CN102709984B - 一种基于智能交通***的电动汽车充电路径规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于智能交通***的电动汽车充电路径规划方法，属于电力***运行和控制技术领域。首先，交通控制中心根据电动汽车信息，判断电动汽车是否需要充电。若需要，则提示车主需要充电。交通控制中心搜索电动汽车在最大里程内的所有充电站作为候选充电站，并计算电动汽车在每个充电站充电的概率。根据充电概率预测充电负荷，送至电力***调度中心，电力***调度中心计算每个充电站的允许最大充电功率，并将其送至交通控制中心。交通控制中心根据最大充电功率得到的出行及充电总时间排序，送至车主。本发明为电动汽车车主提供最佳充电路径，提高车主的出行效率。而且充电站的选取充分考虑了电力***的运行要求，保障了电力***的安全运行。

Description

一种基于智能交通***的电动汽车充电路径规划方法

技术领域

本发明涉及一种基于智能交通***的电动汽车充电路径规划方法，属于电力***运行和控制技术领域。

背景技术

国际通用的SAE J1772-2010标准规定了三种充电方式：用于慢速充电的“交流等级1”以及用于快速充电的“交流等级2”和“直流充电”。慢速充电主要在充电桩进行，充电时长为6～8个小时，适于长时间停车的电动汽车。快速充电主要在充电站进行，充电时长为15分钟～2小时，用于为行驶途中的电动汽车进行应急充电，车主希望充电站提供的充电功率为电动汽车所能接受的最大功率，以便尽快完成充电。然而，电动汽车充电可能在很多方面对电力***造成不利影响：如负荷过载，电压水平不合格和电能损耗增大等。当电动汽车大规模引入市场后，电动汽车快速充电的空间随机性可能导致不同充电站间负荷分布极不均匀，给电网的安全经济运行带来困难。本发明旨在利用空间信息解决这一问题。

与充电站电力需求相关的空间信息有两类：一是充电站在地理接线图中的位置；二是电动汽车的位置和速度。前者可以通过地理信息***（以下简称GIS）获取，后者可以通过全球卫星地位***（以下简称GPS）实时采集。GIS能够形成精确的电子地图。通过GIS和数据库的配合，驾驶者可以得到街道及其周边设施的直观显示；GPS是基于24颗卫星的用于定位和定时的导航***，车载GPS接收器也可以测出车速。GIS和GPS都是智能交通***（以下简称ITS）的有机组成部分。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于智能交通***的电动汽车充电路径规划方法，采用智能交通技术，以减小快速充电对电力***运行不利影响，有利于节约车主时间，又有助于提升电网安全性。

本发明提出的基于智能交通***的电动汽车充电路径规划方法，包括以下步骤：

（1）电动汽车将电动汽车信息发送至交通控制中心，电动汽车信息包括：出发点A、目的地B、初始电能状态E_soc0、电池容量E_B、出发时间t₀、电动汽车行驶的最大里程d_ran以及每单位电能行驶公里KPGe；交通控制中心根据接收的电动汽车信息，选定A、B两点之间的最短路径，最短路径的距离记为d_ABmin，选定离目的地B最近的充电站T，目的地B、充电站T之间的最短路径的距离记为d_BTmin；交通控制中心对电动汽车的电能状态进行判断：若d_ran>d_ABmin+d_BTmin，则判断电动汽车无需充电，若d_ran≤d_ABmin+d_BTmin，则提示驾驶者对电动汽车充电，则进行步骤（2）；

（2）交通控制中心根据最大里程d_ran，搜索电动汽车在最大里程内的所有充电站，作为电动汽车的候选充电站，记候选充电站的集合为C；交通控制中心分别搜索由A点到候选充电站集合中的每个充电站j再到目的地B的总时间，记t_j，其中：j∈C；

（3）设电动汽车在t₀时刻出发，根据步骤（2）获取电动汽车到达所有候选充电站的总时间t_j，得到电动汽车在任意一个候选充电站j充电的概率p_j，

j∈C，其中，s为充电站总数；

（4）根据上述充电概率p_j，交通控制中心计算电动汽车在充电站j充电的预测充电功率为：

P_j=p_j·P_EV·

其中：P_EV为电动汽车车主期望的最大充电功率；

（5）交通控制中心计算电动汽车到达候选充电站j所需时间

所需充电时间

以及电动汽车在候选充电站j充电的负荷预测L_j(t)；

$t_j^{\mathrm{arr}}=t_0+\frac{d_j^{\min }}{v_j};$

$t_j^{\mathrm{dur}}=\frac{E_B-(E_{\mathrm{SOC}0}-d_j^{\min }/\mathrm{KPEe})}{P_{\mathrm{EV}}}.$

其中v_j为交通控制中心测定的电动汽车出发点到候选充电站路径上的车流速度，

为电动汽车到达充电站j的最短路径的距离；

（6）重复步骤（1）－（5），交通控制中心将所有电动汽车在候选充电站j的负荷预测叠加，得到充电站j的总充电负荷预测

并将该总充电负荷预测发送至电力***调度中心；

（7）电力***调度中心根据接收的充电负荷预测

以及电力***调度中心的电力***数据库中充电站j所属的电网负荷点的负荷预测

计算每个充电站j的最大充电功率

$P_j^{\max }\left(t\right)=\max \{P_{\mathrm{EV}},L_j^{\max }\left(t\right)-L_j^O\left(t\right)-L_j^T\left(t\right)\}$

其中

为从电力***数据库中读取的充电站j所属的电网负荷点的允许最大充电功率；

（8）重复步骤（1）－（7），电力***调度中心分别计算所有电动汽车在最大里程内的每个充电站的允许最大充电功率

并将最大充电功率

发送至交通控制中心；

（9）交通控制中心根据最大充电功率

分别对每个电动汽车的充电时间进行修正，得到修正后的充电时间

交通控制中心计算每个电动汽车从出发点到目的地所需时间和充电所需时间的总时间

并将总时间

发送至电力***调度中心：

（10）电力***调度中心根据接收的总时间

分别计算每个电动汽车到第j个充电站充电的概率为：

并进而分别计算每个电动汽车在充电站j充电的充电功率P_j′和负荷预测L_j′(t)为：

$P_j^{\′}=p_j^{\′}\·P_j^{\max }\left(t_0\right),j\∈C$

（11）电力***调度中心将所有电动汽车在候选充电站j的负荷预测叠加，得到充电站j的总充电负荷预测

并将该总充电负荷预测叠加到电力***的负荷预测

中，用于计算步骤（7）中充电站j所属的电网负荷点的负荷预测

$L_j^O\left(t\right)=L_j^{O,\mathrm{old}}\left(t\right)+L_j^{T\′}\left(t\right)$

其中

为出发时间t₀时刻前电力***数据库中的充电站j所属的电网负荷点的负荷预测；

（12）交通控制中心将上述步骤（9）得到的总时间

进行从小到大排序，并将排序结果通过图形界面展示给电动汽车的车主。

本发明提出的基于智能交通***的电动汽车充电路径规划方法，其特点和优点是：

当电动汽车成为主要交通工具后，车主和电力***面临新问题。一方面，车主需要考虑如何选择一个最佳充电站和充电路径，使出行和充电的总时间花费最短；另一方面，电力***需要避免电动汽车大量集中在某一座充电站充电造成其过载和电压水平过低。本发明方法可以解决上述问题，为电动汽车车主提供一条最佳充电路径，有利于节约车主的时间，提高车主的出行效率。而且充电站的选取充分考虑了电力***的运行要求，避免电力拥塞的现象，保障了电力***的安全运行。

附图说明

图1是使用本发明方法的***框图。

图2是本发明方法中电动汽车的出发点、目的地、充电站、最短路径等的方位示意图。

具体实施方式

本发明提出的基于智能交通***的电动汽车充电路径规划方法，其***框图如图1所示，其方法包括以下步骤：

（1）电动汽车将电动汽车信息发送至交通控制中心，电动汽车信息包括：出发点A、目的地B、初始电能状态E_soc0、电池容量E_B、出发时间t₀、电动汽车行驶的最大里程d_ran以及每单位电能行驶公里KPGe；交通控制中心根据接收的电动汽车信息，选定A、B两点之间的最短路径，最短路径的距离记为d_ABmin，选定离目的地B最近的充电站T，目的地B、充电站T之间的最短路径的距离记为d_BTmin；交通控制中心对电动汽车的电能状态进行判断：若d_ran>d_ABmin+d_BTmin，则判断电动汽车无需充电，若d_ran≤d_ABmin+d_BTmin，则提示驾驶者对电动汽车充电，则进行步骤（2）。上述电动汽车的出发点、目的地、充电站、最短路径等的方位示意图如图2所示；

（2）交通控制中心根据最大里程d_ran，搜索电动汽车在最大里程内的所有充电站，作为电动汽车的候选充电站，记候选充电站的集合为C；交通控制中心分别搜索由A点到候选充电站集合中的每个充电站j再到目的地B的总时间，记t_j，其中：j∈C；

（3）设电动汽车在t₀时刻出发，根据步骤（2）获取电动汽车到达所有候选充电站的总时间t_j，得到电动汽车在任意一个候选充电站j充电的概率p_j，

j∈C，其中，s为充电站总数；

（4）根据上述充电概率p_j，交通控制中心计算电动汽车在充电站j充电的预测充电功率为：

P_j=p_j·P_EV·

其中：P_EV为电动汽车车主期望的最大充电功率；

（5）交通控制中心计算电动汽车到达候选充电站j所需时间

所需充电时间以及电动汽车在候选充电站j充电的负荷预测L_j(t)；

$t_j^{\mathrm{arr}}=t_0+\frac{d_j^{\min }}{v_j};$

$t_j^{\mathrm{dur}}=\frac{E_B-(E_{\mathrm{SOC}0}-d_j^{\min }/\mathrm{KPEe})}{P_{\mathrm{EV}}}.$

其中v_j为交通控制中心测定的电动汽车出发点到候选充电站路径上的车流速度，

为电动汽车到达充电站j的最短路径的距离；

（6）重复步骤（1）－（5），交通控制中心将所有电动汽车在候选充电站j的负荷预测叠加，得到充电站j的总充电负荷预测

并将该总充电负荷预测发送至电力***调度中心；

（7）电力***调度中心根据接收的充电负荷预测

以及电力***调度中心的电力***数据库中充电站j所属的电网负荷点的负荷预测计算每个充电站j的最大充电功率

$P_j^{\max }\left(t\right)=\max \{P_{\mathrm{EV}},L_j^{\max }\left(t\right)-L_j^O\left(t\right)-L_j^T\left(t\right)\}$

其中

为从电力***数据库中读取的充电站j所属的电网负荷点的允许最大充电功率；

（8）重复步骤（1）－（7），电力***调度中心分别计算所有电动汽车在最大里程内的每个充电站的允许最大充电功率

并将最大充电功率

发送至交通控制中心；

（9）交通控制中心根据最大充电功率

分别对每个电动汽车的充电时间进行修正，得到修正后的充电时间

交通控制中心计算每个电动汽车从出发点到目的地所需时间和充电所需时间的总时间

并将总时间

发送至电力***调度中心：

（10）电力***调度中心根据接收的总时间

分别计算每个电动汽车到第j个充电站充电的概率为：

并进而分别计算每个电动汽车在充电站j充电的充电功率P_j′和负荷预测L_j′(t)为：

$P_j^{\′}=p_j^{\′}\·P_j^{\max }\left(t_0\right),j\∈C$

（11）电力***调度中心将所有电动汽车在候选充电站j的负荷预测叠加，得到充电站j的总充电负荷预测

并将该总充电负荷预测叠加到电力***的负荷预测中，用于计算步骤（7）中充电站j所属的电网负荷点的负荷预测

$L_j^O\left(t\right)=L_j^{O,\mathrm{old}}\left(t\right)+L_j^{T\′}\left(t\right)$

其中

为出发时间t₀时刻前电力***数据库中的充电站j所属的电网负荷点的负荷预测；

（12）交通控制中心将上述步骤（9）得到的总时间

进行从小到大排序，并将排序结果通过图形界面展示给电动汽车的车主。

Claims (1)

1.一种基于智能交通***的电动汽车充电路径规划方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

（1）电动汽车将电动汽车信息发送至交通控制中心，电动汽车信息包括：出发点A、目的地B、初始电能状态E_soc0、电池容量E_B、出发时间t₀、电动汽车行驶的最大里程d_ran以及每单位电能行驶公里KPGe；交通控制中心根据接收的电动汽车信息，选定A、B两点之间的最短路径，最短路径的距离记为d_ABmin，选定离目的地B最近的充电站T，目的地B、充电站T之间的最短路径的距离记为d_BTmin；交通控制中心对电动汽车的电能状态进行判断：若d_ran＞d_ABmin+d_BTmin，则判断电动汽车无需充电，若d_ran≤d_ABmin+d_BTmin，则提示驾驶者对电动汽车充电，则进行步骤（2）；

（2）交通控制中心根据最大里程d_ran，搜索电动汽车在最大里程内的所有充电站，作为电动汽车的候选充电站，记候选充电站的集合为C；交通控制中心分别搜索由A点到候选充电站集合中的每个充电站j再到目的地B的总时间，记t_j，其中：j∈C；

（3）设电动汽车在t₀时刻出发，根据步骤（2）获取电动汽车到达所有候选充电站的总时间t_j，得到电动汽车在任意一个候选充电站j充电的概率p_j，j∈C，其中，s为充电站总数；

（4）根据上述充电概率p_j，交通控制中心计算电动汽车在充电站j充电的预测充电功率为：

P_j=p_j·P_EV

其中：P_EV为电动汽车车主期望的最大充电功率；

（5）交通控制中心计算电动汽车到达候选充电站j所需时间

所需充电时间

以及电动汽车在候选充电站j充电的负荷预测L_j(t)；

$t_j^{\mathrm{arr}}=t_0+\frac{d_j^{\min }}{v_j};$

$t_j^{\mathrm{dur}}=\frac{E_B-(E_{\mathrm{SOC}0}-d_j^{\min }/\mathrm{KPGe})}{P_{\mathrm{EV}}}.$

其中v_j为交通控制中心测定的电动汽车出发点到候选充电站路径上的车流速度，

为电动汽车到达充电站j的最短路径的距离；

（6）重复步骤（1）－（5），交通控制中心将所有电动汽车在候选充电站j的负荷预测叠加，得到充电站j的总充电负荷预测并将该总充电负荷预测发送至电力***调度中心；

（7）电力***调度中心根据接收的充电负荷预测

以及电力***调度中心的电力***数据库中充电站j所属的电网负荷点的负荷预测计算每个充电站j的最大充电功率

$P_j^{\max }\left(t\right)=\max \{P_{\mathrm{EV}},L_j^{\max }\left(t\right)-L_j^O\left(t\right)-L_j^T\left(t\right)\}$

其中

为从电力***数据库中读取的充电站j所属的电网负荷点的允许最大充电功率；

（8）重复步骤（1）－（7），电力***调度中心分别计算所有电动汽车在最大里程内的每个充电站的允许最大充电功率

并将最大充电功率

发送至交通控制中心；

（9）交通控制中心根据最大充电功率

分别对每个电动汽车的充电时间进行修正，得到修正后的充电时间

$t_j^{{\mathrm{dur}}^{\′}}=\frac{E_B-(E_{\mathrm{SOC}0}-d_j^{\min }/\mathrm{KPGe})}{P_j^{\max }\left(t_0\right)},$

交通控制中心计算每个电动汽车从出发点到目的地所需时间和充电所需时间的总时间

并将总时间

发送至电力***调度中心：

（10）电力***调度中心根据接收的总时间

分别计算每个电动汽车到第j个充电站充电的概率为：

并进而分别计算每个电动汽车在充电站j充电的充电功率P_j′和负荷预测L_j′(t)为：

${P_j}^{\′}={p_j}^{\′}\·P_j^{\max }\left(t_0\right),j\∈C$

（11）电力***调度中心将所有电动汽车在候选充电站j的负荷预测叠加，得到充电站j的总充电负荷预测

并将该总充电负荷预测叠加到电力***的负荷预测

中，用于计算步骤（7）中充电站j所属的电网负荷点的负荷预测

$L_j^O\left(t\right)=L_j^{O,\mathrm{old}}\left(t\right)+L_j^{T\′}\left(t\right)$

其中

为出发时间t₀时刻前电力***数据库中的充电站j所属的电网负荷点的负荷预测；

（12）交通控制中心将上述步骤（9）得到的总时间

进行从小到大排序，并将排序结果通过图形界面展示给电动汽车的车主。

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