本申請涉及電動汽車充電，特別是涉及一種電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法。

背景技術(shù)：

1、隨著社會的發(fā)展，中國國內(nèi)汽車保有量爆發(fā)式增長，停車充電供需矛盾突出。目前，泊充車場內(nèi)的各充電樁的充電功率是固定的不具備充電資源調(diào)度功能，因此，泊充車場內(nèi)的能源的利用率還有待提高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請的目的是提供一種電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，可提高停車場內(nèi)電車充電的能源利用率。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┝巳缦路桨福?/p>

3、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，包括：

4、采集駛?cè)肽繕?biāo)停車場的目標(biāo)電動車的電量信息；所述目標(biāo)停車場內(nèi)設(shè)置有多個充電樁；

5、根據(jù)所述電量信息預(yù)測所述目標(biāo)電動車的充電概率；

6、當(dāng)所述目標(biāo)電動車的充電概率大于設(shè)定概率值時，根據(jù)所述目標(biāo)電動車的狀態(tài)信息確定所述目標(biāo)電動車的充電優(yōu)先級；所述狀態(tài)信息包括所述目標(biāo)電動車與最近充電樁的距離、泊車時間和需求電量；所述需求電量為所述目標(biāo)電動車的剩余電量與毗鄰行程所需電量的差值；

7、為所述目標(biāo)電動車匹配目標(biāo)充電樁；所述目標(biāo)充電樁為處于空閑狀態(tài)且與所述充電優(yōu)先級對應(yīng)的充電樁；每個所述充電樁對應(yīng)一個充電樁優(yōu)先級，每個充電樁優(yōu)先級提供對應(yīng)的充電功率范圍；

8、當(dāng)所述目標(biāo)電動車采用所述目標(biāo)充電樁進(jìn)行充電時，采用混合整數(shù)線性規(guī)劃模型對所述目標(biāo)充電樁進(jìn)行電能分配優(yōu)化。

9、可選地，所述電量信息包括所述剩余電量和所述毗鄰行程所需電量。

10、可選地，根據(jù)所述電量信息預(yù)測所述目標(biāo)電動車的充電概率，具體包括：

11、根據(jù)所述電量信息采用貝葉斯概率模型預(yù)測所述目標(biāo)電動車的充電概率。

12、可選地，所述貝葉斯概率模型表示為：

13、；

14、其中，表示所述目標(biāo)電動車的剩余電量；表示所述目標(biāo)電動車的毗鄰行程所需電量；表示所述目標(biāo)電動車的充電概率，表示在充電概率條件下所述電量信息的概率，表示所述電量信息的概率，表示在所述電量信息的條件下所述目標(biāo)電動車的充電概率，表示第k個剩余電量區(qū)間的概率，為第個毗鄰行程所需電量區(qū)間的概率，m個剩余電量區(qū)間的概率之和為100%，n個毗鄰行程所需電量區(qū)間概率之和為100%，表示所述目標(biāo)電動車處于第 k個剩余電量區(qū)間和第個毗鄰行程所需電量區(qū)間的概率。

15、可選地，當(dāng)所述目標(biāo)電動車的充電概率大于設(shè)定概率值時，根據(jù)所述目標(biāo)電動車的狀態(tài)信息確定所述目標(biāo)電動車的充電優(yōu)先級，具體包括：

16、當(dāng)所述目標(biāo)電動車的充電概率大于設(shè)定概率值時，根據(jù)所述目標(biāo)電動車的狀態(tài)信息，采用模糊邏輯算法確定所述目標(biāo)電動車的充電優(yōu)先級。

17、可選地，根據(jù)所述目標(biāo)電動車的狀態(tài)信息，采用模糊邏輯算法確定所述目標(biāo)電動車的充電優(yōu)先級，具體包括：

18、分別對所述狀態(tài)信息中所述距離、所述泊車時間和所述需求電量進(jìn)行歸一化，得到模糊距離因子、模糊時間因子和模糊需求電量因子；

19、將所述模糊距離因子按照第一設(shè)定規(guī)則映射為第一語言變量；

20、將所述模糊時間因子按照第二設(shè)定規(guī)則映射為第二語言變量；

21、將所述模糊需求電量因子按照第三設(shè)定規(guī)則映射為第三語言變量；

22、根據(jù)所述第一語言變量、所述第二語言變量和所述第三語言變量，采用如果/那么規(guī)則確定所述目標(biāo)電動車的充電優(yōu)先級。

23、可選地，電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法還包括：每隔單位時間對所述目標(biāo)停車場內(nèi)各充電樁進(jìn)行充電樁優(yōu)先級分配，具體包括：

24、采用模擬退火算法優(yōu)化充電樁的分級方案；所述分級方案包括所述目標(biāo)停車場內(nèi)各充電樁的充電樁優(yōu)先級；采用模擬退火算法進(jìn)行優(yōu)化過程中，每次迭代時的第一目標(biāo)函數(shù)根據(jù)各充電樁的當(dāng)前單位時間內(nèi)實(shí)際負(fù)荷與目標(biāo)負(fù)荷之差確定，所述目標(biāo)負(fù)荷根據(jù)充電樁優(yōu)先級確定。

25、可選地，所述第一目標(biāo)函數(shù)表示為：；

26、其中， e為所述第一目標(biāo)函數(shù)的值，n為充電樁的數(shù)量，表示當(dāng)前單位時間內(nèi)第i個充電樁的實(shí)際負(fù)荷；表示當(dāng)前單位時間內(nèi)第i個充電樁的目標(biāo)負(fù)荷。

27、可選地，當(dāng)所述目標(biāo)電動車采用所述目標(biāo)充電樁進(jìn)行充電時，采用混合整數(shù)線性規(guī)劃模型對所述目標(biāo)充電樁進(jìn)行電能分配優(yōu)化，具體包括：

28、采用混合整數(shù)線性規(guī)劃模型對所述目標(biāo)充電樁進(jìn)行電能分配優(yōu)化的第二目標(biāo)函數(shù)表示為：；

29、其中，表示電網(wǎng)負(fù)荷的均方差，表示充電樁的充電成本，表示儲能系統(tǒng)的管理成本，、和均為目標(biāo)權(quán)重系數(shù)。

30、可選地，所述第二目標(biāo)函數(shù)的約束條件包括充電樁功率約束、電網(wǎng)負(fù)荷平衡約束和車輛充電需求約束。

31、根據(jù)本申請?zhí)峁┑木唧w實(shí)施例，本申請公開了以下技術(shù)效果：

32、本申請?zhí)峁┝艘环N電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，當(dāng)預(yù)測的充電概率大于設(shè)定概率值時確定目標(biāo)電動車的充電優(yōu)先級，為根據(jù)充電優(yōu)先級為目標(biāo)電動車匹配目標(biāo)充電樁，充電時，采用混合整數(shù)線性規(guī)劃（mixed-integer?linear?programming，milp）模型對目標(biāo)充電樁進(jìn)行電能分配優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了更有針對性的充電樁匹配，且充電時再次進(jìn)行電能分配優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了各充電樁分布式能源優(yōu)化，提高了停車場內(nèi)電車充電的能源利用率。

技術(shù)特征：

1.一種電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，其特征在于，所述電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，其特征在于，所述電量信息包括所述剩余電量和所述毗鄰行程所需電量。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，其特征在于，根據(jù)所述電量信息預(yù)測所述目標(biāo)電動車的充電概率，具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，其特征在于，所述貝葉斯概率模型表示為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，其特征在于，當(dāng)所述目標(biāo)電動車的充電概率大于設(shè)定概率值時，根據(jù)所述目標(biāo)電動車的狀態(tài)信息確定所述目標(biāo)電動車的充電優(yōu)先級，具體包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，其特征在于，根據(jù)所述目標(biāo)電動車的狀態(tài)信息，采用模糊邏輯算法確定所述目標(biāo)電動車的充電優(yōu)先級，具體包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，其特征在于，電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法還包括：每隔單位時間對所述目標(biāo)停車場內(nèi)各充電樁進(jìn)行充電樁優(yōu)先級分配，具體包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，其特征在于，所述第一目標(biāo)函數(shù)表示為：；

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，其特征在于，當(dāng)所述目標(biāo)電動車采用所述目標(biāo)充電樁進(jìn)行充電時，采用混合整數(shù)線性規(guī)劃模型對所述目標(biāo)充電樁進(jìn)行電能分配優(yōu)化，具體包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，其特征在于，所述第二目標(biāo)函數(shù)的約束條件包括充電樁功率約束、電網(wǎng)負(fù)荷平衡約束和車輛充電需求約束。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種電動汽車充電分配調(diào)節(jié)方法，涉及電動汽車充電技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采集駛?cè)肽繕?biāo)停車場的目標(biāo)電動車的電量信息；根據(jù)電量信息預(yù)測目標(biāo)電動車的充電概率；當(dāng)目標(biāo)電動車的充電概率大于設(shè)定概率值時，根據(jù)目標(biāo)電動車的狀態(tài)信息確定目標(biāo)電動車的充電優(yōu)先級；狀態(tài)信息包括目標(biāo)電動車與最近充電樁的距離、泊車時間和需求電量；為目標(biāo)電動車匹配空閑狀態(tài)且與充電優(yōu)先級對應(yīng)的目標(biāo)充電樁；每個所述充電樁對應(yīng)一個充電樁優(yōu)先級，每個充電樁優(yōu)先級提供對應(yīng)的充電功率范圍；當(dāng)目標(biāo)電動車采用目標(biāo)充電樁進(jìn)行充電時，采用混合整數(shù)線性規(guī)劃模型對目標(biāo)充電樁進(jìn)行電能分配優(yōu)化。本申請可提高停車場內(nèi)電車充電的能源利用率。

技術(shù)研發(fā)人員：劉建軍,劉澤宇,彭保山,林志偉,王振鵬,許志超
受保護(hù)的技術(shù)使用者：龍坪智能科技（常州）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9