[发明专利]基于逐层优化策略的电动汽车主动排序充电控制方法

权利要求书

1.基于逐层优化策略的电动汽车主动排序充电控制方法，其特征在于，包括考虑不同电动汽车的电池特性及行驶规律，建立动态规划逐层寻优；通过内层寻优利用穷举法确定单台电动汽车的最优充电策略，根据内层寻优结果进行外层寻优，外层利用动态规划法对电动汽车充电进行主动排序控制；

步骤1、获取参与电动汽车主动排序充电控制方法的所有车辆的电池特性及行驶规律相关参数；

步骤2、提取一电动汽车的相关参数，内层建立用穷举法求解单台电动汽车最优充电策略模型；

步骤3、根据内层优化结果，结合当地负荷曲线特性，外层用动态规划法建立电动汽车主动排序充电的动态规划模型；

所述步骤2包括以下步骤：

步骤2.1、根据用户使用需求，结合该台电动汽车相关参数，生成该电动汽车可能的充电方案集合，即初始充电时刻集合；

步骤2.2、取可能充电方案中的其中一充电方案，计算该充电方案下，电动汽车的96点充电负荷曲线；

步骤2.3、在初始负荷状态中，叠加该电动汽车充电方案的充电负荷曲线，判断叠加的负荷曲线的起止时刻是否满足车主的要求，若满足进入到下一步骤，否则返回步骤2.2；

步骤2.4、利用电动汽车相关参数，结合充电方案，计算该方案下的电网影响系数；

步骤2.5、与上一轮计算得到的电网影响系数比较，选取较小者作为新的电网影响系数；

步骤2.6、判断集合元素是否取用完毕，若取用完毕进入下一步骤，否则返回步骤2.2；

步骤2.7、输出该辆电动汽车的最优充电策略；

步骤2.5中，电网影响系数为日峰谷差和负荷与平均负荷差值的均方差的加权平均数，采用如下公式表达：

P_Dt＝P_Loadt+P_Et；

式中，min f₁(P_D)代表电网影响系数；P_D^max与P_D^min分别代表日最大负荷与最小负荷，其差值即为峰谷差；第一项代表负荷与平均负荷差值的均方差，目的为使得负荷波动最低；为对电网的影响进行控制，对其进行加权处理，使其成为一个电网影响系数；式中，λ₁与λ₂各为对电网的影响函数的权重系数，通过改变权重系数，可以调节控制对电网的影响目标的偏重点，当一方为0，则控制目标变为单目标；

P_Lt：在t时刻的负荷预测量；N_t：在t时刻的电动汽车数量；

P_Loadt：代表居民日负荷预测值；P_Et：供电地区所有电动汽车充电功率计划值；其中：

P_E(t)：在t时刻某一供电地区所有电动汽车充电功率值；P_Ei(t)：为某一单个电动汽车的充电功率；N_E：电动汽车数量；K_i(t)：为某一单个电动汽车在t时刻是否充电的判断函数；若处于充电状态，则K_i(t)＝1；否则K_i(t)＝0。

2.根据权利要求1所述的基于逐层优化策略的电动汽车主动排序充电控制方法，其特征在于：所述步骤3包括以下步骤：

步骤3.1、获取用户24小时充电意愿信息，充分了解用户对充电开始时刻需求，统计参与控制的电动汽车数量；

步骤3.2、依据参与控制的电动汽车数量，建立动态规划模型；

步骤3.3、从内层得到的每辆电动汽车的最优充电策略中通过动态规划模型选取使电网最受益的电动汽车并标记；

步骤3.4、将这辆电动汽车负荷叠加到负荷初始状态，作为新的负荷初始状态；

步骤3.5、计算新状态下的负荷分区供电状态；

步骤3.6、判断是否已考虑所有参与控制电动汽车，若是则进入下一步，否则跳转至步骤3.3，继续进行下一决策阶段计算；

步骤3.7、结束计算，输出电动汽车主动排序充电控制策略。

3.根据权利要求1所述的基于逐层优化策略的电动汽车主动排序充电控制方法，其特征在于：步骤1中的相关参数包括电动汽车保有量；该保有量包括电动汽车电池充电特性及电动汽车的行驶规律。