一种换电站充放电策略优化控制的方法技术

本发明专利技术提供一种换电站的充放电策略优化控制的方法，该方法包括：收集到换电站的电动汽车的出行链信息，建立电动汽车出行特性模型；步骤S2：根据设定周期内换电站的电动汽车充电需求数据和所述电动汽车出行特性模型，得到换电站的充电需求的时空分布特性；步骤S3：根据所述充电需求的时空分布特性计算负荷波动和充电成本；步骤S4：根据所述负荷波动和所述充电成本优化换电站的充放电策略。本发明专利技术能提高换电站的运营经济效益。

【技术实现步骤摘要】
一种换电站充放电策略优化控制的方法
本专利技术属于电力市场领域，具体是一种基于经济最优的换电站充放电策略优化控制的方法。
技术介绍
随着全球能源互联网的普及推广，电动汽车因其自身的环保特性再次进入人们视线，其发展趋势势不可挡。然而，电动汽车的发展离不开基础充电设施的保障，充换电站的运营情况直接关系着电动汽车的普及发展。作为全球能源战略措施之一的新能源汽车的发展长期受到运营模式、商业机制不完善的制约，其中充电设施布局和商业运营模式研究正在成为世界各国电动汽车产业化研究的重要领域，各国均开展了相应的研究及实践。在电动汽车参与多种电力市场辅助服务方面，由于国内尚未建立出成熟的电力市场机制，鲜有国内文献对此问题做出研究；国外在电动汽车提供辅助服务方面已经做出了一些研究，但也只停留在最大化车主收益层面，未能考虑电动汽车提供服务的可靠性和因此带来的风险损失。此外，电动汽车所提供的服务主要集中在调频市场，对电动汽车在能量套利方面的经济收益研究很少。与充电站相比，换电站在提供辅助服务方面有着得天独厚的优势，换电站有着对电池充换电的主动权，可以随时根据电网需求进行削峰填谷的辅助服务，避免了电动汽车的充电不确定性。然而，从目前电动汽车换电站运营情况看，现有的电动汽车换电站因电动汽车不能普及发展而长期处于亏本状态，如何使换电站在满足电动汽车换电需求的基础上，利用闲置电池提供辅助服务进行收益，从而维持换电站的良好运营，成为首当其冲需要解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种基于经济最优的换电站充放电策略优化控制的方法，通过制定控制换电站电池有序充放电策略，利用出行链思想对充电负荷进行预测，提高电动汽车负荷预测的真实性，在满足电动汽车充电需求的基础上，换电站闲置电池提供辅助服务，以提高换电站的运营经济效益。为实现以上目的，本专利技术提供以下技术方案：一种换电站的充放电策略优化控制的方法，包括：步骤S1：收集到换电站的电动汽车的出行链信息，建立电动汽车出行特性模型；步骤S2：根据设定周期内换电站的电动汽车充电需求数据和所述电动汽车出行特性模型，得到换电站的充电需求的时空分布特性；步骤S3：根据所述充电需求的时空分布特性计算负荷波动和充电成本；步骤S4：根据所述负荷波动和所述充电成本优化换电站的充放电策略。优选的，步骤S1包括：S11：根据每辆电动汽车的出行链信息，获取电动汽车的起始时刻的荷电电量、起始出行时间和出行距离及出行地点，从而确定每辆电动汽车出行所需电量；S12：将出行地点分为商业区、学校区、居民区、工作区四类，并根据所述出行链信息，得到电动汽车从一个目的地行驶到另一个目的地的转移概率。优选的，步骤S3包括：步骤S31：根据政府削峰填谷激励措施，计算削峰填谷前的负荷波动，与现有负荷波动相比较，计算削峰填谷收益；步骤S32：根据统计电池充放电次数，计算换电站电池充放电损耗；步骤S33：根据分时电价，计算电池充电成本。优选的，还包括：步骤S5：将所述充放电策略作为目标函数，取其倒数作为第一适应度函数值；步骤S6：通过遗传算法选择、交叉、变异得到新充放电策略，将所述新的充放电策略代入所述目标函数，计算得到第二适应度函数值，步骤S7：将所述第二适应度函数值与所述第一适应度函数值相减，判断是否满足收敛条件，如果不满足则重复步取S6，否则，得到的充电策略即是最优充电策略。优选的，所述充电成本包括：换电收益；所述换电收益通过以下公式计算得到：其中，Icb为换电收益，N为在第i个时段换电的电动汽车数量，SOCj为第j辆电动汽车的电池荷电状态，Q为电动汽车电池容量，pcb为换电价格。优选的，所述负荷波动fgcl根据以下公式计算得到：其中：Pbj为常规电力负荷，p为电动汽车充电功率，nbj为第j时间段电池接入电网的数量，x为电池的充放电状态矩阵，xij表示第i个电池在第j个时间段的充电状态，xij＝0表示该车此时空闲，xij＝1表示该电池处于充电状态，xij＝1表示该电池此时处于放电状态，Po为计及电动汽车充电后配电网的理想负荷值。优选的，所述理想负荷值Po通过以下公式获得：其中，nevj为第j时刻的有充电需求的电动汽车数量。优选的，削峰填谷收益通过以下公式获得：Ixf＝(fgcl-fgc0)*pxf其中：Ixf为削峰填谷收益，pxf为削峰填谷激励单价，fgc0为电动汽车直接充电所得到的负荷峰谷差。优选的，所述电池充放电损耗通过以下公式获得：其中，Cbc为电池损耗，nb换电站电池数量，ti为电池充放电次数，pbc为电池充放电1次的折损费用。优选的，所述电池充电成本通过以下公式获得：其中，Ccd为电池充电成本，nbi第i时段的接入电网的数量，ppi为第i时刻的电价。本专利技术针对换电站运营收益情况，利用出行链信息对充电负荷进行预测，在满足电动汽车换电的基本需求的前提下，利用闲置电池提供辅助服务实现削峰填谷，从而达到换电站经济性最优，既解决了电动汽车接入电网所造成的不稳定性，又为换电站运营模式提供新的思路，可广泛应用于换电站运营模式的科学研究和工程应用。附图说明为了更清楚地说明本专利技术的具体实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。图1：是本专利技术提供的一种换电站充放电策略优化控制的方法流程图；图2：是本专利技术提供的充放电策略收敛流程图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术实施例的方案，下面结合附图和实施方式对本专利技术实施例作进一步的详细说明。针对当前换电站如何利用闲置电池提供辅助服务进行收益，从而维持换电站的良好运营，本专利技术提供一种换电站充放电策略优化控制的方法，解决上述问题，能解决了电动汽车接入电网所造成的不稳定性，又为换电站运营模式提供新的思路，可广泛应用于换电站运营模式的科学研究和工程应用。如图1所示，本专利技术提供一种换电站充放电策略优化控制的方法，包括以下步骤：步骤S1：收集到换电站的电动汽车的出行链信息，建立电动汽车出行特性模型；步骤S2：根据设定周期内换电站的电动汽车充电需求数据和所述电动汽车出行特性模型，得到换电站的充电需求的时空分布特性；步骤S3：根据所述充电需求的时空分布特性计算负荷波动和充电成本；步骤S4：根据所述负荷波动和所述充电成本优化换电站的充放电策略。具体地，可通过电动汽车的出行链信息对其充电需求进行预测，建立电动汽车出行特性模型，用蒙特卡洛方法对出行者行为进行模拟，得到充电需求的时空分布特性。步骤S1包括：S11：根据每辆电动汽车的出行链信息，获取电动汽车的起始时刻的荷电电量、起始出行时间和出行距离及出行地点，从而确定每辆电动汽车出行所需电量；S12：将出行地点分为商业区、学校区、居民区、工作区四类，并根据所述出行链信息，得到电动汽车从一个目的地行驶到另一个目的地的转移概率。其中转移概率为：步骤S3包括：步骤S31：根据政府削峰填谷激励措施，计算削峰填谷前的负荷波动，与现有负荷波动相比较，计算削峰填谷收益；步骤S32：根据统计电池充放电次数，计算换电站电池充放电损耗；步骤S33：根据分时电价，计算电池充电成本。在实际应用中，包括：初始化换电站充放电策略，表示换电站的每个电池的状态，判断电池是否接入电网或者接入后充放电的状态；并根据计算公式SOCk，ini-SOCk，ave*dk＜本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种换电站的充放电策略优化控制的方法，其特征在于，包括：步骤S1：收集到换电站的电动汽车的出行链信息，建立电动汽车出行特性模型；步骤S2：根据设定周期内换电站的电动汽车充电需求数据和所述电动汽车出行特性模型，得到换电站的充电需求的时空分布特性；步骤S3：根据所述充电需求的时空分布特性计算负荷波动和充电成本；步骤S4：根据所述负荷波动和所述充电成本优化换电站的充放电策略。

【技术特征摘要】
1.一种换电站的充放电策略优化控制的方法，其特征在于，包括：步骤S1：收集到换电站的电动汽车的出行链信息，建立电动汽车出行特性模型；步骤S2：根据设定周期内换电站的电动汽车充电需求数据和所述电动汽车出行特性模型，得到换电站的充电需求的时空分布特性；步骤S3：根据所述充电需求的时空分布特性计算负荷波动和充电成本；步骤S4：根据所述负荷波动和所述充电成本优化换电站的充放电策略。2.根据权利要求1所述的换电站的充放电策略优化控制的方法，其特征在于，步骤S1包括：S11：根据每辆电动汽车的出行链信息，获取电动汽车的起始时刻的荷电电量、起始出行时间和出行距离及出行地点，从而确定每辆电动汽车出行所需电量；S12：将出行地点分为商业区、学校区、居民区、工作区四类，并根据所述出行链信息，得到电动汽车从一个目的地行驶到另一个目的地的转移概率。3.根据权利要求2所述的换电站的充放电策略优化控制的方法，其特征在于，步骤S3包括：步骤S31：根据政府削峰填谷激励措施，计算削峰填谷前的负荷波动，与现有负荷波动相比较，计算削峰填谷收益；步骤S32：根据统计电池充放电次数，计算换电站电池充放电损耗；步骤S33：根据分时电价，计算电池充电成本。4.根据权利要求3所述的换电站的充放电策略优化控制的方法，其特征在于，还包括：步骤S5：将所述充放电策略作为目标函数，取其倒数作为第一适应度函数值；步骤S6：通过遗传算法选择、交叉、变异得到新充放电策略，将所述新的充放电策略代入所述目标函数，计算得到第二适应度函数值；步骤S7：将所述第二适应度函数值与所述第一适应度函数值相减，判断是否满足收敛条件，如果不满足则重复步骤S6，否则，得到的充电策略即是最优充电策略。5.根据权利要求4...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏俊荣，成乐祥，高昇宇，张凌浩，陈庭记，王春宁，许洪华，汪春，张祥文，刘海璇，栗峰，邱腾飞，胡汝伟，孔爱良，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司，国网江苏省电力有限公司，中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32