基于遗传编程与容量护栏层的汽车充电调度方法及系统

本发明涉及充电调度的，尤其是涉及一种基于遗传编程与容量护栏层的汽车充电调度方法及系统。

背景技术：

1、随着电动汽车保有量快速增长，居民区夜间集中充电负荷对低压配电网和配电变压器形成新的容量压力。大量老旧居民区的配电变压器、低压电缆和停车位配套线路主要按照传统居民负荷配置，未预留规模化电动汽车交流充电容量。

2、在典型晚高峰时段，居民基础负荷和电动汽车充电负荷可能同时出现高值。若采用无控制充电方式，电动汽车负荷将直接叠加到居民基础负荷之上，可能导致配电变压器负载率过高、热点温度升高、绝缘老化加快，并可能在馈线末端形成电压裕度不足。

3、现有电动汽车充电调度方法主要包括数学优化方法、启发式优先级规则方法和数据驱动控制方法。数学优化方法在模型完整、预测准确时可以获得较优结果，但在老旧居民区中常面临负荷预测、用户行为、馈线参数和相位分配资料不完整的问题。启发式优先级规则透明可解释，但在容量稀缺时难以兼顾平均等待时间和用户间公平性。数据驱动控制方法具有适应性，但若缺少可审计执行层，难以满足保护邻近应用中的解释性要求。

4、遗传编程能够进化出符号化优先级规则，便于将车辆状态变量映射为可审计的充电优先级分数。然而，单独依赖学习得到的优先级规则并不能保证变压器安全运行。特别是在居民基础负荷快速变化、车辆接入数量波动、车辆最大充电功率不同以及调度指令需要平滑下发的条件下，仍需要确定性的安全执行层将优先级序列转换为满足容量约束的功率指令。

5、此外，变压器容量约束并不等同于热安全和电压安全。iec60076-7热模型表明，负载轨迹和环境温度会影响热点温度和绝缘老化速率；低压馈线节点电压还受馈线长度、线路阻抗、相位不平衡和充电桩位置影响。

6、专利申请cn120634174a公开了一种老旧社区电动车有序充电调度方法及系统，该方法包括：获取充电站内电动车的充电需求数据，根据充电需求数据计算和划分充电优先级，并构建充电预测模型；采集线缆温度数据并判断是否有过热风险，若存在过热风险则暂停充电；若不存在过热风险，则根据充电预测模型计算充电站预计总充电功率，并根据充电站预计总充电功率得到充电站所在电网的变压器负载率；根据用户优先等级和充电站电网变压器负载率，进行充电决策。但依赖线缆温度与变压器负载率在线规则进行粗粒度的阶段切断或功率削减，缺乏基于数据驱动与物理约束解耦的自适应可解释排序机制，且无法在在线调度中实现平滑闭环控制及离线评估变压器长期热老化与末端电压越限风险。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种通过遗传编程规则树实现车辆充电优先级的自适应可解释排序，结合容量护栏层确定性限制充电功率并下发闭环控制，同时利用离线热与电压诊断防范变压器过热老化及末端电压越限风险的基于遗传编程与容量护栏层的汽车充电调度方法及系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

3、一种基于遗传编程与容量护栏层的汽车充电调度方法，包括以下步骤：

4、获取接入居民区充电桩的车辆侧状态变量、居民基础负荷、配电变压器参数以及预设的安全控制参数；

5、将所述车辆侧状态变量输入事先训练获得的遗传编程优先级规则树，输出各接入车辆的优先级分数，并根据所述优先级分数对接入车辆进行排序获得优先级序列；

6、由容量护栏层根据所述配电变压器参数与所述预设的安全控制参数计算配电变压器安全有功功率限值与当前调度时段的有功功率预算，并结合所述优先级序列，将各接入车辆的优先级序列转换为各调度时段的充电功率指令；其中，所述容量护栏层为独立于所述遗传编程优先级规则树的确定性安全执行单元，所述优先级分数仅用于排序，各接入车辆的最终充电功率由所述容量护栏层在所述有功功率预算内确定；

7、将所述各调度时段的充电功率指令下发至各接入车辆对应的充电桩执行，完成对电动汽车的充电调度控制。

8、进一步地，所述车辆侧状态变量包括连接持续时长、当前电池电量、荷电状态、平均已获充电功率、最大交流充电功率以及车辆到达时的荷电状态。

9、进一步地，由容量护栏层根据所述配电变压器参数计算配电变压器安全有功功率限值与所述有功功率预算的过程为：

10、将所述配电变压器参数中的变压器额定容量，与所述预设的安全控制参数中的静态降额系数、安全负载率系数及一次预留裕度系数相乘，得到配电变压器安全有功功率限值；

11、计算所述配电变压器安全有功功率限值与当前时刻居民基础负荷的差值，若所述差值大于零，则将所述差值确定为当前调度时段用于电动汽车充电的有功功率预算；若所述差值小于或等于零，则所述有功功率预算为零。

12、进一步地，所述将各接入车辆的优先级序列转换为各调度时段的充电功率指令的步骤中，还包括秩共享分配步骤：

13、根据当前接入车辆总数与各车辆在所述优先级序列中的排名计算各车辆的排名权重，其中最高优先级排名对应权重最大；

14、对各车辆的排名权重进行归一化处理得到归一化预算权重；

15、计算各车辆的所述归一化预算权重与所述有功功率预算的乘积，并取所述乘积与车辆或充电桩允许的最大交流充电功率两者中的较小值，作为对应车辆的初步分配功率。

16、进一步地，所述将各接入车辆的优先级序列转换为各调度时段的充电功率指令的步骤中，还包括涓流处理步骤：

17、判断接入车辆的荷电状态是否达到预设涓流阈值；

18、当接入车辆的荷电状态达到所述预设涓流阈值时，将该车辆的充电功率指令切换为预设涓流功率。

19、进一步地，所述将各接入车辆的优先级序列转换为各调度时段的充电功率指令的步骤中，还包括预留缓冲区修剪与回填步骤：

20、将所述预设的安全控制参数中的二次预留裕度系数与所述配电变压器安全有功功率限值相乘得到预留缓冲区阈值；

21、当居民基础负荷与各接入车辆当前分配功率之和超过所述预留缓冲区阈值时，按优先级由低到高对非涓流状态车辆的分配功率进行降低；

22、计算所述有功功率预算与各接入车辆当前分配功率之和的差值得到剩余可用容量，当所述剩余可用容量大于零时，按优先级由高到低将所述剩余可用容量分配给尚未达到最大交流充电功率的车辆。

23、进一步地，所述将各接入车辆的优先级序列转换为各调度时段的充电功率指令的步骤中，还包括硬截断、斜坡限制、平滑与可行投影步骤：

24、当各接入车辆当前分配功率之和超过所述有功功率预算时，将所述有功功率预算除以各接入车辆当前分配功率之和得到硬截断比例，并按所述硬截断比例等比例削减当前分配功率大于零的车辆的充电功率；

25、限制各接入车辆在相邻调度时段的分配功率变化量不超过设定的单步变化上限；

26、采用三步滑动平均计算车辆分配功率的平均值得到平滑功率；

27、当各接入车辆平滑功率之和不超过所述有功功率预算时，将各接入车辆的平滑功率作为各调度时段的充电功率指令；当各接入车辆平滑功率之和超过所述有功功率预算且总功率大于零时，按照所述有功功率预算与平滑功率之和的比值缩放各接入车辆的平滑功率，得到最终的各调度时段的充电功率指令。

28、进一步地，所述完成对电动汽车的充电调度控制步骤后，还包括：

29、根据所述居民基础负荷与下发的所述各调度时段的充电功率指令合成变压器总有功负载轨迹，并基于所述变压器总有功负载轨迹离线执行配电变压器热诊断与馈线节点电压筛查，以评估所述各调度时段的充电功率指令下发执行后的安全可行性。

30、进一步地，所述基于所述变压器总有功负载轨迹离线执行配电变压器热诊断与馈线节点电压筛查，具体包括：

31、将所述变压器总有功负载轨迹除以功率因数、变压器额定容量与静态降额系数的乘积，计算负载系数；

32、基于负载系数计算稳态顶层油温升，并结合环境温度、油时间常数和调度时间步长更新计算当前顶层油温；

33、根据顶层油温、额定热点温升、负载系数及绕组指数计算热点温度；

34、根据热点温度计算瞬时老化加速因子，并在评价周期内对瞬时老化加速因子进行时段平均得到等效老化因子；

35、基于三相前推回代潮流计算方法，利用电压灵敏度矩阵与电动汽车充电功率向量相乘计算相电压变化量；

36、计算各时段各节点各相的电压，并减去低压节点相电压下限阈值得到电压裕度；

37、统计所述电压裕度小于零的时段，获取最低节点相电压与越限时间步统计结果。

38、一种基于遗传编程与容量护栏层的汽车充电调度系统，包括：

39、状态采集模块，用于采集接入居民区充电桩车辆的特征向量、监测居民基础负荷以及读取配电变压器参数与预设的安全控制参数；

40、遗传编程优先级决策模块，用于接收所述状态采集模块输出的特征向量，将其输入事先训练获得的符号表达式计算优先级分数，生成降序排列的优先级序列；

41、容量护栏层执行模块，用于接收所述遗传编程优先级决策模块输出的优先级序列，根据所述配电变压器参数与预设的安全控制参数，通过多阶段安全分配执行容量约束保障与指令平滑后处理，生成各调度时段的充电功率指令；

42、指令下发模块，用于通过充电桩通信接口将所述充电指令下发至各接入车辆对应的充电桩执行，并进行执行日志记录；

43、热诊断模块，用于根据所述指令下发模块输出的变压器总有功负载轨迹，基于变压器热模型计算热点温度与评估等效老化，并将生成的热状态报告反馈至所述遗传编程优先级决策模块；

44、电压筛查模块，用于接收所述热诊断模块输出的充电指令，基于潮流计算方法的灵敏度矩阵进行电压越限检测，并与所述容量护栏层执行模块进行双向数据交互，完成部署可行性评估。

45、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

46、1.提升容量稀缺场景下的车辆排序自适应性与公平性：本发明通过获取车辆侧状态变量并输入事先训练获得的遗传编程优先级规则树，计算各接入车辆的优先级分数并生成优先级序列，实现了充电优先级的动态自适应排序。

47、2.降低变压器过载风险，实现智能排序与安全执行解耦：本发明通过容量护栏层根据变压器参数与预设安全控制参数计算安全有功功率限值与有功功率预算，并结合优先级序列转换为各调度时段的充电功率指令，将功率分配严格约束在变压器安全预算以内，降低了变压器过载运行风险。

48、3.保证调度控制闭环，提升指令下发平滑性与设备稳定性：本发明通过将容量护栏层生成的各调度时段充电功率指令下发至各接入车辆对应的充电桩执行，完成了电动汽车充电过程的平滑闭环控制。

49、4.划清在线与离线边界，防范变压器过热老化与电压越限风险：本发明通过在完成充电调度控制后，根据居民基础负荷与下发的各调度时段充电功率指令合成变压器总有功负载轨迹，并基于该轨迹离线执行配电变压器热诊断与馈线节点电压筛查，实现了对调度指令下发执行后安全可行性的系统评估。