专利名称：用于插电式电动车辆的配电网改进的制作方法
技术领域：
本公开涉及ー种用于改进针对插电式电动车辆(“PEV”)的配电网的系统。
背景技术：
企业和政府正在面对来自商业立场和政治立场关于降低碳排放、确保能源独立性以及支持环境更友好的运输方式的汽车エ业的压力。许多企业和政府将PEV视为实现这些目标的近期技木。研究已经表明，使PEV上路到2050年可以使美国温室气体排放毎年減少高达5亿吨。在技术方面，更高效的电池和充电器的开发允许汽车制造商产生更高效且负担得起的PEV。随着对环境问题的关注的提高，并且随着预计燃料价格全球性地上涨，消费者也变得对PEV越来越感兴趣，从而导致预计上路的PEV数目增加。上路的PEV数目和相关联的充电站的增加将生成附加的负荷，该负荷在地理上和 在时间上都将动态地散布在现有的配电网(EDN)上。研究已经表明，即使PEV的很小程度的普及率也会使局部EDN过负荷并且缩短诸如交换设备、变压器和稳压器之类的功率设备的寿命。然而，为了支持对PEV的广泛使用，需要做的更多。因此，存在对处理以上提到的问题和先前经历的其他问题的需要。
发明内容
配电网(“EDN”)改进系统(“系统”)允许EDN的操作者高效且精确地对PEV的影响进行仿真、动态地修改EDN的配置以考虑不同负荷情景、确定用于针对PEV改进EDN的规划。该系统还支持将改进措施应用到EDN。一种配电网改进方法包括接收用户输入，其中该用户输入包括配电网(EDN)配置信息、人口信息和负荷信息，以及将该用户输入存储在数据库中。该方法进ー步包括使用仿真器至少基于存储在数据库中的EDN配置信息、人口信息或者负荷信息执行第一仿真，以获得第一仿真结果，使用分析引擎分析第一仿真結果，以获得第一解释结果；基于第一解释结果确定至少ー个改进规划，以及基于所确定的改进规划更新EDN配置信息。该方法还包括基于经更新的EDN配置信息执行改进仿真；以及将该改进规划应用到EDN。在检视以下附图和详细描述之后，其他系统、方法和特征将对本领域技术人员明显或者变得明显。g在使所有此类附加的系统、方法和特征包括在本说明书内、在本公开的范围内、并且由以下权利要求书保护。
參考以下附图和描述，可以更好地理解该系统。在附图中的部件并不必按比例绘制，而是着重强调图示本公开原理。此外，在附图中，贯穿不同的附图，相似的參考数字标明对应的部分。图I示出了配电网(“EDN”)的示意图。图2示出了配电网改进系统(“系统”)的示意图。
图3示出了该系统的详细视图。图4示出了该系统与EDN集成的视图。图5示出了该系统可以遵循的逻辑的流程示意图的第一部分。图6示出了该系统可以遵循的逻辑的流程示意图的第二部分。图7示出了该系统可以遵循的逻辑的序列示意图。
具体实施例方式图I示出了配电网(“EDN”)的示意图100。EDN可以是包括在电カ传输和分配的所有层级上的信息和通信技术的智能电网。该智能电网可以将传统的功率硬件与感测和监控技术、信息技术以及通信进行组合，以增强电网性能并且支持向消费者提供附加的服务。智能电网可以精确地管理低至居住层级的电功率需求、对小規模分配能量生成和存储设备 进行组网、传送关于操作状态和需求的信息、收集关于价格和电网状况的信息、以及将电网从中央控制移动到协作网络。EDN可以包括一个或者多个功率生成源，诸如发电厂102、传输电网104、分配电网110以及客户驻地114。传输电网104可以包括用于将电カ传输到传输电网内的输电变电所108的传输塔106。输电变电所108可以将电カ传输到各个分配电网，诸如分配电网110。分配电网110可以包括配电分站(诸如变电所112a和112b)，配电分站转而将电カ分配到在客户驻地114中的各个节点。客户驻地可以包括一个或者多个仪表118，以用于对流向各个节点118-124的电カ进行计量。这些节点例如可以是エ厂节点18、家庭节点120、PEV充电节点122以及其他类型的节点124。EDN可以进ー步包括EDN操作者中心128。EDN操作者中心128可以经由网络126与EDN的各个方面进行通信，以控制EDN的配置和操作。例如，EDN操作者中心128可以与输电变电所108、配电分站112a和112b、仪表116和各个节点118-124进行通信，以控制和改变EDN的一部分或者全部的操作和配置。例如，EDN操作者中心128可以变更不同的配 电分站112a和112b之间的配电模式、根据节点的类型或者一天中的时间来调节比率、或者标识可能需要的任何硬件维护。EDN操作者中心128可以包括系统202、需求响应系统130和EDN控制系统132。需求响应系统130可以控制在一个或者多个节点处的负荷，诸如缩减使用的功率或者实现车辆到电网(“V2G”)特征。以下将更详细地讨论V2G。EDN控制系统132可以从系统202、需求响应系统130或者操作者接收指令，以控制EDN。图2示出了系统202的示意图200。系统202可以被集成到EDN操作中心128、或者可以被实现为可以与EDN进行通信的分离的系统。该系统可以包括前端204、分析引擎206、数据库208和仿真器210。前端204可以充当供用户与系统202进行交互的接ロ。前端204例如可以是网站、在可以由EDN操作者使用的智能手机或者平板PC上运行的应用。前端204可以用来在较高层级与用户进行交互。该交互可以通过屏幕来完成。该屏幕可以简单地说明如智能电网和PEV之类的关键术语，并且也可以向用户描述问题。该屏幕也可以允许用户指定将用来对具体EDN进行仿真的參数集合。由用户指定的值可以被输入到数据库的具体表格中，并且由仿真标识符来标识，以下将更详细地讨论仿真标识符。该屏幕也可以显示网络的图形视图，并且强调故障点和时间。此外，该屏幕可以显示关于已经被执行的仿真集合的统计结果。该屏幕还可以允许用户应用被建立以帮助EDN处理其新的负荷的改进规划之一，并且可视化该规划的效果。分析引擎206可以与前端204、数据库208和仿真器210进行交互。分析引擎206可以从前端204接收仿真标识符。该仿真标识符可以用来从数据库208获得关于推想系统202将运行的仿真的细节。这些细节可以通过前端204存储在数据库208中。备选地，仿真的细节可以直接加载到数据库208中。分析引擎206也可以在完成仿真集合时向前端204发送提醒，从而使得可以在向用户显示的图形视图中强调結果。分析引擎206可以与数据库208进行交互，以存储将被仿真的EDN的描述。分析引擎可以分析EDN的PEV负荷(诸如，通过访问如下所述的PEV负荷模型212)。该分析可以导致EDN的一个或者多个改进(诸如在EDN的结构、配置或其设备中的改变或者改进，或者诸如在EDN的操作中的改变或者改进,包括针对需求响应选择ー个或者多个节点)。使用分析引擎206，EDN的分析可以是预期的，以便对EDN的一部分或者全部做出未来改变(诸如，升级EDN中的硬件)。或者，使用分析弓丨擎206，EDN的分析可以实时地执行，以便对EDN的一部分或者全部做出实时改变(诸如，将需求响应应用到EDN的一部分)。从ー个仿真到另ー个仿真，就所涉及的资产特征和负荷而言，所仿真的EDN可以具有不同的配置。从ー个配置到另ー个配置的修改可以由分析引擎206使用用户输入參数和诸如限定从ー个日期到另ー日期的负荷增加的PEV模型212之类的模型来执行。PEV模型212可以被存储在数据库208并且可以从数据库208获得、或者可以被并入到分析引擎206 中。可以将仿真数据提供给仿真器210，以运行仿真。此类数据例如可以包括EDN配置、PEV负荷信息以及人口信息。这些数据可以从数据库208提供给仿真器210。仿真可以执行负荷流计算，以对在EDN的各个资产上接收的负荷进行仿真。仿真器210可以例如使用电网Lab-D或者OpenDSS来实现。仿真器210也可以例如使用回代法来实现。仿真数据可以按照多种方式传递给仿真器210，例如作为过程调用、方法调用或者作为脚本文件。在仿真之后，结果也可以按照多种方式访问，例如作为过程调用、方法调用，或者通过生成结果文件来访问。在一个实施例中，在每个仿真之前，分析引擎可以从数据库生成描述EDN的配置的脚本文件，并且将其传递给仿真器210。仿真器210转而运行该仿真，以根据脚本文件持续指定时间段地对EDN操作进行仿真，并且生成结果文件。结果文件可以包括关于EDN的各个方面的信息，诸如EDN中的资产的电流值、电压值和功率值。在每个仿真之后，结果可以存储在数据库208中。继而，分析引擎206可以解释该結果，并且将解释存储在数据库208中。该解释可以检测在EDN内的各种问题，诸如例如老化(例如，由于超负荷所致)和电线故障。分析引擎206可以在任何时间调用仿真器210，以运行EDN的具体配置。在ー个实施例中，在这种调用中，分析引擎206可以向仿真器210传递对待仿真的EDN的描述。该描述可以是与仿真器210兼容的格式。在仿真之后，分析引擎206可以访问由仿真器210生成的结果文件。分析引擎206继而可以解析该结果文件，并且将结果值存储在数据库208中。
数据库208可以存储关于所仿真的EDN和仿真过程自身的信息。可以在数据库208中定义经典EDN的数据模型。该模型可以包括表格，这些表格包含EDN的每个资产的特征以及资产之间的关系。从用户接收仿真数据作为用户输入并且将其存储在数据库中允许系统202对具有变化的配置的EDN进行动态仿真。此外，通过存储诸如PEV负荷模型212之类的负荷信息并且将其提供给仿真器210，系统202也可以对具有变化的负荷和人口信息的某个EDN配置进行动态仿真。因此，仿真器210可以接收描述EDN的具体配置、人口和负荷信息的仿真数据，其可以针对具体需求有效地定制。此外，仿真器210可以在特定时间范围内对EDN进行仿真，并且提供結果。该结果可以由分析引擎206使用，以用来自仿真的结果填充数据库208。当如上所述修改EDN的配置以反映附加的负荷时，可以使用PEV负荷模型212。 PEV负荷和来自其他源的负荷(如人口增长或者个别功率需求增加)可以包括在该负荷模型中。PEV负荷模型212可以考虑到以下因素，诸如例如PEV的能量消耗、所使用的电池的充电状况以及驱动器的驱动行为。可以利用ー组公式来计算在每个节点处每个仿真的负荷。这些公式可以假定在开始日期，每个节点处的基本负荷和人口是已知的。在这些公式中，“η”表示仿真的日期，而“i”表示负荷的节点。这些公式可以根据它们如下列举的顺序来使用。所计算的第一个參数是DemographyWeight。其表示就所涉及的人口而言，每个节点的权重。节点的人口是从该节点接收电功率的人的数目。该公式还使用对应于仿真日期的YearlyPopulationlncrease。该公式利用的最后ー个元素是ActivitylnfluenceonDemography。它是在O与I之间的系数,并且表示一个区域上的活动
对其人口的影响。例如，四个区域可以被定义为商业、居住、农业和エ业。
DemographvWeighti( ) = -~—-iS--arlDa,e^ - .(I + YearlyPopulationlncrease)". Actm\ylnf\uenceonOmogmphy(i)
V Load^SiartDate)
i^Q公式I鉴于先前參数、在开始日期的总人口和YearlyPopulationlncrease,姆个节点处的人口可以根据公式2来计算。
「Demography, (η) = —-g 1 y——丨· )_..Demography!SforfDijre).(l + YearlyPopulationlncrease)"
003t乞 Demograp h y W e i gh t; (n)公式2由公式3计算的PEVWeight表示姆个节点处理某些PEV的可能性。这通过利用在姆个负荷节点处的人口和ActivityinfluenceOnPEV (在O与I之间的系数)来计算，ActivityinfluenceOnPEV表示区域中的活动对在区域内使用的PEV数目的影响。
PEVWeight(”)-ア， -ザ切”).ActivitvIriluenceonIEV(0
_]|>興一伽)
；=0公式3公式4计算在对应于仿真日期的年份期间将被回收的PEV的数目。其利用每个PEV的预期寿命和仿真的年份售出的汽车的数目。如果((n-lifeExpectancy) >= StartDate)则PEVToRecyde(n) = NumberCarSales(n-lifeExpectancv)否则PEVToRecyde (η) =0其中NiimberCarSales (n) = NumberCarSales (StartDate).(1+Year IyPopulat ionlncrease)11公式4公式5计算当前仿真日期的PEV的数目。该公式利用先前仿真的PEV的数目、待回收的PEV的数目、PEV普及率、在开始日期售出的汽车的数目以及对应的YearlyPopulationlncrease。NumberPEV(n) = NumberPEV(n~l)-PEVToRecycle(η)+PEVPenetration (η) . NumberCarSales (StartDate).(1+Year IyPopulat ionlncrease)11公式5一起利用参数NumberPEV (η)与在每个节点处的PEVWeight有助于根据公式6计算仿真日期每个节点处的PEV的数目。
权利要求
1.一种配电网改进方法,包括 接收用户输入，其中所述用户输入包括配电网(EDN)配置信息、人口信息以及负荷信息； 将所述用户输入存储在数据库中； 使用仿真器至少基于存储在所述数据库中的所述EDN配置信息、所述人口信息或者所述负荷信息执行第一仿真，以获得第一仿真结果； 使用分析引擎分析所述第一仿真結果，以获得第一解释结果； 基于所述第一解释结果确定至少ー个改进规划； 基于所确定的改进规划更新所述EDN配置信息； 基于经更新的EDN配置信息执行改进仿真；以及 将所述改进规划应用到所述EDN。
2.根据权利要求I所述的方法，其中将所述改进规划应用到所述EDN包括 基于针对待在所述EDN的一个或者多个节点处做出使用分配的请求，获得所述EDN的一个或者多个实时測量； 确定对至少ー个插电式电动车辆(“PEV”)节点的至少ー个改变，以便满足所述使用分配；以及 基于所确定的待对所述EDN做出的至少ー个改变修改所述EDN。
3.根据权利要求I所述的方法，其中基于所述解释结果更新所述EDN配置信息包括计算插电式电动车辆(“PEV”)负荷信息，并且利用所述PEV负荷信息来更新所述负荷信息。
4.根据权利要求I所述的方法，进ー步包括 更新EDN配置信息，人口信息以及负荷信息中的至少一个； 使用所述仿真器基于经更新的所述EDN配置信息、所述人口信息或者所述负荷信息中的至少ー个执行第二仿真，以获得第二仿真結果；以及 使用所述分析引擎分析所述第二仿真结果，以获得第二解释結果。
5.根据权利要求I所述的方法，其中确定所述至少ー个改进规划包括至少基于第一解释结果或者第二解释结果确定所述至少一个改进规划。
全文摘要
本发明涉及用于插电式电动车辆的配电网(EDN)改进。一种用于插电式电动车辆的配电网改进方法，其接收EDN配置信息、人口信息和负荷信息并且将它们存储在数据库中，以用于对EDN资产的负荷进行仿真。该方法动态地更新EDN配置、人口信息和/或负荷信息，以提供对PEV负荷进行仿真对EDN配置的影响的有效和定制方法，以及将改进实时地应用到EDN。
文档编号G06Q50/06GK102682406SQ201210068738
公开日2012年9月19日 申请日期2012年3月12日 优先权日2011年3月10日
发明者A·塞纳尔, C·苏什, S·库尔斯 申请人:埃森哲环球服务有限公司