一种基于路径优化的电动汽车充电智能导引方法技术

本发明专利技术涉及一种基于路径优化的电动汽车充电智能导引方法。对于电动汽车充电三个属性进行了分析，分别是交通网、充电站和配电网。利用这三个属性对电动汽车的充电行为调度问题进行优化求解。通过建立优化目标函数，求解目标函数最优解实现调度的最优化。本发明专利技术能够有效地改善交通拥堵率和配电网端的供电压力。效地改善交通拥堵率和配电网端的供电压力。效地改善交通拥堵率和配电网端的供电压力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于路径优化的电动汽车充电智能导引方法


[0001]本专利技术属于电力、通讯工程
，具体涉及一种基于路径优化的电动汽车充电智能导引方法。

技术介绍

[0002]目前，电动汽车的大量发展会造成电网运行冲击和车辆运行调度困难。在一般充电调度方法中，对电动汽车的行驶路线考虑欠佳，以至于最后的调度效果差，交通端和点网端都没有明显的改善。如果电动汽车的充电调度仅仅考虑电网运行条件，却忽略了交通网和充电站的合理运行，就缺失了智能引导的严谨性。不足以反应充电行为带来的问题，也不能真正解决问题。
[0003]针对这一问题，提出一种基于充电路径规划的电动汽车智能充电智能导引方法，解决电动汽车充电的调度问题。本专利技术从电动汽车充电需求的角度分析了电网运行条件，提出了一种从电动车辆、交通网、充电站和配电网几个方面优化充电路径的方法。该方法通过建立多目标优化函数与约束条件进行求解，从而获得最优路径规划。通过仿真模拟可以得出结论，本专利技术提出的方法可以有效缓解充电引导压力。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于路径优化的电动汽车充电智能导引方法，通过建立目标函数，基于路径优化对电动汽车的充电进行了智能引导，能够有效地改善交通拥堵率和配电网端的供电压力。
[0005]为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种基于路径优化的电动汽车充电智能导引方法，包括如下步骤：
[0006]步骤A、建立优化目标函数：
[0007]建立优化目标函数，引入三个必要的属性求解目标函数：
[0008]Y＝min(ω1y
t
+ω2y
c
+ω3y
p
)
[0009]式中，y
t
、y
c
、y
P
分别代表目标函数的三个属性，ω1、ω2、ω3代表目标函数对应属性的权重值；
[0010]步骤B、调度属性分析：
[0011]在充电站附近的交通疏通程度可根据电动汽车的通过时间判断：
[0012][0013]其中t
r
{a，b}(i)代表不同时刻车辆通过路段(a，b)的时间，t{a，b}(i)代表不考虑其他因素，只考虑交通的情况下，车辆通过(a，b)路段的通过时间；
[0014]电动汽车可根据到达最优充电站的距离进行规划路径，不同路径到达不同的充电站j，需要的时间t
j
不同，对不同时间t
j
进行估值设为N(j，t
j
)，充电站最优车辆数量为每个充电站在不存在排队等待的条件下的充电车辆数量，即N
G
(j，t
j
)，充电站指标y
c
为两者的比
值：
[0015][0016]约束充电站的负荷供应，保证配电网的正常运行，设优化目标属性为自然充电站负荷估计值L(j，t
j
)和最优充电站负荷估计值L
G
(j，t
j
)的比值，即：
[0017][0018]步骤C、建立速度约束条件：
[0019]对充电站附近的交通情况进行约束：在充电站的预定距离范围内，电动汽车的行驶速度为路段限速的30％以下则为拥堵严重，设在这些路径内电动汽车禁止通行，选择其他合适的路径；否则，行驶速度为限速的30％以上，电动汽车可以正常通行，在范围内的路径可以作为推荐路径，设定行驶速度为：
[0020]v(a，b)≥30％v
max
{a，b}
[0021]其中，v
max
(a，b)为对应路段限速；
[0022]步骤D、建立剩余里程约束条件：
[0023]设M
r
(i)为电动汽车的剩余里程，M
E
(i)为续航里程，为保证合理性，当电动汽车i的剩余里程低于该电动汽车的电池剩余续航的30％时，电动汽车需要充电：
[0024]M
r
(i)≤0.3M
E
(i)
[0025]步骤E、建立规划路径约束条件：
[0026]电动汽车的剩余里程需要小于规划充电站的路径长度M
d
(i)：
[0027]M
r
(i)≤M
d
(i)
[0028]步骤F、建立配电网约束条件：
[0029]为保证配电网的正常运行，设置电网的网损率和电压偏移率在正常的范围内，设置网损率为：
[0030]P
loss
(k，t)＜0.72％
[0031]电压偏移率为：
[0032]V
shift
(k，t)＜0.72％
[0033]步骤G、权重系数设定：
[0034]设初始权重系数：交通高峰或者充电高峰时段，加大交通网或配电网的权重系数，降低配电网和充电站的权重：ω1∶ω2∶ω3＝7∶2∶1；交通高峰和充电高峰重合时段，配电网正常运行时，加大交通网的权重系数ω1∶ω2∶ω3＝7∶1∶2；配电网的电压偏移达到上限时，加大配电网权重系数：ω1∶ω2∶ω3＝1∶1∶8；
[0035]步骤H、引导流程确定：
[0036]通过上述步骤，求解最优目标函数，更新交通、充电站和配电网的信息，再根据约束条件求解电动汽车行驶路径，推荐最优充电站，然后判断充电站是否在电动汽车剩余里程范围内，若在，则更新车辆信息；若不在，则重新规划路径，再次筛选充电站。
[0037]相较于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：
[0038]1、本专利技术针对电动汽车充电行为造成的对交通网拥堵增加和配电网压力增大的问题，提出了一种基于路径优化的电动汽车充电智能引导方法，有效地减小了交通网端的
拥堵率以及配电网的运行压力。
[0039]2、建立合理的优化目标函数，从优化函数的三个属性进行分析，分别考虑交通、电网和充电站约束条件，在约束条件下求得目标函数最优解，得到最优智能引导路径，高效地降低了拥堵率。
附图说明
[0040]图1为本专利技术电动汽车智能引导方法流程示意图。
[0041]图2为本专利技术一实例电动汽车调度结果。
具体实施方式
[0042]下面结合附图，对本专利技术的技术方案进行具体说明。
[0043]电动汽车充电的智能引导的关键因素有交通网和配电网，在实现交通和电网的正常运行下，智能引导才有意义。本专利技术对于电动汽车充电三个属性进行了分析，分别是交通网、充电站和配电网。利用这三个属性对电动汽车的充电行为调度问题进行优化求解。通过建立优化目标函数，求解目标函数最优解实现调度的最优化。
[0044]如图1所示，本专利技术提供了一种基于路径优化的电动汽车充电智能导引方法，包括如下步骤：
[0045]步骤A、建立优化目标函数：
[0046]建立优化目标函数，引入三个必要的属性求解目标函数：
[0047]Y＝min(ω本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于路径优化的电动汽车充电智能导引方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A、建立优化目标函数：建立优化目标函数，引入三个必要的属性求解目标函数：Y＝min(ω1y
t
+ω2y
c
+ω3y
p
)式中，y
t
、y
c
、y
P
分别代表目标函数的三个属性，ω1、ω2、ω3代表目标函数对应属性的权重值；步骤B、调度属性分析：在充电站附近的交通疏通程度可根据电动汽车的通过时间判断：其中t
r
{a，b}(i)代表不同时刻车辆通过路段(a，b)的时间，t{a，b}(i)代表不考虑其他因素，只考虑交通的情况下，车辆通过(a，b)路段的通过时间；电动汽车可根据到达最优充电站的距离进行规划路径，不同路径到达不同的充电站j，需要的时间t
j
不同，对不同时间t
j
进行估值设为N(j，t
j
)，充电站最优车辆数量为每个充电站在不存在排队等待的条件下的充电车辆数量，即N
G
(j，t
j
)，充电站指标y
c
为两者的比值：约束充电站的负荷供应，保证配电网的正常运行，设优化目标属性为自然充电站负荷估计值L(j，t
j
)和最优充电站负荷估计值L
G
(j，t
j
)的比值，即：步骤C、建立速度约束条件：对充电站附近的交通情况进行约束：在充电站的预定距离范围内，电动汽车的行驶速度为路段限速的30％以下则为拥堵严重，设在这些路径内电动汽车禁止通行，选择其他合适的路径；否则，行驶速度为...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪华伟，郑鹏，程诺，苏余泉，张劲波，颜磊，张振宇，黄晓予，杨迪珊，林宇彬，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：