一种基于光伏发电预测的充电站调度方法与流程

1.本发明涉及电动车充电站技术领域，具体涉及一种基于光伏发电预测的充电站调度方法。


背景技术：

2.电动汽车将成为交通电动化的重要载体，是我国实现双碳目标的重要路径之一。从电动汽车应用发展趋势来看，电动汽车快充是未来的主要充电方式；电动汽车快充桩单桩功率一般在40kw及以上，一般采用交流三相输入，经内部充电模块变换后输出直流电能供电动汽车使用；此外，也有基于共享直流母线直流输入、直流输出的快速充电桩；无论采用哪种输入形式，充电桩的直流负载的属性都很适合与光伏发电结合起来，因此，目前配置光伏发电的充电站已经成为一种趋势，一方面可实现清洁能源高效充电，一方面可降低公共电网压力。
3.在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下技术问题：
4.现有技术中的充电站没有预测功能，充电电流随着当前光伏发电量变化，如果当前有一片云飘过使得光伏发电量变小，则会立刻从电网取电；实际上可能这片云飘过之后，光伏的发电量又会增加，从整体上来看即使不从电网取电也不会对用户的充电造成影响，这就无形之中给电网增加了负担，尤其是在峰段，也增加了充电站和用户的充电成本。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提出一种基于光伏发电预测的充电站调度方法，以提高充电站的利用效率，减少充电站和用户的充电成本。
6.为实现上述目的，本发明提出一种基于光伏发电预测的充电站调度装置，包括如下步骤：
7.获取目标充电站的历史用户数据，根据所述历史用户数据预测预测所述目标充电站的一个单位时间的峰段用电量w1、平段用电量w2和谷段用电量w3；
8.根据所述目标充电站的一个单位时间的峰段用电量w1、平段用电量w2、谷段用电量w3，以及预设优化函数p＝[p1*(w
1-l1)+p4*l1]+[p2*(w2-l2)+p4*l2]+[p3*(w
3-l3)+p4*l3]，进行优化求解预测当p取得最大值时的光伏装机容量r；其中，l1为峰段光伏发电量，l2为平段光伏发电量，l3为谷段光伏发电量，p1为峰段充电桩单位电价收益，p2为平段充电桩单位电价收益，p3为谷段充电桩单位电价收益，p4为光伏单位电价收益。
[0009]
在充电过程中提供多种充电模式，动态调节所述目标充电站的充电参数；
[0010]
模式一，用户要求快速完成充电，如果当前光伏发电量不能满足用户的充电功率，则从电网取电补充充电功率，如果当前光伏发电量能满足用户的充电功率，则不从电网取电；
[0011]
模式二，用户允许在t时间段内完成充电，则预测该t时间段内所述目标所述目标充电站的光伏发电量，并判断该t时间段内所述目标所述目标充电站的光伏发电量是否大
于或等于用户的充电所需电量；如果能满足，则该t时间段内不从电网取电；如果不能满足，则基于所述目标所述目标充电站的光伏发电量与用户的充电所需电量的差值从电网取电。
[0012]
优选地，所述模式二，还包括：
[0013]
当所述目标充电站的光伏发电量能够满足时，基于最小时间单位预测发电量，并根据预测的发电量确定该最小时间单位的充电电流，直至该时间段t内完成用户的充电过程。
[0014]
优选地，其中：
[0015]
峰段光伏发电量l1＝f(r，t1，m1)，r为光伏装机容量，t1为峰段温度，m1为峰段光照强度；f为预测函数；
[0016]
平段光伏发电量l2＝f(r，t2，m2)，r为光伏装机容量，t2为平段温度，m2为平段光照强度；f为预测函数；
[0017]
谷段光伏发电量l3＝f(r，t3，m3)，r为光伏装机容量，t3为谷段温度，m3为谷段光照强度；f为预测函数。
[0018]
优选地，所述一个单位时间为一年。
[0019]
优选地，所述一个单位时间为一个月；
[0020]
所述方法，具体包括：
[0021]
根据所述目标充电站的每个月的峰段用电量w1、平段用电量w2、谷段用电量w3，以及预设优化函数p＝[p1*(w
1-l1)+p4*l1]+[p2*(w2-l2)+p4*l2]+[p3*(w
3-l3)+p4*l3]，进行优化求解预测当每个月的p取得最大值时的光伏装机容量，从而获得一年内12个月的光伏装机容量；ri为第i个月的光伏装机容量，i＝{1,2,
……
,12}；
[0022]
根据所述一年内12个月的光伏装机容量计算一个r’，使得r’与ri之间的方差最小，并将r’确定为所述目标充电站的光伏装机容量。
[0023]
本发明至少具有以下有益效果：
[0024]
基于历史用户数据和历史光照数据分布对充电站的用电数据和光伏产电量进行预测，能够合理地配置充电站的光伏容量，使得能源收益最大化，避免电能的浪费，节约能源，有利于“双碳”目标的实现。同时，根据光伏发电量预测结果，动态调整充电桩功率，利于清洁能源本地消纳最大化。
[0025]
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述。
附图说明
[0026]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0027]
图1为本发明实施例中一种基于光伏发电预测的充电站调度方法的流程图。
具体实施方式
[0028]
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施例中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理
解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的手段未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。
[0029]
参阅图1，本发明一实施例提出一种基于光伏发电预测的充电站调度方法，包括如下步骤：
[0030]
步骤s1、获取目标充电站的历史用户数据，根据所述历史用户数据预测预测所述目标充电站的一个单位时间的峰段用电量w1、平段用电量w2和谷段用电量w3；
[0031]
具体而言，所述历史用户数据包括一定周期内的用户充电数据，例如一天、一周、一个月、一个季度、半年或一年的用户数量、充电总量；因为用户的充电行为随着时间的变化呈周期性变化，例如用户一般具有自己的充电习惯，固定的时间间隔到固定的充电站进行充电，这样就可以基于历史用户数据来预测出所述目标充电站在未来一段时间(同样可以是一天、一周、一个月、一个季度、半年或一年)的用电需要量及分布时段；以月为单位，可以基于以天为单位的历史用户数据，来预测所述目标充电站的以月为单位的峰段用电量为w1(度电/月)、平段用电量w2(度电/月)、谷段用电量w3(度电/月)；
[0032]
步骤s2、根据所述目标充电站的一个单位时间的峰段用电量w1、平段用电量w2、谷段用电量w3，以及预设优化函数p＝[p1*(w
1-l1)+p4*l1]+[p2*(w2-l2)+p4*l2]+[p3*(w
3-l3)+p4*l3]，进行优化求解预测当p取得最大值时的光伏装机容量r；
[0033]
其中，l1为峰段光伏发电量，l2为平段光伏发电量，l3为谷段光伏发电量，p1为峰段充电桩单位电价收益，p2为平段充电桩单位电价收益，p3为谷段充电桩单位电价收益，p4为光伏单位电价收益，由于光伏系统如果返送上网，收购电价是确定的，所以不分峰谷平段，设为收益是p4；
[0034]
具体而言，所述步骤s1和s2是应用于充电站的光伏发电建设阶段，特别是在现有充电站的基础上增加光伏发电，用于规划光伏装机容量r，以提高充电站的利用率，实现充电站的效益最大化；
[0035]
步骤s3、在充电过程中提供多种充电模式，动态调节所述目标充电站的充电参数；
[0036]
模式一，用户要求快速完成充电，如果当前光伏发电量不能满足用户的充电功率，则从电网取电补充充电功率，如果当前光伏发电量能满足用户的充电功率，则不从电网取电；
[0037]
具体而言，当用户希望尽快充电完成时，与现有技术类似，充电功率主要根据bms反馈的功率限值来确定，如果当前光伏发电量变小不能满足充电功率，则会立刻从电网取电补充功率(相当于充电桩功率不受控)，该种模式收费最高，用户可自主选择；
[0038]
模式二，用户允许在t时间段内完成充电，则预测该t时间段内所述目标所述目标充电站的光伏发电量，并判断该t时间段内所述目标所述目标充电站的光伏发电量是否大于或等于用户的充电所需电量；如果能满足，则该t时间段内不从电网取电；如果不能满足，则基于所述目标所述目标充电站的光伏发电量与用户的充电所需电量的差值从电网取电；
[0039]
具体而言，用户允许在一定时间t内完成充电。基于预测数据判断t时间段内所述目标充电站的光伏发电量是否能满足该用户的需求；如果能满足，则该时间段t内不从电网取电。如果不能满足，则基于差值从电网取电，此时，即使还需要从电网取电也比方案一种从电网取电的总电量要少，进一步提升了充电站的收益，该种方案收费低于方案一，用户可自主选择；
[0040]
本发明实施例在所述目标充电站配置光伏容量r的基础上，还可以通过动态调节充电站的充电参数来尽可能少地从电网取电，以进一步提高所述目标充电站的收益。
[0041]
在一些实施例中，所述模式二，还包括：
[0042]
当所述目标充电站的光伏发电量能够满足时，基于最小时间单位预测发电量，并根据预测的发电量确定该最小时间单位的充电电流，直至该时间段t内完成用户的充电过程；
[0043]
具体而言，最小时间单位例如是15分钟，在第一个15分钟内，发电量为x1，对应充电电流为i1；在第二个15分钟内，发电量为x2，对应充电电流为i2，依次类推，最终使得时间段t内完成用户的充电过程。
[0044]
在一些实施例中，可以根据根据所述目标充电站的地理位置、计划装机容量、布置方式预测例如一天、一周、一个月、一个季度、半年或一年的光伏发电量，以一月为例，基于历史光照数据、气候信息预测所述区域在峰段、平段、谷段对应的预测发电量；例如，采用指数平滑计算法，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均，当然，还可以是其他数据预测方法；
[0045]
具体地，光伏发电量的预测可以用以下公式来表达：
[0046]
峰段光伏发电量l1＝f(r，t1，m1)，r为光伏装机容量，t1为峰段温度，m1为峰段光照强度；f为预测函数；
[0047]
平段光伏发电量l2＝f(r，t2，m2)，r为光伏装机容量，t2为平段温度，m2为平段光照强度；f为预测函数；
[0048]
谷段光伏发电量l3＝f(r，t3，m3)，r为光伏装机容量，t3为谷段温度，m3为谷段光照强度；f为预测函数。
[0049]
在一些实施例中，所述一个单位时间为一年。
[0050]
在一些实施例中，所述一个单位时间为一个月；
[0051]
所述方法，具体包括：
[0052]
根据所述目标充电站的每个月的峰段用电量w1、平段用电量w2、谷段用电量w3，以及预设优化函数p＝[p1*(w
1-l1)+p4*l1]+[p2*(w2-l2)+p4*l2]+[p3*(w
3-l3)+p4*l3]，进行优化求解预测当每个月的p取得最大值时的光伏装机容量，从而获得一年内12个月的光伏装机容量；ri为第i个月的光伏装机容量，i＝{1,2,
……
,12}；
[0053]
根据所述一年内12个月的光伏装机容量计算一个r’，使得r’与ri之间的方差最小，并将r’确定为所述目标充电站的光伏装机容量。
[0054]
通过以上实施例的描述可知，本发明的实施例具有以下优点：
[0055]
因为现有技术中的充电站没有预测功能，充电电流随着当前光伏发电量变化，如果当前有一片云飘过使得光伏发电量变小，则会立刻从电网取电。实际上可能这片云飘过之后，光伏的发电量又会增加，从整体上来看即使不从电网取电也不会对用户的充电造成影响。这就无形之中给电网增加了负担，尤其是在峰段，也增加了充电站和用户的充电成本。根据本方案的预测，可以避免这种情况，能够基于用户的整个充电过程来进行动态控制，在保证用户完成充电的前提下，尽可能地减少从电网取电，一方面减少电网的压力，另一方面提高充电站的光伏利用率、降低充电站和用户的充电成本，提高充电站的收益，同时
还能保证用户的充电体验。
[0056]
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。