基于滚动优化的电动汽车充换电网络电池优化调度方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于滚动优化的电动汽车充换电网络电池优化调度方法，包括以下步骤：数据采集；配送参数设置；物流策略求解；物流能力确定；充电参数设置；状态计算；充电策略优化；灵敏度分析；本发明基于流水配送的配送方案，建立了充换电网络电池优化调度模型，提出了滚动优化的策略，解决了传统优化方案无法满足下一个优化周期初始时刻换电需求的问题，针对电动汽车充换电网络物流配送和充电环节的调度运行进行了基础研究，形成充换电网络电池优化调度的基本理论，为充换电网络的运行提供了科学理论支持，充分发挥了其运行效率。
【专利说明】基于滚动优化的电动汽车充换电网络电池优化调度方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电动汽车集中充电领域，具体涉及一种“集中充电、统一配送”模式下电动汽车充换电网络电池调度方法。
【背景技术】
[0002]电动汽车是智能电网环境下的重要电力负荷，基于集中型充电站充电的换电模式是电动汽车的重要发展模式之一。从本质上来说，换电模式实现了电动汽车能源获取与电网充电的分离，依靠充换电网络实现对电动汽车的能源供应。充换电网络主要包含集中型充电站、换电站、配送站三类基础设施，其中，集中型充电站承担大规模的电池充电功能，满电池将被配送至具有小规模充电能力和换电功能的换电站以及仅具备换电池功能的配送站，从而实现对用户的电池能量供应。换电网络的调度问题涵盖了集中型充电站的电池充电、物流调配、电池调配等密切相关的几个环节，由于其中几个单元密切相关、环环相扣，因此，须对其进行一体化调度，以达到综合最优。
[0003]当前针对充换电网络充电控制方法的优化已有相关文献论述，而在充电与配送的结合方面还有所欠缺。总体而言，现有文献主要将充电站作为主体，对其充电负荷、控制策略的研究没有全面考虑外部诸因素的影响，如配送策略及优化周期直接影响电池数量、充电需求以及有序充电的控制策略，从而改变整个换电网络的调度效果。
【发明内容】
[0004]发明目的:本发明的目的在于为了克服现有技术的不足，提供一种基于滚动优化的电动汽车充换电网络电池优化调度方法，通过建立物流配送和集中充电的一体化模型，实现换电模式下电池调度的最优化求解，在满足用户换电需求的前提下尽可能降低充电成本，为充换电网络的运行奠定理论基础。
[0005]技术方案:本发明所述的一种基于滚动优化的电动汽车充换电网络电池优化调度方法，包括以下步骤:
[0006](I)数据采集:每日末时刻，配送站将次日换电需求预测曲线W(t)和起始时刻备用电池数量发送至集中型充电站充电调度系统，同时，集中型充电站从电网调度部门获取次日实时电价信息Pt ;
[0007](2)配送参数设置:设定流水配送方案下的物流车队的最小发车时间间隔Λ t ；
[0008](3)物流策略求解:通过叠加相邻配送间隔内的换电需求,获得各次的配送量；
[0009](4)物流能力确定:根据各次的配送量和车辆容量确定每次发车的数量，根据日最大配送量确定物流车队的车辆数；
[0010](5)充电参数设置:设定优化周期T、集中型充电站的最大充电容量Nmax (即每次可同时充电的电池组数量)、电池的额定充电功率Pc和充电时长Tc;
[0011](6)状态计算:获取集中型充电站在各次配送起始时刻的满电池组数量及各次充电起始时刻的空电池组数量；[0012](7)充电策略优化:以最小化充电成本为目标函数，优化求解集中型充电站各时刻的充电功率，需要满足的约束条件有:①集中型充电站每次的充电电池组数量应小于集中型充电站单次最大充电容量，同时不应大于集中型充电站充电起始时刻空电池数；②集中型充电站每次配送的满电池组数量应不大于充电站在配送起始时刻的满电池组数；③集中型充电站一天中充满的电池组数量应能满足当天配送站的换电需求；
[0013](8)灵敏度分析:分析集中型充电站的充电容量和电动汽车充换电网络中流通的电池数量对电池优化调度策略的影响。
[0014]进一步，由于换电网络的运营是一个连续的过程，前一天的优化结果直接影响到后一天的初始运行状态，因此步骤(5)中优化周期T选取2~3天，并将前一天24时刻的计算结果作为后一天O时刻的初始状态。
[0015]有益效果:本发明针对电动汽车充换电网络物流配送和充电环节的调度运行进行了基础研究，形成充换电网络电池优化调度的基本理论，为充换电网络的运行提供了科学理论支持，充分发挥了其运行效率:(1)引入换电曲线的概念，从终端换电需求出发，以一定的物流配送策略为依据，确定了充电站离散电量需求的时刻和数量；(2)基于流水配送的配送方案，建立了充换电网络电池优化调度模型，物流配送策略对优化调度结果的影响至关重要，是影响充电策略的关键因素，采用流水配送的方法可以有效节约充电成本；(3)提出了滚动优化的策略，解决了传统优化方案无法满足下一个优化周期初始时刻换电需求的问题；(4)分析了集中型充电站的充电容量和网络内流通的电池组数量对电池优化调度策略的影响，为集中型充电站的容量规划和电池组数量规划提供理论依据。
【专利附图】
【附图说明】
[0016]图1为本发明方法的总 流程图；
[0017]图2为流水配送方案下各时刻充电功率及对应电价；
[0018]图3为流水配送方案下配送站的满电池组数变化情况；
[0019]图4为流水配送方案下集中型充电站的满电池组数变化情况；
[0020]图5为滚动优化相较于普通优化的周期示意图；
[0021]图6为充电容量改变时充电费用变化趋势；
[0022]图7为电池组数量改变时充电费用变化趋势；
[0023]图8为定量配送方案下各时刻充电功率及对应电价。
[0024]【具体实施方式】
[0025]下面对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
[0026]实施例:本实施例一种基于滚动优化的电动汽车充换电网络电池优化调度方法，如图1所示，包括以下步骤:
[0027]( I)数据采集:每日末时刻，配送站将次日换电需求预测曲线W (t)(如图2所示)、起始时刻备用满电池数量I^livwy full (O)和空电池数量ndelivOTy Mpty (O)发送至集中型充电站充电调度系统，同时，集中型充电站从电网调度部门获取次日电价信息Pt，如表1所示:
[0028]表1峰、谷、平时段划分及各时段电价
[0029]
【权利要求】
1.一种基于滚动优化的电动汽车充换电网络电池优化调度方法，其特征在于:包括以下步骤: (1)数据采集:每日末时亥IJ，配送站将次日换电需求预测曲线r(t)和起始时刻备用电池数量发送至集中型充电站充电调度系统，同时，集中型充电站从电网调度部门获取次日实时电价信息a； (2)配送参数设置:设定流水配送方案下的物流车队的最小发车时间间隔Λ?; (3)物流策略求解:通过叠加相邻配送间隔内的换电需求,获得各次的配送量； (4)物流能力确定:根据各次的配送量和车辆容量确定每次发车的数量，根据日最大配送量确定物流车队的车辆数； (5)充电参数设置:设定优化周期八集中型充电站的最大充电容量(即每次可同时充电的电池组数量)、电池的额定充电功率A和充电时长Tc ； (6)状态计算:获取集中型充电站在各次配送起始时刻的满电池组数量及各次充电起始时刻的空电池组数量； (7)充电策略优化:以最小化充电成本为目标函数，优化求解集中型充电站各时刻的充电功率，需要满足的约束条件有:①集中型充电站每次的充电电池组数量应小于集中型充电站单次最大充电容量，同时不应大于集中型充电站充电起始时刻空电池数；②集中型充电站每次配送的满电池组数量应不大于充电站在配送起始时刻的满电池组数；③集中型充电站一天中充满的电池组数量应能满足当天配送站的换电需求； (8)灵敏度分析:分析集中型充电站的充电容量和电动汽车充换电网络中流通的电池数量对电池优化调度策略的影响。
2.根据权利要求1所述的基于滚动优化的电动汽车充换电网络电池优化调度方法，其特征在于:所述步骤(5)中优化周期T为2、天，并将前一天24时刻的计算结果作为后一天O时刻的初始状态。
【文档编号】G06Q10/04GK103679281SQ201310377105
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年8月26日 优先权日:2013年8月26日
【发明者】高赐威, 吴茜 申请人:东南大学