CN114037300A - 基于规模化电动汽车充电调度控制方法 - Google Patents

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周树
曹安婷
张帅
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Qinan Power Supply Co of State Grid Chongqing Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明提供的一种基于规模化电动汽车充电调度控制方法，包括：构建调度目标函数；对调度目标函数进行求解，根据得出的最优解确定出在最优解时电动汽车可接入配电网的数量以及可充电时段；接收电动车充电预约信息，充电预约信息至少包括电动汽车的电池状态信息以及目标充电节点；预测配电网在可接入配电网数量的前提下配电网的性能指标，当性能指标均在设定阈值范围内，则将等于可接入配电网数量的电动汽车分派至其目标充电节点并在可充电时段充电；当性能指标任一大于其设定阈值，则下调电动汽车可接入配电网数量R直至性能指标均处于各自的设定阈值范围内，然后将预约电动车中前个电动车辆分派至目标充电节点在可充电时段充电。

Description

基于规模化电动汽车充电调度控制方法
技术领域
本发明涉及一种调度控制方法，尤其涉及一种基于规模化电动汽车充电调度控制方法。
背景技术
随着环保问题日益严重以及化石能源危机日益凸显，从而使得电动汽车的保有量逐渐增加，其中，电动汽车以电能作为主要能源，在使用中需要对电动汽车进行充电，但是，如果电动汽车充电负荷不进行控制，将会对电网造成严重冲击，从而影响配电网的整体性能，甚至造成供电事故。
因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于规模化电动汽车充电调度控制方法，能够对电网本身的稳定性因素进行考虑的前提下，并结合用户成本共同进行电动汽车的充电调度，从而能够有效确保电动汽车进行有序充电，进而确保整个电网的稳定性。
本发明提供的一种基于规模化电动汽车充电调度控制方法，包括以下步骤：
S1.构建调度目标函数，包括配电网日负荷标准差目标函数以及用户充电成本最小目标函数，其中：
配电网日负荷标准差最小目标函数为：
Figure BDA0003355571460000011
用户充电成本最小目标函数为：
Figure BDA0003355571460000021
其中，N表示一天所划分的时段总数，t表示第t个时段，Lr,t表示第t个时段配电网基础负荷，Lc,t表示第t个时段电动汽车的充电负荷，La,v表示配电网的日平均负荷，pev表示第t个充电时段的店家，M表示参与充电的电动汽车的数量，Pm,t表示第m个电动汽车在t时刻的充电功率；
S2.基于改进的多目标粒子群优化算法对调度目标函数进行求解，根据得出的最优解确定出在最优解时电动汽车可接入配电网的数量R以及可充电时段；其中，改进的多目标粒子群优化算法为现有算法，在此不加以赘述；
S3.接收电动车充电预约信息，充电预约信息至少包括电动汽车的电池状态信息以及目标充电节点；
S4.预测配电网在可接入配电网数量R的前提下配电网的性能指标，包括网损指标以及电压偏移指标，当性能指标均在设定阈值范围内，则将等于可接入配电网数量R的电动汽车分派至其目标充电节点并在可充电时段充电；当性能指标任一大于其设定阈值，则进入到步骤S5；
S5.下调电动汽车可接入配电网数量R直至性能指标均处于各自的设定阈值范围内，然后将预约电动车中前R个电动车辆分派至目标充电节点在可充电时段进行充电。
进一步，步骤S4中，网损指标通过如下公式进行计算：
Figure BDA0003355571460000022
其中，ηloss为配电网的网损指标，S表示配电网的之路个数，Ploss(i)为t时刻段第i条配电网之路上的有功功率损耗，Ptrans(t)为t时刻段配电网首段线路传输的有功功率。
进一步，步骤S4中，电压偏移指标通过如下公式计算：
Figure BDA0003355571460000031
其中，ΔU为配电网的电压偏移量，UN为配电网的额定电压，Ure为配电网的实际电压。
本发明的有益效果：通过本发明，能够对电网本身的稳定性因素进行考虑的前提下，并结合用户成本共同进行电动汽车的充电调度，从而能够有效确保电动汽车进行有序充电，进而确保整个电网的稳定性。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明做出进一步详细说明：
本发明提供的一种基于规模化电动汽车充电调度控制方法，包括以下步骤：
S1.构建调度目标函数，包括配电网日负荷标准差目标函数以及用户充电成本最小目标函数，其中：
配电网日负荷标准差最小目标函数为：
Figure BDA0003355571460000032
用户充电成本最小目标函数为：
Figure BDA0003355571460000033
其中，N表示一天所划分的时段总数，其中，划分时，以设定时段进行平均划分，t表示第t个时段，Lr,t表示第t个时段配电网基础负荷，Lc,t表示第t个时段电动汽车的充电负荷，La,v表示配电网的日平均负荷，pev表示第t个充电时段的店家，M表示参与充电的电动汽车的数量，Pm,t表示第m个电动汽车在t时刻的充电功率；
S2.基于改进的多目标粒子群优化算法对调度目标函数进行求解，根据得出的最优解确定出在最优解时电动汽车可接入配电网的数量R以及可充电时段；
S3.接收电动车充电预约信息，充电预约信息至少包括电动汽车的电池状态信息以及目标充电节点；其中，电池状态信息包括电池的每百公里的耗电量E100、电动汽车的日行驶里程d，电动汽车的充电功率P以及电动汽车的充电效率λ，基于上述信息，则可以得到其充电时间Tc：
Figure BDA0003355571460000041
其中，a为计算系数，根据不同的车型进行确定，比如公交车、出租车、载重货车等等，为了计算简便，一般取值为4。
S4.预测配电网在可接入配电网数量R的前提下配电网的性能指标，包括网损指标以及电压偏移指标，当性能指标均在设定阈值范围内，则将等于可接入配电网数量R的电动汽车分派至其目标充电节点并在可充电时段充电；当性能指标任一大于其设定阈值，则进入到步骤S5；
S5.下调电动汽车可接入配电网数量R直至性能指标均处于各自的设定阈值范围内，然后将预约电动车中前R个电动车辆分派至目标充电节点在可充电时段进行充电；
在调度时，在满足目标函数的条件下，目标充电节点剩余充电桩不满足需要充电的电动汽车的数量时，则计算各个车辆的充电时间，并对余下用户反馈该时间信息，如果等待时间可接受，则等待，不可接受，则可以调度到就近的充电节点；通过上述方法，能够对电网本身的稳定性因素进行考虑的前提下，并结合用户成本共同进行电动汽车的充电调度，从而能够有效确保电动汽车进行有序充电，进而确保整个电网的稳定性。
本实施例中，步骤S4中，网损指标通过如下公式进行计算：
Figure BDA0003355571460000051
其中，ηloss为配电网的网损指标，S表示配电网的之路个数，Ploss(i)为t时刻段第i条配电网之路上的有功功率损耗，Ptrans(t)为t时刻段配电网首段线路传输的有功功率。
本实施例中，步骤S4中，电压偏移指标通过如下公式计算：
Figure BDA0003355571460000052
其中，ΔU为配电网的电压偏移量，UN为配电网的额定电压，Ure为配电网的实际电压。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (3)

1.一种基于规模化电动汽车充电调度控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.构建调度目标函数，包括配电网日负荷标准差目标函数以及用户充电成本最小目标函数，其中：
配电网日负荷标准差最小目标函数为：
Figure FDA0003355571450000011
用户充电成本最小目标函数为：
Figure FDA0003355571450000012
其中，N表示一天所划分的时段总数，t表示第t个时段，Lr,t表示第t个时段配电网基础负荷，Lc,t表示第t个时段电动汽车的充电负荷，La,v表示配电网的日平均负荷，pev表示第t个充电时段的店家，M表示参与充电的电动汽车的数量，Pm,t表示第m个电动汽车在t时刻的充电功率；
S2.基于改进的多目标粒子群优化算法对调度目标函数进行求解，根据得出的最优解确定出在最优解时电动汽车可接入配电网的数量R以及可充电时段；
S3.接收电动车充电预约信息，充电预约信息至少包括电动汽车的电池状态信息以及目标充电节点；
S4.预测配电网在可接入配电网数量R的前提下配电网的性能指标，包括网损指标以及电压偏移指标，当性能指标均在设定阈值范围内，则将等于可接入配电网数量R的电动汽车分派至其目标充电节点并在可充电时段充电；当性能指标任一大于其设定阈值，则进入到步骤S5；
S5.下调电动汽车可接入配电网数量R直至性能指标均处于各自的设定阈值范围内，然后将预约电动车中前R个电动车辆分派至目标充电节点在可充电时段进行充电。
2.根据权利要求1所述基于规模化电动汽车充电调度控制方法，其特征在于：步骤S4中，网损指标通过如下公式进行计算：
Figure FDA0003355571450000021
其中，ηloss为配电网的网损指标，S表示配电网的之路个数，Ploss(i)为t时刻段第i条配电网之路上的有功功率损耗，Ptrans(t)为t时刻段配电网首段线路传输的有功功率。
3.根据权利要求1所述基于规模化电动汽车充电调度控制方法，其特征在于：步骤S4中，电压偏移指标通过如下公式计算：
Figure FDA0003355571450000022
其中，ΔU为配电网的电压偏移量，UN为配电网的额定电压，Ure为配电网的实际电压。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN118024927A (zh) * 2024-01-25 2024-05-14 长春理工大学 一种结合多目标粒子群算法的充电桩充电控制***及装置

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