基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电方法及系统，获取预先基于台区历史负荷曲线预测的下一个调控时段对应的台区有序充电削峰策略基线带，根据基线带确定基线带峰值；获取预先设定的判断条件：1）当前调控时段的台区总负荷是否超过所述基线带峰值；2）所述负荷曲线波动率是否超过预设的负荷曲线波动裕度值；如果以上条件至少有一项为是，则执行有序充电控制策略，修改下一个调控时段台区内交流桩提供的充电功率；否则，在下一个调控时段内则按照无序充电方式为台区内的电动汽车提供充电服务。优点：充分照顾用户的充电体验，尽可能在台区不扩容的情况下保障充电时的台区安全。充电时的台区安全。充电时的台区安全。

【技术实现步骤摘要】
基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电方法及系统


[0001]本专利技术涉及一种基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电方法及系统，属于电动汽车有序充电


技术介绍

[0002]随着气候变暖及能源危机等问题的日益严峻，大力发展以电动汽车为代表的新能源汽车，实现交通领域的电气化转型需求越来越迫切。但电动汽车负荷是大功率、非线性负荷，随着居民电动汽车保有量的逐渐增加，规模化电动汽车的无序充电模式可能会产生很高的谐波电流和冲击电压，增大负荷功率曲线的波动、加剧用电峰谷差，给电网的安全稳定运行带来较大的挑战。
[0003]虽然目前学术界对电动汽车有序充电的调控策略已有很多相关研究，但在结合实际应用时发现存在一些明显的缺陷。策略应用场景较为单一，普遍仅适用于直流快充桩；算法高度依赖车辆荷电状态(State of Charge,SOC)曲线，未考虑实际应用中，交流充电桩是无法获取车辆SOC曲线的；未充分考虑电动汽车充电行为在时间上的随机性，算法普遍默认采用预约充电方式；并且未考虑用户的充电使用满意度以及用户参与有序充电的积极性等多元因素。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电方法，其特征在于，包括：获取当前调控时段的台区总负荷以及下一个调控时段按照无序充电方式时的负荷曲线波动率，所述无序充电方式指各交流充电桩按照额定功率为接入的电动汽车提供充电服务；获取预先基于台区历史负荷曲线预测的下一个调控时段对应的台区有序充电削峰策略基线带，根据所述基线带确定基线带峰值；获取预先设定的判断条件，所述判断条件为：1)当前调控时段的台区总负荷是否超过所述基线带峰值；2)所述负荷曲线波动率是否超过预设的负荷曲线波动裕度值；如果以上条件至少有一项为是，则执行有序充电控制策略，得到目标充电计划，根据目标充电计划修改下一个调控时段台区内交流桩提供的充电功率；否则，在下一个调控时段内则按照无序充电方式为台区内的电动汽车提供充电服务。2.根据权利要求1所述的基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电方法，其特征在于，所述无序充电方式下的台区总负荷计算公式为：其中，P
free
表示按照无序充电时，台区的台区总负荷；N
ev
表示台区处于充电状态的枪数；p表示交流充电桩的额定充电功率。3.根据权利要求1所述的基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电方法，其特征在于，所述获取预先基于台区历史负荷曲线预测的下一个调控时段对应的台区有序充电削峰策略基线带，包括：采用基于相似日的BP神经网络方法，根据台区历史负荷曲线预测一簇当日用电负荷曲线，将所述用电负荷曲线作为台区有序充电削峰策略基线带。4.根据权利要求2所述的基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电方法，其特征在于，所述负荷曲线波动率的计算公式为：其中，P'为负荷曲线波动率，P为当前调控时段充电总功率，Δt为调控时段长度。5.根据权利要求1所述的基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电方法，其特征在于，所述执行有序充电控制策略，得到目标充电计划，包括：确定目标函数；其中，目标函数为：minf＝λ1f1+λ2f2+λ3f3；其中，min表示函数f的最小值作为优化目标，f1表示控制台区充电功率波动的目标函数，f2表示台区有序充电削峰策略基线带回归函数，f3表示用户充电满意度函数，λ1、λ2、λ3为均衡系数，且满足λ1+λ2+λ3＝1；确定包括交流桩充电功率约束和台区主变功率约束的约束条件；根据目标函数和约束条件利用粒子群算法求解目标函数得到目标充电计划。6.根据权利要求5所述的基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电方法，其特征在于，所述控制台区充电功率波动的目标函数为：
其中，α1、α2为均衡系数，且满足，α1+α2＝1；P'(t,t+1)表示t时段设定的t+1时段预期充电功率的变化率；P'(t,t+2)表示t时段设定的t+2时段预期充电功率的变化率；P(t,t+1)表示t时段设定的t+1时段预期充电功率；P(t,t+2)表示t时段设定的t+2时段预期充电功率；P(t,t)表示t时段台区实际充电总功率；P(t,t+1)和P(t,t+2)选作所述粒子群算法的决策变量；所述台区有序充电削峰策略基线带回归函数为：f2＝α3[P(t,t+1)
‑
M(t+1)]2+α4[P(t,t+2)
‑
M(t+2)]2其中，α3、α4为均衡系数，且满足，α3+α4＝1；M(t+1)为台区有序充电削峰策略基线带在时段t+1的峰值；M(t+2)为台区有序充电削峰策略基线带在时段t+2的峰值；所述用户充电满意度函数为：f3＝β[P(t,t+1)
‑
P
free
(t+1)]2其中，β为用户满意度系数，P
free
(t+1)为t+1时段无序充电方式下的台区总负荷。7.根据权利要求6所述的基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电方法，其特征在于，所述交流桩充电功率约束为：其中，p
max
为台区内交流充电桩所能输出的最大充电功率，N
ev
(t)为台区处于充电状态的枪数；所述台区主变功率约束为：其中，P
max
为台区主变功率上限；P
base
(t)为台区在时段t的基础负荷；P
allow
(t)为在时段t保证台区主变安全所需预留的功率裕度。8.根据权利要求7所述的基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电方法，其特征在于，所述根据目标函数和约束条件利用粒子群算法求解目标函数得到最优充电计划，包括：a)、根据确定的目标函数和约束条件，设置适应度值计算函数；b)、初始化种群，包括：种群规模、最大迭代次数、约束范围，给初始种群随机赋值；c)、利用所述适应度值计算函数计算种群个体成员的适应度值；
d)、进入迭代阶段，如果满足迭代截止条件，跳转至f)，将全局最优个体成员的台区自治功率作为结果输出；否则，对于群体中的各个成员个体：i.保存上一迭代周期的成员个体历史最优适应度值；ii.重新分配该成员个体的搜索任务，更新成员个体的速度、位置信息，并计算适应度值函数，更新成员个体的历史目标适应度值；iii.如果该成员个体的历史目标适应度值好于上一迭代周期的历史最优适应度值，则执行全局目标更新策略，更新全局目标值信息；e)、迭代步数加1，返回至d)；f)、迭代结束，将全局目标个体信息作为最优充电计划保存输出，所述目标充电计划表示为：9.根据权利要求8所述的基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电方法，其特征在于，所述根据目标充电计划修改下一个调控时段台区内交流桩提供的充电功率，包括：根据目标充电计划将t+1时段台区实际充电总功率P(t+1,t+1)设置为t时段所设定的t+1时段预期充电功率P(t,t+1)；并将t+1时段台区内充电枪的额定充电功率P(t+1)设置为t+1时段台区实际充电总功率P(t+1,t+1)除以t时段台区处于充电状态的枪数N
ev
(t)。10.一种基于台区自治的电动汽车交流桩有序充电系统，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取当前调控时段的台区总负荷以及下一个调控时段按照无序充电方式时的负荷曲线波动率，所述无序充电方式指各交...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄江哲，周斌，刘逸琼，孟繁昌，石纯洁，陈良亮，朱庆，周材，
申请(专利权)人：国电南瑞南京控制系统有限公司南瑞集团有限公司国网电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：