一种停车场电动汽车充电管理方法、装置、存储介质及计算设备与流程

1.本发明涉及一种停车场电动汽车充电管理方法、装置、存储介质及计算设备，属于电动汽车管理技术领域。


背景技术：

2.近些年来，随着全球环境的持续恶化，温室效应不断加剧，保护生态环境越来越受到社会各界的重视。作为温室气体排放的罪魁祸首。燃油汽车的尾气排放对环境的污染日趋严重，为减小这种危害，电动汽车(ev)应运而生。据统计，2021年全球电动汽车(含插电式混合动力汽车)销量为660万辆，电动汽车库存超过1600万辆。
3.电动汽车是以电能作为驱动能源，具有高效率、零排放的优势，成为越来越多的消费者的首选。相较于燃油汽车的污染问题，电动汽车则无内燃机汽车工作时产生的废气，不产生排气污染，对环境保护和空气的洁净是十分有益的，几乎是“零污染”，即使混合动力汽车在纯电动状态下为零污染但不可否认其在打开内燃机时依然存在排放。因此，随着国家对环保重视程度的提升，电动汽车行业将迎来良好的发展契机。电动汽车的增加，以及可再生能源的快速渗透，是能源转型的两个重要支柱。电动汽车的快速发展给电力系统运行带来了新的挑战，电力消耗也随之增加。电动汽车不协调的充电模式对配电网运营带来新的挑战。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种停车场电动汽车充电管理方法、装置、存储介质及计算设备，以最小化与停车场规则相关的惩罚因子为目标，构建电动汽车充电管理模型，实现了在所知道的唯一信息是电动汽车连接到停车场时的soc及其电池的最大容量的情况下，得到电动汽车充电管理方案。
5.为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
6.本发明提供一种停车场电动汽车充电管理方法，包括：
7.以最小化与停车场规则相关的惩罚因子为目标，构建电动汽车充电管理模型；
8.确定所述电动汽车充电管理模型需满足的约束条件；
9.对所述电动汽车充电管理模型在满足所述约束条件的情况下进行求解，得到电动汽车充电功率、充电状态及与停车场的连接状态。
10.进一步的，所述以最小化与停车场规则相关的惩罚因子为目标，构建电动汽车充电管理模型，包括：
11.将电动汽车充电管理模型建模为一个混合整数线性优化问题，目标函数如下：
[0012][0013]
其中，f
(t)
为目标函数，n
ev
为电动汽车数量，pf
mcp(ev,t)
为t时段电动汽车ev最小充电功率的惩罚因子，pw
mcp(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最小充电功率，pf
socl1(ev,t)
为t时段电动汽车ev处于soc等级1对应的惩罚因子，pf
socl2(ev,t)
为t时段电动汽车ev处于soc等级2对应的惩罚因子，pf
socl3(ev,t)
为t时段电动汽车ev处于soc等级3对应的惩罚因子，pw
socl1(ev,t)
为t时段普通用户电动汽车ev处于soc等级1的充电功率，pw
socl2(ev,t)
为t时段普通用户电动汽车ev处于soc等级2的充电功率，pw
socl3(ev,t)
为t时段普通用户电动汽车ev处于soc等级3的充电功率，pw
vl1(ev,t)
为t时段vip用户电动汽车ev处于soc等级1的充电功率，pw
vl2(ev,t)
为t时段vip用户电动汽车ev处于soc等级2的充电功率，pw
vl3(ev,t)
为t时段vip用户电动汽车ev处于soc等级3的充电功率，pf
varp(ev,t)
为t时段电动汽车ev功率电荷变化的惩罚因子，pw
varp(ev,t)
为t时段电动汽车ev的充电功率变化，pf
minsoc(t)
为t时段电动汽车ev的soc最低水平惩罚因子，pw
minsoc(t)
为t时段电动汽车ev的soc最低水平惩罚因子对应的充电功率，pw
p parking(t)
为t时段惩罚因子的功耗定位点，pf
p parking(t)
为t时段停车消耗功率设定值的惩罚因子；
[0014]
所述电动汽车充电管理模型的公平指数如下：
[0015][0016]
其中，f-index为公平指数，为电动汽车在出发时的soc，t
last
是电动汽车的出发时间。
[0017]
进一步的，确定所述电动汽车充电管理模型需满足的约束条件，包括：
[0018]
a、停车场约束：
[0019][0020]
其中，p
maxcs(cs,t)
为t时段充电站cs的最大功率，η
cs(cs)
为充电站cs的充电效率，p
maxpark(t)
为t时段停车场的最大耗电量，n
cs
为充电站数量；
[0021]
b、充电站约束：
[0022][0023]
其中，p
ch(ev,t)
为t时段电动汽车ev的充电功率，x
place(ev,cs,t)
为t时段电动汽车ev与充电站cs连接的二进制参数，为0-1变量，t为研究的总时段数；
[0024]
c、电动汽车约束：
[0025]
[0026][0027][0028]
其中，p
maxch(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最大充电功率，x
ch(ev,t)
为t时段电动汽车ev充电状态的二进制变量，为0-1变量，p
minch(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最小充电功率，soc
(ev,t)
为t时段电动汽车ev的电荷状态，e
max(ev)
为电动汽车ev的最大能量容量，tf为时间因子；
[0029][0030][0031]
其中，e
(ev,t-1)
为t-1时段电动汽车ev储存的能量，e
(ev,t)
为t时段电动汽车ev储存的能量；
[0032]
d、停车规则约束，包括：
[0033]
d1、最小功率充电惩罚，
[0034][0035][0036]
其中，p
mcp(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最小充电功率，p
minmcp(ev,t)
为t时段由用户定义的电动汽车ev的最小充电功率；
[0037]
d2、电荷等级惩罚，
[0038][0039]
其中，p
socl1(ev,t)
为t时段处于soc等级1的普通用户电动汽车ev的电量，p
socl2(ev,t)
为t时段处于soc等级2的普通用户电动汽车ev的电量，p
socl3(ev,t)
为t时段处于soc等级3的普通用户电动汽车ev的电量，p
socl1max(ev,t)
为t时段处于soc等级1的电动汽车ev的最大电量值，p
vipl1(ev,t)
为t时段处于soc等级1的vip用户电动汽车ev的电量，p
vipl2(ev,t)
为t时段处于soc等级2的vip用户电动汽车ev的电量，p
vipl3(ev,t)
为t时段处于soc等级3的vip用户电动汽车ev的电量，t
period
为充电持续的时间段；
[0040]
d3、功率电荷最大变化，
[0041][0042]
其中，p
ch(ev,t-1)
为t-1时段电动汽车ev的充电功率，δp
ch(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最大功率电荷变化；
[0043]
d4、最小惩罚因子约束，
[0044][0045]
其中，pf
minsoc(ev,t)
为t时段电动汽车ev的soc最低水平惩罚因子；
[0046]
d5、电力消耗量约束，
[0047][0048]
其中，pf
p parking(t)
为t时段停车消耗功率设定值的惩罚因子，p
parkingset(t)
为t时段停车消耗功率设定值。
[0049]
进一步的，对所述电动汽车充电管理模型在满足所述约束条件的情况下进行求解，包括：
[0050]
采用matlab对所述电动汽车充电管理模型进行求解，且在求解过程中，需满足所述约束条件，得到各普通用户和vip用户的电动汽车充电功率、充电状态以及与充电站的连接状态，对电动汽车进行充电管理。
[0051]
进一步的，所述求解过程中，t＝1min。
[0052]
本发明第二方面提供一种停车场电动汽车充电管理装置，用于实现前述的停车场电动汽车充电管理方法，所述装置包括：
[0053]
建模模块，用于以最小化与停车场规则相关的惩罚因子为目标，构建电动汽车充电管理模型；
[0054]
约束模块，用于确定所述电动汽车充电管理模型需满足的约束条件；
[0055]
计算模块，用于对所述电动汽车充电管理模型在满足所述约束条件的情况下进行求解，得到电动汽车充电功率、充电状态及与停车场的连接状态。
[0056]
本发明第三方面提供一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据前述的方法中的任一方法。
[0057]
本发明第四方面提供一种计算设备，包括，
[0058]
一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据前述的方法中的任一方法的指令。
[0059]
本发明所达到的有益效果为：
[0060]
1)本发明提供一种停车场电动汽车充电管理方法，停车能源管理系统不需要关于电动汽车出行需求(或充电状态-soc需求)的信息。在本方法中，停车能源管理系统所知道的唯一信息是电动汽车连接到停车场时的soc及其电池的最大容量，基于此，得到电动汽车充电管理方案。与现有的方法相比，更具有通用性，易于在不同要求和特性的停车场中复制。
[0061]
2)本发明提出了电动汽车管理的公平性评价指标，该指标的主要目的是衡量在存在功率容量限制且电动汽车不可能在同一水平充电时，电动汽车充电过程的公平性。该方法还可以处理停车场有限的可用电力容量。
[0062]
3)本发明基于混合整数线性规划优化问题(mip)，遵循公平策略，试图对soc较低
的电动汽车充电。然后，根据soc将电动汽车分为3个等级。最后，应用以千瓦为单位的最低功率收费，以确保大多数电动汽车至少应该在这个功率下充电。
附图说明
[0063]
图1为本发明提供的一种停车场电动汽车充电管理方法流程图；
[0064]
图2为本发明实施例中给出的电动汽车到达信息，包括电动汽车数量和soc需求。
具体实施方式
[0065]
下面对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0066]
本发明提供一种停车场电动汽车充电管理方法，参见图1，包括：
[0067]
以最小化与停车场规则相关的惩罚因子为目标，构建电动汽车充电管理模型；
[0068]
确定电动汽车充电管理模型需满足的约束条件；
[0069]
对所构建的电动汽车充电管理模型在满足上述约束条件的情况下进行求解，得到电动汽车充电功率、充电状态及与停车场的连接状态。
[0070]
本发明的一个实施例中，以最小化与停车场规则相关的惩罚因子为目标，构建电动汽车充电管理模型，包括：
[0071]
将电动汽车充电管理建模为一个混合整数线性优化问题，其目标函数如下：
[0072][0073]
其中，f
(t)
为目标函数，对于每个时段t，旨在最小化与停车场规则相关的惩罚因子，n
ev
为电动汽车数量，pf
mcp(ev,t)
为t时段电动汽车ev最小充电功率的惩罚因子，pw
mcp(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最小充电功率，pf
socl1(ev,t)
为t时段电动汽车ev处于soc等级1对应的惩罚因子，pf
socl2(ev,t)
为t时段电动汽车ev处于soc等级2对应的惩罚因子，pf
socl3(ev,t)
为t时段电动汽车ev处于soc等级3对应的惩罚因子，pw
socl1(ev,t)
为t时段普通用户电动汽车ev处于soc等级1的充电功率，pw
socl2(ev,t)
为t时段普通用户电动汽车ev处于soc等级2的充电功率，pw
socl3(ev,t)
为t时段普通用户电动汽车ev处于soc等级3的充电功率，pw
vl1(ev,t)
为t时段vip用户电动汽车ev处于soc等级1的充电功率，pw
vl2(ev,t)
为t时段vip用户电动汽车ev处于soc等级2的充电功率，pw
vl3(ev,t)
为t时段vip用户电动汽车ev处于soc等级3的充电功率，pf
varp(ev,t)
为t时段电动汽车ev功率电荷变化的惩罚因子，pw
varp(ev,t)
为t时段电动汽车ev的充电功率变化，pf
minsoc(t)
为t时段电动汽车ev的soc最低水平惩罚因子，pw
minsoc(t)
为t时段电动汽车ev的soc最低水平惩罚因子对应的充电功率，pw
p parking(t)
为t时段惩罚因子的功耗定位点，pf
p parking(t)
为t时段停车消耗功率设定值的惩罚因子。
[0074]
需要说明的是，soc等级根据情况进行设定。
[0075]
定义公平指数如下：
[0076][0077]
其中，f-index为电动汽车充电管理模型的公平指数，可以通过电动汽车在出发时t
last
的soc的平均值来衡量，t
last
是电动汽车的出发时间。
[0078]
考虑到停车能源管理系统不具备电动汽车所需的soc信息，在理想情况下，所有电动汽车的soc均为100％，f-index为1。为了避免低能源需求的电动汽车的影响，只考虑公平水平较低(50％)的电动汽车。为了更加重视低荷电状态的电动汽车，第二项仅考虑10％的低荷电状态电动汽车。这意味着，f-index是soc较低的电动汽车从停车场出发时的soc的二次函数(百分比)。
[0079]
s2、构建电动汽车充电管理模型的约束条件，约束条件包括停车场约束、充电站约束、电动汽车约束、停车规则约束，具体如下：
[0080]
a、停车场约束：
[0081][0082]
式中，p
maxcs(cs,t)
为t时段充电站cs的最大功率，包括技术限制和上级管理层施加的限制，η
cs(cs)
为充电站cs的充电效率，p
maxpark(t)
为t时段停车场的最大耗电量，n
cs
为充电站数量。
[0083]
b、充电站约束：
[0084][0085]
式中，p
ch(ev,t)
为t时段电动汽车ev的充电功率，x
place(ev,cs,t)
为t时段电动汽车ev与充电站cs连接的二进制参数，即0-1变量，n
ev
为电动汽车数量，t为研究的总时段数。
[0086]
c、电动汽车约束：
[0087][0088]
式中，p
maxch(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最大充电功率，x
ch(ev,t)
为t时段电动汽车ev充电状态的二进制变量，即0-1变量，p
minch(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最小充电功率，soc
(ev,t)
为t时段电动汽车ev的电荷状态，e
max(ev)
为电动汽车ev的最大能量容量，tf为时间因子。
[0089][0090]
式中，e
(ev,t-1)
为t-1时段电动汽车ev储存的能量，e
(ev,t)
为t时段电动汽车ev储存的能量。
[0091]
d、停车规则约束，包括：
[0092]
d1、最小功率充电惩罚，
[0093][0094][0095]
式中，p
mcp(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最小充电功率，p
minmcp(ev,t)
为t时段由用户定义的电动汽车ev的最小充电功率。
[0096]
d2、电荷等级惩罚阶段
[0097][0098][0099][0100][0101]
式中，p
socl1(ev,t)
为t时段处于soc等级1的普通用户电动汽车ev的电量，p
socl2(ev,t)
为t时段处于soc等级2的普通用户电动汽车ev的电量，p
socl3(ev,t)
为t时段处于soc等级3的普通用户电动汽车ev的电量，p
socl1max(ev,t)
为t时段处于soc等级1的电动汽车ev的最大电量值，p
vipl1(ev,t)
为t时段处于soc等级1的vip用户电动汽车ev的电量，p
vipl2(ev,t)
为t时段处于soc等级2的vip用户电动汽车ev的电量，p
vipl3(ev,t)
为t时段处于soc等级3的vip用户电动汽车ev的电量，t
period
为充电持续的时间段；
[0102]
d3、功率电荷最大变化：
[0103][0104]
式中，p
ch(ev,t-1)
为t-1时段电动汽车ev的充电功率，δp
ch(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最大功率电荷变化。
[0105]
d4、最小soc-pf
minsoc(ev,t)
：
[0106][0107]
式中，pf
minsoc(ev,t)
为t时段电动汽车ev的soc最低水平惩罚因子。
[0108]
d5、在停车场遵循一个确定的电力消耗量：
[0109][0110]
式中，pf
p parking(t)
为t时段停车消耗功率设定值的惩罚因子，p
parkingset(t)
为t时段停车消耗功率设定值。
[0111]
s3、采用matlab对上述电动汽车充电管理模型进行求解，且在求解过程中，需满足
上述约束条件，最终得到各普通用户和vip用户的电动汽车充电功率、充电状态以及与充电站的连接状态，对电动汽车进行充电管理。
[0112]
本发明的一个实施例中，采用上述方法进行测试，具体场景为：考虑到一个有100个车位的住宅停车场可以满足100辆电动汽车的需求。模拟时间为1天，每1min执行一次优化(，即t＝1min，t为1440)。模拟环境是一个位于居民区的公园，大多数电动汽车都在夜间停放。因此，模拟在下午4点开始，以便对夜间时段进行评估。如表1为电动汽车的信息，
[0113]
表1电动汽车信息
[0114][0115][0116]
表2停车场规则及特点
[0117][0118]
电动汽车的行为在上述时间间隔内随机分布，到达时的soc在5％至50％之间变化。每辆电动汽车的到达时间和荷电状态如图2所示。
[0119]
关于停车场规则和处罚因素，主要假设如表2所示。惩罚因素的定义仅基于soc水平，而不是电动汽车的特性。在本实施例中，vip惩罚因素被添加到其他惩罚中，长时间惩罚权重乘以其他惩罚。如表2所示，当电动汽车soc处于同一阶位(l1、l2或l3)或更高阶位时，
vip权重足以优先充电。这意味着：l2vip电动汽车优先于l1“正常”电动汽车；l3 vip电动汽车优先于l2“正常”电动汽车；与l1“正常”电动汽车相比，l3 vip电动汽车没有优先级。
[0120]
当电动汽车有长期停车合同时(本实施例研究中只有3辆电动汽车)，惩罚权重乘以10％，显著降低了其在调度过程中的重要性。
[0121]
对于停车场的约束条件，假设为中压(mv)用户，安装功率为250kw(无功功率可以忽略不计)。根据电价计划，中频用户应为所消耗的能源和可用电力付费。如果非高峰时段发生在工作日的00:00至7:00之间，则考虑按每小时三小时收费。
[0122]
通过matlab求解计算结果表明，本发明方法是适当和合理的。与先入先得方法相比，基于公平指数优化的解决方案具有明显的优势。提议的公平指数从0.2左右增加到0.7。换句话说，不同电动汽车的充电状态之间的差异从95％变化，其中一些电动汽车完全满足(100％的soc)，而其他电动汽车的soc非常低，在最坏的情况下，只有5％的soc。当使用所提出的方法时，具有最小soc的汽车具有大约70％的soc。
[0123]
这一能量足以满足大多数普通用户的日常使用(约40公里)。如预期的那样，如果考虑特权契约，公平指数下降了0.68左右。在任何情况下，这个值都比先入先得策略获得的值高得多。另一个重要的成就是更好地利用停车场的安装电源。采用该策略，总功率在大多数情况下接近最大值。这意味着投资具有快速回报。对此的解释可能是电动汽车到达和离开的频率。同样重要的是要注意，所提出的方法是横向的，适用于任何国家、安装功率、充电站类型和车辆。案例研究考虑了典型值，但在初始参数的定义中可以调整权力容量、公平水平和合同类型。
[0124]
基于相同的发明构思，本发明还提供一种停车场电动汽车充电管理装置，用于实现上述的停车场电动汽车充电管理方法，该装置包括：
[0125]
建模模块，用于以最小化与停车场规则相关的惩罚因子为目标，构建电动汽车充电管理模型；
[0126]
约束模块，用于确定所述电动汽车充电管理模型需满足的约束条件；
[0127]
计算模块，用于对所述电动汽车充电管理模型在满足所述约束条件的情况下进行求解，得到电动汽车充电功率、充电状态及与停车场的连接状态。
[0128]
值得指出的是，该装置实施例是与上述方法实施例对应的，上述方法实施例的实现方式均适用于该装置实施例中，并能达到相同或相似的技术效果，故不在此赘述。
[0129]
本发明第三方面提供一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据前述的停车场电动汽车充电管理方法。
[0130]
本发明第四方面提供一种计算设备，包括，
[0131]
一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据前述的停车场电动汽车充电管理方法的指令。
[0132]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术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，本技术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。
[0133]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、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。
[0134]
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。
[0135]
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。
[0136]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

技术特征：
1.一种停车场电动汽车充电管理方法，其特征在于，包括：以最小化与停车场规则相关的惩罚因子为目标，构建电动汽车充电管理模型；确定所述电动汽车充电管理模型需满足的约束条件；对所述电动汽车充电管理模型在满足所述约束条件的情况下进行求解，得到电动汽车充电功率、充电状态及与停车场的连接状态。2.根据权利要求1所述的一种停车场电动汽车充电管理方法，其特征在于，所述以最小化与停车场规则相关的惩罚因子为目标，构建电动汽车充电管理模型，包括：将电动汽车充电管理模型建模为一个混合整数线性优化问题，目标函数如下：其中，f
(t)
为目标函数，n
ev
为电动汽车数量，pf
mcp(ev,t)
为t时段电动汽车ev最小充电功率的惩罚因子，pw
mcp(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最小充电功率，pf
socl1(ev,t)
为t时段电动汽车ev处于soc等级1对应的惩罚因子，pf
socl2(ev,t)
为t时段电动汽车ev处于soc等级2对应的惩罚因子，pf
socl3(ev,t)
为t时段电动汽车ev处于soc等级3对应的惩罚因子，pw
socl1(ev,t)
为t时段普通用户电动汽车ev处于soc等级1的充电功率，pw
socl2(ev,t)
为t时段普通用户电动汽车ev处于soc等级2的充电功率，pw
socl3(ev,t)
为t时段普通用户电动汽车ev处于soc等级3的充电功率，pw
vl1(ev,t)
为t时段vip用户电动汽车ev处于soc等级1的充电功率，pw
vl2(ev,t)
为t时段vip用户电动汽车ev处于soc等级2的充电功率，pw
vl3(ev,t)
为t时段vip用户电动汽车ev处于soc等级3的充电功率，pf
varp(ev,t)
为t时段电动汽车ev功率电荷变化的惩罚因子，pw
varp(ev,t)
为t时段电动汽车ev的充电功率变化，pf
minsoc(t)
为t时段电动汽车ev的soc最低水平惩罚因子，pw
minsoc(t)
为t时段电动汽车ev的soc最低水平惩罚因子对应的充电功率，pw
p parking(t)
为t时段惩罚因子的功耗定位点，pf
p parking(t)
为t时段停车消耗功率设定值的惩罚因子；所述电动汽车充电管理模型的公平指数如下：其中，f-index为公平指数，为电动汽车在出发时的soc，t
last
是电动汽车的出发时间。3.根据权利要求2所述的一种停车场电动汽车充电管理方法，其特征在于，确定所述电动汽车充电管理模型需满足的约束条件，包括：a、停车场约束：其中，p
maxcs(cs,t)
为t时段充电站cs的最大功率，η
cs(cs)
为充电站cs的充电效率，p
maxpark(t)
为t时段停车场的最大耗电量，n
cs
为充电站数量；
b、充电站约束：b、充电站约束：其中，p
ch(ev,t)
为t时段电动汽车ev的充电功率，x
place(ev,cs,t)
为t时段电动汽车ev与充电站cs连接的二进制参数，为0-1变量，t为研究的总时段数；c、电动汽车约束：其中，p
maxch(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最大充电功率，x
ch(ev,t)
为t时段电动汽车ev充电状态的二进制变量，为0-1变量，p
minch(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最小充电功率，soc
(ev,t)
为t时段电动汽车ev的电荷状态，e
max(ev)
为电动汽车ev的最大能量容量，tf为时间因子；其中，e
(ev,t-1)
为t-1时段电动汽车ev储存的能量，e
(ev,t)
为t时段电动汽车ev储存的能量；d、停车规则约束，包括：d1、最小功率充电惩罚，d1、最小功率充电惩罚，其中，p
mcp(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最小充电功率，p
minmcp(ev,t)
为t时段由用户定义的电动汽车ev的最小充电功率；d2、电荷等级惩罚，其中，p
socl1(ev,t)
为t时段处于soc等级1的普通用户电动汽车ev的电量，p
socl2(ev,t)
为t时段处于soc等级2的普通用户电动汽车ev的电量，p
socl3(ev,t)
为t时段处于soc等级3的普通用户电动汽车ev的电量，p
socl1max(ev,t)
为t时段处于soc等级1的电动汽车ev的最大电量值，p
vipl1(ev,t)
为t时段处于soc等级1的vip用户电动汽车ev的电量，p
vipl2(ev,t)
为t时段处于soc
等级2的vip用户电动汽车ev的电量，p
vipl3(ev,t)
为t时段处于soc等级3的vip用户电动汽车ev的电量，t
period
为充电持续的时间段；d3、功率电荷最大变化，其中，p
ch(ev,t-1)
为t-1时段电动汽车ev的充电功率，δp
ch(ev,t)
为t时段电动汽车ev的最大功率电荷变化；d4、最小惩罚因子约束，其中，pf
minsoc(ev,t)
为t时段电动汽车ev的soc最低水平惩罚因子；d5、电力消耗量约束，其中，pf
p parking(t)
为t时段停车消耗功率设定值的惩罚因子，p
parkingset(t)
为t时段停车消耗功率设定值。4.根据权利要求3所述的一种停车场电动汽车充电管理方法，其特征在于，对所述电动汽车充电管理模型在满足所述约束条件的情况下进行求解，包括：采用matlab对所述电动汽车充电管理模型进行求解，且在求解过程中，需满足所述约束条件，得到各普通用户和vip用户的电动汽车充电功率、充电状态以及与充电站的连接状态，对电动汽车进行充电管理。5.根据权利要求4所述的一种停车场电动汽车充电管理方法，其特征在于，所述求解过程中，t＝1min。6.一种停车场电动汽车充电管理装置，其特征在于，用于实现权利要求1至5任意一项所述的停车场电动汽车充电管理方法，所述装置包括：建模模块，用于以最小化与停车场规则相关的惩罚因子为目标，构建电动汽车充电管理模型；约束模块，用于确定所述电动汽车充电管理模型需满足的约束条件；计算模块，用于对所述电动汽车充电管理模型在满足所述约束条件的情况下进行求解，得到电动汽车充电功率、充电状态及与停车场的连接状态。7.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1至5所述的方法中的任一方法。8.一种计算设备，其特征在于，包括，一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1至5所述的方法中的任一方法的指令。

技术总结
本发明公开了一种停车场电动汽车充电管理方法、装置、存储介质及计算设备，该方法将电动汽车充电管理建模为一个混合整数线性优化问题，以最小化与停车场规则相关的惩罚因子为目标，构建该模型的目标函数，并确定该电动汽车充电管理模型需满足的约束条件，包括停车场约束、充电站约束、电动汽车约束和停车规则约束。最后，采用MATLAB中对模型进行求解，求解器保证了解的唯一性，将混合整数线性优化问题建模为一个离散问题，从而得到电动汽车充电管理方案。方案。方案。


技术研发人员：谢文强 刘瑞煌 陈骏 吴宁 张宸宇 蔡志俊
受保护的技术使用者：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
技术研发日：2023.05.10
技术公布日：2023/8/9