CN113191682B - 一种适用于电动汽车移动充电设备充电的多能源分配管理方法 - Google Patents

一种适用于电动汽车移动充电设备充电的多能源分配管理方法 Download PDF

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CN113191682B CN202110562332.9A CN202110562332A CN113191682B CN 113191682 B CN113191682 B CN 113191682B CN 202110562332 A CN202110562332 A CN 202110562332A CN 113191682 B CN113191682 B CN 113191682B
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Abstract

本发明公开了一种适用于电动汽车移动充电设备充电的多能源分配管理方法，包括以下步骤：测量实际光伏电路的参数，建立光伏发电等效数学模型，对于不断变化的光照强度以及温度，等效数学模型输出相应预期的发电功率数据；基于用户使用需求，将设备的电量在一定时间内提升至满足用户充电需求的最低电量，建立目标函数；利用蚁群算法对于目标函数进行优化求解；多组数据输入蚁群算法求得相应情况下的最优能源分配情况；将训练好的神经网络写入系统，实时测量实际与预估值的偏差，并根据具体情况定期对系统进行训练修正。本发明计算出当前最适宜的运行策略，可缓解电网因新能源汽车充电所带来的供电压力，以达到能源利用的最大化。

Description

一种适用于电动汽车移动充电设备充电的多能源分配管理 方法
技术领域
本发明涉及移动充电设备技术领域，具体涉及一种适用于电动汽车移动充电设备充电的多能源分配管理方法。
背景技术
目前，市面上的分布式太阳能充电站多数是提供用户自身需求使用，在发电盈余的情况下采用手动切换的方式使整个系统进行并网运行，将多余的用电出售给市电。这种切换的方式繁琐且速度慢，多数无法满足即时性的使用需求。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种适用于电动汽车移动充电设备充电的多能源分配管理方法，该方法在满足自身用电需求的同时也能根据电网供电压力实时调整能源方案，基于多角度分析，建立相应的数学理论模型，运用神经网络与蚁群算法相结合的算法，计算出当前最适宜的运行策略，可缓解电网因新能源汽车充电所带来的供电压力，以达到能源利用的最大化。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种适用于电动汽车移动充电设备充电的多能源分配管理方法，包括以下步骤：
(1)测量实际光伏电路的参数，建立光伏发电等效数学模型，对于不断变化的光照强度以及温度，等效数学模型输出相应预期的发电功率数据；
(2)基于用户使用需求，将设备的电量在一定时间内提升至满足用户充电需求的最低电量，建立目标函数；
(3)利用蚁群算法对于目标函数进行优化求解，设置能源成本为蚁群算法的启发函数，以n小时为时间间隔点，输入n小时内的光照变化预测、n小时内的温度变化、n小时内的电价变化和n小时区间内用户的使用需求，以能源成本最低为优化目标进行求解，得到的优化解为光伏电网与公共电网的运行模式以及变动时间；
(4)多组数据输入蚁群算法求得相应情况下的最优能源分配情况，使用多重神经元模型，以满足求解复杂问题的分析学习；数据结果作为神经网络算法训练素材，供神经网络模型学习迭代；将自学习的结果与上一步求得的最优解进行误差对比，将误差反向传递到隐含层，对权值与偏值进行修正；在权值与偏值的迭代过程中，神经网络的函数会逐步拟合整体的变化规律；
(5)将训练好的神经网络写入系统，在系统运行的同时，实时测量实际与预估值的偏差，并根据具体情况定期对系统进行一定的训练修正。
作为优选的，光伏发电等效数学模型包括光伏电池等效电路，该光伏电池等效电路如下：
I＝Iph-ID-Ish
Figure BDA0003079439820000021
VD＝V+IRs
Figure BDA0003079439820000022
Figure BDA0003079439820000023
Figure BDA0003079439820000024
在短路点，V＝0，I＝Isc代入
Figure BDA0003079439820000025
在开路点，I＝0，V＝Voc代入
Figure BDA0003079439820000026
在MPPT点，I＝Im，V＝Vm代入
Figure BDA0003079439820000031
电压电流随时间的变化情况
Figure BDA0003079439820000032
上式中，q是电子电荷量1.6×10-19C；I0为等效电路二极管反向饱和电流；VD、ID是等效二极管两端的电压与电流，V、I是PV等效输出电压与电流；T是光伏电池温度；k为波尔兹曼常量，该值为1.38×10-23J·K-1；RS为串联电阻，Rsh为旁漏电阻；n为二极管理想系数；G为光照强度；Iph光生电流，Iph0标准测试条件下的光生电流；α为光伏电池板遮盖系数。
作为优选的，由于在一般情况下Rs＜＜Rsh，故计算过程中可简化为Iph＝Isc，VD＝V；根据测得的实际测量实际光伏电路的短路电流Isc、(STC环境下光照1000W/m2，温度25℃)开路电压Voc、MPPT点(光伏最大功率点)的电压V′m与电流I′m等数值代入下式，求得Iph0、I0、n、Rs、Rsh
Figure BDA0003079439820000033
Figure BDA0003079439820000034
Figure BDA0003079439820000035
Figure BDA0003079439820000036
Figure BDA0003079439820000037
将得到的Iph0、I0、n、Rs、Rsh回代电流电压方程，结合MPPT点的电压电流
Figure BDA0003079439820000038
解得
Vm＝V′m(1-c(T-Tref))ln(e+bG)
Im＝I′mG/Gref(1+a(T-Tref))
Pm＝NVm×Im＝NV′m(1-c(T-Tref))ln(e+bG)I′mG/Gref(1+a(T-Tref))
最大功率点电压与电流，其中G为实际光照强度
Gref为参考光照强度1000W/m2，a，b，c为修正参数(a＝0.0025；b＝0.5；c＝0.0028)
T为实际温度，Tref为参考温度25℃，N表示光伏电池数
作为优选的，目标函数为：
Ppv(G，T)≈Pm＝nU′m(1-c(T-Tref))ln(e+bG)I′mG/Gref(1+a(T-Tref))
Figure BDA0003079439820000041
Figure BDA0003079439820000042
p(t)表示随时间变化的公共电网电价；ni与wi为工作区间内的供电需求次数与对应充电的电量；Ppv(G，T)表示光照强度G、温度T下的光伏发电功率；tp为单个区间内并入的时间；电网N为移动充电设备的数量，wmax为单个充电设备的最大电池容量，ui为当前充电设备的电量；Pmax为系统对移动设备的最大充电功率；x为设定的调控区间数量。
作为优选的，BP神经网络结构：
激活函数
Figure BDA0003079439820000043
对不同量纲的参数进行预处理，使得不同参数变为0到1之间的影响参数。
隐含层，使用激活函数对权值wij，输入值xi，阈值cj等进行处理。wij为输入层到隐含层之间的权值系数。
Figure BDA0003079439820000044
输出层，神经元输出与隐含层输出与权值wjk，阈值dk相关；wjk为隐含层到输出层之间的权值系数。
Figure BDA0003079439820000051
对比误差，Yk为蚁群算法求得的最优解(也就是训练目标)，Uk为自学习迭代的结果。两者之间的误差Ek反向传递，以更新修正隐含层的权值于阈值。
Ek＝Yk-Uk
Figure BDA0003079439820000052
wjk＝wjk+λMjEk
Figure BDA0003079439820000053
dk＝dk+Ek
在设定的训练次数周期内，神经网络权值阈值wij，wjk，cj，dk不断地根据误差值在上以权值阈值的基础上进行更正。，λ为迭代速度。反复迭代，直到误差Ek小于设定值。
本发明的优点是：与现有技术相比，本发明在满足自身用电需求的同时也能根据电网供电压力实时调整能源方案，基于多角度分析，建立相应的数学理论模型，运用神经网络与蚁群算法相结合的算法，计算出当前最适宜的运行策略，可缓解电网因新能源汽车充电所带来的供电压力，以达到能源利用的最大化。
下面结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
附图说明
图1为本发明实施例能源系统结构示意图；
图2为本发明实施例整体供电思路以及影响参数示意图；
图3为本发明实施例系统算法框图；
图4为本发明实施例神经网络结构示意图；
图5为本发明实施例光伏电池等效电路示意图。
具体实施方式
在本实施例的描述中，需要说明的是，如出现术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”、“前”、“后”等，其所指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此，不能理解为对本发明的限制。此外，如出现术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
参见图1至图5，本发明公开的一种适用于电动汽车移动充电设备充电的多能源分配管理方法，包括以下步骤：
(1)测量实际光伏电路的参数，建立光伏发电等效数学模型，对于不断变化的光照强度以及温度，等效数学模型输出相应预期的发电功率数据；
具体为：测量实际光伏电路的参数，测量参数为短路电流Isc、开路电压Voc、MPPT点(光伏最大功率点)的电压Vm与电流Im。建立光伏发电等效数学模型，对于不断变化的光照强度以及温度，等效数学模型输出相应预期的发电功率数据。
(2)基于用户使用需求，将设备的电量在一定时间内提升至满足用户充电需求的最低电量，建立目标函数；
具体为：系统影响的参数包括：用户需求的大数据(用户充电的时间点，充电的次数，充电的电量)，当前设备的电量，当前光照强度和温度，市电电价的变化。基于用户使用需求、将设备的电量在一定时间内提升至满足用户充电需求的最低电量。在这个过程中，考虑到发电功率指定充电计划。当纯光伏充电(光伏发电系统处于离网运行模式)计划时间超过设定时间时，需要并网运行接入市电使用。市电接入的时间点需考虑到市电电价变化规律，在完成充电计划的前提下降低市电的使用成本；当纯光伏充电计划时间低于设定时间时，对光伏发电系统进行一定程度的并网反向输电。并网输电的时间点需考虑的市电的供电压力以达到缓解城市电网的供电压力的目的。(供电压力于电价线性相关)基于以上原则建立目标函数。
(3)利用蚁群算法对于目标函数进行优化求解，设置能源成本为蚁群算法的启发函数，以n小时为时间间隔点，输入n小时内的光照变化预测、n小时内的温度变化、n小时内的电价变化和n小时区间内用户的使用需求，以能源成本最低为优化目标进行求解，得到的优化解为光伏电网与公共电网的运行模式以及变动时间；
(4)多组数据输入蚁群算法求得相应情况下的最优能源分配情况，使用多重神经元模型，以满足求解复杂问题的分析学习；数据结果作为神经网络算法训练素材，供神经网络模型学习迭代；将自学习的结果与上一步求得的最优解进行误差对比，将误差反向传递到隐含层，对权值与偏值进行修正；在权值与偏值的迭代过程中，神经网络的函数会逐步拟合整体的变化规律；
(5)将训练好的神经网络写入系统，在系统运行的同时，实时测量实际与预估值的偏差，并根据具体情况定期对系统进行一定的训练修正。
作为优选的，光伏发电等效数学模型包括光伏电池等效电路，该光伏电池等效电路如下：
I＝Iph-ID-Ish
Figure BDA0003079439820000071
VD＝V+IRs
Figure BDA0003079439820000081
Figure BDA0003079439820000082
Figure BDA0003079439820000083
在短路点，V＝0，I＝Isc代入
Figure BDA0003079439820000084
在开路点，I＝0，V＝Voc代入
Figure BDA0003079439820000085
在MPPT点，I＝Im，V＝Vm代入
Figure BDA0003079439820000086
电压电流随时间的变化情况
Figure BDA0003079439820000087
上式中，q是电子电荷量1.6×10-19C；I0为等效电路二极管反向饱和电流；VD、ID是等效二极管两端的电压与电流，V、I是PV等效输出电压与电流；T是光伏电池温度；k为波尔兹曼常量，该值为1.38×10-23J·K-1；RS为串联电阻，Rsh为旁漏电阻；n为二极管理想系数；G为光照强度；Iph光生电流，Iph0标准测试条件下的光生电流；α为光伏电池板遮盖系数。
作为优选的，由于在一般情况下Rs＜＜Rsh(远小于)，故计算过程中可简化为Iph＝Isc，VD＝V；根据测得的实际测量实际光伏电路的短路电流Isc、(STC环境下光照1000W/m2，温度25℃)开路电压Voc、MPPT点(光伏最大功率点)的电压V′m与电流I′m等数值代入下式，求得Iph0、I0、n、Rs、Rsh
Figure BDA0003079439820000088
Figure BDA0003079439820000089
Figure BDA0003079439820000091
Figure BDA0003079439820000092
Figure BDA0003079439820000093
将得到的Iph0、I0、n、Rs、Rsh回代电流电压方程，结合MPPT点的电压电流
Figure BDA0003079439820000094
解得
Vm＝V′m(1-c(T-Tref))ln(e+bG)
Im＝I′mG/Gref(1+a(T-Tref))
Pm＝NVm×Im＝NV′m(1-c(T-Tref))ln(e+bG)I′mG/Gref(1+a(T-Tref))
最大功率点电压与电流，其中G为实际光照强度
Gref为参考光照强度1000W/m2，a，b，c为修正参数(a＝0.0025；b＝0.5；c＝0.0028)
T为实际温度，Tref为参考温度25℃，N表示光伏电池数
作为优选的，目标函数为：
Ppv(G，T)≈Pm＝nU′m(1-c(T-Tref))ln(e+bG)I′mG/Gref(1+a(T-Tref))
Figure BDA0003079439820000095
Figure BDA0003079439820000096
p(t)表示随时间变化的公共电网电价；ni与wi为工作区间内的供电需求次数与对应充电的电量；Ppv(G，T)表示光照强度G、温度T下的光伏发电功率；tp为单个区间内并入的时间；电网N为移动充电设备的数量，wmax为单个充电设备的最大电池容量，ui为当前充电设备的电量；Pmax为系统对移动设备的最大充电功率；x为设定的调控区间数量。
作为优选的，BP神经网络结构：
激活函数
Figure BDA0003079439820000101
对不同量纲的参数进行预处理，使得不同参数变为0到1之间的影响参数。
隐含层，使用激活函数对权值wij，输入值xi，阈值cj等进行处理。wij为输入层到隐含层之间的权值系数。
Figure BDA0003079439820000102
输出层，神经元输出与隐含层输出与权值wjk，阈值dk相关；wjk为隐含层到输出层之间的权值系数。
Figure BDA0003079439820000103
对比误差，Yk为蚁群算法求得的最优解(也就是训练目标)，Uk为自学习迭代的结果。两者之间的误差Ek反向传递，以更新修正隐含层的权值于阈值。
Ek＝Yk-Uk
Figure BDA0003079439820000104
wjk＝wjk+λMjEk
Figure BDA0003079439820000105
dk＝dk+Ek
在设定的训练次数周期内，神经网络权值阈值wij，wjk，cj，dk不断地根据误差值在上以权值阈值的基础上进行更正。λ为迭代速度。反复迭代，直到误差Ek小于设定值。
实际应用时，将用户使用情况大数据、地区历史光照强度变化、地区历史天气变化、市电电价变化等作为输入条件，其中地区历史光照强度变化、地区历史天气变化输入到光伏发电数学模型输出发电功率预测值。通过蚁群算法计算得到满足使用条件(分析移动充电设备当前的剩余电量以及后续的充电计划、结合用户使用需求、光照天气等作用下的光伏发电功率情况等，按照使用需求调整系统并网运行或离网运行。当移动充电设备充电计划盈余时，调整系统并网运行，多余发电量反馈电网。)的最优分配方案。将输入条件与输出方案作为新的输入变量至BP神经网络算法中，结果BP神经网络的反向误差传递修正，多次迭代后得到训练完毕，误差在设定范围内的BP神经网络系统。将预测光照辐射强度变化、预测天气变化、用户使用情况大数据、市电价格变化等作为训练完毕BP神经网络的输入，运行得到符合设定条件的能源分配管理方案。
参见图3，x1,x2,x3…为BP神经网络的输入：天气、光照辐射、用户使用情况、市电电价变化等；y1,y2,y3…为神经元的输出：能源分配管理方案，与蚁群算法所得的结果进行误差对比，误差反向传递至隐含层，不断修正隐含层的参数。相关参数迭代见BP神经网络结构。
本发明在满足自身用电需求的同时也能根据电网供电压力实时调整能源方案，基于多角度分析，建立相应的数学理论模型，运用BP神经网络与蚁群算法相结合的算法，计算出当前最适宜的运行策略，可缓解电网因新能源汽车充电所带来的供电压力，以达到能源利用的最大化。
上述实施例对本发明的具体描述，只用于对本发明进行进一步说明，不能理解为对本发明保护范围的限定，本领域的技术工程师根据上述发明的内容对本发明作出一些非本质的改进和调整均落入本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种适用于电动汽车移动充电设备充电的多能源分配管理方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)测量实际光伏电路的参数，建立光伏发电等效数学模型，对于不断变化的光照强度以及温度，等效数学模型输出相应预期的发电功率数据；
(2)基于用户使用需求，将设备的电量在一定时间内提升至满足用户充电需求的最低电量，建立目标函数；
(3)利用蚁群算法对于目标函数进行优化求解，设置能源成本为蚁群算法的启发函数，以n小时为时间间隔点；输入n小时内的光照变化预测、n小时内的温度变化、n小时内的电价变化和n小时区间内用户的使用需求，以能源成本最低为优化目标进行求解，得到的优化解为光伏电网与公共电网的运行模式以及变动时间；
(4)多组数据输入蚁群算法求得相应情况下的最优能源分配情况，使用多重神经元模型，以满足求解复杂问题的分析学习；数据结果作为神经网络算法训练素材，供神经网络模型学习迭代；将自学习的结果与上一步求得的最优解进行误差对比，将误差反向传递到隐含层，对权值与偏值进行修正；在权值与偏值的迭代过程中，神经网络的函数会逐步拟合整体的变化规律；
(5)将训练好的神经网络写入系统，在系统运行的同时，实时测量实际与预估值的偏差，并根据具体情况定期对系统进行训练修正；
光伏发电等效数学模型包括光伏电池等效电路，该光伏电池等效电路如下：
I＝Iph-ID-Ish
Figure FDA0003697816680000011
VD＝V+IRs
Figure FDA0003697816680000012
Figure FDA0003697816680000021
Figure FDA0003697816680000022
在短路点，V＝0，I＝Isc代入
Figure FDA0003697816680000023
在开路点，I＝0，V＝Voc代入
Figure FDA0003697816680000024
在MPPT点，I＝Im，V＝Vm代入
Figure FDA0003697816680000025
电压电流随时间的变化情况
Figure FDA0003697816680000026
上式中，q是电子电荷量1.6×10-19C；I0为等效电路二极管反向饱和电流；VD、ID是等效二极管两端的电压与电流，V、I是PV等效输出电压与电流；T是光伏电池温度；k为波尔兹曼常量，该值为1.38×10-23J·K-1；RS为串联电阻，Rsh为旁漏电阻；n为二极管理想系数；G为光照强度；Iph光生电流，Iph0标准测试条件下的光生电流；α为光伏电池板遮盖系数；
由于Rs＜＜Rsh，故计算过程简化为Iph＝Isc，VD＝V；根据测得的实际测量实际光伏电路的短路电流Isc、STC环境下光照1000W/m2，温度25℃，开路电压Voc、MPPT点的电压V′m与电流I′m代入下式，求得：
Figure FDA0003697816680000027
Figure FDA0003697816680000028
Figure FDA0003697816680000029
Figure FDA0003697816680000031
Figure FDA0003697816680000032
将得到的Iph0、I0、n、Rs、Rsh回代电流电压方程，结合MPPT点的电压电流
Figure FDA0003697816680000033
解得：
Vm＝V′m(1-c(T-Tref))ln(e+bG)
Im＝I′mG/Gref(1+a(T-Tref))
Pm＝NVm×Im＝NV′m(1-c(T-Tref))ln(e+bG)I′mG/Gref(1+a(T-Tref))
最大功率点电压与电流，其中G为实际光照强度；
Gref为参考光照强度1000W/m2，a，b，c为修正参数；
T为实际温度，Tref为参考温度25℃，N表示光伏电池数。
2.根据权利要求1所述的一种适用于电动汽车移动充电设备充电的多能源分配管理方法，其特征在于：目标函数为：
Ppv(G，T)≈Pm＝nU′m(1-c(T-Tref))ln(e+bG)I′mG/Gref(1+a(T-Tref))
Figure FDA0003697816680000034
Figure FDA0003697816680000035
p(t)表示随时间变化的公共电网电价；ni与wi为工作区间内的供电需求次数与对应充电的电量；Ppv(G，T)表示光照强度G、温度T下的光伏发电功率；tp为单个区间内并入的时间；电网N为移动充电设备的数量，wmax为单个充电设备的最大电池容量，ui为当前充电设备的电量；Pmax为系统对移动设备的最大充电功率；x为设定的调控区间数量。
3.根据权利要求2所述的一种适用于电动汽车移动充电设备充电的多能源分配管理方法，其特征在于：
BP神经网络结构：
激活函数
Figure FDA0003697816680000041
对不同量纲的参数进行预处理，使得不同参数变为0到1之间的影响参数；
隐含层，使用激活函数对权值wij，输入值xi，阈值cj进行处理；wij为输入层到隐含层之间的权值系数；
Figure FDA0003697816680000042
输出层，神经元输出与隐含层输出与权值wjk，阈值dk相关；wjk为隐含层到输出层之间的权值系数；
Figure FDA0003697816680000043
对比误差，Yk为蚁群算法求得的最优解，Uk为自学习迭代的结果；两者之间的误差Ek反向传递，以更新修正隐含层的权值于阈值；
Ek＝Yk-Uk
Figure FDA0003697816680000044
wjk＝wjk+λMjEk
Figure FDA0003697816680000045
dk＝dk+Ek
在设定的训练次数周期内，神经网络权值阈值wij，wjk，cj，dk不断地根据误差值在上以权值阈值的基础上进行更正；λ为迭代速度；反复迭代，直到误差Ek小于设定值。
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