[發明專利]電動汽車充電分配方法及裝置

有效

• 申請號: 201611197948.6
• 申請日: 2016-12-22
• 公開（公告）號: CN107067136B
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發明（設計）人: 周辛南;傅軍;謝楓;孫志杰;王海燕;方茂益;許鑫;朱天博
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;國網冀北電力有限公司電力科學研究院;華北電力科學研究院有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 王濤;賈磊

1.一種電動汽車充電分配方法，其特征在于，包括：

根據充電站數量、充電站目標充電功率、電動汽車數量、電動汽車充電功率及充電決策變量，建立充電站充電功率與其目標功率之差最小化初始目標函數，其中，所述充電站充電功率與其目標功率之差最小化初始目標函數為：

其中，F₁為充電站充電功率與其目標功率之差最小化初始目標函數，M為充電站數量，P_j'為充電站實際功率，P_j為充電站目標充電功率，N為電動汽車數量，x_ij為第i個電動汽車到第j個充電站充電的充電決策變量，x_ij取1時表示第i個電動汽車在第j個充電站充電，x_ij取0時表示第i個電動汽車未在第j個充電站充電，P_i為電動汽車充電功率，M和N為正整數；

利用各所述充電站的充電站目標充電功率均相同和各所述電動汽車的電動汽車充電功率均相同的假設條件，簡化所述充電站充電功率與其目標功率之差最小化初始目標函數，得到所述充電站充電功率與其目標功率之差最小化目標函數，其中，所述充電站充電功率與其目標功率之差最小化目標函數為：

S_av＝N/M，

其中，F₁'為充電站充電功率與其目標功率之差最小化目標函數，S_j為在第j個充電站充電的電動汽車的數量，S_av為各充電站的充電電動汽車平均數量；

根據所述充電決策變量、充電路程及充電耗費時間，建立電動汽車充電路程與充電時間之和最小化目標函數，其中，所述電動汽車充電路程與充電時間之和最小化目標函數為：

u_ij＝t_ij+l_ij＝t_wj+l_ij＝k_jS_j+l_ij，

其中，F₂為電動汽車充電路程與充電時間之和最小化目標函數，u_ij為充電路程l_ij和充電耗費時間t_ij之和，t_wj為電動汽車在第j個充電站內的排隊時間，k_j為比例系數；

利用所述電動汽車數量和所述充電站數量，對所述的充電站充電功率與其目標功率之差最小化目標函數和所述的電動汽車充電路程與充電時間之和最小化目標函數進行規范化，得到充電均勻分布目標函數，其中，所述充電均勻分布目標函數為：

其中，λ₁和λ₂分別為充電站充電功率與其目標功率之差最小化目標函數F₁'和電動汽車充電路程與充電時間之和最小化目標函數F₂的權系數；

分別建立所述充電決策變量和所述充電路程的約束條件，其中，所述充電決策變量的約束條件為：

所述充電路程的約束條件為：

l_ij≤l_imax，

其中，l_imax為第i個電動汽車的最大充電路程；

在所述約束條件下，利用基本粒子群優化算法求解所述充電均勻分布目標函數，得到所述電動汽車的充電決策結果，用于將多個電動汽車分配到多個充電站充電。

2.如權利要求1所述的電動汽車充電分配方法，其特征在于，在所述約束條件條件下，利用基本粒子群優化算法求解所述充電均勻分布目標函數，得到所述電動汽車的充電決策結果，包括：

以充電決策變量作為粒子位置坐標，通過基本粒子群優化算法迭代生成粒子位置坐標，并取電動汽車位置坐標的最大值對應的維作為充電決策變量中取1的維，其余電動汽車位置坐標對應的維作為充電決策變量中取0的維，以將基本粒子群優化算法的連續解空間轉化為離散解空間；將不滿足所述充電路程的約束條件的電動汽車的充電路程用設定正數代替。