[發明專利]車-站-網三方博弈的電動汽車有序充電控制方法及系統

在審

• 申請號: 202211450903.0
• 申請日: 2022-11-18
• 公開（公告）號: CN115733214A
• 公開（公告）日: 2023-03-03
• 發明（設計）人: 周堃;甘業平;白云龍;劉輝舟;鄭元杰;朱明磊;王媛玥
• 申請（專利權）人: 國網安徽電動汽車服務有限公司;國網安徽省電力有限公司
• 主分類號: H02J7/00
• 分類號: H02J7/00;H02J3/32
• 代理公司: 合肥天明專利事務所(普通合伙) 34115
• 代理人: 苗娟

1.一種車-站-網三方博弈的電動汽車有序充電控制方法，其特征在于，包括以下步驟，

S100：區域內的配電網和充電站分別由配電系統運營商和電動汽車聚合商管理；根據區域路網-電網的耦合關系以及用戶出行規律，電動汽車聚合商預測未來次日區域內電動汽車充電負荷的時空分布特性，進而得到配電網各節點的電動汽車充電負荷及充電量的預測值，并將該信息上報給配電系統運行商；

S200：配電系統運營商以最小網損為目標，在滿足電動汽車充電量的前提下，建立配電系統運營商運行優化模型，以確定配電網各節點未來24小時內的最佳電動汽車充電負荷；

S300：電動汽車聚合商以充電成本最小為目標，在滿足電動汽車充電量的前提下，建立電動汽車聚合商運行優化模型，以確定各時段充電站可提供的電動汽車充電功率；

S400：建立配電系統運營商和電動汽車聚合商的運行博弈模型，得到最優解；判斷結果是否最優；如是，則結束求解，向電動汽車用戶公布次日各充電站不同時刻可提供的充電功率；否則，則返回S100，重新調整電動汽車用戶的充電計劃。

2.根據權利要求1所述的車-站-網三方博弈的電動汽車有序充電控制方法，其特征在于：所述步驟S100包括如下具體步驟：

S101：建立充電站對電動汽車的吸引力模型；假設充電站和電動汽車所處的路網節點分別為和該模型取決于t時刻充電站的可用充電樁數目充電站到路網節點的距離，λ為距離修正系數；具體吸引力模型表述如下：

由吸引力模型，求出t時刻充電站對位于節點的電動汽車的吸引力概率分布具體表達式如下：

S102：建立電動汽車非充電行駛目的地的概率分布；電動汽車充電負荷的時空分布與其行駛路徑密切相關，通過出行起點–終點矩陣獲得EV非充電行駛目的地的概率分布，從而獲得EV在各時刻的位置；通過調查和反推方法獲得不同的OD矩陣，將電動汽車行駛區域按照路網節點個數分為Ns個片區，并將一天劃分為24個時段，則OD矩陣為一個Ns×Ns×24的矩陣，某個時段t內的OD矩陣O_t為一個形如下式的n階方陣：

式中矩陣元素o_AB,t表示t時段內從路網片區A到片區B的車輛行駛記錄條數；

基于矩陣O_t，可得汽車非充電行駛目的地的概率分布；時段t內，從片區A出發的車輛前往片區B的概率為

元素f_AB,t構成一個Ns×Ns×24的概率分布矩陣F，表示EV的非充電行駛目的地的概率分布；

S103：基于EV出行鏈模擬EV在各時刻的位置及某時刻的充電意愿；每一條出行鏈分解為多個“出行段”，每個出行段開始時間ts服從式(6)所示的正態分布

式中：μ和σ分別為不同出行鏈對應開始時刻的均值與方差；

設EV的最大續航里程為Lmax，駛入長度為L_AB的道路AB初期的荷電狀態為時刻為t₁，則駛出道路AB的荷電狀態和時刻t₂分別為：

其中：為t₁時刻AB路段的擁堵程度為，v_AB為AB路段的設計時速；

得到t₂時刻的EV充電意愿概率如下：

S104：確定網絡中EV充電負荷的時空分布；設EV的充電功率為P_C，荷電狀態為SOC_t，充電效率為η，目標荷電狀態為SOC_end，B為電池容量，則充電時長為：

用蒙特卡洛模擬計算得到該地區的所有EV充電負荷的時空分布，即得到每一個充電站在未來一天內各時刻的充電功率；假設充電站對應的電網節點為i，則得到對應電網i節點在t時刻的充電功率P′_i,t及該站次日的充電量W′_i；如果電網i節點下沒有連接任何充電站，則P′_i,t＝0、W′_i＝0。