一种电动车光伏共享电池能量调控优化方法技术

本发明专利技术公开了一种电动车光伏共享电池能量调控优化方法及系统包括，采集电动车光伏共享电池状态，构建电动车光伏共享电池能量调控优策略网络；通过电动车光伏共享电池能量调控优策略网络，更新电动车光伏共享电池能量调控优策略网络参数；本发明专利技术在更新电动车光伏共享电池能量调控优策略网络参数中设置了奖惩函数，利用该奖惩参数能够实现最优电动车光伏共享电池调控动作输出；同时，计算电动车光伏共享电池能量调控优策略网络目标差值时，采用了电动车光伏共享电池能量调控优策略网络调控缩放因子，以加快本方法的计算收敛，并在互补误差函数的作用下，能稳定其极值提高电动车光伏共享电池调控动作输出的精度

【技术实现步骤摘要】
一种电动车光伏共享电池能量调控优化方法


[0001]本专利技术涉及电池能量调控
，尤其涉及一种电动车光伏共享电池能量调控优化方法及系统
。

技术介绍

[0002]近年来新能源汽车市场占有率逐步提高，采用共享电池模式的电动车也逐步普及
。
[0003]通过传统电网分配方式，提供电力供应给相应的电动车电池充电
。
但由于电池使用量的频繁和增多，导致电池各方面参数数值可能会随之下降，且电动车光伏共享电池能量调控涉及到多个组件和系统之间的协调与管理，无疑给系统的复杂性增加了设计和运行挑战
。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例
。
在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分
、
说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围
。
[0005]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术
。
因此，本专利技术提供了一种电动车光伏共享电池能量调控优化方法，用来解决实际问题中，过度依赖传统电网和电池能量调控设计复杂的问题
。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案，一种电动车光伏共享电池能量调控优化方法，包括：
[0007]采集电动车光伏共享电池状态，构建电动车光伏共享电池能量调控优策略网络；
[0008]通过所述策略网络，更新电动车光伏共享电池能量调控优策略网络参数
。
[0009]作为本专利技术所述的电动车光伏共享电池能量调控优化方法的一种优选方案，其中：所述采集电动车光伏共享电池状态
s_i
，包括：
[0010]s_i
＝
[SOC_i,dSOC_i_dt,T_i,P_charge_i][0011]其中，
SOC_i
表示为电动车光伏共享电池
i
的电量水平；
dSOC_i_dt
表示为电动车光伏共享电池
i
电量的变化率；
T_i
表示为电动车光伏共享电池
i
的温度；
[0012]P_charge_i
表示为电动车光伏共享电池
i
的充电功率；
[0013]采集电动车光伏共享电池状态向量
s
，包括每个电池的状态：
[0014]s
＝
[s_1,s_2,...,s_N]。
[0015]作为本专利技术所述的电动车光伏共享电池能量调控优化方法的一种优选方案，其中：还包括：
[0016]将电动车光伏共享电池状态向量
s
输入至电动车光伏共享电池能量调控优策略网络
Q_i(s_i,a_i
；
θ
_i)
中；
[0017]其中，
s_i
表示电池
i
的状态，
a_i
表示电池
i
的动作，
θ
_i
表示网络参数；
[0018]使用神经网络
Q
作为电动车光伏共享电池能量调控优策略网络的结构，表示为：
[0019]Q(s,a
；
θ
)
＝
[Q_1(s_1,a_1
；
θ
_1),Q_2(s_2,a_2
；
θ
_2),...,Q_N(s_N,
[0020]a_N
；
θ
_N)]。
[0021]作为本专利技术所述的电动车光伏共享电池能量调控优化方法的一种优选方案，其中：还包括：
[0022]输出电动车光伏共享电池调控向量
a
，包括每个电池的调控动作：
[0023]a
＝
[a_1,a_2,...,a_N][0024]a_i
＝
[p_charge_i,p_discharge_i][0025]其中，
p_charge_i
表示电池
i
的充电功率；
p_discharge_i
表示电池
i
的放电功率
。
[0026]作为本专利技术所述的电动车光伏共享电池能量调控优化方法的一种优选方案，其中：构建电动车光伏共享电池能量调控优策略网络，包括：
[0027]输入层，对于每个电池
i
，输入层的大小为4，对应状态向量
s_i
＝
[SOC_i,dSOC_i_dt,T_i,P_charge_i]的四个参数；
[0028]隐藏层1，该隐藏层为全连接，每一个神经元与输入层的每一个神经元相连接；
[0029]隐藏层2，该隐藏层为全连接，每一个神经元与前一个隐藏层的每一个神经元相连接；
[0030]输出层，输出层对于每个电池
i
，输出层的大小为2，对应着调控向量
a_i
＝
[p_charge_i,p_discharge_i]的两个参数，整个输出层的大小为
2*N
；
[0031]其中，
N
为电池的数量
。
[0032]作为本专利技术所述的电动车光伏共享电池能量调控优化方法的一种优选方案，其中：更新电动车光伏共享电池能量调控优策略网络参数，包括：
[0033]设置光伏共享电池能量调控优策略网络的奖惩函数，表示为：
[0034]R(s,a)
＝
w1*(Desired_SOC
‑
SOC)
‑
w2*(P_charge+P_discharge)+w3*(1/(1+e^(T
‑
T_threshold)))
‑
w4*LifetimeCost
‑
w5*GridCost
[0035]其中，
Desired_SOC
是所需的电动车光伏共享电池能量；
SOC
为当前电动车光伏共享电池能量；
P_charge
和
P_discharge
分别为电动车光伏共享电池光伏充电功率和放电功率；
T
为电动车光伏共享电池的温度；
T_threshold
为电动车光伏共享电池温度阈值；
LifetimeCost
为电池寿命成本，通过电池价格比上电池寿命内总容量计算得到；
GridCost
为电网电价成本
。
[0036]作为本专利技术所述的电动车光伏共享电池能量调控优化方法的一种优选方案，其中：还包括：
[0037]收集电动车光伏共享电池能量调控样本，样本格式表示为：
[0038](s,a,r,s本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电动车光伏共享电池能量调控优化方法，其特征在于，包括：采集电动车光伏共享电池状态，构建电动车光伏共享电池能量调控优策略网络；通过所述策略网络，更新电动车光伏共享电池能量调控优策略网络参数
。2.
如权利要求1所述的电动车光伏共享电池能量调控优化方法，其特征在于，所述采集电动车光伏共享电池状态
s_i
，包括：
s_i
＝
[SOC_i,dSOC_i_dt,T_i,P_charge_i]
其中，
SOC_i
表示为电动车光伏共享电池
i
的电量水平；
dSOC_i_dt
表示为电动车光伏共享电池
i
电量的变化率；
T_i
表示为电动车光伏共享电池
i
的温度；
P_charge_i
表示为电动车光伏共享电池
i
的充电功率；采集电动车光伏共享电池状态向量
s
，包括每个电池的状态：
s
＝
[s_1,s_2,...,s_N]。3.
如权利要求2所述的电动车光伏共享电池能量调控优化方法，其特征在于，还包括：将电动车光伏共享电池状态向量
s
输入至电动车光伏共享电池能量调控优策略网络
Q_i(s_i,a_i
；
θ
_i)
中；其中，
s_i
表示电池
i
的状态，
a_i
表示电池
i
的动作，
θ
_i
表示网络参数；使用神经网络
Q
作为电动车光伏共享电池能量调控优策略网络的结构，表示为：
Q(s,a
；
θ
)
＝
[Q_1(s_1,a_1
；
θ
_1),Q_2(s_2,a_2
；
θ
_2),...,Q_N(s_N,a_N
；
θ
_N)]。4.
如权利要求2或3所述的电动车光伏共享电池能量调控优化方法，其特征在于，还包括：输出电动车光伏共享电池调控向量
a
，包括每个电池的调控动作：
a
＝
[a_1,a_2,...,a_N]a_i
＝
[p_charge_i,p_discharge_i]
其中，
p_charge_i
表示电池
i
的充电功率；
p_discharge_i
表示电池
i
的放电功率
。5.
如权利要求4所述的电动车光伏共享电池能量调控优化方法，其特征在于，构建电动车光伏共享电池能量调控优策略网络，包括：输入层，对于每个电池
i
，输入层的大小为4，对应状态向量
s_i
＝
[SOC_i,dSOC_i_dt,T_i,P_charge_i]
的四个参数；隐藏层1，该隐藏层为全连接，每一个神经元与输入层的每一个神经元相连接；隐藏层2，该隐藏层为全连接，每一个神经元与前一个隐藏层的每一个神经元相连接；输出层，输出层对于每个电池
i
，输出层的大小为2，对应着调控向量
a_i
＝
[p_charge_i,p_discharge_i]
的两个参数，整个输出层的大小为
2*N
；其中，

【专利技术属性】
技术研发人员：罗世贤，朱婧慧，海涛，王钧，海蓝天，葛思杨，李梓晖，王楷杰，李佳晟，刘凌志，古旻琦，陆代泽，李駪皓，
申请(专利权)人：华蓝设计集团有限公司，
类型：发明
国别省市：