[发明专利]一种双层结构的PEV能量调度算法

说明书

本发明公开了一种双层结构的PEV能量调度算法，包括以下步骤：S1：建立线性约束优化模型，采用simplex algorithm算法求解，得到每个时刻所有PEV的总充电量；S2：依据PEV的充电优先级对S1中的每个时刻所有PEV的总充电量进行分配，得到每个时刻每个PEV的充电量。由于不同PEV在充电时的需求和参数等均存在差异，因此需要进行差异化的调度，充电优先级代表了每个PEV的充电任务的紧迫性，在调整整体功率的同时，优先将充电功率分配给急需的PEV，以此达到差异化的调度，本发明的实质性效果包括：引入线性规模模型，从而达到较高的计算效率。可以应用于大规模充电协调，并保证运算的实时性。求解算法简单，不会增加调度的复杂性，适合于大中小规模的PEV能源调度。

技术领域

本发明涉及PEV能量调度领域，特别涉及一种双层结构的PEV能量调度算法。

背景技术

近年来，随着插电式电动车(plug-in electric vehicle--PEV)的普及，给电网系统带来了极大的机遇与挑战。如果对大量的PEV的充放电管理不当，会对电网系统，特备是配电网的运行造成不良影响。同时，采用PEV作为可调负载为PEV充电站的经营者带来了具大经济利益机会。而这其中，电动车能量调度系统就扮演着非常重要的角色，它可以通过对电动汽车充放电时间与充放电功率的调整，避开波峰用电量，为PEV充电桩经营者实现经济收益。

如授权公告号CN103457326B的发明公开了一种大规模电动汽车充电负荷的分布式联合协调控制方法，属于能源管理技术领域。首先，客户端根据车辆基本信息确定初始充电功率并发送给协调中心。协调中心计算优化负荷曲线与优化判定阈值。根据各客户端充电功率计算当前负荷曲线及其表征值。若表征值小于判定阈值，则发送停止交互命令，客户端按当前充电功率为电动汽车充电；否则计算概率转移矩阵并向客户端发送。客户端根据概率转移矩阵，计算转移矩阵，更新充电功率并发送给协调中心。如此反复交互，直至表征值小于判定阈值。实现错峰充电，缓解协调中心的计算压力，保护用户的充电需求隐私，节约上下层之间的数据通信资源，适用于大规模电动汽车有序控制。

但现有技术中PEV能源调度算法一般只考虑单类PEV的能源调度，而很少考虑差异化PEV的能源调度，特别是在不同的电池充电状态下的不同充电功率、以及PEV动态等一系列不同行为，例如非恒定充电功率等复杂的行为会增加优化数学模型，给优化算法带来求解上的困难，无法处理大规模的PEV充电协调问题。

发明内容

针对现有技术无法对不同的PEV进行差异化能量调度的问题，本发明提供了一种双层结构的PEV能量调度算法，能够在总的调度方式框架下针对不同的PEV进行差异化的调度，以实现整体的能量调度效果，并完成每个PEV的充电任务。

以下是本发明的技术方案。

一种双层结构的PEV能量调度算法，包括以下步骤：S1：建立线性约束优化模型，采用simplex algorithm算法求解，得到每个时刻所有PEV的总充电量；S2：依据PEV的充电优先级对S1中的每个时刻所有PEV的总充电量进行分配，得到每个时刻每个PEV的充电量。由于不同PEV在充电时的需求和参数等均存在差异，因此需要进行差异化的调度，充电优先级代表了每个PEV的充电任务的紧迫性，在调整整体功率的同时，优先将充电功率分配给急需的PEV，以此达到差异化的调度，本发明通过整体和个体两个层面对电能资源进行调度，且求解算法简单，不会增加调度的复杂性，适合于大中小规模的PEV能源调度。

作为优选，所述线性约束优化模型的约束条件包括：

若干PEV在特定时间内的最大充电功率和最小充电功率对总充电量的约束；即总充电量小于等于特定时间内的所有PEV以最大充电功率得到的充电量，大于等于特定时间内的所有PEV以最小充电功率得到的充电量。

最大总充电功率和最小总充电功率对总充电量的约束；即总充电量小于等于从电网购买的最大总充电功率在指定时间段内的充电量，大于等于从电网购买的最小总充电功率在指定时间段内的充电量。