面向大规模电动汽车的智能车网互动控制系统及方法与流程

本发明涉及电动汽车与电网互动，具体涉及面向大规模电动汽车的智能车网互动控制系统及方法。

背景技术：

1、随着电动汽车保有量的快速增长，电动汽车接入电网的规模持续扩大，大规模电动汽车无序充电将对电网运行造成较大冲击，不仅加剧电网峰谷差，而且增加配电设备过载风险，影响电网运行的安全性与稳定性。与此同时，电动汽车作为一种分布式储能资源，借助v2g（vehicle-to-grid，车辆到电网）技术能够实现车辆与电网之间的双向能量交互，在满足用户出行需求的基础上，将车辆电池中的电能反向输送至电网，参与电网调峰、调频及需求响应，实现削峰填谷，进一步提升电网运行的经济性与可靠性。在通信层面，iso15118标准支持无缝认证、实时电价集成及反向充电功能，符合替代燃料基础设施法规（afir）的相关要求，为规模化车网互动提供了标准化通信基础。

2、然而，现有v2g控制策略主要采用集中式控制架构，集中控制器存在单点瓶颈问题，一旦发生故障将导致整个调度系统瘫痪；同时，集中式控制响应存在滞后现象，难以适应电网负荷的毫秒级动态变化；控制策略缺乏灵活性，无法结合不同用户的出行偏好及电池健康状态实施个性化调度；随着接入车辆规模不断扩大，集中控制器计算压力呈指数级增长，可扩展性较差。此外，在通信协议方面，符合iec 61851-1标准的基础交流充电协议缺乏即插即充（pnc）及双向电力传输（bpt）功能，难以满足高等级车网互动需求；现有技术与区块链等可信结算机制融合程度不足，导致充放电交易结算成本较高、透明度较低、信任机制不完善，因此，亟需一种能够支持大规模电动汽车接入、具备分布式决策能力、兼顾电网效益与用户满意度的智能车网互动控制方法及系统。

3、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供面向大规模电动汽车的智能车网互动控制系统及方法，以解决上述背景技术中的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：面向大规模电动汽车的智能车网互动控制方法，包括以下步骤：

3、构建软件定义充电网络架构，建立控制平面与数据平面，控制平面包括配电云主站和台区智能融合终端，数据平面包括v2g充电桩和电动汽车，实现控制平面与物理设备的解耦，并由控制平面向数据平面下发充放电调度策略及功率指令，由数据平面向控制平面反馈运行数据；

4、实时采集车辆状态数据、充电桩运行数据及电网负荷数据，采用optics密度聚类与eemd-clstm-gwo混合预测模型，对未来时刻的电网负荷需求及电动汽车充放电潜力进行预测，获得预测结果；

5、获取预测结果及实时采集的车辆状态数据，由v2g充电桩中的本地决策器基于多目标优化模型计算最优充放电功率指令，并生成对应的充放电控制策略；

6、依据充放电功率指令，控制双向功率变换模块执行充电操作或放电操作，同时基于iso 15118-20通信协议完成v2g充电桩与电动汽车之间的双向数据交互；

7、将充放电过程数据写入区块链网络，由部署于区块链网络中的智能合约记录充放电数据，依据实际充放电量自动计算补偿金额，并完成充放电交易结算。

8、混合预测模型包括optics密度聚类模型、eemd分解模型、clstm预测模型以及gwo优化模型，其中，optics密度聚类模型用于依据用户车辆运行特征对不同用车模式的用户群体进行聚类识别，eemd分解模型用于对非平稳电网负荷信号进行多尺度分解，clstm预测模型用于提取各分解分量对应的时序变化特征并完成负荷趋势预测，gwo优化模型用于对clstm预测模型的模型参数进行全局寻优。

9、v2g充电桩中的本地决策器采用分布式决策机制，各本地决策器基于对应电动汽车状态数据及预测结果独立计算充放电功率指令，分布式决策机制不依赖集中控制器完成单节点决策，当任一本地决策器发生异常时，其余本地决策器保持独立运行，并根据预设安全策略维持对应电动汽车的充放电控制。

10、双向功率变换模块处于放电工作状态时，根据电网频率偏差值调整车辆向电网输出的放电功率，使电动汽车参与电网一次调频，其中，一次调频的响应时间小于或等于100ms。

11、v2g授权智能合约依据电动汽车实际充放电量自动计算补偿金额，补偿金额根据放电电量、放电补偿单价、充电电量以及充电单价确定，计算关系如下：

12、

13、其中，表示放电电量，表示放电补偿单价，表示充电电量，表示充电单价。

14、v2g授权智能合约用于对充放电授权、充放电执行、放电量计算以及费用结算过程实施自动化管理，并将充放电交互过程中的调度指令、执行数据及结算数据存储于区块链分布式账本中，形成基于指令-执行-结算的全过程可信交互机制。

15、面向大规模电动汽车的智能车网互动控制系统，包括配电云主站、台区智能融合终端、车网互动规约转换装置、v2g充电桩以及区块链网络：

16、配电云主站，部署于电网调度中心，用于接收电网调度需求，对可调度容量进行分层聚合，并生成区域级v2g调度指令；

17、至少一个台区智能融合终端，部署于配电变压器对应的台区侧，与配电云主站通信连接，用于接收区域级v2g调度指令，对台区内充电桩运行数据进行汇聚，将区域级v2g调度指令分发至对应的v2g充电桩，并执行本地调度决策；

18、至少一个车网互动规约转换装置，连接于台区智能融合终端与v2g充电桩之间，用于实现不同通信协议之间的协议转换及通信适配；

19、至少一个v2g充电桩，与车网互动规约转换装置通信连接，v2g充电桩包括本地决策器、双向功率变换模块及通信模块，本地决策器内置多目标优化模型，用于依据实时运行数据计算充放电功率指令，双向功率变换模块依据充放电功率指令执行充电操作或放电操作，通信模块用于完成v2g充电桩与电动汽车及台区智能融合终端之间的数据交互；

20、区块链网络，与v2g充电桩及台区智能融合终端通信连接，区块链网络部署有v2g授权智能合约，用于记录充放电数据，并依据充放电数据执行充放电交易结算。

21、本地决策器内置多目标优化模型，多目标优化模型以电网侧运行成本、电池循环老化成本及用户满意度作为优化目标，目标函数表示为：

22、

23、其中，表示综合优化目标值；表示电网侧运行成本，用于表征充放电过程中购电成本与调峰、调频收益之间的净成本；表示电池循环老化成本，用于表征车辆电池因充放电产生的寿命损耗；表示用户满意度，用于表征车辆当前电池荷电状态满足用户出行需求的程度；、、分别表示电网运行成本、电池循环老化成本及用户满意度对应的权重系数，权重系数依据电网调度需求、电池类型及用户运行模式进行配置。

24、电池循环老化成本满足如下关系：

25、

26、其中，表示电池老化系数，电池老化系数依据电池荷电状态soc、充放电倍率c-rate及电池温度确定；表示充电功率或放电功率；表示充放电持续时间；

27、用户满意度满足如下关系：

28、

29、其中，表示用户设定的出行保障荷电状态阈值；表示车辆当前实际荷电状态；当时，用户满意度取值为1。

30、本地决策器采用模型预测控制算法或动态规划算法对多目标优化模型进行求解，根据预测结果、车辆状态数据及电网负荷数据生成充放电功率指令；当采用模型预测控制算法时，预测时域为15-30分钟，控制时域为5-15分钟；

31、通信模块支持iso15118-20通信协议栈，通信模块依据iso15118-20通信协议完成v2g充电桩与电动汽车之间的双向通信，支持车辆到电网v2g、车辆到家庭v2h及车辆到建筑v2b双向充电模式，通信过程包括tls1.3安全传输层加密、基于数字证书的即插即充认证及双向电力传输参数协商，使v2g充电桩依据充放电功率指令完成充电模式与放电模式切换。

32、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

33、本发明采用软件定义充电网络架构，将控制平面与物理设备相互解耦，使充电资源的调度决策逻辑与底层硬件相互分离，控制策略不再依赖具体设备结构即可完成优化及更新。配电云主站负责全局调度管理，台区智能融合终端承担边缘协调功能，v2g充电桩负责具体充放电执行，各层级之间形成分层协同控制体系。当接入车辆数量持续增加时，仅对控制平面的调度策略进行更新即可完成资源调配，无须调整底层设备结构，从而提高整个车网互动控制系统的灵活性及可扩展性，支持单个聚合商管理10万台以上电动汽车同时参与充放电调度，提高大规模电动汽车接入场景下的调度效率及资源管理能力。

34、本发明采用optics密度聚类、eemd、clstm及gwo组成的混合预测模型，形成覆盖用户行为识别、负荷信号处理、时序预测及模型优化的完整预测体系。optics密度聚类实现不同用车模式用户群体识别，为差异化调度提供用户画像；eemd完成非平稳电网负荷信号分解，提高复杂负荷数据处理能力；clstm分别提取各分解分量的时序变化特征，兼顾负荷短期波动及长期趋势预测；gwo进一步完成clstm超参数全局优化，提高模型预测精度。多种算法形成协同预测机制，使未来电网负荷需求、电动汽车充放电潜力及可再生能源发电功率预测更加准确，预测误差控制在8%以内，为后续优化调度提供可靠的数据支撑。

35、本发明采用分布式决策机制，将充放电决策权下放至每个v2g充电桩中的本地决策器，各本地决策器依据预测结果及车辆实时状态独立完成充放电功率计算，不再依赖集中控制器统一完成全部调度任务，有效消除集中式控制架构中的单点瓶颈问题。各本地决策器能够同步开展优化计算，使调度响应更加迅速，系统响应速度提升50%以上。当任一本地决策器发生故障时，其余本地决策器继续保持正常运行，故障节点自动进入安全模式，不影响整体调度功能，实现节点故障隔离及局部自治控制，进一步提升整个车网互动控制系统的运行稳定性、可靠性及连续服务能力。

36、本发明构建多目标优化模型，在充放电控制过程中同时考虑电网效益、电池寿命及用户体验三个优化目标。其中，利用cgrid项综合评价购电成本及调峰、调频收益，实现削峰填谷目标；利用cbattery项综合考虑电池荷电状态、充放电倍率及电池温度，降低频繁充放电对电池寿命造成的影响；利用ruser项保证车辆实际荷电状态满足用户出行保障需求，提高用户满意度。多个优化目标在统一模型内协同计算，使充放电功率能够兼顾电网运行需求、车辆运行状态及用户使用需求，实现电网、用户及车辆运营商三方利益协调统一，提高整个车网互动系统运行经济性。

37、本发明兼容iso 15118-20通信标准，在不改变现有接口形式的基础上建立车辆与v2g充电桩之间的双向通信机制，支持v2g、v2h及v2b三种双向充电用例，实现车辆、充电桩及电网调度系统之间安全、可控的双向电力流动。通信过程中采用tls 1.3安全传输层加密机制，结合基于数字证书的即插即充认证及双向电力传输参数协商，提高通信安全性及设备互联能力，使车辆能够快速完成身份认证及双向充放电控制。同时符合欧盟afir法规自2027年1月1日起对充电桩支持iso 15118-20标准的要求，提高系统标准兼容能力及国际应用适应能力。

38、本发明在区块链网络中部署v2g授权智能合约，实现充放电交易全过程自动管理。智能合约依据车辆实际充放电数据自动完成放电车辆筛选、补偿金额计算及交易结算，同时将调度指令、充放电执行过程及收益结算结果同步记录至区块链分布式账本，形成不可篡改的数据存证。整个充放电交易过程无需人工参与结算，提高收益计算效率，降低人工处理成本，使结算成本降低70%，同时依托区块链分布式账本实现交易数据公开透明、全程可追溯，构建覆盖指令-执行-结算的全流程信任机制，进一步提升用户信任度及交易可信性。

39、本发明围绕大规模电动汽车车网互动场景，融合软件定义充电网络、混合预测模型、分布式决策、多目标优化、iso 15118-20双向通信及区块链智能合约等多项关键技术，形成完整的规模化v2g资源智能管控体系。系统能够依据未来电网负荷变化及车辆运行状态动态调整充放电策略，提高电动汽车集群调度灵活性及资源利用效率，同时提升负荷预测准确性、充放电控制精度及系统整体经济性。整个技术方案适用于城市级电动汽车大规模接入场景，为规模化v2g资源参与电网调峰、调频及需求响应提供可靠支撑，具备良好的商业化推广价值和应用前景。