开时间也纳入分配起始充电时刻的参考之中，这样，在进行起始充电时刻的分配时，会为预期接入电动汽车留出相应的充电时刻，不容易因为新接入的电动汽车打乱之前的分配，能够提高选择充电起始时间的准确性。

通过计算电网在每一时段的负荷容纳能力，为后续分配电动汽车的起始充电时刻提供依据，有助于发挥负荷调度作用，平抑负荷波动,进而有助于实现削峰填谷，减少对电网的冲击。而且还有助于提高充电桩使用的经济性及充电效率，降低用户的充电成本。

进一步，所述智能充电桩还用于在电动汽车非首次接入时，判断对应数据档案中记录到与本智能充电桩的地理位置相同的充电桩地理位置的数量，如果数量大于或等于第一阈值，将对应电动汽车标记为常驻电动汽车，如果数量小于第一阈值，将对应电动汽车标记为非常驻电动汽车。

进一步，所述智能充电桩基于数据档案预测预期接入电动汽车时，首先筛选掉当前已接入电动汽车的数据档案，其次筛选掉非常驻电动汽车的数据档案，然后基于筛选后剩下的各电动汽车的数据档案，判断是否存在预设区间内记录到实际接入时间的次数大于第二阈值的情况，如果存在，将预设区间内记录到的所有实际接入时间的平均值作为预期接入时间；最后，判断预期接入时间是否在预设调度时段内，如果在，将该预期接入时间对应的电动汽车作为预期接入电动汽车。

存在预设区间内记录到实际接入时间的次数大于第二阈值的情况，表明对应的电动汽车经常在预设区间内接入，便于后续准确得到预期接入时间。

进一步，所述智能充电桩用于在电动汽车非首次接入时，立即将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至其他智能充电桩，在电动汽车离开后，将实际离开时间发送至其他智能充电桩。

当电动汽车X在智能充电桩A充电，智能充电桩B预测预期接入电动汽车时，能将其排除，能有效避免电动汽车X已经在智能充电桩A充电，又被智能充电桩B作为预期接入电动汽车的情况。有助于提高预测预期接入电动汽车的准确性。

进一步，所述智能充电桩还用于记录每天预设调度时段内接入的电动汽车数量，并计算平均接入数量，当平均接入数量大于或等于第三阈值时，生成忙碌充电桩的标签，当平均接入数量小于第三阈值时，生成正常充电桩的标签；智能充电桩还用于将生成的标签发送至其他智能充电桩。

通过标签可以表征智能充电桩的繁忙程度。

进一步，还包括服务器，服务器与各智能充电桩通信连接；

智能充电桩还用于在预设调度时段内判断是否出现网络中断，如果出现网络中断，智能充电桩还用于判断是否存在非常驻电动汽车，如果存在非常驻电动汽车，基于该电动汽车的数据档案，判断是否存对应的常驻充电桩，如果存在常驻充电桩，判断常驻充电桩是否将该电动汽车作为预期接入电动汽车，如果是，智能充电桩将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至该电动汽车，通过电动汽车转发至服务器，服务器用于将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至其他智能充电桩。

例如智能充电桩A出现网络中断，无法及时将电动汽车X的充电桩地理位置和实际接入时间发送至其他智能充电桩，如果智能充电桩B在预测预期接入电动汽车，且电动汽车X满足条件，智能充电桩B就会将电动汽车X作为预期接入电动汽车，而实际上，电动汽车X已经在充电了，短时间内不会去智能充电桩B充电，也就造成了智能充电桩B预测不准确。

本优选方案中，例如智能充电桩A出现网络中断，先筛选出非常驻电动汽车，例如电动汽车X、电动汽车Y和电动汽车Z，(这些电动汽车经常在其他智能充电桩充电的可能性大)，继续筛选出存对应常驻充电桩的一部分，例如电动汽车X存在常驻充电桩B(与不筛选相比，能减少运算量)，其常驻充电桩B就容易将电动汽车X作为预期接入电动汽车，如果计算(由于智能充电桩A存储有所有电动汽车的数据档案，智能充电桩A可以模拟常驻充电桩B预测预期接入电动汽车)后常驻充电桩B将该电动汽车X作为预期接入电动汽车，智能充电桩A就需要将电动汽车X已经在充电的信息(当次的充电桩地理位置和实际接入时间)发送至常驻充电桩B，由于电动汽车X使用的网络(电动汽车通常使用4G或5G移动网络)和智能充电桩A使用的网络(智能充电桩通常使用有线网络)不同，电动汽车X已经在充电的信息可以由电动汽车X、以及服务器发送至常驻充电桩B。

进一步，所述智能充电桩在判断常驻充电桩将该电动汽车作为预期接入电动汽车后，还用于判断该常驻充电桩的标签是忙碌充电桩还是正常充电桩，如果是正常充电桩，智能充电桩在网络恢复后将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至其他智能充电桩；如果是忙碌充电桩，智能充电桩将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至该电动汽车。

正常充电桩通常接入的电动汽车不饱和，预期接入电动汽车没有接入对其影响不大，而忙碌充电桩通常接入的电动汽车存在饱和的情况，预期接入电动汽车的数量对其存在较大影响，因此需要及时将电动汽车已经在充电的信息发送至忙碌充电桩。

进一步，还包括移动设备，移动设备与电动汽车关联，移动设备分别与电动汽车和服务器通信连接；

智能充电桩将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至该电动汽车后，电动汽车还用于判断是否出现网络中断，如果没有出现网络中断，电动汽车将当次的充电桩地理位置和实际接入时间转发至服务器；如果出现网络中断，电动汽车将当次的充电桩地理位置和实际接入时间转发至关联的移动设备，通过移动设备转发至服务器。

如果电动汽车也无法联网，可以通过移动设备发送，能有效提高发送的成功率。

进一步，所述移动设备接收到当次的充电桩地理位置和实际接入时间后，还用于判断网络是否出现中断，如果没有出现网络中断，移动设备将当次的充电桩地理位置和实际接入时间转发至服务器，如果出现网络中断，移动设备将自身网络中断信息经电动汽车发送至智能充电桩；

智能充电桩还用于在接收到移动设备的网络中断信息后，根据预期离开时间筛选出预期离开最早的电动汽车，将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至预期离开最早的电动汽车。

如果电动汽车和智能设备都出现网络中断，可能是智能充电桩的所在位置是信号盲区(例如没有移动网络覆盖的地下车库)。将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至预期离开最早的电动汽车，这样该电动汽车充完电离开信号盲区后，可以第一时间将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至服务器。

分布式智能充电控制方法，采用上述分布式智能充电控制系统。

附图说明

图1为实施例一分布式智能充电控制系统的逻辑框图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例一

如图1所示，本实施例的分布式智能充电控制系统，包括若干智能充电桩和电动汽车。本实施中，同一个充电桩/充电点内的所有充电桩通过线缆数据互通，视为一个智能充电桩。

智能充电桩用于接收预设调度时段内电价与负荷信息，生成负荷曲线，对负荷曲线按预设时长进行分段，计算电网在每一时段的负荷容纳能力；本实施例中，预设调度时段内为17:00-8:00，在其他实施例中，也可以根据智能充电桩的地理位置等实际情况进行调整(住宅区和办公区通常会不同)，还可以将全天都设置为预设调度时段。

智能充电桩还用于电动汽车首次接入时，为电动汽车建立数据档案，数据档案包括充电桩地理位置、实际接入时间、实际离开时间、SOC和充电功率；智能充电桩将数据档案存储在本地，以及发送至其他智能充电桩；智能充电桩还用于在电动汽车非首次接入时，将当次的充电桩地理位置、实际接入时间和实际离开时间存入对应的数据档案中，并发送至其他智能充电桩；其他智能充电桩接收到当次的充电桩地理位置、实际接入时间和实际离开时间后，对对应的数据档案进行更新。本实施例中，智能充电桩用于在电动汽车非首次接入时，立即将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至其他智能充电桩，在电动汽车离开后，将实际离开时间发送至其他智能充电桩。

智能充电桩还用于在电动汽车非首次接入时，判断对应数据档案中记录到与本智能充电桩的地理位置相同的充电桩地理位置的数量，如果数量大于或等于第一阈值，将对应电动汽车标记为常驻电动汽车，如果数量小于第一阈值，将对应电动汽车标记为非常驻电动汽车。第一阈值为60-90次，本实施例中为60次。

智能充电桩还基于数据档案预测当前接入的电动汽车的预期离开时间。

智能充电桩还基于数据档案预测预期接入电动汽车，并预测预期接入电动汽车的预期接入时间和预期离开时间。本实施例中，智能充电桩基于数据档案预测预期接入电动汽车时，首先筛选掉当前已接入电动汽车的数据档案，其次筛选掉非常驻电动汽车的数据档案，然后基于筛选后剩下的各电动汽车的数据档案，判断是否存在预设区间内记录到实际接入时间的次数大于第二阈值的情况，如果存在，将预设区间内记录到的所有实际接入时间的平均值作为预期接入时间；最后，判断预期接入时间是否在预设调度时段内，如果在，将该预期接入时间对应的电动汽车作为预期接入电动汽车。预设区间为10-30分钟，本实施例中为20分钟；第二阈值为30-60次，本实施例中为30次。

智能充电桩还用于根据当前接入电动汽车的实际接入时间、预期离开时间，预期接入电动汽车的预期接入时间、预期离开时间，以及电网在每一时段的负荷容纳能力为当前接入电动汽车和预期接入电动汽车在预设调度时段内分配起始充电时刻。起始充电时刻的分配属于现有技术，这里不再赘述。

本实施例的分布式智能充电控制方法，采用上述分布式智能充电控制系统。

通过计算电网在每一时段的负荷容纳能力，为后续分配电动汽车的起始充电时刻提供依据，在具体操作过程中，可以将电动汽车充电负荷转移至负荷低谷的时间段，达到充分利用负荷低谷电能的目的，有助于平抑负荷波动,实现削峰填谷，减少电动汽车充电对电网的冲击。电动汽车在负荷低谷充电，用户的充电成本也将会降低。

实施例二

本实施例与实施例一的区别在于，本实施例中还包括服务器，以及与电动汽车关联的移动设备。服务器与各智能充电桩通信连接。移动设备分别与电动汽车和服务器通信连接。本实施例中，移动设备为手机。

智能充电桩还用于记录每天预设调度时段内接入的电动汽车数量，并计算平均接入数量，当平均接入数量大于或等于第三阈值时，生成忙碌充电桩的标签，当平均接入数量小于第三阈值时，生成正常充电桩的标签；智能充电桩还用于将生成的标签发送至其他智能充电桩。第三阈值可根据智能充电桩能同时为多少电动汽车充电等情况进行设置。本实施例中，计算平均接入数量时，以一个月为标准，将一个月内每一天预设调度时段内接入的电动汽车数量求和，再除以一个月的天数。

智能充电桩还用于在预设调度时段内判断是否出现网络中断，如果出现网络中断，智能充电桩还用于判断是否存在非常驻电动汽车，如果存在非常驻电动汽车，基于该电动汽车的数据档案，判断是否存对应的常驻充电桩(本实施例中，常驻充电桩和常驻电动汽车为对应关系，如果对某智能充电桩来说，某电动汽车为常驻电动汽车，那么对于常驻电动汽车，该智能充电桩为常驻充电桩)，如果存在常驻充电桩，判断常驻充电桩是否将该电动汽车作为预期接入电动汽车，如果是，判断该常驻充电桩的标签是忙碌充电桩还是正常充电桩，如果是正常充电桩，智能充电桩在网络恢复后将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至其他智能充电桩；如果是忙碌充电桩，智能充电桩将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至该电动汽车。

电动汽车接收到当次的充电桩地理位置和实际接入时间后，电动汽车还用于判断是否出现网络中断，如果没有出现网络中断，电动汽车将当次的充电桩地理位置和实际接入时间转发至服务器；如果出现网络中断，电动汽车将当次的充电桩地理位置和实际接入时间转发至关联的移动设备。

移动设备接收到当次的充电桩地理位置和实际接入时间后，还用于判断网络是否出现中断，如果没有出现网络中断，移动设备将当次的充电桩地理位置和实际接入时间转发至服务器，如果出现网络中断，将移动设备网络中断信息经电动汽车发送至智能充电桩；

智能充电桩还用于根据预期离开时间筛选出预期离开最早的电动汽车，将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至预期离开最早的电动汽车，该电动汽车在网络恢复后，将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至服务器。在其他实施例中，也可以筛选出预期离开时间靠前的多个电动汽车，给这些电动汽车都发送信息。

服务器用于将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至其他智能充电桩。

本实施例的分布式智能充电控制方法，采用上述分布式智能充电控制系统。

以上的仅是本发明的实施例，该发明不限于此实施案例涉及的领域，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (10)

1.分布式智能充电控制系统，包括若干智能充电桩，智能充电桩用于接收预设调度时段内电价与负荷信息，生成负荷曲线，对负荷曲线按预设时长进行分段，计算电网在每一时段的负荷容纳能力；

其特征在于，智能充电桩还用于电动汽车首次接入时，为电动汽车建立数据档案，数据档案包括充电桩地理位置、实际接入时间、实际离开时间、SOC和充电功率；智能充电桩将数据档案存储在本地，以及发送至其他智能充电桩；智能充电桩还用于在电动汽车非首次接入时，将当次的充电桩地理位置、实际接入时间和实际离开时间存入对应的数据档案中，并发送至其他智能充电桩；

智能充电桩还基于数据档案预测当前接入的电动汽车的预期离开时间；

智能充电桩还基于数据档案预测预期接入电动汽车，并预测预期接入电动汽车的预期接入时间和预期离开时间；

智能充电桩还用于根据当前接入电动汽车的实际接入时间、预期离开时间，预期接入电动汽车的预期接入时间、预期离开时间，以及电网在每一时段的负荷容纳能力为当前接入电动汽车和预期接入电动汽车在预设调度时段内分配起始充电时刻。

2.根据权利要求1所述的分布式智能充电控制系统，其特征在于：所述智能充电桩还用于在电动汽车非首次接入时，判断对应数据档案中记录到与本智能充电桩的地理位置相同的充电桩地理位置的数量，如果数量大于或等于第一阈值，将对应电动汽车标记为常驻电动汽车，如果数量小于第一阈值，将对应电动汽车标记为非常驻电动汽车。

3.根据权利要求2所述的分布式智能充电控制系统，其特征在于：所述智能充电桩基于数据档案预测预期接入电动汽车时，首先筛选掉当前已接入电动汽车的数据档案，其次筛选掉非常驻电动汽车的数据档案，然后基于筛选后剩下的各电动汽车的数据档案，判断是否存在预设区间内记录到实际接入时间的次数大于第二阈值的情况，如果存在，将预设区间内记录到的所有实际接入时间的平均值作为预期接入时间；最后，判断预期接入时间是否在预设调度时段内，如果在，将该预期接入时间对应的电动汽车作为预期接入电动汽车。

4.根据权利要求3所述的分布式智能充电控制系统，其特征在于：所述智能充电桩用于在电动汽车非首次接入时，立即将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至其他智能充电桩，在电动汽车离开后，将实际离开时间发送至其他智能充电桩。

5.根据权利要求4所述的分布式智能充电控制系统，其特征在于：所述智能充电桩还用于记录每天预设调度时段内接入的电动汽车数量，并计算平均接入数量，当平均接入数量大于或等于第三阈值时，生成忙碌充电桩的标签，当平均接入数量小于第三阈值时，生成正常充电桩的标签；智能充电桩还用于将生成的标签发送至其他智能充电桩。

6.根据权利要求5所述的分布式智能充电控制系统，其特征在于：还包括服务器，服务器与各智能充电桩通信连接；

智能充电桩还用于在预设调度时段内判断是否出现网络中断，如果出现网络中断，智能充电桩还用于判断是否存在非常驻电动汽车，如果存在非常驻电动汽车，基于该电动汽车的数据档案，判断是否存对应的常驻充电桩，如果存在常驻充电桩，判断常驻充电桩是否将该电动汽车作为预期接入电动汽车，如果是，智能充电桩将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至该电动汽车，通过电动汽车转发至服务器，服务器用于将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至其他智能充电桩。

7.根据权利要求6所述的分布式智能充电控制系统，其特征在于：所述智能充电桩在判断常驻充电桩将该电动汽车作为预期接入电动汽车后，还用于判断该常驻充电桩的标签是忙碌充电桩还是正常充电桩，如果是正常充电桩，智能充电桩在网络恢复后将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至其他智能充电桩；如果是忙碌充电桩，智能充电桩将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至该电动汽车。

8.根据权利要求7所述的分布式智能充电控制系统，其特征在于：还包括移动设备，移动设备与电动汽车关联，移动设备分别与电动汽车和服务器通信连接；

智能充电桩将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至该电动汽车后，电动汽车还用于判断是否出现网络中断，如果没有出现网络中断，电动汽车将当次的充电桩地理位置和实际接入时间转发至服务器；如果出现网络中断，电动汽车将当次的充电桩地理位置和实际接入时间转发至关联的移动设备，通过移动设备转发至服务器。

9.根据权利要求8所述的分布式智能充电控制系统，其特征在于：所述移动设备接收到当次的充电桩地理位置和实际接入时间后，还用于判断网络是否出现中断，如果没有出现网络中断，移动设备将当次的充电桩地理位置和实际接入时间转发至服务器，如果出现网络中断，移动设备将自身的网络中断信息经电动汽车发送至智能充电桩；

智能充电桩还用于在接收到移动设备的网络中断信息后，根据预期离开时间筛选出预期离开最早的电动汽车，将当次的充电桩地理位置和实际接入时间发送至预期离开最早的电动汽车。

10.分布式智能充电控制方法，其特征在于，采用权利要求1-9任一项所述的分布式智能充电控制系统。

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