一种基于运营环境的快充型公交车充电优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于运营环境的快充型公交车充电优化方法。本发明专利技术采用基于滚动优化的双层优化有序充电策略，在双层优化有序充电策略中以充电费用和电池损耗费用为目标函数，以发车时电池荷电状态限制和在站充电功率限制为约束建立优化模型。本发明专利技术所提出的电动公交车的充电策略可以有效响应分时电价，对电网的削峰填谷起到了积极的作用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于运营环境的快充型公交车充电优化方法
本专利技术属于充电
，涉及一种基于运营环境的快充型公交车充电优化方法。
技术介绍
电动汽车作为新能源发展的重要内容，具有零排放、低噪声、能源效率高的优点。近年来国家在城市公共交通领域开始优先推广使用纯电动公交车，尤其在北京、上海、杭州等城市，纯电动公交车发展势头迅猛，由纯电动公交车快速发展带来的问题也成为关注的热点。电动公交车的大量发展不仅需要大规模的充电服务，同时也给电网规划和运行带来了多方面的挑战。首先，电动公交车集群并网主要在负荷高峰期，势必会拉大电网负荷峰谷差，影响电网稳定性；产生大量谐波，引起设备的附加损耗，加速绝缘老化；降低变压器使用寿命；增大线路网损导致电网运行成本的增加。其次，电动公交车充电模式和充电策略的选择会影响车辆的运行调度,电动公交车的充电时长及续航里程决定了公交车的投入数量和发车间隔。最后，纯电动公交车充电策略对于电池寿命的影响很大，一般来说电池循环寿命至80％就要更换，而暴力无序的充电模式会造成动力电池的快速老化，以及增加充电站的维护频次，导致成本的提高。因此，对纯电动公交车充电策略进行优化，从而减小对电网的冲击和降低成本显得非常急迫。现阶段已经有一些研究从不同角度建立了充电策略的优化模型，实现了电动公交车的有序充电，但缺少对实际交通状况以及公交运行状态的综合考虑，并且大都以慢充技术为背景，以至所得出的优化结果和实际存在一定的偏差，不能直接应用于快充型电动汽车。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种基于运营环境的快充型公交车充电优化方法，其建立的优化模型以“间歇充电”的充电模式为基础，通过分析单条线路的充电问题，选择充电费用和电池损耗成本为优化目标，考虑充电功率约束和发车电量限制，使用滚动优化方法解决充电策略关于交通实时性、准确性的问题。为此，本专利技术采用的技术方案是：一种基于运营环境的快充型公交车充电优化方法，其采用基于滚动优化的双层优化有序充电策略，在双层优化有序充电策略中以充电费用和电池损耗费用为目标函数，以发车时电池荷电状态限制和在站充电功率限制为约束建立优化模型；上述方法包括以下具体步骤：S1，在优化纯电动公交车充电策略前，首先构建电池损耗的充电模型；S11：确定运营线路上的电动公交车的需求数量；S12：建立充电模型的优化目标；S13：电池电量限制的约束条件；S2，计算预测层数据，并将数据提交给调度层，所述的预测层为双层优化有序充电策略的上层；S3，调度层的数据处理以及滚动优化的实现；所述的调度层为双层优化有序充电策略的下层，并且在调度层采用滚动优化实现数据的实时预测。采用滚动优化可以有效减小预测数据误差对优化结果的影响，并且滚动优化的计算周期不断减小，计算时间不断减小，适用于为多条线路提供充电服务的快速充电站。进一步地，步骤S11中，在电动公交车运行的环形线路上布置快速充电站，该线路发车间隔固定为Tinterval，在道路畅通时每辆车每圈运行时间固定为T′，设置20％的备用车数量，则维持正常发车计划的最少车辆数目为：对N辆车进行编号，循环发车完成一天内的发车安排，在每一辆车进站后，在Tinterval时间内为公交车充电；在快充运营模式下，为保证车辆的安全运行，每辆车每次充电时间都固定。进一步地，步骤S12中，正常情况下某条线路第n辆车某一天运行任务中停靠次数是an(n＝1,2,3...N)，第n辆车第i次停靠的入站时间是Sni，出站时间是Lni，停站充电过程近似为恒功率充电，充电功率为Pni(1≤n≤N，1≤i≤an)，优化目标为充电综合成本：W总＝W1+W2(2)式中，W1是充电费用，W2是电池损耗折算成本：根据锰酸锂电池充电损耗模型，在间歇充电模式下，假设动力电池报废标准为电池最大荷电量低于40％，有如下公式：式中，Pj为充电站24h内第j时段充电总功率；pricej(j＝1,2,3,...J)表示第j时段电价，Ini为第n辆车第i次充电的充电倍率，nlife为在某充电倍率下的电池循环寿命，L为线路长度，E'正常运行时满载的每公里能耗，B为电池总电量，Mbat为电池购置成本，Wni为在Pni充电功率下的电池损耗费用，电池损耗成本为：进一步地，步骤S13中，为防止电池过充和车辆安全运行，设定SOCmax、SOCmin表示电池荷电状态的阈值，车辆发车时必须满足电量限制，每辆车在充电后的SOC都必须大于SOCmin加上之后运行单圈消耗的电量，且要小于SOCmax；第n辆车第i次入站的SOC记为Sni，充电之后运行时每公里能耗为Eni；在每次计算时，当前时刻之后的车辆入站的SOC无法获知，而Sn1在每次优化计算时不会改变，故采用累加形式，即第n辆车前i次充电电量分别满足要求，约束条件如下：进一步地，步骤S2包括：S21：结合公交车满载人数，计算得到某一时段内公交车期望满载率的预测数据d：S22：有公交车参数获得正常运行时满载的每公里能耗E′，则预测第n辆车第i次充电结束后运行中的平均每公里能耗Eni为：Eni＝d×E'(8)S23：采用交通指数反映交通堵塞情况，同时设立耗时系数α，用来预计车辆延迟进站时间，用T′表示道路畅通时运行一圈所用时间，则预测第n辆车第i次入站延迟时间为：Tdelayni＝α×T′(9)。进一步地，步骤S3中，为降低预测误差对优化调度的影响，采用滚动优化技术和离散时间控制，将运营时间片段化，对每段进行滚动优化：Δt为时间段的长度，将24小时分为J个时间段；滚动优化时，首先以前一天的优化数据参考为第一辆公交车配置充电策略，随后每次有车驶入充电时，都根据预测层最新实测数据和预测数据进行下一次优化计算，随着时间流不断向前滚动修正由日前调度所得的预测数据，最终完成一天内的充电优化。本专利技术采用的滚动调度只考虑当天的充电安排，所以滚动周期不断减小，因此有利于减小优化计算的计算量，提升计算效率。进一步地，步骤S3中，假设在某一时刻有车驶入，调度层刷新所有优化计算所需的数据，这个时刻前的用历史数据，这个时刻后的用最新的预测数据；根据Sni，Lni，计算得到充电站24h内第j时段充电总功率Pj，返回步骤S1计算充电费用。本专利技术具有的有益效果是：本专利技术提出了基于滚动优化的双层优化有序充电控制策略，在双层优化有序充电策略中以充电费用和电池损耗费用为目标函数，以发车时电池荷电状态限制、在站充电功率限制为约束建立了优化模型，实现了对分时电价的响应，有利于电网侧削峰填谷。本专利技术能有效的应对随机突变的交通状况，明显地降低电动公交车充电对电网运行的影响。附图说明图1为本专利技术双层优化有序充电策略的整体结构图；图2为本专利技术滚动优化过程图；图3为本专利技术优化流程示意图。具体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于运营环境的快充型公交车充电优化方法，其特征在于，采用基于滚动优化的双层优化有序充电策略，在双层优化有序充电策略中以充电费用和电池损耗费用为目标函数，以发车时电池荷电状态限制和在站充电功率限制为约束建立优化模型；/n上述方法包括以下具体步骤：/nS1，在优化纯电动公交车充电策略前，首先构建电池损耗的充电模型；/nS11：确定运营线路上的电动公交车的需求数量；/nS12：建立充电模型的优化目标；/nS13：电池电量限制的约束条件；/nS2，计算预测层数据，并将数据提交给调度层，所述的预测层为双层优化有序充电策略的上层；/nS3，调度层的数据处理以及滚动优化的实现；所述的调度层为双层优化有序充电策略的下层，并且在调度层采用滚动优化实现数据的实时预测。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于运营环境的快充型公交车充电优化方法，其特征在于，采用基于滚动优化的双层优化有序充电策略，在双层优化有序充电策略中以充电费用和电池损耗费用为目标函数，以发车时电池荷电状态限制和在站充电功率限制为约束建立优化模型；
上述方法包括以下具体步骤：
S1，在优化纯电动公交车充电策略前，首先构建电池损耗的充电模型；
S11：确定运营线路上的电动公交车的需求数量；
S12：建立充电模型的优化目标；
S13：电池电量限制的约束条件；
S2，计算预测层数据，并将数据提交给调度层，所述的预测层为双层优化有序充电策略的上层；
S3，调度层的数据处理以及滚动优化的实现；所述的调度层为双层优化有序充电策略的下层，并且在调度层采用滚动优化实现数据的实时预测。


2.根据权利要求1所述的一种基于运营环境的快充型公交车充电优化方法，其特征在于，步骤S11中，
在电动公交车运行的环形线路上布置快速充电站，该线路发车间隔固定为Tinterval，在道路畅通时每辆车每圈运行时间固定为T′，设置20％的备用车数量，则维持正常发车计划的最少车辆数目为：



对N辆车进行编号，循环发车完成一天内的发车安排，在每一辆车进站后，在Tinterval时间内为公交车充电；在快充运营模式下，为保证车辆的安全运行，每辆车每次充电时间都固定。


3.根据权利要求1所述的一种基于运营环境的快充型公交车充电优化方法，其特征在于，步骤S12中，
正常情况下某条线路第n辆车某一天运行任务中停靠次数是an(n＝1,2,3...N)，第n辆车第i次停靠的入站时间是Sni，出站时间是Lni，停站充电过程近似为恒功率充电，充电功率为Pni(1≤n≤N，1≤i≤an)，优化目标为充电综合成本：
W总＝W1+W2(2)
式中，W1是充电费用，W2是电池损耗折算成本：根据锰酸锂电池充电损耗模型，在间歇充电模式下，假设动力电池报废标准为电池最大荷电量低于40％，有如下公式：






式中，Pj为充电站24h内第j时段充电总功率；pricej(j＝1,2,3,...J)表示第j时段电价，Ini为第n辆车第i次充电的充电倍率，nlife为在某充电倍率下的电池循环寿命，L为线路长度，E'为正常运行时满载的每公里能耗，B为电池总电量，Mbat为电池购置成本，Wni为在...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄晓明，马骏超，宣晓华，肖修林，黄弘扬，楼伯良，陆承宇，彭琰，杨涛，陈峰，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，杭州意能电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33