[發明專利]一種適用于電動汽車充電站的充電控制方法

有效

• 申請號: 201710723616.5
• 申請日: 2017-08-21
• 公開（公告）號: CN107499163B
• 公開（公告）日: 2019-12-06
• 發明（設計）人: 張曌;王旗;王尉;蘇麟;衛銀忠;吳鎖平;王曉虎;趙陽;錢康;閆安心;秦華;談金龍;王政高;田濟源
• 申請（專利權）人: 中國能源建設集團江蘇省電力設計院有限公司
• 主分類號: B60L53/60
• 分類號: B60L53/60;B60L53/63;B60L53/66;H02J7/00
• 代理公司: 32224 南京縱橫知識產權代理有限公司
• 代理人: 母秋松;董建林<國際申請>=<國際公布>

1.一種適用于電動汽車充電站的充電控制方法，其特征在于：包括步驟如下：

步驟一：車輛k入場時，采集入場時間預計離場時間車輛的剩余電量SOC_k、期望電量S_Bk、充電負荷曲線

步驟二：假定車輛k加入A相，且從當前時刻t₀起需要等待Δt_Ak時間才開始充電，則其充電負荷曲線可以表示為若使車輛k離場時達到期望電量S_Bk，則Δt_Ak需滿足同理車輛k加入B、C相，可記Δt_Bk需滿足Δt_Ck需滿足并設置其中，Δt_Bk、Δt_Ck分別為車輛k加入B、C相,從當前時刻t₀起需要等待的時間；

步驟三：A相所有排隊車輛進行重新排序，并將排隊車輛的充電等待時間構建為向量其中，N_A為A相充電等待隊列中的車輛總數；記A相待充電車輛負荷曲線為為隊列中所有待充車輛充電負荷曲線在時間上的疊加，則同理B、C相所有排隊車輛進行重新排序，可記B相和C相的待充電負荷曲線為和

步驟四：統計所有在充車輛的狀態，記A相所有在充車輛的充電開始時刻其中N'_A為A相正在充電車輛的總數，t_Aj為第j輛在充車輛的充電開始時刻；記A相在充車輛負荷曲線為則由于為已知量，故可記為同理可記B相和C相的在充電負荷曲線為和

步驟五：A相總負荷曲線為A相待充車輛負荷曲線和A相在充車輛負荷曲線之和，即其中P_A(t,v_A)為A相總的負荷曲線；同理記B相和C相的充電負荷曲線為P_B(t,v_A)、P_C(t,v_A)；

步驟六：以三相負荷的方差度量三相不平衡度

LEQ_X(t,V)＝(P_A(t,v_A)-P_B(t,v_B))²+(P_A(t,v_A)-P_C(t,v_C))²+(P_B(t,v_B)-P_C(t,v_C))²

其中，V＝{v_A,v_B,v_C}，當加入A相充電時，X＝A；當加入B相充電時，X＝B；當加入C相充電時，X＝C；

步驟七：以一定時間內的累計不平衡度作為目標函數

X＝A或B或C,當X＝A，得到加入A相充電時g(V)目標函數；當X＝B，得到加入B相充電時g(V)目標函數；當X＝C，得到加入C相充電時g(V)目標函數；

步驟八：設置約束條件；

步驟九：在給定約束條件下，以加入A相、B相、C相充電時目標函數最小作為優化目標，分別求取車輛k加入A、B、C相時的最優解V_A、V_B、V_C及目標函數最小值LEQ_A、LEQ_B、LEQ_C；

步驟十：求解全局最優解BestLEQ＝min{LEQ_A、LEQ_B、LEQ_C}，輸出BestLEQ及對應向量V；

步驟十一：為入場車輛分配BestLEQ對應相位的充電樁，按照BestLEQ對應的向量V重置充電排隊序列；

步驟十二：對每一輛入場車輛，重復步驟一至步驟十一；

在步驟九中給定約束條件下，以目標函數最小作為優化目標，具體步驟如下：

9.1：定義適應度函數為設置種群規模N，交叉概率Pc，變異概率Pm，最大代數G_max，適應度閾值F；

9.2：隨機產生滿足步驟八中約束的N個染色體V₁,V₂...V_N,組成初始種群S＝{V₁,V₂...V_N}，置代數G＝1；

9.3：計算S中每個染色體的適應度f(V)；

9.4：若G≥G_max或f(V)≥F，即滿足終止條件，則取S中適應度最大的染色體作為所求結果，算法結束，否則至步驟9.5；

9.5：按選擇概率所決定的選中機會，采用輪盤賭選擇法，每次從S中隨機選中1個染色體并將其復制，共選擇N次，然后將復制得到的N個染色體組成群體S1；

9.6：對于S1中的任意兩個染色體，產生一個[0-1]的隨機數，若該隨機數小于交叉概率Pc，則對這兩個染色體進行交叉操作；遍歷結束后的染色體組成群體S2；

9.7：對于S2中的每個染色體，產生一個[0-1]的隨機數，若該隨機數小于變異概率Pm，則對該染色體進行變異操作，并用產生的新染色體代替原染色體；未變異染色體和變異產生的新染色體組成群體S3；

9.8：將群體S3作為新種群，即用S3代替S，用G+1代替G,轉至步驟9.3。