[发明专利]一种基于Sarsa算法的移动充电桩群体智能调度方法

说明书

本发明公开了一种基于Sarsa算法的移动充电桩群体智能调度方法，包括以下步骤：聚合商综合各移动充电桩的当前状态以及实时电价，提出对移动充电桩群体的参与辅助服务的功率需求；建立针对移动充电桩所使用电池的老化模型；设计移动充电桩电池的损耗成本目标函数与约束条件；通过聚合商获得移动充电桩的日前规划；通过Sarsa强化学习算法的调度指令，充电桩自主移动至电动汽车充电区域与电力市场辅助服务区域。本发明设计了整个调度系统的模型以及相应的约束条件，并且通过强化学习的使用，使整个调度系统具备学习能力，使得移动充电桩，在满足自身日常充电服务的前提下，积极参与到电力市场辅助服务中。

技术领域

本发明属于充电装置应用领域，涉及一种基于Sarsa算法的移动充电桩群体智能调度方法。

背景技术

移动充电桩能够有效提高充电桩的灵活性，避免了停车位与充电桩之间的耦合，能够在新能源汽车电量充满时，充电桩闲置时，开启下一个任务，具有更高的使用效率。移动充电桩在车辆充电的闲置时间，仍然具备参与电力市场辅助服务的能力，这将为移动充电桩带来全新的应用价值。对某个区域内闲置的移动充电桩进行统一的调度，是实现和发挥移动充电桩全部商业价值的重要手段。而如何通过设计优化调度算法，满足电力辅助服务的功率需求，同时最小化充电桩群体的运营成本，对于该模式下的系统运营具有重要意义。

移动充电桩由储能装置及配套的移动装置构成，目前，对于此类移动充电桩集群智能调度方法的研究仍然相对较少。要实现移动充电桩集群的智能调度，必须首先建立该运营模式的系统模型；在此基础上，建立相应的目标函数，设定约束条件；采取相应的优化算法，通过求解，实现集群装置的优化调度。然而，当前的集群调度算法实际应用中多依赖于精确的物理模型，预先建立的物理模型随着实时环境的变化，会呈现出较大的不确定性。

发明内容

本发明针对现有技术中的不足，站在移动充电桩群体的立场，以满足电力辅助服务的功率需求为约束条件，以移动充电桩调度损耗成本最小为目标函数，提出一种基于Sarsa算法的移动充电桩群体智能调度方法。本发明首先建立移动充电桩系统的运营模型，设计相应的损耗成本目标函数与约束条件；通过聚合商获得移动充电桩的提日前调度，再以强化学习的方式，在短时间尺度内进一步优化调度策略，实现移动充电桩集群的智能调度。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于Sarsa算法的移动充电桩群体智能调度方法，括以下步骤：

聚合商综合各移动充电桩的当前状态以及实时电价，提出对移动充电桩群体的参与辅助服务的功率需求；

建立针对移动充电桩所使用电池的老化模型；

设计移动充电桩电池的损耗成本目标函数与约束条件；

通过聚合商获得移动充电桩的日前规划；

通过Sarsa强化学习算法的调度指令，充电桩自主移动至电动汽车充电区域与电力市场辅助服务区域。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

进一步地，对移动充电桩的锂电池采取加速老化试验，获得动力锂电池容量衰减与循环次数之间的关系，具体结果采用下式进行拟合：

式中，C_Bat为电池的容量，n_c为循环次数，K_a为待拟合的系数；

根据下式计算出锂电池衰减的百分比：

式中，C_Eol为电池寿命截止时对应的容量，C_init为电池的初始容量；

根据将电池的初试成本平摊到各工况中，如下式所示：