[发明专利]一种电动汽车充电负荷时-空分布计算方法有效

专利信息
申请号: 202110346105.2 申请日: 2021-03-31
公开(公告)号: CN113094852B 公开(公告)日: 2023-06-09
发明(设计)人: 黄南天;刘宇航;胡乾坤 申请(专利权)人: 东北电力大学
主分类号: G06F30/18 分类号: G06F30/18;G06F30/20;G06Q30/0202;G06Q50/06;G06F111/04;G06F113/04
代理公司: 西安弘理专利事务所 61214 代理人: 宁文涛
地址: 132012 吉*** 国省代码: 吉林;22
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摘要:
搜索关键词: 一种 电动汽车 充电 负荷 分布 计算方法
【权利要求书】:

1.一种电动汽车充电负荷时-空分布计算方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:

步骤1、基于出行行为分析,建立出行链;具体过程为:对电动汽车出行数据进行概率统计,得到各级出行链级数、到达时间、日出行距离及停车时长的概率分布,通过蒙特卡洛仿真建立包含始发地n0,出行距离d,到达时间ta,出行时间td,停车时间tp,目的地m的出行链,如下所示:

TCj=[td,nm,dnm,ta,nm,tp,nm]                 (1)

式中,j为汽车出发的节点号,j=1,…,J,第j个TC包括m=1,···,M(j)个单独行程;td,nm为第j个TC从n出发去m的时间;ta,nm为第j个TC的到达m的时间;tp,nm为第j个TC的在目的地m的停车时间;dnm为第j个TC内从n出发去m的距离;

步骤2、建立基于出行链的电动汽车充电负荷模型;具体过程为:单个电动汽车充电量Pmn(t)所需的充电能量如下:

式中,Pc,n为充电功率,ηc为充电效率,tc,mn为电池所需的最短充电时间,S(ta,mn)表示为当电动汽车到目的地n时,电池的剩余电量,0则为空电,1则为满电;e是每公里的平均用电量;

假设在每天初始时电动汽车均为满电状态,且为使其保持运行状态,设置其不会耗尽电量,即S(ta,mn)0,当出现复杂链时,即两个出行链的组合时,下一级出行链的初始电量为:

按照实际地址位置,选取实验网架,使其节点与配电网IEEE33节点一一对应,并对实验网架中节点进行编号,针对编号为j的节点提取其所有以n点为目的地的出行链信息,并根据公式(2)计算其行驶耗电量;

k个电动汽车的总充电需求Pk(t)是所有到达此节点所有单辆电动汽车充电需求Pmn(t)的总和,即基于出行链的电动汽车充电负荷模型为:

步骤3、通过出行链与蒙特卡洛仿真相结合的方法,构建电动汽车充电负荷时-空分布模型;具体过程为:

步骤3.1、设置仿真次数,电动汽车总数量;

步骤3.2、通过随机抽样,为每辆电动汽车分配初始位置N,和初始出行时间T;

步骤3.3、通过出行行为的统计概率分布,抽取其出行目的地n以及出行链级数i,如果出行目的地与初始位置相同,则认为不行驶;若不同,则根据统计概率更新出行链中距离或时间参数,以30min为步长,进行蒙特卡洛仿真,得到并存储各节点在不同时刻所有电动汽车需求的充电负荷,形成节点功率矩阵P;

步骤3.4、判断节点功率矩阵P是否满足蒙特卡洛仿真约束条件,若满足,停止计算,将得到的节点功率矩阵P作为电动汽车充电负荷的时-空分布特性。

2.根据权利要求1所述一种电动汽车充电负荷时-空分布计算方法,其特征在于,所述蒙特卡洛仿真约束条件为:

达到蒙特卡洛仿真的最大次数;

两次仿真功率矩阵各元素最大差值满足收敛精度,即:

式中,max[·]表示求取矩阵中元素的最大值;Ph表示为第h次仿真后得到的功率矩阵,h是仿真次数,ε是收敛精度。

3.根据权利要求2所述一种电动汽车充电负荷时-空分布计算方法,其特征在于,步骤3.3具体过程为:

步骤3.3.1、根据出行统计概率,并根据当前目的地确定出行链级数,及各级出行链中的元素;

其中元素包括出行距离、到达时间,出行时间,停车时间;

步骤3.3.2、判断出行链级数是否大于1,若大于1,执行步骤3.3.(b);若不大于1,执行步骤3.3.3(a);

步骤3.3.3、(a)以30min为步长,根据公式(2)至公式(6)计算电动汽车充电负荷,并记录每个节点总充电负荷Pj

(b)以30min为步长,根据公式(2)至公式(6)计算单级出行链电动汽车充电负荷,并记录每个节点总充电负荷Pj,通过公式(5)计算两级出行链间的初始电量;

步骤3.3.4、判断是否到达终点,若没有到达终点,返回步骤3.3.2;若到达终点,则输出各节点下的总充电负荷Pj

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