CN116345477B - 一种电量型需求响应下的电动汽车负荷时序分摊方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种电量型需求响应下的电动汽车负荷时序分摊方法，本发明涉及电量分摊技术领域，方法包括：基于电动汽车动力电池从零开始到充满电的时序过程，配置一充电特性曲线，并对电动汽车充电特性进行建模；对电动汽车电量分摊进行分摊建模，并把充电车辆根据充电状态划分为三类，基于分类方式及分摊建模将总电量分配给场内不同的车辆或充电桩；基于不同类别，计算电动汽车电量‑负荷时序，得到用电量约束以及各个类别的功率分配量。本发明为了解决在高峰限电情况下，电动汽车充电站的运营商可能会面临达到购电上限或者被限制用电的问题，进而实现站内充电车辆充电电量分摊，保证充电站正常运行的目的。

Description

一种电量型需求响应下的电动汽车负荷时序分摊方法
技术领域
本发明涉及电量分摊技术领域，尤其涉及一种电量型需求响应下的电动汽车负荷时序分摊方法。
背景技术
电力需求响应是指消费者在电力市场中，针对电力价格、供需、天气变化等因素，消费者采取或被市场限制改变的用电行为。其目的是，通过消费者响应电力市场变化，实现电力需求与供给的平衡，降低用电峰值负荷，降低用电成本，提高用电效率，以实现社会经济和环境的可持续发展。本技术将要讨论一种特殊的需求响应品种，其内容是电网在季节性的用电高峰，例如枯水期发电量短缺的时期，要求电力消费者在未来某时段中购买的电量在一个范围内，称为电量型需求响应。
电动汽车充电站的运营商可能会接收到这一类型的电量限额任务，由于在经营的充电站内充电车辆的型号和数量具有随机性，同时没有对充电桩的用电量进行计量的设备，只有对充电功率进行监测和控制的终端，因此电量限额下的负荷分摊到桩成为了一个新的问题，本方法就是为解决这一问题而提出的。
目前没有检索到同一个问题的解决方案，但在其他问题下也有一些关于电量总额的分摊方法，例如CN202110746628 《一种基于机器学习算法的用户中长期交易购电量优化方法》提出了将电力市场中的年度购电合约电量分解到月度分解计划电量，但这个分摊是仅仅时间上的分摊，我们研究的是电动汽车充电站的一段时间的总电量分解到这段时间各个充电车辆（桩）上，属于空间和时间两个维度上的分摊。还有CN202211407305《一种计及调峰主动性的风光水火储***互补协调优化调度方法》讲的也是调峰时段如何把发电量额度分摊到不同的发电厂，但其处理的对象是总功率不是总电量，电量是功率在时间上的积分，因此该文件相当于是只在空间维度上分摊，而我们处理的是空间和时间上的分摊。
发明内容
本发明提供一种电量型需求响应下的电动汽车负荷时序分摊方法，本发明是为了解决在高峰限电情况下，电动汽车充电站的运营商可能会面临达到购电上限或者被限制用电的问题。
电量型需求响应下的电动汽车负荷时序分摊方法包括：
步骤1、基于电动汽车动力电池从零开始到充满电的时序过程，配置一充电特性曲线，并对电动汽车充电特性进行建模；
步骤2、对电动汽车电量分摊进行分摊建模，并把充电车辆根据充电状态划分为三类，基于分类方式及分摊建模将总电量分配给场内不同的车辆或充电桩；
步骤3、基于不同类别，计算电动汽车电量-负荷时序，得到用电量约束以及各个类别的功率分配量。
进一步需要说明的是，步骤1中，通过如下公式定义电动汽车的荷电状态：
公式中，表示第/>辆电动汽车的荷电状态，等价于第/>辆电动汽车的动力电池的剩余电池电量/>占电池额定容量/>的百分比。
进一步需要说明的是，步骤1中设置充电阶段有以下步骤：
当SOCi<时，设置为第一阶段/>；
当<SOCi<98%时，设置第二阶段/>；
当98%<SOCi时，设置第三阶段；
设置为功率从第一阶段转换到第二阶段的荷电状态，称为预设阈值；SOCi为第/>辆电动汽车的荷电状态。
进一步需要说明的是，方法还包括：充电车辆根据充电状态划分为三类：
1）第一类车辆的在/>以上，保持在充电特性的第二阶段进行充电直至荷电状态达到98%；
2）第二类车辆的小于预设阈值/>，在需求响应阶段充电功率始终处于第一阶段充电；
3）第三类车辆的在预设阈值/>范围内，需求响应中途可能会达到充电特性的第二阶段，也可能在整个需求响应的过程中都处于第一阶段。
进一步需要说明的是，所有车辆在需求响应期间的用电量下限为零；
进一步需要说明的是，第一类车辆的用电量上限有两种情况：
当持续以第二阶段的最大充电功率充电，充满后，用电量上限是：；
当充电始终充不满，用电量上限是，/>表示第/>辆电动汽车的第二阶段最大充电功率，/>和/>分别表示需求响应的结束和开始时间；
进一步需要说明的是，第二类车辆的充电功率上限为，表示第/>辆电动汽车的第一阶段最大充电功率。
进一步需要说明的是，第三类车辆的充电功率包括两种配置：
一种在需求响应期间充满，上限是：，/>表示第/>辆电动汽车的电池容量；
另一种是不能充满，且能到达第二阶段，先算出到达第二阶段的时刻，计算方法如下：
处于第三阶段充电的时长为，这期间的用电量为：；
用电量上限为：。
进一步需要说明的是，步骤2涉及车辆或充电桩的用电量分摊原则，即分摊建模；分摊建模的优化目标为：
表示第/>辆车被分配的充电量，即这个公式要求车辆的荷电状态与充电量乘积之和最小，在有电量限制的情况下，将更多的电量留给充荷电状态低的车辆，更容易保证充电功率的稳定。
进一步需要说明的是，分摊建模的约束公式为：
表示需求响应任务下发的需求电量限额。
进一步需要说明的是，步骤3中第一类车辆用电量响应的功率分配量为：
第一类车辆的用电量约束为：；
第一类车辆的荷电状态约束为：
第一类车辆的功率分配方式为：；
为每辆车的用电量，/>为车辆的充电功率。
进一步需要说明的是，步骤3中第二类车辆用电量响应的功率分配量为：
第二类车辆的用电量约束为：；
第二类车辆的荷电状态约束为：
第二类车辆的功率分配方式为：。
进一步需要说明的是，步骤3中第三类车辆的用电量响应的功率分配量为：
第三类车辆的用电量约束为：；
第三类车辆的荷电状态约束为：
第三类车辆的功率分配方式为：在<=/>时，/>；
在>/>时，/>，且/>；
为第一阶段的为最大值，P1 i为第/>辆电动汽车的第一阶段充电功率；P2 i为第辆电动汽车的第二阶段充电功率；/>表示第/>辆电动汽车的电池容量。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
本发明所提出的电动汽车负荷时序分摊模型对于电量型需求响应任务，能完成对负荷的合理分配方式，符合电动汽车充电站运营商需求，可以在快充满电的车辆尽量配合需求响应削减用电量，适当延长充电时间，而电量较少的车辆尽量让其能快速充满电，实现总体充电时间并不显著增加，用户满意度不打折扣，同时能满足需求响应要求的结果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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为电量型需求响应下的电动汽车负荷时序分摊方法流程图；
图2为电动汽车动力电池充电功率特性曲线，包含一条真实的充电功率特性曲线和一条本方法使用的简化充电功率特性曲线；
图3为用电量型需求响应下的站内总功率曲线图。
具体实施方式
本发明提供的电量型需求响应下的电动汽车负荷时序分摊方法是为了解决在高峰限电情况下，电动汽车充电站的运营商可能会面临达到购电上限或者被限制用电的问题。其中本发明的方法可以具有硬件层面的设备，也有软件层面的技术。电动汽车负荷时序分摊方法的硬件技术层面可以包括如传感器、智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互***、机电一体化等技术。方法软件技术主要包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机上执行。
本发明涉及的数控机床智能诊断方法利用充电功率-荷电状态/>曲线技术，通过建立充电功率阶段模型以及对车辆的/>的状态进行分类，实现电量限额在空间和时间上进行分摊，将总电量分配给场内不同的车辆/充电桩，进而反映各个车辆/充电桩的充电状态，完成对负荷的合理分配，实现总体充电时间并不显著增加，用户满意度不打折扣，同时能满足需求响应要求的结果。
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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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做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。
请参阅图1所示是一具体实施例中电量型需求响应下的电动汽车负荷时序分摊方法的流程图，方法包括：
S1、基于电动汽车动力电池从零开始到充满电的时序过程，配置一充电特性曲线，并对电动汽车充电特性进行建模；
具体来讲，电动汽车动力电池从零开始到充满电的时序过程，可以用一条充电特性曲线（充电功率-荷电状态/>曲线）来进行表示，首先定义电动汽车的荷电状态/>如下：
公式中，表示第/>辆电动汽车的荷电状态，等价于第/>辆电动汽车的动力电池的剩余电池电量/>占电池额定容量/>的百分比。
如图2所示，充电特性曲线中的实线，用于表征一般电动汽车的充电特性，分为四个阶段。
爬坡上升阶段，当时，充电功率迅速上升。
第一阶段，当时，充电功率基本稳定不变。
第二阶段，当，充电功率迅速减小并也处于一个相对稳定的区间。
第三阶段，当，充电功率迅速减小到零。
从图2可以看出，电动汽车用户为保证出行，一般不会在动力电池剩余电量极少时开始充电，因此建模中动力电池充电曲线的爬坡上升阶段可忽略不计。因此只考虑主要的第一到第三阶段，建立三阶段恒功率的充电负荷曲线如上图虚线所示。
以下用，/>和/>分别表示三个阶段的电池的充电功率，/>表示功率从第一阶段准换到第二阶段的那个荷电状态节点，当第/>辆电动汽车的荷电状态小于/>的时候（图2为80%），充电功率为/>，当第/>辆电动汽车的荷电状态大等于/>的时候，充电功率为/>，公式如下：
。
S2、对电动汽车电量分摊进行分摊建模，并把充电车辆根据充电状态划分为三类，基于分类方式及分摊建模将总电量分配给场内不同的车辆或充电桩。
针对不同车况，首先把充电车辆根据充电状态划分为三类：
1）第一类车辆的已经在/>以上，因此接下来会一直在保持在充电特性的第二阶段进行充电直至荷电状态达到98%。
2）第二类车辆的很小，即使一直保存最大的充电功率，也无法在需求响应期间到达充电特性的第二阶段，因此一直处于第一阶段充电。
3）第三类车辆的适中，一方面如果保持最大充电功率，需求响应中途会达到充电特性的第二阶段，另一方面如果保持较小充电功率，也可能在整个需求响应的过程中都处于三阶段充电特性的第一阶段，因此有两种可能性。
对于第一类车辆，其在需求响应期间的用电量下限为零，上限/>有两种可能性，当车辆持续以第二阶段的最大充电功率充电，车辆可能中途就充满了，这时的用电量上限是：/>；也可能始终充不满，这时用电量上限是，/>表示第/>辆电动汽车的第二阶段最大充电功率，/>和/>分别表示需求响应的结束和开始时间。
对于第二类车辆，车辆的充电功率上限只有一种可能性，那就是，/>表示第/>辆电动汽车的第一阶段最大充电功率。
对于第三类车辆，车辆的充电功率也有两种可能性，一种就是能在需求响应期间充满，那上限是：，/>表示第/>辆电动汽车的电池容量。
另一种是不能充满，但是能到达第二阶段，就需要先算出车辆到达第二阶段的时刻，计算方法如下：
因此，车辆处于第三阶段充电的时长为，这期间它的用电量为：。
因此，车辆的用电量上限为：。
对以上信息整理，可以得到以下表格：
表1 用电量响应的用电量约束汇总表
已知不同车辆用电量的类别和上下限，本方法考虑将电量限额在空间上进行分摊，即提出一种分摊模型，将总电量分配给场内不同的车辆/充电桩。在有电量限制的情况下，将更多的电量留给充荷电状态低的车辆，更容易保证充电功率的稳定（因为充电阶段不会很快变化），因此本方法的优化目标为：
表示第/>辆车被分配的充电量，即这个公式要求车辆的荷电状态与充电量乘积之和最小，在没有约束的情况下会导致所有车辆被分配的充电量都为零，因此需要设置一个等式约束如下：
表示需求响应任务下发的需求电量限额。设置上述约束后，就能确保在目标函数中，荷电状态低的车辆获得更多的充电量。
除了这一约束，还需要对每一辆车的荷电状态上下限和用电量上下限进行核定，前一个约束公式如下：
每辆车在需求响应期间的用电量，下限为零，上限需要针对不同车况详细计算：
S3、基于不同类别，计算电动汽车电量-负荷时序，得到用电量约束以及各个类别的功率分配量。
本发明的实施例中，能全面设置站内车辆在需求响应期间的用电量上下限，也可以对站内车辆使用任何一种线性求解器进行最优化用电量的分摊计算。最终得到的优化结果依然是每辆车的用电量，而电动汽车充电桩终端下发的控制指令控制的物理量是车辆的充电功率/>，因此需要将用电量/>结果按照时间进行分配得到每个时段控制的功率指令/>，即在时间维度上的分摊方法，称之为电动汽车电量-负荷时序计算方法。
对于第一类和第二类车辆，他们的充电功率始终在同一阶段，分解公式为：
但对于第三类车辆，站内车辆的充电功率可能会有个时序变化过程，因此需要先对比优化算法求解出的用电量是否超出了第二阶段用电量上限/>，如果没有，那么该车的功率计算方式同上一条公式（/>）。
如果用电量超过了第二阶段用电量上限/>，那该车将有两个充电功率，第一个充电功率为第一阶段的最大值/>，第二个充电功率计算公式为：
最终，所有的用电量响应的功率分配总结如下表所示：
表2 用电量响应的功率分配汇总表
最终可以计算得到电动汽车充电安排计划。进而本发明的电量型需求响应下的电动汽车负荷时序分摊方法可以基于电动汽车负荷的时间和空间维度上的分摊策略，即电动汽车电量上下限核定的表格、分摊优化建模的模型，以及电动汽车电量-负荷时序计算的表格。解决在高峰限电情况下，电动汽车充电站的运营商可能会面临达到购电上限或者被限制用电的问题，进而实现站内充电车辆充电电量分摊，保证充电站正常运行的目的。
在本发明的一种实施例中，以下将给出一种可能的实验验证方式对电量型需求响应下的电动汽车负荷时序分摊方法具体的实施方案进行效果验证。
实验数据集来自于某公司运营的三个电动汽车充电站，这三个充电站将同时响应需求响应命令，本实验选择的数据是2022年8月30日10:34:00 时刻的充电车辆数据，其中三个站内一共有32辆车正在充电，此刻它们的状态分别如下表所示：
表3实验数据展示表
之后向这一时刻的站内车辆下发电量型需求响应要求如表4所示，需求响应由不连续的两段指令构成。
表4电量型需求响应任务安排表
为便于评价负荷时序分摊模型的有效性，本发明采用两个评价指标进行模型评价。第一个评价指标是用于评价空间上分摊合理性的自定义的评价函数，公式如下：
根据的公式的形式，可以知道其意义是需求响应时刻，站内车辆分配到的电量和自身荷电状态乘积的总和最小化。其原理是由于需求响应的时候，能用于分配的总用电量额度是一定的，因此用电量尽可能分配给荷电状态低的车辆，更符合运营商希望充电功率稳定，用户满意度高的目标。
第二个评价指标是用于评价时间上分摊合理性的指标，定义为最后一个车辆充电结束的时间/>。这个指标用于观察最后一辆车充电结束的时间，以确保不会造成个别车辆充电时间太长。
本发明根据表3的数据、表4的指令和两个评价指标，使用本发明所提出的电动汽车负荷时序分摊方法和对比方法进行仿真实验，编程环境为python。
本发明使用的对比方法有两种，第一种是不进行需求响应的自然状态下的负荷分配模型，该模型对所有电动车的用电量分配都是满额，即：
第二种是虽然进行需求响应，但是用电量分配方法是均匀分配给每一辆车：
实验结果与结论分析：
在用电量型需求响应的指令下，32个充电桩同时做出用电量的调整，并根据本方法的电量-负荷时序计算进行功率的控制，在阶段性需求响应结束后又集体调到最大用电负荷，最终32个充电桩充满电量，结束充电任务，这一过程体现在全站总的功率变化曲线中，如图3所示。
根据功率变化曲线，可以看出方法1，也就是不进行需求响应，自然用电的负荷，结束充电时间是最早的，如要进行需求响应，充电时间肯定会延长，但本发明所提出方法的最长耗时比方法2要更短，即指标2表现更好。
为了进一步观察本发明提出模型的优越性，本实验的两个评价指标结果罗列在表5，可以量化观察三种方法的差异。
表5三种方法在用电量型需求响应任务中的指标表现
从表5可以看出，在指标1上，本发明所提出的负荷分配模型是最小的，说明该模型对于电量型需求响应任务，对负荷的分配是最合理的。而在指标2上，本发明的模型也比对比方法2的值更小，总体的充电结束时间更小。
综合以上结果，本发明所提出的电动汽车负荷时序分摊模型对于电量型需求响应任务，能完成对负荷的合理分配方式，符合电动汽车充电站运营商需求，可以在快充满电的车辆尽量配合需求响应削减用电量，适当延长充电时间，而电量较少的车辆尽量让其能快速充满电，实现总体充电时间并不显著增加，用户满意度不打折扣，同时能满足需求响应要求的结果。
本发明的电量型需求响应下的电动汽车负荷时序分摊方法中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本发明中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本发明所示的这些实施例，而是要符合与本发明所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (1)

1.一种电量型需求响应下的电动汽车负荷时序分摊方法，其特征在于，方法包括：
步骤1、基于电动汽车动力电池从零开始到充满电的时序过程，配置一充电特性曲线，并对电动汽车充电特性进行建模；
通过如下公式定义电动汽车的荷电状态：
公式中，表示第/>辆电动汽车的荷电状态，等价于第/>辆电动汽车的动力电池的剩余电池电量/>占电池额定容量/>的百分比；
设置充电阶段有以下步骤：
当SOCi<时，设置为第一阶段/>；
当<SOCi<98%时，设置第二阶段/>；
当98%<SOCi时，设置第三阶段；
设置为功率从第一阶段转换到第二阶段的荷电状态，称为预设阈值；SOCi为第/>辆电动汽车的荷电状态；
步骤2、对电动汽车电量分摊进行分摊建模，并把充电车辆根据充电状态划分为三类，基于分类方式及分摊建模将总电量分配给场内不同的车辆或充电桩；
充电车辆根据充电状态划分为三类：
1）第一类车辆的在/>以上，保持在充电特性的第二阶段进行充电直至荷电状态达到98%；
2）第二类车辆的小于预设阈值/>，在需求响应阶段充电功率始终处于第一阶段充电；
3）第三类车辆的在预设阈值/>范围内，需求响应中途会达到充电特性的第二阶段，或在整个需求响应的过程中都处于第一阶段；
所有车辆在需求响应期间的用电量下限为零；
其中，第一类车辆的用电量上限有两种情况：
当持续以第二阶段的最大充电功率充电，充满后，用电量上限是：；
当充电始终充不满，用电量上限是，/>表示第/>辆电动汽车的第二阶段最大充电功率，/>和/>分别表示需求响应的结束和开始时间；
第二类车辆的充电功率上限为，/>表示第/>辆电动汽车的第一阶段最大充电功率；
第三类车辆的充电功率包括两种配置：
一种在需求响应期间充满，上限是：，/>表示第/>辆电动汽车的电池容量；
另一种是不能充满，且能到达第二阶段，先算出到达第二阶段的时刻，计算方法如下：
处于第三阶段充电的时长为，这期间的用电量为：；
用电量上限为：；
方法还包括：车辆或充电桩的用电量分摊原则，即分摊建模；分摊建模的优化目标为：
表示第/>辆车被分配的充电量；
分摊建模的约束公式为：
表示需求响应任务下发的需求电量限额；
步骤3、基于不同类别，计算电动汽车电量-负荷时序，得到用电量约束以及各个类别的功率分配量；
第一类车辆用电量响应的功率分配量为：
第一类车辆的用电量约束为：；
第一类车辆的荷电状态约束为：
第一类车辆的功率分配方式为：；
为每辆车的用电量，/>为车辆的充电功率；
第二类车辆用电量响应的功率分配量为：
第二类车辆的用电量约束为：；
第二类车辆的荷电状态约束为：
第二类车辆的功率分配方式为：；
第三类车辆的用电量响应的功率分配量为：
第三类车辆的用电量约束为：；
第三类车辆的荷电状态约束为：
第三类车辆的功率分配方式为：在<= />时，/>；
在> />时，/>，且/>；
为第一阶段的为最大值，P1 i为第/>辆电动汽车的第一阶段充电功率；P2 i为第/>辆电动汽车的第二阶段充电功率；/>表示第/>辆电动汽车的电池容量。
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