本發(fā)明公開(kāi)了一種電動(dòng)汽車(chē)充電引導(dǎo)方法，屬于電動(dòng)汽車(chē)充電調(diào)度的
技術(shù)領(lǐng)域：
。
背景技術(shù)：
：隨著環(huán)境污染和石油資源緊缺問(wèn)題的日益突出，電動(dòng)汽車(chē)作為燃油車(chē)的替代品受到了廣泛關(guān)注。目前，電動(dòng)車(chē)充電缺乏管理與引導(dǎo)，用戶(hù)按照自己的充電意愿選擇就近的充電站進(jìn)行充電，容易造成車(chē)流量較大的充電站超負(fù)荷運(yùn)行而車(chē)流量較小的充電站長(zhǎng)時(shí)間保持空閑，不僅影響電網(wǎng)的安全性與經(jīng)濟(jì)性，還造成充電資源的浪費(fèi)，提升電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)平均充電等待時(shí)間。雖然目前可以采用狀態(tài)電價(jià)和對(duì)電動(dòng)汽車(chē)的強(qiáng)制調(diào)度來(lái)實(shí)現(xiàn)充電負(fù)荷空間上的均衡化，減小集中充電站超負(fù)荷運(yùn)行，提升充電資源的利用率，降低電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)平均充電等待時(shí)間，但前者過(guò)度依賴(lài)用戶(hù)的主動(dòng)參與，缺乏一定的可控性，而后者通常從電網(wǎng)或者充電站的利益角度出發(fā)，難以兼顧電動(dòng)汽車(chē)車(chē)主的利益，常常以犧牲車(chē)主的利益達(dá)到所期望的目標(biāo)，降低了車(chē)主的用車(chē)體驗(yàn)度，不利于電動(dòng)汽車(chē)的推廣。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的發(fā)明目的是針對(duì)上述
背景技術(shù)：
的不足，提供了一種電動(dòng)汽車(chē)充電引導(dǎo)方法，充分考慮車(chē)主利益和充電站利益，智能地響應(yīng)充電站安全充電負(fù)荷限制并幫助車(chē)主快速需找附近可用充電樁，解決了電動(dòng)汽車(chē)充電平均等待時(shí)間長(zhǎng)且充電樁利用率低的技術(shù)問(wèn)題。本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的采用如下技術(shù)方案：一種電動(dòng)汽車(chē)充電引導(dǎo)方法，包括如下步驟：s1：輸入待充電動(dòng)汽車(chē)的充電參數(shù)和充電站靜態(tài)參數(shù)及道路信息，待充電動(dòng)汽車(chē)的充電參數(shù)包括：電動(dòng)汽車(chē)的地理位置數(shù)據(jù)、待充電動(dòng)汽車(chē)最大充電功率數(shù)據(jù)p、電動(dòng)汽車(chē)的剩余里程數(shù)據(jù)r、車(chē)主設(shè)置的充電電量e和用戶(hù)最大容忍的引導(dǎo)路程lmax，充電站靜態(tài)參數(shù)包括：轄區(qū)內(nèi)每個(gè)充電站的地理位置數(shù)據(jù)、站內(nèi)每個(gè)充電樁的充電效率η、充電站運(yùn)營(yíng)方愿意為用戶(hù)保留所申請(qǐng)充電樁的時(shí)間、每個(gè)充電樁充電功率的上限p-和充電功率下限p-，道路信息為每條道路的平均車(chē)行速度數(shù)據(jù)s2：根據(jù)s1輸入的電動(dòng)汽車(chē)地理位置數(shù)據(jù)、電動(dòng)汽車(chē)的剩余里程數(shù)據(jù)r、用戶(hù)最大容忍的引導(dǎo)路程lmax、轄區(qū)內(nèi)每個(gè)充電站的地理位置數(shù)據(jù)、站內(nèi)每個(gè)充電樁的充電效率η、每個(gè)充電樁充電功率的上限p-和充電功率下限p-得到電動(dòng)汽車(chē)充電站備選集合{pcs}；s3：輸入充電站動(dòng)態(tài)參數(shù)：起點(diǎn)為0點(diǎn)且終點(diǎn)為24點(diǎn)的并以15分鐘為間隔的24小時(shí)充電站安全充電負(fù)荷限制數(shù)據(jù)、充電站內(nèi)每個(gè)充電樁的充電起始時(shí)刻ts及充電結(jié)束時(shí)刻td、正在充電車(chē)輛的最大充電功率和充電樁的狀態(tài)參數(shù)；s4：根據(jù)s3中輸入的充電樁狀態(tài)參數(shù)，在s2所得到的電動(dòng)汽車(chē)充電站備選集合{pcs}的基礎(chǔ)上得到充電站初始集合{cs}；s5：根據(jù)s1輸入的待充電動(dòng)汽車(chē)的充電參數(shù)和充電站靜態(tài)參數(shù)及道路信息、s3中輸入的充電站動(dòng)態(tài)參數(shù)，調(diào)用考慮了車(chē)主利益和充電站利益的充電引導(dǎo)算法在s4中得到的充電站初始集合{cs}中篩選出最佳引導(dǎo)充電站。作為一種電動(dòng)汽車(chē)充電引導(dǎo)方法的進(jìn)一步優(yōu)化方案，步驟s2得到電動(dòng)汽車(chē)充電站備選集合{pcs}的方法具體包括以下步驟：s2.1：根據(jù)電動(dòng)汽車(chē)地理位置數(shù)據(jù)和轄區(qū)內(nèi)每個(gè)充電站的地理位置數(shù)據(jù)，運(yùn)用dijkstra算法計(jì)算得到待充電動(dòng)汽車(chē)與轄區(qū)內(nèi)每個(gè)充電站的最短路徑集合{l}；s2.2：比較電動(dòng)汽車(chē)剩余里程r與用戶(hù)最大容忍的引導(dǎo)路程lmax，取其中較小值作為電動(dòng)汽車(chē)實(shí)際可引導(dǎo)路程lv，如式(1)所示：s2.3：比較最短路徑集合{l}中每個(gè)元素與lv的大小，排除最短路徑集合{l}中元素值大于lv所對(duì)應(yīng)的充電站得到電動(dòng)汽車(chē)充電站備選集合{pcs}；s2.4：讀取s2.3中所得到的電動(dòng)汽車(chē)充電站備選集合{pcs}中每個(gè)充電站站內(nèi)每個(gè)充電樁充電功率的上限p-和充電功率下限p-，如果電動(dòng)汽車(chē)充電站備選集合{pcs}中的充電站j滿(mǎn)足：使得則保留充電站j，否則在電動(dòng)車(chē)充電站集合{pcs}中刪除充電站j，其中，i為充電站j內(nèi)某個(gè)充電樁，cpj為充電站j內(nèi)的充電樁集合，cpj∈{pcs}，pi-為充電樁i的充電功率下限，為充電樁i的充電功率上限，重復(fù)用式(2)對(duì)充電站進(jìn)行篩選并更新電動(dòng)車(chē)充電站備選集合{pcs}，從而得到最終的電動(dòng)車(chē)充電站備選集合{pcs}和與其對(duì)應(yīng)的最短路徑集合{l}。作為一種電動(dòng)汽車(chē)充電引導(dǎo)方法的進(jìn)一步優(yōu)化方案，步驟s3中輸入的充電樁狀態(tài)參數(shù)還包括充電樁充電狀態(tài)和檢修狀態(tài)參數(shù)，其中，充電樁充電狀態(tài)參數(shù)c取值1表示充電中，取值0表示閑置中；充電樁檢修參數(shù)ex取值1表示檢修中，取值0表示投運(yùn)中。作為一種電動(dòng)汽車(chē)充電方案的進(jìn)一步優(yōu)化方案，步驟s4中充電站初始集合篩選方法具體包括以下步驟：s4.1：讀取充電站備選集合{pcs}中充電站站內(nèi)充電樁的狀態(tài)參數(shù)，根據(jù)式(3)進(jìn)行判別：使得c＝0且ex＝0(3)，則保留充電站j，否則從電動(dòng)汽車(chē)充電站備選集合{pcs}中刪除充電站j；s4.2：重復(fù)s4.1最終得到充電站初始集合{cs}。作為一種電動(dòng)汽車(chē)充電引導(dǎo)方法的進(jìn)一步優(yōu)化方案，步驟s5中考慮了車(chē)主利益和充電站利益的充電引導(dǎo)算法具體包含以下步驟：s5.1：從充電站初始集合{cs}中讀取充電站k的時(shí)間間隔為15分鐘的24小時(shí)充電站安全充電需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)(根據(jù)充電站k的起點(diǎn)為0點(diǎn)且終點(diǎn)為24點(diǎn)的并以15分鐘為間隔的24小時(shí)充電站安全充電負(fù)荷限制數(shù)據(jù)預(yù)測(cè))，為含有97個(gè)點(diǎn)的離散序列，記為{a(j)}，j＝0，1，2...96，以{a(j)}為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，將其擴(kuò)充為含1441個(gè)點(diǎn)的離散序列n＝0，1，2，...，1440，每個(gè)點(diǎn)的間隔為1min，并且pg(4j)＝a(j)，j＝0，1，2...96，進(jìn)而進(jìn)行線(xiàn)性樣條得到線(xiàn)性樣條函數(shù)，計(jì)算如式(4)：將x離散化，離散間隔為1，則對(duì)x可取值i-4,i-3,i-2,i-1，i，將x代入式(4)得到其余點(diǎn)的值，完成充電站k的24小時(shí)安全充電需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的擴(kuò)充；s5.2：從最短路徑集合{l}中讀取待充電動(dòng)汽車(chē)與充電站k的最短路徑lk，并從s1中輸入的道路信息中讀取lk所對(duì)應(yīng)路徑的平均車(chē)行速度，記為根據(jù)式(5)計(jì)算待充電動(dòng)汽車(chē)到站的時(shí)刻點(diǎn)的期望：其中，tr為待充電動(dòng)汽車(chē)沿lk到達(dá)充電站k的平均時(shí)間，nm為待充電動(dòng)汽車(chē)到充電站k的時(shí)刻點(diǎn)的期望，t0為待充電動(dòng)汽車(chē)申請(qǐng)充電的時(shí)刻點(diǎn)，待充電動(dòng)汽車(chē)所需充電時(shí)間tc計(jì)算如式(6)所示：其中，w為待充電動(dòng)汽車(chē)的充電需求電量，p為待充電動(dòng)汽車(chē)的最大充電功率，計(jì)算待充電動(dòng)汽車(chē)充電完畢時(shí)刻點(diǎn)的期望nd，見(jiàn)式(7)：nd＝60t0+ta+tc(7)，其中，ta為充電站運(yùn)營(yíng)方愿意為用戶(hù)保留所申請(qǐng)充電樁的時(shí)間，定義電動(dòng)汽車(chē)虛擬的充電起始點(diǎn)ns等于60t0，讀取充電站k中每個(gè)充電樁i的起始充電時(shí)刻及充電結(jié)束時(shí)刻和充電功率pi，將和轉(zhuǎn)化為離散點(diǎn)，轉(zhuǎn)化式見(jiàn)式(8)：定義充電站k中充電樁i在時(shí)刻點(diǎn)n的開(kāi)關(guān)函數(shù)ui(n)，見(jiàn)式(9)：其中，n可取60t0,1,2…1440，則充電站k在時(shí)刻點(diǎn)n的充電功率pk(n)計(jì)算如式(10)：其中，m為充電站k站內(nèi)充電樁的總數(shù)量，ηi為充電站k中充電樁i的充電效率，重復(fù)對(duì)n取值并按照式(10)計(jì)算pk(n)，則可以獲得充電站k的充電功率序列{pk(n)}，電動(dòng)汽車(chē)可在充電站k進(jìn)行充電還需滿(mǎn)足功率約束，見(jiàn)式(11)：其中，n∈[nm，nd]，如果滿(mǎn)足式(11)中的約束則進(jìn)入s5.3，否則進(jìn)入s5.4；s5.3：建立待充電動(dòng)汽車(chē)在充電站k充電時(shí)車(chē)主利益的評(píng)價(jià)指標(biāo)，見(jiàn)式(12)：建立充電站k利益的評(píng)價(jià)指標(biāo)，見(jiàn)式(13)：基于式(12)和式(13)建立充電站k的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，見(jiàn)式(14)其中，λ1與λ2為權(quán)重系數(shù)；s5.4：重復(fù)s5.1-s5.3步驟得到綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)序列{σk}，其中最小值所對(duì)應(yīng)的充電站即為最佳的引導(dǎo)充電站。本發(fā)明采用上述技術(shù)方案，具有以下有益效果：(1)本申請(qǐng)?zhí)岢龅某潆娨龑?dǎo)方法可以實(shí)時(shí)響應(yīng)充電站安全充電負(fù)荷限制，避免電動(dòng)汽車(chē)集中充電造成充電功率越限的情況發(fā)生，從而減小電動(dòng)汽車(chē)集中充電對(duì)電網(wǎng)安全帶來(lái)的負(fù)面影響；(2)綜合考慮電動(dòng)汽車(chē)車(chē)主與充電站的利益，幫助電動(dòng)汽車(chē)車(chē)主快速尋找附近可用充電樁，減小電動(dòng)汽車(chē)充電平均等待時(shí)間，提升整體充電樁利用率，解決充電資源的浪費(fèi)問(wèn)題。附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明提出的充電引導(dǎo)方法的步驟框圖。圖2為仿真區(qū)域的地圖。圖3無(wú)序充電與本發(fā)明充電引導(dǎo)方法下快充站c的站內(nèi)充電功率曲線(xiàn)。圖4無(wú)序充電與本發(fā)明充電引導(dǎo)方法下5個(gè)充電站的充電樁利用率比較直方圖。圖5無(wú)序充電與本發(fā)明充電引導(dǎo)方法下整體平均充電等待時(shí)間直方圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。本發(fā)明公開(kāi)的電動(dòng)汽車(chē)充電引導(dǎo)方法如圖1所示，包括以下步驟：s1：輸入待充電動(dòng)車(chē)的充電參數(shù)與充電站靜態(tài)參數(shù)，待充電動(dòng)汽車(chē)的充電參數(shù)包括：電動(dòng)汽車(chē)的地理位置數(shù)據(jù)、待充電動(dòng)汽車(chē)最大充電功率數(shù)據(jù)p、電動(dòng)汽車(chē)的剩余里程數(shù)據(jù)r、車(chē)主設(shè)置的充電電量e和用戶(hù)最大容忍的引導(dǎo)路程lmax；充電站靜態(tài)參數(shù)包括：轄區(qū)內(nèi)每個(gè)充電站的地理位置數(shù)據(jù)、站內(nèi)每個(gè)充電樁的充電效率η、充電站運(yùn)營(yíng)方愿意為用戶(hù)保留所申請(qǐng)充電樁的時(shí)間、每個(gè)充電樁充電功率的上限p-和充電功率下限p-；道路信息為每條道路的平均車(chē)行速度數(shù)據(jù)s2：根據(jù)s1輸入的電動(dòng)汽車(chē)地理位置數(shù)據(jù)、電動(dòng)汽車(chē)的剩余里程數(shù)據(jù)r、用戶(hù)最大容忍的引導(dǎo)路程lmax、轄區(qū)內(nèi)每個(gè)充電站的地理位置數(shù)據(jù)、站內(nèi)每個(gè)充電樁的充電效率η、每個(gè)充電樁充電功率的上限p-和充電功率下限p-得到電動(dòng)汽車(chē)充電站備選集合{pcs}。s3：輸入充電站動(dòng)態(tài)參數(shù)：起點(diǎn)為0點(diǎn)且終點(diǎn)為24點(diǎn)的并以15分鐘為間隔的24小時(shí)充電站安全充電負(fù)荷限制數(shù)據(jù)、充電站內(nèi)每個(gè)充電樁的充電起始時(shí)刻ts及充電結(jié)束時(shí)刻td、正在充電車(chē)輛的最大充電功率和充電樁的狀態(tài)參數(shù)。s4：根據(jù)s3中輸入的充電樁狀態(tài)參數(shù)，在s2所得到的電動(dòng)汽車(chē)充電站備選集合{pcs}的基礎(chǔ)上得到充電站初始集合{cs}。s5：根據(jù)s1輸入的待充電動(dòng)汽車(chē)的充電參數(shù)和充電站靜態(tài)參數(shù)及道路信息、s3中輸入的充電站動(dòng)態(tài)參數(shù)，調(diào)用考慮了車(chē)主利益和充電站利益的充電引導(dǎo)算法在s4中得到的充電站初始集合{cs}中得到最佳引導(dǎo)充電站。下面以一個(gè)5×5km的仿真區(qū)域?yàn)槔?，通過(guò)matlab編制引導(dǎo)程序，對(duì)比了無(wú)序充電與本引導(dǎo)算法引導(dǎo)后充電站的充電功率曲線(xiàn)，整體充電站的充電樁利用率和整體電動(dòng)汽車(chē)的平均等待時(shí)間。仿真區(qū)域如圖2所示，包含a、b、c、d、e共5個(gè)集中式快充電站。仿真區(qū)域內(nèi)仿真電動(dòng)汽車(chē)有3種類(lèi)型，分別對(duì)應(yīng)最大充電功率30kw、60kw和120kw，比例為1:1:1。仿真區(qū)域24小時(shí)內(nèi)各時(shí)段的電動(dòng)汽車(chē)總數(shù)量見(jiàn)表1：表1仿真區(qū)域24小時(shí)內(nèi)各時(shí)段的電動(dòng)汽車(chē)總數(shù)量算例中，電動(dòng)汽車(chē)在各時(shí)間段的充電請(qǐng)求時(shí)刻滿(mǎn)足隨機(jī)分布。該算法的關(guān)鍵是計(jì)算電動(dòng)汽車(chē)的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，任取某一時(shí)刻的5輛電動(dòng)汽車(chē)進(jìn)行研究。根據(jù)s2可以得到5輛電動(dòng)汽車(chē)可選充電站的備選集合{pcs}，如表2所示：電動(dòng)汽車(chē)編號(hào)充電站a充電站b充電站c充電站d充電站e1是是是否否2是是否否否3否否是是是4否否否是是5否否是是是表2仿真區(qū)域內(nèi)5輛電動(dòng)汽車(chē)的備選充電站根據(jù)s4可以進(jìn)一步對(duì){pcs}中的充電站進(jìn)行篩選，從而獲得{pcs}的一個(gè)子集{cs}，如表3所示：電動(dòng)汽車(chē)編號(hào)充電站a充電站b充電站c充電站d充電站e1是否是否否2是是否否否3否否是是否4否否否是是5否否是是是表3仿真區(qū)域內(nèi)5輛電動(dòng)汽車(chē)的初始充電站根據(jù)步驟s5可以計(jì)算得到電動(dòng)汽車(chē)對(duì)應(yīng)于集合{cs}每個(gè)元素的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中式(14)的權(quán)重系數(shù)λ1取0.3，λ2取0.7，綜合指標(biāo)最小的即為最佳引導(dǎo)充電站，算法結(jié)果見(jiàn)表4：電動(dòng)汽車(chē)編號(hào)充電站a充電站b充電站c充電站d充電站e引導(dǎo)充電站10.43否0.71否否a20.390.58否否否b3否否0.620.330.51d4否否否0.450.42e5否否0.610.470.41e表4引導(dǎo)算法輸出結(jié)果為了體現(xiàn)本發(fā)明的引導(dǎo)效果，將本發(fā)明的結(jié)果與無(wú)序充電情況下的結(jié)果進(jìn)行比較。從圖3可以看出，在本發(fā)明的引導(dǎo)算法作用下，與無(wú)序充電相比，電動(dòng)汽車(chē)快充站c的充電功率在24小時(shí)內(nèi)沒(méi)有發(fā)生充電功率越限的情形。從圖4可以看出，在本發(fā)明的引導(dǎo)算法作用下，與無(wú)序充電相比，充電站a、充電站d和充電站e的充電樁利用率有所提升，而充電站b和充電站c的充電樁利用率有所下降，這是因?yàn)檎?qǐng)求充電的電動(dòng)汽車(chē)的數(shù)量是一定的，本發(fā)明的引導(dǎo)算法把原本在b站和c站的電動(dòng)汽車(chē)引去了其它3個(gè)站，從而造成了這一現(xiàn)象的發(fā)生。但整體充電樁的利用率是提升的，這是因?yàn)楸景l(fā)明的引導(dǎo)算法減少了電動(dòng)汽車(chē)在b站和c站的積聚，將多余等待的部分車(chē)輛引去了其它站進(jìn)行充電。從圖5中可以看出，在本發(fā)明的引導(dǎo)算法作用下，與無(wú)序充電相比，電動(dòng)汽車(chē)平均充電等待時(shí)間有效降低。以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明技術(shù)原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和變形，這些改進(jìn)和變形也應(yīng)視為落入本發(fā)明的保護(hù)范圍。當(dāng)前第1頁(yè)12