基于电力负荷的充电响应方法及设备与流程

1.本技术涉及充电响应平衡技术领域，尤其涉及基于电力负荷的充电响应方法及设备。


背景技术：

2.随着能源转型的迅速变革，大规模电动汽车接入对传统配电网的规划、运行等方法可能已不再适用。当前的配电网没有考虑电动汽车的快速发展以及大规模接入，导致配电网对电动汽车的接纳能力受限，规模化大功率电动汽车接入配电网后，其充放电行为对配电网节点电压越限和支路过载造成的风险与日俱增，对传统配电网的安全稳定运行提出了严峻的考验。同时，电动汽车的充放电行为主要受到电动汽车用户主观行为特性的影响，具有较强的时空分布随机性，充放电区域、充放电调度策略和各时段充放电功率不同时，不同类型电动汽车的行为特性相差甚大。加快发掘和利用电动汽车潜在的巨大灵活性、开启新一轮电网、局部电网的改造工程迫在眉睫。
3.中国专利《一种参与电网调峰调频的电动汽车集群充电协同调度方法》，公开号：cn112668874a，公开日：2022年08月26日，公开了根据电动汽车集群调度约束条件和参与电网调峰调频的电动汽车集群的充电约束条件，以集群充电功率为决策变量，确定使上层优化目标函数最优的电动汽车的集群调度计划；根据电动汽车集群中各电动汽车的充电计划约束条件，制定电动汽车集群中各电动汽车的充电计划，使下层优化目标函数最优。该技术方案考虑日前调度、调频容量、调频功率三者之间相互作用，通过上下层协调控制，实现电网调峰调频效益最大化的电动汽车集群充电优化方法，然而并没有考虑到电动汽车出行所带来的区域充电负荷的变化，无法根据区域实际负荷情况进行充电优化。
4.中国专利《一种充储电站供给侧分散式优化调度方法》，公开号：cn 111428946a，公开日：2022年07月01日，公开了根据出行链和马尔科夫决策理论，建立考虑出行路径随机性的电动汽车时空转移模型及其在不同温度、交通路况下的单位里程能耗量；其次考虑电动汽车充放电约束、充储电站和配电网运行约束，以充储电站收益最大化为目标函数的充储电站供给侧优化数学模型；然后基于改进拉格朗日对偶松弛法，提出了该模型的分散式优化求解方法，该技术方案虽然考虑到了电动汽车的出行路径，但是根据出行路径进行分散式调度，当某一区域充电时间重叠过多时，仍会出现电动汽车等候充电的现象。


技术实现要素：

5.本发明针对现有技术中无法根据区域实际负荷情况和电动汽车充电时间优化充电效率的问题，提供基于电力负荷的充电响应方法及设备，通过区域充电负荷预测模型以及区域充电设施服务模型输出当前区域预测充电负荷的情况下，区域充电设施服务的最优充电功率策略，在负荷较低时采用快充形式对电动汽车进行充电，从而减少负荷较高情况下的电动汽车充电数量，减少电力负荷的同时满足电动汽车的充电需求，减少电动汽车在高峰充电时间段等候充电的问题发生。
6.为实现上述技术目的，本发明提供的一种技术方案是，基于电力负荷的充电响应方法，包括如下步骤：s1：获取历史充电负荷数据以及影响因素构建区域充电负荷预测模型；s2：获取区域充电设施数量以及充电需求峰值车辆数构建区域充电设施服务模型；s3：接收充电信号，根据区域充电负荷预测模型以及区域充电设施服务模型，输出最优充电功率策略，根据最优充电功率策略进行充电响应。
7.进一步的，影响因素包括起始充电时间、充电功率、日行驶里程、温度、天气以及日期类型。
8.进一步的，根据电动汽车出行数据构建出行模型。
9.进一步的，根据历史充电负荷数据、出行模型以及电动汽车充电负荷模型构建区域充电负荷预测模型。
10.进一步的，根据起始充电时间的概率密度函数建立不同类型的电动汽车起始充电时间概率模型。
11.进一步的，根据日行驶里程数据建立日行驶里程分布概率模型。
12.进一步的，根据电动汽车起始充电时间概率模型、日行驶里程分布概率模型构建不同类型的电动汽车充电负荷模型。
13.进一步的，以充电设施数量以及充电需求峰值车辆数的比例作为充电设施服务率，分别建立l1、l2、l3级别的充电功率。
14.进一步的，区域充电设施服务模型根据当前预测区域充电负荷，调配l1、l2、l3级别比例。
15.本发明提供的另一种技术方案是，基于电力负荷的充电响应设备，用于实现如上述的基于电力负荷的充电响应方法，包括高频隔离的pwm整流电路，pwm整流电路包括交流接口和直流接口，交流接口采用h桥ac/dc整流电路，用于将电网电压整流为直流电压；直流接口采用隔离型dc/dc变换器，用于进行直流电压转换，供给电动汽车负荷。
16.本发明的有益效果：可以根据电力系统的负荷情况，自动调整充电功率和充电时间，以确保电力系统的负荷平衡。在电力系统负荷较高时，系统可以降低电动汽车的充电功率，以减轻电力系统的负荷压力；在电力系统负荷较低时，系统可以提高电动汽车的充电功率，以提高电力资源的利用效率。
附图说明
17.图1为本发明一种实施例中基于电力负荷的充电响应方法的流程示意图。
18.图2为本发明另一种实施例中基于电力负荷的充电响应设备的结构拓扑图。
19.图3为本发明如图2所示实施例中基于电力负荷的充电响应设备的控制示意图。
具体实施方式
20.为使本发明的目的、技术方案以及优点更加清楚明白，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明，应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅是本发明的一种最佳实施例，仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
21.如图1所示，本技术提供基于电力负荷的充电响应方法，包括如下步骤：
s1：获取历史充电负荷数据以及影响因素构建区域充电负荷预测模型；s2：获取区域充电设施数量以及充电需求峰值车辆数构建区域充电设施服务模型；s3：接收充电信号，根据区域充电负荷预测模型以及区域充电设施服务模型，输出最优充电功率策略，根据最优充电功率策略进行充电响应。
22.充电集中时间段主要由起始充电时间决定的，同一类型的电动汽车充电负荷因出行目的地不同在工作日和节假日也存在差异，而不同的出行需求导致了对充电时间长短的不同需求，同时日行驶里程、温度、天气以及日期类型同样会影响到充电负荷的分布。由此影响因素包括起始充电时间、充电功率、日行驶里程、温度、天气以及日期类型。而以上所有的影响因素都与出行目的地相关，根据历史充电负荷数据以及影响因素能够建立区域充电负荷预测模型，从而预测不同区域的充电负荷数据，进而根据每个区域充电设施数量以及充电需求峰值车辆数获得每个区域充电设施服务率，当某一充电桩接收到充电信号时，根据该区域充电设施服务率以及该区域当前时间段的充电负荷预测值，输出最优充电功率，在满足充电需求的同时确保电力系统的负荷平衡。
23.具体的，起始充电时间具有随机性，用户每一段行程结束时即存在一定的充电概率，由于大量独立随机变量经过标准化处理后趋于正态分布，因此采用正态分布拟合起始充电时间概率分布模型。电动汽车荷电状态soc(stateofcharge)表示了车载电池的荷电状态，soc通过当前电量与完全充电电量的比值来计算，故0≤soc≤1，soc＝1表示电池为满电状态，soc＝0表示电池已完全放电。工作日白天当电动汽车荷电状态soc低于阈值c时会在白天进行充电，如式(1)所示：其中，soc
current
为当前时间电动汽车荷电状态，else为工作日白天电动汽车荷电状态soc大于等于阈值c。μc为起始充电时间期望值，当μc为1时，电动汽车需要在白天进行充电，当μc为0时，电动汽车则在每日结束出行后在居住区进行充电。
24.结合出行时间拟合起始充电时间的概率密度函数如式(2)所示：其中，α＞0、β＜1，α为电动汽车在商用充电桩进行充电的比例，β为电动汽车在家用充电桩进行充电的比例，σc为起始充电时间的标准差，μ
c1
和σ
c1
分别为电动汽车在商用充电桩的起始充电时间期望值和起始充电时间标准差，μ
c2
和σ
c2
分别为电动汽车在商用充电桩的起始充电时间期望值和起始充电时间标准差。
25.周末起始充电时间的概率密度函数如式(3)所示：
可选的，根据电动汽车出行特征，μ
c1
＝9.18，σ
c1
＝1.68，μ
c2
＝18.12，σ
c2
＝3.25，可以理解的是，起始充电时间期望值和起始充电时间标准差可以根据区域内实际出行特征进行设定。
26.同时，考虑到由于电动汽车存在多种类型，不同类型的电动汽车的充电需求也各不相同，从而，分别建立不同类型的电动汽车起始充电时间概率模型。
27.日行驶里程与起始充电时间荷电量呈负相关，在充电功率恒定的情况下与充电时间呈正相关。由此，对日行驶里程数据进行函数拟合，获得日行驶里程分布概率模型，如式(4)所示：其中，x是日行驶里程，可由交通统计结果获取，μv是行驶距离对数的期望，σv是行驶距离对数的标准差。
28.可选的，μv＝3.2，σv＝0.8。
29.电动汽车接入充电桩时间起始充电电荷状态soc
start
与日行驶里程lc关系如式(5)所示：其中，soc
end
为上一次充电后直至行驶前的荷电状态，l为电动汽车续航里程，hc为电动汽车行驶单位公里耗电量，可根据行驶里程及耗电量计算出起始充电时刻荷电量。
30.进而根据电动汽车起始充电时间概率模型、日行驶里程分布概率模型构建不同类型的电动汽车充电负荷模型，并输出电动汽车充电负荷整合分布曲线。
31.优选的，电动汽车充电负荷模型的构建因素还包括温度、天气以及日期类型。
32.进一步，根据电动汽车出行数据构建出行模型。出行模型包括时间特征量以及空间特征链。时间特征链包括首次出行时间、行驶时间、到达目的地i的时间、停车时间、离开目的地i的时间；空间特征量包括：目的地类型与单次行驶里程。
33.电动汽车首次出发时间符合正态分布，如式(6)所示：其中，μs是首次充电时间期望值，σs首次充电时间标准差，可根据实际正态分布曲线获取，在本实施例中μs＝7.82，σs＝1.5。
34.用广义极值分布描述电动汽车在途中的出行目的地的停车时间，如式(7)所示：其中，k为广义极值分布函数的形状参数，μ
p
是停车充电时间期望值，σ
p
停车充电时
间标准差，可根据实际广义极值分布获取，在本实施例中，k＝0.657，μ
p
为41.761，σ
p
为68.520。
35.电动汽车的每段出行的行驶时间都与行驶里程相关，引入交通拥堵系数，根据行驶里程计算符合实际情况的行驶时间，如式(8)所示：其中，l
(i,j)
为目的地i与目的地j之间的实际距离，为电动汽车的平均行驶速度，γ为交通拥挤程度，0＜γ＜1，γ越大，交通越拥挤。
36.进而，采用马尔科夫链描述电动汽车在不同目的地之间的状态转移过程，如式(9)所示：其中，r为居民区，w为工作区，c为商业区，利用马尔科夫状态转移矩阵来描述电动汽车在不同区域之间的转移关系，得到式(10)：从而将历史充电负荷数据与上述建立的电动汽车充电负荷模型以及出行模型相结合，获得融合后的区域充电负荷预测模型，实现区域内电动汽车充电负荷及其时空分布的同时预测。
37.进一步，根据每个区域充电设施数量以及充电需求峰值车辆数构建区域充电设施服务模型，在本实施例中区域根据用户出行数据分为居住区、工作区以及商业区，以充电设施数量以及充电需求峰值车辆数的比例作为充电设施服务率，分别建立l1、l2、l3级别的充电功率，l1为慢充、l2为常规充电、l3为快充。
38.当接收到来自用户的充电信号时，充电桩根据采集的实时信息以及区域充电负荷预测模型，输出当前预测区域充电负荷，进而区域充电设施服务模型根据当前预测区域充电负荷，调配l1、l2、l3级别比例，即根据充电设施数量、充电需求峰值车辆数以及区域充电负荷，调配充电设施进行慢充、常规充电、快充的比例，从而实现在不超过充电需求峰值车辆数即不超过充电负荷峰值的情况下，提高电动汽车的充电速度，平衡充电需求与充电负荷之间的关系。
39.可选的，由于不同类型的车的充电需求并不相同，在进行充电时，充电桩可通过充电反馈判断电动汽车类型，从而调配充电策略，即输出最优充电策略后，当快充车辆数仍有剩余的情况下，优选为快充充电，当快充车辆数已满，但存在占用快充车辆数的充电车辆可适配慢充或常规充电，且此时有需要进行快充的电动汽车，将占用快充车辆数的充电车辆调配为慢充或常规充电，将需求快充的电动汽车进行快充，从而满足每个用户的充电需求，
在充电负荷较低的情况下加快电动汽车的充电速度，避免在充电高峰时慢充或常规充电仍未充电完毕影响充电负荷。
40.进一步，如图2、3所示，本技术还提供基于电力负荷的充电响应设备，采用双向ac-dc变换器，包括三相整流电路、lcl滤波电路、dc/dc高频隔离型直流变换电路，电动汽车充电电池，a/d采样电路、锁相环电路、控制器、驱动保护电路。可实现向电池充放电、向电网放电的有功功率、无功功率双向连续可调的四象限输出。
41.如图3所示，充电电路为高频隔离的pwm整流电路，pwm整流电路包括交流接口和直流接口，交流接口采用h桥ac/dc整流电路，用于将电网电压整流为600v的直流电压；直流接口采用隔离型dc/dc变换器，用于将600v的直流电压转换为电动汽车需要的直流电压，供给电动汽车负荷。对交流接口采用虚拟同步机控制策略进行控制；对直流接口采用电压外环和电流内环的双环控制策略进行控制。交流接口的h桥ac/dc整流电路采用三相六桥臂结构，每个桥臂由igbt模块组成，每个igbt模块由igbt器件以及与其反并联的二极管组成；h桥ac/dc整流电路与电容器支路cdc并联；交流接口h桥ac/dc整流电路的三相分别对应与电网的三相连接。直流接口的隔离型dc/dc变换器包括变压器、与变压器原边连接的两相h桥电路和与变压器副边连接的二极管滤波电路；两相h桥电路包括四个桥臂，每个桥臂由igbt模块组成，每个igbt模块由igbt器件以及与其反并联的二极管组成；二极管滤波电路包括并联的二极管支路和电容支路；电感连接在二极管支路和电容支路之间；二极管支路由串联的二极管组成。
42.具体的，如图3所示，基于电力负荷的充电响应设备具备自动惯量响应机制。其中直流电压环用于稳定直流侧电压，运行方程程用于模拟惯量特性，无功电压环用于实现对电网电压的动态支撑，电磁方程用于得出电流指令，电流内环用于实现对充电桩变流模块的精准控制。通过在线实时监测电网频率和电压，并根据电网频率和电压的变化，自主动态调节充电桩充电功率，快速响应电网状态变化，为电网提供快速惯量支撑，有助于平抑电网频率、电压的过快波动，使电网和电动汽车充电负荷实现近无缝互动。
43.(1)直流侧电压环控制直流侧电压通过pi控制，得到的直流电流给定值，再与电压给定值相反数相乘得到有功功率的给定值pset：p
set
＝-u
dc*
(u
dc*-u
dc
)(k
p
+ki/s)；其中，u
dc*
为直流侧电压的参考值，u
dc
为直流侧电压，k
p
为pi控制器的比例，ki为pi控制器的积分系数，在频域中/s为时域积分，k
p
+ki/s为比例积分调节。
44.如图3所示，通过有功控制环路、无功控制环路直接控制输出电压及频率，实现了离并网控制方式的统一，但一定程度上失去了对充电响应设备机侧电压、电流的控制，无法体现电力电子控制的快速及准确性，由此进一步级联电压电流双闭环控制，快速准确控制系统的电压电流，提高系统的动态特性。将无功环路输出电压幅值作为电压外环的参考指令值，与反馈过来的电容电压值进行比较，偏差经过pi调节后输出作为电流内环的参考指令值。该指令值与反馈的电感的电流值进行比较后经过比例环节生成电压调制波信号。最后经过调制生成pwm信号驱动开关管的通断。通过abc-dq坐标变换结合pi调节器实现交流系统的无差调节，耦合项反馈实现d轴与q轴电气量的交叉解耦。
45.(2)运动方程
有功环输出为整流器调制波的频率，设定虚拟同步控制的极对数为1，且一般用同步电机的二阶模型来模拟转子惯性和阻尼因数，同步电动机的转矩方程即转子运动方程可表示为：其中，θ为发电机的功角，rad；ω为机械角速度也即同步电动机的电气角速度，rad/s；ωn为电网同步角速度，rad/s；j为同步电机的转动惯量，kg
·
m2；te、tm以及td分别为同步电机的电磁转矩、机械转矩和阻尼转矩，n
·
m；d
p
为充电响应设备的阻尼系数，n
·
m/s/rad；pe为电磁功率；t
set
以及p
set
分别为设定的电磁转矩以及电磁功率。由于转动惯量以及阻尼系数，使得充电响应设备在电网电压/频率扰动、负荷投切过程中表现出机械惯性和阻尼功率振荡的能力。
46.从而得到：θ＝(p
ref-pe+d
p
ωn)/s/(js+d
p
)；其中，p
ref
为直流母线电压pi调节器的控制输出，s为时域积分。
47.通过对充电响应设备机械转矩tm的调节即实现交流接口中有功指令的调节；tm由额定转矩指令to和频率偏差反馈指令δt两部分组成，其中to表示为：to＝p
ref
/ω；进而，频率响应的调节通过虚拟的调频单元实现，虚拟的调频单元取为比例环节，即机械转矩偏差指令δt表示为：δt＝kf(f-f0)；其中，f为充电响应设备机端电压频率，f0为电网额定频率，kf为频率响应系数，为恒定负数。
48.从而，经过pi调节后得到角频率的补偿量，将其加入至有功控制环路的输出角频率中，调节充电响应设备中逆变器输出电压的频率和相位，从而达到频率相位与电网同步。
49.(3)无功环控制无功环的输出为：es＝(q
set
+du(u
ref-un)-qe)/kqs+e0；其中，qe为同步发电机实际输出的无功功率，q
set
为设定的无功功率给定值，du为无功—电压下垂系数，un为输出电压的额定有效值，u
ref
为变流器电容参考电压有效值，e0为逆变器桥臂输出相电压有效值。
50.(4)电磁方程同步电机的电磁方程可表示为：i
abc
＝(e
abc-u
abc
)/(ls+r)；其中，i
abc
为虚拟同步机输出电流，即三相交流侧电流；l为同步电机定子电感，即交流接口的滤波电感，ls为同步电机定子电感的时域微分；r为同步电机的电阻，即交流接
口滤波器的寄生电阻。
51.(5)电流内环控制由电磁方程可得出充电响应设备输出电流的参考值i
abcref
，在pr控制器的作用下，得到三相调制信号，从而控制逆变器的开关管的开断。并网电流的实际值快速准确地追踪给定值，可有效地降低电网交互电流的谐波电流。
52.根据基尔霍夫定律，可以得到单侧换流站在三相静止坐标系下的数学模型为：根据基尔霍夫定律，可以得到单侧换流站在三相静止坐标系下的数学模型为：其中，l为同步电机定子电感，即交流接口的滤波电感；r为同步电机的电阻，即交流接口滤波器的寄生电阻；i abc
为充电响应设备输出电流，即三相交流侧电流；u abc
为同步电机的机端电压，即pcc点三相电压；e abc
为充电响应设备电势，即变流器交流侧三相电压；c
dc
为直流侧滤波电容；u
dc
为直流侧电压；i
dc
为流向变流器的电流；il为负载电流。
53.充电响应设备能够自动追踪电网的频率，所以负荷能快速响应电网频率变化，同时更新充电功率，从而根据电力系统的负荷情况，自动调整充电功率和充电时间，以确保电力系统的负荷平衡。在电力系统负荷较高时，可以降低电动汽车的充电功率，以减轻电力系统的负荷压力；在电力系统负荷较低时，可以提高电动汽车的充电功率，以提高电力资源的利用效率。
54.以上所述之具体实施方式为本发明基于电力负荷的充电响应方法及设备的较佳实施方式，并非以此限定本发明的具体实施范围，本发明的范围包括并不限于本具体实施方式，凡依照本发明之形状、结构所作的等效变化均在本发明的保护范围内。

技术特征：
1.基于电力负荷的充电响应方法，其特征在于：包括如下步骤：s1：获取历史充电负荷数据以及影响因素构建区域充电负荷预测模型；s2：获取区域充电设施数量以及充电需求峰值车辆数构建区域充电设施服务模型；s3：接收充电信号，根据区域充电负荷预测模型以及区域充电设施服务模型，输出最优充电功率策略，根据最优充电功率策略进行充电响应。2.如权利要求1所述的基于电力负荷的充电响应方法，其特征在于：影响因素包括起始充电时间、充电功率、日行驶里程、温度、天气以及日期类型。3.如权利要求1所述的基于电力负荷的充电响应方法，其特征在于：根据电动汽车出行数据构建出行模型。4.如权利要求3所述的基于电力负荷的充电响应方法，其特征在于：根据历史充电负荷数据、出行模型以及电动汽车充电负荷模型构建区域充电负荷预测模型。5.如权利要求2所述的基于电力负荷的充电响应方法，其特征在于：根据起始充电时间的概率密度函数建立不同类型的电动汽车起始充电时间概率模型。6.如权利要求5所述的基于电力负荷的充电响应方法，其特征在于：根据日行驶里程数据建立日行驶里程分布概率模型。7.如权利要求6所述的基于电力负荷的充电响应方法，其特征在于：根据电动汽车起始充电时间概率模型、日行驶里程分布概率模型构建不同类型的电动汽车充电负荷模型。8.如权利要求1所述的基于电力负荷的充电响应方法，其特征在于：以充电设施数量以及充电需求峰值车辆数的比例作为充电设施服务率，分别建立l1、l2、l3级别的充电功率。9.如权利要求8所述的基于电力负荷的充电响应方法，其特征在于：区域充电设施服务模型根据当前预测区域充电负荷，调配l1、l2、l3级别比例。10.基于电力负荷的充电响应设备，用于实现如权利要求1至9任意一项所述的基于电力负荷的充电响应方法，其特征在于：包括高频隔离的pwm整流电路，pwm整流电路包括交流接口和直流接口，交流接口采用h桥ac/dc整流电路，用于将电网电压整流为直流电压；直流接口采用隔离型dc/dc变换器，用于进行直流电压转换，供给电动汽车负荷。

技术总结
本发明公开了基于电力负荷的充电响应方法及系统，其中基于电力负荷的充电响应方法，包括如下步骤：S1：获取历史充电负荷数据以及影响因素构建区域充电负荷预测模型；S2：获取区域充电设施数量以及充电需求峰值车辆数构建区域充电设施服务模型；S3：接收充电信号，根据区域充电负荷预测模型以及区域充电设施服务模型，输出最优充电功率策略，根据最优充电功率策略进行充电响应。本发明的有益效果：可以根据电力系统的负荷情况，自动调整充电功率和充电时间，以确保电力系统的负荷平衡。以确保电力系统的负荷平衡。以确保电力系统的负荷平衡。


技术研发人员：徐重酉 陈蕾 诸晓颖 吕军 王磊 宋晓阳 徐韡玮 吕志鹏 周珊
受保护的技术使用者：国网上海能源互联网研究院有限公司
技术研发日：2023.06.08
技术公布日：2023/10/15