一种电动汽车有序充电方法及系统与流程
本发明涉及配电网运行与分布式电源控制领域，具体涉及一种电动汽车有序充电方法及系统。
背景技术：
为解决日益突出的能源危机和环境问题，在配电网中分布式电源(distributed generation，DG)占有比例不断增加。但受自然环境影响，分布式电源出力特性具有间歇性与不确定性，在实际运用中可能造成大量弃光，弃风现象。因此提升分布式电源功率输出研究受到广泛关注。
传统电网的控制模式为“发电跟踪负荷”，未将负荷视为电网调节和消纳新能源的重要手段，导致大量DG接入电网时，其功率输出时序特性与负荷波动时序特性有所差异，系统中电源输出功率受到限制。因此引导用户用电行为，使负荷峰谷产生时间与DG出力相匹配为提高分布式电源渗透率的关键。目前需求侧管理(demand-side management，DMS)是改变负荷时序规律的重要方法，通过设置电力市场价格信号或激励机制，引导用户改变固有电力消费模式，使其用电行为与分布式能源出力规律更贴近。例如：一些电动汽车公共充电设施通过执行峰谷分时电价来给电动汽车充电，充电价格在充电高峰期较高，而在充电低谷期相对较低，目的是通过电价的调整来优化电动汽车的充电行为。但是一般汽车无序充电负荷高峰期处于夜间，而分布式电源如光伏的出力高峰期位于白天，二者出力特性不匹配使得电动汽车符合并没有充分利用分布式新能源，不利于分布式新能源的消纳。在需求侧管理中，建立负荷模型时应考虑柔性因素，选择具有可控性负荷作为电价调节对象。在现有投入使用的可控负荷中，负荷波动状态无法与电源出力相匹配，电动汽车无法根据电价引导在时间以及地域灵活调节其充放电状态，不适合作为电价引导型负荷以提升DG功率输出。
技术实现要素：
为了解决上述问题，本发明以一定数量电动汽车充电时间与充电节点为控制变量，通过需求侧响应方式找到满足分布式电源出力最大的有序充电方案。提出一种电动汽车有序充电方法及系统，该有序充电方案基于实际充电时间统计数据，在电网安全约束范围内探寻可以响应充电峰谷电价用户的最大比例，通过在时间与地域上合理分配充电负荷达到对分布式能源的最大消纳。
实现上述目的所采用的解决方案为：
一种电动汽车有序充电方法，其特征在于，所述方法包括：
预先基于历史电动汽车充电状态数据建立电动汽车峰谷时段转移比例模型；
为所述峰谷时段转移比例模型定义峰谷电价差约束；通过求取包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程，获得各时刻满足分布式电源出力最优的用户响应比例以及峰谷电价差；基于所述最优用户响应比例及峰谷电价差，引导电动汽车在合适的时间与地点至相应充电站进行充电。
优选的，所述基于历史电动汽车充电状态数据建立电动汽车峰谷时段转移比例模型包括：
通过下式建立电动汽车峰谷时段转移比例模型：
L＝N·Pev·λ＝N·Pev·f(β,Δt) (2)
上式中，L表示充电高峰峰期转移总负荷，λ为用户响应比例，β为峰谷电价差，N为峰时期充电汽车数量，Pev为汽车充电功率。
进一步地，通过下式确定峰谷电价差约束：
βt.min≤βt≤βt.max (3)
上式中，βt.max和βt.min分别为t时刻峰谷电价差的上、下限，βt为t时刻的峰谷电价差；t表示当前时刻。
进一步地，基于三角函数将式(3)转变为等式约束，如下所示：
上式中，δi为变量约束控制角，在0～2πk之间变化。
进一步地，将式(4)带入式(2)，获得包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程如下所示：
则通过下式确定各时刻DG出力最大优化函数以及约束条件：
minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG) t∈Nt (6)
式7中，N1为不含充电站节点数，N2为含充电站节点数，N为节点数，θij为节点i、j间电压相角差，Nt为时刻数，Ns为支路数，NDG为分布式电源数量，Ne为ESS数量，NSVC为无功电源数量；PDG.i，QG.i分别为电网中分布式电源或无功电源输出的有功功率与无功功率，Sl为支路流过的实际功率，ESSi为储能装置输出的有功功率，其功率出力范围与电池型号以及荷电状态有关。
进一步地，所述峰谷电价差通过求取谷时段各时刻峰谷电价差的平均值获得。
进一步地，所述电动汽车有序充电方法还包括：采用分布式电源功率输出优化算法，计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源最大输出功率。
进一步地，所述计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源最大输出功率，包括：
计算各时段充电功率；
定义充电负荷分配方程和充电总负荷约束；
通过调整所述充电总负荷约束中的变量约束控制角αi大小，以改变各充电站承载负荷；
对考虑负荷最优分配方案的分布式电源出力优化方程求解，获得分布式电源出力最优目标下的各充电站负荷。
进一步地，通过下式确定各时段充电功率：
0≤Pt.evi≤Pt.evs (9)
式中，Pt.evs为t时刻电网中充电总负荷，Pt.ev为充电站负荷，n为充电站数目。
进一步地，通过下式确定充电负荷分配方程：
以及如下式所示的充电总负荷约束：
简化得：
上式中，n为充电站数目。αi表示变量约束控制角，
进一步地，通过下式确定考虑负荷最优分配方案的分布式电源出力优化方程：
minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG) t∈Nt (13)
一种电动汽车有序充电系统，所述系统包括：
构建模块，用于预先基于历史电动汽车充电状态数据建立电动汽车峰谷时段转移比例模型；
定义模块，用于为所述峰谷时段转移比例模型定义峰谷电价差约束；
获取模块，用于通过求取包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程，获得各时刻满足分布式电源出力最优的用户响应比例以及峰谷电价差；
充电模块，用于基于所述最优用户响应比例及峰谷电价差，引导电动汽车至相应充电站进行充电；
计算模块，用于采用分布式电源功率输出优化算法，计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源最大输出功率。
优选的，所述电动汽车峰谷时段转移比例模型由下式建立：
L＝N·Pev·λ＝N·Pev·f(β,Δt)
上式中，L表示充电高峰峰期转移总负荷，λ为用户响应比例，β为峰谷电价差，N为峰时期充电汽车数量，Pev为汽车充电功率。
优选的，通过下式确定峰谷电价差约束：
βt.min≤βt≤βt.max
上式中，βt.max和βt.min分别为t时刻峰谷电价差的上、下限，βt为t时刻的峰谷电价差；t表示当前时刻。
优选的，所述计算模块包括：
转化子模块，用于基于三角函数将峰谷电价差约束转变为等式约束；
确定子模块，用于将所述等式约束带入所述电动汽车峰谷时段转移比例模型，获得包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程；
优化子模块，用于使用下式确定各时刻DG出力最大优化函数以及约束条件；
minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG) t∈Nt
上式中，N1为不含充电站节点数，N2为含充电站节点数，N为节点数，θij为节点i、j间电压相角差，Nt为时刻数，Ns为支路数，NDG为分布式电源数量，Ne为ESS数量，NSVC为无功电源数量；PDG.i，QG.i分别为电网中分布式电源或无功电源输出的有功功率与无功功率，Sl为支路流过的实际功率，ESSi为储能装置输出的有功功率，其功率出力范围与电池型号以及荷电状态有关；
获得子模块，用于通过求取谷时段各时刻峰谷电价差的平均值获得所述峰谷电价差。
优选的，还包括分布式计算模块，用于采用分布式电源功率输出优化算法，计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源最大输出功率。
优选的，所述分布式计算模块还包括：
充电功率计算子模块，用于计算各时段充电功率；
充电功率定义子模块，用于定义充电负荷分配方程和充电总负荷约束；
充电功率优化子模块，用于通过调整所述充电总负荷约束中的变量约束控制角αi大小，以改变各充电站承载负荷；
充电功率求解子模块，用于对考虑负荷最优分配方案的分布式电源出力优化方程求解，获得分布式电源出力最优目标下的各充电站负荷。
优选的，所述各时段充电功率由下式确定：
0≤Pt.evi≤Pt.evs
式中，Pt.evs为t时刻电网中充电总负荷，Pt.ev为充电站负荷，n为充电站数目。
优选的，所述充电负荷分配方程由下式确定：
优选的，所述充电功率求解子模块包括：
充电总负荷优化子单元，用于通过下式确定考虑负荷最优分配方案的分布式电源出力优化方程：
minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG) t∈Nt
与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果如下：
本发明为了优化配电网中分布式电源出力值，通过需求侧管理方式，以电动汽车为可控负荷，提出充电负荷在时间与节点上最优分配方式的一种电动汽车有序充电方法及系统，预先基于历史电动汽车充电状态数据建立电动汽车峰谷时段转移比例模型；为峰谷时段转移比例模型定义峰谷电价差约束；通过求取包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程，获得各时刻满足分布式电源出力最优的用户响应比例以及峰谷电价差；基于最优用户响应比例及峰谷电价差，引导电动汽车至相应充电站进行充电。
通过充电负荷时序转移方程，找到满足约束范围内最优充电负荷峰谷电价差以及用户响应比例，改善负荷波动状态使之与电源出力相匹配。采用分布式电源功率输出优化算法，计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源最大输出功率。提出充电负荷分配的方法，将电动汽车在各充电站随机充电转变为有序充电，进一步提高分布式电源输出功率。该充电负荷分配方程不受电网中充电站个数影响，具有普适性。
附图说明
图1为本发明实施例中提供的一种电动汽车有序充电方法流程图；
图2为本发明实施例中提供的以DG出力最大为目标的电动汽车有序充电方式实施流程图。
8、具体应用的最佳实施例
本发明利用电动汽车响应峰谷电价模型，通过划分电动汽车充电负荷峰谷时段，以提高分布式电源接纳能力为目标，优化电动汽车的充电时间和地点。根据优化后的结果如最优峰谷电价差，其可作为电动汽车充电峰谷价格制定的参考，电动汽车峰谷充电价格及时段可通过充电APP或者网络的形式发布给电动汽车所有者。峰谷电价信息发布将会导致一定比例的用户响应，根据充电桩安装位置，以最大消纳分布式电源为目标，进一步优化电动汽车负荷在现有的充电站分配的比例，优化结果中充电负荷分配较多的充电站信息将会优先推送给用户。上述峰谷电价以及充电站相关信息推送将会引导电动汽车在合适的时间至相应的充电站进行充电，使得充电负荷波动趋势与分布式电源出力规律相贴近，提高系统对分布式电源接纳能力。
下面结合附图，对本发明方法的实施方案详细描述。如图1和图2所示，提供一种电动汽车有序充电方法，包括：
预先基于历史电动汽车充电状态数据建立电动汽车峰谷时段转移比例模型。首先收集现有的电动汽车无序充电状态数据，包括无序充电状态下的车辆充电时长以及停车开始时间，为本发明所述的电动汽车用户响应电价特性以及充电负荷峰谷时段划分提供基础数据；基于电动汽车无序充电状态数据，统计一定数量汽车在单日内各时刻充电负荷。
对比各时刻分布式电源实际出力与分布式电源容量上限之差，划分充电峰谷时段。
探究影响用户行为的峰谷电价差因素以及汽车使用时间因素，寻找不同时间段内，用户响应比例与峰谷电价差之间以及汽车使用状态的函数关系，得到由充电负荷转移方程(2)构建的电动汽车峰谷时段转移比例模型。
为所述峰谷时段转移比例模型定义峰谷电价差约束。为了在转移比例模型中得出满足用户响应约束的充电总负荷，本发明利用公式(3)确定峰谷电价差约束。
然后通过求取包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程，获得各时刻满足分布式电源出力最优的用户响应比例以及峰谷电价差，具体包括：
利用公式(4)～(7)求该时段各时刻满足分布式电源出力最优的用户响应比例以及峰谷电价差；
统计各时刻优化结果，以各时刻平均值作为谷时段统一的用户响应比例以及峰谷电价差。
根据优化后的结果如最优峰谷电价差，其可作为电动汽车充电峰谷价格制定的参考，电动汽车峰谷充电价格及时段可通过充电APP或者网络的形式发布给电动汽车所有者。峰谷电价信息发布将会导致一定比例的用户从负荷峰时段转移至谷时段充电。
上述响应峰谷电价的转移电动汽车具体充电时间由其充电时长决定，当用户充电时长大于谷时段长度时只能从谷时段开始时刻充电，当用户充电时长小于谷时段长度时可以在一定范围内选择充电开始时间，保证在负荷谷时段充电结束即可，求取谷时段各时刻具体转移负荷。
此外，本发明提出的一种电动汽车有序充电方法还包括：采用分布式电源功率输出优化算法，计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源最大输出功率。
在已知转移负荷总量条件下，根据式(10)～(13)求出电网中各充电站负荷分配方案，求得分布式电源最大输出功率。峰谷电价信息发布将会导致一定比例的用户响应，根据充电桩安装位置，以最大消纳分布式电源为目标，进一步优化电动汽车负荷在现有的充电站分配的比例，优化结果中充电负荷分配较多的充电站信息将会优先推送给用户。上述峰谷电价以及充电站相关信息推送将会引导电动汽车在合适的时间至相应的充电站进行充电，使得充电负荷波动趋势与分布式电源出力规律相贴近，提高系统对分布式电源接纳能力。
本发明提出以DG出力最大为目标的电动汽车有序充电方式，引导用户在合适的时间与节点充电。主要包括电动汽车响应电价比例建模、优化汽车充电时间以及优化负荷在各充电站分配方案三个关键环节。首先利用现有的电动汽车无序充电负荷统计数据，通过对比分布式电源出力与其容量上限差异划分充电负荷峰谷时段，并建立影响电动汽车用户响应比例的函数关系；其次通过优化计算得出DG出力最大情况下最优峰谷电价差以及响应电价的充电汽车总量；最后将响应电价的充电汽车转移至谷时段，并且基于各充电站负荷分配方案将待充电的汽车进行分配，使电网中负荷最大限度跟踪分布式电源输出功率。具体方案如下：
(1)电动汽车峰谷时段转移比例模型
本发明基于现有某地区电动汽车在一天之中各时段无序状态下充电负荷以及充电汽车数目为原始数据，寻找不同时间段内，用户响应比例λ与峰谷电价差β之间的函数关系。
由于负荷需求峰值与DG出力峰值在时间上的不同步导致DG实际输出功率与对应最大容量限值有显著差距。
应首先根据分布式电源实际出力值与其最大输出功率限额之差划分充电峰谷时段。
其次，一天中不同时间段内，汽车使用状态不同，用户响应峰谷电价积极性也有所差异。当汽车处于出行高峰期时用户对峰谷电价响应较为消极，反之当用户对汽车需求较低时会积极响应峰谷电价。根据峰谷时段划分结果并参考现有电价响应统计数据，本发明将不同时期用户响应比例λ与β拟合为具体函数，可表示为：
其中pp为负荷高峰电价，pv为负荷谷时电价，pre为原始电价。通过调整峰谷电价，将部分汽车负荷转移至谷时段充电，弥补充电负荷不足。根据跟踪分布式电源的具体需要，选用不同响应期的λ与β函数关系计算不同充电负荷峰谷电价差与对应的用户响应比例。
(2)最优充电负荷转移量分析
在确定用户响应比例模型后，应探寻在充电低谷时期各时段可承受的增量负荷最优值以便于最大幅度增加该时段DG功率输出。故在充电高峰期因响应电价而转移的充电负荷L及其对应的峰谷电价差约束范围可表示为：
L＝N·Pev·λ＝N·Pev·f(β,Δt)
βt.min≤βt≤βt.max
上式中，N为峰时期充电汽车数量，Pev为汽车充电功率。为了在优化方程中得出满足用户响应约束的充电总负荷，本发明利用三角函数将式3转变为等式约束，如下所示：
上式中，δi为变量约束控制角，在0～2πk之间变化，将上式进行联立，获得含有峰谷电价差约束的充电负荷转移方程如下所示：
则各时刻DG出力最优函数以及约束条件如下所示：
minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG) t∈Nt
式中，N1为不含充电站节点数，N2为含充电站节点数，N为节点数，θij为节点i、j间电压相角差，Nt为时刻数，Ns为支路数，NDG为分布式电源数量，Ne为ESS数量，NSVC为无功电源数量。PDG.i，QG.i分别为电网中分布式电源或无功电源输出的有功功率与无功功率，Sl为支路流过的实际功率，ESSi为储能装置输出的有功功率，其功率出力范围与电池型号以及荷电状态(SOC)有关。式7所求的是以各时刻DG出力最大为目标，充电负荷低谷期可以转移负荷的上限值，未考虑汽车充电时长以及用户响应的及时性，故本发明选取谷时段各时刻峰谷电价差的平均值作为统一的峰谷电价差并由此计算对应的用户响应比例。
(3)充电负荷最优分配方式
当电网含多个充电桩时，为提升分布式电源功率，用户充放电行为不仅需要在时间维度有序调整，在空间维度同样需要有序调整，本发明探求各时段充电功率确定时，充电负荷在多个充电站的最优分配方案。设某时刻t电网中充电总负荷为Pt.evs，而各充电站负荷Pt.evi可达到的上限值皆为充电总负荷，方程可写为：
0≤Pt.evi≤Pt.evs
为了完成各时刻优化计算，找到充电站最优负荷，本发明借助三角函数将上述不等式约束化为等式约束带入方程计算，则充电负荷分配方程如下所示：
而充电总负荷约束可写为：
或简化为：
上式中n为充电站数目。在式10，11中通过调整变量约束控制角αi大小，即可在保证充电站负荷总量一定条件下，改变各充电站承载负荷。上述等式约束使每个充电站都有可能承载全部充电负荷，充分保证了用户充电灵活度，使电网有能力最大限度跟踪分布式电源出力。在一定时间内考虑负荷最优分配方案的分布式电源出力优化方程如下所示：
minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG) t∈Nt
根据上式可得分布式电源出力最优目标下的各充电站负荷Pt.evi分配状态，依据该结果做好汽车充电引导方案。
实施例：
本发明提出一种电动汽车通过响应分时电价有序充电方法，通过调节汽车充电的时间与地点以满足配电网内分布式电源出力最优的目标。其特征在于基于用户使用汽车历史数据以及分布式电源出力状态，建立充电负荷峰谷时段以及用户响应比例方程；根据峰谷电价差调节范围提出用户转移比例优化算法，以匹配分布式电源出力特性；提出充电负荷在各充电站分配方程，满足分布式电源出力优化目标。
本发明提出在电网安全条件以及在用户响应范围约束下的峰谷电价差优化方程，以便于引导对应数量的用户转移至适当时段充电，满足分布式电源出力最大目标，提出含峰谷电价差约束的用户响应方程。充电高峰峰期转移总负荷L以及峰谷电价差约束范围可表示为：
L＝N·Pev·λ＝N·Pev·f(β,Δt)
βt.min≤βt≤βt.max
上式中，N为峰时期充电汽车数量，Pev为汽车充电功率。为了在优化方程中得出满足用户响应约束的充电总负荷，本发明利用三角函数将式3转变为等式约束，如下所示：
上式中，δi为变量约束控制角，在0～2πk之间变化，以响应高峰期为例，含有峰谷电价差约束的充电负荷转移方程如下所示：
则各时刻DG出力最大优化函数以及约束条件如下所示：
minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG) t∈Nt
式中，N1为不含充电站节点数，N2为含充电站节点数，N为节点数，θij为节点i、j间电压相角差，Nt为时刻数，Ns为支路数，NDG为分布式电源数量，Ne为ESS数量，NSVC为无功电源数量。PDG.i，QG.i分别为电网中分布式电源或无功电源输出的有功功率与无功功率，Sl为支路流过的实际功率，ESSi为储能装置输出的有功功率，其功率出力范围与电池型号以及荷电状态(SOC)有关。式7所求的是以各时刻DG出力最大为目标，充电负荷低谷期可以转移负荷的上限值，未考虑汽车充电时长以及用户响应的及时性，故本发明选取谷时段各时刻峰谷电价差的平均值作为统一的峰谷电价差并由此计算对应的用户响应比例。
本发明探求充电站位置一定时，充电负荷在多个充电站的最优分配方案以提升DG出力，提前做好汽车充电规划方案。设某时刻t电网中充电总负荷为Pt.evs，而各充电站负荷Pt.evi可达到的上限值皆为充电总负荷，方程可写为：
0≤Pt.evi≤Pt.evs
为了完成各时刻优化计算，找到充电站最优负荷，本发明借助三角函数将上述不等式约束化为等式约束带入方程计算，则充电负荷分配方程如下所示：
而充电总负荷约束可写为：
或简化为：
上式中n为充电站数目。在式10,11中通过调整变量约束控制角αi大小，即可在保证充电站负荷总量一定条件下，改变各充电站承载负荷。上述等式约束使每个充电站都有可能承载全部充电负荷，充分保证了用户充电灵活度。在一定时间内考虑负荷最优分配方案的分布式电源功率优化方程如下所示：
minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG) t∈Nt
根据式中可以预期规划分布式电源出力最大目标下的各充电站负荷Pt.evi分配状态，引导用户在适当充电站充电。
基于同一发明构思，本发明还提供一种电动汽车有序充电系统，包括：
构建模块，用于预先基于历史电动汽车充电状态数据建立电动汽车峰谷时段转移比例模型；
定义模块，用于为所述峰谷时段转移比例模型定义峰谷电价差约束；
获取模块，用于通过求取包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程，获得各时刻满足分布式电源出力最优的用户响应比例以及峰谷电价差；
充电模块，用于基于所述最优用户响应比例及峰谷电价差，引导电动汽车至相应充电站进行充电；
计算模块，用于采用分布式电源功率输出优化算法，计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源最大输出功率。
优选的，所述电动汽车峰谷时段转移比例模型由下式建立：
L＝N·Pev·λ＝N·Pev·f(β,Δt)
上式中，L表示充电高峰峰期转移总负荷，λ为用户响应比例，β为峰谷电价差，N为峰时期充电汽车数量，Pev为汽车充电功率。
优选的，通过下式确定峰谷电价差约束：
βt.min≤βt≤βt.max
上式中，βt.max和βt.min分别为t时刻峰谷电价差的上、下限，βt为t时刻的峰谷电价差；t表示当前时刻。
优选的，所述计算模块包括：
转化子模块，用于基于三角函数将峰谷电价差约束转变为等式约束；
确定子模块，用于将所述等式约束带入所述电动汽车峰谷时段转移比例模型，获得包含峰谷电价差约束的充电负荷转移方程；
优化子模块，用于使用下式确定各时刻DG出力最大优化函数以及约束条件；
minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG) t∈Nt
上式中，N1为不含充电站节点数，N2为含充电站节点数，N为节点数，，θij为节点i、j间电压相角差，Nt为时刻数Ns为支路数，NDG为分布式电源数量，Ne为ESS数量，NSVC为无功电源数量；PDG.i，QG.i分别为电网中分布式电源或无功电源输出的有功功率与无功功率，Sl为支路流过的实际功率，ESSi为储能装置输出的有功功率，其功率出力范围与电池型号以及荷电状态有关；
获得子模块，用于通过求取谷时段各时刻峰谷电价差的平均值获得所述峰谷电价差。
优选的，还包括分布式计算模块，用于采用分布式电源功率输出优化算法，计算分布式电源出力最优目标下的分布式电源最大输出功率。
优选的，所述分布式计算模块还包括：
充电功率计算子模块，用于计算各时段充电功率；
充电功率定义子模块，用于定义充电负荷分配方程和充电总负荷约束；
充电功率优化子模块，用于通过调整所述充电总负荷约束中的变量约束控制角αi大小，以改变各充电站承载负荷；
充电功率求解子模块，用于对考虑负荷最优分配方案的分布式电源出力优化方程求解，获得分布式电源出力最优目标下的各充电站负荷。
优选的，所述各时段充电功率由下式确定：
0≤Pt.evi≤Pt.evs
式中，Pt.evs为t时刻电网中充电总负荷，Pt.ev为充电站负荷，n为充电站数目。
优选的，所述充电负荷分配方程由下式确定：
优选的，所述充电功率求解子模块包括：
充电总负荷优化子单元，用于通过下式确定考虑负荷最优分配方案的分布式电源出力优化方程：
minF＝f(Pt.DGmax-Pt.DG) t∈Nt
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案而非对其保护范围的限制，尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，这些变更、修改或者等同替换，其均在其申请待批的权利要求范围之内。
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