[发明专利]一种适用于电动汽车充电站的充电控制方法

摘要

本发明公开了一种适用于电动汽车充电站的充电控制方法，充电站内配置一定数量的采用单相交流220V供电的交流充电桩，采集入场车辆的入场时间、剩余电量和预计离场时间、充电负荷曲线等信息，并将所采集到的充电负荷曲线分别加入当前各相的负荷曲线中，通过寻优算法分别求出各相的最优解，各相的最优解为含新入场车辆在内的全站所有充电车辆使三相负荷均衡度最高的充电排队序列；以三个相最优解中负荷均衡度最高的解作为全局最优解，为入场车辆分配其对应相位所接的充电设施，采用其对应的充电排队序列作为充电车辆的当前排队序列；对每一辆入场车辆均进行上述的寻优求解。本发明通过合理安排各车辆的充电时段，使三相负荷均衡度始终保持最优。

主权项

1.一种适用于电动汽车充电站的充电控制方法，其特征在于：包括步骤如下：/n步骤一：车辆k入场时，采集入场时间预计离场时间车辆的剩余电量SOC_k、期望电量S_Bk、充电负荷曲线/n步骤二：假定车辆k加入A相，且从当前时刻t₀起需要等待Δt_Ak时间才开始充电，则其充电负荷曲线可以表示为若使车辆k离场时达到期望电量S_Bk，则Δt_Ak需满足同理车辆k加入B、C相，可记Δt_Bk需满足Δt_Ck需满足并设置其中，Δt_Bk、Δt_Ck分别为车辆k加入B、C相,从当前时刻t₀起需要等待的时间；/n步骤三：A相所有排队车辆进行重新排序，并将排队车辆的充电等待时间构建为向量其中，N_A为A相充电等待队列中的车辆总数；记A相待充电车辆负荷曲线为为队列中所有待充车辆充电负荷曲线在时间上的叠加，则同理B、C相所有排队车辆进行重新排序，可记B相和C相的待充电负荷曲线为和/n步骤四：统计所有在充车辆的状态，记A相所有在充车辆的充电开始时刻其中N'_A为A相正在充电车辆的总数，t_Aj为第j辆在充车辆的充电开始时刻；记A相在充车辆负荷曲线为则由于为已知量，故可记为同理可记B相和C相的在充电负荷曲线为和/n步骤五：A相总负荷曲线为A相待充车辆负荷曲线和A相在充车辆负荷曲线之和，即其中P_A(t,v_A)为A相总的负荷曲线；同理记B相和C相的充电负荷曲线为P_B(t,v_A)、P_C(t,v_A)；/n步骤六：以三相负荷的方差度量三相不平衡度/nLEQ_X(t,V)＝(P_A(t,v_A)-P_B(t,v_B))²+(P_A(t,v_A)-P_C(t,v_C))²+(P_B(t,v_B)-P_C(t,v_C))²/n其中，V＝{v_A,v_B,v_C}，当加入A相充电时，X＝A；当加入B相充电时，X＝B；当加入C相充电时，X＝C；/n步骤七：以一定时间内的累计不平衡度作为目标函数/n X＝A或B或C,当X＝A，得到加入A相充电时g(V)目标函数；当X＝B，得到加入B相充电时g(V)目标函数；当X＝C，得到加入C相充电时g(V)目标函数；/n步骤八：设置约束条件；/n步骤九：在给定约束条件下，以加入A相、B相、C相充电时目标函数最小作为优化目标，分别求取车辆k加入A、B、C相时的最优解V_A、V_B、V_C及目标函数最小值LEQ_A、LEQ_B、LEQ_C；/n步骤十：求解全局最优解BestLEQ＝min{LEQ_A、LEQ_B、LEQ_C}，输出BestLEQ及对应向量V；/n步骤十一：为入场车辆分配BestLEQ对应相位的充电桩，按照BestLEQ对应的向量V重置充电排队序列；/n步骤十二：对每一辆入场车辆，重复步骤一至步骤十一；/n在步骤九中给定约束条件下，以目标函数最小作为优化目标，具体步骤如下：/n9.1：定义适应度函数为设置种群规模N，交叉概率Pc，变异概率Pm，最大代数G_max，适应度阈值F；/n9.2：随机产生满足步骤八中约束的N个染色体V₁,V₂...V_N,组成初始种群S＝{V₁,V₂...V_N}，置代数G＝1；/n9.3：计算S中每个染色体的适应度f(V)；/n9.4：若G≥G_max或f(V)≥F，即满足终止条件，则取S中适应度最大的染色体作为所求结果，算法结束，否则至步骤9.5；/n9.5：按选择概率所决定的选中机会，采用轮盘赌选择法，每次从S中随机选中1个染色体并将其复制，共选择N次，然后将复制得到的N个染色体组成群体S1；/n9.6：对于S1中的任意两个染色体，产生一个[0-1]的随机数，若该随机数小于交叉概率Pc，则对这两个染色体进行交叉操作；遍历结束后的染色体组成群体S2；/n9.7：对于S2中的每个染色体，产生一个[0-1]的随机数，若该随机数小于变异概率Pm，则对该染色体进行变异操作，并用产生的新染色体代替原染色体；未变异染色体和变异产生的新染色体组成群体S3；/n9.8：将群体S3作为新种群，即用S3代替S，用G+1代替G,转至步骤9.3。/n