CN112785050A - 一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法 - Google Patents

一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法 Download PDF

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CN112785050A CN202110039508.2A CN202110039508A CN112785050A CN 112785050 A CN112785050 A CN 112785050A CN 202110039508 A CN202110039508 A CN 202110039508A CN 112785050 A CN112785050 A CN 112785050A
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余畅
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Abstract

一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法，包括以下步骤：A）计算电动汽车充电时的初始荷电状态概率曲线，结合电动汽车的充电功率获得充电所需时长；B）获得电动汽车的日充电负荷曲线；C）以用户侧充电费用最小和电网侧负荷峰谷差最小为目标函数，建立片区内电动汽车有序充电优化模型；D）计算片区内电动汽车有序充电优化模型在约束条件下的目标函数最优解，作为充电调度方法。本发明的实质性效果是：在详细研究各类电动汽车的充电负荷特性基础上，建立了电动汽车充电负荷预测模型。并以用户侧充电费用最小和电网侧负荷峰谷差最小为目标函数，建立片区内电动汽车有序充电优化模型，求解目标函数即为最优有序充电调度方法。

Description

一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法
技术领域
本发明涉及本发明涉及充电调度领域，具体涉及一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法。
背景技术
随着电动汽车的渗透率越来越高，电动汽车的充电负荷已逐渐成为区域电网内的重要负荷。由于电动汽车充电负荷在时间上和空间上的随机性，其接入电网必然会对电网产生一定的影响。针对电动汽车无序接入造成的电网负荷“峰上加峰”等现象，采用实时电价的制定激励充电行为，合理安排各个用户充电顺序，让电动汽车用户能够尽可能的在负荷低谷时段完成充电。
中国专利，公开号CN103915869B，授权公告日2016年4月27日，一种基于移动设备的电动汽车智能充电***及方法。属于电动汽车充电积极智能控制技术领域。该***包括电网管理中心、站级管理服务器、移动设备、充电设备和动力电池；站级管理服务器包括数据输入模块、数据处理模块、数据反馈模块和历史数据存储模块，用于计算求解并实现实时最优有序充电方案；并向充电设备和移动设备输出具体充电命令和反馈充电信息。所述方法通过局部最优的贪心算法求解实时最优有序充电方案，实现用户交互特性，并通过对用户数据和电网数据进行数据挖掘预测、对动力电池进行性能分析，从而给出电动汽车有序充电方案。但该发明不能消除电动汽车充电负荷在时间上的随机性，仍然会对电网产生一定的影响。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：电动汽车充电负荷在时间上和空间上的随机性，在接入电网必然会对电网产生一定的影响。需要一种能适应不同片区电动车使用情况的电动车有序充电调度方法。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案为：一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法，包括以下步骤：A)通过统计获得电动汽车的日行驶里程的概率密度曲线和起始充电时间概率分布函数，计算电动汽车充电时的初始荷电状态概率曲线，结合电动汽车的充电功率获得充电所需时长；B)根据起始充电时间概率分布函数、初始荷电状态概率曲线以及充电功率，获得电动汽车的日充电负荷曲线；C)以用户侧充电费用最小和电网侧负荷峰谷差最小为目标函数，建立片区内电动汽车有序充电优化模型；D)计算片区内电动汽车有序充电优化模型在约束条件下的目标函数最优解，作为电动汽车充电负荷的充电调度方法。
本发明的有序充电调度方法首先根据电动汽车负荷特性的不同，将电动汽车分成电动私家车、电动出租车和电动公交车。在详细研究各类电动汽车的充电负荷特性基础上，建立了电动汽车充电负荷预测模型，通过计算得到各类电动汽车充电的日负荷曲线和总负荷曲线。以用户侧充电费用最小和电网侧负荷峰谷差最小为目标函数，建立片区内电动汽车有序充电优化模型，并求解目标函数得到有序充电调度方法的最优解。
作为优选，步骤A)中，分别统计并获得电动私家车、电动出租车以及电动公交车的日行驶里程的概率密度曲线和和起始充电时间概率分布函数；在步骤B)中，叠加电动私家车、电动出租车以及电动公交车的日充电负荷曲线，得出总的日充电负荷曲线。
作为优选，步骤B)中，获取电动私家车的日充电负荷曲线的方法包括：
电动私家车c的工作日日行驶里程概率密度函数为：
Figure BDA0002894455470000021
其中，x是行驶里程，单位为km，μD是lnx的期望值，σD是lnx的标准差，
电动私家车的非工作日日行驶里程概率密度函数为：
Figure BDA0002894455470000022
其中，λ是分布参数；
根据电动私家车c的日行驶里程概率密度函数，获得电动私家车充电时的荷电状态Qc＝Q0-qc，Qc为开始充电时的荷电状态，Q0为上次充电结束时的荷电状态，qc为每公里耗电系数，充电时间tc＝Qc/Pc，Pc为充电功率；
电动私家车c的起始充电时间概率分布函参数为：
Figure BDA0002894455470000023
其中，t为起始充电时刻，μt、σt是t的期望与标准差；
将一天划分为1440分钟，以分钟为单位计算每个分钟时刻th时电动私家车c的充电负荷：
Figure BDA0002894455470000031
进而获得电动私家车c日充电负荷离散值，进行拟合后获得电动私家车c的日充电负荷曲线。
电动汽车在自由条件下的充电负荷具有随机性。但电动私家车在工作日的日行驶里程数服从对数正态分布，对于非工作日，电动私家车的日行驶里程则近似服从指数分布，由此得到电动私家车在非工作日的日行驶里程的概率密度曲线。电动私家车的起始充电时间服从正态随机分布，可得出电动私家车的起始充电时间近似服从正态随机分布。
作为优选，步骤B)中，获取电动出租车的日充电负荷曲线的方法包括：
电动出租车e的工作日日行驶里程概率密度函数为：
Figure BDA0002894455470000032
其中，x是行驶里程，单位为km，μD是lnx的期望值，σD是lnx的标准差，
根据电动出租车e的日行驶里程概率密度函数，获得电动出租车e充电时的荷电状态Qe＝Q0-qx，Qe为开始充电时的荷电状态，Q0为上次充电结束时的荷电状态，qe为每公里耗电系数，充电时间te＝Qe/Pe，Pe为充电功率；
电动出租车e的起始充电时间概率分布函参数为：
Figure BDA0002894455470000033
其中，t为起始充电时刻，μt、σt是t的期望与标准差；
将一天划分为1440分钟，以分钟为单位计算每个分钟时刻th时电动出租车e的充电负荷：
Figure BDA0002894455470000034
进而获得电动出租车e日充电负荷离散值，进行拟合后获得电动出租车e的日充电负荷曲线。
电动出租车通常采用两班制运行，通过分析出租车的实际运营情况可知，电动出租车的日行驶里程根据实际情况的不同有所差异，但总体上近似呈正态分布。电动出租车每天需要充电两次，为了避开早晚高峰和减少非营运时间，起始充电时刻服从正态随机分布，。
作为优选，获取电动公交车b的日充电负荷曲线的方法包括：
电动公交车b的工作日日行驶里程概率密度函数为
fb(x)＝[200，250]
将一天划分为1440分钟，电动公交车b的起始充电时间率密度函数为
fb(t)＝[-90，360]
以分钟为单位计算每个分钟时刻th时电动公交车b的充电负荷：
Figure BDA0002894455470000041
Pb为充电功率，进而获得电动公交车b日充电负荷值，进行拟合后获得电动公交车b的日充电负荷曲线。
由于电动公交车的行驶路线基本固定，因此电动公交车的日行驶里程数较平均。尽管各条线路的长度存在差异，但日均行驶里程数基本服从均匀分布。电动公交车的营运时间比较固定，一般是白天营运，晚上进行集中充电，电池充满后必须能够满足一天的营运。电动公交车的起始充电时刻非运营时间中的任意时刻，且服从均匀分布。
作为优选，步骤C)中，建立片区内电动汽车有序充电优化模型的方法包括：
C1)以用户侧充电费用最小为目标建立第一充电模型；
C2)以电网侧峰谷差最小为目标建立第二充电模型；
C3)综合用户侧和电网侧两方面进行考虑，建立片区内电动汽车有序充电模型。
电动汽车的接入必然会对电网带来不可忽视的影响，并且如果让电动汽车自由无序的进行充电将会加剧电网负荷的峰谷差，并使配电网络潮流分布发生显著变化。本有序充电调度方法以电动车为研究目标，以用户侧充电费用最小和电网侧负荷峰谷差最小为目标函数，建立片区内电动汽车有序充电优化模型，并求解目标函数。
作为优选，步骤C1)中，建立第一充电模型的方法包括：
每隔时间间隔t记录下电网功率的变化，并根据采集的功率的变化信息对电价进行相应的调整；
以用户侧充电费用最小为目标建立第一充电模型，获取目标函数：
Figure BDA0002894455470000051
其中，Sj代表j时段电网电价，Pi代表着第i台车辆功率的大小，N表示片区内所拥有的电动私家车车辆总数，
xij的取值代表第i台片区内电车在j时段内是否有充电行为，若第i台片区内电车在j时段内有充电行为，则xij＝1，若第i台片区内电车在j时段内无充电行为，则xij＝0，
第i台车辆从开始充电到结束离开时所持续的时间可表示为Ti：
Figure BDA0002894455470000052
在用户侧以充电费用最小和电网侧负荷峰谷差最小为目标函数，建立第一充电模型。为了在本有序充电调度方法的最优解下，电动车用户需支付的电动车充电成本最小。
作为优选，步骤C2)中，建立第二充电模型的方法包括：
将电网的峰谷差作为电力***方面的优化目标，获得目标函数：
Figure BDA0002894455470000053
其中，Pmax为功率峰值，Pmin为功率谷值，P0为电网各时段的基础负荷。
针对电动汽车无序接入造成的电网负荷“峰上加峰”等现象，采用实时电价的制定激励充电行为，合理安排各个用户充电顺序，让电动汽车用户能够尽可能的在负荷低谷时段完成充电，使电网负荷的高峰值控制在一个相对低一点的范围内，使得在第二充电模型下的有序充电调度方法最优解下的电网状态整体波动的更加平稳。
作为优选，步骤C3)中，建立片区内电动汽车有序充电模型的方法包括：
将第一充电模型f1与第二充电模型f2进行归一化处理；
综合用户侧和电网侧的目标函数，建立片区内电动汽车有序充电模型，归一化后模型的目标函数为：
minf＝α1f1+α2f2
其中，α1和α2分别代表第一充电模型f1与第二充电模型f2两个目标函数的权重系数。
综合用户侧和电网侧两方面进行考虑，结合第一充电模型与第二充电模型，建立片区内电动汽车有序充电模型。由于f1、f2两个目标函数的数量等级是不同的，不能进行数据相加减，所以需要对他们进行归一化，使之处于同一数量级。α1和α2代表两个目标函数的权重系数，他们各自反映了在这个优化模型中用户充电费用和电网负荷分别所占的比重是多少。
作为优选，步骤D)中，片区内电动汽车有序充电优化模型在约束条件包括：
日负荷方差约束：
Figure BDA0002894455470000061
Figure BDA0002894455470000062
Figure BDA0002894455470000063
其中，Pavg代表了一天中***的平均负荷，Pj代表了累加了所有在第j个时间段内充电的电动汽车负荷之后***的总负荷值，P0表示一天之内电网在各时段的基本负荷，M为一设定的初始值；
电动汽车充电电量约束：电动汽车电池SOC应不超过其容量上限，其约束条件为：
SOC0≤SOC期望≤100％
电池荷电状态SOC与充电时间段数的关系约束：
Figure BDA0002894455470000064
电池容量约束转化为段数约束：
Figure BDA0002894455470000065
其中，SOC期望表示期望荷电状态，SOc0表示初始荷电状态,n代表第i辆电动汽车可用充电段数，Ti表示每个时段时长，Qi表示第i辆电动汽车电池容量。
对于电网侧日负荷方差越小，***曲线越平滑，***网损越小。因此，必须限制电网的负荷波动情况。同时，电动汽车电池SOC应不超过其容量上限。在该约束条件下求解片区内电动汽车有序充电模型的最优解。
本发明的实质性效果是：本发明的有序充电调度方法在详细研究各类电动汽车的充电负荷特性基础上，建立了电动汽车充电负荷预测模型，通过计算得到各类电动汽车充电的日负荷曲线和总负荷曲线。并以用户侧充电费用最小和电网侧负荷峰谷差最小为目标函数，建立片区内电动汽车有序充电优化模型，并求解目标函数获得有序充电调度方法的最优解。
附图说明
图1为实施例一的有序充电调度方法的步骤流程图。
图2为实施例一的建立片区内电动汽车有序充电优化模型的流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施例，并结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步具体说明。
实施例一：
一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法，如图1所示，包括以下步骤：
A)通过统计获得电动汽车的日行驶里程的概率密度曲线和起始充电时间概率分布函数，计算电动汽车充电时的初始荷电状态概率曲线，结合电动汽车的充电功率获得充电所需时长。
分别统计并获得电动私家车、电动出租车以及电动公交车的日行驶里程的概率密度曲线和和起始充电时间概率分布函数。
B)根据起始充电时间概率分布函数、初始荷电状态概率曲线以及充电功率，获得电动汽车的日充电负荷曲线。
跟据不同用途电动汽车的特性分布函数和设定参数,采用蒙特卡罗法,对各用途电动汽车的日行驶里程、起始充电时间概率分布参数进行随机抽样,计算初始荷电状态和充电所需时长,进而计算得出各类型电动汽车的日充电负荷曲线,最后通过叠加各用途电动汽车的日充电负荷曲线得出总的日充电负荷曲线。
获取电动私家车的日充电负荷曲线的方法包括：
电动私家车c的工作日日行驶里程概率密度函数为：
Figure BDA0002894455470000071
其中，x是行驶里程，单位为km，μD是lnx的期望值，取值为3.2，σD是lnx的标准差，取值为0.88，
电动私家车的非工作日日行驶里程概率密度函数为：
Figure BDA0002894455470000081
其中，λ是分布参数；取参数λ＝0.018，
根据电动私家车c的日行驶里程概率密度函数，获得电动私家车充电时的荷电状态Qe＝Q0-qx，Qc为开始充电时的荷电状态，Q0为上次充电结束时的荷电状态，qc为每公里耗电系数，充电时间tc＝Qc/Pc，Pc为充电功率；
在不失一般性的情况下进行统计分析可知，电动私家车c的起始充电时间概率分布函参数为：
Figure BDA0002894455470000082
其中，t为起始充电时刻，μt、σt是t的期望与标准差；
将一天划分为1440分钟，以分钟为单位计算每个分钟时刻th时电动私家车c的充电负荷：
Figure BDA0002894455470000083
如果将一天24小时划分为1440分钟，可得出私家车的起始充电时间近似服从N(1150,1002)的正态随机分布。
进而获得电动私家车c日充电负荷离散值，进行拟合后获得电动私家车c的日充电负荷曲线。
获取电动出租车的日充电负荷曲线的方法包括：
电动出租车通常采用两班制运行，日平均行驶里程为350-500km。
通过分析出租车的实际运营情况可知，电动出租车的日行驶里程根据实际情况的不同有所差异，但总体上近似呈正态分布。
电动出租车e的工作日日行驶里程概率密度函数为：
Figure BDA0002894455470000084
其中，x是行驶里程，单位为km，μD是lnx的期望值，σD是lnx的标准差，根据电动出租车e的日行驶里程概率密度函数，获得电动出租车e充电时的荷电状态Qe＝Q0-qx，Qe为开始充电时的荷电状态，Q0为上次充电结束时的荷电状态，qe为每公里耗电系数，充电时间te＝Qe/Pe，Pc为充电功率；
根据实际情况，将电动出租车的营运时段划分为0:00-14:00和14:00-24:00这两个时段进行考虑,每个时段充电一次。电动出租车在0:00-14:00时段的日行驶里程服从N(375,152)的正态随机分布，在14:00-24:00时段的日行驶里程服从N(350,152)的正态随机分布。
电动出租车每天需要充电两次，为了避开早晚高峰和减少非营运时间，可在白天14:00-16:00和夜间3:00-5:00进行充电。
电动出租车在0:00-14:00时段的起始充电时刻服从N(240,1002)的正态随机分布，在14:00-24:00时段的起始充电时刻服从N(900,1002)的正态随机分布。
电动出租车e的起始充电时间概率分布函参数为：
Figure BDA0002894455470000091
其中，t为起始充电时刻，μt、σt是t的期望与标准差；
将一天划分为1440分钟，以分钟为单位计算每个分钟时刻th时电动出租车e的充电负荷：
Figure BDA0002894455470000092
进而获得电动出租车e日充电负荷离散值，进行拟合后获得电动出租车e的日充电负荷曲线。
获取电动公交车b的日充电负荷曲线的方法包括：
由于电动公交车的行驶路线基本固定，因此电动公交车的日行驶里程数较平均。尽管各条线路的长度存在差异，但通过对实际营运公交车的调研可知，其日均行驶里程数基本在200km至250km之间。因此电动公交车的日行驶里程数服从均匀分布。
电动公交车b的工作日日行驶里程概率密度函数为
fb(x)＝[200，250]
电动公交车的营运时间比较固定，一般是白天营运，晚上进行集中充电，电池充满后必须能够满足一天的营运。电动公交车的充电时间段为22：30-6：00，其起始充电时刻为该时间段内的任意时刻，且服从均匀分布。
将一天划分为1440分钟，电动公交车b的起始充电时间率密度函数为
fb(y)＝[-90，360]
以分钟为单位计算每个分钟时刻th时电动出租车e的充电负荷：
Figure BDA0002894455470000101
进而获得电动公交车b日充电负荷值，进行拟合后获得电动公交车b的日充电负荷曲线。
假设某区域电动汽车总量为40000辆，且电动私家车、电动出租车和电动公交车的比例为4：1.5：1，则电动私家车共24615辆，电动出租车共9231辆，电动公交车共6154辆。叠加电动私家车、电动出租车以及电动公交车的日充电负荷曲线，得出总的日充电负荷曲线。
C)以用户侧充电费用最小和电网侧负荷峰谷差最小为目标函数，建立片区内电动汽车有序充电优化模型。
电动汽车的接入必然会对电网带来不可忽视的影响，并且如果让电动汽车自由无序的进行充电将会加剧电网负荷的峰谷差，并使配电网络潮流分布发生显著变化。本***以电动私家车为研究目标，以用户侧充电费用最小和电网侧负荷峰谷差最小为目标函数，建立片区内电动汽车有序充电优化模型，求解目标函数。
如图2所示，建立片区内电动汽车有序充电优化模型的方法包括：
C1)以用户侧充电费用最小为目标建立第一充电模型；
每隔时间间隔t记录下电网功率的变化，并根据采集的功率的变化信息对电价进行相应的调整；
以用户侧充电费用最小为目标建立第一充电模型，获取目标函数：
Figure BDA0002894455470000102
其中，Sj代表j时段电网电价，Pi代表着第i台车辆功率的大小，N表示片区内所拥有的电动私家车车辆总数，
xij的取值代表第i台片区内电车在j时段内是否有充电行为，若第i台片区内电车在j时段内有充电行为，则xij＝1，若第i台片区内电车在j时段内无充电行为，则xij＝0，
第i台车辆从开始充电到结束离开时所持续的时间可表示为Ti：
Figure BDA0002894455470000111
C2)以电网侧峰谷差最小为目标建立第二充电模型；
针对电动汽车无序接入造成的电网负荷“峰上加峰”等现象，采用实时电价的制定激励充电行为，合理安排各个用户充电顺序，让电动汽车用户能够尽可能的在负荷低谷时段完成充电，这样就能让电网负荷的高峰值控制在一个相对低一点的范围内，使得符合整体波动的更加平稳些。建立第二充电模型的方法包括：
将电网的峰谷差作为电力***方面的优化目标，获得目标函数：
Figure BDA0002894455470000112
其中，Pmax为功率峰值，Pmin为功率谷值，P0为电网各时段的基础负荷。
C3)综合用户侧和电网侧两方面进行考虑，建立片区内电动汽车有序充电模型。
建立片区内电动汽车有序充电模型的方法包括：
由于第一充电模型f1与第二充电模型f2两个目标函数的数量等级是不同的，不能进行数据相加减，所以需要对他们进行归一化，使之处于同一数量级。
将第一充电模型f1与第二充电模型f2进行归一化处理；
综合用户侧和电网侧的目标函数，建立片区内电动汽车有序充电模型，归一化后模型的目标函数为：
minf＝α1f1+α2f2
其中，α1和α2分别代表第一充电模型f1与第二充电模型f2两个目标函数的权重系数。
D)计算片区内电动汽车有序充电优化模型在约束条件下的目标函数最优解，作为电动汽车充电负荷的充电调度方法。
片区内电动汽车有序充电优化模型在约束条件包括：
日负荷方差约束：
对于电网侧日负荷方差越小，***曲线越平滑，***网损越小。因此，必须限制电网的负荷波动情况。
Figure BDA0002894455470000121
Figure BDA0002894455470000122
Figure BDA0002894455470000123
其中，Pavg代表了一天中***的平均负荷，Pj代表了累加了所有在第j个时间段内充电的电动汽车负荷之后***的总负荷值，P0表示一天之内电网在各时段的基本负荷，M为一设定的初始值；
电动汽车充电电量约束：电动汽车电池SOC应不超过其容量上限，其约束条件为：
SOC0≤SOC期望≤100％
电池荷电状态SOC与充电时间段数的关系约束：
Figure BDA0002894455470000124
电池容量约束转化为段数约束：
Figure BDA0002894455470000125
其中，SOC期望表示期望荷电状态，SOC0表示初始荷电状态,n代表第i辆电动汽车可用充电段数，Ti表示每个时段时长，Qi表示第i辆电动汽车电池容量。
将计算出的片区内电动汽车有序充电优化模型在约束条件下的目标函数最优解，即可得到电动汽车充电负荷的充电调度方法。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。

Claims (10)

1.一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法，包括以下步骤：
A)通过统计获得电动汽车的日行驶里程的概率密度曲线和起始充电时间概率分布函数，计算电动汽车充电时的初始荷电状态概率曲线，结合电动汽车的充电功率获得充电所需时长；
B)根据起始充电时间概率分布函数、初始荷电状态概率曲线以及充电功率，获得电动汽车的日充电负荷曲线；
C)以用户侧充电费用最小和电网侧负荷峰谷差最小为目标函数，建立片区内电动汽车有序充电优化模型；
D)计算片区内电动汽车有序充电优化模型在约束条件下的目标函数最优解，作为电动汽车充电负荷的充电调度方法。
2.根据权利要求1所述的一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法，其特征在于，
所述步骤A)中，分别统计并获得电动私家车、电动出租车以及电动公交车的日行驶里程的概率密度曲线和和起始充电时间概率分布函数；
在步骤B)中，叠加电动私家车、电动出租车以及电动公交车的日充电负荷曲线，得出总的日充电负荷曲线。
3.根据权利要求2所述的一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法，其特征在于，步骤B)中，获取电动私家车的日充电负荷曲线的方法包括：
电动私家车c的工作日日行驶里程概率密度函数为：
Figure FDA0002894455460000011
其中，x是行驶里程，单位为km，μD是lnx的期望值，σD是lnx的标准差，
电动私家车的非工作日日行驶里程概率密度函数为：
Figure FDA0002894455460000012
其中，λ是分布参数；
根据电动私家车c的日行驶里程概率密度函数，获得电动私家车充电时的荷电状态Qc＝Q0-qx，Qc为开始充电时的荷电状态，Q0为上次充电结束时的荷电状态，qc为每公里耗电系数，充电时间tc＝Qc/Pc，Pc为充电功率；
电动私家车c的起始充电时间概率分布函参数为：
Figure FDA0002894455460000021
其中，t为起始充电时刻，μt、σt是t的期望与标准差；
将一天划分为1440分钟，以分钟为单位计算每个分钟时刻th时电动私家车c的充电负荷：
Figure FDA0002894455460000022
进而获得电动私家车c日充电负荷离散值，进行拟合后获得电动私家车c的日充电负荷曲线。
4.根据权利要求2或3所述的一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法，其特征在于，步骤B)中，获取电动出租车的日充电负荷曲线的方法包括：
电动出租车e的工作日日行驶里程概率密度函数为：
Figure FDA0002894455460000023
其中，x是行驶里程，单位为km，μD是lnx的期望值，σD是lnx的标准差，
根据电动出租车e的日行驶里程概率密度函数，获得电动出租车e充电时的荷电状态Qe＝Q0-qx，Qe为开始充电时的荷电状态，Q0为上次充电结束时的荷电状态，qe为每公里耗电系数，充电时间te＝Qe/Pe，Pe为充电功率；
电动出租车e的起始充电时间概率分布函参数为：
Figure FDA0002894455460000024
其中，t为起始充电时刻，μt、σt是t的期望与标准差；
将一天划分为1440分钟，以分钟为单位计算每个分钟时刻th时电动出租车e的充电负荷：
Figure FDA0002894455460000025
进而获得电动出租车e日充电负荷离散值，进行拟合后获得电动出租车e的日充电负荷曲线。
5.根据权利要求1或2所述的一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法，其特征在于，获取电动公交车b的日充电负荷曲线的方法包括：
电动公交车b的工作日日行驶里程概率密度函数为
fb(x)＝[200，250]
将一天划分为1440分钟，电动公交车b的起始充电时间率密度函数为
fb(t)＝[-90，360]
以分钟为单位计算每个分钟时刻th时电动公交车b的充电负荷：
Figure FDA0002894455460000031
pb为充电功率，进而获得电动公交车b日充电负荷值，进行拟合后获得电动公交车b的日充电负荷曲线。
6.根据权利要求1或2所述的一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法，其特征在于，步骤C)中，建立片区内电动汽车有序充电优化模型的方法包括：
C1)以用户侧充电费用最小为目标建立第一充电模型；
C2)以电网侧峰谷差最小为目标建立第二充电模型；
C3)综合用户侧和电网侧两方面进行考虑，建立片区内电动汽车有序充电模型。
7.根据权利要求6所述的一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法，其特征在于，步骤C1)中，建立第一充电模型的方法包括：
每隔时间间隔t记录下电网功率的变化，并根据采集的功率的变化信息对电价进行相应的调整；
以用户侧充电费用最小为目标建立第一充电模型，获取目标函数：
Figure FDA0002894455460000032
其中，Sj代表j时段电网电价，Pi代表着第i台车辆功率的大小，N表示片区内所拥有的电动私家车车辆总数，
xij的取值代表第i台片区内电车在j时段内是否有充电行为，若第i台片区内电车在j时段内有充电行为，则xij＝1，若第i台片区内电车在j时段内无充电行为，则xij＝0，
第i台车辆从开始充电到结束离开时所持续的时间可表示为Ti：
Figure FDA0002894455460000041
8.根据权利要求6所述的一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法，其特征在于，步骤C2)中，建立第二充电模型的方法包括：
将电网的峰谷差作为电力***方面的优化目标，获得目标函数：
Figure FDA0002894455460000042
其中，Pmax为功率峰值，Pmin为功率谷值，P0为电网各时段的基础负荷。
9.根据权利要求6所述的一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法，其特征在于，步骤C3)中，建立片区内电动汽车有序充电模型的方法包括：
将第一充电模型f1与第二充电模型f2进行归一化处理；
综合用户侧和电网侧的目标函数，建立片区内电动汽车有序充电模型，归一化后模型的目标函数为：
minf＝α1f1+α2f2
其中，α1和α2分别代表第一充电模型f1与第二充电模型f2两个目标函数的权重系数。
10.根据权利要求1所述的一种基于电动汽车充电负荷预测的有序充电调度方法，其特征在于，步骤D)中，片区内电动汽车有序充电优化模型在约束条件包括：
日负荷方差约束：
Figure FDA0002894455460000043
Figure FDA0002894455460000044
Figure FDA0002894455460000045
其中，Pavg代表了一天中***的平均负荷，Pj代表了累加了所有在第j个时间段内充电的电动汽车负荷之后***的总负荷值，P0表示一天之内电网在各时段的基本负荷，M为一设定的初始值；
电动汽车充电电量约束：电动汽车电池SOC应不超过其容量上限，其约束条件为：
SOC0≤SOC期望≤100％
电池荷电状态SOC与充电时间段数的关系约束：
Figure FDA0002894455460000051
电池容量约束转化为段数约束：
Figure FDA0002894455460000052
其中，SOC期望表示期望荷电状态，SOC0表示初始荷电状态，n代表第i辆电动汽车可用充电段数，Ti表示每个时段时长，Qi表示第i辆电动汽车电池容量。
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