[发明专利]一种基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法在审

专利信息
申请号: 201910259130.X 申请日: 2019-04-02
公开(公告)号: CN109866645A 公开(公告)日: 2019-06-11
发明(设计)人: 张景霞;周博文;杨东升;张化光;刘鑫蕊;罗艳红;孙振奥;梁雪;刘振伟;王智良;刘震 申请(专利权)人: 东北大学
主分类号: B60L53/64 分类号: B60L53/64
代理公司: 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234 代理人: 陈曦
地址: 110169 辽*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 电动汽车 充电控制 实时电价 电动汽车充电 充电需求 虚拟 充电费用 充电特性 实时调整 随机抽样 行驶行为 优化模型 电网 构建 充电 电价 关联 奖励 安全 保证
【权利要求书】:

1.一种基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法,其特征在于,包括如下步骤:

步骤1:建立电动汽车无序充电负荷模型,获取充电起始时刻和充电所需时长,得到每辆电动汽车的充电时段,进而模拟出电动汽车的原始负荷需求;

步骤2:综合电动汽车的原始负荷需求和优化后的负荷需求,建立涉及激励的电力积分模型,建立基于分时电价和电力积分的虚拟实时电价模型;

步骤3:根据虚拟实时电价模型,建立电动汽车充电的优化控制模型;

步骤4:运用教学优化算法对优化控制模型进行求解,获得电动汽车的有序充电负荷曲线、虚拟实时电价曲线,进而得出电动汽车最优有序充电方案;

步骤5:将所有的电动汽车的充电负荷曲线叠加起来,得出总的电动汽车有序充电负荷。

2.如权利要求1所述的基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法,其特征在于,所述步骤1具体为:

步骤1.1:设电动汽车充电功率为恒定功率,电动汽车用户日行驶里程S分布满足对数正态分布,即其中μs、σs分别为均值和方差,其概率密度函数为:

其中,Ex、Dx为行驶里程的期望和方差;

步骤1.2:设电动汽车用户最后一次行程结束时刻T0满足正态分布,即其概率密度函数为:

其中,μt、σt分别为充电起始时间的平均值和方差;

步骤1.3:设电动汽车用户最后一次行程结束时刻即为电动汽车充电开始时刻,根据电动汽车日行驶里程S和行程结束时刻T0,可以得到单辆电动汽车无序充电日所需负荷,由于各辆电动汽车充电时间相互独立,采用蒙特卡罗方法随机抽样模拟,建立电动汽车无序充电负荷模型:

其中,Tc为电动汽车充电时长,B为电动汽车的电池容量,Pc为电动汽车充电功率,η为充电效率,SOC为电动汽车起始充电时的荷电状态,Sm为电动汽车电池充满电后可以行驶的里程数。

3.如权利要求1所述的基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法,其特征在于,所述步骤2具体为:

步骤2.1:建立涉及激励的电力积分模型:

其中Ci,t为电动汽车用户i在t时段的电力积分;参数φ为1或0,分别表示用户采用电力积分参与有序调节和用户不采用电力积分不参与有序调节;Poi,t为电动汽车用户i在t时段的原始负荷需求,根据无序充电负荷模型计算获得;Pi,t为采用电力积分机制后的电动汽车用户i在t时段新的负荷需求;为电动汽车在t时段原始平均负荷;把每天分成T个时间段;N为电动汽车充电站中电动汽车的保有量;

步骤2.2:电价的变化量:

其中,θ1和θ2分别是电动汽车在t时段用于非峰值和峰值时段的总激励;τ1和τ2分别是非峰值和峰值的时隙集合;

步骤2.3:综合电动汽车用户的电力积分模型、电价的变化量与分时电价建立电动汽车的虚拟实时电价模型:

ρi,t=Qtou,t-ΔQi,t

其中,ρi,t为虚拟实时电价;Qtou,t为分时电价;ΔQi,t为引入电力激励积分后电价的改变量。

4.如权利要求1所述的基于虚拟实时电价的电动汽车有序充电控制方法,其特征在于,所述步骤3具体为:

步骤3.1:以电动汽车用户的充电费用最低为目标,建立电动汽车充电的优化控制模型:

Z为电动汽车用户总充电费用;Pi,t为采用电力积分后第i辆电动汽车在t时段的充电功率;ρi,t为虚拟实时电价;ui,t为第i辆车在t时段的充电状态,电动汽车若处于充电状态则为1,否则为0;把每天分成96个时间段,每时段15分钟,T是时间段数,Δt是每个时段的时长;N为电动汽车充电站中电动汽车的保有量;

步骤3.2:建立电动汽车充电的优化控制模型的约束条件:

充电时间约束:Tc≤Td-T0

其中,T0为电动汽车的充电开始时间,Td为电动汽车预计要离开的时间;

总充电量不变的约束:

其中,和Pi,sum分别是电价调整前后第i辆电动汽车每天的充电量;

充电需求约束:

其中k表示开始充电时刻,SOCi,k表示第i辆电动汽车在k时刻的荷电状态;B为电动汽车的电池容量。

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