[發明專利]一種電動汽車充放電調度方法及裝置

在審

• 申請號: 202210415751.4
• 申請日: 2022-04-20
• 公開（公告）號: CN114640120A
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 侯慧;王逸凡;吳細秀;石英;謝長君;黃亮;熊斌宇;陸寧
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學深圳研究院;深圳武漢理工大研究院有限公司
• 主分類號: H02J3/32
• 分類號: H02J3/32;H02J3/38
• 代理公司: 武漢智嘉聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 42231
• 代理人: 張璐

本發明涉及一種電動汽車充放電調度方法及裝置，所述方法包括：獲取電動汽車的電池參數和里程參數；根據所述電池參數和所述里程參數，建立電池損耗成本模型和心理效應量化模型；根據所述電池損耗成本模型和所述心理效應量化模型，建立長時間尺度的電動汽車充放電調度模型。本發明綜合考慮到長時間尺度以及電動汽車用戶心理效應量化，建立了一種雙層實時調度模型，包含上層調度模型和下層實時優化模型。通過上層調度模型調度結果指導下層實時優化，完成整個調度周期的優化過程。

技術領域

本發明電動汽車調度技術領域，尤其涉及一種電動汽車充放電調度方法及裝置。

背景技術

隨著環境污染的加劇，有意識選擇使用電動汽車的用戶逐年增加。數量龐大的電動汽車群使得電動汽車充電需求日益增長。

現有研究多注重電動汽車的短時間尺度的調度問題，如出行途中1小時或住宅區停留的若干小時。在電動汽車出行途中的短暫過程中，電動汽車通常考慮經濟性、時間性、路程長度等因素選擇合適充電站從而實現充電負荷空間轉移。在電動汽車的住宅區或商業區停留過程中，負荷聚集商等調度方能夠調度電動汽車在短時間尺度上進行轉移。盡管上述短時間尺度優化效果顯著，但通常假設在每個調度天都對電動汽車進行調度。而實際充電過程中，電動汽車每日消耗電量并不劇烈，可能并不需要補充。然而，目前鮮有關于更長時間尺度的研究。部分即使對擴展時間尺度下電動汽車多日一充場景進行了研究，但僅考慮了電動汽車充電過程的影響，而忽略了電動汽車放電對長時間尺度調度的影響。因此，如何進行電動汽車的長時間尺度的有效調度是亟待解決的問題。

發明內容

有鑒于此，有必要提供及一種電動汽車充放電調度方法及裝置，用以克服現有技術中缺乏電動汽車長時間調度的有效方法的問題。

為了解決上述技術問題，本發明提供一種電動汽車充放電調度方法，包括：

獲取電動汽車的電池參數和里程參數；

根據所述電池參數和所述里程參數，建立電池損耗成本模型和心理效應量化模型；

根據所述電池損耗成本模型和所述心理效應量化模型，建立長時間尺度的電動汽車充放電調度模型。

進一步地，所述根據所述電池參數和所述里程參數，建立電池損耗成本模型和心理效應量化模型，包括：

根據所述電池參數，建立用于確定一次放電過程中動力電池的損耗成本的所述電池損耗成本模型；

根據所述電池參數和所述里程參數，建立用于反映電池SOC水平與電動汽車用戶心理焦慮的關系的所述心理效應量化模型。

進一步地，所述電池參數包括調度開始前的電動汽車動力電池的第一初始容量、放電開始前的電動汽車的第一SOC值、放電結束后的電動汽車的第二SOC值、動力電池的最大SOC值、動力電池放電結束時的放電深度以及更換一次動力電池的更換成本，所述根據所述電池參數，建立用于確定一次放電過程中動力電池的損耗成本的所述電池損耗成本模型，包括：

根據所述第一初始容量、所述第一SOC值、所述第二SOC值、所述最大SOC值和所述放電深度，確定一次放電過程中的電池退化容量；

根據所述第一初始容量、所述電池退化容量、所述更換成本，確定一次放電過程中產生的動力電池損耗成本。

進一步地，所述電池參數包括充電完成之后的完成SOC值，所述里程參數包括出行里程，所述根據所述電池參數和所述里程參數，建立用于反映電池SOC水平與電動汽車用戶心理焦慮的關系的所述心理效應量化模型，包括：

根據所述完成SOC值、所述出行里程，確定停駛概率密度函數；

根據所述停駛概率密度函數，確定出行預設SOC值的電動汽車停駛概率；

根據所述電動汽車停駛概率，確定電動汽車用戶的心理效應值。