一种基于可调分级充电服务费的快充负荷充电引导方法

1.本发明涉及电动汽车快充技术领域，尤其是涉及一种基于可调分级充电服务费的快充负荷充电引导方法。


背景技术：

2.随着化石能源的重度消耗以及城市空气质量的加剧恶化，具有清洁、低碳性能的电动汽车得到全球各国的大力推广，发展电动汽车成为交通部门节能减排的关键途径，也成为推动我国产业结构转型的重要动力。然而大功率快充式充电桩的投入使用，尤其是特斯拉超级充电站等大功率快充设备的大量接入势必会改变典型配电网的负荷特性，对配电网的电压质量产生更大的冲击。因此，在科学准确预测区域内快充负荷时空分布的基础上，制定合理有效的充电服务费机制，引导电动汽车用户通过合理决策选择公共充电站进行充电，对于提升城市配电网的电能质量，延缓配电网的增容具有重要意义。
3.现有的研究中都是为了平衡区域充电、提升配电网电压质量、减小配电网峰谷差等作为优化目标，构建了不同的充电服务费机制，并且取得了一定的效果；然而以上研究通常仅选择1天内的个别时段进行仿真分析，对于可调充电服务费引起的 24小时的快充负荷时空分布、配电网电压分析以及参与方的经济性缺乏全局考量和研究。


技术实现要素：

4.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了一种基于可调分级充电服务费的快充负荷充电引导方法，该方法可有效引导用户改变充电位置，进而改变快充负荷时空分布，对改善配电网电压质量、减小用户充电成本具有重要意义。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
6.本发明提供了一种基于可调分级充电服务费的快充负荷充电引导方法，该方法包括以下步骤：
7.步骤s1、根据区域路网和配电网约束，建立基于出行链和蒙特卡洛方法的快充负荷预测模型，对用户出行时空轨迹变化以及快充需求进行预测；
8.步骤s2、基于目标函数为充电服务费、路途时间及路途耗电量综合成本最少的用户充电位置加权决策模型进行充电位置决策，统计各充电站快充负荷，将各充电站快充负荷归算到对应供电节点，进行时序潮流计算；
9.步骤s3、构建优化目标为区域内配电网节点电压偏差绝对值总和最小的区域分级充电服务费调整模型，对充电服务费进行优化调整；
10.步骤s4、基于调整后的充电服务费，采用所述用户充电位置加权决策模型，决策出最优的用户快充负荷充电位置。
11.优选地，所述步骤s1具体为：
12.步骤s11、构建区域路网模型r＝(d,l)，其中，d代表路网节点集合，l代表路网r所含路段集合，得到包含路网中各节点关联情况以及路段路阻大小的路网权值邻接矩阵w，表
达式为：
[0013][0014]
式中，表示道路节点di,dj之间的距离；若两节点之间无直接连通的路径，则为inf；
[0015]
步骤s12、构建路网配电网模型，叠加各充电站充电负荷和节点日基础负荷，得到配电网各节点综合负荷，表达式为：
[0016][0017]
式中，分别表示t时刻配网供电节点i的基本负荷、电动汽车集群接入充电站的快充负荷和叠加后归算到节点i的综合负荷，ng为配网节点个数；
[0018]
步骤s13、构建基于出行链和蒙特卡洛方法的快充负荷预测模型，刻画用户出行时空轨迹变化和快充需求决策，得到目标区域24小时总充电负荷和各充电站充电负荷，表达式为：
[0019][0020][0021]
式中，p
call
(t)为目标区域总充电负荷，p
i,c
(t)为充电站i的充电负荷，n
ct
为目标区域内充电站数量；为接入充电站i的电动汽车数量，为车辆m在t时刻的充电标记，p
fast
为电动汽车的快充功率；tc为充电时长，以分钟为单位。
[0022]
优选地，所述步骤s13中快充需求决策对应的用户备选充电站集合为：
[0023][0024]
式中，为用户从充电需产生地点到达可选充电站时的剩余电池电量， soc
sec
为电量约束；ti＝t
goto
tc t
back
为总耗时，其中，t
goto
、tc、t
back
分别为用户前往充电站耗时、补电时间、充电后行驶至目的地的时间；t
l
为用户可接受最晚到达时间。
[0025]
优选地，所述步骤s13中刻画用户出行时空轨迹变化和快充需求决策具体为：基于出行链对目标区域的电动汽车出行进行遍历，计算每次行程耗电量以及剩余电池电量，判断是需要充电，若不需要充电，则进行下一次行程，直到完成所有出行目的，否则计算电动汽车产生快充的时间和位置；通过dijkstra算法规划到达最近充电站的路径，电量补充后更新目标区域内各充电站快充负荷。
[0026]
优选地，所述行链表征为出行者从起始点出发，经过若干个目的地，再返回起始点的出行全过程，包括空间特征链、时间特征链和充电特征链；
[0027]
在空间特征链中，表示车辆m在目的地k的地理位置，以二维直角坐标表
示；为车辆m从至的行驶里程，nd为用户一天内的行程所含目的地数量；
[0028]
在时间特征链中，为车辆m离开驻留点的时刻，分别为车辆m到达驻留点的时间和在驻留点停驶的时间，为车辆m从起点至目的地的总耗时；
[0029]
在充电特征链中，为车辆到达目的地时的电池soc，为车辆从目的地行驶至目的地之间的总电池soc变化量，其值为电动汽车在充电站补电以及路途中消耗的电量的代数和。
[0030]
优选地，所述步骤s2中的用户充电位置加权决策模型表达式为：
[0031][0032]
式中，ci、分别为同一量刚下的用户充电成本、用户选择充电站i所消耗的时间成本、用户路途中消耗的电池soc成本，ωc、ω
t
、ω
soc
分别为三个成本对应的权重系数；所述用户充电成本ci包括电价成本和充电服务费成本。
[0033]
优选地，所述用户充电成本ci、用户总时间成本电池soc成本量化表达式分别为：
[0034][0035][0036][0037]
式中，为t时刻充电站i的充电服务费，δe单辆电动汽车每次补充的电量， eh为电动汽车电量的量化值；θ
l
为休闲时间对应的单位出行时间价值，单位为元/h， k
t
为时间价值系数，s
p
为劳动者的年收入，t
p
为劳动者的年工作时长；δsoci为用户充电途中消耗的电量，ρ
slow
为慢充模式下充电价格。
[0038]
优选地，所述步骤s3包括以下子步骤：
[0039]
步骤s31、叠加电动汽车快充负荷预测模型得到的快充负荷与目标配电网基础负荷，得到配电网各节点综合负荷，构建充电站分级充电服务费模型；
[0040]
步骤s32、将综合负荷归算到配电网对应供电节点，通过时序潮流计算配电网各节点电压；
[0041]
步骤s33、以区域内配电网节点电压偏差绝对值总和最小为优化目标，基于调整机制，对充电服务费进行优化调整。
[0042]
优选地，所述步骤s31中的充电站分级充电服务费模型具体为：
[0043][0044]
式中，ρ为充电服务费；ρ1、ρ2、ρ3、ρ4分别为四级充电服务费，满足ρ
min
≤ρ1＜ρ2＜ρ3＜ρ4≤ρ
max
，其中，ρ
min
为充电服务费下限，ρ
max
为充电服务费上限； p为供电节点24小时的日
综合负荷；p
min
和p
max
分别为1天中最小负荷和最大负荷；
[0045]
充电服务费分级边界表达式为：
[0046]
p
i 1
＝pi δp
[0047][0048]
式中，δp是相邻充电服务费之间的上下边界差，n
p
为充电服务费的等级，设为4。
[0049]
优选地，所述步骤s33中的调整机制为：
[0050][0051][0052]
式中，为第i次调整时t时刻充电站n的充电服务费调整量；和分别为第i次和第i-1次调整后t时刻充电站n的充电服务费；δvb定义为单位电压偏差，δρ为单位偏差充电服务费调整步长；δv
i,t
为配电网节点i在t时刻的电压标幺值偏差，表达式为其中，v
i,t
为节点i在t时刻对的节点电压标幺值， vb为各节点基准电压标幺值；[x]表示对x取整。
[0053]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0054]
1)本发明提出的基于可调充电服务费的快充负荷充电引导方法，能够有效引导用户合理充电、减少用户充电成本以及改善配电网电压质量，对配电网、电动汽车用户以及充电站运营商都产生了有利影响；
[0055]
2)本发明构建的基于出行链和蒙特卡洛方法的快充负荷预测模型，从出行链角度出发，采用蒙特卡洛方法刻画了城市电动私家车用户出行时空轨迹变化和快充需求决策，更加科学准确的预测区域内快充负荷时空分布；
[0056]
3)本发明采用的考虑充电服务费、路途时间及路途耗电量三项成本的用户充电位置加权决策模型，从快充型用户自身综合效益出发，进行充电位置决策，提高了用户响应该策略的积极性；
[0057]
4)本发明将区域内配电网节点电压偏差绝对值总和最小作为区域分级充电服务费调整模型的优化目标，对改善配电网总体电压质量、平衡区域供电具有重要意义。
附图说明
[0058]
图1为本发明的总体框架图；
[0059]
图2为出行链结构示意图；
[0060]
图3为蒙特卡洛仿真计算流程图；
[0061]
图4为充电站充电服务费结构图；
[0062]
图5为基于区域充电服务费引导的快充用户充电位置决策及充电负荷优化分布流程；
[0063]
图6为路网-配电网系统图；
[0064]
图7为固定和区域分级充电服务费下各充电站快充负荷时空分布；
[0065]
图8为目标区域各快充需求用户充电需求产生地点；
[0066]
图9为固定和区域分级充电服务费下区域总快充负荷时空分布；
[0067]
图10为快充负荷接入配电网节点电压分布；
[0068]
图11为各充电站充电服务费；
[0069]
图12为充电站24小时接入ev前后变化。
具体实施方式
[0070]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
[0071]
实施例
[0072]
如图1所示，本实施例给出了一种基于可调分级充电服务费的快充负荷充电引导方法，包括：
[0073]
1、基于区域路网和配电网约束的电动汽车快充负荷预测模型
[0074]
1.1、区域交通路网模型
[0075]
电动汽车用户出行特性往往受区域交通路网的约束，在进行充电负荷预测时，需要计及交通路网对充电负荷的影响，建立区域交通路网模型。区域路网结构可表示为r＝(d,l)，其中d代表路网节点(道路交叉口或起止点)集合，编号为1,2,3,
…
,n；l代表路网r所含路段集合，路网中各路段路阻，即距离表达式为：
[0076][0077]
假设该区域交通路网所含道路均为双向通行车道，路网中各节点的关联情况以及路段路阻大小可由w表示，w为路网权值的邻接矩阵，表达式为：
[0078][0079]
其中，表示道路节点di,dj之间的距离。两节点之间无直接连通的路径，则为inf，相同道路节点之间无路径，则道路节点di和dj在区域内的地理位置可表示为(xi,yi)和(x
j,
yj)，两个节点间的路径距离表达式为：
[0080][0081]
1.2、路网-配电网模型
[0082]
假设区域配电网的节点对供电分区内的基础负荷以及所含快充站的电动汽车快充负荷供电。当统计配电网各节点综合负荷时，将各充电站充电负荷归算到对应配电网供电节点，并与节点日基础负荷相叠加，得到配电网整体综合负荷，表达式为：
[0083][0084]
其中，p
bi
(t)、p
ci
(t)、分别表示t时刻配网供电节点i的基本负荷、电动汽车集群接入充电站的快充负荷以及叠加后归算到节点i的综合负荷，ng为配网节点个数。
[0085]
1.3、基于出行链和蒙特卡洛模拟的快充负荷预测模型
[0086]
出行链是刻画用户出行模式的重要手段，其描述了出行者从起始点出发，经过若干个目的地，再返回起始点的出行全过程，真正揭示了城市交通出行全过程的连续性特征，体现了用户交通出行的连续动态性。本发明所提电动汽车出行链结构示意图如图2所示，包括空间特征链，时间特征链和充电特征链。
[0087]
在空间特征链中，表示车辆m在目的地k的地理位置，以二维直角坐标表示；为车辆m从至的行驶里程，nd为用户一天内的行程所含目的地数量。假设用户每日出行起点和终点都为住宅区，期间驾车前往各目的地进行日常工作、娱乐等活动。在时间特征链中，为车辆m离开驻留点的时刻，分别为车辆m到达驻留点的时间和在驻留点停驶的时间，为车辆m从起点至目的地的总耗时。在充电特征链中，为车辆到达目的地时的电池soc，为车辆从目的地行驶至目的地之间的总电池soc变化量，其值为电动汽车在充电站补电以及路途中消耗的电量的代数和。
[0088]
以分钟为单位，目标区域24小时总充电负荷p
call
(t)和各充电站充电负荷p
i,c
(t) 计算表达式为：
[0089][0090][0091]
其中，n
ct
为目标区域内充电站数量，为接入充电站i的电动汽车数量，为车辆m在t时刻的充电标记。
[0092]
整个基于出行链和蒙特卡洛模拟的电动私家车快充负荷预测如图3所示。
[0093]
2、基于综合负荷和配电网电压质量的区域分级充电服务费模型
[0094]
鉴于电动汽车的商业运营需求，不同的充电站可能需要不同的充电服务费(包含充电电价)。本发明提出了一种基于综合负荷(包括基础负荷和充电负荷)和配电网电压质量的区域分级充电服务费模型以及充电服务费调整机制，具体为：
[0095]
首先，叠加所提电动汽车快充负荷预测模型得到的快充负荷与目标配电网基础负荷，利用叠加后的综合负荷得到最初的分级充电服务费模型；
[0096]
然后，将综合负荷归算到配电网对应供电节点，通过时序潮流计算配电网各节点电压；
[0097]
最后，以区域内配电网节点电压偏差绝对值总和最小为优化目标，利用价格机制引导快充需求用户进行充电位置的决策并进行补电，提高配电网电压质量以及减少电动汽车用户充电成本。
[0098]
2.1、基于基础负荷和充电负荷融合的充电站分级充电服务费模型；
[0099]
在某一地区，默认充电站充电服务费可由式(7)所示的4个价格水平组成。其中，ρ为充电服务费，ρ1、ρ2、ρ3、ρ4分别为四级充电服务费；p为供电节点24小时的日综合负荷，p
min
和p
max
分别为1天中最小负荷和最大负荷。
[0100][0101]
本发明所提充电服务费已包含电动汽车运营商从电网购电电价，为兼顾电动汽车用户和运营商的利益，充电服务费须限定在一定范围内。ρ
min
为充电服务费下限，为保证运营商收益，应高于其向电网购电成本。ρ
max
为充电服务费上限，为保障用户利益以及提高电动汽车的渗透率，充电服务费上限应低于归算后的油价。各级充电站充电服务费约束可由式(8)表示：
[0102]
ρ
min
≤ρ1＜ρ2＜ρ3＜ρ4≤ρ
max
(8)
[0103]
充电服务费和综合负荷之间关系可由式(9)表示：
[0104]
p
i 1
＝pi δp(9)
[0105][0106]
式中，δp是相邻充电服务费之间的上下边界差，在某种程度上，δp可以简化为式(10)，n
p
为充电服务费的等级，这里取值为4。某充电站24小时充电服务费等级划分结构图如图4所示。
[0107]
2.2、基于配电网节点电压的充电服务费调整机制；
[0108]
本发明通过分析大规模电动汽车快充负荷接入对配电网电压质量的影响，进而对各充电站充电服务费进行调整。随着大规模大功率无序快充电负荷的接入，势必将造成充电负荷时空分布不均匀，导致个别充电站在某个时刻产生充电负荷严重聚集的现象，严重危害配电网供电节点电压质量。当快充负荷与基础负荷接入配电网后，经过潮流计算，分析配电网节点电压水平，并按照式(26)～(27)所示的调整策略对各充电站充电服务费进行调整，引导电动汽车用户进行合理充电，从而平衡快充负荷时空分布，提高配电网电压水平。
[0109]
配电网节点i在t时刻的电压标幺值偏差表达式为：
[0110][0111]vi,t
为节点i在t时刻对的节点电压标幺值，vb为各节点基准电压标幺值，本实施例设为1。
[0112]
通过判断快充负荷接入点的节点电压偏差是否满足配网架构约束条件，决定充电服务费的调整。各节点电压偏差δv
it
表达式为：
[0113][0114]
各快充站具体充电服务费调整策略可由公式(13)和公式(14)描述。为第i次调整时t时刻充电站n的充电服务费调整量。和分别为第i次和第i-1次调整后t时刻充电站n的充电服务费。δvb定义为单位电压偏差，取值为0.01，δρ为单位偏差充电服务费调整步长，取为0.01元。[x]表示对x取整。
[0115][0116][0117]
3、基于快充型用户自身综合成本最少的充电位置决策研究
[0118]
3.1、用户备选充电站集合b；
[0119]
假设用户从充电需产生地点到达可选充电站时的剩余电池电量要大于10％，因此电量约束可由式(15)表示：
[0120][0121]
快充用户在产生充电需求、驶向充电站、补电、达到目的地的这一过程的总耗时ti要低于用户可接受最晚到达时间约束t
l
，可表示为式(16)：
[0122]
t
goto
tc t
back
＝ti＜t
l
(16)
[0123]
t
goto
、tc、t
back
分别为用户前往充电站耗时、补电时间、充电后行驶至目的地的时间。在上述约束条件下，用户备选充电站集合b可由式(17)表示：
[0124][0125]
3.2、用户充电决策模型x
ws
；
[0126]
用户在进行充电决策时，往往会综合考虑时间、充电服务费成本、剩余电池电量等因素，选择综合充电成本最少的充电站前往充电。因此，本发明提出了基于快充型用户自身综合充电成本最少的充电位置决策方法，通过加权决策模型描述充电服务费、总消耗时间、剩余电池电量对用户充电站位置选择的影响。其决策模型可由模型(18)表示：
[0127][0128]
其中，ci为用户充电成本，包括电价成本和服务费成本；为用户总的时间成本；为用户路途中消耗的电池soc成本；ωc、ω
t
、ω
soc
分别为三个成本的权重系数。
[0129]
时间价值系数
[0130]
针对时间成本、充电成本以及电池电量成本因量纲不同而无法直接赋权的问题，本发明考虑将电池电量成本和时间成本转化为与充电成本属性同量纲的成本。以收入法来量化用户的时间成本，以时间价值系数(当前市场经济建设下个人收入的一定百分比)来量化时间成本，具体计算方法可由式(19)表示：
[0131]
θ
l
＝k
tsp
/t
p
(19)
[0132]
其中，θ
l
为休闲时间对应的单位出行时间价值，元/h；k
t
为时间价值系数，鉴于我国市场经济建设、工资分配制度尚不完善，建议取为50％；sp为劳动者的年收入，取上海市人均年收入为87222元；tp为劳动者的年工作时长，设置为365*8h。由此，用户选择充电站i所消耗的时间成本可量化为式(20)：
[0133][0134]
快充需求用户充电途中消耗的电池soc成本可以量化为以慢充方式补偿等量途中所消耗的电量所需的费用，具体计算公式为(21)：
[0135]
csoci＝δsoci·
ρ
slow
·eh
(21)
[0136]
式中，δsoci为用户充电途中消耗的电量，ρ
slow
为慢充模式下充电价格，取为0.63元/kwh。
[0137]
快充需求用户前往充电站充电，其充电成本ci可以表示为式(22)，为t时刻充电站i的充电服务费，δe单辆电动汽车每次补充的电量。
[0138][0139]
因此，通过式(20)～(23)将时间成本、电池电量成本、充电成本转化为同一量纲后，用户充电位置决策模型可以修正为式(23)：
[0140][0141]
基于区域充电服务费引导的快充用户充电位置决策及充电负荷优化分布流程如图5所示。
[0142]
4、以某典型区域和典型ieee30节点配电网为例进行仿真，对本发明方法的有效性进行验证
[0143]
路网和配电网系统如图5所示。目标区域为25km*25km的地块，其中包含72个道路节点、144条道路。以道路为界，共包含18个住宅区、18个工作区以及14个其他区域。目标区域内共配置12个快充站，如图7所示，其编号依次为s1,s2,
…
,s
11
,s
12
，分别由典型ieee30节点配电网的3，5，7，8，12，18，21，24号节点对其供电，设置部分节点对多个快充站供电。假设各充电站拥有充足的充电桩，满足区域当前电动汽车渗透率下用户的快充需求，所有充电站配有单台充电功率为60kw的快充桩。
[0144]
根据《上海市电动汽车充电设施建设管理暂行规定》，充电服务费最高不超过1.6元/kwh，因此取1.5/kwh作为本发明各充电站固定充电服务费(包含充电电价和服务费)，该模式下电动汽车将以就近方式进行充电。当采用区域分级充电服务费时，以上海市一般工商业峰时段电价(0.912元/kwh)作为充电服务费下限；实例中电动汽车每公里耗电量为0.25kwh，可以得到归算后的充电服务费上限ρ
max
为2.8元/kwh。为保障用户和充电站的利益，各充电站初始的ρ1和ρ4设置为1.4元/kwh和1.6元/kwh。
[0145]
目标区域内电动汽车保有量为12.29万辆，其每日初始位置都位于住宅区。假设用户统一驾驶型号为新型nissanleaf的电动私家车，车辆电池容量为40kwh，用户行驶电动汽
车平均车速为50km/h，单位里程耗电量为0.25kwh/km。
[0146]
1)固定充电服务费和分级充电服务费下各充电站快充负荷对比分析
[0147]
根据快充负荷时空分布预测模型，得到交通路网约束下各充电站基于固定充电服务费的区域快充负荷时空分布，并基于所提区域分级充电服务费模型以及用户充电位置决策模型，引导快充用户合理充电，得到优化后的快充负荷时空分布。固定充电服务费和分级充电服务费下，各充电站24小时的快充负荷时空分布及其分布特征如图7和表1所示。
[0148]
表1
[0149][0150]
由图7和表1可知，在固定充电服务费下，各快充站充电负荷总体上都呈单峰状分布，峰值时刻由于充电站位置不同而有所差异，最早的出现在15:13，最晚的出现在18:31。不同充电站充电负荷峰值以及总充电量存在较大差异。
[0151]
由表1和图8固定充电服务费下用户充电需位置分布可知，2、6、7、8、11 号充电站附近的用户充电需求较多，用户就近选择充电站时，接入这些站的车辆数量以及快充负荷相应较多，尤其是6号充电站，其半径为4公里范围内充电需求用户数量最多，为14336位，该站点的随机日快充负充电量也为所有站点之最，其值达到了168600kwh。
[0152]
2)固定充电服务费和分级充电服务费下区域总快充负荷对比分析
[0153]
固定充电服务费和分级充电服务费下目标区域内24小时总快充负荷时空分布结果如所示，区域总快充负荷分布特征情况如表2所示。
[0154]
表2
[0155][0156]
区域内共产生26528位快充需求用户，占总电动汽车用户的21.58％。由图9 可知，固定充电服务费下，用户就近选择充电位置所产生的无序充电负荷总体呈单峰状分布，其充电负荷峰值时刻为16:40，峰值为79.20mw，总充电量为795.78mwh。
[0157]
3)固定充电服务费及分级充电服务费下快充负荷对配电网电压质量的影响
[0158]
对目标区域内典型配电网接入不同情况下的快充负荷进行时序潮流计算，仅基础
负荷、不同充电服务费模式下区域快充负荷接入下配电网24小时节点电压变化情况如所示，电动汽车负荷以不同状态接入配电网时的节点电压偏差情况如表3 所示。
[0159]
表3
[0160][0161][0162]
当配电网仅接入基础负荷时，节点电压质量普遍较好。然而由于节点8、节点 19、节点30为整个配电网末端节点且基础负荷较重，因此节点电压质量相对较差。其负荷高峰分别出现在10:00和21:00，此时全网各节点电压偏差最大。其中全网电压最低节点为8号节点，出现在10:00，其电压标幺值为0.960。
[0163]
4)基于固定充电服务费
[0164]
图10(a)为固定充电服务费下快充需求用户以就近原则选择最近充电站进行补电产生的随机快充负荷接入配电网时的节点电压分布图。随着大功率快充负荷的接入，使得配网节点电压质量进一步恶化。7、8、18、19、20号节点出现了电压偏移较大的情况，其中18号节点电压下降情况最为严重，其节点电压标幺值在 17:30时达到0.883，且其节点电压标幺值低于0.93的时刻连续达到了18个，如果不采取相应的改善电压质量措施，将大大降低配网运行的安全稳定。且由表3可知，随着随机快充负荷的接入，节点电压总偏差达到了37.804基础负荷接入下增加了 15.726。
[0165]
5)基于区域分级充电服务费
[0166]
通过调整充电服务费引导用户改变充电位置，实际充电负荷接入配电网后的各节点电压分布如图10(b)所示。通过充电服务费的引导，大大改善了快充负荷接入下的配电网电压质量，全网各节点电压各时刻电压标幺值均高于0.93，其总体电压偏差为33.525，比固定充电服务费下快充电负荷接入时的总体电压偏差降低了 4.279，电压质量优化效果明显。
[0167]
图11为目标区域配电网总电压偏差最小情况下的各充电站24小时充电服务费。在各充电站分别采用固定充电服务费和分级充电服务费时，24小时内各充电站接入的电动汽车总量变化情况如图12所示。其中前者各充电站编号记为1,2,3
…
,11,12，后者各充电站编
号记为1*,2*,3*
…
,11*,12*。可知在引入分级充电服务费的调整策略之后，用户通过对比前往不同充电站的综合充电成本，选择综合成本最少的充电站进行充电，从而实现了充电负荷在时空上的转移。
[0168]
表4
[0169][0170][0171]
表5
[0172]
效益利润/元总营收/元固定充电服务费468008.641193760.00区域分级充电服务费357224.041082975.40增长百分比/％-23.67-9.28
[0173]
表4和表5分别为固定充电服务费和区域分级充电服务费下的电动汽车用户充电成本和充电站运营商供电收益对比。一方面，从用户充电成本来看，当各充电站采用固定充电服务费时，目标区域内快充需求用户以就近原则决定充电站位置，充电总成本为1377603.76元；当采用本发明所提区域分级充电服务费后，总成本为 1275876.55元。基于区域分级充电服务费下的用户充电服务费成本比就近补电节省 110784.6元，节省了9.28％；然而由于选择充电服务费较低的充电站，用户不得不牺牲时间成本，驾驶车辆到较远的充电站，因此使得后者的路途时间成本比前者有所增加；从两者的电池成本上来看，差距不大。然而在两者的总成本上，后者的充电总成本比前者减少了7.38％，用户充电效益明显。
[0174]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。