[发明专利]基于车-站-网信息交互的EV智能实时调度方法及系统

说明书

本发明为基于车‑站‑网信息交互的EV智能实时调度方法及系统，所述调度方法包括以下内容：用于获取电动汽车用户EVU的充放电相关信息；获得充电站选择指标包括：EVU从出发点到各个充电站的最短路径距离、电量消耗和行程时间，最大等待时间、利用率；获得当前时刻之后的未来24h的电网原负荷信息、实时电价信息和实时碳排放因子信息，作为充放电优化指标；以充电站选择指标和充放电优化指标构成指标体系；假设在同一个充电站不能既充电又放电，构建电动汽车智能实时调度模型的目标函数及约束；根据EVU和电网不同的目标偏好，求解电动汽车智能实时调度模型，获得多个不同偏好的推荐方案。实现了EVU对于充电站的选择和EVU参与充放电的调度的双重优化。

技术领域

本发明涉及碳排放和电动汽车智能调度领域，具体是一种基于车-站-网信息交互的电动汽车(EV)智能实时调度方法及系统。

背景技术

随着全球温室气体排放量的快速增加，气候变化已成为当今世界面临的主要挑战之一。为了应对这一挑战，世界各国大力发展电动汽车(EV)。与传统燃油汽车相比，EV利用电能替代传统化石燃料，不仅能显着提高能源转换效率，还能帮助减少温室气体排放、改善空气质量、减少噪音污染。同时，EV还能作为分布式储能设施参与电力平衡调节和提供辅助服务。考虑到EV的上述优势，EV保有量发展迅速，截止到2021年底，纯电动汽车保有量达640万辆。随着EV保有量的不断增长，大量EV随意选择充电站影响电动汽车用户(EVU)充电经济性、便利性和服务品质；其充电行为没有得到适当控制，无序接入电网会影响其安全运行、优化控制和低碳化。因此，必须采取适当的调度方法来引导EVU选择合适的充电站以及进行有序充放电，减少对EVU和电网的负面影响。

目前的EV智能实时调度方法仅仅依靠单一指标对EVU进行充放电调度，例如依靠分时电价来激励EVU在电价较低时段进行充电来减少充电成本，在电价较高时段进行放电来获得收益；依靠边际碳排因子来引导EVU在数值较低时刻进行充电来减少电网的碳排放。但这只能对于EVU或电网单方面有利，对于整个系统并不是最优的。

本申请在满足EVU充放电需求的情况下，通过建立指标体系来指导EVU选择充电站以及进行充放电操作，并通过深度强化学习来实现这一实时调度。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明拟解决的技术问题是，提供一种基于车-站-网信息交互的EV智能实时调度方法及系统，所述方法及系统能针对大规模EV选择充电站以及接入电网的随机性，利用EVU充电便利性、经济性和充电服务品质的评价指标以及电网安全性和环保性的评价指标，在满足EVU充放电需求情况下，建立电动汽车智能实时调度模型，并利用深度强化学习算法进行求解，获得多个不同偏好的推荐方案。

本发明解决所述技术问题的技术方案是：

第一方面，本发明提供一种基于车-站-网信息交互的EV智能实时调度方法，所述调度方法包括以下内容：

获取电动汽车用户EVU的充放电请求，获得EV的经纬度、充放电请求的时间T₀、电池电量状态SCO₀、EV的电池容量E^cap、EV的充放电功率P^ch/dis、用户离开充电场站时的预期电池电量状态SOC_end、EVU预计离开充电站的时间T_l、电动汽车的平均车速信息；

获得充电站选择指标包括：EVU从出发点到各个充电站的最短路径距离D_min、电量消耗E_c和行程时间T_min，最大等待时间T_q、利用率U_j；

对电网原负荷值L、实时电价REP和实时碳排因子REF进行当前时刻未来24小时的预测，获得当前时刻之后的未来24h的电网原负荷信息、实时电价信息和实时碳排放因子信息，以预测获得的电网原负荷、实时电价和实时碳排放因子作为充放电优化指标；