专利汇可以提供一种基于双层优化算法的电动汽车充电站有序充电方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种基于双层优化 算法 的电动 汽车 充电站有序充电方法,上层采用 遗传算法 对各充电站调度计划Pj,t编码形成初始种群,适应度函数为F,然后通过算法 迭代 最终得到Pj,t最优解;然后将最优解传递给下层的各充电站;下层考虑电动汽车充 电路 径选择机制,采用蚁群算法求解;首先输入电动汽车参数、 位置 信息和充电站信息等,计算下层模型最小调度偏差函数f1,并基于最小偏差及约束,采用蚁群算法计算目标函数f,形成电动汽车最佳充电方案,并返回上层继续优化,求解终止条件为上下层调度偏差满足收敛判据。本发明上层模型优化目标为实现负荷 削峰 填谷,下层模型用以减少电动汽车充电出行时间和充电 费用 。,下面是一种基于双层优化算法的电动汽车充电站有序充电方法专利的具体信息内容。
1.一种基于双层优化算法的电动汽车充电站有序充电方法,其特征在于,所述电动汽车充电站有序充电方法具体包括如下步骤:
步骤(1)、确定电动汽车充电站有序充电控制框架,包含三层结构:配电网管理层、充电站运营层、电动汽车用户层;
步骤(2)、基于电动汽车充电站有序充电控制框架建立上下两层调度模型,上层配电网管理层制定各充电站的调度计划,下层充电站运营层根据上层调度计划确定每辆电动汽车的具体充电方案;
步骤(3)、采用遗传算法优化上层模型目标函数F;
步骤(4)、将得到的调度计划Pj传给下层充电桩;
步骤(5)、初始化电动汽车序号i,令i=0;
步骤(6)、输入电动汽车参数、位置信息以及充电站信息;
步骤(7)、计算下层模型最小调度偏差函数f1;
步骤(8)、以最小偏差和收敛判据为约束,采用蚁群算法计算目标函数;
步骤(9)、得到最佳充电站j并生成最优充电路径;
步骤(10)、判断i是否小于充电站j内电动汽车数量I,若是,进入步骤(11),若否,i=i+
1,并返回步骤(6);
步骤(11)、得到下层模型充电站j的充电负荷调度计划;
步骤(12)、判断是否满足收敛判据: 若是,进入步骤(13),若否,将下层响应的充电负荷传递给上层继续优化,返回步骤(1);其中,Pj,t为时段t充电站j的充电负荷,为下层优化得到的时段t充电站j的充电相应负荷;
步骤(13)、输出各充电站的最优调度计划和各电动汽车最优充电方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于双层优化算法的电动汽车充电站有序充电方法,其特征在于,充电站为用户提供三种充电模式,分别为:
快速直流充电模式:通过非车载充电机以大电流的形式直接给电动汽车电池充电,此模式下将深度放电的电池充满需要大约2h,理论上最大可减少至0.5h;
慢速交流充电模式:通过车载充电装置对电动汽车电池充电,相较于快速直流充电,慢充功率较低,约为6.6kW,充电电流仅为16A,同时充电时间加长,为6~8h;
电池更换模式:在电动汽车电池能量较低时,通过采用满电量的电池组更换低电量的电池组,实现迅速补充电动汽车电能的目的;换电操作在3min内完成,使电动汽车续驶里程无限延伸。
3.根据权利要求2所述的一种基于双层优化算法的电动汽车充电站有序充电方法,其特征在于,所述步骤(2)中的上下两层调度模型具体为:
(a)上层优化模型
上层模型需考虑充电负荷的波动性对电网运行不利,以配电网负荷方差和上下层模型确定调度计划偏差综合最小为优化目标,目标函数为:
式中T为一个调度周期的总时段数;Pta为时段t常规居民用电负荷;Pj,t为时段t充电站j的充电负荷,J为充电站数量;Pav为系统总负荷的平均值;α为加权系数,表示对上下层调度计划偏差的惩罚; 为下层优化得到的时段t充电站j的充电相应负荷;
节点电压幅值约束
Ummin≤Um≤Ummax(2)
式中Ummax和Ummin分别为节点m的电压上下限;
线路传输功率约束
|Pl,t|≤Plmax (3)
式中Plmax为线路l最大运行传输功率;
(b)下层优化模型
下层优化首先以上层确定的调度计划与下层响应充电负荷偏差最小为前提,目标函数为:
式中 为下层响应充电计划;I为充电站j内电动汽车数量;xi,k,t为决策变量,其中等于1时表示时段t内电动汽车i在模式k下处于充电状态,等于0表示没有;其中k=1为快充模式,k=2为慢充模式,k=3为换电模式;
下层模型通过式(5)计算出响应充电计划并反馈给上层,上层再次进行优化计算,直至满足收敛判据:
式中ε为收敛精度,取10-3;
电动汽车最大行驶里程约束
式中,EiB为电动汽车i电池额定容量;SOCi,t为时段t电动汽车i的SOC; 为电动汽车每百里耗电量;
电动汽车SOC约束
SOCimin≤SOCi,t≤SOCimax(8)
式中,SOCimax、SOCimin分别为电动汽车SOC上下限,分别取1、0.1。
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