[发明专利]一种基于模糊控制技术考虑用户评价的有序充放电控制方法

权利要求书

1.一种基于模糊控制考虑用户评价的电动汽车有序充放电控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：构建基于模糊控制的有序充放电框架，建立电动汽车充放电模型、电池损耗模型，获取来自配网运营商的引导电价、V2G响应时段、V2G补贴数据，同时初始化模糊控制器；

S2：设定控制周期为24小时，并将其离散化为N个时段，时间间隔为分钟，每个时段开始阶段EV控制终端获取新接入电动汽车预定离开时间、电池状态、用户评价参数和电网负荷状态；

S3：按照时间先后将所有的电动汽车依次纳入等待获取下阶段充放电指令的队列，根据电动汽车的荷电状态SOC与其预定离开时间确定当前最需要进行充电的电动汽车；根据建立的评价模型计算该电动汽车充放电状态的综合评价，并结合电网负荷状态，通过模糊控制器得到下一个阶段的充放电计划；

S4：将模糊控制器的计算结果与设定的约束条件做对比，若超过了约束条件则以约束条件为准重新制定目标电动汽车的充放电计划，并将目标电动汽车从待确定计划的电动汽车队列中清出；

S5：确定队列中是否清空，若否，返回步骤S3根据更新后的基础负荷状态制定下一辆电动汽车的充放电计划；若是，则将更新后的电网负荷状态上传至配网运营商并等待下一个控制时段开始；

S6：确定目前是否已经完成一日内所有的控制时段的有序充放电控制任务，若是，则结束本日的充放电控制任务；若否，等待下一个控制时段开始；

所述步骤S1中，有序充放电框架的各组成部分作用如下所述：

S1-1：EV区域控制终端作为一个小型区域的充电设备中继节点，可以和所有区域内的充电设备进行通讯，并向其发送指令；EV区域控制终端可以控制一个充电站、一个停车场或者一个指定区域内所有的充电桩，EV区域控制终端能够执行有序充放电控制方法，下属的充电装置可以执行控制指令；

配网运营商是一个大型区域内的电能提供商，为常规负荷和区域内所有EV区域控制终端提供电能，配网运营商为EV区域控制终端提供制定电动汽车充放电计划所需引导电价、V2G时段信息，同时负责与大电网进行能量交换，引导电价以在谷时段和平时段提供充电补贴，峰时段提供V2G补贴的方式体现；

用户通过智能手机或者充电桩上的人机互动模块为EV区域控制终端提供制定计划所需的用户需求信息；

整个充电管理系统的通讯可由高速5G无线通信网络完成，假设所用的充电桩具有物联网通信的功能，能够定时获取接入电动汽车的SOC、充电功率、V2G功率信息，具有控制电动汽车的充放电功率的能力，用户在智能手机上使用的APP以及充电桩上的人机互动模块能够向用户展示充电电价信息，并上传用户的充电需求与充电时间；

S1-2：建立的电动汽车充放电模型如下：以磷酸铁锂电池为对象，将电动汽车充放电近似认为是功率恒定的过程，得到单台电动汽车充放电模型：

式中t为当前所处的时刻，t_s与t_e分别为电动汽车接入充电桩的时刻与用户预定离开的时刻；P_t为t时刻电动汽车的充放电功率；P_min为V2G放电的极限功率，P_max为充电的极限功率；S_t为当前时刻电动汽车的电池荷电状态，S_in为电动汽车接入时的电池荷电状态，η_t为电动汽车的充放电能量效率，表达式如下：

式中η_p为充电效率，η_v2g为放电效率；

S1-3:建立的电动汽车电池损耗模型如下：考虑电动汽车采用直流充电桩慢充的充电方式，充电功率较低，电池在长时间尺度下的温度变化不明显，因此忽略功率变化和温度变化对电池损耗的影响，只考虑初始放电SOC与放电深度对电池损耗的影响；

放电深度D与电池开始放电时的SOC值S₁以及放电结束时的SOC值S₂之间的关系为：

D＝S₁-S₂ (4)

根据目前已有的研究结果，电池总循环寿命和其放电深度的关系可以概括为：电池放电深度越大，其循环寿命的次数越少，在对已有实验结果进行了拟合之后得到的数学表达式如下：

L＝aD^b D∈[0,0.9] (5)

式中：L为电池循环寿命的次数；a、b为拟合系数，拟合后的a为2151，b为-2.301；

电池寿命与单次放电量的乘积可以表示为总放电量R，由于电池更换所需成本是固定的，由此可知电池在放电深度D下的总放电量越大，其单位放电成本C_d就越低，电池的利用效率就越高，总放电量R和单位放电成本C_d可以表示为：

R＝L×E×D (6)

式中：C_b为电池更换成本，E为电池容量；

在所述步骤S1中，用于根据用户评价与电网负荷状态得到充放电功率变化指令的模糊控制器，其设计如下：

S1-4：根据所要达到的控制目标——提高用户评价的同时对电网进行“削峰填谷”以增强电网稳定性，设计一种多输入模糊控制器，输入参数为电网负荷状态和用户评价的量化值，输出结果为充放电功率变化量值，如下：

1)用户评价的模糊化，设定θ为用户对当前充放电状态的综合评价，即综合用户评价指标，其基本论域取为[0，1]，将计算得到的评价量化为5个等级，设定其模糊论域为{-2，-1，0，1，2}，量化因子k₁＝4，对应的模糊子集为{terrible，bad，ok，well，good}，其中模糊子集ok代表对目前的充放电状态的评价一般，good和terrible分别代表评价最高和评价最低；

根据消费者心理学原理，用户对刺激的反应存在一个最小可觉差，在这个差别阈值的范围内，用户基本上无响应或响应非常小，即不敏感期；超过这个差别阈值的范围时，用户将有所响应，且与刺激的程度有关，即正常响应期；用户对刺激也有一个饱和值，超过这个数值，用户就没有更进一步的响应了，即响应极限期；为了简化问题，常常将这一响应过程用一个分段线性函数来表示，因此，使用由多个分段线性函数组成的梯形隶属度函数来描述用户评价的隶属度；

2)电网负荷状态的模糊化，设定G为目前电网的负荷状态，其基本论域取为{-1000，1000}kW，将模糊论域取为{-3，-2，-1，0，1，2，3}，量化因子k₂＝3/1000，对应的模糊子集为{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，模糊子集NB代表目前电网的负荷状态接近极限值，即负荷“峰”状态；模糊子集PB代表目前电网的负荷状态接近最低值，需要更多的负载以利用冗余电能，即负荷“谷”状态；

由于电网对负荷的压力不存在上述刺激响应问题，使用三角形隶属度函数来描述电网负荷状态的隶属度；

3)输出量的解模糊，将充电桩充电功率分为3个级别，放电功率分为2个级别，加上功率为0这个级别，一共有6个级别的功率，统一进行功率控制；充电桩的功率将在这6个级别中变化，其功率的变化量，就是模糊控制的输出量ΔP，ΔP的基本论域取为模糊论域取为[-2，2]，在[P_min，0]区间内量化因子k₃＝2/P_min，在区间内对应的模糊子集取为{SR，RP，KP，IP，SI}，模糊子集SR代表显著减少充放电功率，KP表式保持目前的充放电功率，而SI表示显著增加目前的充放电功率；

采用面积中心法对输出的模糊集合进行解模糊处理，得到功率变化量ΔP为：

式中：[X+0.5]表示对X进行四舍五入取整，u₁、u₂分别为量化后的综合评价Z和电网负荷状态G，A_u1和A_u2分别为θ和G的隶属度函数；

4)模糊规则的设定，设计的模糊控制器的主要逻辑是：当电网负荷处于“谷”状态时，由于EV区域控制终端会为电动汽车提供充电补贴，此时用户充电的支出应是较低的，若此时用户的综合评价较低，说明用户目前的充电功率较低，应加大充电功率以减少总的充电时间，吸收电网的富余功率，优化电网运行；而此时评价较高的用户只需要保持目前的充电状态不变即可；

当电网负荷处于“峰”状态时，EV区域控制终端将不再提供充电费用补贴，而会根据实际情况向参与V2G响应的电动汽车提供V2G响应补贴，此时充电电价较高，进行V2G响应可以获利，若此时该用户的综合评价较低，说明该用户目前的充电功率较高，应降低目前的充电功率以减少在高峰时的充电费用，同时减轻此时电网的负载压力，防止出现“峰上加峰”的情况；若此时用户评价仍然较高，说明该用户对充电费用并不敏感，应保持其目前充电状态；

设定的模糊控制规则如表1所示：

表1。