[发明专利]一种电动汽车蓄电池经济性充放电方法

权利要求书

1.一种电动汽车蓄电池经济性充放电方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：

设定T为总规划时间尺度，省级电网利用电网信息端下达日前电价预测曲线Y_a，以历史电价Y′与地区α，天气温度β₁、湿度β₂，线路当前传输容量指标χ为特征进行XGBoost机器学习，

步骤2：

以省级电网一年历史电价数据作为基础，建立机器学习知识数据库A_T，利用XGBoost进行学习，XGBoost的数学模型由K棵分类与回归树组成的加法模型，以历史电价Y′与地区α，天气温度β₁、湿度β₂，线路当前传输容量指标χ为输入特征进行机器学习，对数据进行归一化及缺失值处理，基于数据集对XGBoost进行训练，获取每个特征的重要度，剔除低贡献度的输入特征，得到获得学习电价Y_b，

式中:K为树的棵数；F为所有可能的树；f_k表示第k颗树；表示样本x_i的预测结果

式中，第一部分为损失函数，平方损失函数表示第i个样本的预测误差，表示树的复杂度的函数，y为样本的实际值，第二部分为正则项，由K棵正则化相加得到；

正则化项为：

式中，γ，λ为惩罚系数；T为树叶的节点个数；ω为树叶的分数；

分步骤逐步逼近优化目标函数，在第t步时，在现有的t-1棵树基础上添加1棵最优化的树即f_t，目标函数变为：

其中：f(k)表示第k棵树，表示组合t棵树模型对样本x_i的预测结果；

步骤3：

实时电价曲线Y_c以Y_a为基础，以学习曲线Y_b与日前预测曲线Y_a差值通过影响因子δ为修正，形成t时刻下的最终电价Y_c(t)，在t+1时刻滚动更新前t时刻电价，表达式Y_c如下式所示：

Y_c＝Y_a+δ(Y_b-Y_a)；

步骤4：

根据Y_a生成电动汽车日前充放电安排曲线图S，根据Y_c得到的实际充放电曲线为T时刻曲线数值由t时刻电价Y_c(t)及t-1时刻电动汽车实际电池状态SOC_t-1决定，对S曲线图、电动汽车电池状态SOC_t进行修正、更新，返回至电网信息端对实际充放电行为进行反馈；

步骤5：

电池充电具有慢充P_W1和快充P_W2两种形式，放电保持恒功率P；

步骤6：

在规定时间段T₁后要求电动汽车具有最小行驶电量，在规定时间段T后保证电电动汽车充电量达到Q_max，限制条件数学表达式如下：

式中：d_t+1为下一行程的距离；Δu_t+1为下一行程的每公里耗电量；C为电池容量；Q_max为电池最大容量，假设电池阈值为20％-100％，即电池剩余电量为20％停止放电，电池充满则停止充电，设置电池充放电状态变量；

步骤7：

电池损耗与电池放电深度呈正相关，建立电动汽车充放电损耗成本模型，模型公式如下，

FD(t)＝SOC(t+1)-SOC(t)

LD(t)＝f(FD(t),t)

其中，LD(t)为电池特征放电曲线，C为电动汽车购买成本，M(Δt)为放电深度为LD(t)时的单次充放电成本，放电成本的累加值即为电池损耗；

步骤8：

保证客户电费收益最大，目标函数如下：

在经济最优下为目的进行电动汽车充放电行为调度控制策略，得到电池充放电时序数据，通过计算获得电动汽车充放电行为将其转化为状态变量；

步骤9：

在充电过程中，电网端电能通过充电桩转换装置给电动汽车充电，放电过程中，控制器控制转换器将电动汽车电能输送至电网；

设置充电状态时状态变量变为1，放电时为-1，无充放电活动则状态为0，将电池分为两组，进行充电动作和放电动作，当任一组到达阈值，进行状态转换，控制器控制电池充电方式分为恒功率充电1-和快充1+，为保护电池，在电池电量达到90％后，恒输出1-，控制充电桩进入充电状态或放电状态。