一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法，包括以下步驟：考慮電動汽車規(guī)模、電價制度、電池特性、電動汽車運(yùn)行特點和充電模式等因素，建立不同充電模式下的電動汽車充電負(fù)荷模型；考慮不同充電模式對電網(wǎng)產(chǎn)生的影響、電動汽車一次充電綜合使用費(fèi)用和動力電池的循環(huán)壽命三個因素，建立電動汽車充電模式選擇的多目標(biāo)模型；確定多目標(biāo)函數(shù)系數(shù)，并應(yīng)用遺傳算法求解多目標(biāo)函數(shù)非劣最優(yōu)解，從而得到電動汽車能源供給的最優(yōu)組合模式。以國家電網(wǎng)夏季典型日負(fù)荷曲線為例，運(yùn)用本方法得出結(jié)論：以常規(guī)充電為主，換電池為輔的充電方式可以使系統(tǒng)的峰谷差、使用成本、便利性、電池的循環(huán)壽命等達(dá)到綜合最優(yōu)。
【專利說明】-種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 電動汽車（Electric Vehicle，簡稱EV)以電代油，具有能源利用效率高、廢氣排 放少，噪音低等優(yōu)點，是解決能源和環(huán)境問題的重要手段之一。2008年金融危機(jī)以來，世界 各國加大了對電動汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持，以期在緩解化石能源帶來的環(huán)境壓力的同時，能 夠在新一代節(jié)能與環(huán)保汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展中占據(jù)主導(dǎo)權(quán)。美國奧巴馬政府實施綠色新政，把電 動汽車作為國家能源戰(zhàn)略的核心組成部分，計劃到2015年普及100萬輛插電式混合動力電 動汽車。日本把發(fā)展電動汽車作為"低碳革命"的核心內(nèi)容，并計劃到2020年普及電動汽 車達(dá)到1350萬輛。德國政府在2008年11月計劃未來10年普及100萬輛純電動汽車和插 電式混合動力汽車，并宣稱該計劃的實施標(biāo)志著德國將進(jìn)入電動汽車時代。2008年9月， 我國開始實施"十城千輛"計劃，在國內(nèi)10個以上有條件的大城市，開展千輛級混合動力汽 車、純電動汽車和燃料電池汽車以及能源供應(yīng)基礎(chǔ)設(shè)施的大規(guī)模示范。按照中國汽車工業(yè) 發(fā)展規(guī)劃的要求，我國電動汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展目標(biāo)是：到2030年，電動汽車保有量占汽車保 有量的50%以上，年生產(chǎn)銷售電動汽車1000-1950萬輛。
[0003] 電動汽車的發(fā)展必須有完善的充電系統(tǒng)。根據(jù)權(quán)威部門調(diào)查統(tǒng)計，在不購買電動 轎車的因素中，占前三位的因素均與充電有關(guān)，其中68. 9%的人選擇"充一次電只能走100 公里左右，半路沒電就倒霉了";48. 3%的選擇了"每次都需要花8個小時給它充滿電，太麻 煩了";44. 5%的選擇"行駛到荒郊野外，恰巧沒電了，又找不到充電站怎么辦？"。由此可見， 快速建設(shè)充電基礎(chǔ)設(shè)施已成為當(dāng)務(wù)之急。然而，充電基礎(chǔ)設(shè)施大規(guī)模建設(shè)之前，首先應(yīng)明確 電動汽車充電模式。
[0004] 按照電池是否與車體分離，電動汽車充電模式可分為整車充電模式和電池更換模 式。
[0005] I整車充電模式
[0006] 當(dāng)車輛進(jìn)行補(bǔ)充充電時，充電機(jī)與充電車輛通過充電插頭進(jìn)行連接，電池?zé)o需從 車輛上卸下，可直接進(jìn)行充電。具體又包括常規(guī)充電和快速充電兩種類型，如表1所示。
[0007] 表1整車充電模式
[0008]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法，其特征是：包括以下步驟： 一、 結(jié)合電動汽車規(guī)模、電價制度、電池特性、電動汽車運(yùn)行特點和充電模式因素的參 數(shù)，建立不同充電模式下的電動汽車充電負(fù)荷模型； 二、 結(jié)合不同充電模式對電網(wǎng)產(chǎn)生的影響、電動汽車一次充電綜合使用費(fèi)用和動力電 池的循環(huán)壽命三個因素的參數(shù)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型； 三、 確定多目標(biāo)函數(shù)系數(shù)； 四、 根據(jù)多目標(biāo)函數(shù)系數(shù)得到電動汽車充電模式選擇的多目標(biāo)方程，應(yīng)用遺傳算法求 解多目標(biāo)函數(shù)非劣最優(yōu)解，并根據(jù)求解結(jié)果，得到電動汽車的能源供給的最優(yōu)組合模式。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法，其特征 是：所述步驟一中，不同充電模式下的電動汽車充電負(fù)荷模型的建立方法為： 電動汽車的日行駛里程X的概率分布為對數(shù)正態(tài)分布：
式中：μ x與σ x分別是變量對數(shù)的平均值與標(biāo)準(zhǔn)差；Ex為期望，Dx為方差，由運(yùn)行統(tǒng)計 數(shù)據(jù)得到。
3. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法，其特征 是：所述步驟一中，電動汽車單位公里所耗電能相同的情況下，最后一次出行結(jié)束待充電時 的剩余電量SOC x與日行駛里程X的關(guān)系可近似表示為：
式中：x〇為一次充電最大行駛里程km ; α為充電頻率，以天為單位；SOCm為上一次充 電的目標(biāo)S0C ; 根據(jù)式（1)和（4)，得剩余電量S0Cx的概率密度：
充電時長td與日行駛里程X的關(guān)系可表示為：
式中：W為電池容量kWh ;P為充電功率kW ;S0Cn為本次充電的目標(biāo)S0C ; 根據(jù)式（1)和（6)，得充電時長td的概率密度：
4. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法，其特征 是：所述步驟一中，常規(guī)充電模式開始充電時刻t s。的概率分布：
峰谷電價如何分布將影響均值ut ;峰谷電價的差值影響充電時刻的密集程度，即標(biāo)準(zhǔn) 差σ t，因此，利用峰谷電價制度引導(dǎo)電動汽車的開始充電時刻，使充電時間主要分布在夜 間電網(wǎng)負(fù)荷低谷時段。
5. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法，其特征 是：所述步驟一中，基于概率統(tǒng)計的電動汽車常規(guī)充電模式充電負(fù)荷模型為：
(9) 式中：T是電動汽車充電時刻，為離散整數(shù)其值為0,1，... 24 ;td。服從式（7)的概率分 布A是電動汽車開始充電時刻小于等于T且結(jié)束充電時刻大于等于T的電動汽車比例；F2 是開始充電時刻大于T且結(jié)束充電時刻也大于T的電動汽車比例； 那么，N萬輛電動汽車在T時刻的常規(guī)充電負(fù)荷表示為：
(10) 式中：P。為常規(guī)充電功率；α。為常規(guī)充電頻率。
6. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法，其特征 是：所述步驟一中，電動汽車快速充電模式充電負(fù)荷模型的建立方法為：與常規(guī)充電不同， 快速充電與傳統(tǒng)汽車去加油站加油類似，充電時間較短一般只有10?15min，且主要分布 在白天上下班時間；根據(jù)統(tǒng)計的私家車加油時間和用戶上下班時間分布，假設(shè)快速充電時 間主要分布在6:30?8:00、11:30?13:00、16:30?19:30和19:30?22:00時間段，同 時假設(shè)分別有占總量3/10、1/10、5/10和1/10的電動汽車進(jìn)行快速充電且其開始充電時刻 tsk在各自時間段內(nèi)服從均勻分布： tsk ?U[a，b] (11) 式中：a為每個快速充電時段的開始時刻，b為其結(jié)束時刻； 結(jié)合電動汽車快速充電時長tdk，T時刻正在使用快速充電的電動汽車比例為：
(12) 式中：tdk服從式（7)的概率分布；F3是開始充電時刻小于等于T且結(jié)束充電時刻大于 等于T的電動汽車比例； 那么，N萬輛電動汽車在T時刻的快速充電負(fù)荷為：
(13) 式中：Pk為快速充電功率；a k為快速充電頻率。
7. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法，其特征 是：所述步驟一中，電動汽車電池更換模式充電負(fù)荷模型的建立方法為：為了減少電網(wǎng)高 峰負(fù)荷壓力，一般將更換下來的電池在夜間采用常規(guī)充電模式集中充電，并假設(shè)其開始充 電時刻tsh在22:30?1:00之間服從均勻分布，即：
(14) T時刻正在充電的等效電動汽車比例為：
(15) 式中：F4為開始充電時刻小于等于T且結(jié)束充電時刻大于等于T的等效電動汽車比 例； 那么N萬輛電動汽車在T時刻采用電池更換模式的充電負(fù)荷為：
(16) 式中：a h為換電池模式的充電頻率； 上述Fp F2、F3、F4通過蒙特卡羅法求解。
8.如權(quán)利要求1所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法，其特 征是：所述步驟二中，不同充電模式對電網(wǎng)影響的數(shù)學(xué)模型的建立方法為：假設(shè)常規(guī)充電 模式所占的比例為11，〇〈1 1〈1，并且假設(shè)無序常規(guī)充電和引導(dǎo)常規(guī)充電所占的比例分別為 20 %和80 %，則采用常規(guī)充電模式的電動汽車在T時刻的充電負(fù)荷為：
式中：Q"(T)和1(Τ)分別為無序常規(guī)充電和引導(dǎo)常規(guī)充電模式下在T時刻正在充電 的電動汽車所占的比例，其概率模型如式（9)所示，只是這兩種模式的開始充電時刻ts。不 同；N為電動汽車規(guī)模，單位為萬輛；P。為常規(guī)充電功率； 假設(shè)快速充電模式所占的比例為x2,〇〈x2〈l，采用快速充電模式的電動汽車在T時刻的 充電負(fù)荷為：
式中：Qk(T)為快速充電模式下T時刻正在充電的電動汽車所占的比例，其概率模型如 式（12)所示；Pk為快速充電功率； 假設(shè)換電池模式所占的比例為x3，采用換電池模式的電動汽車在T時刻的充電負(fù)荷 為：
式中：Qh(T)為換電池模式下T時刻正在充電的等效電動汽車所占的比例，其概率模型 如式（15)所示； 記〇8(1〇為夏季典型曰在T時亥IJ的電網(wǎng)負(fù)荷，那么T時刻計及電動汽車充電負(fù)荷的總 負(fù)荷 Dz(Xp x2, x3, T)為： 那么，計及電動汽車充電負(fù)荷后的電網(wǎng)峰谷之差為： (20)
i = 1，2, 3 所述步驟二中，不同充電模式一次充電綜合使用成本的數(shù)學(xué)模型的建立方法為：每次 充電的綜合使用費(fèi)用1為：
式中，下標(biāo)i表不第i種充電模式，li為充電電價；Qi為實際充電電量；^為該城市的 出行時間價值山為能源供給時間；b為電池價格；L為電池壽命周期內(nèi)可充電次數(shù)，Ci表 示設(shè)備消耗。
9.如權(quán)利要求1所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法，其特 征是：所述步驟二中，假設(shè)?\為電網(wǎng)實行分時電價的臨界時刻，0-1\為電網(wǎng)負(fù)荷低谷時刻， !\_23為電網(wǎng)負(fù)荷高峰時刻； 對于常規(guī)無序充電模式，平均充電電價為：
式中，18為電網(wǎng)負(fù)荷低谷電價；込為電網(wǎng)負(fù)荷高峰電價； 對于常規(guī)引導(dǎo)充電模式，平均充電電價為：
則常規(guī)充電模式的平均充電電價為： li = 0. 2Xlw+0. 8Xly (25) 所述步驟二中，若電動汽車規(guī)模為N萬輛，采用第i種充電模式的電動汽車數(shù)量為隊萬 輛，所占電動汽車總量的比例為Xi，i = 1、2、3時，則平均每輛電動汽車每次充電的綜合使 用費(fèi)用為：

i = 1，2, 3 所述步驟二中，不同充電模式電池使用壽命的數(shù)學(xué)模型的建立方法為：平均每輛電動 汽車動力電池的循環(huán)壽命為：
i = 1，2, 3 式中，L為電動汽車采用第i種充電模式時，動力電池壽命周期內(nèi)的可充放電次數(shù)； 所述步驟三的具體方法為：根據(jù)電網(wǎng)的實際負(fù)荷曲線、不同充電模式下不同時刻的電 動汽車正在充電的比例和不同充電模式的充電功率代入式（21)，得到計及電動汽車充電負(fù) 荷后的電網(wǎng)峰谷之差模型；根據(jù)充電電價、實際充電電量、城市的出行時間價值、能源供給 時間、電池價格、電池壽命周期內(nèi)可充電次數(shù)和設(shè)備消耗代入式（26)，計算得到平均每輛電 動汽車每次充電的綜合使用費(fèi)用；根據(jù)不同充電模式的電池循環(huán)壽命代入式（27)，得到平 均每輛電動汽車動力電池的循環(huán)壽命。
10.如權(quán)利要求1所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的電動私家車充電模式選擇方法，其特 征是：所述步驟二中，考慮電動汽車不同充電模式對電網(wǎng)峰谷差的影響、一次充電的綜合使 用費(fèi)用和電池循環(huán)壽命，建立多目標(biāo)優(yōu)化模型：
所述步驟四的具體方法為：根據(jù)步驟三中求得的各個系數(shù)參數(shù)值，代入電動汽車充電 模式選擇的多目標(biāo)函數(shù)（28)，得到電動汽車充電模式選擇的多目標(biāo)方程，應(yīng)用遺傳算法求 解，根據(jù)求解結(jié)果，得到電動汽車的能源供給的最優(yōu)組合模式，即常規(guī)充電和換電池充電模 式各自的百分比。
【文檔編號】G06Q50/06GK104123598SQ201410387318
【公開日】2014年10月29日 申請日期:2014年8月7日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月7日
【發(fā)明者】張承慧, 商云龍, 崔納新, 孫波 申請人:山東大學(xué)