CN113954680A - 基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明为基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法，包括以下步骤：根据不包含电动汽车充电负荷的历史常规负荷数据预测当天常规负荷数据和电价；等待车辆接入充电；获取车辆信息和充电信息；计算电能需求和充电所需时间；判断车主是否参与有序充电，若是，则定制充电计划并根据充电计划对电动汽车进行充电，若否，则直接开始充电；更新负荷数据及电价，回退至步骤S2。本发明的优点是：将一天24小时及电动汽车充电时间划分为多个时间段，实时更新负荷曲线和电价，根据负荷曲线和电价给每一辆电动汽车定制充电计划，在实现电网负荷的灵活调控的同时降低电动汽车车主的充电费用。

Description

基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法

技术领域

本发明涉及电动汽车充电领域，尤其涉及基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法。

背景技术

电动汽车大规模普及和无序充电给配电网规划运行带了来一系列的不利影响，包括配电网的电能质量、可靠性、经济运行等。为了增强配电网对大规模电动汽车充电负荷的容纳能力，同时减轻电动汽车无序充电带来的不利影响，需要采取相应的措施对随机充电行为进行引导控制。时段控制策略即引导用户避峰充电将会是一种易行、有效的调控措施，时段控制策略虽易于执行，但在调控负荷时缺乏灵活性，也会给电动汽车车主造成不便。

发明内容

本发明主要解决了现有时段控制策略缺乏灵活性，容易给电动汽车车主造成不便的问题，提供了一种在电网分时电价时段划分的基础上，结合负荷曲线波动特点和用户相应度，对用户充电进行引导，实现灵活调控负荷且不影响电动汽车车主充电的基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是，基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法，包括以下步骤：

S1：根据不包含电动汽车充电负荷的历史常规负荷数据预测当天常规负荷数据和电价；

S2：等待车辆接入充电；

S3：获取车辆信息和充电信息；

S4：计算电能需求和充电所需时间；

S5：判断车主是否参与有序充电，若是，则定制充电计划并根据充电计划对电动汽车进行充电，若否，则直接开始充电；

S6：更新负荷数据及电价，回退至步骤S2。

作为上述方案的一种优选方案，所述步骤S1中预测电价时，将预测得到的当天常规负荷数据形成的日负荷曲线最低点a的谷/峰隶属度设为1/0，最高点b的谷/峰隶属度设为0/1，利用偏小型半梯形隶属函数和偏大型半梯形隶属函数确定日负荷曲线上除最高点b和最低点a外的负荷点的谷/峰隶属度，根据各个负荷点的谷/峰隶属度确定峰、谷、平时段并获取相应的电价。

作为上述方案的一种优选方案，确定峰、谷、平时段时，将各个负荷点的谷/峰隶属度与设定值δ进行比较，若负荷点的峰隶属度大于δ，则该负荷点处于峰时段；若负荷点的谷隶属度大于δ，则该负荷点处于谷时段；若负荷点的谷隶属度和峰隶属度均小于δ，则该负荷点处于平时段。

作为上述方案的一种优选方案，所述车辆信息包括电动汽车的电池容量Br、充电功率P和充电起始电量SOC_st，所述充电信息包括预计的驶离时刻t_en和期望电量SOC_h。

作为上述方案的一种优选方案，所述步骤S4中，若充电所需时间t_c大于停留时间t_stay，则告知用户重新输入充电信息，

t_stay＝t_en-t_st，其中t_st为电动汽车接入时间。

作为上述方案的一种优选方案，所述步骤S5中，判断车主是否参与有序充电时，若t_c＝t_stay，则判断车主不参与有序充电，若t_c＜t_stay，则由车主进行选择是否参与有序充电。

作为上述方案的一种优选方案，在定制充电计划时，将一天24小时等分为J个时间段，构建充电费用最小的目标函数：

约束条件为：

其中，x_ij表示第i辆电动汽车在第j个时间段内的充电状态，x_ij取值为0或1，，分别表示未充电和充电；P_i代表第i辆电动汽车的充电功率，p_j代表j时段充电电价，N表示当前电动汽车数量，Δt为每个时间段的时长，SOC_hi为第i辆电动汽车的期望电量，SOC_eni为第i辆电动汽车的充电接收时的时间电量，Br_i为第i辆电动汽车的电池容量。

作为上述方案的一种优选方案，以充电费用最小的目标函数为约束条件，建立峰谷差最小的目标函数：

其中P_0j为预测的常规负荷曲线在j时刻的负荷。

作为上述方案的一种优选方案，所述步骤S6中，更新负荷数据时将原有的负荷曲线与现有的电动汽车的充电负荷曲线相加获取当前负荷曲线。

作为上述方案的一种优选方案，所述步骤S6中，更新电价时，包括以下步骤：

S51：将更新负荷数据后获得的当前负荷曲线调整为包含高峰、峰、平和谷四个时段的时段划分TOU_arr；

S52：获取电网分时电价时段划分TOU_orig；

S53：获取用户响应度

其中，P_{ev_tou_old}(t)为历史电动汽车负荷的时间函数，P_{ev_tou_new}(t)为当前电动汽车负荷的时间函数；

S54：比较时段划分TOU_arr和电网分时电价时段划分TOU_orig，并根据用户响应度更新各个时段的电价。

本发明的优点是：将一天24小时及电动汽车充电时间划分为多个时间段，实时更新负荷曲线和电价，根据负荷曲线和电价给每一辆电动汽车定制充电计划，在实现电网负荷的灵活调控的同时降低电动汽车车主的充电费用。

附图说明

图1为实施例中基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法的流程示意图。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的说明。

实施例：

基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1：根据不包含电动汽车充电负荷的历史常规负荷数据预测当天常规负荷数据和电价；预测电价时，将预测得到的当天常规负荷数据形成的日负荷曲线最低点a的谷/峰隶属度设为1/0，最高点b的谷/峰隶属度设为0/1，利用偏小型半梯形隶属函数

和偏大型半梯形隶属函数

确定日负荷曲线上除最高点b和最低点a外的负荷点的谷/峰隶属度，根据各个负荷点的谷/峰隶属度确定峰、谷、平时段并获取相应的电价。在确定峰、谷、平时段时，将各个负荷点的谷/峰隶属度与设定值δ进行比较，若负荷点的峰隶属度大于δ，则该负荷点处于峰时段；若负荷点的谷隶属度大于δ，则该负荷点处于谷时段；若负荷点的谷隶属度和峰隶属度均小于δ，则该负荷点处于平时段。即一天中第i时刻的电价

其中，p_f为平时段电价，p_p为峰时段电价，p_v为谷时段电价。

S2：等待车辆接入充电；

S3：获取车辆信息和充电信息；所述车辆信息包括电动汽车的电池容量Br、充电功率P和充电起始电量SOC_st，所述充电信息包括预计的驶离时刻t_en和期望电量SOC_h。

S4：计算电能需求和充电所需时间；若充电所需时间t_c大于停留时间t_stay，则告知用户重新输入充电信息，

t_stay＝t_en-t_st，其中t_st为电动汽车接入时间。

S5：判断车主是否参与有序充电，若是，则定制充电计划并根据充电计划对电动汽车进行充电，若否，则直接开始充电；

在判断车主是否参与有序充电时，若t_c＝t_stay，则判断车主不参与有序充电，若t_c＜t_stay，则由车主进行选择是否参与有序充电。

在定制充电计划时，将一天24小时等分为J个时间段，构建充电费用最小的目标函数：

约束条件为：

其中，x_ij表示第i辆电动汽车在第j个时间段内的充电状态，x_ij取值为0或1，，分别表示未充电和充电；P_i代表第i辆电动汽车的充电功率，p_j代表j时段充电电价，N表示当前电动汽车数量，Δt为每个时间段的时长，SOC_hi为第i辆电动汽车的期望电量，SOC_eni为第i辆电动汽车的充电接收时的时间电量，Br_i为第i辆电动汽车的电池容量。

再以充电费用最小的目标函数为约束条件，建立峰谷差最小的目标函数：

其中P_0j为预测的常规负荷曲线在j时刻的负荷。最终获得该电动汽车在每个时间段的充电状态。

S6：更新负荷数据及电价，回退至步骤S2。

在更新负荷数据时将原有的负荷曲线与现有的电动汽车的充电负荷曲线相加获取当前负荷曲线。

在更新电价时，包括以下步骤：

S51：利用模糊聚类方法和曲线特点辨识将更新负荷数据后获得的当前负荷曲线调整为包含高峰、峰、平和谷四个时段的时段划分TOU_arr；

S52：获取电网分时电价时段划分TOU_orig；

S53：获取用户响应度

其中，P_{ev_tou_old}(t)为历史电动汽车负荷的时间函数，P_{ev_tou_new}(t)为当前电动汽车负荷的时间函数；

当η＞0，则表示新的充电分时电价激励用户响应，且η值越大表示响应度越大。

当η＜0，则表示新的充电分时电价不利于用户响应，且η值越小表示响应度越小。

当η＝0，表示新的充电分时电价未能改变用户的充电行为。

S54：比较时段划分TOU_arr和电网分时电价时段划分TOU_orig，并根据用户响应度获得电动汽车充电电价时段划分TOU_ev并更新各个时段的电价。最终电价如时段属性决策表所示

时段属性决策表

当用户响应度η大于第一阈值和η小于第一阈值时的充电电价时段属性相同时，pp、pf、pv分别表示用户响应度η的充电电价时段划分TOU_ev的峰、平、谷时段属性。当用户响应度η大于第一阈值和η小于第一阈值时的充电电价时段属性不同时，pp、pf、pv分别表示用户响应度η大于第一阈值时的充电电价时段划分TOU_ev的峰、平、谷时段属性，(pp)、(pf)、(pv)分别表示用户响应度η小于第一阈值时的充电电价时段划分TOU_ev的峰、平、谷时段属性。调整后的充电电价时段划分在电网分时电价时段划分的基础上，结合局域配电网负荷曲线分布和电动汽车充电的特点，不仅解决了电网分时电价峰平谷时段划分与局域配电网的峰平谷负荷水平不对应在多目标优化中的矛盾问题，而目能够调整在白天充电的电动汽车负荷在局域电网负荷相对较低处充电，更好地兼顾电网侧和用户侧的利益，实现双赢。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (10)

1.基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法，其特征是：包括以下步骤：

S1：根据不包含电动汽车充电负荷的历史常规负荷数据预测当天常规负荷数据和电价；

S2：等待车辆接入充电；

S3：获取车辆信息和充电信息；

S4：计算电能需求和充电所需时间；

S5：判断车主是否参与有序充电，若是，则定制充电计划并根据充电计划对电动汽车进行充电，若否，则直接开始充电；

S6：更新负荷数据及电价，回退至步骤S2。

2.根据权利要求1所述的基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法，其特征是：所述步骤S1中预测电价时，将预测得到的当天常规负荷数据形成的日负荷曲线最低点a的谷/峰隶属度设为1/0，最高点b的谷/峰隶属度设为0/1，利用偏小型半梯形隶属函数和偏大型半梯形隶属函数确定日负荷曲线上除最高点b和最低点a外的负荷点的谷/峰隶属度，根据各个负荷点的谷/峰隶属度确定峰、谷、平时段并获取相应的电价。

3.根据权利要求2所述的基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法，其特征是：确定峰、谷、平时段时，将各个负荷点的谷/峰隶属度与设定值δ进行比较，若负荷点的峰隶属度大于δ，则该负荷点处于峰时段；若负荷点的谷隶属度大于δ，则该负荷点处于谷时段；若负荷点的谷隶属度和峰隶属度均小于δ，则该负荷点处于平时段。

4.根据权利要求1所述的基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法，其特征是：所述车辆信息包括电动汽车的电池容量Br、充电功率P和充电起始电量SOC_st，所述充电信息包括预计的驶离时刻t_en和期望电量SOC_h。

5.根据权利要求1所述的基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法，其特征是：所述步骤S4中，若充电所需时间t_c大于停留时间t_stay，则告知用户重新输入充电信息，

t_stay＝t_en-t_st，其中t_st为电动汽车接入时间。

6.根据权利要求5所述的基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法，其特征是：所述步骤S5中，判断车主是否参与有序充电时，若t_c＝t_stay，则判断车主不参与有序充电，若t_c<t_stay，则由车主进行选择是否参与有序充电。

7.根据权利要求1所述的基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法，其特征是：在定制充电计划时，将一天24小时等分为J个时间段，构建充电费用最小的目标函数：

约束条件为：

其中，x_ij表示第i辆电动汽车在第j个时间段内的充电状态，x_ij取值为0或1,，分别表示未充电和充电；P_i代表第i辆电动汽车的充电功率，p_j代表j时段充电电价，N表示当前电动汽车数量，Δt为每个时间段的时长，SOC_hi为第i辆电动汽车的期望电量，SOC_eni为第i辆电动汽车的充电接收时的时间电量，Br_i为第i辆电动汽车的电池容量。

8.根据权利要求7所述的基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法，其特征是：以充电费用最小的目标函数为约束条件，建立峰谷差最小的目标函数：

其中P_0j为预测的常规负荷曲线在j时刻的负荷。

9.根据权利要求8所述的基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法，其特征是：所述步骤S6中，更新负荷数据时将原有的负荷曲线与现有的电动汽车的充电负荷曲线相加获取当前负荷曲线。

10.根据权利要求9所述的基于充电时段优化的电动汽车充电控制方法，其特征是：所述步骤S6中，更新电价时，包括以下步骤：

S51：将更新负荷数据后获得的当前负荷曲线调整为包含高峰、峰、平和谷四个时段的时段划分TOU_arr；

S52：获取电网分时电价时段划分TOU_orig；

S53：获取用户响应度

其中，P_{ev_tou_old}(t)为历史电动汽车负荷的时间函数，P_{ev_tou_new}(t)为当前电动汽车负荷的时间函数；

S54：比较时段划分TOU_arr和电网分时电价时段划分TOU_orig，并根据用户响应度更新各个时段的电价。

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