[发明专利]一种基于最优化充放电策略的充电价格制定策略

说明书

本发明涉及一种基于最优化充放电策略的充电价格制定策略，主要针对充电行为的高随机性和充电站功率负荷波动性的缺陷，以电动汽车历史停靠数据以及最优化充放电削峰填谷策略为基础，根据峰谷电价与本地电源结构，制定充电价格，降低最优化电网峰值负荷与用户充电成本。由于充电价格的需求响应难以求取，电动汽车充电时刻难以预测，本发明将不计算用户的需求响应，采用历史停靠数据，制定电动汽车充电约束条件下的最优化充放电策略，降低本地电网峰值负荷与用户成本，通过制定更优的充放电价格吸引用户充电以达到用户与电网运行的良性循环。

技术领域

本发明涉及一种基于最优化充放电策略的充电价格制定策略，用 于电动汽车充电站的充电价格设计，以均衡区域负荷与降低用户充电 成本。

背景技术

电动汽车数量增长迅速，充电需求随之增加。由于电动汽车的随 机性强，规模化后负荷波动性较大，给传统电网带来了巨大挑战。

规模化电动汽车为传统电网带来负荷波动同时，电动汽车的电池 也可以作为移动储能的一部分参与电网交互。已有许多研究显示可利 用电动汽车电池参与到区域负荷的削峰填谷，负荷转移以及消纳新能 源波动性等优势，如何制定电动汽车的充放电策略以及充电价格需求 至关重要。

目前电动汽车的相关研究众多，有涉及电动汽车充电站的规划选 址定容问题，电动汽车有序充电研究，利用电动汽车电池作为储能参 与到电网交互的V2G研究以及电动汽车充电价格策略研究等。针对 电动汽车与电网交互及其价格设定策略，主要利用凸优化理论、博弈 论、数据负荷预测等方式实现，主要针对用户侧的成本进行控制，最 大化运营商利益。但目前研究未关注到在充电价格策略中考虑本地负 荷以及本地电源的功率响应能力，使得价格设定仍存在不合理性。本 算法仍以用户侧成本作为主要目标函数，融合本地负荷的削峰填谷策 略，以及考虑到本地电源对于功率响应能力综合确定充电价格。

发明内容

本发明主要针对充电行为的高随机性和充电站功率负荷波动性 的缺陷，以电动汽车历史停靠数据以及最优化充放电削峰填谷策略为 基础，根据峰谷电价与本地电源结构，制定充电价格，降低最优化电 网峰值负荷与用户充电成本。该方法流程包括以下步骤，如图1所示：

1、一种基于最优化充放电策略的充电价格制定策略，其特征在 于，该方法包括以下步骤：

步骤1、根据充电站历史电动汽车停靠充电数据、电池容量数据 与区域负荷数据，利用ARIMA、SVR或神经网络等方法预测需优化 时间段的区域负荷数据、电动汽车停靠数据；

步骤2、以步骤1中预测数据为基础，以负荷充电功率平衡、电 池容量以及充放电功率为约束条件，多项式充电电价为变量，峰值负 荷与用户成本为目标函数，搭建最优化充放电模型，根据实际情况选 择参数，进行区域内最优化充放电优化求解；

步骤3、根据当地电价或峰谷电价计算优化后充放电用户成本， 得到多项式充电电价参数关系；

步骤4、预测本地负荷容量，根据本地电源结构权重与电源容量 综合确定充电价格；

流程补充说明：

所述步骤1中历史电动汽车停靠充电数据包括充电开始时间，充 电停止时间，充电具体容量大小以及充电汽车电池最大容量。

所述步骤1中区域负荷数据应当包括该充电站在内的负荷数据。

所属步骤2中多项式充电电价模型为：

其中，f_c表示收费价格，p表示有功功率负荷，k_i表示负荷系数。

所述步骤2中优化模型为：