一种电动汽车有序充电方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种电动汽车有序充电方法及系统，包括预先基于历史电动汽车充电状态数据建立电动汽车峰谷时段转移比例模型；为所述峰谷时段转移比例模型定义峰谷电价差约束；通过求取包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程，获得各时刻满足分布式电源出力最优的用户响应比例以及峰谷电价差；基于所述最优用户响应比例及峰谷电价差，引导电动汽车至相应充电站进行充电。该有序充电方案基于实际充电时间统计数据，在电网安全约束范围内探寻可以响应充电峰谷电价用户的最大比例，通过在时间与地域上合理分配充电负荷达到对分布式能源的最大消纳。

【技术实现步骤摘要】
一种电动汽车有序充电方法及系统
本专利技术涉及配电网运行与分布式电源控制领域，具体涉及一种电动汽车有序充电方法及系统。
技术介绍
为解决日益突出的能源危机和环境问题，在配电网中分布式电源(distributedgeneration，DG)占有比例不断增加。但受自然环境影响，分布式电源出力特性具有间歇性与不确定性，在实际运用中可能造成大量弃光，弃风现象。因此提升分布式电源功率输出研究受到广泛关注。传统电网的控制模式为“发电跟踪负荷”，未将负荷视为电网调节和消纳新能源的重要手段，导致大量DG接入电网时，其功率输出时序特性与负荷波动时序特性有所差异，系统中电源输出功率受到限制。因此引导用户用电行为，使负荷峰谷产生时间与DG出力相匹配为提高分布式电源渗透率的关键。目前需求侧管理(demand-sidemanagement，DMS)是改变负荷时序规律的重要方法，通过设置电力市场价格信号或激励机制，引导用户改变固有电力消费模式，使其用电行为与分布式能源出力规律更贴近。例如：一些电动汽车公共充电设施通过执行峰谷分时电价来给电动汽车充电，充电价格在充电高峰期较高，而在充电低谷期相对较低，目的是通过电价的调整来优化电动汽车的充电行为。但是一般汽车无序充电负荷高峰期处于夜间，而分布式电源如光伏的出力高峰期位于白天，二者出力特性不匹配使得电动汽车符合并没有充分利用分布式新能源，不利于分布式新能源的消纳。在需求侧管理中，建立负荷模型时应考虑柔性因素，选择具有可控性负荷作为电价调节对象。在现有投入使用的可控负荷中，负荷波动状态无法与电源出力相匹配，电动汽车无法根据电价引导在时间以及地域灵活调节其充放电状态，不适合作为电价引导型负荷以提升DG功率输出。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术以一定数量电动汽车充电时间与充电节点为控制变量，通过需求侧响应方式找到满足分布式电源出力最大的有序充电方案。提出一种电动汽车有序充电方法及系统，该有序充电方案基于实际充电时间统计数据，在电网安全约束范围内探寻可以响应充电峰谷电价用户的最大比例，通过在时间与地域上合理分配充电负荷达到对分布式能源的最大消纳。实现上述目的所采用的解决方案为：一种电动汽车有序充电方法，其特征在于，所述方法包括：预先基于历史电动汽车充电状态数据建立电动汽车峰谷时段转移比例模型；为所述峰谷时段转移比例模型定义峰谷电价差约束；通过求取包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程，获得各时刻满足分布式电源出力最优的用户响应比例以及峰谷电价差；基于所述最优用户响应比例及峰谷电价差，引导电动汽车在合适的时间与地点至相应充电站进行充电。优选的，所述基于历史电动汽车充电状态数据建立电动汽车峰谷时段转移比例模型包括：通过下式建立电动汽车峰谷时段转移比例模型：L＝N·Pev·λ＝N·Pev·f(β,Δt)(2)上式中，L表示充电高峰峰期转移总负荷，λ为用户响应比例，β为峰谷电价差，N为峰时期充电汽车数量，Pev为汽车充电功率。进一步地，通过下式确定峰谷电价差约束：βt.min≤βt≤βt.max(3)上式中，βt.max和βt.min分别为t时刻峰谷电价差的上、下限，βt为t时刻的峰谷电价差；t表示当前时刻。进一步地，基于三角函数将式(3)转变为等式约束，如下所示：上式中，δi为变量约束控制角，在0～2πk之间变化。进一步地，将式(4)带入式(2)，获得包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程如下所示：则通过下式确定各时刻DG出力最大优化函数以及约束条件：minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG)t∈Nt(6)式7中，N1为不含充电站节点数，N2为含充电站节点数，N为节点数，θij为节点i、j间电压相角差，Nt为时刻数，Ns为支路数，NDG为分布式电源数量，Ne为ESS数量，NSVC为无功电源数量；PDG.i，QG.i分别为电网中分布式电源或无功电源输出的有功功率与无功功率，Sl为支路流过的实际功率，ESSi为储能装置输出的有功功率，其功率出力范围与电池型号以及荷电状态有关。进一步地，所述峰谷电价差通过求取谷时段各时刻峰谷电价差的平均值获得。进一步地，所述电动汽车有序充电方法还包括：采用分布式电源功率输出优化算法，计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源最大输出功率。进一步地，所述计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源最大输出功率，包括：计算各时段充电功率；定义充电负荷分配方程和充电总负荷约束；通过调整所述充电总负荷约束中的变量约束控制角αi大小，以改变各充电站承载负荷；对考虑负荷最优分配方案的分布式电源出力优化方程求解，获得分布式电源出力最优目标下的各充电站负荷。进一步地，通过下式确定各时段充电功率：0≤Pt.evi≤Pt.evs(9)式中，Pt.evs为t时刻电网中充电总负荷，Pt.ev为充电站负荷，n为充电站数目。进一步地，通过下式确定充电负荷分配方程：以及如下式所示的充电总负荷约束：简化得：上式中，n为充电站数目。αi表示变量约束控制角，进一步地，通过下式确定考虑负荷最优分配方案的分布式电源出力优化方程：minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG)t∈Nt(13)一种电动汽车有序充电系统，所述系统包括：构建模块，用于预先基于历史电动汽车充电状态数据建立电动汽车峰谷时段转移比例模型；定义模块，用于为所述峰谷时段转移比例模型定义峰谷电价差约束；获取模块，用于通过求取包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程，获得各时刻满足分布式电源出力最优的用户响应比例以及峰谷电价差；充电模块，用于基于所述最优用户响应比例及峰谷电价差，引导电动汽车至相应充电站进行充电；计算模块，用于采用分布式电源功率输出优化算法，计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源最大输出功率。优选的，所述电动汽车峰谷时段转移比例模型由下式建立：L＝N·Pev·λ＝N·Pev·f(β,Δt)上式中，L表示充电高峰峰期转移总负荷，λ为用户响应比例，β为峰谷电价差，N为峰时期充电汽车数量，Pev为汽车充电功率。优选的，通过下式确定峰谷电价差约束：βt.min≤βt≤βt.max上式中，βt.max和βt.min分别为t时刻峰谷电价差的上、下限，βt为t时刻的峰谷电价差；t表示当前时刻。优选的，所述计算模块包括：转化子模块，用于基于三角函数将峰谷电价差约束转变为等式约束；确定子模块，用于将所述等式约束带入所述电动汽车峰谷时段转移比例模型，获得包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程；优化子模块，用于使用下式确定各时刻DG出力最大优化函数以及约束条件；minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG)t∈Nt上式中，N1为不含充电站节点数，N2为含充电站节点数，N为节点数，θij为节点i、j间电压相角差，Nt为时刻数，Ns为支路数，NDG为分布式电源数量，Ne为ESS数量，NSVC为无功电源数量；PDG.i，QG.i分别为电网中分布式电源或无功电源输出的有功功率与无功功率，Sl为支路流过的实际功率，ESSi为储能装置输出的有功功率，其功率出力范围与电池型号以及荷电状态有关；获得子模块，用于通过求取谷时段各时刻峰谷电价差的平均值获得所述峰谷电价差。优选的，还包括分布式计算模块，用于采用分布式电源功率输出优化算法，计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电动汽车有序充电方法，其特征在于，所述方法包括：预先基于历史电动汽车充电状态数据建立电动汽车峰谷时段转移比例模型；为所述峰谷时段转移比例模型定义峰谷电价差约束；通过求取包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程，获得各时刻满足分布式电源出力最优的用户响应比例以及峰谷电价差；基于所述最优用户响应比例及峰谷电价差，引导电动汽车至相应充电站进行充电。

【技术特征摘要】
1.一种电动汽车有序充电方法，其特征在于，所述方法包括：预先基于历史电动汽车充电状态数据建立电动汽车峰谷时段转移比例模型；为所述峰谷时段转移比例模型定义峰谷电价差约束；通过求取包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程，获得各时刻满足分布式电源出力最优的用户响应比例以及峰谷电价差；基于所述最优用户响应比例及峰谷电价差，引导电动汽车至相应充电站进行充电。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于历史电动汽车充电状态数据建立电动汽车峰谷时段转移比例模型包括：通过下式建立电动汽车峰谷时段转移比例模型：L＝N·PSV·λ＝N·PSV·f(β，Δt)(2)上式中，L表示充电高峰峰期转移总负荷，λ为用户响应比例，β为峰谷电价差，N为峰时期充电汽车数量，Pev为汽车充电功率。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过下式确定峰谷电价差约束：βt.min≤βt≤βt.max(3)上式中，βt.max和βt.min分别为t时刻峰谷电价差的上、下限，βt为t时刻的峰谷电价差；t表示当前时刻。4.如权利要求3所述的方法,其特征在于，基于三角函数将式(3)转变为等式约束，如下所示：上式中，δi为变量约束控制角，在0～2πk之间变化。5.如权利要求4所述的方法,其特征在于，将式(4)带入式(2)，获得包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程如下所示：则通过下式确定各时刻DG出力最大优化函数以及约束条件：minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG)t∈Nt(6)式7中，N1为不含充电站节点数，N2为含充电站节点数，N为节点数，θij为节点i、j间电压相角差，Nt为时刻数，Ns为支路数，NDG为分布式电源数量，Ne为ESS数量，NSVC为无功电源数量；PDG.i，QG.i分别为电网中分布式电源或无功电源输出的有功功率与无功功率，Sl为支路流过的实际功率，ESSi为储能装置输出的有功功率，其功率出力范围与电池型号以及荷电状态有关。6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述峰谷电价差通过求取谷时段各时刻峰谷电价差的平均值获得。7.如权利要求1-6所述的方法，其特征在于，所述电动汽车有序充电方法还包括：采用分布式电源功率输出优化算法，计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源最大输出功率。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源最大输出功率，包括：计算各时段充电功率；定义充电负荷分配方程和充电总负荷约束；通过调整所述充电总负荷约束中的变量约束控制角αi大小，以改变各充电站承载负荷；对考虑负荷最优分配方案的分布式电源出力优化方程求解，获得分布式电源出力最优目标下的各充电站负荷。9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，通过下式确定各时段充电功率：0≤Pt.evi≤Pt.evs(9)式中，Pt.evs为t时刻电网中充电总负荷，Pt.ev为充电站负荷，n为充电站数目。10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，通过下式确定充电负荷分配方程：以及如下式所示的充电总负荷约束：简化得：上式中，n为充电站数目。αi表示变量约束控制角。11.如权利要求7或10所述的方法,其特征在于，通过下式确定考虑负荷最优分配方案的分布式电源出力优化方程：minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG)t∈Nt(13)12.一种电动汽车有序充电系统，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：范士雄，王智晖，卫泽晨，刘幸蔚，韩巍，王伟，蒲天骄，於益军，吴锟，刘宝柱，马维青，贾志义，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国家电网公司，国网山西省电力公司阳泉供电公司，
类型：发明
国别省市：北京,11