[发明专利]一种控制电动汽车充电时间的智能充电策略

权利要求书

1.一种控制电动汽车充电时间的智能充电策略，其特征在于，包括下列步骤：

(1)充电管理系统通过电网负荷监测系统，获得电网的过去的负荷变化曲线，并预测从当前到未来24小时的某配电变压器用电负荷曲线，预测从当前到未来24小时的当地环境温度；

(2)充电管理系统通过控制装置获得以往电动汽车充电数据，并根据这些数据预测从当前到未来24小时的该配电变压器辖区的电动汽车充电台数、充电总量等；

(3)充电管理系统根据预测的负荷、电动汽车充电台数、充电总量、环境温度等相关数据，通过优化程序自动计算出一天内多台电动汽车的最优充电起始充电时间；

(4)充电管理系统控制调度车载充电器的控制装置闭合充电主继电器，根据优化程序结果控制电动汽车开始充电；

(5)充电管理系统检测电动汽车电池电量，充电达到要求后，充电管理系统控制调度车载充电器的控制装置，充电器充电主继电器断开，结束充电。

2.如权利要求1所述的一种控制电动汽车充电时间的智能充电策略，其特征在于，步骤(1)中充电管理系统可以通过控制装置获取电动汽车充电信息和控制电动汽车充电时间，通过与电网相连获得电网负荷等信息；

充电管理系统通过电网负荷监测系统，获得电网的过去的负荷变化曲线，采用负荷预测的相关方法预测从当前到未来24小时的某配电变压器用电负荷曲线；

获得从当前到未来24小时的环境温度的方法：充电管理系统根据以往两年的环境温度规律以及近期气象部门的环境温度预测，进行综合分析预测未来24小时的当地环境温度。

3.如权利要求1所述的一种控制电动汽车充电时间的智能充电策略，其特征在于，步骤(2)中充电管理系统根据当天日期，结合未来24小时的温度等相关信息，从历史数据中选择和当天最相近的一天，以最相近的一天的电动汽车的充电数据作为基础，根据社会因素等作适当的调整，最终预测未来24小时的该配电变压器管辖范围内的电动汽车充电台数、充电总量。

4.如权利要求1所述的一种控制电动汽车充电时间的智能充电策略，其特征在于，步骤(3)中充电管理系统通过粒子群算法，由控制装置对电动汽车的充电起始时间进行优化控制，最终目的是使配电变压器在满足用户需求的同时使用户费用和配电变压器寿命损失最小；

电动汽车的类型为单一类型电动车，具有相同的电池类型、容量、充电量等参数，并且充电电流假定为0.2C(C代表电池的容量)，充电功率假定为恒定值，因此充电时间约为5个小时。

5.如权利要求1所述的一种控制电动汽车充电时间的智能充电策略，其特征在于，步骤(3)中，粒子群算法为整数的粒子群算法；

电动汽车电池的电池荷电状态SOC从0到100％，保证电动汽车充满后，充电器充电主继电器断开，结束充电。

6.如权利要求1所述的一种控制电动汽车充电时间的智能充电策略，其特征在于，步骤(3)中，为了减小变压器寿命损失和用户费用，分别建立寿命损失最小模型和用户电费最小模型，并以此为基础，建立了考虑峰谷电价和配电变压器寿命损失的影响的电动汽车多目标充电优化模型；

(1)目标函数1：寿命损失最小模型

寿命损失优化控制智能充电方法，最终目的是使配电变压器在满足用户需求的同时使得寿命损失最小，优化模型如式(1)，变压器的寿命损失按照IEC标准(2)-(5)进行计算；

minL=Σi=1NV(Σj=1ntj,pi,j,θa,Δti,Li)---(1)]]>

Faa,n=2(θh-98)/6---(2)]]>

Faa,n=exp(15000110+273-15000θh+273)---(3)]]>

FEAQ=Σn=1NFaa,nΔtnΣn=1NΔtn---(4)]]>

%LOL=FEAQ*t*100180000---(5)]]>

其中，t_j是第j辆电动汽车的起始充电时间，也是进行优化的量，为保证充满电，范围为18:00-凌晨2:00；充电时间6pm到7am被分成N段均匀相等的时间，被分成N段均匀相等的时间，i是第i段时间间隔，j是第j辆接入的电动汽车，p_i，j是第j辆电动汽车在第i个时间间隔的充电功率，是所有接入的电动汽车在第i个时间间隔中的寿命损失；变压器的老化和绕组的热点温度有关，F_aa，n是第n个时间间隔内的加速老化因子，与热点温度θ_h成指数关系，可用(2)或者(3)；t_n是第n个时间间隔，n表示时间间隔的个数N为总的时间间隔数，θ_h热点温度；F_EAQ为在110℃的参考温度下给定时间内等效加速老化因子，％LOL为在这段时间内的寿命损失百分数，我们选取变压器的生命周期为180000小时(20.55年)；

(2)目标函数2：用户电费最小模型

假设居民小区开展居民生活用电峰谷分时电价试点工作，用电高峰段为每日8时至22对；用电低谷段为22时至次日8时；

用户电费最小模型，最终目的是使配电变压器在满足用户需求的同时使得用户的电费最小，即使(6)成立；

minF=Σi=1NY(Σj=1ntj,pi,j,Δti,t,d)---(6)]]>

d=0.55,8:00≤t≤22:000.35,0≤t≤8:00,22:00≤t≤24:00---(7)]]>

d为电价，用电高峰期间电价为每千瓦时0.55元，用电低谷期间电价为每千瓦时0.35元；

是所有接入的电动汽车在第i个时间间隔中的电费；

(3)约束条件

上述两个目标函数需同时满足约束条件(8)(9)(10)：

s.t.Σi=1Npi,jΔti=C---(8)]]>

t_min≤t_j≤t_max(9)

0≤t≤24:00(10)

其中，C是每辆电动汽车充电容量，t为时间；

(4)基于峰谷电价和寿命损失的电动汽车多目标优化智能充电模型

minFF＝(1-p)*L+p*F(11)

式(11)为同时考虑峰谷电价和寿命损失的电动汽车多目标优化智能充电模型，使该式最小的解集即为优化模型的最优解，其中p、1-p为用户电费和寿命损失的权重，0＜p＜1，可取p＝0.5。