本發(fā)明屬于電力需求響應(yīng)領(lǐng)域，具體涉及一種小區(qū)充電樁優(yōu)化控制方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、近年來，隨著全球變暖、石油資源短缺和能源安全問題等的加劇，為實(shí)現(xiàn)全球低碳發(fā)展目標(biāo)，車輛類型正經(jīng)歷著快速變革。車用動(dòng)力電池技術(shù)的不斷進(jìn)步，尤其是以純電動(dòng)汽車為代表的新能源車型，正成為推動(dòng)這一變革的主要力量。隨著電動(dòng)汽車的崛起，其附屬產(chǎn)品充電樁也遍布世界各地。不僅有大型充電站的建設(shè)，也有私有充電樁的安裝。盡管如此，充電樁的增長(zhǎng)速度相比于新能源汽車的銷量增速卻有所放緩，新能源車主的“里程焦慮”和“續(xù)航痛點(diǎn)”也有所放大?，F(xiàn)有充電樁完全不能滿足新能源汽車車主的需求，這一問題一直未能得到有效解決：其原因?yàn)樾^(qū)電網(wǎng)負(fù)荷有限，而充電樁的用電負(fù)荷很大，因此不能大量安裝充電樁，使得車主需要前往他處充電。

2、一般來說，如果小區(qū)中安裝過多充電樁。那么多臺(tái)充電樁同時(shí)對(duì)電動(dòng)汽車充電時(shí)，其用電負(fù)荷就會(huì)呈現(xiàn)暴漲的勢(shì)態(tài)。當(dāng)用電負(fù)荷超過電網(wǎng)負(fù)荷時(shí)就會(huì)出現(xiàn)跳閘甚至引發(fā)火災(zāi)的安全隱患。

3、常用的機(jī)器調(diào)度方法包括：(1)先來先服務(wù)，按照任務(wù)到達(dá)的先后順序，依次分配給充電樁，簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，但可能導(dǎo)致平均等待時(shí)間較長(zhǎng)；(2)最短作業(yè)優(yōu)先，選擇充電時(shí)間最短的充電樁優(yōu)先執(zhí)行，可以最小化平均等待時(shí)間，但可能導(dǎo)致長(zhǎng)任務(wù)等待時(shí)間過長(zhǎng)。(3)優(yōu)先級(jí)調(diào)度，為每個(gè)任務(wù)分配一個(gè)優(yōu)先級(jí)，按照優(yōu)先級(jí)高低進(jìn)行調(diào)度，但可能導(dǎo)致低優(yōu)先級(jí)任務(wù)長(zhǎng)時(shí)間等待，存在優(yōu)先級(jí)反轉(zhuǎn)問題；(4)輪轉(zhuǎn)調(diào)度，按照時(shí)間片分配任務(wù)給機(jī)器，每個(gè)任務(wù)執(zhí)行一個(gè)時(shí)間片后切換到下一個(gè)任務(wù)，但可能導(dǎo)致上下文切換頻繁，增加系統(tǒng)開銷，響應(yīng)時(shí)間不穩(wěn)定，不適用于實(shí)時(shí)系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的問題是實(shí)現(xiàn)小區(qū)充電樁優(yōu)化控制，提出一種小區(qū)充電樁優(yōu)化控制方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、一種小區(qū)充電樁優(yōu)化控制方法，包括如下步驟：

4、s1.計(jì)算小區(qū)總電網(wǎng)負(fù)荷：采集小區(qū)所有變壓器額定容量，額定電壓，變比數(shù)據(jù)，然后累加各個(gè)變壓器的實(shí)際負(fù)荷，得到小區(qū)總電網(wǎng)負(fù)荷，并設(shè)置小區(qū)總電網(wǎng)負(fù)荷為k；

5、s2.以季節(jié)為單位，收集小區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施和設(shè)備的用電情況歷史數(shù)據(jù)，建立小區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施用電負(fù)荷模型；

6、s3.以日為單位，收集居民單日包括各個(gè)小時(shí)的用電情況以及天氣、是否為節(jié)假日的歷史數(shù)據(jù)，建立小區(qū)居民日常生活用電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型；

7、s4.基于步驟s1得到的小區(qū)總電網(wǎng)負(fù)荷、步驟s2得到的小區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施用電負(fù)荷模型、步驟s3得到的小區(qū)居民日常生活用電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，建立充電樁可用電負(fù)荷模型；

8、s5.以實(shí)時(shí)采集充電樁接入的電動(dòng)汽車為數(shù)量基礎(chǔ)，根據(jù)對(duì)應(yīng)的時(shí)間，結(jié)合小區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施用電負(fù)荷和居民用電負(fù)荷，建立充電樁充電調(diào)度預(yù)測(cè)模型；

9、s6.設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)迭代優(yōu)化算法對(duì)步驟s6得到的充電樁充電調(diào)度預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果，動(dòng)態(tài)調(diào)整充電樁的接入數(shù)量，實(shí)現(xiàn)用電負(fù)荷始終處在合理范圍。

10、進(jìn)一步的，步驟s2的具體實(shí)現(xiàn)方法包括如下步驟：

11、s2.1.收集小區(qū)的各種基礎(chǔ)設(shè)施和設(shè)備的用電情況，包括路燈、電梯、供水供電系統(tǒng)的用電數(shù)據(jù)，以小時(shí)為間隔，包括每個(gè)設(shè)備的耗電量、運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，去除掉異常值；

12、s2.2.對(duì)步驟s2.1數(shù)據(jù)清洗后的用電數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)性分類，統(tǒng)計(jì)，使用python的pandas庫(kù)進(jìn)行設(shè)備用電量的季節(jié)性分類，從而建立小區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施用電負(fù)荷的分級(jí)結(jié)構(gòu)，將各個(gè)等效部分按照其負(fù)荷特性分為不同的級(jí)別；

13、s2.3.建立單個(gè)小區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施用電負(fù)荷模型，表達(dá)式為：

14、y1＝w1x1+w2x2+w3x3+b

15、其中，x1為當(dāng)前季節(jié)，w1為當(dāng)前季節(jié)特征值，x2為當(dāng)前日期，w2為當(dāng)前日期特征值，x3為當(dāng)前時(shí)刻點(diǎn)，w3為當(dāng)前時(shí)刻點(diǎn)特征值，y1為輸出的用電負(fù)荷為，b為偏置量；

16、當(dāng)樣本數(shù)為多個(gè)時(shí)，得到小區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施總的用電負(fù)荷，表達(dá)式為：

17、y＝xw

18、其中，y為小區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施總的用電負(fù)荷，x為屬性矩陣，w為特征值矩陣；

19、采用平方差損失函數(shù)計(jì)算多個(gè)樣本的損失均值，得到偏置量b，以最小化訓(xùn)練樣本的總損失，平方差損失函數(shù)l(i)(w,b)的表達(dá)式為：

20、

21、其中，為對(duì)應(yīng)基礎(chǔ)設(shè)施i的輸出用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，y(i)為對(duì)應(yīng)基礎(chǔ)設(shè)施i的輸出用電負(fù)荷真實(shí)值。

22、進(jìn)一步的，步驟s3的具體實(shí)現(xiàn)方法包括如下步驟：

23、s3.1.收集一年中每日的小區(qū)居民用電情況，并收集當(dāng)日天氣、是否為節(jié)假日的數(shù)據(jù)，將每日小區(qū)居民用電負(fù)荷與當(dāng)日時(shí)刻，天氣以及是否為節(jié)假日進(jìn)行擬合，得到小區(qū)居民日常生活用電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，得到小區(qū)居民日常生活當(dāng)前時(shí)刻用電負(fù)荷h的表達(dá)式為：

24、h＝r1k1+r2k2+r3k3+c

25、其中，k1為當(dāng)日時(shí)刻，r1為當(dāng)日時(shí)刻特征值，k2為天氣，r2為天氣特征值，k3為是否為節(jié)假日，r3為是否為節(jié)假日特征值，c為小區(qū)居民日常生活用電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的偏置量；

26、s3.2.設(shè)置通過判斷第i個(gè)樣本的用電負(fù)荷是否偏離2倍的標(biāo)準(zhǔn)差，進(jìn)行異常值的識(shí)別判斷，表達(dá)式為：

27、

28、其中，hi為第i個(gè)樣本的用電負(fù)荷，μ為n個(gè)樣本的均值，σ為樣本的標(biāo)準(zhǔn)差；

29、當(dāng)滿足以下條件，則認(rèn)為di為異常值，表達(dá)式為：

30、|hi-μ|>2*σ

31、設(shè)置采用中位數(shù)填充的方法處理樣本的缺失值，表達(dá)式為：

32、hfilled＝median(h1,h2,h3,…,hn)

33、其中，median(·)表示數(shù)據(jù)的中位數(shù)；

34、s3.3.結(jié)合智能電表實(shí)際觀測(cè)的當(dāng)前時(shí)刻小區(qū)居民用電負(fù)荷rnow進(jìn)行建模，表達(dá)式為：

35、xtxr'＝xtrnow

36、其中，x為特征方程，每行代表一個(gè)樣本的屬性特征；r'是回歸系數(shù)向量；rnow為實(shí)際觀測(cè)的當(dāng)前時(shí)刻小區(qū)居民用電負(fù)荷；

37、利用小區(qū)居民日常生活用電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型中不同特征與用電負(fù)荷的均方根誤差作為第一函數(shù)，通過優(yōu)化算法擬合，使得第一函數(shù)最小值為最優(yōu)目標(biāo)，得到最優(yōu)的特征參數(shù)，均方根誤差mse的表達(dá)式為：

38、

39、其中，n為樣本數(shù)量，rnowi為第i個(gè)樣本的實(shí)際觀測(cè)的當(dāng)前時(shí)刻小區(qū)居民用電負(fù)荷，為第i個(gè)樣本的預(yù)測(cè)的小區(qū)居民日常生活用電負(fù)荷；得到的r'即為小區(qū)居民日常生活用電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的最優(yōu)參數(shù)。

40、進(jìn)一步的，步驟s4的具體實(shí)現(xiàn)方法包括如下步驟：

41、s4.1.計(jì)算總的可用電負(fù)荷t(t)，表達(dá)式為：

42、t(t)＝k-h-y；

43、s4.2.基于變壓器的負(fù)載率通常被控制在其額定容量的75％到85％之間，所以設(shè)定控制總的用電負(fù)荷控制在額定容量的85％，建立充電樁可用電負(fù)荷模型，表達(dá)式為

44、t'(t)＝k*0.85-h-y

45、其中，t'(t)為充電樁可用電負(fù)荷。

46、進(jìn)一步的，步驟s5的具體實(shí)現(xiàn)方法包括如下步驟：

47、s5.1.設(shè)置建立充電樁充電調(diào)度預(yù)測(cè)模型的相關(guān)參量包括充電樁可用電負(fù)荷t'(t)、接入充電樁的電動(dòng)汽車數(shù)量n、第i臺(tái)電動(dòng)汽車的起始荷電狀態(tài)bi、第i臺(tái)電動(dòng)汽車的電池容量ci、第i臺(tái)電動(dòng)汽車額定充電功率pi、電動(dòng)汽車的充電效率ηi；

48、s5.2.計(jì)算第i臺(tái)單臺(tái)電動(dòng)汽車充電時(shí)長(zhǎng)ti，表達(dá)式為：

49、

50、s5.3.實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各個(gè)充電樁的地理位置、使用情況、接入電動(dòng)汽車的數(shù)量、電動(dòng)汽車的電量；按每家每戶進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)劃分，從而獲得以戶為單位的小區(qū)充電樁使用負(fù)荷數(shù)據(jù)；

51、s5.4.結(jié)合基礎(chǔ)設(shè)施用電負(fù)荷模型與居民日常生活用電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，建立充電樁充電調(diào)度預(yù)測(cè)模型，表達(dá)式為：

52、t′(t)≥pf1+pf2+…+pff+pj1+pj2+…+pjj

53、其中，p為各分區(qū)抽取的以戶為單位的小區(qū)充電樁使用負(fù)荷數(shù)據(jù)，兩個(gè)分區(qū)，依據(jù)排序分別抽取f個(gè)樣本和j個(gè)樣本。

54、進(jìn)一步的，步驟s6的具體實(shí)現(xiàn)方法包括如下步驟：

55、s6.1.設(shè)定一個(gè)指標(biāo)來進(jìn)行局部限制，設(shè)置以一天時(shí)間為例，完成充電的汽車中第一個(gè)分區(qū)普通區(qū)(0,1)和高級(jí)區(qū)(0,2)所涉及的車輛充電完成比率為a:b,其中a<b；

56、s6.2.基于步驟s5構(gòu)建的充電樁充電調(diào)度預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行計(jì)算，得到表達(dá)式為：

57、

58、其中，a為24h車輛充電完成數(shù)量的理論值；a為第一個(gè)分區(qū)普通區(qū)的車輛充電完成個(gè)數(shù)，b為高級(jí)區(qū)的車輛充電完成個(gè)數(shù)；

59、a≤f

60、b≤j；

61、s6.3.設(shè)置u(n,m)為分區(qū)閾值的取值，u(n,m)取自電動(dòng)汽車充電時(shí)長(zhǎng)其一，即ti中的一個(gè)值，通過窮舉的方式對(duì)所有可能的u(n,m)值,逐一計(jì)算a值并排序，求解出的最大值即為最優(yōu)取值；

62、基于u(n,m)與迭代次數(shù)的選取完畢，進(jìn)行調(diào)度處理，從而實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)負(fù)荷始終在限制負(fù)荷之下滿足每一輛電動(dòng)汽車的充電需求。

63、一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述的處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的一種小區(qū)充電樁優(yōu)化控制方法的步驟。

64、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的一種小區(qū)充電樁優(yōu)化控制方法。

65、本發(fā)明的有益效果：

66、本發(fā)明所述的一種小區(qū)充電樁優(yōu)化控制方法，描述了以小區(qū)中每家每戶均有一臺(tái)電動(dòng)汽車且安裝有充電樁的前提下，小區(qū)充電樁的優(yōu)化控制算法。使得在不改變?cè)须娋W(wǎng)負(fù)荷的情況下，滿足電動(dòng)汽車的充電需求。包括解析小區(qū)電力結(jié)構(gòu)；對(duì)小區(qū)的綜合用電，即日常生活用電，基礎(chǔ)設(shè)施用電和充電樁用電進(jìn)行分析；對(duì)居民日常生活用電進(jìn)行估算預(yù)測(cè)；對(duì)小區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施用電進(jìn)行估算預(yù)測(cè)；對(duì)小區(qū)所有充電樁的使用情況及電動(dòng)汽車的電量進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，并結(jié)合小區(qū)日常生活用電預(yù)測(cè)和基礎(chǔ)設(shè)施用電預(yù)測(cè)，通過優(yōu)化控制算法，合理調(diào)度充電樁實(shí)現(xiàn)對(duì)電動(dòng)汽車的充電。

67、本發(fā)明所述的一種小區(qū)充電樁優(yōu)化控制方法，為實(shí)時(shí)采集各個(gè)充電樁的使用情況，接入充電樁的電動(dòng)汽車電量，結(jié)合小區(qū)日常生活用電預(yù)測(cè)和基礎(chǔ)設(shè)施用電預(yù)測(cè)，實(shí)時(shí)調(diào)整充電樁的接入數(shù)量，使得小區(qū)用電負(fù)荷始終處于電網(wǎng)負(fù)荷之下。實(shí)現(xiàn)了原配電網(wǎng)負(fù)荷下，通過優(yōu)化控制算法的調(diào)度，盡可能發(fā)揮充電樁的充電能力。

68、本發(fā)明所述的一種小區(qū)充電樁優(yōu)化控制方法，通過對(duì)小區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施用電負(fù)荷和小區(qū)居民日常生活用電負(fù)荷的預(yù)測(cè)，可以針對(duì)性的調(diào)整充電樁的用電負(fù)荷；通過分析接入電動(dòng)汽車的電量，可以預(yù)測(cè)其需要充電的時(shí)間，對(duì)此以點(diǎn)的形式接入小區(qū)充電樁系統(tǒng)中，經(jīng)過優(yōu)化控制模型分析計(jì)算，從而得出為其分配的充電時(shí)間段，滿足每輛電動(dòng)汽車的充電需求。