[发明专利]一种改善电动汽车充电费用的方法

说明书

针对电动汽车无序充电引起用户电费消耗多，电动汽车充电装置难管理等问题，提出了一种基于PSO算法不同响应系数分时售电引导策略，该策略针对用户的出行状态及小区负荷曲线状态进行引导，以建立最小化的充电成本为目标函数，寻优得到在不同时刻的最佳分布。通过仿真验证该策略在PSO算法引导用户充电使负荷曲线实现“移峰填谷”及用户电费削减优化的目的。

技术领域

本申请属于电力电子与电力传动技术领域，尤其适用涉及电动汽车集群情况下的充电群体电费节能引导的情况。

背景技术

电动汽车无序充电情况下，居民区负荷的峰谷差异大，以某居民区为例，该区用电高峰大约在中午11：00及晚上18：00，其最大负荷峰值为3080kW，其负荷变化曲线如图1所示，分时电价设定如表1所示。

表1居民区峰谷电价表

依据负荷变化曲线及峰谷段的分时电价机制可以绘制其电价柱形图如图2所示，从图中可以看到其用电电费与负荷的峰谷值一致，这从小区电力而言是有利的，但是却会抑制用户用电积极性。因此，如果通过策略引导机制，引导电动汽车用户的充电时间段，一方面可以缓解小区电力峰值问题；另一方面还可以提高电动汽车用户充电积极性，从而间接提高小区电费收益。

发明内容

依据图1、表1以及小区电动汽车负荷响应系数h各个参数的取值，假定电动汽车用户在返回后即进入电动汽车充电状态，在h系数不同情况下可以得到电动汽车与常规负荷的电能消耗曲线。通过对比数据可得，在无序充电情况下，响应系数h不同情况下的负荷高峰及电费高峰存在关联性；而通过PSO算法的优化后将充电高峰与负荷低谷进行重叠实现错峰充电一方面可以降低负荷高峰大小，另一方面还可以降低用户充电费用，提高响应系数。

通过建立的优化配置模型，采用PSO算法进行求解，PSO算法的粒子位置和速度表达形式如下：

X_i^s+1＝X_i^s+V_i^s+1 (1)

V_i^s+1＝V_i^s+c₁r₁(p_best,i^s-X_i^s)＝c₂r₂(g_best^s-X_i^s) (2)

式中，X_i^s+1和X_i^s分别为第i个变量粒子在第s+1迭代和第s迭代的位置；p_best,i^s为第i个变量粒子带第s代为止的单位历史最优情况；g_best^s为变量粒子种群带第s代为止的全局历史最优情况；V_i^s+1和V_i^s分别为第i个变量粒子在第s+1次和第s次迭代过程中的运算速度；c1、c2是学习因子；r1、r2是[0，1]之间的均匀分别随机变量。

本文提出基于PSO需求响应的电动汽车协同充电控制策略。通过该策略的优化，依据电动汽车自身充电需求与实际负荷之间的状态进行配置，实现对小区电网负荷的“移峰填谷”目标。以电动汽车用户自身的时间需求状态及分时电价为基础，通过计算充电时间最优解与充电时长最优解使用户与小区电网实现价值的最大化目标，即用户在达到经济满意的前提小区电网能够实现负荷峰谷值的平衡，降低小区电网的波动，提高系统的稳定性。