CN102931696A - 一种电动汽车换电站充电调度方法 - Google Patents

Abstract

一种电动汽车换电站充电调度方法：S1每日末时刻调度部门将次日负荷预测发送至调度***，管理***计算次日24个时段的电池总容量的上下限以及充电功率的上下限，并上报至调度***；S2电动汽车换电站充电调度***接收到的数据传送至充电调度模型建立模块2；S3充电功率指令计算模块采用粒子群智能优化算法求解第i个换电站次日j时段充电功率P_ij,并经充电功率指令输出模块将第i个换电站次日j时段充电功率P_ij下发至第i个换电站管理***；S4电动汽车换电站管理***根据站内电池情况按照下发的充电功率指令进行充电。本发明既满足换电站充电需求又对电网负荷起到移峰填谷的作用，协调电网运行与电动汽车换电需求。

Description

一种电动汽车换电站充电调度方法

技术领域

本发明涉及一种电动汽车换电站的充电调度方法。

背景技术

面对能源和环境的压力，大力发展电动汽车，推进交通能源转型，已引起中国及世界主要发达国家政府的关注，各国均加大了对电动汽车的政策扶持力度。可以预计，未来将有大量电动汽车充电负荷接入电网。然而，大规模电动汽车无序的充电行为可能会造成“峰上加峰”的现象，加大电网峰谷差，对电网的稳定运行带来影响。

电动汽车换电站是指采用电池更换方式为电动汽车提供电能补给的场所，是一种重要的电动汽车能源供给方式。换电站可有效利用电网负荷低谷时段对标准电池箱进行集中有序充电，对电网负荷起到良好的移峰填谷作用；另一方面负荷低谷时电价便宜，也可以降低充电成本，提高车辆运行的经济性。因此，根据电网负荷曲线，按照电动汽车换电站充电的功率需求和能量需求特性，研究一种电动汽车换电站充电调度方法是十分必要的。目前国内建设的换电站尚未具有此种充电调度方法的运用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题，就是提供一种能有效解决无序充电行为造成的“峰上加峰”的现象、减小电网峰谷差、协调电网运行要求与电动汽车换电需求的电动汽车换电站充电调度方法。

解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：

一种电动汽车换电站充电调度方法，包括以下步骤：

S1每日末时刻电网调度部门将电网次日负荷预测曲线P_Lj（j=1,2，…，24）发送至电动汽车换电站充电调度***的数据接收模块1；与此同时，电动汽车换电站管理***计算次日24个时段的各时段站内电池总容量的上限和下限以及各时段充电功率的上下限，并将所得数据以及次日初始时刻电池容量也上报至电动汽车换电站充电调度***的数据接收模块1，即：第i个电动汽车换电站管理***将次日换电站i在j时段电池容量下限Q_ijmin、j时段电池容量上限Q_ijmax、j时段最小充电功率P_ijmin、j时段最大充电功率P_ijmax、次日初始时刻电池容量Q_i0发送至电动汽车换电站充电调度***数据接收模块1，电动汽车换电站充电调度***数据接收模块1共接收n座换电站数据；

S2电动汽车换电站充电调度***的数据接收模块1将接收到的数据传送至充电调度模型建立模块2，基于接收到的数据，充电调度模型建立模块2计算电网次日负荷预测曲线的日平均负荷P_av，将第i个换电站次日j时段充电功率P_ij作为待求解变量，将式

作为目标函数，将换电站i在j时段电池容量下限Q_ijmin、j时段电池容量上限Q_ijmax、j时段最小充电功率P_ijmin、j时段最大充电功率P_ijmax作为约束条件，将次日初始时刻电池容量Q_i0作为初始条件，建立电动汽车换电站充电调度数学模型；

S3充电功率指令计算模块3采用粒子群智能优化算法求解第i个换电站次日j时段充电功率P_ij,并经充电功率指令输出模块4将第i个换电站次日j时段充电功率P_ij下发至第i个换电站管理***；

S4所述电动汽车换电站管理***根据站内电池情况按照下发的充电功率指令进行充电。

所述的步骤S3包括如下子步骤：

S3-1）输入约束条件、初始条件和算法基本参数，按式

设置粒子位置并初始化粒子的位置和速度；

S3-2）根据约束条件修改粒子位置；

S3-3）计算粒子群的适应度(目标函数值)，记录粒子个体最好位置和群体最好位置；

S3-4）根据公式 $v_{\mathrm{Id}}^{k+1}=w{v}_{\mathrm{Id}}^k+c_1{\mathrm{rand}}_1^k({\mathrm{pbest}}_{\mathrm{Id}}^k-x_{\mathrm{Id}}^k)+c_2{\mathrm{rand}}_2^k({\mathrm{gbest}}_d^k-x_{\mathrm{Id}}^k)$ 和 $x_{\mathrm{Id}}^{k+1}=x_{\mathrm{Id}}^k+v_{\mathrm{Id}}^{k+1}$ 更新粒子速度和位置；

S3-5）检查粒子位置是否超过约束条件，是则返回步骤S3-2）；

S3-6）计算粒子群的适应度，更新并记录粒子最优位置和群体最优位置；

S3-7）判断是否达到设置的循环次数结束条件，是则停止计算，否则返回步骤S3-4）。

本方法原理：

电动汽车换电站管理方法，可根据以往换电站运行历史数据或换电车辆车流密度统计，计算次日各时段站内电池总容量的上限和下限以及各时段充电功率的上下限，以及将所述次日各时段站内电池总容量的上限和下限、各时段充电功率的上下限、次日初始时刻电池容量上报至电动汽车换电站充电调度***，并按照电动汽车换电站充电调度***下发的充电功率指令安排站内电池充电。

电动汽车换电站充电调度***，用于接收来自电网调度部门的次日负荷预测曲线，以及来自所述电动汽车换电站管理***的次日换电站各时段站内电池总容量的上限和下限、各时段充电功率的上下限以及次日初始时刻电池容量，计算次日各个换电站各时段的充电功率，并向所述电动汽车换电站管理***下发各时段的充电功率指令。

有益效果：本发明电动汽车换电站充电调度***根据电网负荷曲线，在满足换电站充电需求的前提下，对各个电动汽车换电站次日各时间段的充电功率进行调度，既满足换电站充电需求又对电网负荷起到移峰填谷的作用，协调电网运行与电动汽车换电需求。

附图说明

下面结合附图对本发明进一步说明。

图1为本调度***原理框图；

图2为电动汽车换电站充电调度方法程序流程框图；

图3为粒子群智能优化算法流程框图；

图4为经本方法改善的负荷曲线与原始曲线的对比图。

图中1为数据接收模块，2为充电调度模型建立模块，3为充电功率指令计算模块，4为充电功率指令输出模块。

具体实施方式

如图1、图2和图3所示，本发明的电动汽车换电站充电调度方法，包括以下步骤：

S1每日末时刻电网调度部门将电网次日负荷预测曲线P_Lj（j=1,2，…，24）发送至电动汽车换电站充电调度***的数据接收模块1；与此同时，电动汽车换电站管理***计算次日24个时段的各时段站内电池总容量的上限和下限以及各时段充电功率的上下限，并将所得数据以及次日初始时刻电池容量也上报至电动汽车换电站充电调度***的数据接收模块1，即：第i个电动汽车换电站管理***将次日换电站i在j时段电池容量下限Q_ijmin、j时段电池容量上限Q_ijmax、j时段最小充电功率P_ijmin、j时段最大充电功率P_ijmax、次日初始时刻电池容量Q_i0发送至电动汽车换电站充电调度***数据接收模块1，电动汽车换电站充电调度***数据接收模块1共接收n座换电站数据；

S2电动汽车换电站充电调度***的数据接收模块1将接收到的数据传送至充电调度模型建立模块2，基于接收到的数据，充电调度模型建立模块2计算电网次日负荷预测曲线的日平均负荷P_av，将第i个换电站次日j时段充电功率P_ij作为待求解变量，将式

作为目标函数，将换电站i在j时段电池容量下限Q_ijmin、j时段电池容量上限Q_ijmax、j时段最小充电功率P_ijmin、j时段最大充电功率P_ijmax作为约束条件，将次日初始时刻电池容量Q_i0作为初始条件，建立电动汽车换电站充电调度数学模型；

S3充电功率指令计算模块3采用粒子群智能优化算法求解第i个换电站次日j时段充电功率P_ij,并经充电功率指令输出模块4将第i个换电站次日j时段充电功率P_ij下发至第i个换电站管理***；

具体包括如下子步骤：

S3-1）输入约束条件、初始条件和算法基本参数，按式

设置粒子位置并初始化粒子的位置和速度；

S3-2）根据约束条件修改粒子位置；

S3-3）计算粒子群的适应度(目标函数值)，记录粒子个体最好位置和群体最好位置；

S3-4）根据公式 $v_{\mathrm{Id}}^{k+1}=w{v}_{\mathrm{Id}}^k+c_1{\mathrm{rand}}_1^k({\mathrm{pbest}}_{\mathrm{Id}}^k-x_{\mathrm{Id}}^k)+c_2{\mathrm{rand}}_2^k({\mathrm{gbest}}_d^k-x_{\mathrm{Id}}^k)$ 和 $x_{\mathrm{Id}}^{k+1}=x_{\mathrm{Id}}^k+v_{\mathrm{Id}}^{k+1}$ 更新粒子速度和位置；

S3-5）检查粒子位置是否超过约束条件，是则返回步骤S3-2）；

S3-6）计算粒子群的适应度，更新并记录粒子最优位置和群体最优位置；

S3-7）判断是否达到设置的循环次数结束条件，是则停止计算，否则返回步骤S3-4）。

S4电动汽车换电站管理***根据站内电池情况按照下发的充电功率指令进行充电。

算例

本算例以某地区电网次日负荷预测曲线P_Lj为例，如表1所示。区域内共接入最大电池容量为30MWh的换电站10座，各换电站在次日初始时刻(00:00时刻)的电池容量Q_i0均为13MWh。次日24个时段的各时段站内电池总容量上下限如表2、3所示，各站各时段最大充电功率如表4所示，各站各时段最小充电功率均为0。粒子群算法中取粒子数为20，最大循环次数为1000。表5为方法计算出的各电动汽车换电站次日各时段充电功率。图4为采用本充电调度方法后对次日负荷曲线的改善情况。

表1某地区调整前原始日负荷曲线

表2换电站电池容量上限

表3换电站电池容量下限

表4换电站各时刻最大充电功率

表5换电站有序充电计划（MW）

Claims (2)

1.一种电动汽车换电站充电调度方法，包括以下步骤：

S1每日末时刻电网调度部门将电网次日负荷预测曲线P_Lj（j=1,2，…，24）发送至电动汽车换电站充电调度***的数据接收模块（1）；与此同时，电动汽车换电站管理***计算次日24个时段的各时段站内电池总容量的上限和下限以及各时段充电功率的上下限，并将所得数据以及次日初始时刻电池容量也上报至电动汽车换电站充电调度***的数据接收模块（1），即：第i个电动汽车换电站管理***将次日换电站i在j时段电池容量下限Q_ijmin、j时段电池容量上限Q_ijmax、j时段最小充电功率P_ijmin、j时段最大充电功率P_ijmax、次日初始时刻电池容量Q_i0发送至电动汽车换电站充电调度***数据接收模块（1），电动汽车换电站充电调度***数据接收模块（1）共接收n座换电站数据；

S2电动汽车换电站充电调度***的数据接收模块（1）将接收到的数据传送至充电调度模型建立模块（2），基于接收到的数据，充电调度模型建立模块（2）计算电网次日负荷预测曲线的日平均负荷P_av，将第i个换电站次日j时段充电功率P_ij作为待求解变量，将式作为目标函数，将换电站i在j时段电池容量下限Q_ijmin、j时段电池容量上限Q_ijmax、j时段最小充电功率P_ijmin、j时段最大充电功率P_ijmax作为约束条件，将次日初始时刻电池容量Q_i0作为初始条件，建立电动汽车换电站充电调度数学模型；

S3充电功率指令计算模块（3）采用粒子群智能优化算法求解第i个换电站次日j时段充电功率P_ij,并经充电功率指令输出模块（4）将第i个换电站次日j时段充电功率P_ij下发至第i个换电站管理***；

S4所述电动汽车换电站管理***根据站内电池情况按照下发的充电功率指令进行充电。

2.根据权利要求1所述的电动汽车换电站充电调度方法，其特征是：所述的步骤S3包括如下子步骤：

S3-1）输入约束条件、初始条件和算法基本参数，按式

设置粒子位置并初始化粒子的位置和速度；

S3-2）根据约束条件修改粒子位置；

S3-3）计算粒子群的适应度，记录粒子个体最好位置和群体最好位置；

S3-4）根据公式 $v_{\mathrm{Id}}^{k+1}=w{v}_{\mathrm{Id}}^k+c_1{\mathrm{rand}}_1^k({\mathrm{pbest}}_{\mathrm{Id}}^k-x_{\mathrm{Id}}^k)+c_2{\mathrm{rand}}_2^k({\mathrm{gbest}}_d^k-x_{\mathrm{Id}}^k)$ 和 $x_{\mathrm{Id}}^{k+1}=x_{\mathrm{Id}}^k+v_{\mathrm{Id}}^{k+1}$ 更新粒子速度和位置；

S3-5）检查粒子位置是否超过约束条件，是则返回步骤S3-2）；

S3-6）计算粒子群的适应度，更新并记录粒子最优位置和群体最优位置；

S3-7）判断是否达到设置的循环次数结束条件，是则停止计算，否则返回步骤S3-4）。

Images