[發明專利]一種基于QPSO算法的電動汽車充電策略優化方法

在審

• 申請號: 202110325216.5
• 申請日: 2021-03-26
• 公開（公告）號: CN112874368A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 雷雪婷;徐明宇;陳曉光;胡遠婷;劉進;關萬琳;曹融;榮爽;崔佳鵬;張睿;張美倫;劉智洋;鄭君;張明江
• 申請（專利權）人: 國網黑龍江省電力有限公司電力科學研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: B60L53/51
• 分類號: B60L53/51;B60L53/63;B60L53/64;H02J3/32;H02J3/38
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 董玉嬌

一種基于QPSO算法的電動汽車充電策略優化方法，涉及一種電動汽車充電策略優化技術，為了解決電動汽車集中充電和快速充電具有不確定性，而對電網的安全運行帶來威脅的問題；同時，通過為電動汽車充電，解決光伏就地消納問題。本發明通過建立電動汽車充電的微電網模型；并定義微電網模型的優化目標函數；從而根據定義的優化目標函數，得到電動汽車充電策略；進而基于QPSO算法對電動汽車充電策略進行優化。有益效果為對電動汽車做出更合理的充電策略，提高微電網中光伏就地消納能力，并保證了盡可能小的對電網沖擊，采用了QPSO算法對電動汽車充電策略進行優化，解決了PSO算法優化維度高導致目標函數不收斂的問題。

技術領域

本發明涉及一種電動汽車充電策略優化技術。

背景技術

隨著經濟的發展，我國用電量與日俱增；環境污染及化石能源緊缺已經成為世界性的熱點問題；大力發展新能源發電以及電動汽車代替燃油汽車已經成為節能減排的重要手段；然而光伏和風電等可再生能源發電功率具有波動性和間歇性特點，大規模及高滲透率上網會給電網帶來不小的沖擊，嚴重威脅到電力系統的安全性和穩定性；此外，從負荷角度來看，電動汽車集中充電和快速充電具有不確定性和大功率的特點，也對電網的安全運行帶來威脅。

發明內容

本發明的目的是為了通過電動汽車集中充電解決光伏發電系統就地消納的問題，同時也降低了電動汽車集中充電對電網的安全運行帶來的威脅，因此提出了一種基于QPSO算法的電動汽車充電策略優化方法。

本發明所述的一種基于QPSO算法的電動汽車充電策略優化方法包括以下步驟：

步驟一、建立電動汽車充電的微電網模型；

步驟二、定義微電網模型的優化目標函數；

步驟三、根據步驟二定義的優化目標函數，得到電動汽車充電策略；

步驟四、基于QPSO算法對步驟三得到的電動汽車充電策略進行優化。

本發明的有益效果是：本發明建立了光伏發電的微電網模型，為了不影響電網的安全穩定性，盡可能少的實現大電網與微電網模型的電能傳輸；本發明考慮到了電網分時電價及光伏就地消納的問題，對電動汽車做出更合理的充電策略，提高微電網中光伏就地消納能力，并保證了盡可能小的對電網沖擊；本發明采用了QPSO算法對電動汽車充電策略進行優化，解決了PSO(粒子群)算法優化維度高導致目標函數不收斂的問題。

附圖說明

圖1為具體實施方式一所述的一種基于QPSO算法的電動汽車充電策略優化方法流程圖；

圖2為具體實施方式二中微電網模型的結構框圖；

圖3為具體實施方式五中光伏發電功率與預測發電功率的曲線圖；

圖4為具體實施方式六中基于QPSO算法對電動汽車充電策略進行優化的具體方法流程圖；

圖5為具體實施方式六中優化后電動汽車充電策略的恒功率充電方式微電網功率曲線圖；

圖6為具體實施方式六中優化后電動汽車充電策略的微電網功率曲線圖；

圖7為具體實施方式六中優化后電動汽車充電策略的電動汽車與儲能SOC變化曲線圖。

具體實施方式

具體實施方式一：結合圖1說明本實施方式，本實施方式所述的一種基于QPSO算法的電動汽車充電策略優化方法包括以下步驟：

步驟一、建立電動汽車充電的微電網模型；

步驟二、定義微電網模型的優化目標函數；

步驟三、根據步驟二定義的優化目標函數，得到電動汽車充電策略；

步驟四、基于QPSO算法對步驟三得到的電動汽車充電策略進行優化。