CN117639036A - 一种充电桩的充放电规划方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及充电桩控制技术领域,提供一种充电桩的充放电规划方法及系统,方法包括:计算用户充电所需时间和规划可用时间,区分电力现货市场价格高于和低于分时电价的时间段;在充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值小于峰谷分时电价时,监测电力现货市场实时电价,在实时电价低于峰谷分时电价时进行充电,在实时电价高于峰谷分时电价时进行放电,并在实时时刻满足规划结束模型时进行持续充电;考虑用户充电量和用电时间,基于电力现货市场进行充放电规划预测的最佳情况,当预测能降低充电成本时再进行充放电规划,并根据实时充电情况调整充放电状态,在保障用户用电的前提下最大程度降低用户充电成本。
Description
技术领域
本发明涉及充电桩控制技术领域,尤其涉及一种充电桩的充放电规划方法及系统。
背景技术
由于不同用电时间段所耗的电力资源不同,供电成本差异大,现有技术中用户在充电桩充电的时间集中,导致用户用电成本较高。
发明内容
本发明提供了一种充电桩的充放电规划方法,用于解决现有技术中用户在充电桩充电的时间集中,导致用户用电成本较高的问题。
本发明第一方面提供了一种充电桩的充放电规划方法,包括:
获取用户需求充电量,根据用户需求充电量计算充电所需时间;获取用户用电时刻,计算当前时刻与用户用电时刻之间的规划可用时间;获取电力现货市场价格波动预测曲线,将预测曲线与峰谷分时电价进行比对,识别电力现货市场价格高于分时电价的时间段和电力现货市场价格低于分时电价的时间段;基于充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值,所述充放电规划电价预测模型具体为:
其中,ai为电力现货市场价格低于分时电价的时间,bi为电力现货市场价格高于分时电价的时间,T1为用户所需充电时间,T2为规划可用时间,为ai时间段对应的预测曲线电价,Pmin为预测电价最低值;
判断预测电价最低值是否小于峰谷分时电价,若是,则监测电力现货市场实时电价,在实时电价低于峰谷分时电价时进行充电,在实时电价高于峰谷分时电价时进行放电,并在实时时刻满足规划结束模型时进行持续充电,所述规划结束模型具体为:
其中,Ai为实际充电时间,Bi为实际放电时间,T3为距用户用电时刻剩余时间,T0为用户用电时刻,t0为实时时刻。
可选的,所述基于充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值,具体为:
获取温度预测曲线,并基于预置的充电效率与温度关系和放电效率与温度关系,生成充电效率预测曲线和放电效率预测曲线;
基于充电效率预测曲线和放电效率预测曲线对充放电规划电价预测模型进行修正,得到预测电价最低值,修正后的充放电规划电价预测模型具体为:
其中,为在ai时间对应的充电效率,/>为在bi时间对应的放电效率。
可选的,所述监测电力现货市场实时电价之后,还包括:监测用户电池实时所需充电量;
所述规划结束模型具体为:
其中,为在T3时间对应的充电效率,Q为用户电池实时所需充电量,W为充电桩充电功率。
本申请第二方面提供了一种充电桩的充放电规划系统,包括:
电价预测模块,用于获取用户需求充电量,根据用户需求充电量计算充电所需时间;获取用户用电时刻,计算当前时刻与用户用电时刻之间的规划可用时间;获取电力现货市场价格波动预测曲线,将预测曲线与峰谷分时电价进行比对,识别电力现货市场价格高于分时电价的时间段和电力现货市场价格低于分时电价的时间段;基于充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值,所述充放电规划电价预测模型具体为:
其中,ai为电力现货市场价格低于分时电价的时间,bi为电力现货市场价格高于分时电价的时间,T1为用户所需充电时间,T2为规划可用时间,为ai时间段对应的预测曲线电价,Pmin为预测电价最低值;
监测规划模块,用于判断预测电价最低值是否小于峰谷分时电价,若是,则监测电力现货市场实时电价,在实时电价低于峰谷分时电价时进行充电,在实时电价高于峰谷分时电价时进行放电,并在实时时刻满足规划结束模型时进行持续充电,所述规划结束模型具体为:
其中,Ai为实际充电时间,Bi为实际放电时间,T3为距用户用电时刻剩余时间,T0为用户用电时刻,t0为实时时刻。
可选的,所电价预测模块中,基于充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值,具体为:
获取温度预测曲线,并基于预置的充电效率与温度关系和放电效率与温度关系,生成充电效率预测曲线和放电效率预测曲线;
基于充电效率预测曲线和放电效率预测曲线对充放电规划电价预测模型进行修正,得到预测电价最低值,修正后的充放电规划电价预测模型具体为:
其中,为在ai时间对应的充电效率,/>为在bi时间对应的放电效率。
可选的,所述监测规划模块中,监测电力现货市场实时电价之后,还包括:监测用户电池实时所需充电量;
所述规划结束模型具体为:
其中,为在T3时间对应的充电效率,Q为用户电池实时所需充电量,W为充电桩充电功率。
本申请第三方面提供了一种充电桩的充放电规划方法设备,所述设备包括处理器以及存储器:
所述存储器用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给所述处理器;
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行本发明第一方面任一项所述的一种充电桩的充放电规划方法。
本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质用于存储程序代码,所述程序代码用于执行本发明第一方面任一项所述的一种充电桩的充放电规划方法。
从以上技术方案可以看出,本发明具有以下优点:考虑用户充电量和用电时间,基于电力现货市场进行充放电规划预测的最佳情况,当预测能降低充电成本时再进行充放电规划,并根据实时充电情况调整充放电状态,在保障用户用电的前提下最大程度降低用户充电成本。
附图说明
为了更清楚地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地介绍,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性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为一种充电桩的充放电规划方法的第一个流程图;
图2为一种充电桩的充放电规划方法的第二个流程图;
图3为一种充电桩的充放电规划系统结构图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,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、完整的描述,显然,下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而非全部的实施例。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它实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种充电桩的充放电规划方法,用于解决现有技术中用户在充电桩充电的时间集中,导致用户用电成本较高的问题。
实施例一:
请参阅图1,图1为本发明实施例提供的一种充电桩的充放电规划方法的第一个流程图。
S100,获取用户需求充电量,根据用户需求充电量计算充电所需时间;获取用户用电时刻,计算当前时刻与用户用电时刻之间的规划可用时间;获取电力现货市场价格波动预测曲线,将预测曲线与峰谷分时电价进行比对,识别电力现货市场价格高于分时电价的时间段和电力现货市场价格低于分时电价的时间段;基于充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值,所述充放电规划电价预测模型具体为:
其中,ai为电力现货市场价格低于分时电价的时间,bi为电力现货市场价格高于分时电价的时间,T1为用户所需充电时间,T2为规划可用时间,为ai时间段对应的预测曲线电价,Pmin为预测电价最低值;
需要说明的是,用户在使用充电桩时可以选择固定充电时长或选择固定充电量进行充电,例如选择充电时间为22:00-4:00或将电池从10kwh充至60kwh选择充电量为50kwh;在用户选择固定充电时长时,该固定充电时长的结束时间即可视为用户用电时刻,用户选择的固定充电时长能充入电池的总电量可能会大于用户电池充满的需求电量,因此可识别用户电池的需求充电量来计算充电所需的时间,在充电所需时间小于用户选择的固定充电时长时,则有多余的充电时间来进行充放电规划;而在用户选择固定充电量时,可将其选择的固定充电量设置为用户需求充电量,现有的充电桩在接通新能源汽车电池后能获取电池充满所需电量,用户则会依据该充满所需电量进行充电,根据充电桩的功率计算需求充电量的充电所需时间,而用户用电时刻可采用统一的预设时间例如8:00和22:00,或根据用户自己预设的用电时刻、习惯断电时间来确定;将用户用电时刻减去当前时刻或充电开始时刻可得到规划可用时间,即在本实施例的充放电规划方法需要基于这个规划可用时间的区间范围进行,不能超出这个时间范围影响用户正常用电或增加用户充电成本。
现有的电力收费模式主要为峰谷电价,即在高峰用电时收费标准高,低谷时用电收费标准低,但这个收费方法仍不够灵活,且仅支持用户购电;而电力现货市场着眼于电力的瞬时供需平衡,在给定的极短时段(如30min、15min、5min)内向用户提供电能的边际成本,提供实时电价,为提高电力削峰填谷的效果,工信部推动新能源汽车通过充电桩参加电力现货市场,使新能源汽车电池作为移动储能装置可在低买高卖降低自身用电成本的同时缓解电力供需关系;电力现货市场的电价主要根据一天24h的时间进行波动变化,且在不同季节有较大价格差异,因此本实施例根据近30天的电力现货市场的平均波动电价预设电力现货市场价格波动预测曲线,或是其他价格预测方法进行预测曲线的预设;
将电力现货市场价格波动预测曲线与峰谷分时电价进行比对,在电力现货市场价格低于分时电价的时间段,相比于用户原有峰谷分时电价的充电成本更低,规划对应时间段进行充电能降低成本;而在电力现货市场价格高于分时电价的时间段,相比于用户原有充电成本较高,不适合进行充电,反而可以售电赚取差价,进一步降低用电成本;因实际的电力现货市场实时电价与预测曲线会存在差异,因此基于充放电规划电价预测模型来对规划充放电后的用户用电成本进行预测,得到预测曲线下能规划充放电为用户降低得到的最低充电价格,并以此指导后续实际充电时的规划;
充放电规划电价预测模型中的三条算式分别对应了考虑用户充电量要求、规划用电时间不影响用户使用以及电力低买高卖的最大值,在同时满足这三点内容才能得到最优的规划方案;电力现货市场价格低于分时电价的总充电时间减去电力现货市场价格高于分时电价的总放电时间,得到的时间差即为实际充入用户电池内的电量,该电量需要满足用户的需求充电量要求,ai或bi分别对应了一个极短时段(如30min、15min、5min),ai和bi还反映了其具体所在的时间段,例如某个ai为在20:15-20:30的时间段间进行充电,在模型中ai或bi参与计算时仅体现其时段的时间长度;而总充电时间和总放电时间之和要小于等于规划可用时间,避免出现用户到充电桩取车时充电桩因规划充放电电量还未充满的情况,才能不影响用户使用;在满足这两点的情况下得到最低的平均电价。
S200,判断预测电价最低值是否小于峰谷分时电价,若是,则监测电力现货市场实时电价,在实时电价低于峰谷分时电价时进行充电,在实时电价高于峰谷分时电价时进行放电,并在实时时刻满足规划结束模型时进行持续充电,所述规划结束模型具体为:
其中,Ai为实际充电时间,Bi为实际放电时间,T3为距用户用电时刻剩余时间,T0为用户用电时刻,t0为实时时刻。
需要说明的是,前述步骤中得到的预测电价最低值是根据预测的实时电价计算的,仅能反映出规划充放电下能实现的最低充电成本,在该最低充电成本小于峰谷分时电价时才有规划充放电的意义,电力现货市场电价可能会出现低于分时电价的总时间都小于用户所需充电时间时,充放电规划电价预测模型中的第一项等式无法满足,也即该情况下电价最低值必然高于峰谷分时电价;
虽然在实际充放电规划中可能因实时电价的变化而出现偏差,但预测电价最低值仍能很大程度上反映出整体能实现的电价情况;在实际进行充放电调节时,可能会出现实时电价一直高于峰谷分时电价的情况,此时充电桩的规划算法根据规划结束模型和当前的实时时刻会进行判断,在实时时刻满足规划结束模型时,说明当前判断的时刻距离用户用电时刻的时间必须要全部用于充电,才能满足用户的需求充电量了,无法再去等待实时电价小于峰谷分时电价了,为避免影响用户用电以及满足用户充电需求,必须停止充放电规划充电桩进入持续充电的状态;而在实时时刻未满足规划结束模型时,说明还有时间可用于规划充放电,仍可以继续等待实时电价降低;规划结束模型中的第一项等式即保证充放电规划中满足用户的需求充电量,而第二项等式保证到用户用电时刻以完成充电。
本实施例中,通过获取用户需求充电量,根据用户需求充电量计算充电所需时间;获取用户用电时刻,计算当前时刻与用户用电时刻之间的规划可用时间;获取电力现货市场价格波动预测曲线,将预测曲线与峰谷分时电价进行比对,识别电力现货市场价格高于分时电价的时间段和电力现货市场价格低于分时电价的时间段;基于充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值;判断预测电价最低值是否小于峰谷分时电价,若是,则监测电力现货市场实时电价,在实时电价低于峰谷分时电价时进行充电,在实时电价高于峰谷分时电价时进行放电,并在实时时刻满足规划结束模型时进行持续充电;考虑用户充电量和用电时间,基于电力现货市场进行充放电规划预测的最佳情况,当预测能降低充电成本时再进行充放电规划,并根据实时充电情况调整充放电状态,在保障用户用电的前提下最大程度降低用户充电成本。
以上为本申请提供的一种充电桩的充放电规划方法的第一个实施例的详细说明,下面为本申请提供的一种充电桩的充放电规划方法的第二个实施例的详细说明。
实施例二:
本实施例中,进一步的提供了一种充电桩的充放电规划方法,请参见图2,前述步骤S100中,所述基于充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值,具体还包括步骤S101-S102,具体为:
S101,获取温度预测曲线,并基于预置的充电效率与温度关系和放电效率与温度关系,生成充电效率预测曲线和放电效率预测曲线;
需要说明的是,充电桩和用户电池的温度过高时为保证安全和元器件寿命会降低充电功率或暂停充电,导致影响充电效率,低温和高温都会对电池内部的材料性能和离子活性带来影响,动力电池不仅在低温下会出现续航里程缩减和充电时间延长的情况,高温环境下同样会影响充电效率和放电效率,因此环境温度很大程度会影响充电和放电的效率;温度预测曲线可通过气象局的天气预报获取,充电效率与温度关系和放电效率与温度关系可基于充电桩的型号和新能源汽车电池的平均效率综合计算后进行设置,因在一个时间段内的温度是波动的,本实施例可采用时间段内的平均温度值来对应整个时间段的充放电效率;温度预测曲线为温度和时间的对应关系,而与充放电电效率与温度关系是效率与温度的关系,将两种关系结合,即可将时间与效率结合起来,分别得到充电效率预测曲线和放电效率预测曲线,后续步骤中可根据充放电情况对应选择。
S102,基于充电效率预测曲线和放电效率预测曲线对充放电规划电价预测模型进行修正,得到预测电价最低值,修正后的充放电规划电价预测模型具体为:
其中,为在ai时间对应的充电效率,/>为在bi时间对应的放电效率;
需要说明的是,通过分析充放电的效率进行模型的修正,对充放电规划能实现的预测电价进行进一步的精确计算,避免因充放电效率导致的充放电规划错误,影响用户用电。
进一步的,在需要考虑充放电效率的情况下,步骤S200中,所述监测电力现货市场实时电价之后,还包括:监测用户电池实时所需充电量;
所述规划结束模型具体为:
其中,为在T3时间对应的充电效率,Q为用户电池实时所需充电量,W为充电桩充电功率。因需考虑充放电效率,如前述步骤直接计算充放电的时间并不能准确的反映用户电池充电情况,因此本实施例中充电桩直接与用户电池通信,获取实时电池充满所需充电量,通过充电桩的充电功率和效率来计算实际剩余充电的实际。
以上为本申请提供的第一方面的一种充电桩的充放电规划方法的详细说明,下面为本申请第二方面提供的一种充电桩的充放电规划系统的实施例的详细说明。
请参阅图3,图3为一种充电桩的充放电规划系统结构图。本实施例提供了一种充电桩的充放电规划系统,包括:
电价预测模块10,用于获取用户需求充电量,根据用户需求充电量计算充电所需时间;获取用户用电时刻,计算当前时刻与用户用电时刻之间的规划可用时间;获取电力现货市场价格波动预测曲线,将预测曲线与峰谷分时电价进行比对,识别电力现货市场价格高于分时电价的时间段和电力现货市场价格低于分时电价的时间段;基于充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值,所述充放电规划电价预测模型具体为:
其中,ai为电力现货市场价格低于分时电价的时间,bi为电力现货市场价格高于分时电价的时间,T1为用户所需充电时间,T2为规划可用时间,pai为ai时间段对应的预测曲线电价,Pmin为预测电价最低值;
监测规划模块20,用于判断预测电价最低值是否小于峰谷分时电价,若是,则监测电力现货市场实时电价,在实时电价低于峰谷分时电价时进行充电,在实时电价高于峰谷分时电价时进行放电,并在实时时刻满足规划结束模型时进行持续充电,所述规划结束模型具体为:
其中,Ai为实际充电时间,Bi为实际放电时间,T3为距用户用电时刻剩余时间,T0为用户用电时刻,t0为实时时刻。
进一步的,所电价预测模块10中,基于充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值,具体为:
获取温度预测曲线,并基于预置的充电效率与温度关系和放电效率与温度关系,生成充电效率预测曲线和放电效率预测曲线;
基于充电效率预测曲线和放电效率预测曲线对充放电规划电价预测模型进行修正,得到预测电价最低值,修正后的充放电规划电价预测模型具体为:
其中,为在ai时间对应的充电效率,/>为在bi时间对应的放电效率。
进一步的,所述监测规划模块20中,监测电力现货市场实时电价之后,还包括:监测用户电池实时所需充电量;
所述规划结束模型具体为:
其中,为在T3时间对应的充电效率,Q为用户电池实时所需充电量,W为充电桩充电功率。
本申请第三方面还提供了一种充电桩的充放电规划方法设备,包括处理器以及存储器:其中存储器用于存储程序代码,并将程序代码传输给处理器;处理器用于根据程序代码中的指令执行上述一种充电桩的充放电规划方法。
本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质用于存储程序代码,所述程序代码用于执行上述一种充电桩的充放电规划方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的装置和设备的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
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 (8)
1.一种充电桩的充放电规划方法,其特征在于包括:
获取用户需求充电量,根据用户需求充电量计算充电所需时间;获取用户用电时刻,计算当前时刻与用户用电时刻之间的规划可用时间;获取电力现货市场价格波动预测曲线,将预测曲线与峰谷分时电价进行比对,识别电力现货市场价格高于分时电价的时间段和电力现货市场价格低于分时电价的时间段;基于充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值,所述充放电规划电价预测模型具体为:
其中,ai为电力现货市场价格低于分时电价的时间,bi为电力现货市场价格高于分时电价的时间,T1为用户所需充电时间,T2为规划可用时间,pai为ai时间段对应的预测曲线电价,Pmin为预测电价最低值;
判断预测电价最低值是否小于峰谷分时电价,若是,则监测电力现货市场实时电价,在实时电价低于峰谷分时电价时进行充电,在实时电价高于峰谷分时电价时进行放电,并在实时时刻满足规划结束模型时进行持续充电,所述规划结束模型具体为:
其中,Ai为实际充电时间,Bi为实际放电时间,T3为距用户用电时刻剩余时间,T0为用户用电时刻,t0为实时时刻。
2.根据权利要求1所述的一种充电桩的充放电规划方法,其特征在于,所述基于充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值,具体为:
获取温度预测曲线,并基于预置的充电效率与温度关系和放电效率与温度关系,生成充电效率预测曲线和放电效率预测曲线;
基于充电效率预测曲线和放电效率预测曲线对充放电规划电价预测模型进行修正,得到预测电价最低值,修正后的充放电规划电价预测模型具体为:
其中,为在ai时间对应的充电效率,/>为在bi时间对应的放电效率。
3.根据权利要求2所述的一种充电桩的充放电规划方法,其特征在于,所述监测电力现货市场实时电价之后,还包括:监测用户电池实时所需充电量;
所述规划结束模型具体为:
其中,为在T3时间对应的充电效率,Q为用户电池实时所需充电量,W为充电桩充电功率。
4.一种充电桩的充放电规划系统,其特征在于,包括:
电价预测模块,用于获取用户需求充电量,根据用户需求充电量计算充电所需时间;获取用户用电时刻,计算当前时刻与用户用电时刻之间的规划可用时间;获取电力现货市场价格波动预测曲线,将预测曲线与峰谷分时电价进行比对,识别电力现货市场价格高于分时电价的时间段和电力现货市场价格低于分时电价的时间段;基于充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值,所述充放电规划电价预测模型具体为:
其中,ai为电力现货市场价格低于分时电价的时间,bi为电力现货市场价格高于分时电价的时间,T1为用户所需充电时间,T2为规划可用时间,为ai时间段对应的预测曲线电价,Pmin为预测电价最低值;
监测规划模块,用于判断预测电价最低值是否小于峰谷分时电价,若是,则监测电力现货市场实时电价,在实时电价低于峰谷分时电价时进行充电,在实时电价高于峰谷分时电价时进行放电,并在实时时刻满足规划结束模型时进行持续充电,所述规划结束模型具体为:
其中,Ai为实际充电时间,Bi为实际放电时间,T3为距用户用电时刻剩余时间,T0为用户用电时刻,t0为实时时刻。
5.根据权利要求4所述的一种充电桩的充放电规划系统,其特征在于,所电价预测模块中,基于充放电规划电价预测模型得到预测电价最低值,具体为:
获取温度预测曲线,并基于预置的充电效率与温度关系和放电效率与温度关系,生成充电效率预测曲线和放电效率预测曲线;
基于充电效率预测曲线和放电效率预测曲线对充放电规划电价预测模型进行修正,得到预测电价最低值,修正后的充放电规划电价预测模型具体为:
其中,为在ai时间对应的充电效率,/>为在bi时间对应的放电效率。
6.根据权利要求5所述的一种充电桩的充放电规划系统,其特征在于,所述监测规划模块中,监测电力现货市场实时电价之后,还包括:监测用户电池实时所需充电量;
所述规划结束模型具体为:
其中,为在T3时间对应的充电效率,Q为用户电池实时所需充电量,W为充电桩充电功率。
7.一种充电桩的充放电规划方法设备,其特征在于,所述设备包括处理器以及存储器:
所述存储器用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给所述处理器;
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-3任一项所述的一种充电桩的充放电规划方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质用于存储程序代码,所述程序代码用于执行权利要求1-3任一项所述的一种充电桩的充放电规划方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118288838A (zh) * | 2024-04-26 | 2024-07-05 | 江阴复睿技术有限公司 | 一种新能源汽车的智能充电方法、电子设备和存储介质 |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103679299A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-03-26 | 华北电力大学(保定) | 兼顾车主满意度的电动汽车最优峰谷分时电价定价方法 |
JP2015156195A (ja) * | 2014-02-21 | 2015-08-27 | 株式会社東芝 | 蓄電池制御装置およびその方法 |
WO2017077716A1 (ja) * | 2015-11-06 | 2017-05-11 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 充放電制御装置、充放電制御方法及びプログラム |
CN106773715A (zh) * | 2017-01-19 | 2017-05-31 | 钱胜利 | 基于电力现货价格预测与跟踪的储能运行控制方法及系统 |
CN109910671A (zh) * | 2019-03-11 | 2019-06-21 | 三峡大学 | 基于智能充电桩的电动汽车v2g控制方法 |
CN111422094A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-07-17 | 国网辽宁省电力有限公司大连供电公司 | 分布式充电桩的充放电协调优化控制方法 |
CN111681127A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-09-18 | 江苏大学 | 一种居民小区电动汽车有序充放电控制方法 |
CN113362103A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-09-07 | 电子科技大学 | 一种通过用户用电行为特征定制电网峰谷分时电价的方法 |
WO2022193395A1 (zh) * | 2021-03-17 | 2022-09-22 | 山东建筑大学 | 电力需求响应条件下基于充电桩的有序充电方法 |
CN115276001A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-11-01 | 南京富华新能科技有限公司 | 基于分时电价和发用电预测数据的经济运行能量管理方法 |
CN115513984A (zh) * | 2022-10-19 | 2022-12-23 | 阳光新能源开发股份有限公司 | 储能系统日前充放电功率的确定方法、装置、存储介质 |
WO2023010759A1 (zh) * | 2021-08-04 | 2023-02-09 | 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 | 基于配售电竞争态势下区域配电网网格化负荷区间预测方法 |
CN116663933A (zh) * | 2023-06-09 | 2023-08-29 | 广东电网有限责任公司 | 一种储能系统的充放电策略确定方法及系统 |
CN117060475A (zh) * | 2023-08-22 | 2023-11-14 | 阳光电源(南京)有限公司 | 一种新能源充电站的控制方法及相关设备 |
-
2023
- 2023-11-21 CN CN202311559459.0A patent/CN117639036B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103679299A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-03-26 | 华北电力大学(保定) | 兼顾车主满意度的电动汽车最优峰谷分时电价定价方法 |
JP2015156195A (ja) * | 2014-02-21 | 2015-08-27 | 株式会社東芝 | 蓄電池制御装置およびその方法 |
WO2017077716A1 (ja) * | 2015-11-06 | 2017-05-11 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 充放電制御装置、充放電制御方法及びプログラム |
CN106773715A (zh) * | 2017-01-19 | 2017-05-31 | 钱胜利 | 基于电力现货价格预测与跟踪的储能运行控制方法及系统 |
CN109910671A (zh) * | 2019-03-11 | 2019-06-21 | 三峡大学 | 基于智能充电桩的电动汽车v2g控制方法 |
CN111422094A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-07-17 | 国网辽宁省电力有限公司大连供电公司 | 分布式充电桩的充放电协调优化控制方法 |
CN111681127A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-09-18 | 江苏大学 | 一种居民小区电动汽车有序充放电控制方法 |
WO2022193395A1 (zh) * | 2021-03-17 | 2022-09-22 | 山东建筑大学 | 电力需求响应条件下基于充电桩的有序充电方法 |
CN113362103A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-09-07 | 电子科技大学 | 一种通过用户用电行为特征定制电网峰谷分时电价的方法 |
WO2023010759A1 (zh) * | 2021-08-04 | 2023-02-09 | 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 | 基于配售电竞争态势下区域配电网网格化负荷区间预测方法 |
CN115276001A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-11-01 | 南京富华新能科技有限公司 | 基于分时电价和发用电预测数据的经济运行能量管理方法 |
CN115513984A (zh) * | 2022-10-19 | 2022-12-23 | 阳光新能源开发股份有限公司 | 储能系统日前充放电功率的确定方法、装置、存储介质 |
CN116663933A (zh) * | 2023-06-09 | 2023-08-29 | 广东电网有限责任公司 | 一种储能系统的充放电策略确定方法及系统 |
CN117060475A (zh) * | 2023-08-22 | 2023-11-14 | 阳光电源(南京)有限公司 | 一种新能源充电站的控制方法及相关设备 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118288838A (zh) * | 2024-04-26 | 2024-07-05 | 江阴复睿技术有限公司 | 一种新能源汽车的智能充电方法、电子设备和存储介质 |
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Publication number | Publication date |
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