一种以变压器效率最高为目标的充电桩集群有序充电方法

1.本发明属于充电桩集群统筹规划领域，具体涉及一种以变压器效率最高为目标的充电桩集群有序充电方法。


背景技术：

2.当前普遍采用的无序充电方法通过前期对充电需求的预测会导致三个主要缺点：1、由于对充电桩集群所需总功率由预测求得，因此为了保证集群总功率能够满足需求，会将预测值设定得较高以保证较高负荷下的充电桩集群正常工作，一定程度上会导致资源上的浪费；2、由于充电桩集群无序充电，在未进行人为干预的情况下可能会出现瞬时总功率过大导致电力设备烧毁；3、无干预的充电桩无序充电容易加重电网的负担，影响电能质量。而部分有序充电方法也存在以下缺点：变压器作为充电桩集群与电网连接的重要部分，不能保持长时间的高效率运行，造成电能的大量浪费。目前研究的遗传算法(蒋小维.基于改进遗传算法的电动汽车有序充电控制策略研究[d].湖北工业大学,2016.)通过模拟自然进化过程需求最优解，遗传算法在计算操作上具有高度的并行性，且具有群体搜索的特性，在评价种群个体时，遗传算法一般需要适应度函数来计算评价，通过选择、交叉、编译产生下一代亲本，复杂度较高，计算时间较长，可移植性较弱，对前期硬件建设要求较高。


技术实现要素：

[0003]
针对上述问题，本发明提出一种以变压器效率最高为目标的充电桩集群有序充电方法，该方法结合变压器的效率特性，实时调整各充电桩的充电功率从而实现对充电桩充电有序化的同时，保持充电桩较长时间地高效率运行。通过对充电桩充电的有序化实现变压器的高效率运行，对于提高变压器效率，减少电能的浪费具有重要的意义。当前对充电桩集群充电有序化的研究仍停留在追求减少资源上的浪费、防止无序化充电导致设备烧毁的情况发生这一层面上。
[0004]
本发明至少通过如下技术方案之一实现。
[0005]
一种以变压器效率最高为目标的充电桩集群有序充电方法，包括以下步骤：
[0006]
(1)、读取每台充电桩的充电数据及该电动车的历史充电数据；
[0007]
(2)、实时获取电网负载数据，调整充电桩集群总功率上限值；
[0008]
(3)、对该电动车的历史充电数据进行分析，对电动车每次的停放时长求取平均值并以平均停放时长预测本次的充电时间t，并根据预测车辆停放时长得到车辆离场顺序；
[0009]
(4)、各充电桩充电特征曲线上对应点最大充电功率累加得到理想充电总功率，比较与变压器最高效率功率点：
[0010]
①
若最大充电总功率小于等于变压器最高效率功率点，则各个充电桩分别选定其对应可行充电功率作为实际工作功率；
[0011]
②
若最大充电总功率大于等于变压器最高效率功率点，将在非浮充状态的各充电桩剩余充电量从大到小排序得到序列k，在序列k中前m台充电桩以可行工作功率作为实际
工作功率，第m+1台充电桩以浮充状态进行充电。
[0012]
优选的，所述电动车的历史充电数据包括每台充电桩对应电动车的电池容量q
i
、剩余电量百分比pr
i
、当前所处充电状态s
i
、电池充电特性曲线对应点最大充电功率pm
i
、变压器额定功率pr、变压器最高效率点μ1、变压器全功率运行阈值点μ2、充电桩集群的最大负荷系数μ3。
[0013]
优选的，步骤2)包括以下步骤：
[0014]
③
实时获取当前电网负载强度p
gird
，并根据电网的平均高峰负荷强度p
gridm
和电网的平均低谷负荷强度p
gridm
计算当前电网负载强度计算当前电网负载强度
[0015]
④
根据预先设定的充电桩集群在电网高峰的最大负荷系数β，计算当前充电桩集群的最大负荷系数μ3＝β+(1
‑
β)(1
‑
α)。
[0016]
优选的，对充电桩的最大负荷系数进行限值处理，保证μ3∈[β,1]。
[0017]
优选的，对当前充电桩集群的最大负荷系数μ3进行限值保证充电桩集群变压器能在电网峰谷变化时在预期功率区间内运行，β根据实际使用情况调整。
[0018]
优选的，步骤(4)包括以下步骤：
[0019]
③
若理想充电总功率psc大于变压器全功率运行阈值点pr
·
μ2，根据电网负载强度适当增大变压器负荷强度；按照序列k的顺序将充电桩可行工作功率累加得到优先充电功率pmc＝pc
k1
+pc
k2
+pc
k3
…
pc
km
，在保证优先充电功率pmc小于变压器pr
·
μ3，同时使m尽可能大，在序列k中的前m位充电桩以可行工作功率作为实际工作功率，序列k中序号大于m的充电桩以浮充状态进行充电；
[0020]
④
若理想充电总功率psc小于等于变压器全功率运行阈值点pr
·
μ2，优先保证变压器工作在最高效率点下。按照序列k的顺序将充电桩可行工作功率累加得到优先充电功率pmc＝pc
k1
+pc
k2
+pc
k3
…
pc
km
，在保证优先充电功率pmc小于变压器最高效率点pr
·
μ1·
μ3，同时使m尽可能大，在序列k中的前m位充电桩以可行工作功率作为实际工作功率，序列k中序号大于m的充电桩以浮充状态进行充电。
[0021]
优选的，所述保证优先充电功率pmc小于变压器pr
·
μ3和保证优先充电功率pmc小于变压器最高效率点pr
·
μ1·
μ3使得充电桩集群有效地实现平峰填谷，减小对电网的冲击。
[0022]
优选的，所述变压器最高效率功率点为pr
·
μ1，其中pr表示充电桩集群变压器额定功率、μ1表示变压器最高效率点。
[0023]
优选的，电动车预测停放时间通过读取车辆历史充电数据，求取该车每次充电停放时间的平均值，得到本次该车停放的预测值t。
[0024]
优选的，若充电桩集群中某一充电桩结束浮充、停止充电、开始充电或距离上一次功率分配1
‑
3min后重新进行功率分配。
[0025]
与现有的技术相比，本发明的有益效果为：
[0026]
在保证有序充电的同时使变压器能够保持在较高效率点工作，使得充电高效率、安全，并且有利于延长变压器的效率。结合电池充电特性曲线，使得充电高效、安全，并有利于延长电池寿命；防止变压器长时间工作效率低造成电能的大量浪费，合理的有序充电保证了电量较少的设备能够以较快的速度充电。通过实时获取电网负荷情况，灵活地调整充电桩集群变压器的功率，在优先保证有序充电减小对电网的冲击，同时尽可能地使充电桩
集群变压器运行在最高效率点，提高运行的效益。
附图说明
[0027]
图1本发明实施例一种以变压器效率最高为目标的充电桩集群有序充电方法流程图；
[0028]
图2本发明实施例电动汽车主流充电策略特征曲线图。
具体实施方式
[0029]
下面结合实施例和说明书附图对本发明作进一步的说明。
[0030]
如图1、图2所示的一种以变压器效率最高为目标的充电桩集群有序充电方法，包括以下步骤：
[0031]
(1)、通过通讯线读取每台充电桩的充电数据及该电动车的历史充电数据；所述电动车的历史充电数据包括每台充电桩对应电动车的电池容量q
i
、剩余电量百分比pr
i
、当前所处充电状态s
i
、电池充电特性曲线对应点最大充电功率pm
i
、变压器额定功率pr、变压器最高效率点μ1、变压器全功率运行阈值点μ2、充电桩集群的最大负荷系数μ3。
[0032]
(2)、实时获取电网负载数据，调整充电桩集群总功率上限值；
[0033]
(3)、将各充电桩充电特征曲线上对应点最大充电功率累加得到最大充电总功率p
sc
：psc＝pc1+pc2+pc3…
+pc
i
，i＝1、2、3
…
n，其中n表示充电桩数量；
[0034]
(4)、对该电动车的历史充电数据进行分析，对电动车每次的停放时长求取平均值并以平均停放时长预测本次的充电时间t，并根据预测车辆停放时长得到车辆离场顺序k；
[0035]
(5)、将最大充电总功率psc与变压器最高效率功率点pr
·
μ1比较进行比较：
[0036]
1)若理想充电总功率psc＝pc1+pc2+pc3…
+pc
i
大于变压器全功率运行阈值点pr
·
μ2，根据电网负载强度适当增大变压器负荷强度。按照序列k的顺序将充电桩可行工作功率(可行工作功率指充电桩对应情况下的最大充电功率)累加得到优先充电功率pmc＝pc
k1
+pc
k2
+pc
k3
…
pc
km
，在保证优先充电功率pmc小于变压器pr
·
μ3，同时使m(m为序列k中的序号)尽可能大，在序列k中的前m位充电桩以可行工作功率作为实际工作功率，序列k中序号大于m的充电桩以浮充状态进行充电；
[0037]
2)若理想充电总功率psc＝pc1+pc2+pc3…
+pc
i
小于等于变压器全功率运行阈值点pr
·
μ2，优先保证变压器工作在最高效率点下。按照序列k的顺序将充电桩可行工作功率累加得到优先充电功率pmc＝pc
k1
+pc
k2
+pc
k3
…
pc
km
，在保证优先充电功率pmc小于变压器最高效率点pr
·
μ1·
μ3，同时使m(m为序列k中的序号)尽可能大，在序列k中的前m位充电桩以可行工作功率作为实际工作功率，序列k中序号大于m的充电桩以浮充状态进行充电。
[0038]
(6)若充电桩集群中某一充电桩结束浮充、停止充电、开始充电或距离上一次功率分配1
‑
3min后重新进行功率分配。
[0039]
作为优选的实施例，调整充电桩集群总功率上限值，具体包括以下步骤；
[0040]
①
实时获取当前电网负载强度p
gird
，并根据电网的平均高峰负荷强度p
gridm
和电网的平均低谷负荷强度p
gridm
计算当前电网负载强度
[0041]
②
根据预先设定的充电桩集群在电网高峰的最大负荷系数β，计算当前充电桩集
群的最大负荷系数μ3＝β+(1
‑
β)(1
‑
α)；
[0042]
③
对充电桩的最大负荷系数进行限值处理，保证μ3∈[β,1]；
[0043]
作为优选的实施例，获得电动汽车每次停放时长预测值包括以下步骤：
[0044]
a)读取各电动汽车的历史充电数据；
[0045]
b)以1小时为单位划分历史数据中开始的充电时间，将本次充电的时间在历史充电数据中找到相应的类别；
[0046]
c)将相应类别的充电结束时间求取平均值得到本次预测的充电时间。
[0047]
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。