CN107745650A - 一种基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电控制方法，根据电动汽车充电特性及用户出行***抑电网负荷峰谷差的目的，保证了用户的经济性及电网的稳定性，最后通过搭建基于MATLAB的CPLEX求解此两阶段优化模型，求解速率快，效率较高，且有效降低无序充电对电网的影响，实现电动汽车的有序充电控制。

Description

一种基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电控制方法
技术领域
本发明属于电动汽车技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电控制方法。
背景技术
为了降低传统燃油汽车对环境的污染及减少对石油资源的消耗，电动汽车因此得到了迅速的发展。电动汽车在节能减排、遏制气候变暖等方面有着传统燃油汽车无法比拟的优势，但电动汽车的充电地点和充电时间均具有一定分散性及随机性，随着电动汽车的保有量快速提高，这势必会对电网的运行带来不可忽视的影响，因此需要对充电行为进行有序控制。
针对电动汽车的有序充电，国内外学者开展了大量的研究。文献“李秋硕，肖湘宁，郭静.电动汽车有序充电方法研究.电网技术，2012，36(12)：32-38.”提出了顾及电网网损的电动汽车有序充电方法，对电网负荷的最大值及最小值进行优化，从而降低电网负荷峰谷差。虽然此方案在一定程度上保证了电网的安全运行，却没有考虑电动汽车的充电经济性。
文献“孙晓明，王玮，苏粟.基于分时电价的电动汽车有序充电控制策略设计[J].电力***自动化，2013，37(1)：191-195.”中，则提出了一种以电动汽车充电费用最低及充电开始时间最早为目标的充电策略，并且对分时电价时段重新进行划分，从而提高电动汽车用户对有序充电的响应程度。但是此方案会导致大量的电动汽车集中在夜间电价谷时段进行充电，容易产生新的负荷尖峰，影响电网的安全运行。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电控制方法，在满足电动汽车充电需求的前提下，尽可能地提高电网运行的稳定性及电动汽车充电的经济性的问题，通过建立多目标优化模型，以减弱大规模电动汽车无序充电给电网带来的冲击。
为实现上述发明目的，本发明一种基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、综合电动汽车充电特性及用户出行习惯因素，建立电动汽车无序充电负荷模型；
设电动汽车充电以恒定功率充电；
设用户日行驶里程R的概率密度函数服从于对数正态分布，即：
设用户抵达时间Tb的概率密度函数服从于正态分布，即：
其中，μs为正态分布的均值，σs为标准差；
设最后一次行程结束时刻即为开始充电时间，根据充电功率、用户日行驶里程R和用户到达时间T，建立电动汽车无序充电负荷模型；
其中，Tc为充电时长，B为电动汽车的电池容量，η为充电效率，p为电动汽车的充电功率，SOC为电动汽车的起始充电时的荷电状态，Rm为电动汽车电池充满后可以行驶的里程数；
(2)、分阶段建立优化模型，进而调整电动汽车的充电负荷；
(2.1)、建立第一阶段的优化模型
以电动汽车总充电费用最低为目标，建立第一阶段的最低充电费用模型：
F1是第一阶段电动汽车用户总充电费用；pi,k是第i辆电动汽车在第k时段的充电功率；Qk为第k时段的分时电价；ui,k为第i辆车在第k时段的充电状态，电动汽车若处于充电状态则为1，否则为0；把每天分成96个时间段，每时段15分钟，T是时间段总数，Δt是每个时段的时长；N是配电网中电动汽车的保有量；
建立第一阶段的充电约束模型：
充电时间的约束：Tc≤Td-Tb；
其中，Tb为电动汽车的抵达时间，Td为电动汽车预计要的离开时间；
总充电量不变的约束：
其中，和Pi,sum分别是有序充电引导前后第i辆电动汽车每天的充电量；
充电需求约束：
其中，t表示开始充电时刻，SOCi,t表示第i辆电动汽车在t时刻的荷电状态；
(2.2)、建立第二阶段的优化模型
以配电网负荷峰谷差最小为目标，并以最低充电费用模型为基础，建立第二阶段的负荷波动模型：
minEp-v＝maxEk-minEk
其中，Ep-v是配电网负荷峰谷差，Ek是配电网的负荷；
建立第二阶段负荷波动的约束模型：
总充电费用最低约束：
其中，F1 *为第一阶段优化求解得到的最低充电费用，第二阶段优化时要保证第一阶段的充电费用最低；
充电时间约束：Tc≤Td-Tb；
总充电量不变约束：
充电需求约束：
(3)、利用CPLEX算法对上述优化模型进行求解，得出电动汽车最优有序充电方案；
每当有电动汽车接入充电***后，***会自动获取电动汽车的抵达时间Tb、电池剩余电量SOC以及电池总容量B，再根据步骤(1)建立的电动汽车无序充电负荷模型计算出此辆电动汽车的充电时长；
充电***要求用户先输入预计的离开时间Td和充电结束时的期望电量SOCe，***再预判出该辆电动汽车离开时能否达到用户的期望电量，如果不能则会提醒用户重新输入；如果该辆电动汽车离开时达到用户的期望电量，则会询问用户是否参加有序充电调节，保证用户自由选择的权利；
若用户不参与有序充电调节，则可以立即开始充电，但立即充电会要承担较高的电费；若用户参与有序充电调节，则通过上述的两阶段优化模型及相应的约束条件求解出此辆电动汽车的最优充电方案，并确定充电计划且在下一时段开始充电。
本发明的发明目的是这样实现的：
本发明一种基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电控制方法，根据电动汽车充电特性及用户出行***抑电网负荷峰谷差的目的，保证了用户的经济性及电网的稳定性，最后通过搭建基于MATLAB的CPLEX求解此两阶段优化模型，求解速率快，效率较高，且有效降低无序充电对电网的影响，实现电动汽车的有序充电控制。
同时，本发明一种基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电控制方法还具有以下有益效果：
(1)、本发明在满足电动汽车基本充电需求的情况下，不仅可以减少电网负荷的峰谷差，还能降低电动汽车的充电费用；
(2)、通过两阶段优化模型可以弥补传统单一优化可能导致的电动汽车在谷电价起始时段集中进行充电的情况，减少负荷峰谷差可以保证电力***稳定运行，降低充电费用可以减小用户开支，这样对电网及用户两方均有利。
附图说明
图1是本发明基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电控制方法流程图；
图2是本发明实施例电动汽车无序充电负荷曲线；
图3是本发明实施例经过第一阶段优化后的负荷曲线；
图4是本发明实施例经过第二阶段优化后的负荷曲线。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。
实施例
图1是本发明基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电控制方法流程图。
在本实施例中，如图1所示，本发明一种基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电控制方法，包括以下步骤：
S1、初始化虚拟充电站；
S2、判断是否有电动汽车接入充电站，当有电动汽车接入充电站后，***会自动获取电动汽车的抵达时间Tb、电池剩余电量SOC以及电池总容量B；
S3、充电站要求用户先输入预计的离开时间Td和充电结束时的期望电量SOCe，***再预判出该辆电动汽车离开时能否达到用户的期望电量，如果不能则会提醒用户重新输入；如果该辆电动汽车离开时达到用户的期望电量，则会询问用户是否参加有序充电调节，保证用户自由选择的权利；
若用户不参与有序充电调节，则可以立即开始充电，但立即充电会要承担较高的电费；若用户参与有序充电调节，则进入步骤S4；
S4、计算最优充电方案，确定充电计划；
S4.1、综合电动汽车充电特性及用户出行习惯因素，建立电动汽车无序充电负荷模型；
在本实施例中，在用户的出行习惯方面，本实施例将采用2016年北京交通发展研究院发布的数据，然后对数据进行拟合处理，从而得出汽车的日行驶里程及抵达时间的概率密度函数；
下面我们对模型具体建立过程进行详细描述：
设电动汽车充电以恒定功率充电；
设用户日行驶里程R的概率密度函数服从于对数正态分布，即：
其中，μn为对数正态分布的均值，σn为标准差；在本实施例中，μn＝2.98，σn＝1.14；
设用户抵达时间Tb的概率密度函数服从于正态分布，即：
其中，μs为正态分布的均值，σs为标准差；在本实施例中，μs＝18.96，σs＝3.1；
设最后一次行程结束时刻即为开始充电时间，根据充电功率、用户日行驶里程R和用户到达时间T，建立电动汽车无序充电负荷模型；
其中，Tc为充电时长，B为电动汽车的电池容量，η为充电效率，p为电动汽车的充电功率，SOC为电动汽车的起始充电时的荷电状态，Rm为电动汽车电池充满后可以行驶的里程数；本实施例中电池容量B设为24kW·h，充电效率η设为90％；
本实施例中，分时电价采用北京市电动汽车充电分时电价，见表1；
表1是电动汽车充电分时电价；
时段 电价(元/kWh)
23:00～7:00 0.3946
7:00～10:00 0.695
10:00～15:00 1.0044
15:00～18:00 0.695
18:00～21:00 1.0044
21:00～23:00 0.695
表1
本实施例中设定电动汽车充电为恒功率，额定电压及电流分别为220V、16A，即充电功率取为3.5kW。设定电动汽车数量为200辆。
获取充电开始时间和充电时长后，即可得出每辆电动汽车的充电时段，进而模拟出每辆电动汽车的充电负荷，把所有的电动汽车的充电负荷曲线叠加到基础负荷曲线上，即可得出总的电动汽车无序充电负荷，如图2所示；
S4.2、为了降低无序充电负荷对电网的影响，要对电动汽车充电行为进行控制，使电动汽车参与有序充电，因此我们需要分阶段建立优化模型，进而调整电动汽车的充电负荷；
S4.2.1、建立第一阶段的优化模型
以电动汽车总充电费用最低为目标，建立第一阶段的最低充电费用模型：
F1是第一阶段电动汽车用户总充电费用；pi,k是第i辆电动汽车在第k时段的充电功率；Qk为第k时段的分时电价；ui,k为第i辆车在第k时段的充电状态，电动汽车若处于充电状态则为1，否则为0；把每天分成96个时间段，每时段15分钟，即T＝96，Δt＝15分钟；N是配电网中电动汽车的保有量；
建立第一阶段的充电约束模型：
充电时间的约束：Tc≤Td-Tb；
其中，Tb为电动汽车的抵达时间，Td为电动汽车预计要的离开时间；
总充电量不变的约束：
其中，和Pi,sum分别是有序充电引导前后第i辆电动汽车每天的充电量；
充电需求约束：
其中，t表示开始充电时刻，SOCi,t表示第i辆电动汽车在t时刻的荷电状态；
S4.2.2、建立第二阶段的优化模型
以配电网负荷峰谷差最小为目标，并以最低充电费用模型为基础，建立第二阶段的负荷波动模型：
minEp-v＝maxEk-minEk
其中，Ep-v是配电网负荷峰谷差，Ek是配电网的负荷；
建立第二阶段负荷波动的约束模型：
总充电费用最低约束：
其中，F1 *为第一阶段优化求解得到的最低充电费用，第二阶段优化时要保证第一阶段的充电费用最低；
充电时间约束：Tc≤Td-Tb；
总充电量不变约束：
充电需求约束：
S4.3、利用CPLEX算法对上述优化模型进行求解，得出电动汽车最优有序充电方案，确定充电计划；
在本实施例中，经过第一阶段优化后，负荷曲线如图3所示，从图3可以看出，经过第一阶段优化后，18点至22点的无序充电负荷全都转移到夜间进行充电，削弱了日间充电负荷对电网的冲击，18点至22点时段的充电成本较高，而夜间电价为谷电价，充电费用会明显降低，符合第一阶段优化目标。但是转移后负荷集中在谷电价起始时段进行充电，形成新的局部负荷高峰，而在电网总负荷达到最低时几乎没有电动汽车处于充电状态，“填谷”效果不佳。所以需要第二阶段来继续对电动汽车充电负荷进行优化。
经过第二阶段优化后，负荷曲线如图4所示，可以从图中看出，经过第二阶段优化后有序充电负荷曲线得到明显改善。首先，“填谷”效果明显，最低负荷由原来的1251.3kW抬高到1819.1kW，峰谷差也由原来的4155.4kW降至2985.3kW，比优化前减少28.2％，大大提高了电力***稳定性。8至10点时段部分充电负荷转移至15点后，可以减弱电网负荷的波动。夜间负荷曲线较平稳，有利于电网的运行，也减少在夜间对电能的浪费。并且优化后，电动汽车充电时间主要分布在三个时间段，而这三个时段均避开高峰电价，在相对低价时段进行充电，
因此通过本实施例可以发现，依靠峰谷分时电价进行引导，两阶段优化可以有效促进电动汽车进行有序充电。
S5、获取最优充电方案后，即可得出每辆电动汽车的充电时段，进而模拟出每辆电动汽车的充电负荷，把所有的电动汽车的充电负荷曲线叠加到基础负荷曲线上，即可得出总的电动汽车有序充电负荷；
S6、判断本时段内是否还有新的电动汽车接入到充电站，如果有则返回步骤S2，否则在下一时段开始充电。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (1)

1.一种基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、综合电动汽车充电特性及用户出行习惯因素，建立电动汽车无序充电负荷模型；
设电动汽车充电以恒定功率充电；
设用户日行驶里程R的概率密度函数服从于对数正态分布，即：
<mrow> <msub> <mi>f</mi> <mi>n</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <msqrt> <mrow> <mn>2</mn> <mi>&amp;pi;</mi> </mrow> </msqrt> <msub> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>n</mi> </msub> <mi>x</mi> </mrow> </mfrac> <mi>exp</mi> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mo>-</mo> <mfrac> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>ln</mi> <mi> </mi> <mi>x</mi> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mrow> <mn>2</mn> <msubsup> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>n</mi> <mn>2</mn> </msubsup> </mrow> </mfrac> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow>
其中，μn为对数正态分布的均值，σn为标准差；
设用户抵达时间Tb的概率密度函数服从于正态分布，即：
<mrow> <msub> <mi>f</mi> <mi>s</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <msub> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>s</mi> </msub> <msqrt> <mrow> <mn>2</mn> <mi>&amp;pi;</mi> </mrow> </msqrt> </mrow> </mfrac> <mi>exp</mi> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mo>-</mo> <mfrac> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mrow> <mn>2</mn> <msubsup> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>s</mi> <mn>2</mn> </msubsup> </mrow> </mfrac> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>,</mo> <mo>(</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>-</mo> <mn>12</mn> <mo>)</mo> <mo>&lt;</mo> <mi>x</mi> <mo>&amp;le;</mo> <mn>24</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <msub> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>s</mi> </msub> <msqrt> <mrow> <mn>2</mn> <mi>&amp;pi;</mi> </mrow> </msqrt> </mrow> </mfrac> <mi>exp</mi> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mo>-</mo> <mfrac> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>+</mo> <mn>24</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mrow> <mn>2</mn> <msubsup> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>s</mi> <mn>2</mn> </msubsup> </mrow> </mfrac> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>,</mo> <mn>0</mn> <mo>&lt;</mo> <mi>x</mi> <mo>&amp;le;</mo> <mo>(</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>-</mo> <mn>12</mn> <mo>)</mo> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow>
其中，μs为正态分布的均值，σs为标准差；
设最后一次行程结束时刻即为开始充电时间，根据充电功率、用户日行驶里程R和用户到达时间T，建立电动汽车无序充电负荷模型；
<mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>c</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>S</mi> <mi>O</mi> <mi>C</mi> <mo>)</mo> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>B</mi> </mrow> <mrow> <mi>&amp;eta;</mi> <mi>p</mi> </mrow> </mfrac> </mrow>
其中，Tc为充电时长，B为电动汽车的电池容量，η为充电效率，p为电动汽车的充电功率，SOC为电动汽车的起始充电时的荷电状态，Rm为电动汽车电池充满后可以行驶的里程数；
(2)、分阶段建立优化模型，进而调整电动汽车的充电负荷；
(2.1)、建立第一阶段的优化模型
以电动汽车总充电费用最低为目标，建立第一阶段的最低充电费用模型：
<mrow> <mi>min</mi> <mi> </mi> <msub> <mi>F</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </munderover> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>u</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
F1是第一阶段电动汽车用户总充电费用；pi,k是第i辆电动汽车在第k时段的充电功率；Qk为第k时段的分时电价；ui,k为第i辆车在第k时段的充电状态，电动汽车若处于充电状态则为1，否则为1；把每天分成T个时间段，Δt是每个时段的时长；N是配电网中电动汽车的保有量；
建立第一阶段的充电约束模型：
充电时间的约束：Tc≤Td-Tb；
其中，Tb为电动汽车的抵达时间，Td为电动汽车预计要的离开时间；
总充电量不变的约束：
其中，和Pi,sum分别是有序充电引导前后第i辆电动汽车每天的充电量；
充电需求约束：
其中，t表示开始充电时刻，SOCi,t表示第i辆电动汽车在t时刻的荷电状态；
(2.2)、建立第二阶段的优化模型
以配电网负荷峰谷差最小为目标，并以最低充电费用模型为基础，建立第二阶段的负荷波动模型：
min Ep-v＝max Ek-min Ek
其中，Ep-v是配电网负荷峰谷差；
建立第二阶段负荷波动的约束模型：
总充电费用最低约束：
<mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </munderover> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>u</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msup> <msub> <mi>F</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>*</mo> </msup> </mrow>
其中，F1 *为第一阶段优化求解得到的最低充电费用，第二阶段优化时要保证第一阶段的充电费用最低；
充电时间约束：Tc≤Td-Tb；
总充电量不变约束：
充电需求约束：
(3)、利用CPLEX算法对上述优化模型进行求解，得出电动汽车最优有序充电方案；
每当有电动汽车接入充电***后，***会自动获取电动汽车的抵达时间Tb、电池剩余电量SOC以及电池总容量B，再根据步骤(1)建立的电动汽车无序充电负荷模型计算出此辆电动汽车的充电时长；
充电***要求用户先输入预计的离开时间Td和充电结束时的期望电量SOCe，***再预判出该辆电动汽车离开时能否达到用户的期望电量，如果不能则会提醒用户重新输入；如果该辆电动汽车离开时达到用户的期望电量，则会询问用户是否参加有序充电调节，保证用户自由选择的权利；
若用户不参与有序充电调节，则可以立即开始充电，但立即充电会要承担较高的电费；若用户参与有序充电调节，则通过上述的两阶段优化模型及相应的约束条件求解出此辆电动汽车的最优充电方案，并确定充电计划且在下一时段开始充电。
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