TW201615454A - 電動車最佳化充電排程系統 - Google Patents

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劉康弘
翁祥瑜
柯昭名
楊智偉
鄭宗杰
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行政院原子能委員會核能研究所
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Abstract

一種電動車最佳化充電排程系統，係用於進行電動車充電規劃，可於輸入資訊後即時產出資訊，其包括一最小化負載模組及一最小化成本模組所構成。藉此，透過規劃電動車充電時段，可大幅度降低總負載以及尖峰用電量之需求，此外可選擇最合適之電動車充電排序，配合在用電負載有限制之情況下，作有效率之電動車充電之電力調度，可在滿足限制總負載上限前提下，使電動車充電排程最佳化；在時間電價之情境下優先選擇優惠時段進行充電，以降低用電成本；並且在動態負載以及再生能源之情境下達到平穩負載用電之目標。

Description

電動車最佳化充電排程系統
本發明係有關於一種電動車最佳化充電排程系統，尤指涉及一種規劃電動車充電時段，可大幅度降低尖峰負載及用電成本，特別係指可滿足所有動態資訊之電動車最佳化充電排程系統。
電動車之發展係近年來熱門之議題，在石油能源短缺之情形下，汽車以電來代替石油之相關研究日漸蓬勃，各汽車大廠紛紛投入電動車之研發，其發展過程所衍生之議題中，電池充電問題首當其衝，由於電動車一接上電源就即刻充電，於尖峰時段時，若同時間、同區域需充電之電動車數量增加，易造成負載過高。
如中華民國專利編號：TW201321230 A1、TW201324402；及美國專利編號：US20120245750 A1等專利案，此等現有專利之假定情境為電動車於入場充電時以固定功率進行充電，惟若電動車充電時段與電網用電高峰時段重疊，則易造成用電總負載超過契約容量，而產生設備耗損或衍生額外費用支出之缺點。
如中華民國專利編號：TW201321230 A1、TW201324402；及美國專利編號：US8725306 B2、US20120245750 A1等專利案，此等現有專利之電動車排程系統均未納入動態負載預測、再生能源預測等情境，而此類情境恰為未來電動車連接至電網進行充放電之重要假設情境，因此，上述專利有無法因應情境變化進行排程調整之缺點。
現有專利案US8725306 B2，其雖然採用多權重方式進行排程，但該專利將固定尖峰負載視為一限制常數，因此，其電動車排程系統之運算結果僅能提供滿足限制之方案，未能持續進行排程最佳化，以求得正確之尖峰負載值。
如中華民國專利編號：TW201321230 A1、TW201324402；及美國專利編號：US20120245750 A1等專利案，此等現有專利之 專利討論範圍僅限於如何滿足電動車充電，並未考量時間電價情境，因此，如使用情境納入時間電價，則上述專利均無法求得最小化成本。
由上述可知，現有專利技術皆無法有效地 規劃電動車充電時段，故，ㄧ般習用者係無法符合使用者於實際使用時達到 大幅度降低尖峰負載及其用電成本之所需。
本發明之主要目的係在於，克服習知技藝所遭遇之上述問題並提供一種透過規劃電動車充電時段，可大幅度降低總負載以及尖峰用電量之需求，此外可選擇最合適之電動車充電排序，配合在用電負載有限制之情況下，作有效率之電動車充電之電力調度，可在滿足限制總負載上限前提下，使電動車充電排程最佳化；在時間電價之情境下優先選擇優惠時段進行充電，以降低用電成本；並且在動態負載以及再生能源之情境下達到平穩負載用電之目標者。
為達上述之目的，本發明提供一種採用派工法則排序及成本最小化排序計算出一套可滿足所有動態資訊之電動車最佳化充電排程系統，此方法係用於進行電動車充電規劃，可於輸入資訊後即時產出資訊，其包括：一最小化負載模組，係根據資料傳輸系統之電動車充電需求、動態負載預測、及再生能源預測， 透過總負載上限扣除該動態負載預測後加上該再生能源預測，得到可用電能，再透過該電動車充電需求 ，依照派工法則排序，計算有充電段數限制之充電站，或無充電段數限制之充電站之電能分配，選擇最合適之時段充電，使可用電能透過此排程作出電能分配最佳化，達到自動尋找尖峰負載最小化；以及一最小化成本模組，係根據資料傳輸系統之時間電價，透過成本最小化排序，依不同時段之電價金額，安排電動車在電價最便宜時段進行充電，以降低用電成本，達到電費成本最小化。
於本發明上述實施例中，該電動車充電需求係包含電動車預約數量、進場時間、離場時間、所需充電度數、及分類等級。
於本發明上述實施例中，該最小化負載模組係包括一可用電能單元、一派工法則排序單元、及一電能分配最佳化單元。
於本發明上述實施例中，該資料傳輸系統係為一雲端系統，該雲端系統自一使用者端之電動車顯示螢幕控制介面輸入該電動車充電需求至該最小化負載模組。
於本發明上述實施例中，該資料傳輸系統係為一雲端系統，該雲端系統透過智慧電網輸入該動態負載預測及該再生能源預測至該最小化負載模組。
於本發明上述實施例中，該資料傳輸系統係為一雲端系統，該雲端系統透過台灣電力公司輸入該時間電價至該最小化成本模組。
於本發明上述實施例中，該即時產出資訊係包含電動車之充電完成資訊、預估充電完成時間、調整電動車充電需求資訊、電動車累積充電量即時資訊、充電站輸出資訊、當天時間電價資訊、即時動態負載預測圖、即時再生能源預測圖、及電動車數量變化圖。
於本發明上述實施例中，該最小化成本模組係包括一成本最小化排序單元、及一電費成本最小化單元。
於本發明上述實施例中，該電動車最佳化充電排程系統係可於每一分鐘更新其排序，即時將產能作有效率之分配。
１００‧‧‧電動車最佳化充電排程系統
１０‧‧‧最小化負載模組
１１‧‧‧可用電能單元
１２‧‧‧派工法則排序單元
１３‧‧‧電能分配最佳化單元
２０‧‧‧最小化成本模組
２１‧‧‧成本最小化排序單元
２２‧‧‧電費成本最小化單元
３０‧‧‧雲端系統
５‧‧‧電動車
５１‧‧‧電動車顯示螢幕控制介面
６‧‧‧辦公大樓
７‧‧‧充電停車場
７１‧‧‧充電停車格
７２‧‧‧充電樁
８‧‧‧台灣電力公司
９‧‧‧智慧電網
第１圖，係本發明之電動車最佳化充電排程系統架構示意圖。
第２圖，係本發明之電動車充電需求示意圖。
第３圖，係本發明之電動車最佳化充電排程系統流程示意圖。
第４圖，係本發明之情境範例示意圖。
第５圖，係本發明藉由雲端系統得到電動車充電需求示意圖。
第６圖，係本發明藉由雲端系統得到時間電價、動態負載預測、及再生能源預測示意圖。
第７圖，係本發明以派工法則排序選擇最合適之時段充電示意圖。
請參閱『第１圖～第７圖』所示，係分別為本發明之電動車最佳化充電排程系統架構示意圖、本發明之電動車充電需求示意圖、本發明之電動車最佳化充電排程系統流程示意圖、本發明之情境範例示意圖、本發明藉由雲端系統得到電動車充電需求示意圖、本發明藉由雲端系統得到時間電價、動態負載預測、及再生能源預測示意圖、及本發明以派工法則排序選擇最合適之時段充電示意圖。如圖所示：本發明係一種電動車最佳化充電排程系統１００，係包括一最小化負載模組１０以及一最小化成本模組２０所構成。
該最小化負載模組１０係包括一可用電能單元１１、一派工法則排序單元１２、及一電能分配最佳化單元１３。該最小化負載模組１０係根據資料傳輸系統之電動車充電需求、動態負載預測、及再生能源預測，執行最小化尖峰負載。其中，該電動車充電需求如第２圖所示，係包含電動車預約數量、進場時間、離場時間、所需充電度數、及分類等級。
該最小化成本模組２０係包括一成本最小化排序單元２１、及一電費成本最小化單元２２。該最小化成本模組２０係根據資料傳輸系統之時間電價，執行最小化成本；其中，該資料傳輸系統係為一雲端系統３０。如是，藉由上述揭露之結構構成一全新之電動車最佳化充電排程系統１００。
當運用時，係透過本發明所提之電動車最佳化充電排程系統１００進行電動車充電規劃，其流程如第３圖所示，可於輸入包含電動車充電需求、動態負載預測、再生能源預測、及時間電價等資訊後，即時產出包含電動車充電完成資訊、電動車預估充電完成時間、調整電動車充電需求資訊、電動車累積充電量即時資訊、充電站輸出資訊（如充電樁輸出功率）、當天時間電價資訊、即時動態負載預測圖、即時再生能源預測圖、及電動車數量變化圖等資訊。
於一較佳實施範例中，電動車５於辦公大樓６上班、回家後於社區充電停車場７中，透過充電停車格７１上之充電樁７２進行電力之補給，如第４圖所示。電動車５使用者於一電動車顯示螢幕控制介面５１做電動車需求選擇，待電動車需求輸入完畢後資訊上傳至雲端系統３０，如第５圖所示；並透過台灣電力公司８及智慧電網９，將時間電價、動態負載預測、及再生能源預測資訊上傳至雲端系統３０，如第６圖所示。從第１、５及６圖顯示該電動車最佳化充電排程系統１００藉由該雲端系統３０得到電動車充電需求、動態負載預測、再生能源預測、及時間電價，其中該雲端系統３０係將電動車充電需求、動態負載預測、及再生能源預測 輸入至該最小化負載模組１０，而時間電價則 輸入至該最小化成本模組２０，藉以執行最佳化充電排程。
該最小化負載模組１０係透過總負載上限扣除動態負載預測後加上再生能源預測，得到可用電能。當電動車５輸入電動車充電需求後，進入到充電停車場７，依照派工法則排序，蒐集當天電動車預約數量，透過預約進場時間、預約離場時間、電動車充電度數需求、及客戶所屬之分類等級，計算有充電段數限制之充電站（如充電樁７２），或無充電段數限制之充電站之電能分配，選擇最合適之時段充電，如第７圖所示，使可用電能透過此排程作出電能分配最佳化，達到自動尋找尖峰負載最小化；接著，該最小化成本模組２０透過成本最小化排序，依不同時段之電價金額，安排電動車５在電價最便宜時段進行充電，以降低用電成本，達到電費成本最小化。如是，透過以上兩種排序計算出一套可滿足所有動態資訊之電動車最佳化充電排程系統。
本發明制定一套電動車最佳化充電排程系統，與一般電動車入場充電即以最高供應電量進行充電情形下之總負載比較，透過本系統可大幅度降低總負載以及尖峰用電量之需求，此外可配合在用電負載有限制之情況下，作有效率之電動車充電之電力調度；在時間電價之情境下優先選擇優惠時段進行充電；並且在動態負載以及再生能源之情境下達到平穩負載用電之目標。
藉此，本發明所提之電動車最佳化充電排程系統之特點包含有：
1. 在額定契約容量之情形下，能使尖峰負載不超過契約容量且同時能平穩負載。
2. 在額定契約容量之情形下，透過本系統判別能否滿足所有電動車需求。
3. 已知所有電動車充電需求（如電動車預約數量、進場時間、離場時間、所需充電度數、及分類等級等），透過本系統可自動尋找最小化之尖峰負載。
4. 在已知時間電價之情形下，透過本系統，依不同時段之電價金額，可安排電動車在電價最便宜時段進行充電，以降低用電成本。
5. 在已知動態負載預測之情形下，本系統可自動根據動態負載預測進行更新。
6. 在有再生能源情形下，可預測再生能源之電能，配合動態負載預測計算出能夠供應電動車使用之電能。
7. 本發明可於每一分鐘更新電動車最佳化充電排程系統之排序，即時將產能作有效率之分配。
綜上所述，本發明係一種電動車最佳化充電排程系統，可有效改善習用之種種缺點，透過規劃電動車充電時段，可大幅度降低總負載以及尖峰用電量之需求，此外可選擇最合適之電動車充電排序，配合在用電負載有限制之情況下，作有效率之電動車充電之電力調度，可在滿足限制總負載上限前提下，使電動車充電排程最佳化；在時間電價之情境下優先選擇優惠時段進行充電，以降低用電成本；並且在動態負載以及再生能源之情境下達到平穩負載用電之目標，進而使本發明之産生能更進步、更實用、更符合使用者之所須，確已符合發明專利申請之要件，爰依法提出專利申請。
惟以上所述者，僅為本發明之較佳實施例而已，當不能以此限定本發明實施之範圍；故，凡依本發明申請專利範圍及發明說明書內容所作之簡單的等效變化與修飾，皆應仍屬本發明專利涵蓋之範圍內。
100‧‧‧電動車最佳化充電排程系統
10‧‧‧最小化負載模組
11‧‧‧可用電能單元
12‧‧‧派工法則排序單元
13‧‧‧電能分配最佳化單元
20‧‧‧最小化成本模組
21‧‧‧成本最小化排序單元
22‧‧‧電費成本最小化單元
30‧‧‧雲端系統

Claims (9)

  1. 【第１項】
    一種電動車最佳化充電排程系統，係用於進行電動車充電規劃，可於輸入資訊後即時產出資訊，其包括：
    一最小化負載模組，係根據資料傳輸系統之電動車充電需求、動態負載預測、及再生能源預測， 透過總負載上限扣除該動態負載預測後加上該再生能源預測，得到可用電能，再透過該電動車充電需求 ，依照派工法則排序，計算有充電段數限制之充電站，或無充電段數限制之充電站之電能分配，選擇最合適之時段充電，使可用電能透過此排程作出電能分配最佳化，達到自動尋找尖峰負載最小化；以及
    一最小化成本模組，係根據資料傳輸系統之時間電價，透過成本最小化排序，依不同時段之電價金額，安排電動車在電價最便宜時段進行充電，以降低用電成本，達到電費成本最小化。
  2. 【第２項】
    依申請專利範圍第１項所述之電動車最佳化充電排程系統，其中，該電動車充電需求係包含電動車預約數量、進場時間、離場時間、所需充電度數、及分類等級。
  3. 【第３項】
    依申請專利範圍第１項所述之電動車最佳化充電排程系統，其中，該最小化負載模組係包括一可用電能單元、一派工法則排序單元、及一電能分配最佳化單元。
  4. 【第４項】
    依申請專利範圍第１項所述之電動車最佳化充電排程系統，其中，該資料傳輸系統係為一雲端系統，該雲端系統自一使用者端之電動車 顯示螢幕控制介面輸入該電動車充電需求至該最小化負載模組。
  5. 【第５項】
    依申請專利範圍第１項所述之電動車最佳化充電排程系統，其中，該資料傳輸系統係為一雲端系統，該雲端系統透過 智慧電網輸入該動態負載預測及該再生能源預測至該最小化負載模組。
  6. 【第６項】
    依申請專利範圍第１項所述之電動車最佳化充電排程系統，其中，該資料傳輸系統係為一雲端系統，該雲端系統透過 台灣電力公司輸入該時間電價至該最小化成本模組
  7. 【第７項】
    依申請專利範圍第１項所述之電動車最佳化充電排程系統，其中，該 即時產出資訊係包含電動車充電完成資訊、電動車 預估充電完成時間、調整電動車充電需求資訊、電動車累積充電量即時資訊、充電站輸出資訊、當天時間電價資訊、即時動態負載預測圖、即時再生能源預測圖、及電動車數量變化圖。
  8. 【第８項】
    依申請專利範圍第１項所述之電動車最佳化充電排程系統，其中，該最小化成本模組係包括一成本最小化排序單元、及一電費成本最小化單元。
  9. 【第９項】
    依申請專利範圍第１項所述之電動車最佳化充電排程系統，係可於每一分鐘更新其排序，即時將產能作有效率之分配。
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