一种电动汽车充放电优化调度方法及装置与流程

1.本发明涉及电动汽车储荷资源潜力挖掘技术领域，具体涉及一种电动汽车充放电优化调度方法及装置。


背景技术：

2.交通电气化的普及使得电动汽车迅速增长。然而，电动汽车的无序充电给配电网的运行带来了许多困难。研究表明，充电站可以通过管理电动汽车的充电和放电功率来挖掘电动汽车的潜力。因此，研究充电站和配电网之间的互动方法具有重要意义。
3.充电站和配电网之间有三种主要的互动模式，包括集中调度模式、价格指导模式和协作优化模式。在集中调度模式下，充电站向配电系统运营商报告电动汽车的信息。然后配电系统运营商通过解决一个统一的优化模型来制定电能计划。毫无疑问，配电系统运营商需要解决一个大规模的优化模型，需要大量的计算资源。另外，在配电系统运营商和充电站的交互过程中，电动汽车用户的隐私信息可能被泄露的潜在危险。
4.在价格指导模式下，充电站将根据当地边际价格独立优化电动汽车的充放电功率。然而，要确定价格弹性系数是很困难的。而配电系统运营商发出的价格信号往往不能带来预期的效果。


技术实现要素：

5.为了克服上述缺陷，本发明提出了一种电动汽车充放电优化调度方法及装置。
6.第一方面，提供一种电动汽车充放电优化调度方法，所述电动汽车充放电优化调度方法包括：
7.求解预先构建的电动汽车充放电优化调度模型，得到优化结果；
8.基于所述优化结果对电动汽车充放电进行优化调度；
9.其中，所述优化结果包括下述中的至少一种：充电汽车的最优充电功率和充电汽车的最优放电功率。
10.优选的，所述预先构建的电动汽车充放电优化调度模型包括：
11.为电动汽车充放电优化调度配置的第一目标函数、第二目标函数和约束条件。
12.进一步的，所述第一目标函数的计算式如下：
[0013][0014]
上式中，π
g,t
为配电网中发电机g在t时刻的电费，p
g,t
为配电网中发电机g在t时刻的发电功率，
△
t为时间间隔。
[0015]
进一步的，所述第二目标函数的计算式如下：
[0016][0017]
上式中，υj为配电系统运营商向充电站j发出的调度指令，ξ
j,t
为充电站j的第一松弛变量，ζ
j,t
为充电站j的第二松弛变量，其中，ξ
j,t
≥0，ζ
j,t
≥0。
[0018]
进一步的，所述约束条件包括下述中的至少一种：配电系统潮流约束、电动汽车约束、充电站约束、充电站和配电网的耦合约束。
[0019]
进一步的，所述电动汽车约束的数学模型如下：
[0020][0021][0022][0023][0024][0025][0026]sn,t
＝s
exp,n
[0027]
上式中，p
ch,n,t
为电动汽车n在t时刻的充电功率，p
chmax,n
为电动汽车n在t时刻的最大充电功率，x
ch,n,t
为第一布尔变量，当x
ch,n,t
为真时，表示电动汽车n在t时刻处于充电状态，为调度时刻集合，p
dis,n,t
为电动汽车n在t时刻的放电功率，p
dismax,n
为电动汽车n在t时刻的最大放电功率，x
dis,n,t
为第二布尔变量，当x
dis,n,t
为真时，表示电动汽车n在t时刻处于放电状态，为调度时段总数，为电动汽车n与电网连接的时刻集合，s
n,t
为电动汽车n在t时刻的电池电量，η
ch,n
为电动汽车n的充电效率，
△
t为时间间隔，η
dis,n
为电动汽车n的放电效率，s
min,n
为电动汽车n的电池电量最小值，s
max,n
为电动汽车n的电池电量最大值，s
n,t
为电动汽车n离开时的电池电量，s
exp,n
为电动汽车n的期望电池电量。
[0028]
进一步的，所述充电站约束的数学模型如下：
[0029][0030]
上式中，为充电站j的电动汽车集合。
[0031]
进一步的，所述充电站和配电网的耦合约束的数学模型如下：
[0032][0033]
上式中，为充电站j在t时刻的计划充电功率，λ
j,t
为对偶变量，ξ
j,t
为充电站j的第一松弛变量，ζ
j,t
为充电站j的第二松弛变量，其中，ξ
j,t
≥0，ζ
j,t
≥0。
[0034]
优选的，所述基于所述优化结果对电动汽车充放电进行优化调度，包括：
[0035]
利用所述优化结果制定调度指令，并将所述调度指令下发至各指定电动汽车。
[0036]
第二方面，提供一种电动汽车充放电优化调度装置，所述电动汽车充放电优化调度装置包括：
[0037]
处理模块，用于求解预先构建的电动汽车充放电优化调度模型，得到优化结果；
[0038]
调度模块，用于基于所述优化结果对电动汽车充放电进行优化调度；
[0039]
其中，所述优化结果包括下述中的至少一种：充电汽车的最优充电功率和充电汽车的最优放电功率。
[0040]
优选的，所述预先构建的电动汽车充放电优化调度模型包括：
[0041]
为电动汽车充放电优化调度配置的第一目标函数、第二目标函数和约束条件。
[0042]
进一步的，所述第一目标函数的计算式如下：
[0043][0044]
上式中，π
g,t
为配电网中发电机g在t时刻的电费，p
g,t
为配电网中发电机g在t时刻的发电功率，
△
t为时间间隔。
[0045]
进一步的，所述第二目标函数的计算式如下：
[0046][0047]
上式中，υj为配电系统运营商向充电站j发出的调度指令，ξ
j,t
为充电站j的第一松弛变量，ζ
j,t
为充电站j的第二松弛变量，其中，ξ
j,t
≥0，ζ
j,t
≥0。
[0048]
进一步的，所述约束条件包括下述中的至少一种：配电系统潮流约束、电动汽车约束、充电站约束、充电站和配电网的耦合约束。
[0049]
第三方面，提供一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；
[0050]
所述处理器，用于存储一个或多个程序；
[0051]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现所述的电动汽车充放电优化调度方法。
[0052]
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现所述的电动汽车充放电优化调度方法。
[0053]
本发明上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：
[0054]
本发明涉及电动汽车储荷资源潜力挖掘技术领域，具体提供了一种电动汽车充放电优化调度方法及装置，包括：求解预先构建的电动汽车充放电优化调度模型，得到优化结果；基于所述优化结果对电动汽车充放电进行优化调度；其中，所述优化结果包括下述中的至少一种：充电汽车的最优充电功率和充电汽车的最优放电功率。本发明提供的技术方案有效缓解了配电系统运营商的计算压力，以及充电站不再需要向配电系统运营商上传数据，保护了电动汽车用户的隐私。
[0055]
进一步的，通过仿真结果显示所提出的协调方法能够保证调度计划的可行性，并获得最优的充放电管理方法，从而降低配电网的电力成本。
附图说明
[0056]
图1是本发明实施例的电动汽车充放电优化调度方法的主要步骤流程示意图；
[0057]
图2是本发明实施例的配电网络的负荷曲线图；
[0058]
图3是本发明实施例的电动汽车充放电优化调度装置的主要结构框图。
具体实施方式
[0059]
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
[0060]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0061]
实施例1
[0062]
参阅附图1，图1是本发明的一个实施例的电动汽车充放电优化调度方法的主要步
骤流程示意图。如图1所示，本发明实施例中的电动汽车充放电优化调度方法主要包括以下步骤：
[0063]
步骤s101：求解预先构建的电动汽车充放电优化调度模型，得到优化结果；
[0064]
步骤s102：基于所述优化结果对电动汽车充放电进行优化调度；
[0065]
其中，所述优化结果包括下述中的至少一种：充电汽车的最优充电功率和充电汽车的最优放电功率。
[0066]
本发明提出了一种电动汽车充放电优化调度方法。具体的，配电系统运营商是云计算中心，其职责是解决配电网模型并向充电站发出调度指令。而充电站是边缘计算单元，其职责是解决ev模型和反馈约束给配电系统运营商。
[0067]
进一步的，电动汽车的充放电电源管理被分为两个问题，分别具有一个原始目标。主问题(main problem，mp)是配电网的最优功率流问题，由配电系统运营商解决。子问题(sub-problem，sp)是电动汽车的能量管理问题，由每个充电站来解决。
[0068]
因此，定义所述预先构建的电动汽车充放电优化调度模型包括：
[0069]
为电动汽车充放电优化调度配置的第一目标函数、第二目标函数和约束条件。
[0070]
在一个实施方式中，所述第一目标函数的计算式如下：
[0071][0072]
上式中，π
g,t
为配电网中发电机g在t时刻的电费，p
g,t
为配电网中发电机g在t时刻的发电功率，
△
t为时间间隔。
[0073]
在一个实施方式中，所述第二目标函数的计算式如下：
[0074][0075]
上式中，υj为配电系统运营商向充电站j发出的调度指令，ξ
j,t
为充电站j的第一松弛变量，ζ
j,t
为充电站j的第二松弛变量，其中，ξ
j,t
≥0，ζ
j,t
≥0。
[0076]
进一步的，所述约束条件包括下述中的至少一种：配电系统潮流约束、电动汽车约束、充电站约束、充电站和配电网的耦合约束。
[0077]
在一个实施方式中，所述电动汽车约束的数学模型如下：
[0078][0079][0080][0081][0082][0083][0084]sn,t
＝s
exp,n
[0085]
上式中，p
ch,n,t
为电动汽车n在t时刻的充电功率，p
chmax,n
为电动汽车n在t时刻的最大充电功率，x
ch,n,t
为第一布尔变量，当x
ch,n,t
为真时，表示电动汽车n在t时刻处于充电状态，为调度时刻集合，p
dis,n,t
为电动汽车n在t时刻的放电功率，p
dismax,n
为电动汽车n在t时刻的最大放电功率，x
dis,n,t
为第二布尔变量，当x
dis,n,t
为真时，表示电动汽车n在t时刻处于
放电状态，为调度时段总数，为电动汽车n与电网连接的时刻集合，s
n,t
为电动汽车n在t时刻的电池电量，η
ch,n
为电动汽车n的充电效率，
△
t为时间间隔，η
dis,n
为电动汽车n的放电效率，s
min,n
为电动汽车n的电池电量最小值，s
max,n
为电动汽车n的电池电量最大值，s
n,t
为电动汽车n离开时的电池电量，s
exp,n
为电动汽车n的期望电池电量。
[0086]
在一个实施方式中，所述充电站约束的数学模型如下：
[0087][0088]
上式中，为充电站j的电动汽车集合。
[0089]
在一个实施方式中，充电站中电动汽车的充放电行为影响着配电网负荷波动，本发明建立了充电站和配电网耦合模型，保障充电站与配电网的有效互动，所述充电站和配电网的耦合约束的数学模型如下：
[0090][0091]
上式中，为充电站j在t时刻的计划充电功率，λ
j,t
为对偶变量，ξ
j,t
为充电站j的第一松弛变量，ζ
j,t
为充电站j的第二松弛变量，其中，ξ
j,t
≥0，ζ
j,t
≥0。
[0092]
本实施例中，所述基于所述优化结果对电动汽车充放电进行优化调度，包括：
[0093]
利用所述优化结果制定调度指令，并将所述调度指令下发至各指定电动汽车。
[0094]
该方法下，有效缓解了配电系统运营商的计算压力，以及充电站不再需要向配电系统运营商上传数据，保护了电动汽车用户的隐私。
[0095]
通过仿真结果显示所提出的协调方法能够保证调度计划的可行性，并获得最优的充放电管理方法，从而降低配电网的电力成本。
[0096]
本发明的一个具体实施方案中，比较了三种模式的电动车：
[0097]
case1:电动车无序充电，这意味着电动车在连接到电网时以最大功率完全充电。
[0098]
情况2。电动汽车按照cs的最佳指令充电，但没有放电。
[0099]
case3:电动汽车根据cs的最佳指令进行充电和放电。
[0100]
图2显示了不同情况下dn的负载曲线。
[0101]
从图1可以看出，电动汽车的无序充电使dn的运行条件恶化，导致dn的峰谷差较大。通过有序的引导，充电功率可以转移到低功率消耗期。同时，电动汽车可以在高峰期放电，进一步降低dn的峰谷差。
[0102]
表1比较了不同情况下配网的运行状态。可以看出，电动汽车的无序充电行为加剧了dn的损耗，增加了电力成本，扩大了峰谷差，导致了电压质量的下降。在有序的管理下，电动汽车的负面影响被消除了。此外，电动汽车的有序放电行为改善了dn的运行状态，降低了dn的运行成本。
[0103]
表1
[0104][0105]
实施例2
[0106]
基于同一发明构思，本发明提供一种电动汽车充放电优化调度装置，如图3所示，所述电动汽车充放电优化调度装置包括：
[0107]
处理模块，用于求解预先构建的电动汽车充放电优化调度模型，得到优化结果；
[0108]
调度模块，用于基于所述优化结果对电动汽车充放电进行优化调度；
[0109]
其中，所述优化结果包括下述中的至少一种：充电汽车的最优充电功率和充电汽车的最优放电功率。
[0110]
优选的，所述预先构建的电动汽车充放电优化调度模型包括：
[0111]
为电动汽车充放电优化调度配置的第一目标函数、第二目标函数和约束条件。
[0112]
进一步的，所述第一目标函数的计算式如下：
[0113][0114]
上式中，π
g,t
为配电网中发电机g在t时刻的电费，p
g,t
为配电网中发电机g在t时刻的发电功率，
△
t为时间间隔。
[0115]
进一步的，所述第二目标函数的计算式如下：
[0116][0117]
上式中，υj为配电系统运营商向充电站j发出的调度指令，ξ
j,t
为充电站j的第一松弛变量，ζ
j,t
为充电站j的第二松弛变量，其中，ξ
j,t
≥0，ζ
j,t
≥0。
[0118]
进一步的，所述约束条件包括下述中的至少一种：配电系统潮流约束、电动汽车约束、充电站约束、充电站和配电网的耦合约束。
[0119]
进一步的，所述电动汽车约束的数学模型如下：
[0120][0121][0122][0123][0124][0125][0126]sn,t
＝s
exp,n
[0127]
上式中，p
ch,n,t
为电动汽车n在t时刻的充电功率，p
chmax,n
为电动汽车n在t时刻的最大充电功率，x
ch,n,t
为第一布尔变量，当x
ch,n,t
为真时，表示电动汽车n在t时刻处于充电状态，为调度时刻集合，p
dis,n,t
为电动汽车n在t时刻的放电功率，p
dismax,n
为电动汽车n在t时刻的最大放电功率，x
dis,n,t
为第二布尔变量，当x
dis,n,t
为真时，表示电动汽车n在t时刻处于
放电状态，为调度时段总数，为电动汽车n与电网连接的时刻集合，s
n,t
为电动汽车n在t时刻的电池电量，η
ch,n
为电动汽车n的充电效率，
△
t为时间间隔，η
dis,n
为电动汽车n的放电效率，s
min,n
为电动汽车n的电池电量最小值，s
max,n
为电动汽车n的电池电量最大值，s
n,t
为电动汽车n离开时的电池电量，s
exp,n
为电动汽车n的期望电池电量。
[0128]
进一步的，所述充电站约束的数学模型如下：
[0129][0130]
上式中，为充电站j的电动汽车集合。
[0131]
进一步的，所述充电站和配电网的耦合约束的数学模型如下：
[0132][0133]
上式中，为充电站j在t时刻的计划充电功率，λ
j,t
为对偶变量，ξ
j,t
为充电站j的第一松弛变量，ζ
j,t
为充电站j的第二松弛变量，其中，ξ
j,t
≥0，ζ
j,t
≥0。
[0134]
优选的，所述基于所述优化结果对电动汽车充放电进行优化调度，包括：
[0135]
利用所述优化结果制定调度指令，并将所述调度指令下发至各指定电动汽车。
[0136]
实施例3
[0137]
基于同一种发明构思，本发明还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor、dsp)、专用集成电路(application specificintegrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或一条以上指令，具体适于加载并执行计算机存储介质内一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能，以实现上述实施例中一种电动汽车充放电优化调度方法的步骤。
[0138]
实施例4
[0139]
基于同一种发明构思，本发明还提供了一种存储介质，具体为计算机可读存储介质(memory)，所述计算机可读存储介质是计算机设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括计算机设备中的内置存储介质，当然也可以包括计算机设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中一种电动汽车充放电优化调度方法的步骤。
[0140]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实
施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0141]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0142]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0143]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0144]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。