电动汽车充电分配方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种电动汽车充电分配方法及装置，该方法包括：利用多个电动汽车被分配到多个充电站充电时的充电站数量、充电站目标充电功率、电动汽车数量、电动汽车充电功率、充电决策变量、充电路程及充电耗费时间，建立充电均匀分布目标函数；分别建立所述充电决策变量和所述充电路程的约束条件；在所述约束条件条件下，利用基本粒子群优化算法求解所述充电均匀分布目标函数，得到所述电动汽车的充电决策结果，用于将所述多个电动汽车分配到所述多个充电站充电。本发明专利技术能够同时满足电动汽车用户需求和电网稳定运行要求。

【技术实现步骤摘要】
电动汽车充电分配方法及装置
本专利技术涉及电力
，尤其涉及一种电动汽车充电分配方法及装置。
技术介绍
电动汽车的大规模商业化发展是响应国家节能减排政策，提高电能在终端源消费和使用比例的有效手段。然而新技术的应用将给电网带来新的机遇和挑战。作为可以移动的负荷，大规模电动汽车在时间和空上的无序充电行为不仅会出现电力负荷“峰上加峰”的现象，加大电网峰谷差，而且有可能造成局部过负荷、线路拥塞等问题，给电网的稳定运行带来影响，同时，无序的充电行为也会造成电动汽车充电混乱的局面，增加电动汽车用户的时间成本。文献“电动汽车充电对电网影响的综述”(电网技术，2011年，35(2):127-131)、“电动汽车对电力系统的影响及其调度与控制问题”(电力系统自动化，2011年，35(14):2-10)、“电动汽车充放电特性及其对配电系统的影响分析”(华北电力大学学报，2011年，38(5):17-24)及“Theimpactofvehicle-to-gridonthedistributiongrid”(ElectricPowerSystemsResearch,2011,81(1):185-192)基于美国和日本两国的电力市场分析了电动汽车参与电网的调度带来的经济效益，最后得出结论：电动汽车参与调度对电网有很大的效益，同时也可以为电动汽车用户自身带来巨大的利益。文献“Managementofelectricvehiclechargingtomitigaterenewablegenerationintermittencyanddistributionnetworkcongestion”(Proceedingsofthe48thIEEEConferenceonDecisionandControland28thChineseControlConference,2009:4717-4722)将电动汽车作为可以移动的负荷，着重研究了从电网侧出发控制动汽车用户参与经济调度，协同电网控制大规模用户对电网产生的负面影响。文献“Electricvehicleschargingscenariosassociatedtodirectloadcontrolprograms(DLC)”(ProceedingsoftheNorthAmericanPowerSymposium(NAPS),2011:1-7)基于需求侧管理从电动汽车对电网负荷消极营销入手，减小大量电动汽车同时参与充电对电网的影响，提高电网运行经济性和可靠性。文献“Electricvehiclesasanewpowersourceforelectricutilities”(TransportationResearchPartD23,1997:157-175)建立了充电站内电动汽车有序充电的数学模型，以充电站运营经济效益最大化为目标，以配电变压器容量即最大限度满足用户充电需求为约束条件，采用蒙特卡洛模拟发模拟用户充电需求，在有序充电和无序充电两种情形下分析了充电站运行的经济效益及配电变压器负载影响。然而，从电动汽车有序充电相关文献的研究现状可以看出，目前对电动汽车充电负荷的研究多电网安全稳定运行出发，没有考虑到电动汽车用户的需求。
技术实现思路
本专利技术提供一种电动汽车充电分配方法及装置，以同时满足电动汽车用户需求和电网稳定运行要求。本专利技术提供一种电动汽车充电分配方法，包括：利用多个电动汽车被分配到多个充电站充电时的充电站数量、充电站目标充电功率、电动汽车数量、电动汽车充电功率、充电决策变量、充电路程及充电耗费时间，建立充电均匀分布目标函数；分别建立所述充电决策变量和所述充电路程的约束条件；在所述约束条件条件下，利用基本粒子群优化算法求解所述充电均匀分布目标函数，得到所述电动汽车的充电决策结果，用于将所述多个电动汽车分配到所述多个充电站充电。一个实施例中，利用多个电动汽车被分配到多个充电站充电时的充电站数量、充电站目标充电功率、电动汽车数量、电动汽车充电功率、充电决策变量、充电路程及充电耗费时间，建立充电均匀分布目标函数，包括：根据所述充电站数量、所述充电站目标充电功率、所述电动汽车数量、所述电动汽车充电功率及所述充电决策变量，建立充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数；根据所述充电决策变量、所述充电路程及所述充电耗费时间，建立电动汽车充电路程与充电时间之和最小化目标函数；利用所述电动汽车数量和所述充电站数量，对所述的充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数和所述的电动汽车充电路程与充电时间之和最小化目标函数进行规范化，得到所述充电均匀分布目标函数。一个实施例中，根据所述充电站数量、所述充电站目标充电功率、所述电动汽车数量、所述电动汽车充电功率及所述充电决策变量，建立充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数，包括：根据所述充电站数量、所述充电站目标充电功率、所述电动汽车数量、所述电动汽车充电功率及所述充电决策变量，建立充电站充电功率与其目标功率之差最小化初始目标函数；利用各所述充电站的充电站目标充电功率均相同和各所述电动汽车的电动汽车充电功率均相同的假设条件，简化所述充电站充电功率与其目标功率之差最小化初始目标函数，得到所述充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数。一个实施例中，所述充电站充电功率与其目标功率之差最小化初始目标函数为：其中，F1为充电站充电功率与其目标功率之差最小化初始目标函数，M为充电站数量，Pj'为充电站实际功率，Pj为充电站目标充电功率，N为电动汽车数量，xij为第i个电动汽车到第j个充电站充电的充电决策变量，xij取1时表示第i个电动汽车在第j个充电站充电，xij取0时表示第i个电动汽车未在第j个充电站充电，Pi为电动汽车充电功率，M和N为正整数；所述充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数为：其中，F1'为充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数，Sj为在第j个充电站充电的电动汽车的数量，Sav为各充电站的充电电动汽车平均数量；所述电动汽车充电路程与充电时间之和最小化目标函数为：其中，F2为电动汽车充电路程与充电时间之和最小化目标函数，uij为充电路程lij和充电耗费时间tij之和，twj为电动汽车在第j个充电站内的排队时间，kj为比例系数；所述充电均匀分布目标函数为：其中，λ1和λ2分别为充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数F1'和电动汽车充电路程与充电时间之和最小化目标函数F2的权系数；所述充电决策变量的约束条件为：所述充电路程的约束条件为：lij≤limax，其中，limax为第i个电动汽车的最大充电路程。一个实施例中，在所述约束条件条件下，利用基本粒子群优化算法求解所述充电均匀分布目标函数，得到所述电动汽车的充电决策结果，包括：以充电决策变量作为粒子位置坐标，通过基本粒子群优化算法迭代生成粒子位置坐标，并取电动汽车位置坐标的最大值对应的维作为充电决策变量中取1的维，其余电动汽车位置坐标对应的维作为充电决策变量中取0的维，以将基本粒子群优化算法的连续解空间转化为离散解空间；将不满足所述充电路程的约束条件的电动汽车的充电路程用设定正数代替。本专利技术还提供一种电动汽车充电分配装置，包括：充电均匀分布目标函数建立单元，用于执本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电动汽车充电分配方法，其特征在于，包括：利用多个电动汽车被分配到多个充电站充电时的充电站数量、充电站目标充电功率、电动汽车数量、电动汽车充电功率、充电决策变量、充电路程及充电耗费时间，建立充电均匀分布目标函数；分别建立所述充电决策变量和所述充电路程的约束条件；在所述约束条件条件下，利用基本粒子群优化算法求解所述充电均匀分布目标函数，得到所述电动汽车的充电决策结果，用于将所述多个电动汽车分配到所述多个充电站充电。

【技术特征摘要】
1.一种电动汽车充电分配方法，其特征在于，包括：利用多个电动汽车被分配到多个充电站充电时的充电站数量、充电站目标充电功率、电动汽车数量、电动汽车充电功率、充电决策变量、充电路程及充电耗费时间，建立充电均匀分布目标函数；分别建立所述充电决策变量和所述充电路程的约束条件；在所述约束条件条件下，利用基本粒子群优化算法求解所述充电均匀分布目标函数，得到所述电动汽车的充电决策结果，用于将所述多个电动汽车分配到所述多个充电站充电。2.如权利要求1所述的电动汽车充电分配方法，其特征在于，利用多个电动汽车被分配到多个充电站充电时的充电站数量、充电站目标充电功率、电动汽车数量、电动汽车充电功率、充电决策变量、充电路程及充电耗费时间，建立充电均匀分布目标函数，包括：根据所述充电站数量、所述充电站目标充电功率、所述电动汽车数量、所述电动汽车充电功率及所述充电决策变量，建立充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数；根据所述充电决策变量、所述充电路程及所述充电耗费时间，建立电动汽车充电路程与充电时间之和最小化目标函数；利用所述电动汽车数量和所述充电站数量，对所述的充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数和所述的电动汽车充电路程与充电时间之和最小化目标函数进行规范化，得到所述充电均匀分布目标函数。3.如权利要求2所述的电动汽车充电分配方法，其特征在于，根据所述充电站数量、所述充电站目标充电功率、所述电动汽车数量、所述电动汽车充电功率及所述充电决策变量，建立充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数，包括：根据所述充电站数量、所述充电站目标充电功率、所述电动汽车数量、所述电动汽车充电功率及所述充电决策变量，建立充电站充电功率与其目标功率之差最小化初始目标函数；利用各所述充电站的充电站目标充电功率均相同和各所述电动汽车的电动汽车充电功率均相同的假设条件，简化所述充电站充电功率与其目标功率之差最小化初始目标函数，得到所述充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数。4.如权利要求3所述的电动汽车充电分配方法，其特征在于，所述充电站充电功率与其目标功率之差最小化初始目标函数为：其中，F1为充电站充电功率与其目标功率之差最小化初始目标函数，M为充电站数量，P′j为充电站实际功率，Pj为充电站目标充电功率，N为电动汽车数量，xij为第i个电动汽车到第j个充电站充电的充电决策变量，xij取1时表示第i个电动汽车在第j个充电站充电，xij取0时表示第i个电动汽车未在第j个充电站充电，Pi为电动汽车充电功率，M和N为正整数；所述充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数为：1其中，F′1为充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数，Sj为在第j个充电站充电的电动汽车的数量，Sav为各充电站的充电电动汽车平均数量；所述电动汽车充电路程与充电时间之和最小化目标函数为：其中，F2为电动汽车充电路程与充电时间之和最小化目标函数，uij为充电路程lij和充电耗费时间tij之和，twj为电动汽车在第j个充电站内的排队时间，kj为比例系数；所述充电均匀分布目标函数为：其中，λ1和λ2分别为充电站充电功率与其目标功率之差最小化目标函数F′1和电动汽车充电路程与充电时间之和最小化目标函数F2的权系数；所述充电决策变量的约束条件为：所述充电路程的约束条件为：lij≤limax，其中，limax为第i个电动汽车的最大充电路程。5.如权利要求1所述的电动汽车充电分配方法，其特征在于，在所述约束条件条件下，利用基本粒子群优化算法求解所述充电均匀分布目标函数，得到所述电动汽车的充电决策结果，包括：以充电决策变量作为粒子位置坐标，通过基本粒子群优化算法迭代生成粒子位置坐标，并取电动汽车位置坐标的最大值对应的维作为充电决策变量中取1的维，其余电动汽车位置坐标对应的维作为充电决策变量中取0的维，以将基本粒子群优化算法的连续解空间转化为离散解空间；将不满足所述充电路程的约束条件的电动汽车的充电路程用设定正数代替。6.一种电动汽车充电分配装置，其特征在于，包括：充电均匀分布目标函数建立单元...

【专利技术属性】
技术研发人员：周辛南，傅军，谢枫，孙志杰，王海燕，方茂益，许鑫，朱天博，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网冀北电力有限公司电力科学研究院，华北电力科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京,11