CN114421486A - 一种电动汽车智能充电控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电动汽车智能充电控制方法,它解决了现有技术存在用电负荷骤增骤减的问题,其特征在于:包括如下步骤:用于生成新入网的电动汽车延时成本标志信息的步骤;用于生成分段电价参数模型的步骤;建立电网发电成本和运行成本参数模型;建立电动汽车充电成本的参数模型;建立多目标优化函数模型;本申请充分考虑现有情况中用于用电需求特点以及电网供电模式的特点,提供了一种基于分时电价控制结合延时补偿机制的方案,通过两种控制方式相结合,来实现用电负荷的高峰时段向低峰时段的转移,优化周期内用电负荷分布,降低高峰负荷的压力,提高电网的稳定性,优化电能的利用效率,在电动汽车大范围推广的背景下,具有良好的应用前景。
Description
技术领域
本申请属于基于物联网技术的智能充电领域,尤其涉及一种电动汽车智能充电控制方法。
背景技术
随着动力电池技术的飞速发展,电动汽车已在全球范围形成初步规模市场。在我国能源革命的背景之下,根据电动汽车行业数据显示,从2014年到2019年,中国纯电动汽车保有量从8万辆快速增加到310万辆,纯电动汽车市场呈现出快速扩张趋势。大规模的电动汽车接入将对电网的运行与规划产生不可忽视的影响。电力系统中电动汽车充电机为非线性负荷,电动汽车的接入给电网带来大规模的负荷增长,在缺乏充电协调的情况下,将进一步加剧配网的负荷峰谷差,对配电网的安全运行产生负面影响;出于对未知情况以及提前规划的需求,电动汽车用户习惯在电动汽车未使用后立即进行充电,以保证其能够具备短期在使用的能力,以应对各类临时情况,即使在上述情况极少发生或者实际使用时并不需要满电运行的情况下,用户也倾向于立即充电,这导致在工作日或者节假日的特定时间段,大量的电动汽车充电需求接入,使电网的用电负荷骤增,而在其他时间段的用电负荷又骤降,分布的高低峰错开明显且差异巨大,但电网的发电是一个持续过程,虽然可以通过控制发电输出来满足负荷需求,但这不利于电力资源的良好利用以及降低发电成本。
发明内容
本申请的目的在于,基于实际需求,提供一种用于应对大批量电动汽车接入后对电网的负荷冲击,基于分时电价以及延时补偿机制来优化充电汽车负荷接入,优化用电负荷的分布,提高电网性能和稳定性,降低发电成本的电动汽车智能充电控制方法。
为实现上述目的,本申请采用如下技术方案。
一种电动汽车智能充电控制方法,包括如下步骤:
步骤一、用于生成新入网的电动汽车延时成本标志信息的步骤;
对于平均充电时间≥150min且接入时间有要求的电动汽车,其标志值为5;对于平均充电时间<150min且接入时间有要求的电动汽车,其标志值为4;对于平均充电时间≥150min且接入时间无要求的电动汽车,其标志值为3;对于平均充电时间150min>>60min且接入时间无要求的电动汽车,其标志值为2;对于充电时间有特定要求≤60min,且接入时间无要求的的电动汽车,其标志值为1;
步骤二、用于生成分段电价参数模型的步骤;
按照区域电网的供电周期,统计分析不同时段的用电负荷,根据高负荷用电时段、日常负荷用电时段、低负荷用电时段的时间和用电负荷量分布数据绘制用电负荷曲线,获取用电负荷曲线上的波峰、波平以及波谷用电负荷数据,其中用电负荷曲线以时间节点为横轴,以用电负荷量为纵轴;
在用电负荷曲线的基础上,绘制引入分时电价后用电负荷率的分布转移函数
其中为实时用电负荷,分别为波峰、波平以及波谷平时间段内的初始用电负荷;分别为波峰、波平以及波谷平时间段内的平均用电负荷;、、分别波峰、波谷以及波平的持续时间长度, 、、为波峰、波平以及波谷的时间周期;其中为波峰时段向波平时段转移的用电负荷比率、为波峰时段向向波谷时段内转移的用电负荷比率,为波平时段向波谷时段转移的用电负荷比率,且
步骤三、建立电网发电成本和运行成本参数模型
其中,为某发电设备i在一个系统调节周期T内的总运行成本;其中t为调度时间节点;N为系统内发电设备总数;为发电设备i在t时间段内的输出功率;为发电设备i在t时间段的运行状态;为发电设备i在t时间段内的运行成本;为发电设备i的启动成本常量系数;是发电设备i在t时间段内的停机时间;为发电设备i的维护时间常数;为发电设备i的连续运行时间;
步骤四、建立电动汽车充电成本的参数模型
其中为某电动汽车在一个系统调节周期T内的总充电费用成本,为标志值为的电动汽车在t时间段内的充电功率,为t时间段内的平均电价,为标志值为的电动汽车在t时间段内的某次延时周期;为标志值为的电动汽车在t时间段内的延时预设补偿系数;
步骤五、建立多目标优化函数模型
基于前述供电周期,建立多目标优化函数模型
对前述电动汽车智能充电控制方法的进一步改进或者优选实施方案,对于周期内电网发电容量远超电网负荷的情况下;基于多目标优化模型函数更新为:
其有益效果在于:
本申请充分考虑现有情况中用于用电需求特点以及电网供电模式的特点,提供了一种基于分时电价控制结合延时补偿机制的方案,通过两种控制方式相结合,来实现用电负荷的高峰时段向低峰时段的转移,优化周期内用电负荷分布,降低高峰负荷的压力,提高电网的稳定性,优化电能的利用效率,在电动汽车大范围推广的背景下,具有良好的应用前景。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本申请作详细说明。
本申请的一种电动汽车智能充电控制方法,主要基于分时电价和延时补偿机制,一方面利用分时电价处理方式间接控制电动汽车充电成本,以促使用户在非必要时主动错开用电负荷高峰阶段,另一方面利用延时补偿机制,影响使用者从点习惯,使电负荷的高峰阶段的用户充电行为延迟至低负荷时间段,以优化供电负荷的分布。
其主要包括如下步骤:
步骤一、用于生成新入网的电动汽车标志信息的步骤;
考虑到物联网技术的飞速发展,基于各类充电桩等充电设备的在线充电服务飞速发展,我们可以从充电设备中获取电动汽车的使用规律等信息,对于不同的电动汽车,在原有使用习惯上,用户愿意进行延时充电的意愿主要基于设备所需的充电时间和其是否有特定的接入时间要求而决定,一般而言,充电时间越长的设备,其充电量和充电持续性有相应要求,处于当前充电状态的用户延时意愿不大,一般而言,用户使用和充电的时间地点相对固定的话,主动进行延时充电的意愿相对较低。基于此标准,对于任意新入网的电动汽车α,建立其相应的电动汽车延时成本标志值:
步骤二、建立分时电价优化模型的步骤
根据经济学原理,充电价格的波动会使用户的消费行为发生改变,电价的不同会使电力用户的用电需求改变,通过控制不同时段对应不同电价,影响用户的用电分布,以此实现用电负荷的转移,达到负荷的均衡分布。
其中为实时用电负荷,分别为波峰、波平以及波谷平时间段内的初始用电负荷;分别为波峰、波平以及波谷平时间段内的平均用电负荷;、、分别波峰、波谷以及波平的持续时间长度, 、、为波峰、波平以及波谷的时间周期;其中为波峰时段向波平时段转移的用电负荷比率、为波峰时段向向波谷时段内转移的用电负荷比率,为波平时段向波谷时段转移的用电负荷比率,且
优化目标函数
其中,为某发电设备i在一个系统调节周期T内的总运行成本;其中t为调度时间节点;N为系统内发电设备总数;为发电设备i在t时间段内的输出功率;为发电设备i在t时间段的运行状态;为发电设备i在t时间段内的运行成本;为发电设备i的启动成本常量系数;是发电设备i在t时间段内的停机时间;为发电设备i的维护时间常数;为发电设备i的连续运行时间,为发电设备i的最小运行时间,为发电设备i的连续停机时间,为发电设备i的最小停机时间;
其中为电动汽车s在一个系统调节周期T内的总充电费用成本,S为总的电动汽车数目,为电动汽车s的标志值,为电动汽车s在t时间段内的充电功率,为t时间段内的平均电价,为电动汽车s的延时时长;为电动汽车s的延时次数;为电动汽车s在t时间段内的延时补偿系数;
综合前述模型函数,基于前述供电周期,可以得到多目标优化模型函数
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对本申请保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本申请作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本申请的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本申请技术方案的实质和范围。
Claims (2)
1.一种电动汽车智能充电控制方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一、用于生成新入网的电动汽车延时成本标志信息的步骤;
对于平均充电时间≥150min且接入时间有要求的电动汽车,其标志值为5;对于平均充电时间<150min且接入时间有要求的电动汽车,其标志值为4;对于平均充电时间≥150min且接入时间无要求的电动汽车,其标志值为3;对于平均充电时间150min>>60min且接入时间无要求的电动汽车,其标志值为2;对于充电时间有特定要求≤60min,且接入时间无要求的的电动汽车,其标志值为1;
步骤二、用于生成分段电价参数模型的步骤;
按照区域电网的供电周期,统计分析不同时段的用电负荷,根据高负荷用电时段、日常负荷用电时段、低负荷用电时段的时间和用电负荷量分布数据绘制用电负荷曲线,获取用电负荷曲线上的波峰、波平以及波谷用电负荷数据,其中用电负荷曲线以时间节点为横轴,以用电负荷量为纵轴;
在用电负荷曲线的基础上,绘制引入分时电价后用电负荷率的分布转移函数
其中为实时用电负荷,分别为波峰、波平以及波谷平时间段内的初始用电负荷;分别为波峰、波平以及波谷平时间段内的平均用电负荷;、、分别波峰、波谷以及波平的持续时间长度, 、、为波峰、波平以及波谷的时间周期;其中为波峰时段向波平时段转移的用电负荷比率、为波峰时段向向波谷时段内转移的用电负荷比率,为波平时段向波谷时段转移的用电负荷比率,且
步骤三、建立电网发电成本和运行成本参数模型
其中,为某发电设备i在一个系统调节周期T内的总运行成本;其中t为调度时间节点;N为系统内发电设备总数;为发电设备i在t时间段内的输出功率;为发电设备i在t时间段的运行状态;为发电设备i在t时间段内的运行成本;为发电设备i的启动成本常量系数;是发电设备i在t时间段内的停机时间;为发电设备i的维护时间常数;
步骤四、建立电动汽车充电成本的参数模型
其中为电动汽车s在一个系统调节周期T内的总充电费用成本,S为总的电动汽车数目,为电动汽车s的标志值,为电动汽车s在t时间段内的充电功率,为t时间段内的平均电价,为电动汽车s的延时时长;为电动汽车s的延时次数;为电动汽车s在t时间段内的延时补偿系数;
步骤五、建立多目标优化函数模型
基于前述供电周期,建多目标优化模型函数
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