[发明专利]一种新能源电动车充电站有效
| 申请号: | 201711488888.8 | 申请日: | 2017-12-30 |
| 公开(公告)号: | CN108183504B | 公开(公告)日: | 2020-12-01 |
| 发明(设计)人: | 赵高琳 | 申请(专利权)人: | 延怀宾 |
| 主分类号: | H02J3/38 | 分类号: | H02J3/38;H02J3/01;B60L53/51;B60L53/52;B60L53/66 |
| 代理公司: | 昆明合众智信知识产权事务所 53113 | 代理人: | 叶春娜 |
| 地址: | 325000 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 新能源 电动车 充电站 | ||
1.一种新能源电动车充电站,其特征在于,包括充电棚、储能电池、控制模块,所述充电棚上设置风力发电机、光伏电池,所述光伏电池包括瓦片状和平板状两种,所述瓦片状光伏电池铺设在充电棚上,所述平板状光伏电池铺设在充电棚侧面以及地面;所述充电棚侧面的光伏电池可调整角度;所述储能电池和所述控制模块设置在运行室,所述控制模块检测充电接口处的功率以及功率质量,将功率与电动车的功率阈值比较,决定是否需要调整部分功率到所述储能电池,将功率质量与预设的功率质量比较,决定是否投入谐波补偿装置;所述控制模块包括输入接口,神经网络模块,计算处理模块,输出单元;所述输入接口连接所述神经网络模块及计算处理模块,所述神经网络模块输出端连接所述计算处理模块,计算处理模块输出端连接所述输出单元,所述输出单元通过连接线路连接谐波补偿装置、分流开关;所述分流开关用于将超过电动车的功率阈值的功率分流到所述储能电池;所述输入接口用于接收检测的功率以及电动车功率阈值,所述神经网络模块用于根据接收功率数据进行电动车充电周期内功率预测计算,并匹配计算出预测电流,并将计算的结果传输到所述计算处理模块,所述计算处理模块根据所述神经网络模块计算的预测电流大小,计算各次谐波电流,根据计算的谐波电流发送控制指令到谐波补偿装置进行谐波补偿控制;所述计算处理模块计算的谐波电流具体包括:
其中,n=6k+1,k=0,1,2,3…,h为谐波次数,Ih为h次谐波电流的畸变,β为不同谐波次数对应的常数,A为风力系数,B为光照系数,Nwg为风力发电机数量,Npv为光伏电池数量,In为风力发电机和光伏电池输出的额定电流,Iwgi为风力发电机输出电流,Ipvj为光伏电池输出电流,ni为变压器变比,nj为变换器变换效率。
2.如权利要求1所述的一种新能源电动车充电站,其特征在于,所述风力发电机依次通过变压器、AC/DC变换器连接所述分流开关,所述光伏电池通过DC/DC变换器连接所述分流开关。
3.如权利要求1所述的一种新能源电动车充电站,其特征在于,所述光伏电池的转换效率为:其中,Pin为输出的光功率,Isc为短路电流,Voc为开路电压,FF为填充因子,其中,Imp、Vmp分别为最大输出功率时对应的电流、电压;
Pin=Pav·B,Pav为正常光照情况的平均功率,B为光照系数。
4.如权利要求1所述的一种新能源电动车充电站,其特征在于,所述神经网络模块采用遗传算法进行功率预测,所述神经网络模块还进行电动车充电数量预测。
5.如权利要求4所述的一种新能源电动车充电站,其特征在于,所述遗传算法具体包括:(1)开始,接收电网的功率数据和重设参数迭代次数t=0,调取以前周期的功率运行普遍值;(2)将功率运行普遍值与接收的功率数据进行赋值处理,随机产生初始种群,进行初始种群个体评价;(3)判断是否满足终止条件,如果是,则输出最优解,所述最优解即为预测的电网需求电流;如果否,则执行步骤(4);(4)变异:通过种群内个体间的差异形成中间种群,交叉:通过比较随机控制参数和交叉因子形成试探子代种群,代入决策变量变化范围约束条件进行检查,不满足条件的进行修改,选择:对父代和子代个体进行评价,选择性能更优的个体作为当前最佳个体,并记录对应的迭代次数t=t+1,返回到步骤(2)。
6.如权利要求4所述的一种新能源电动车充电站,其特征在于,所述控制模块还包括收费子系统,所述收费子系统包括链接模块、功率计算模块;所述功率计算模块包括时间计算单元、谐波影响单元;所述功率计算模块通过时间计算单元计算电动车充电时间,通过谐波影响单元计算电动车充电时间内引起的谐波量,将充电时间内的谐波量以及功率建立拟合函数,计算得出总费用,通过所述链接模块链接到支付宝、微信或银行收费系统;所述谐波量按谐波不同大小进行分等级取值。
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