[发明专利]一种电动车的充馈电方法和装置

说明书

本发明公开了一种电动车的充馈电方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取充馈电配置信息，并确定目标电动车充馈电的需求信息；根据所述需求信息和所述充馈电配置信息，构建充馈电成本优化问题的目标函数和约束条件，在所述约束条件下对所述目标函数进行求解，确定充馈电策略；按照所述充馈电策略执行所述目标电动车的充电或馈电。该实施方式能够基于停驶模式并考虑电动车充馈电需求，利用粒子群算法，以优化电动车充馈电成本为目标，确定对电动车的充馈电策略，并按照该策略执行电动车的充电或馈电。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种电动车的充馈电方法和装置。

背景技术

作为一种新兴的低碳、无污染的交通工具，电动车及其相关内容的研究受到广泛关注；V2G(Vehicle to Grid，电动汽车入智能电网)技术是其中的一个研究热点；V2G技术将大量电动车集中起来，不仅能够通过分时段充电减少电网的峰值负荷，还能作为能量缓冲主动进行馈电行为，为电网提供调频等辅助服务，在此过程中用户还能获得一定的收益。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

在对基于V2G的电动车充馈电策略问题的研究中，现有技术主要考虑的是充电的调度、电网填谷等问题的优化，缺少基于停驶模式并考虑电动车充馈电需求的、以优化电动车充馈电成本为目标的充馈电调度的研究。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种电动车的充馈电方法和装置，能够基于停驶模式并考虑电动车充馈电需求，利用粒子群算法，以优化电动车充馈电成本为目标，确定对电动车的充馈电策略，并按照该策略执行电动车的充电或馈电。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种电动车的充馈电方法，包括：

获取充馈电配置信息，并确定目标电动车充馈电的需求信息；

根据所述需求信息和所述充馈电配置信息，构建充馈电成本优化问题的目标函数和约束条件，在所述约束条件下对所述目标函数进行求解，确定充馈电策略；

按照所述充馈电策略执行所述目标电动车的充电或馈电。

可选地，所述充馈电配置信息至少包括：电价信息、充电桩功率阈值、功率总阈值；其中，所述电价信息包括：各单位时间段内的充电电价信息或馈电电价信息；

所述需求信息至少包括：初始电量、期望电量、充馈电时段信息、电量阈值。

可选地，所述确定目标电动车充馈电的需求信息，包括：

接收电动车充馈电的预约信息，所述预约信息至少包括：初始电量、期望电量、电量阈值、开始时间、结束时间；

根据所述开始时间与所述结束时间确定所述充馈电时段信息，所述充馈电时段由整数个单位时间段组成；

判断所述需求信息是否满足初始条件，将满足所述初始条件的需求信息确定为所述目标电动车充馈电的需求信息。

可选地，判断所述需求信息是否满足初始条件，包括：

根据所述初始电量和所述期望电量确定电量变化量；

将所述充馈电时段中包含的单位时间段的个数，与所述充电桩功率阈值的乘积作为变化量最大值，判断所述变化量最大值是否超过所述电量变化量；以及，

判断所述充馈电时段是否超过时长阈值；

若都是，则确定所述需求信息满足所述初始条件。

可选地，根据所述需求信息和所述充馈电配置信息，构建充馈电成本优化问题的目标函数和约束条件，在所述约束条件下对所述目标函数进行求解，确定充馈电策略，包括：