一种电动汽车充电决策的权重量化方法

技术领域

本发明涉及电动汽车领域，具体涉及一种电动汽车充电决策的权重量化方法。

背景技术

电动汽车的特殊性在于其不仅是路网中的交通工具，也具备电网中用电负荷的属性，除了为路网带来交通拥堵的影响以外，大规模的无序充电也可能造成电网负荷过高、影响安全稳定运行等方面的问题。因此，大规模电动汽车无序充电问题亟待解决。

然而现有的研究大多只将电动汽车视作电网负荷，忽视了其交通属性。随着当代通信技术的发展，城市使得电网与路网之间产生更紧密的交互影响，路网交通信息与电网电价信息的实时传递性提高，使得基于实时充电服务费的电动汽车充电导航成为可能。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出了一种电动汽车充电决策的权重量化方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种电动汽车充电决策的权重量化方法，包括：

步骤1：将城市抽象为路网层及电网层，对路网、电网中的节点、边及权重进行定义；

步骤2：定义路网拓扑方法与电网拓扑方法；并定义路网权重与电网权重。

步骤3：将上述的权重量化反馈至用户。

可选地，所述步骤2中，所述路网拓扑方法为：

G

其中V

可选地，所述电网拓扑方法为：

G

式中，V

可选地，所述路网权重表达为：

可选地，所述电网权重表达为：

可选地，还包括步骤4：根据基础服务费和城市网络权重计算充电站的充电服务费；

式中，c

定义所述充电服务费的约束条件为：

式中，T为充电站受调控总时长，

构建最小成本函数：

式中，M

可选地，还包括步骤5：构建决策优化模型：

ΔSOC

式中，Π为EV一日的出行计划合集，

本发明的有益效果：

所述的城市分层图论模型及权重计算方法能够有效简化电动汽车充电负荷接入对城市整体运行状态影响的分析；并且将权重量化后反馈至电动汽车的用户，能够有效地辅助用户进行汽车充电的决策与规划。

本申请所提出的方法兼顾了城市的电网与路网，其决策能够有效引导充电负荷转移，优化城市整体运行状态，降低网络平均权重并有效缓解充电拥堵。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为城市路网拓扑及充电站分布情况；

图2为实施所提充电导航方法前后城市网络权重变化曲线；

图3为实施所提充电导航方法前后充电排队时间变化曲线。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的一个实施例中，公开了一种电动汽车充电决策的权重量化方法，具体可以包括以下步骤：

首先，提出基于分层图论的城市简化建模方法，具体方法为：

1)定义路网图、电网图

定义路网拓扑表示方法如下。

G

其中V

定义电网拓扑表示方法如下。

G

其中V

则包含路网及电网的城市双层网络拓扑应表示为：

G＝{{G

其中E

2)提出网络权重计算方法

路网权重计算方法如下。

式中，w

则定义路网节点s在t时刻的路网节点权重

式中，j为与s直接相连的路网节点，J为与s直接相连的路网节点个数。

由于所选研究区域边缘上的节点除了连接内部路径，还可能同时连接所选区域外部路径相连，仅计算内部路径的平均路网权重作为该节点权重容易产生误差。因此需要对节点路网权重进行修正计算，使其同时包含外部路径的交通状况以减少计算误差，如下式所示。

式中，Jex为区域边界节点i所连接的外部道路总数，

电网节点权重计算方法如下。

配网中潮流平衡公式如下所示。

式中，

以ΔV的大小判定充电负荷接入对配电网的影响程度，即定义t时刻电网节点g的电网权重

式中λ

提出考虑城市网络权重的实时充电服务费计算公式：

式中，c

充电服务费需服从如下约束条件：

式中，T为充电站受调控总时长，

提出电动汽车充电导航模型如下：

式中，M

其中，决策优化模型需满足以下约束条件：

ΔSOC

式中，Π为EV一日的出行计划合集，

另外，本发明还公开了根据上述方法的一个具体示例，下面参照附图并结合实施例对本发明作进一步详细描述。应当说明的是，所给实施例中以选取了某市道路拓扑并进行简化建模，其中包含5座电动汽车充电站，电网建模选取IEEE标准33节点配电网，但是本发明不限于所给出的实施例，尽管改变路网、电网拓扑和充电站数目，其原理都是相同的。只要是依照本发明所提基于充电服务费的电动汽车充电导航方法所做的工作均在保护范围内。

选择某市具有较多充电站分布的交通枢纽区域进行城市路网建模，区域中包含31个主干道交叉口作为路网节点，5座快充充电站(charging station,CS)，共计30个充电桩(charging pile,CP)，充电桩额定功率120kW。路网拓扑及充电站分布如附图1所示。

运用蒙特卡洛法模拟电动汽车的出行计划，假设不设置动态充电服务费时各充电站电价为商用峰谷电价(峰时段8～21h，1.0元/kWh；其余为谷时段0.7元/kWh)，充电站以相同的时段划分方式分别收取充电服务费0.6元/kWh及0.2元/kWh。各电动汽车按照所提充电导航模型，综合路网交通状况、时间成本及充电费用等因素进行充电决策，可得到全天的电动汽车聚合充电功率。

基于聚合充电功率计算城市整体的网络权重变化情况，如附图2所示。可以看出城市整体网络权重的均值及方差均减小，即所提充电导航方法能够减轻大量聚合充电功率接入对城市的影响。

再计算各充电站的平均排队时间变化情况。排队时间取决于排队车辆总数及最快结束充电进程的电动汽车剩余充电时间。结果附图3所示。因此，本发明所提充电导航方法能够显著缓解充电拥堵，减少EV的充电排队时间。

综上所述，所提城市分层图论模型及权重计算方法能够有效简化电动汽车充电负荷接入对城市整体运行状态影响的分析；并且将权重量化后反馈至电动汽车的用户，能够有效地辅助用户进行汽车充电的决策与规划。

本申请的方法兼顾了城市的电网与路网，其决策能够有效引导充电负荷转移，优化城市整体运行状态，降低网络平均权重并有效缓解充电拥堵。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。