CN113725857A - 一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法和系统 - Google Patents

一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法和系统 Download PDF

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CN113725857A CN202111033740.1A CN202111033740A CN113725857A CN 113725857 A CN113725857 A CN 113725857A CN 202111033740 A CN202111033740 A CN 202111033740A CN 113725857 A CN113725857 A CN 113725857A
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许中
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彭和平
孔令明
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刘俊翔
罗思敏
周凯
徐硕
范旭娟
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Abstract

本发明公开了一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法和系统，在电网分时电价引导下，以换电站费用最小为目标，充分考虑换电站电池数量平衡和状态转移约束，构建对应的目标函数和约束条件，可依据日前换电站的需求预测，制定换电站的优化充电策略，本发明所构建的协调控制模型为正数线性规划模型，与以电网负荷波动小为优化目标的非线性规划模型相比，降低了求解难度，解决了现有的换电站与电网协调运行方式以电网负荷波动小为优化目标，增加了负荷预测的求解难度，实用性较低的技术问题。

Description

一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法和系统
技术领域
本发明涉及智能电网技术领域，尤其涉及一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法和系统。
背景技术
电动汽车(Electric Vehicle,EV)以新能源电力代替石油作为其主要动力能源，具有碳排放低、环境友好的特点，逐渐成为世界各主要汽车制造强国的战略产业方向。目前电动汽车的换点模式采用电池租赁方式，可显著降低用户的购车费用，而且对电池进行集中充电所采取的慢充方式，又可避免快充引起的电池寿命缩短的问题，使换电模式具有广阔的应用前景。
在换电模式下电动汽车充电负荷模型对于研究换电站与电网协调运行调度具有重大意义，已有的换电站与电网协调运行侧重于从电网侧的角度出发，优化换电站的充电策略使得电网负荷波动小，保证节点电压不越限，但以电网负荷波动小为优化目标的协调控制方式，增加了负荷预测的求解难度，实用性较低。
发明内容
本发明提供了一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法和系统，用于解决现有的换电站与电网协调运行方式以电网负荷波动小为优化目标，增加了负荷预测的求解难度，实用性较低的技术问题。
有鉴于此，本发明第一方面提供了一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法，包括：
步骤S1、构建以分时电价引导充电负荷的协调控制模型，所述协调控制模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数为：
Figure BDA0003246176380000011
其中，F为换电站充电费用，Ct为t时段的分时电价，Pc为换电站电池充电功率，xt为t时段换电站电池的充电数量，Δt为时段间隔；
所述约束条件包括：
电池数量平衡约束：xt+nt+rt+zt＝Y
其中，nt为t时段电动汽车新增换电需求的电池数量，rt为t时段换电站满电电池数量，zt为t时段换电站空电电池数量，Y为换电站电池保有量；
满电电池数量平衡约束：
Figure BDA0003246176380000021
其中，
Figure BDA0003246176380000022
为t时段处于充电过程最后状态的电池数量，rt+1为t+1时段换电站满电电池数量，nt+1为t+1时段电动汽车换电所需电池数量；
空电电池数量平衡约束：
Figure BDA0003246176380000023
其中，
Figure BDA0003246176380000024
为t+1时段新充的电池数量，zt+1为t+1时段空电电池数量；
各时段电池充电数量和各充电状态电池数量之间的约束：
Figure BDA0003246176380000025
其中，Ns为换电站每个时段每个电池可能处于的充电状态总数量，
Figure BDA0003246176380000026
为t时段处于第i个充电状态的电池数量，T为日前优化的时段个数，
Figure BDA0003246176380000027
电池各充电状态数量之间的约束：
Figure BDA0003246176380000028
换电站内各时段充电电池数量约束：
Figure BDA0003246176380000029
其中，xmax为换电站内充电桩数量；
控制变量自身约束：
Figure BDA00032461763800000210
Figure BDA00032461763800000211
Figure BDA00032461763800000212
Figure BDA00032461763800000213
步骤S2、对所述协调控制模型进行求解，得到所述充电站日前的优化充电策略；
步骤S3、根据所述充电站日前的优化充电策略对电动汽车换电站进行充电协调控制。
可选地，在步骤S1之前，还包括：
S0、配置换电站优化充电协调控制的控制变量T、Ns、xt、
Figure BDA00032461763800000214
rt、zt。
可选地，
Figure BDA00032461763800000215
其中，Tc为换电站每个电池的充电时长。
本发明第二方面提供了一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制系统，包括：
建模单元，用于构建以分时电价引导充电负荷的协调控制模型，所述协调控制模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数为：
Figure BDA0003246176380000031
其中，F为换电站充电费用，Ct为t时段的分时电价，Pc为换电站电池充电功率，xt为t时段换电站电池的充电数量，Δt为时段间隔；
所述约束条件包括：
电池数量平衡约束：xt+nt+rt+zt＝Y
其中，nt为t时段电动汽车新增换电需求的电池数量，rt为t时段换电站满电电池数量，zt为t时段换电站空电电池数量，Y为换电站电池保有量；
满电电池数量平衡约束：
Figure BDA0003246176380000032
其中，
Figure BDA0003246176380000033
为t时段处于充电过程最后状态的电池数量，rt+1为t+1时段换电站满电电池数量，nt+1为t+1时段电动汽车换电所需电池数量；
空电电池数量平衡约束：
Figure BDA0003246176380000034
其中，
Figure BDA0003246176380000035
为t+1时段新充的电池数量，zt+1为t+1时段空电电池数量；
各时段电池充电数量和各充电状态电池数量之间的约束：
Figure BDA0003246176380000036
其中，Ns为换电站每个时段每个电池可能处于的充电状态总数量，
Figure BDA0003246176380000037
为t时段处于第i个充电状态的电池数量，T为日前优化的时段个数，
Figure BDA0003246176380000038
电池各充电状态数量之间的约束：
Figure BDA0003246176380000039
换电站内各时段充电电池数量约束：
Figure BDA00032461763800000310
其中，xmax为换电站内充电桩数量；
控制变量自身约束：
Figure BDA00032461763800000311
Figure BDA00032461763800000312
Figure BDA00032461763800000313
Figure BDA00032461763800000314
求解单元，用于对所述协调控制模型进行求解，得到所述充电站日前的优化充电策略；
协调控制单元，用于根据所述充电站日前的优化充电策略对电动汽车换电站进行充电协调控制。
可选地，还包括：
控制变量配置单元，用于配置换电站优化充电协调控制的控制变量T、Ns、xt、
Figure BDA0003246176380000041
rt、zt。
可选地，
Figure BDA0003246176380000042
其中，Tc为换电站每个电池的充电时长。
从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：
本发明提供了一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法，在电网分时电价引导下，以换电站费用最小为目标，充分考虑换电站电池数量平衡和状态转移约束，构建对应的目标函数和约束条件，可依据日前换电站的需求预测，制定换电站的优化充电策略，本发明所构建的协调控制模型为正数线性规划模型，与以电网负荷波动小为优化目标的非线性规划模型相比，降低了求解难度，解决了现有的换电站与电网协调运行方式以电网负荷波动小为优化目标，增加了负荷预测的求解难度，实用性较低的技术问题。
附图说明
为了更清楚的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的介绍，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相关的附图。
图1为本发明实施例中提供的一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中提供的一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了便于理解，请参阅图1，本发明中提供了一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法的实施例，包括：
步骤101、构建以分时电价引导充电负荷的协调控制模型，协调控制模型包括目标函数和约束条件。
分时电价体现了电网对负荷整体特性的引导作用，换电站优化充电和电网的协调关系即可以体现在保证换电需求的前提下，利用分时电价的引导使得换电站的充电费用最低，因此，本发明实施例中，优化充电的目标函数为：
Figure BDA0003246176380000051
其中，F为换电站充电费用，Ct为t时段的分时电价，Pc为换电站电池充电功率，xt为t时段换电站电池的充电数量，Δt为时段间隔；
另外，还需要建立换电站优化充电协调控制的约束条件，约束条件包括：
(1)电池数量平衡约束：
设定换电站的电池维持一定的保有量，每个时段都存在新电池的充电需求，因此，电池数量平衡约束可以表示为：
xt+nt+rt+zt＝Y
其中，nt为t时段电动汽车新增换电需求的电池数量，rt为t时段换电站满电电池数量，zt为t时段换电站空电电池数量，Y为换电站电池保有量；
(2)满电电池数量平衡约束：
从电池充电状态转移来看，t时段满电电池和处于充电过程最后状态的电池，在下时段满足电动汽车换电需求后，剩余电池数量即为下时段满电电池数量，因此满电电池数量平衡约束可以表示为：
Figure BDA0003246176380000052
其中，
Figure BDA0003246176380000053
为t时段处于充电过程最后状态的电池数量，rt+1为t+1时段换电站满电电池数量，nt+1为t+1时段电动汽车换电所需电池数量；
(3)空电电池数量平衡约束：
从电池充电状态转移来看，t时段空电电池和电动汽车换下的电池数量，在下时段减去新充电电池后，剩余电池数量即为下时段空电电池数量，因此，空电电池数量平衡约束可以表示为：
Figure BDA0003246176380000054
其中，
Figure BDA0003246176380000061
为t+1时段新充的电池数量，zt+1为t+1时段空电电池数量。
(4)各时段电池充电数量和各充电状态电池数量之间的约束：
变量满足每个时段充电电池总数为处于各充电状态电池数量之和，因此，该约束条件可以表示为：
Figure BDA0003246176380000062
其中，Ns为换电站每个时段每个电池可能处于的充电状态总数量，
Figure BDA0003246176380000063
为t时段处于第i个充电状态的电池数量，T为日前优化的时段个数，
Figure BDA0003246176380000064
(5)电池各充电状态数量之间的约束：
充电状态是随着时间连续转移的变量，变量之间的转移满足：
Figure BDA0003246176380000065
(6)换电站内各时段充电电池数量约束：
Figure BDA0003246176380000066
其中，xmax为换电站内充电桩数量。
(7)控制变量自身约束：
Figure BDA0003246176380000067
Figure BDA0003246176380000068
Figure BDA0003246176380000069
Figure BDA00032461763800000610
步骤102、对协调控制模型进行求解，得到充电站日前的优化充电策略。
使用商业软件或开源软件，例如Cplex求解器，直接对步骤101中的模型进行求解，即可得到充电站日前的优化充电策略。
步骤103、根据充电站日前的优化充电策略对电动汽车换电站进行充电协调控制。
得到充电站日前的优化充电策略之后，根据充电站日前的优化充电策略对电动汽车换电站的充电电池数量进行分时协调控制，在保证换电需求的前提下，实现换电站的充电费用最低。
本发明实施例提供的计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法，在电网分时电价引导下，以换电站费用最小为目标，充分考虑换电站电池数量平衡和状态转移约束，构建对应的目标函数和约束条件，可依据日前换电站的需求预测，制定换电站的优化充电策略，本发明所构建的协调控制模型为正数线性规划模型，与以电网负荷波动小为优化目标的非线性规划模型相比，降低了求解难度，解决了现有的换电站与电网协调运行方式以电网负荷波动小为优化目标，增加了负荷预测的求解难度，实用性较低的技术问题。
在一个实施例中，在步骤101之前，预先配置换电站优化充电协调控制的控制变量T、Ns、xt、
Figure BDA0003246176380000071
rt、zt。假设日前优化分为T个时段，每时段的时间间隔为：
Figure BDA0003246176380000072
其中，Δt为时段间隔，T为每天时段数量。
每个电池在充电时都需要一定的充电时间以充满电量，设定每个电池的充电时间相同，均为Tc小时，则在充电过程中电池可分为Ns个状态：
Figure BDA0003246176380000073
其中，Tc为每个电池的充电时长，Ns为每个时段每个电池可能处于的充电状态总数量。
建立表示不同时段换电站电池的充电数量的控制变量：
X1＝[x1 x2 ... xT]
其中，xt为t时段换电站电池的充电数量。
建立表示不同时段不同充电状态电池数量的控制变量：
充电站电池在t时段内包含处于不同充电状态的电池，因此，该控制变量可以表示为：
Figure BDA0003246176380000074
其中，
Figure BDA0003246176380000075
为t时段处于第i个充电状态的电池数量。
建立满电电池数量的控制变量：
X3＝[r1 r2 ... rT]
其中，rt为t时段换电站满电电池数量。
建立空电电池数量的控制变量：
X4＝[z1 z2 ... zT]
其中，zt为t时段换电站空电电池数量。
t时段电动汽车新增换电需求的电池数量nt可以根据电动汽车充电特性及用户出行习惯来计算获得，该需求的获取过程现有技术中已有记载，不属于本发明的改进点，在此不再进行赘述。
为了便于理解，请参阅图2，本发明中提供了一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制系统的实施例，包括：
建模单元201，用于构建以分时电价引导充电负荷的协调控制模型，所述协调控制模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数为：
Figure BDA0003246176380000081
其中，F为换电站充电费用，Ct为t时段的分时电价，Pc为换电站电池充电功率，xt为t时段换电站电池的充电数量，Δt为时段间隔；
所述约束条件包括：
电池数量平衡约束：xt+nt+rt+zt＝Y
其中，nt为t时段电动汽车新增换电需求的电池数量，rt为t时段换电站满电电池数量，zt为t时段换电站空电电池数量，Y为换电站电池保有量；
满电电池数量平衡约束：
Figure BDA0003246176380000082
其中，
Figure BDA0003246176380000083
为t时段处于充电过程最后状态的电池数量，rt+1为t+1时段换电站满电电池数量，nt+1为t+1时段电动汽车换电所需电池数量；
空电电池数量平衡约束：
Figure BDA0003246176380000084
其中，
Figure BDA0003246176380000085
为t+1时段新充的电池数量，zt+1为t+1时段空电电池数量；
各时段电池充电数量和各充电状态电池数量之间的约束：
Figure BDA0003246176380000086
其中，Ns为换电站每个时段每个电池可能处于的充电状态总数量，
Figure BDA0003246176380000087
为t时段处于第i个充电状态的电池数量，T为日前优化的时段个数，
Figure BDA0003246176380000088
电池各充电状态数量之间的约束：
Figure BDA0003246176380000089
换电站内各时段充电电池数量约束：
Figure BDA00032461763800000810
其中，xmax为换电站内充电桩数量；
控制变量自身约束：
Figure BDA0003246176380000091
Figure BDA0003246176380000092
Figure BDA0003246176380000093
Figure BDA0003246176380000094
求解单元202，用于对所述协调控制模型进行求解，得到所述充电站日前的优化充电策略；
协调控制单元203，用于根据所述充电站日前的优化充电策略对电动汽车换电站进行充电协调控制。
还包括：
控制变量配置单元200，用于配置换电站优化充电协调控制的控制变量T、Ns、xt、
Figure BDA0003246176380000095
rt、zt。
Figure BDA0003246176380000096
其中，Tc为换电站每个电池的充电时长。
本发明实施例提供的计及电动汽车换电站优化充电的协调控制系统，在电网分时电价引导下，以换电站费用最小为目标，充分考虑换电站电池数量平衡和状态转移约束，构建对应的目标函数和约束条件，可依据日前换电站的需求预测，制定换电站的优化充电策略，本发明所构建的协调控制模型为正数线性规划模型，与以电网负荷波动小为优化目标的非线性规划模型相比，降低了求解难度，解决了现有的换电站与电网协调运行方式以电网负荷波动小为优化目标，增加了负荷预测的求解难度，实用性较低的技术问题。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法，其特征在于，包括：
步骤S1、构建以分时电价引导充电负荷的协调控制模型，所述协调控制模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数为：
Figure FDA0003246176370000011
其中，F为换电站充电费用，Ct为t时段的分时电价，Pc为换电站电池充电功率，xt为t时段换电站电池的充电数量，Δt为时段间隔；
所述约束条件包括：
电池数量平衡约束：xt+nt+rt+zt＝Y
其中，nt为t时段电动汽车新增换电需求的电池数量，rt为t时段换电站满电电池数量，zt为t时段换电站空电电池数量，Y为换电站电池保有量；
满电电池数量平衡约束：
Figure FDA0003246176370000012
其中，
Figure FDA0003246176370000013
为t时段处于充电过程最后状态的电池数量，rt+1为t+1时段换电站满电电池数量，nt+1为t+1时段电动汽车换电所需电池数量；
空电电池数量平衡约束：
Figure FDA0003246176370000014
其中，
Figure FDA0003246176370000015
为t+1时段新充的电池数量，zt+1为t+1时段空电电池数量；
各时段电池充电数量和各充电状态电池数量之间的约束：
Figure FDA0003246176370000016
其中，Ns为换电站每个时段每个电池可能处于的充电状态总数量，
Figure FDA0003246176370000017
为t时段处于第i个充电状态的电池数量，T为日前优化的时段个数，
Figure FDA0003246176370000018
电池各充电状态数量之间的约束：
Figure FDA0003246176370000019
换电站内各时段充电电池数量约束：
Figure FDA00032461763700000110
其中，xmax为换电站内充电桩数量；
控制变量自身约束：
Figure FDA00032461763700000111
Figure FDA00032461763700000112
Figure FDA00032461763700000113
Figure FDA00032461763700000114
步骤S2、对所述协调控制模型进行求解，得到所述充电站日前的优化充电策略；
步骤S3、根据所述充电站日前的优化充电策略对电动汽车换电站进行充电协调控制。
2.根据权利要求1所述的计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法，其特征在于，在步骤S1之前，还包括：
S0、配置换电站优化充电协调控制的控制变量T、Ns、xt、
Figure FDA0003246176370000021
rt、zt。
3.根据权利要求1所述的计及电动汽车换电站优化充电的协调控制方法，其特征在于，
Figure FDA0003246176370000022
其中，Tc为换电站每个电池的充电时长。
4.一种计及电动汽车换电站优化充电的协调控制系统，其特征在于，包括：
建模单元，用于构建以分时电价引导充电负荷的协调控制模型，所述协调控制模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数为：
Figure FDA0003246176370000023
其中，F为换电站充电费用，Ct为t时段的分时电价，Pc为换电站电池充电功率，xt为t时段换电站电池的充电数量，Δt为时段间隔；
所述约束条件包括：
电池数量平衡约束：xt+nt+rt+zt＝Y
其中，nt为t时段电动汽车新增换电需求的电池数量，rt为t时段换电站满电电池数量，zt为t时段换电站空电电池数量，Y为换电站电池保有量；
满电电池数量平衡约束：
Figure FDA0003246176370000024
其中，
Figure FDA0003246176370000025
为t时段处于充电过程最后状态的电池数量，rt+1为t+1时段换电站满电电池数量，nt+1为t+1时段电动汽车换电所需电池数量；
空电电池数量平衡约束：
Figure FDA0003246176370000026
其中，
Figure FDA0003246176370000027
为t+1时段新充的电池数量，zt+1为t+1时段空电电池数量；
各时段电池充电数量和各充电状态电池数量之间的约束：
Figure FDA0003246176370000028
其中，Ns为换电站每个时段每个电池可能处于的充电状态总数量，
Figure FDA0003246176370000029
为t时段处于第i个充电状态的电池数量，T为日前优化的时段个数，
Figure FDA0003246176370000031
电池各充电状态数量之间的约束：
Figure FDA0003246176370000032
换电站内各时段充电电池数量约束：
Figure FDA0003246176370000033
其中，xmax为换电站内充电桩数量；
控制变量自身约束：
Figure FDA0003246176370000034
Figure FDA0003246176370000035
Figure FDA0003246176370000036
Figure FDA0003246176370000037
求解单元，用于对所述协调控制模型进行求解，得到所述充电站日前的优化充电策略；
协调控制单元，用于根据所述充电站日前的优化充电策略对电动汽车换电站进行充电协调控制。
5.根据权利要求4所述的计及电动汽车换电站优化充电的协调控制系统，其特征在于，还包括：
控制变量配置单元，用于配置换电站优化充电协调控制的控制变量T、Ns、xt、
Figure FDA0003246176370000038
rt、zt。
6.根据权利要求4所述的计及电动汽车换电站优化充电的协调控制系统，其特征在于，
Figure FDA0003246176370000039
其中，Tc为换电站每个电池的充电时长。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106408122A (zh) * 2016-09-19 2017-02-15 上海理工大学 一种换电站充放电方案的求解方法
CN109636008A (zh) * 2018-11-20 2019-04-16 上海电力学院 一种电动公交快充站服务费定价获取方法
CN110556850A (zh) * 2019-07-19 2019-12-10 国网辽宁省电力有限公司大连供电公司 电动汽车退役电池用于换电站储能的容量配置方法
CN111177637A (zh) * 2019-12-05 2020-05-19 国网辽宁省电力有限公司大连供电公司 电动汽车换电站动力电池的容量配置方法
US20200231064A1 (en) * 2019-01-21 2020-07-23 Ruichen Zhao Systems and methods for electric vehicles with modular battery packs

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106408122A (zh) * 2016-09-19 2017-02-15 上海理工大学 一种换电站充放电方案的求解方法
CN109636008A (zh) * 2018-11-20 2019-04-16 上海电力学院 一种电动公交快充站服务费定价获取方法
US20200231064A1 (en) * 2019-01-21 2020-07-23 Ruichen Zhao Systems and methods for electric vehicles with modular battery packs
CN110556850A (zh) * 2019-07-19 2019-12-10 国网辽宁省电力有限公司大连供电公司 电动汽车退役电池用于换电站储能的容量配置方法
CN111177637A (zh) * 2019-12-05 2020-05-19 国网辽宁省电力有限公司大连供电公司 电动汽车换电站动力电池的容量配置方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张华栋等: "一种基于单元数量控制的电动汽车充换电站电池充放电策略", 《电工电能新技术》 *

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