【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于電力系統
，尤其涉及一種。
技術介紹
目前，電動汽車以確定成為未來汽車發展的一個方向，由于電動汽車的電能補充最終由電網提供；而現階段的研究表明，若不對電動汽車汽車的充電負荷進行控制，將對電力系統的安全穩定運行帶來影響:增加系統負荷峰谷差、劣化系統的負荷特性等，從而產生增加系統一次投資等不利影響。電動汽車的電能補充主要有兩種模式:插充和換電。由于換電模式的可較小充電設施的占地需求、降低用戶的購車成本和便于進行有序充電控制等，國家電網公司等確定了以“換電為主插充為輔集中充電統一配送”的運營方式。現階段的充電控制策略多是針對插充模式進行，而換電模式下的充電控制卻鮮有涉及。在采用換電模式進行電能補充時，將不可避免考慮電池的運營方式?，F階段研究人員構建了基于閉環供應鏈理論的電池租賃模式下的電池庫存管理技術，但缺乏由于電池充電對電力系統運行產生的影響，并且所構建的供應鏈模型也缺乏對用戶需求的考慮。由于需要同時兼顧用戶、運營方和電網三方面的利益，且三主體間存在相互違背的因素，因此需要通過構建多目標優化模型對集中性充電站的充電進行優化。目前求解多目標優化的方法主要有基于遺傳算法(GA)的NSGA-11、多目標差分進化等智能算法。
技術實現思路
針對上述技術背景中的提到的換電運營方式和閉環供應鏈庫存分析方法中存在的不足，本專利技術提供了一種。一種，其特征在于，所述方法具體包括以下步驟:步驟1:依據電池換電時刻的荷電狀態，對電池進行歸類處理；步驟2:根據閉環供應鏈理論，基于前向供應鏈，構建充電站與換電點的協調配合模型；基于反向供應鏈，構建換電點與用戶的協調配...
【技術保護點】
一種集中性充電站智能充電方法，其特征在于，所述方法具體包括以下步驟：步驟1：依據電池換電時刻的荷電狀態，對電池進行歸類處理；步驟2：根據閉環供應鏈理論，基于前向供應鏈，構建充電站與換電點的協調配合模型；基于反向供應鏈，構建換電點與用戶的協調配合模型；步驟3：采用約束多目標整數差分進化算法對充電站的電池接入充電進行優化。
【技術特征摘要】
1.一種集中性充電站智能充電方法，其特征在于，所述方法具體包括以下步驟: 步驟1:依據電池換電時刻的荷電狀態，對電池進行歸類處理； 步驟2:根據閉環供應鏈理論，基于前向供應鏈，構建充電站與換電點的協調配合模型；基于反向供應鏈，構建換電點與用戶的協調配合模型； 步驟3:采用約束多目標整數差分進化算法對充電站的電池接入充電進行優化。2.根據權利要求1所述的一種集中性充電站智能充電方法，其特征在于，所述步驟I中，對電池進行歸類處理的方法是: 步驟101:初始化外部信息；所述信息包含電動汽車用戶的換點時刻、對應的荷電狀態，電池容量Cr、電池由換電點配送至充電站的時間間隔AT、負荷的抽樣間隔Ah、充電機充電功率P。、充電效率Π。、充電優化時長T、充電站內充電調度步長At、充電機數量Nra和變電站目標日負荷PloraI ； 步驟102:根據不同荷電狀態的電池充電至預充值所需的時間不同，因此，電池分為Nk類:3.根據權利要求1所述的一種集中性充電站智能充電方法，其特征在于，所述步驟2中，基于前向供應鏈，構建充電站與換電點協調配合模型的過程中，換電點由集中性充電站獲取電池補充后，在調度時刻內滿足:4.根據權利要求1所述的一種集中性充電站智能充電方法，其特征在于，所述步驟2中，基于反向供應鏈，構建換電點與用戶的協調配合模型的過程為: 換電點將用戶換下的電池統一配送至集中性充電站進行充電，則有:5.根據權利要求1所述的一種集中性充電站智能充電方法，其特征在于，所述步驟3中，采用約束多目標整數差分進化算法對充電站的電池接入充電進行優化的具體步驟包括: 步驟301:初始化優化數量數N、種群規模Np、尋優變量的上界Ub、尋優變量的下界Lb、約束控制參數rf、縮放參數F上界Fm ax、縮放參數F下...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉文霞，趙天陽，徐曉波，楊勇，
申請(專利權)人：華北電力大學，
類型：發明
國別省市：
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