CN110297456B - 一种油电一体化供给过程的调控***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种油电一体化供给过程的调控***及方法，***包括：油电分离控制与保护单元、外部SCADA***接口、执行接口、油电一体化供给调控***的PLC最小***、数据收集与监测单元以及***数据处理单元；油电分离控制与保护单元用于实现硬件上油电的分离；外部SCADA***接口用于实现远程参数调控和数据的向上和向下分享；执行接口用于在硬件上实现对加油机和充电机的实时控制；PLC最小***用于实现整个***的油电调控分配优化控制，输出优化后的油电调控分配，并通过所述外部SCADA***接口传往集控。本发明应用于燃油汽车、油电混合动力汽车和纯电动汽车等的油电补充，能够实现油电一体化供给过程的优化。

Description

一种油电一体化供给过程的调控***及方法
技术领域
本发明涉及能源调控技术领域，具体涉及一种油电一体化供给过程的调控***及方法。
背景技术
纵观汽车行业发展趋势，发展电动车是大势所趋。归其原因，主要是国内外政策导向持续支持以及行业自然选择的结果。我国的《加快电动汽车充电基础设施建设的指导意见》、《能源发展“十三五”规划》和《2017年能源工作指导意见》等都提出了对电动汽车、充电桩的产品推广和基础设施建设要求。国外，欧洲和美日等国也正在加快新能源汽车替代传统汽车的步伐，英法两国明确从2040年开始，两国将停止销售汽油和柴油汽车，致力于减少造成全球变暖的环境污染和碳排放，而德国宣布2030年停售燃油车，《德国国家电动汽车计划》的提出，表明了德国政府欲加快电动汽车市场发展的决心和对绿色能源的支持。为了配合电动汽车的发展，电动汽车充电基础设施的建设十分重要。
可见，未来实现油电一体化供给是必然的结果，而目前的技术主要集中在加油相关技术和充电相关技术独立的研究当中，对于油电一体化供给的调控则是处在初始探索阶段。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种油电一体化供给过程的调控***及方法，本发明能够实现油电一体化供给过程的优化。
为实现上述目的，本发明提供以下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种油电一体化供给过程的调控***，包括：油电分离控制与保护单元、外部SCADA***接口、执行接口、油电一体化供给调控***的PLC最小***、数据收集与监测单元以及***数据处理单元；
其中，所述油电分离控制与保护单元、所述执行接口、所述油电一体化供给调控***的PLC最小***、所述数据收集与监测单元以及***数据处理单元作为***内部自建部分；所述外部SCADA***接口作为与外部连接部分；
所述油电分离控制与保护单元用于实现硬件上油电的分离；所述外部SCADA***接口用于实现远程参数调控和数据的向上和向下分享；所述执行接口用于在硬件上实现对加油机和充电机的实时控制；所述PLC最小***用于实现整个***的油电调控分配优化控制，输出优化后的油电调控分配，并通过所述外部SCADA***接口传往集控；所述数据收集与监测单元用于实现数据上传下达；所述***数据处理单元用于数据格式的统一及初处理，并将处理后的数据送入所述PLC最小***。
进一步地，所述PLC最小***用于执行如下处理过程：
接收通过预测分析得到的当月油电需求，并将其作为所述PLC最小***的目标参考输入值1；
接收根据油价和电价计算得到的加油和充电的实际消费费用，并将其作为所述PLC最小***的目标参考输入值2；
接收用户当月实际选择的油电补给数据，并将其作为所述PLC最小***的实际输入值1；
根据所述目标参考输入值1、目标参考输入值2和实际输入值1，利用迭代搜寻的方法，确定补给站的油量储备和用电负荷需求的最优值。
进一步地，所述迭代搜寻采用的模型如下：
预测模型函数：
Cp1＝f1(N1,N2,C1,C2)＝N1*C1+N2*C2
Figure GDA0002628872740000031
迭代矩阵参数估计模型：
Figure GDA0002628872740000032
Figure GDA0002628872740000033
式中，Cp1是统计的历史能源消耗；C1是油量月度消耗；C2是电量月度消费；N1是油量统计的自然月份；N2是电量统计的自然月份；D1是统计的油量自然日；D2是统计的电量自然日；p11、p12、…、pD1是统计月份中每日的油量消耗；p21、p22、…、pD2是统计月份中每日的电量消耗；X1…XM是预测估计变量，且受到Cp1的直接影响；x11…xMQ是参数估计值；f1…fQ是参数估计变量；u1….uM是受到上一个自然月调控的估计变量影响因子；C总是拟合的最终迭代函数，代表了基于历史数据的一簇预测曲线。
进一步地，在所述一簇预测曲线中，在满足调控区域的前提下，基于上个自然月已有的油电存量进行自由灵活调控，其中，所述调控区域的选择与所述参数估计值以及所述估计变量影响因子相关。
进一步地，所述PLC最小***具备远程参数调整功能。
进一步地，所述PLC最小***与外部SCADA***配合实现数据分享和指令执行。
第二方面，本发明还提供了一种油电一体化供给过程的调控方法，包括：
步骤S1：根据历史车流量和油电消费数据，提前进行预测分析，确定当月油电需求，作为调控***输入的目标参考值1；
步骤S2：根据油价和电价差异，计算加油和充电的实际消费费用，作为调控***输入的目标参考值2；
步骤S3：将用户当月实际选择的油电补给数据反馈至调控***，作为调控***输入的实际值1；
步骤S4：根据所述目标参考值1、目标参考值2和实际值1，利用迭代搜寻的方法，确定补给站的油量储备和用电负荷需求的最优值。
进一步地，所述迭代搜寻采用的模型如下：
预测模型函数：
Cp1＝f1(N1,N2,C1,C2)＝N1*C1+N2*C2
Figure GDA0002628872740000041
迭代矩阵参数估计模型：
Figure GDA0002628872740000042
Figure GDA0002628872740000043
式中，Cp1是统计的历史能源消耗；C1是油量月度消耗；C2是电量月度消费；N1是油量统计的自然月份；N2是电量统计的自然月份；D1是统计的油量自然日；D2是统计的电量自然日；p11、p12、…、pD1是统计月份中每日的油量消耗；p21、p22、…、pD2是统计月份中每日的电量消耗；X1…XM是预测估计变量，且受到Cp1的直接影响；x11…xMQ是参数估计值；f1…fQ是参数估计变量；u1….uM是受到上一个自然月调控的估计变量影响因子；C总是拟合的最终迭代函数，代表了基于历史数据的一簇预测曲线。
进一步地，在所述一簇预测曲线中，在满足调控区域的前提下，基于上个自然月已有的油电存量进行自由灵活调控，其中，所述调控区域的选择与所述参数估计值以及所述估计变量影响因子相关。
进一步地，所述调控***采用PLC最小***来实现，具备远程参数调整功能。
由上述技术方案可知，本发明提供的油电一体化供给过程的调控***，通过油电分离控制与保护单元实现硬件上油电的分离；通过外部SCADA***接口实现远程参数调控和数据的向上和向下分享；通过执行接口在硬件上实现对加油机和充电机的实时控制；通过PLC最小***实现整个***的油电调控分配优化控制，输出优化后的油电调控分配，并通过外部SCADA***接口传往集控。本发明提供的油电一体化供给过程的调控***能够实现油电一体化供给过程的优化。
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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的油电一体化供给过程的调控***的结构示意图；
图2是***调控优化过程示意图；
图3是本发明另一实施例提供的油电一体化供给过程的调控方法的流程图；
上面图1中各附图标记的含义说明如下：
1表示油电分离控制与保护单元；2表示外部SCADA***接口；3表示执行接口；4表示油电一体化供给调控***的PLC最小***；5表示数据收集与监测单元；6表示***数据处理单元。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供的油电一体化供给过程的调控***可应用于加油站和充电站一体化的汽车能源补给站，例如对燃油汽车、油电混合动力汽车和纯电动汽车等的油电补充，可实现油电能源的优化调配、快速补给。
本发明一实施例提供了一种油电一体化供给过程的调控***，参见图1，包括：油电分离控制与保护单元1、外部SCADA***接口2、执行接口3、油电一体化供给调控***的PLC最小***4、数据收集与监测单元5以及***数据处理单元6；
其中，所述油电分离控制与保护单元1、所述执行接口3、所述油电一体化供给调控***的PLC最小***4、所述数据收集与监测单元5以及***数据处理单元6作为***内部自建部分；所述外部SCADA***接口2作为与外部连接部分；
所述油电分离控制与保护单元1用于实现硬件上油电的分离；所述外部SCADA***接口2用于实现远程参数调控和数据的向上和向下分享；所述执行接口3用于在硬件上实现对加油机和充电机的实时控制；所述PLC最小***4用于实现整个***的油电调控分配优化控制，输出优化后的油电调控分配，并通过所述外部SCADA***接口2传往集控(集控未在图1画出)；所述数据收集与监测单元5用于实现数据上传下达；所述***数据处理单元6用于数据格式的统一及初处理，并将处理后的数据送入所述PLC最小***4。
由上述技术方案可知，本实施例提供的油电一体化供给过程的调控***，通过油电分离控制与保护单元实现硬件上油电的分离；通过外部SCADA***接口实现远程参数调控和数据的向上和向下分享；通过执行接口在硬件上实现对加油机和充电机的实时控制；通过PLC最小***实现整个***的油电调控分配优化控制，输出优化后的油电调控分配，并通过所述外部SCADA***接口传往集控。本实施例提供的油电一体化供给过程的调控***能够实现油电一体化供给过程的优化。
在一种优选实施方式中，所述PLC最小***4用于执行如下处理过程：
接收通过预测分析得到的当月油电需求，并将其作为所述PLC最小***的目标参考输入值1；
接收根据油价和电价计算得到的加油和充电的实际消费费用，并将其作为所述PLC最小***的目标参考输入值2；
接收用户当月实际选择的油电补给数据，并将其作为所述PLC最小***的实际输入值1；
根据所述目标参考输入值1、目标参考输入值2和实际输入值1，利用迭代搜寻的方法，确定补给站的油量储备和用电负荷需求的最优值。
在一种优选实施方式中，参见图2，所述迭代搜寻采用的模型如下：
预测模型函数：
Cp1＝f1(N1,N2,C1,C2)＝N1*C1+N2*C2
Figure GDA0002628872740000071
迭代矩阵参数估计模型：
Figure GDA0002628872740000072
Figure GDA0002628872740000073
式中，Cp1是统计的历史能源消耗；C1是油量月度消耗；C2是电量月度消费；N1是油量统计的自然月份；N2是电量统计的自然月份；D1是统计的油量自然日；D2是统计的电量自然日；p11、p12、…、pD1是统计月份中每日的油量消耗；p21、p22、…、pD2是统计月份中每日的电量消耗；X1…XM是预测估计变量，且受到Cp1的直接影响；x11…xMQ是参数估计值；f1…fQ是参数估计变量；u1….uM是受到上一个自然月调控的估计变量影响因子；C总是拟合的最终迭代函数，代表了基于历史数据的一簇预测曲线。
可以理解的是，在所述一簇预测曲线中，在满足调控区域的前提下，可基于上个自然月已有的油电存量进行自由灵活调控，其中，所述调控区域的选择与所述参数估计值以及所述估计变量影响因子密切相关。
可以理解的是，预测分析可基于定量预测的方法，包括预测对象和目标、预测模型和参数估计、模型检验和校正等3部分。在具体处理时，实际消费费用按照月份数据进行统计，进而作为预测客户消费行为的依据。***反馈量按照当前月份用户选择的不同进行更新，基于预测模型对象和目标。
在一种优选实施方式中，所述PLC最小***具备远程参数调整功能。
在一种优选实施方式中，所述PLC最小***与外部SCADA***配合实现数据分享和指令执行。
下面以一个具体的实例对本发明实施例提供的油电一体化供给过程的调控***的调控优化过程进行解释说明。其原理描述如下：其中预测对象是历来3年内的油电供给数据；预测目标是给出每年年度内1-12个月的油电供给的定量数据，共计36组；预测模型是基于供给数据的拟合曲线；预测模型参数估计是：一个是波动率按照正负5％预测，可调整；二个是月份选择36个月以内，可调整；预测月份按照1-3个月，可调整；模型检验是以1个月内实测数据作为对比和修正；实际消费费用按照3年内的消费数据进行统计，进而预测客户消费行为的依据。对应上述实施例中，可选N1是36；N2是24；D1是30或31；D2是30或31；X1是油价波动，X2电价波动，且受到Cp1的直接影响；x11是3％，x21是1％；f1是油变量，f2是电变量；u1是1％，u2是1.5％，是预测到上一个自然月调控的估计变量影响因子。基于以上，就可得出对下一个月的油电供给调控作为资源配置的优化。
由以上可以看出，本发明实施例提供的油电一体化供给过程的调控***可以应用于加油站和充电站一体化的汽车能源补给站，用于对燃油汽车、油电混合动力汽车和纯电动汽车等的油电补充，实现优化能源调配和快速补给。在本实施例中，变量“X1”…“XM”，“x11”…“xMQ”，“f1”…“fQ”是参数估计值，“u1”…“uM”仅仅代表变量和参数，符号本身没有实质性的差异，仅是表达上的区分。
本发明另一实施例提供了一种油电一体化供给过程的调控方法，参见图3，该方法包括如下步骤：
步骤101：根据历史车流量和油电消费数据，提前进行预测分析，确定当月油电需求，作为调控***输入的目标参考值1；
步骤102：根据油价和电价差异，计算加油和充电的实际消费费用，作为调控***输入的目标参考值2；
步骤103：将用户当月实际选择的油电补给数据反馈至调控***，作为调控***输入的实际值1；
步骤104：根据所述目标参考值1、目标参考值2和实际值1，利用迭代搜寻的方法，确定补给站的油量储备和用电负荷需求的最优值。
在一种优选实施方式中，所述迭代搜寻采用的模型如下：
预测模型函数：
Cp1＝f1(N1,N2,C1,C2)＝N1*C1+N2*C2
Figure GDA0002628872740000091
迭代矩阵参数估计模型：
Figure GDA0002628872740000101
Figure GDA0002628872740000102
式中，Cp1是统计的历史能源消耗；C1是油量月度消耗；C2是电量月度消费；N1是油量统计的自然月份；N2是电量统计的自然月份；D1是统计的油量自然日；D2是统计的电量自然日；p11、p12、…、pD1是统计月份中每日的油量消耗；p21、p22、…、pD2是统计月份中每日的电量消耗；X1…XM是预测估计变量，且受到Cp1的直接影响；x11…xMQ是参数估计值；f1…fQ是参数估计变量；u1…uM是受到上一个自然月调控的估计变量影响因子；C总是拟合的最终迭代函数，代表了基于历史数据的一簇预测曲线。
在一种优选实施方式中，在所述一簇预测曲线中，在满足调控区域的前提下，基于上个自然月已有的油电存量进行自由灵活调控，其中，所述调控区域的选择与所述参数估计值以及所述估计变量影响因子相关。
在一种优选实施方式中，所述调控***采用PLC最小***来实现，具备远程参数调整功能。
以上实施例仅用于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 (10)

1.一种油电一体化供给过程的调控***，其特征在于，包括：油电分离控制与保护单元、外部SCADA***接口、执行接口、油电一体化供给调控***的PLC最小***、数据收集与监测单元以及***数据处理单元；
其中，所述油电分离控制与保护单元、所述执行接口、所述油电一体化供给调控***的PLC最小***、所述数据收集与监测单元以及***数据处理单元作为***内部自建部分；所述外部SCADA***接口作为与外部连接部分；
所述油电分离控制与保护单元用于实现硬件上油电的分离；所述外部SCADA***接口用于实现远程参数调控和数据的向上和向下分享；所述执行接口用于在硬件上实现对加油机和充电机的实时控制；所述PLC最小***用于实现整个***的油电调控分配优化控制，输出优化后的油电调控分配，并通过所述外部SCADA***接口传往集控；所述数据收集与监测单元用于实现数据上传下达；所述***数据处理单元用于数据格式的统一及初处理，并将处理后的数据送入所述PLC最小***。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述PLC最小***用于执行如下处理过程：
接收通过预测分析得到的当月油电需求，并将其作为所述PLC最小***的目标参考输入值1；
接收根据油价和电价计算得到的加油和充电的实际消费费用，并将其作为所述PLC最小***的目标参考输入值2；
接收用户当月实际选择的油电补给数据，并将其作为所述PLC最小***的实际输入值1；
根据所述目标参考输入值1、目标参考输入值2和实际输入值1，利用迭代搜寻的方法，确定补给站的油量储备和用电负荷需求的最优值。
3.根据权利要求2所述的***，其特征在于，所述迭代搜寻采用的模型如下：
预测模型函数：
Cp1＝f1(N1,N2,C1,C2)＝N1*C1+N2*C2
Figure FDA0002628872730000021
迭代矩阵参数估计模型：
Figure FDA0002628872730000022
Figure FDA0002628872730000023
式中，Cp1是统计的历史能源消耗；C1是油量月度消耗；C2是电量月度消费；N1是油量统计的自然月份；N2是电量统计的自然月份；D1是统计的油量自然日；D2是统计的电量自然日；p11、p12、…、pD1是统计月份中每日的油量消耗；p21、p22、…、pD2是统计月份中每日的电量消耗；X1…XM是预测估计变量，且受到Cp1的直接影响；x11…xMQ是参数估计值；f1…fQ是参数估计变量；u1…uM是受到上一个自然月调控的估计变量影响因子；C总是拟合的最终迭代函数，代表了基于历史数据的一簇预测曲线。
4.根据权利要求3所述的***，其特征在于，在所述一簇预测曲线中，在满足调控区域的前提下，基于上个自然月已有的油电存量进行自由灵活调控，其中，所述调控区域的选择与所述参数估计值以及所述估计变量影响因子相关。
5.根据权利要求1～4任一项所述的***，其特征在于，所述PLC最小***具备远程参数调整功能。
6.根据权利要求1～4任一项所述的***，其特征在于，所述PLC最小***与外部SCADA***配合实现数据分享和指令执行。
7.一种油电一体化供给过程的调控方法，其特征在于，包括：
步骤S1：根据历史车流量和油电消费数据，提前进行预测分析，确定当月油电需求，作为调控***输入的目标参考值1；
步骤S2：根据油价和电价差异，计算加油和充电的实际消费费用，作为调控***输入的目标参考值2；
步骤S3：将用户当月实际选择的油电补给数据反馈至调控***，作为调控***输入的实际值1；
步骤S4：根据所述目标参考值1、目标参考值2和实际值1，利用迭代搜寻的方法，确定补给站的油量储备和用电负荷需求的最优值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述迭代搜寻采用的模型如下：
预测模型函数：
Cp1＝f1(N1,N2,C1,C2)＝N1*C1+N2*C2
Figure FDA0002628872730000031
迭代矩阵参数估计模型：
Figure FDA0002628872730000032
Figure FDA0002628872730000033
式中，Cp1是统计的历史能源消耗；C1是油量月度消耗；C2是电量月度消费；N1是油量统计的自然月份；N2是电量统计的自然月份；D1是统计的油量自然日；D2是统计的电量自然日；p11、p12、…、pD1是统计月份中每日的油量消耗；p21、p22、…、pD2是统计月份中每日的电量消耗；X1…XM是预测估计变量，且受到Cp1的直接影响；x11…xMQ是参数估计值；f1…fQ是参数估计变量；u1….uM是受到上一个自然月调控的估计变量影响因子；C总是拟合的最终迭代函数，代表了基于历史数据的一簇预测曲线。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述一簇预测曲线中，在满足调控区域的前提下，基于上个自然月已有的油电存量进行自由灵活调控，其中，所述调控区域的选择与所述参数估计值以及所述估计变量影响因子相关。
10.根据权利要求7～9任一项所述的方法，其特征在于，所述调控***采用PLC最小***来实现，具备远程参数调整功能。
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