CN116491040A - 充放电管理方法和充放电管理装置、充放电管理控制器以及充放电管理系统 - Google Patents

充放电管理方法和充放电管理装置、充放电管理控制器以及充放电管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于电动车辆的充放电管理方法，所述方法包括以下步骤：获取所述电动车辆的第一特征信息以及电网的第二特征信息；基于所述第一特征信息和所述第二特征信息确定所述电动车辆的充放电策略，其中，所述充放电策略对于所述电网的能量平衡以及所述电动车辆的电池的使用寿命和/或所述电动车辆的电池冷却能量消耗是全局最优的；以控制信号的形式分别向所述电动车辆输出所述充放电策略。本发明还涉及一种用于电动车辆的充放电管理装置。本发明还涉及一种用于电动车辆的充放电管理控制器。本发明还涉及一种用于电动车辆的充放电管理系统以及一种计算机可读存储介质。

Description

充放电管理方法和充放电管理装置、充放电管理控制器以及充放电管理系统 技术领域
本发明涉及用于电动车辆的充放电管理方法和充放电管理装置。本发明还涉及一种用于电动车辆的充放电管理控制器。本发明还涉及一种用于电动车辆的充放电管理系统。本发明还涉及一种计算机可读存储介质。
背景技术
目前，电动车辆的普及率越来越高。一方面，电动车辆在无序地接入电网进行充电的情况下，往往导致电网负荷不均衡，尤其可能导致电网负荷过高，从而严重影响电网运行的可靠性和/或效率。另一方面，电动车辆在进行充放电时的诸多因素也显著地影响着电动车辆的性能，尤其是电池老化。
此外，随着智能电网技术的发展，尤其是V2G(车到电网)技术的发展，电动车辆也能够将其剩余电能回馈到电网中。在此同样需要考虑电动车辆放电对电网负荷以及电池老化的影响。
发明内容
本发明的目的首先在于提供一种用于电动车辆的充放电管理方法和充放电管理装置。根据本发明的充放电管理方法和充放电管理装置能够实现对于电网/电池的多个目标任务的优化充放电策略。
为此，根据本发明的第一方面提供了一种用于电动车辆的充放电管理方法，所述方法可以包括以下步骤：获取所述电动车辆的第一特征信息以及电网的第二特征信息；基于所述第一特征信息和所述第二特征信息确定所述电动车辆的充放电策略，其中，所述充放电策略对于所述电网的能量平衡以及所述电动车辆的电池的使用寿命和/或所述电动车辆的电池冷却能 量消耗是全局最优的；以控制信号的形式输出所述充放电策略。
根据本发明的技术方案尤其基于以下考虑：在至少一个电动车辆、尤其多个电动车辆与电网连接并且(尤其同时)进行充放电的情况下，电网的能量平衡、电动车辆的电池使用寿命(电池老化)和电池冷却所需的能量消耗是最重要的考虑因素并且作为在确定优化的充放电策略时的目标任务。对于以上所述的多个目标任务，根据本发明的充放电策略不追求针对单个目标任务或部分目标任务的局部最优而是追求全部目标任务的全局最优。
在此，所述充放电策略例如可以涉及相关电动车辆的充放电开始时间和/或充放电持续时间和/或充放电功率和/或充放电深度，等等。在此，电动车辆不仅可以涉及纯电动车辆而且可以涉及混合动力车辆。在此，所述电池冷却能量消耗尤其涉及电池在通过充放电设备进行充放电期间和/或在车辆行驶期间的电池冷却能量消耗。
在本发明的第一方面的一种优选实施方式中，所述第一特征信息可以包括电池特征信息。所述电池特征信息可以包括电池模型和/或电池老化信息和/或电池荷电状态信息和/或电池温度信息和/或电池冷却需求信息。所述电池特征信息还可以包括除以上列举的信息以外的其他与充放电重要相关的电池信息。
在本发明的第一方面的一种优选实施方式中，所述第一特征信息还可以包括所述电动车辆的预期行驶工况信息。在此，所述预期行驶工况信息例如可以由在预先确定的持续时间期间采集的历史行驶工况数据求取或推测。基于预期行驶工况信息尤其可以测算能够满足预期行驶要求的最低剩余电量，从而例如可以确定充放电深度。例如，所述预期行驶工况信息涉及所述电动车辆的预期行驶距离和/或预期行驶时间。
在本发明的第一方面的一种优选实施方式中，所述第一特征信息还可以包括配属于所述电动车辆的充放电设备或者与所述电动车辆连接的充放电设备的充放电功率。
在本发明的第一方面的一种优选实施方式中，电动车辆的第一特征信息还可以包括电动车辆的用户的个性化数据。所述个性化数据例如可以包括通过电动车辆的用户预先设置的充放电开始时间和/或充放电深度和/或 充放电功率，等等。替代地或补充地，所述个性化数据例如可以包括通过电动车的用户预先设置的未来驾驶行程信息。
在本发明的第一方面的一种优选实施方式中，所述第二特征信息可以包括所述电网的当前供需信息。例如，所述电网的当前供需信息尤其可以涉及电网的发电量和负荷状态。
在本发明的第一方面的一种优选实施方式中，作为目标任务还可以额外地考虑充放电费用或收益。由此，可以基于所述第一特征信息和所述第二特征信息确定对于所述电网的能量平衡以及由充放电导致的费用或收益以及所述电动车辆的电池的使用寿命和/或所述电动车辆的电池冷却能量消耗全局最优的充放电策略。在此，所述第二特征信息尤其包括所述电网的不同时间的充放电费率信息。
在本发明的第一方面的一种优选实施方式中，可以借助于数学模型在考虑给定的边界条件的情况下由第一特征信息和第二特征信息来确定各个电动车辆的全局最优的充放电策略。
在本发明的第一方面的一种优选实施方式中，可以基于经验公式由第一特征信息和第二特征信息来确定各个电动车辆的全局最优的充放电策略。
在本发明的第一方面的一种优选实施方式中，可以给各个目标任务分配(尤其不同的)优先级或权重。例如，可以将各个目标任务与相应权重乘积的总和作为全局优化的目标。
在本发明的第一方面的一种优选实施方式中，可以借助于动态规划算法(DP)或序列二次规划算法(SQP)来确定各个电动车辆的全局最优的充放电策略。
在本发明的第一方面的一种优选实施方式中，在涉及多个电动车辆的情况下，所确定的各个电动车辆的充放电策略可以是彼此相同的或者是彼此不同的，优选是彼此不同的。
在本发明的第一方面的一种优选实施方式中，在涉及多个电动车辆的情况下，在考虑与电网连接的所有电动车辆或部分电动车辆的第一特征信息的情况下确定各个电动车辆的全局最优的充放电策略。
此外，根据本发明的第二方面提供了一种用于电动车辆的充放电管理装置，所述装置可以包括信息获取模块、策略确定模块和输出模块。所述信息获取模块可以配置成获取所述电动车辆的第一特征信息以及电网的第二特征信息。所述策略确定模块可以配置成基于所述第一特征信息和所述第二特征信息确定所述电动车辆的充放电策略，其中，所述充放电策略对于所述电网的能量平衡以及所述电动车辆的电池的使用寿命和/或所述电动车辆的电池冷却能量消耗是全局最优的。所述输出模块可以配置成以控制信号的形式输出所述充放电策略。
在本发明的第二方面的一种优选实施方式中，所述策略确定模块还可以配置成基于所述第一特征信息和所述第二特征信息确定对于所述电网的能量平衡以及由充放电导致的费用或收益以及所述电动车辆的电池的使用寿命和/或所述电动车辆的电池冷却能量消耗全局最优的充放电策略。
此外，以上描述的根据本发明的第一方面的用于电动车辆的充放电管理方法的其他相应技术特征和技术效果同样适用于根据本发明的第二方面的用于电动车辆的充放电管理装置。
根据本发明的第二方面的用于电动车辆的充放电管理装置例如可以以软件形式或硬件形式或软件/硬件混合形式实现。
此外，根据本发明的第三方面提供了一种用于电动车辆的充放电管理控制器。在此，所述充放电管理控制器可以包括：处理器；存储器，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据本发明的第一方面所述的用于电动车辆的充放电管理方法的步骤。
此外，根据本发明的第四方面提供了一种用于电动车辆的充放电管理系统。所述充放电管理系统可以包括：根据本发明的第二方面所述的充放电管理装置或根据本发明的第三方面所述的充放电管理控制器；用于所述电动车辆的充放电设备。所述充放电设备可以具有控制单元和通信单元。在此，所述充放电设备可以不仅在能量流动意义上而且在信息交换意义上分别与电动车辆和电网连接。
在本发明的第四方面的一种优选实施方式中，所述充放电设备可以构 造为充电桩，尤其智能充电桩。
在本发明的第四方面的一种优选实施方式中，所述充放电设备可以借助于通信单元无线地和/或有线地从与其连接的电动车辆的电池管理单元获取充放电相关数据(例如，以上所述的第一特征信息)并且将其提供给电网的充放电管理控制器。
在本发明的第四方面的一种优选实施方式中，根据本发明的第二方面所述的充放电管理装置或根据本发明的第三方面所述的充放电管理控制器可以构造为云端的计算单元或者构造在云服务器上。
在本发明的第四方面的一种优选实施方式中，根据本发明的第二方面所述的充放电管理装置或根据本发明的第三方面所述的充放电管理控制器以及各个电动车辆也可以借助于任意合适的V2X技术彼此通信连接。
此外，根据本发明的第五方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现根据本发明的第一方面所述的用于电动车辆的充放电管理方法的步骤。
根据本发明的以上所述技术方案尤其具有以下优点：
1.根据本发明的技术方案能够兼顾电网和电动车辆的电池的优化运行，同时避免了损害电网或电动车辆的电池；
2.根据本发明的技术方案能够在更大程度上缓解电动车辆用户的里程焦虑；
3.根据本发明的技术方案无需增加额外的硬件开销；
4.根据本发明的技术方案能够容易地与现有电网设施和电动车辆充放电设施相结合并且尤其能够显著体现V2X技术以及云计算技术的技术优势。
附图说明
以下根据附图详细阐述本发明的优选实施例。本领域技术人员应理解的是，这些优选实施例仅仅是示例性的并且不意味着对本发明形成任何限制。
图1示出根据本发明的用于电动车辆的充放电管理方法的示意性流程图。
图2示出根据本发明的用于电动车辆的充放电管理装置的示意性框图。
具体实施方式
在此，示例性地描述以下场景：多个电动车辆分别与各自的充放电设备(例如，充电桩)连接，并且同时存在充放电需求。这些充放电设备不仅在能量流动意义上而且在信息交换意义上与电动车辆和电网连接。也就是说，一方面，这些充放电设备能够将从电网获取的电能提供给与其连接的电动车辆或者将与其连接的电动车辆的剩余电能回馈给电网。另一方面，这些充放电设备能够例如从与其连接的电动车辆的电池管理单元获取充放电相关数据并且将其提供给电网的管理控制器，所述管理控制器基于各个电动车辆的充放电相关数据和/或电网的运行数据(例如电网的当前供需数据)确定用于各个电动车辆中的每个电动车辆的充放电策略并且以控制信号的形式将所确定的充放电策略输出给各个电动车辆或充放电设备。在此，电动车辆不仅可以涉及纯电动车辆而且可以涉及混合动力车辆。
图1示出根据本发明的用于电动车辆的充放电管理方法的示意性流程图。
在第一方法步骤101中，获取所述电动车辆的第一特征信息以及所述电网的第二特征信息。
例如，所述电动车辆通过充放电设备与电网连接，由此能够从电网获取电能或向电网回馈电能。所述充当电设备例如构造为充电桩，其尤其具有控制单元和通信单元。所述通信单元能够以有线和/或无线的方式分别与电动车辆的电池控制单元以及电网的管理控制器连接。
可选择地，当电动车辆与充放电设备通过线缆建立连接时，获取电动车辆的当前的第一特征信息以及电网的当前的第二特征信息。
可选择地，在电动车辆与充放电设备通过线缆建立连接之后的预先确定的时刻，获取电动车辆的当前的第一特征信息以及电网的当前的第二特 征信息。在此，所述预先确定的时刻例如是由电动车辆的用户设置的充放电开始时刻。
电动车辆的第一特征信息可以包括电动车辆的电池特征信息。所述电池特征信息可以是与充放电相关的电池信息，例如包括电池模型和/或电池老化信息和/或电池荷电状态信息和/或电池温度信息和/或电池冷却需求信息。可以理解，所述电池特征信息还可以包括除以上列举的信息以外的其他与充放电相关的电池信息。
替代地或补充地，电动车辆的第一特征信息还可以包括电动车辆的预期行驶工况信息。在此，例如可以由在预先确定的持续时间期间采集的历史行驶工况数据求取或推测所述预期行驶工况信息。例如，所述预期行驶工况信息涉及所述电动车辆的预期行驶距离和/或预期行驶时间。例如，由预期行驶工况信息和电池模型可以计算在整个预期行驶工况过程中的电池预期放电电流。仅仅示例性地，第一电动车辆预期第二天早上8点出发行驶30km，而第二电动车辆预期第二天下午5点出发行驶100km。
替代地或补充地，所述第一特征信息还可以包括配属于所述至少一个电动车辆的充放电设备或者与所述电动车辆连接的充放电设备的充放电功率。
替代地或补充地，电动车辆的第一特征信息还可以包括电动车辆的用户的个性化数据。所述个性化数据例如可以包括通过电动车的用户预先设置的充放电开始时间和/或充放电深度和/或充放电功率，等等。替代地或补充地，所述个性化数据例如可以包括通过电动车的用户预先设置的未来驾驶行程信息。
电网的第二特征信息可以包括所述电网的当前供需信息。
在第二方法步骤102中，基于所述第一特征信息和所述第二特征信息确定所述电动车辆的充放电策略，其中，所述充放电策略对于所述电网的能量平衡以及所述电动车辆的电池的使用寿命和/或所述电动车辆的电池冷却能量消耗是全局最优的。
在此，所述充放电策略例如可以涉及相关电动车辆的充放电开始时间和/或充放电持续时间和/或充放电功率和/或充放电深度，等等。
例如，可以借助于数学模型在考虑给定的边界条件的情况下由第一特征信息和第二特征信息来确定各个电动车辆的全局最优的充放电策略。在此，所确定的充放电策略不追求针对各个目标任务的局部最优而是追求全部目标任务的全局最优。在此，这些目标任务即涉及电网的能量平衡、各个电动车辆的电池的使用寿命和电池冷却能量消耗。所述电池冷却能量消耗尤其涉及电池在通过充放电设备进行充放电期间和/或在车辆行驶期间的电池冷却能量消耗。
例如，可以基于经验公式由第一特征信息和第二特征信息来确定电动车辆的全局最优的充放电策略。
例如，以给各个目标任务分配(尤其不同的)优先级或权重。例如，可以将各个目标任务与相应权重乘积的总和作为全局优化的目标。在此，权重可以是预先确定的，或者可以由用户和/或电网运营机构设置。
例如，可以借助于动态规划算法(DP)或序列二次规划算法(SQP)来确定电动车辆的全局最优的充放电策略。
可选择地，作为目标任务还可以额外地考虑充放电费用或收益。具体而言，基于第一特征信息和第二特征信息确定对于电网的能量平衡以及由充放电导致的费用或收益以及各个电动车辆的电池的使用寿命和/或电池冷却能量消耗平衡全局最优的充放电策略。在此，所述第二特征信息尤其可以包括电网的不同时间的充放电费率信息。
例如，在涉及多个电动车辆的情况下，所确定的各个电动车辆的充放电策略可以是彼此相同的或者是彼此不同的，优选是彼此不同的。
在第三方法步骤103中，以控制信号的形式输出所述充放电策略。
例如，所述控制信号可以通过有线和/或无线的方式输出给各个电动车辆或充放电设备。充放电设备根据所述控制信号进行与其连接的电动车辆的充放电控制。
根据本发明的以上所述方法步骤的顺序仅仅是示例性的，所述顺序可以进行调整，只要不脱离本发明的总体技术构思。
图2示出根据本发明的用于电动车辆的充放电管理装置2的示意性框图。
根据本发明的用于电动车辆的充放电管理装置2例如包括信息获取模块201、策略确定模块202和输出模块203。
在此，所述信息获取模块201可以配置成获取所述电动车辆的第一特征信息以及电网的第二特征信息。所述策略确定模块202可以配置成基于所述第一特征信息和所述第二特征信息确定所述电动车辆的充放电策略，其中，所述充放电策略对于所述电网的能量平衡以及所述电动车辆的电池的使用寿命和/或所述电动车辆的电池冷却能量消耗平衡是全局最优的。所述输出模块203可以配置成以控制信号的形式分别向所述电动车辆输出所述充放电策略。
在此，所述充放电策略例如可以涉及相关电动车辆的充放电开始时间和/或充放电持续时间和/或充放电功率和/或充放电深度，等等。
可选择地，所述信息获取模块201还可以配置成当电动车辆与充放电设备通过线缆建立连接时获取电动车辆的当前的第一特征信息以及电网的当前的第二特征信息。
可选择地，所述信息获取模块201还可以配置成在电动车辆与充放电设备通过线缆建立连接之后的预先确定的时刻获取电动车辆的当前的第一特征信息以及电网的当前的第二特征信息。在此，所述预先确定的时刻例如是由电动车辆的用户设置的充放电开始时刻。
电动车辆的第一特征信息可以包括电动车辆的电池特征信息。所述电池特征信息可以是与充放电相关的电池信息，例如包括电池模型和/或电池老化信息和/或电池荷电状态信息和/或电池温度信息和/或电池冷却需求信息。可以理解，所述电池特征信息还可以包括除以上列举的信息以外的其他与充放电相关的电池信息。
替代地或补充地，电动车辆的第一特征信息还可以包括电动车辆的预期行驶工况信息。在此，所述预期行驶工况信息例如可以由在预先确定的时间期间的历史驾驶行驶数据求取或求取。
替代地或补充地，电动车辆的第一特征信息还可以包括电动车辆的用 户的个性化数据。所述个性化数据例如可以包括通过电动车的用户预先设置的充放电开始时间和/或充放电深度和/或充放电功率，等等。替代地或补充地，所述个性化数据例如可以包括通过电动车的用户预先设置的未来驾驶行程信息。
电网的第二特征信息可以包括所述电网的当前供需信息。
例如，所述策略确定模块202还可以配置成借助于数学模型在考虑给定的边界条件的情况下由第一特征信息和第二特征信息来确定各个电动车辆的全局最优的充放电策略。
例如，可以基于经验公式由第一特征信息和第二特征信息来确定各个电动车辆的全局最优的充放电策略。
例如，可以给各个目标任务分配(尤其不同的)优先级或权重。例如，可以将各个目标任务与相应权重乘积的总和作为全局优化的目标。
例如，所述策略确定模块202还可以配置成借助于动态规划算法(DP)或序列二次规划算法(SQP)来确定各个电动车辆的全局最优的充放电策略。
可选择地，所述策略确定模块202还可以配置成基于第一特征信息和第二特征信息确定对于电网的能量平衡以及由充放电导致的费用或收益以及各个电动车辆的电池的使用寿命和/或各个电动车辆的电池冷却能量消耗全局最优的充放电策略。在此，所述第二特征信息尤其可以包括电网的不同时间的充放电费率信息。
根据本发明的用于电动车辆的充放电管理装置2可以以软件形式或硬件形式或软件/硬件混合形式实现。
对于本领域技术人员而言，可以在不脱离本发明的精神的情况下对以上优选实施例进行各种变型或修改，这些变型或修改均不脱离本发明的范畴。

Claims (16)

  1. 一种用于电动车辆的充放电管理方法，所述方法包括以下步骤：
    获取所述电动车辆的第一特征信息以及电网的第二特征信息；
    基于所述第一特征信息和所述第二特征信息确定所述电动车辆的充放电策略，其中，所述充放电策略对于所述电网的能量平衡以及所述电动车辆的电池的使用寿命和/或所述电动车辆的电池冷却能量消耗是全局最优的；
    以控制信号的形式输出所述充放电策略。
  2. 根据权利要求1所述的充放电管理方法，其特征在于，
    所述第一特征信息包括电池特征信息，其中，所述电池特征信息包括电池模型和/或电池老化信息和/或电池荷电状态信息和/或电池温度信息和/或电池冷却需求信息。
  3. 根据权利要求1或2所述的充放电管理方法，其特征在于，
    所述第一特征信息还包括所述电动车辆的预期行驶工况信息。
  4. 根据权利要求1至3中任一项所述的充放电管理方法，其特征在于，
    所述第二特征信息包括所述电网的当前供需信息。
  5. 根据权利要求1至4中任一项所述的充放电管理方法，其特征在于，
    基于所述第一特征信息和所述第二特征信息确定对于所述电网的能量平衡以及由充放电导致的费用或收益以及所述电动车辆的电池的使用寿命和/或所述电动车辆的电池冷却能量消耗全局最优的充放电策略，其中，所述第二特征信息尤其包括所述电网的不同时间的充放电费率信息。
  6. 根据权利要求1至5中任一项所述的充放电管理方法，其特征在于，
    借助于动态规划算法或序列二次规划算法来确定所述充放电策略。
  7. 一种用于电动车辆的充放电管理装置，所述装置包括以下模块：
    信息获取模块，其配置成获取所述电动车辆的第一特征信息以及电网的第二特征信息；
    策略确定模块，其配置成基于所述第一特征信息和所述第二特征信息确定所述电动车辆的充放电策略，其中，所述充放电策略对于所述电网的能量平衡以及所述电动车辆的电池的使用寿命和/或所述电动车辆的电池冷却能量消耗是全局最优的；
    输出模块，其配置成以控制信号的形式输出所述充放电策略。
  8. 根据权利要求7所述的充放电管理装置，其特征在于，
    所述第一特征信息包括电池特征信息，其中，所述电池特征信息包括电池模型和/或电池老化信息和/或电池荷电状态信息和/或电池温度信息和/或电池冷却需求信息。
  9. 根据权利要求7或8所述的充放电管理装置，其特征在于，
    所述第一特征信息还包括所述电动车辆的预期行驶工况信息。
  10. 根据权利要求7至9中任一项所述的充放电管理装置，其特征在于，
    所述第二特征信息包括所述电网的当前供需信息。
  11. 根据权利要求7至10中任一项所述的充放电管理装置，其特征在于，
    所述策略确定模块还配置成基于所述第一特征信息和所述第二特征信息确定对于所述电网的能量平衡以及由充放电导致的费用或收益以及所述电动车辆的电池的使用寿命和/或所述电动车辆的电池冷却能量消耗全局最优的充放电策略，其中，所述第二特征信息尤其包括所述电网的不同时间的充放电费率信息。
  12. 根据权利要求7至11中任一项所述的充放电管理装置，其特征在 于，
    所述策略确定模块还配置成借助于动态规划算法或序列二次规划算法来确定所述充放电策略。
  13. 一种用于电动车辆的充放电管理控制器，其特征在于，所述控制器包括：
    处理器；
    存储器，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述的方法的步骤。
  14. 一种用于电动车辆的充放电管理系统，其特征在于，所述系统包括：
    根据权利要求7至12中任一项所述的充放电管理装置或根据权利要求13所述的控制器；
    用于所述电动车辆的充放电设备，其中，所述充放电设备具有控制单元和通信单元。
  15. 根据权利要求14所述的充放电管理系统，其特征在于，所述充放电管理装置或所述控制器构造为云端的计算单元。
  16. 一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至6中任一项所述的用于电动车辆的充放电管理方法的步骤。
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