[发明专利]一种基于分层架构的电动汽车有序充电控制方法

权利要求书

1.一种基于分层架构的电动汽车有序充电控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，利用蒙特卡洛方法建立影响电动汽车充电负荷因素的概率模型；

S2，根据步骤S1所得到的概率模型计算电动汽车有序充电下的总负荷；

S3，建立基于分层架构的有序充电控制模型，所述有序充电控制模型包括相连接的上层充电控制中心和下层台区充电站，上层充电控制中心根据步骤S2所得到的有序充电下的总负荷，利用粒子群算法对电动汽车的充电过程进行优化得到功率指导曲线，下层台区充电站根据功率指导曲线利用粒子群算法求解电动汽车的最优充电时段，并根据最优充电时段计算有序充电负荷需求；

S4，根据步骤S3所得到的有序充电负荷需求和对应的基础负荷计算有序充电负荷曲线，输出电动汽车的功率指导曲线和有序充电负荷曲线；

在步骤S1中，所述概率模型包括起始荷电状态概率模型、起始充电时刻概率模型以及充电时长概率模型；

所述起始荷电状态概率模型为：

式中，I_SOC表示电动汽车的起始荷电状态，f(I_SOC)表示电动汽车起始荷电状态I_SOC的概率函数，μ₁表示电动汽车起始荷电状态I_SOC的均值，σ₁表示电动汽车起始荷电状态I_SOC的标准差；

所述起始充电时刻概率模型为：

式中，t表示电动汽车的起始充电时刻，f(t)表示起始充电时刻t的概率函数，μ₂表示起始充电时刻t的均值，σ₂表示起始充电时刻t的标准差；

所述充电时长概率模型为：

式中，T_c表示电动汽车的充电时长，E_soc表示电动汽车期望的充电目标荷电状态；E表示电动汽车的电池容量，P_c表示电动汽车的充电功率，η表示充电效率；

在步骤S2中，所述计算电动汽车有序充电下的总负荷，包括如下步骤：

S2.1，初始化有序充电下电动汽车的基本参数；

S2.2，利用蒙特卡洛方法根据步骤S1所得到的起始荷电状态概率模型和起始充电时刻概率模型对所有电动汽车的起始荷电状态和每辆电动汽车的起始充电时刻进行初始化；

S2.3，设定电动汽车期望的充电目标荷电状态为1，根据步骤S2.2所得到的电动汽车的起始荷电状态和步骤S1所得到的充电时长概率模型计算每辆电动汽车的充电时长；

S2.4，将一天划分为L个时段，根据每辆电动汽车的起始充电时刻和充电时长统计每个时段下进行充电的电动汽车数量；

S2.5，根据步骤S2.4所得到的每个时段下进行充电的电动汽车数量和对应时段的基础负荷计算有序充电下一天中每个时段的总负荷。

2.根据权利要求1所述的基于分层架构的电动汽车有序充电控制方法，其特征在于，在步骤S2.5中，所述有序充电下一天中每个时段的总负荷的计算公式为：

Ph_m,j＝P_c*a(j)+P_b,j；

式中，Ph_m,j表示有序充电下一天中第j个时段下的总负荷，a(j)表示一天中第j个时段下进行充电的电动汽车数量，P_b,j表示一天中第j个时段下的基础负荷。