[发明专利]一种基于充电需求和储能调节的站网互动方法

说明书

本发明属于电动汽车充电技术领域，具体涉及一种基于充电需求和储能调节的站网互动方法。该方法考虑到季节、工作日、休息日等因素的客观影响通过prophet时序预测模型对电动汽车当日的充电负荷需求进行预测，不需过多的参数调整，能够有效预测电动汽车的充电负荷需求；然后引入储能，根据充电需求和储能情况完成对电动汽车的功率分配，能够将充电场站的变配电设施、充电设备、储能设备以及充电车辆实现统一管理，能够灵活的分配每个车位的充电功率，有利于提高充电效率，实现站网互动。

技术领域

本发明属于电动汽车充电技术领域，具体涉及一种基于充电需求和储能调节的站网互动方法。

背景技术

随着环境污染问题的日益严重，世界各国大力发展电动车技术。近些年，我国在全国范围内开展新能源汽车的推广应用工作，使电动汽车的推广取得了一定程度的进步。然而随着电动机车数量的逐渐增加，电动汽车充电问题随之显露，因而需要充分考虑充电场站构建的合理性，而充电场站的构建需要考虑多个因素的影响，其中电动汽车的需求符合和充电场站的供电能力就是重点考虑的部分。

电动汽车的需求负荷预测对提升我国电力行业服务的质量起到越来越重要的作用，可以显著影响电力行业的日常运营以及调度，同时也可以提高该行业的供电安全稳定性，罗江鹏等人在《基于出行链数据的电动汽车充电需求预测模型》中为了解决电动汽车充电站规划过程中用户充电需求信息缺乏的问题，结合贝叶斯理论，构建了一种基于出行链数据的电动汽车充电需求预测模型，陈丽丹等人在《基于出行链的电动汽车充电负荷预测模型》中提出了一种基于电动汽车行驶出行链的考虑充电频率的电动汽车充电负荷预测方法并采用蒙特卡洛仿真方法对不同渗透率、夏冬季、工作日和周末等不同场景对电动汽车充电负荷进行计算，兰馨等人在《基于BP神经网络的电动汽车负荷预测》中分析不同影响因素对充电负荷的影响，在此基础上结合BP神经网络算法对电动汽车的发展趋势进行预测，建立电动汽车充电负荷预测模型。然而上述作者进行电动汽车负荷预测时大多采用的仍是传统算法进行预测模型的搭建，这种方案精度相对较低、操作流程相对比较麻烦，而且并没有充分挖掘工作日、休息日、季节、季度等自然因素对预测模型的影响。

而且由于电动车数量的大量增加，充电场站的供电能力与充电需求难以达到平衡状态，尤其在充电高峰时段，这种现象尤其严重，当供电难以达到充电需求时，就需要引入储能进行调控以在保证变压器功率的情况下保证充电需求。而目前仍未有相关研究能够对电动汽车的充电负荷以及充电场站全天各时段的充电功率和储能进行调控，无法根据电动汽车的充电需求预测性的对充电场站的充电进行分配，因此需要提供一种方法实现该目的。

发明内容

针对目前未有相关研究针对充电需求和储能进行调控的缺陷和问题，本发明提供一种基于充电需求和储能调控的站网互动方法。

本发明解决其技术问题所采用的方案是：一种基于充电需求和储能调节的站网互动方法，包括以下步骤：

步骤一、获取充电场站往期不同时段电动汽车电荷日需求量，通过prophet模型预测对应时段电动汽车的电荷负荷需求，绘制充电电荷需求曲线，获取对应时期全天的充电电荷需求；

步骤二、电动汽车键入S2G充电设备获取充电需求，在全天内以每小时为时间分割点，在对应时间段内判断当前变压器是否处于最优转换效率区间，

1、若在最优转换效率区间，启动充电程序；

2、若不在最优转换效率区间，根据储能电量情况判断储能电量是否满足需求；

(1)若满足需求，启动储能放电进行充电程序；

(2)若不满足需求，引入储能，同时对充电功率进行分配。