一种住宅区内电动汽车充电负荷预测方法技术

本发明专利技术公开了一种住宅区内电动汽车充电负荷预测方法，用于预估住宅区内电动汽车充电桩的电能消耗量，所述负荷计算方法包括如下步骤通过统计分析住宅区内电动汽车的出行特征，通过建立数学模型分析电动汽车动力电池的充电特性，计算电动汽车日行驶里程及充电时长的概率密度函数，获取住宅区电动汽车充电功率期望需求，依据第四步中获得的住宅区电动汽车充电功率期望需求用电量，对充电桩的充电程序进行优化调整。该住宅区内电动汽车充电负荷预测方法是一种算法简单，实用效果好，测算准确，应用范围广的方法。

A Prediction Method of Electric Vehicle Charging Load in Residential Area

The invention discloses a charging load forecasting method for electric vehicles in residential areas, which is used to estimate the energy consumption of charging piles of electric vehicles in residential areas. The load calculation method includes the following steps: statistical analysis of the travel characteristics of electric vehicles in residential areas, analysis of charging characteristics of electric vehicles'power batteries by establishing mathematical models, and calculation of daily driving mileage of electric vehicles. And the probability density function of charging time is used to obtain the expected demand of charging power for residential electric vehicles. According to the expected demand of charging power for residential electric vehicles obtained in the fourth step, the charging program of charging piles is optimized and adjusted. The electric vehicle charging load forecasting method in this residential area is a simple algorithm, good practical effect, accurate calculation and wide application.

【技术实现步骤摘要】
一种住宅区内电动汽车充电负荷预测方法
本专利技术涉及电动汽车充电负荷计算优化
，具体涉及一种住宅区内电动汽车充电负荷预测方法。
技术介绍
电动汽车作为新能源汽车的代表，相比传统汽车在节能减排及抑制地球气候变暖等方面有着天然的优势，近年来受到各国政府部门、各大汽车生产商的广泛关注。从2013年开始，中国国家电网逐步放开对居民区充电设施的管制，同时地方政府为部分新小区建设配套充电桩，新能源车主可以在居民区使用私人充电桩为电动汽车进行充电。作为电力系统规划的基础，居民区负荷特性分析是掌控和预测用户和市场的重要手段，也是研究居民区电动汽车充电设施的容量配置、设计及运行等问题的基础。深刻地了解居民区负荷的特性及其发展趋势有助于科学地建设电动汽车充电设施，同时确保居民区供电设施安全可靠的运行。针对居民区电力负荷特性分析，目前已有较多文献进行了研究。其中，杨建萍在《南京市居民用电负荷特性分析与思考》中采用了非常有限的负荷特性指标，因而影响了预测的准确性；《地区电网负荷特性规律统计与分析》使用了较为主观的研究方法，其客观性与可推广性难以衡量；姜勇在《南京地区春节负荷特性分析及其预测方法》中明确提出了其服务的目标，比如针对节假日的负荷特性，但无法对居民区全年的整体负荷特性提供建议。这对居民区电动汽车接入负荷特性分析有一定借鉴意义。但是他们都有各自侧重点，均存在一定的局限性。总体而言，用于面向居民区的电动汽车电量计算及优化控制方面论文尚不多见。本专利通过分析面向居民区的电动汽车充电特性，包括出行特征、电池充电特征、日行驶里程、充电时长概率密度函数及充电功率需求期望等若干要素。在此基础上，提出相应的居民区负荷特性分析方法。该研究成果对实现面向居民区电动汽车的有序充电控制具有重要指导意义，有助于科学地建设电动汽车充电装置，同时确保居民区内供电设施安全稳定的运行。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，克服现有技术中存在的缺陷，提出一种算法简单，实用效果好，测算准确，应用范围广的一种住宅区内电动汽车充电负荷预测方法。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是设计一种住宅区内电动汽车充电负荷预测方法，用于预估住宅区内电动汽车充电桩的电能消耗量，所述负荷计算方法包括如下步骤：第一步，通过统计分析住宅区内电动汽车的出行特征；第二步，通过建立数学模型分析电动汽车动力电池的充电特性；第三步，计算电动汽车日行驶里程及充电时长的概率密度函数；第四步，获取住宅区电动汽车充电功率期望需求；第五步，依据第四步中获得的住宅区电动汽车充电功率期望需求用电量，对充电桩的充电程序进行优化调整。优选地，所述第一步中充电特性它基于恒流–恒压模式的充电方法，电动汽车动力电池的充电过程是由一个受控电压源和一个恒值内阻串联组成，充电过程的数学模型为：其中Ubatt为电池电压，i为充电电流，Q为额定容量，E0为恒定电势，K为极化常数，A,B为充电指数段常数，Y为电池内阻，S0为初始状态，代表电池剩余电量；电动汽车充电过程中电池充电功率为：Pbatt＝-Ubatti(8)。进一步优选地，将所述第一步中电动汽车充电时间内的电池充电功率设定为常数Rn(t)，其中rn表示第n辆电动汽车的固定充电功率大小。优选地，所述第二步中的概率密度函数的计算公式为式中μx＝3.47为私家车日行驶里程数的平均值，σx＝0.88表示私家车日行驶里程数的标准差；。进一步优选地，在所述电动汽车电能消耗相同的情况下，电池荷电状态SOCx的计算公式如下其中x0为电动汽车在电池充满状态下的最大行驶里程，α为充电效率，SOCx表示上次充电结束后的电池荷电状态。优选地，所述第三步中的获取住宅区电动汽车充电功率期望需求，应首先计算居民区电动汽车保有量，其计算公式为：其中为第k个居民区电动汽车保有量，为第k个居民区电动汽车渗透率，为第k个居民区住户数量，为所有居民区集合；设电动汽车的电池初始荷电状态SOC是100％，SOC与汽车行驶距离d有如下线性关系：SOC＝(1-d/dM)·100％(7)其中dM表示电动汽车最大日行驶里程，由式(7)得到SOC的期望公式为：E(SOC)＝E(1-d/dM)＝1-E(d)/dM(8)则可计算出住宅区电动汽车总耗电量期望值为：Qcar＝E(SOC)·NPEV·C(9)。优选地，所述第五步中的对充电桩的充电程序进行优化调整包括采用削峰填谷的基于方案，依据住宅区的总体负荷特性，优化充电策略，对电动汽车的充电功率进行有序控制，保证变压器能够满足实际供电需求，即能够同时满足居民日常用电和电动汽车充电的需求。进一步优选地，所述优化充电策略包括居民用电处于峰值状态下，采用小电流慢充的方式对连接在充电桩上的电动汽车进行充电。进一步优选地，所述优化充电策略包括对连接在充电桩上的电动汽车需要短时间充电的采用大电流充电，需要长时间充电的采用小电流充电。进一步优选地，所述优化充电策略包括采用变压器增容的方式来满足实际供电需求。本专利技术的优点和有益效果在于：该住宅区内电动汽车充电负荷预测方法是一种算法简单，实用效果好，测算准确，应用范围广的方法。本专利技术在电动汽车充电特性研究的基础上，构建了接入电网的电动汽车充电负荷需求数学模型，然后给出一种充电设施负荷计算方法，可以深入了电动汽车充电设施的接入对居民区负荷特性的影响。最后选取典型台区，分析了电动汽车接入前后的台区负载情况，验证了所提方法的有效性。附图说明图1是本专利技术住宅区内电动汽车充电负荷预测方法的流程图；图2是本专利技术中住宅区私家车最后一次出行结束时间的统计直方图；图3是本专利技术居民区汽车充电时间的概率密度分布图；图4是本专利技术中一天内各时刻1000台车辆功率需求期望值分布图；图5是本专利技术中渗透率为10％时负荷叠加情况图；图6是本专利技术在渗透率为100％时负荷叠加情况；图7是本专利技术中的电动汽车接入充电量表。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。如图1所示，本专利技术是一种住宅区内电动汽车充电负荷预测方法，用于预估住宅区内电动汽车充电桩的电能消耗量，所述负荷计算方法包括如下步骤：第一步，通过统计分析住宅区内电动汽车的出行特征；第二步，通过建立数学模型分析电动汽车动力电池的充电特性；第三步，计算电动汽车日行驶里程及充电时长的概率密度函数；第四步，获取住宅区电动汽车充电功率期望需求；第五步，依据第四步中获得的住宅区电动汽车充电功率期望需求用电量，对充电桩的充电程序进行优化调整。其中第一步中的统计分析住宅区内电动汽车的出行特征见图1所示，图2展示了2001年交通部对某地区家用车辆最后一次出行时间调查结果。可见私家车用户一般在17:30-18:30回到居民区，在7:00-9:00离开居民区。电动汽车在居民区的停放时间多为夜间且超过10小时，具有适合慢充的特点。因此有必要设计针对特定时段制定有序充电策略。本专利技术优选计算方法是，所述第一步中充电特性它基于恒流–恒压模式的充电方法，电动汽车动力电池的充电过程是由一个受控电压源和一个恒值内阻串联组成，充电过程的数学模型为：其中Ubatt为电池电压，i为充电电流，Q为额定容量，E0为恒定电势，K为极化常数，A,B为充电指数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种住宅区内电动汽车充电负荷预测方法，用于预估住宅区内电动汽车充电桩的电能消耗量，其特征在于，所述负荷计算方法包括如下步骤：第一步，通过统计分析住宅区内电动汽车的出行特征；第二步，通过建立数学模型分析电动汽车动力电池的充电特性；第三步，计算电动汽车日行驶里程及充电时长的概率密度函数；第四步，获取住宅区电动汽车充电功率期望需求；第五步，依据第四步中获得的住宅区电动汽车充电功率期望需求用电量，对充电桩的充电程序进行优化调整。

【技术特征摘要】
1.一种住宅区内电动汽车充电负荷预测方法，用于预估住宅区内电动汽车充电桩的电能消耗量，其特征在于，所述负荷计算方法包括如下步骤：第一步，通过统计分析住宅区内电动汽车的出行特征；第二步，通过建立数学模型分析电动汽车动力电池的充电特性；第三步，计算电动汽车日行驶里程及充电时长的概率密度函数；第四步，获取住宅区电动汽车充电功率期望需求；第五步，依据第四步中获得的住宅区电动汽车充电功率期望需求用电量，对充电桩的充电程序进行优化调整。2.如权利要求1所述的住宅区内电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，所述第一步中充电特性它基于恒流–恒压模式的充电方法，电动汽车动力电池的充电过程是由一个受控电压源和一个恒值内阻串联组成，充电过程的数学模型为：其中Ubatt为电池电压，i为充电电流，Q为额定容量，E0为恒定电势，K为极化常数，A,B为充电指数段常数，Y为电池内阻，S0为初始状态，代表电池剩余电量；电动汽车充电过程中电池充电功率为：Pbatt＝-Ubatti(2)。3.如权利要求2所述的住宅区内电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，将所述第一步中电动汽车充电时间内的电池充电功率设定为常数Rn(t)，其中rn表示第n辆电动汽车的固定充电功率大小。4.如权利要求1所述的住宅区内电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，所述第二步中的概率密度函数的计算公式为式中μx＝3.47为私家车日行驶里程数的平均值，σx＝0.88表示私家车日行驶里程数的标准差；。5.如权利要求4所述的住宅区内电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，在所述电动汽车电能消耗相同的情况下，电池荷电状态SOCx的计算公式如下其中x0为电动汽车在电池充满状态下的最大行驶里程，...

【专利技术属性】
技术研发人员：何桂平，
申请(专利权)人：江苏中科瀚星数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32