CN111798038A - 基于Logic-Benders分解算法的电动汽车有序充电优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于Logic‑Benders分解算法的电动汽车有序充电优化调度方法,具体步骤如下:首先,基于混合整数线性规划,构建电动汽车充电方式选择主模型;其次,基于约束规划,构造电动汽车充电时序优化子模型;最后,采用Logic‑Benders分解算法对主子模型进行迭代求解。本发明在保证用户充电需求的前提下,通过对电动汽车充电方式的选择与充电时序的优化,实现电动汽车充电调度***的经济性最优。
Description
技术领域
本发明涉及基于Logic-Benders分解算法的电动汽车有序充电优化调度方法,属于电动汽车有序充电技术领域。
背景技术
随着电动汽车产业的发展以及相关产业政策的推动,电动汽车的保有量正在快速增长。大量电动汽车接入电网将导致电网负荷在短时间内的激增,给电网的安全运行带来一定的风险。因此,电动汽车有序充电策略是当前的研究热点之一,其目的是在满足电动汽车充电需求的前提下,运用实际有效地经济或技术措施引导、控制电动汽车进行充电,对电网负荷曲线进行削峰填谷,保证了电动汽车与电网的协调互动发展。
目前,对面向充电停车场的电动汽车有序充电研究主要基于混合整数规划方法,其缺点是需要为每一辆电动汽车在每个时刻的电池状态设置一个0-1变量,导致模型的规模庞大且求解困难。而未来的电动汽车充电调度***往往需要在极短时间内对向***提出的充电申请作出实时的响应,因此传统的混合整数规划模型在计算效率方面无法满足实际应用的需求。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供基于Logic-Benders分解算法的电动汽车有序充电优化调度方法,在混合整数规划的基础上引入了约束规划方法,为电动汽车的充电时序优化问题进行建模,有效降低了模型的规模,并通过LogicBenders割实现混合整数规划与约束规划的耦合和快速迭代求解,解决了现有模型求解效率低下的问题。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
基于Logic-Benders分解算法的电动汽车有序充电优化调度方法,包括如下步骤:
步骤1,基于混合整数线性规划,构建电动汽车充电方式选择主模型;
步骤2,基于约束规划,构建电动汽车充电时序优化子模型;具体过程如下:
步骤2.1,将时间轴等间隔分成NT个时间区间,将每辆电动汽车的充电需求表示为{ai,di,Tik},其中ai表示第i辆电动汽车到达时刻对应的时间区间的索引,di表示第i辆电动汽车离开时刻对应的时间区间的索引,Tik表示第i辆电动汽车以第k种充电功率进行充电所需要的时间区间的个数;
步骤2.2,对第i辆电动汽车设置区间变量yi,该区间变量通过si,ei,size(yi)三个参数共同确定,其中si表示第i辆电动汽车在si时刻开始充电,ei表示第i辆电动汽车在ei时刻结束充电,size(yi)表示第i辆电动汽车充电所需时间区间的个数,并满足:
其中,xijk表示电动汽车的充电调度方案,下标i表示第i辆电动汽车,下标j表示第j个充电停车场,下标k表示第k种充电功率,I表示充电调度***管理的所有的电动汽车的集合,J表示充电停车场的集合;
步骤2.3,基于约束规划,构建有序充电时序优化子模型如下:
其中,函数pulse(·)为约束规划的脉冲函数表达式,t表示时间区间的索引,T表示时间区间的集合,Njk表示第j个充电停车场中第k种充电功率所对应的充电桩的个数,pk表示第k种充电功率的功率值,Pjt表示第j个充电停车场在第t个时间区间内的充电总功率上限,Cj、Dj均为约束规划的累积函数,K表示充电功率的集合;
步骤3,采用Logic-Benders分解算法对电动汽车充电方式选择主模型、充电时序优化子模型进行迭代求解。
作为本发明的一种优选方案,步骤1所述电动汽车充电方式选择主模型如下:
其中,下标i表示第i辆电动汽车,下标j表示第j个充电停车场,下标k表示第k种充电功率;Ia表示正在向充电调度***发出申请的电动汽车的集合,J表示充电停车场的集合,K表示充电功率的集合;ci表示拒绝第i辆电动汽车的充电请求使充电调度***损失的利润,bij表示安排第i辆电动汽车前往第j个充电停车场充电所要花费的经济成本;xijk表示电动汽车的充电调度方案,如果充电调度***安排第i辆电动汽车在第j个充电停车场以第k种充电功率进行充电则xijk=1,反之xijk=0;Ω0、Ω1分别表示建模过程中因为用户特定充电需求而使得变量xijk置0或置1的下标索引的集合。
作为本发明的一种优选方案,所述步骤3的具体过程如下:
步骤3.1,求解电动汽车充电方式选择主模型,得到一组充电调度方案xijk *;
步骤3.2,基于给定的xijk *,针对第j个充电停车场,求解其对应的充电时序优化子模型;
步骤3.3,如果存在至少一组可行解yi *使得第j个充电停车场对应的充电时序优化子模型的约束均得到满足,则返回当前解{xijk *,yi *}并结束算法流程,否则继续执行步骤3.4;
步骤3.4,构造集合Sjk:
Sjk={i|xijk *=1}
步骤3.5,对于第j个充电停车场,添加如下Logic Benders割到充电方式选择主模型中:
步骤3.6,返回步骤3.1。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:
1、现有针对充电停车场的电动汽车有序充电优化调度方法的模型规模往往与时间区间的个数成正比。如果这一类模型想以较小的时间区间长度(或较多的时间区间的个数)更细致地描述充电时序优化问题,将导致模型的规模庞大,难以求解。本发明采用的约束规划方法引入了区间变量的概念,使得模型的规模与时间区间的个数无关,只与电动汽车的个数有关,从而大大降低了模型的规模。
2、现有针对充电停车场的电动汽车有序充电优化调度方法往往采用传统的混合整数规划方法(如分支定界法)直接求解,无法处理同时含有混合整数规划和约束规划的模型。本发明采用了Logic-Benders分解算法,在主、子问题迭代求解的过程中,通过引入Logic Benders割使得主问题可以基于子问题的计算结果修正当前的解,进而实现了混合整数规划与约束规划的整体求解。
附图说明
图1是本发明电动汽车有序充电优化调度方法的流程图。
图2是利用本发明方法得到的电动汽车充电优化调度实施例,其中,(a)为被安排到编号为0的充电停车场的电动汽车索引,(b)为被安排到编号为1的充电停车场的电动汽车索引,(c)为被安排到编号为2的充电停车场的电动汽车索引。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式,所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
如图1所示,为本发明基于Logic-Benders分解算法的电动汽车有序充电优化调度方法流程图,包括如下步骤:
步骤1:基于数学规划,构建电动汽车充电方式选择主模型;构造充电方式选择主模型如下:
式中,下标i表示第i辆电动汽车,下标j表示第j个充电停车场,下标k表示第k种充电功率;Ia表示正在向充电调度***发出申请的电动汽车的集合,I表示充电调度***管理的所有(包括正在申请和已通过申请)的电动汽车的集合,J表示充电停车场的集合,K表示充电功率的集合;参数ci表示拒绝第i辆电动汽车的充电请求使调度***损失的利润,参数bij表示安排第i辆电动汽车前往第j个充电停车场充电所要花费的经济成本;0-1变量xijk表示电动汽车的充电决策方案,如果调度***安排第i辆电动汽车在第j个充电停车场以第k种充电功率进行充电则xijk等于1,反之xijk等于0。除此以外,Ω0和Ω1分别表示建模过程中因为用户特定充电需求而使得变量xijk置0或置1的下标索引的集合。
步骤2:基于约束规划,构造电动汽车充电时序优化子模型;具体过程如下:
步骤201:将时间轴等间隔地分成NT个区间,将每辆电动汽车的充电需求采用区间形式表示为{ai,di,Tik},其中ai表示第i辆电动汽车到达时刻对应的时间区间的索引,di表示第i辆电动汽车离开时刻对应的时间区间的索引,Tik表示第i辆电动汽车以第k种充电功率进行充电所需要的时间区间的个数。
步骤202:为每一辆电动汽车i设置区间变量yi,该区间变量通过{si,ei,size(yi)}三个参数共同确定,其中为si表示电动汽车i在si时刻开始充电,ei表示电动汽车i在ei时刻结束充电,size(yi)表示电动汽车充电所需时间区间的个数,并满足:
步骤203:基于约束规划,构建有序充电时序优化模型如下:
式中,函数pulse(·)是约束规划独有的脉冲函数表达式,t表示时间区间的索引,T表示时间区间的集合,参数Njk表示第j个充电停车场中第k种充电功率所对应的充电桩的个数,pk表示第k种充电功率的功率值,Pjt表示第j个充电停车场在第t个时间区间内的充电总功率上限,Cj和Dj均为约束规划独有的累积函数,分别表示第j个充电停车场不同脉冲函数在时间轴上的叠加。
步骤3:采用Logic Benders分解算法对主子模型进行迭代求解;具体过程如下:
步骤301:构造并求解充电方式选择主模型,得到一组充电调度方案xijk *;
步骤302:基于给定的xijk *,针对每一个充电停车场j,构造并求解其对应的充电时序优化子模型;
步骤303:如果存在至少一组可行解yi *使得每个充电停车场j对应的子模型的约束均得到满足,则返回当前解{xijk *,yi *}并结束算法流程,否则继续执行步骤304;
步骤304:构造集合:
Sjk={i|xijk *=1}
步骤305:对于每个充电停车场j,添加如下Logic Benders割到主模型中:
步骤306:返回步骤301。
下面以一测试***为例,其***参数表1至表5所示。
表1充电停车场充电总功率上限
表2充电停车场参数
编号 | 容量 | DC-50桩数量 | AC-22桩数量 | AC-7桩数量 | 总数 |
0 | 1435 | 20 | 15 | 15 | 50 |
1 | 688 | 10 | 6 | 8 | 24 |
2 | 832 | 12 | 8 | 8 | 28 |
表3电动汽车参数
编号 | 电池容量/kW | DC-50 | AC-22 | AC-7 | 概率 | 名称 |
0 | 55 | 支持 | 支持 | 支持 | 0.187 | Tesla Model-3 |
1 | 18.4 | 不支持 | 不支持 | 支持 | 0.177 | Chevrolet Volt |
2 | 75 | 支持 | 支持 | 支持 | 0.169 | Tesla Model-S |
3 | 62 | 支持 | 不支持 | 支持 | 0.151 | NissanLEAF |
4 | 8.8 | 不支持 | 不支持 | 支持 | 0.111 | Toyota Prius Prime |
5 | 100 | 支持 | 支持 | 支持 | 0.080 | Tesla Model X |
6 | 34 | 支持 | 不支持 | 支持 | 0.072 | Ford Focus Electric |
7 | 60 | 支持 | 不支持 | 支持 | 0.053 | Chevrolet Bolt |
表4电动汽车到达与离开概率
表5电动汽车充电需求
选取表5中的前30辆电动汽车作为调度***已接受的充电请求,后20辆电动汽车作为正在向调度***发出充电请求,根据本发明所提步骤进行建模和优化,得到具体的充电优化调度方案如图2的(a)、(b)、(c)所示。
图2中,(a)对应编号为0的充电停车场,(b)对应编号为1的充电停车场,(c)对应编号为2的充电停车场,其中的箱形图的横坐标表示在该充电停车场充电的电动汽车的编号,不同的充电功率以不同的线型表示。对于每一辆电动汽车,黑色的线条代表其停车时间窗口,上下须分别表示其离开和到达的时间,矩形表示其充电时间窗口。可以看出,所有电动汽车的充电需求均得到了满足。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明保护范围之内。
Claims (3)
1.基于Logic-Benders分解算法的电动汽车有序充电优化调度方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,基于混合整数线性规划,构建电动汽车充电方式选择主模型;
步骤2,基于约束规划,构建电动汽车充电时序优化子模型;具体过程如下:
步骤2.1,将时间轴等间隔分成NT个时间区间,将每辆电动汽车的充电需求表示为{ai,di,Tik},其中ai表示第i辆电动汽车到达时刻对应的时间区间的索引,di表示第i辆电动汽车离开时刻对应的时间区间的索引,Tik表示第i辆电动汽车以第k种充电功率进行充电所需要的时间区间的个数;
步骤2.2,对第i辆电动汽车设置区间变量yi,该区间变量通过si,ei,size(yi)三个参数共同确定,其中si表示第i辆电动汽车在si时刻开始充电,ei表示第i辆电动汽车在ei时刻结束充电,size(yi)表示第i辆电动汽车充电所需时间区间的个数,并满足:
其中,xijk表示电动汽车的充电调度方案,下标i表示第i辆电动汽车,下标j表示第j个充电停车场,下标k表示第k种充电功率,I表示充电调度***管理的所有的电动汽车的集合,J表示充电停车场的集合;
步骤2.3,基于约束规划,构建有序充电时序优化子模型如下:
其中,函数pulse(·)为约束规划的脉冲函数表达式,t表示时间区间的索引,T表示时间区间的集合,Njk表示第j个充电停车场中第k种充电功率所对应的充电桩的个数,pk表示第k种充电功率的功率值,Pjt表示第j个充电停车场在第t个时间区间内的充电总功率上限,Cj、Dj均为约束规划的累积函数,K表示充电功率的集合;
步骤3,采用Logic-Benders分解算法对电动汽车充电方式选择主模型、充电时序优化子模型进行迭代求解。
2.根据权利要求1所述基于Logic-Benders分解算法的电动汽车有序充电优化调度方法,其特征在于,步骤1所述电动汽车充电方式选择主模型如下:
其中,下标i表示第i辆电动汽车,下标j表示第j个充电停车场,下标k表示第k种充电功率;Ia表示正在向充电调度***发出申请的电动汽车的集合,J表示充电停车场的集合,K表示充电功率的集合;ci表示拒绝第i辆电动汽车的充电请求使充电调度***损失的利润,bij表示安排第i辆电动汽车前往第j个充电停车场充电所要花费的经济成本;xijk表示电动汽车的充电调度方案,如果充电调度***安排第i辆电动汽车在第j个充电停车场以第k种充电功率进行充电则xijk=1,反之xijk=0;Ω0、Ω1分别表示建模过程中因为用户特定充电需求而使得变量xijk置0或置1的下标索引的集合。
3.根据权利要求1所述基于Logic-Benders分解算法的电动汽车有序充电优化调度方法,其特征在于,所述步骤3的具体过程如下:
步骤3.1,求解电动汽车充电方式选择主模型,得到一组充电调度方案xijk *;
步骤3.2,基于给定的xijk *,针对第j个充电停车场,求解其对应的充电时序优化子模型;
步骤3.3,如果存在至少一组可行解yi *使得第j个充电停车场对应的充电时序优化子模型的约束均得到满足,则返回当前解{xijk *,yi *}并结束算法流程,否则继续执行步骤3.4;
步骤3.4,构造集合Sjk:
Sjk={i|xijk *=1}
步骤3.5,对于第j个充电停车场,添加如下Logic Benders割到充电方式选择主模型中:
步骤3.6,返回步骤3.1。
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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