电动汽车充电调度方法、装置及系统和存储介质

技术特征：
1.一种电动汽车充电调度方法，其特征在于，包括：获取电动汽车的电池容量、充电开始时间、充电结束时间、初始电池荷电状态和结束电池荷电状态；以预设时间间隔将所述开始充电时间至所述结束充电时间形成的时间段划分成多个子阶段，以及以预设状态间隔将所述初始电池荷电状态至所述结束电池荷电状态形成的状态段划分成多个子状态，构建充电功率调度模型的基本搜索空间；获取分时电价函数后，在所述基本搜索空间下设定目标函数以及对应的约束条件，构建充电功率调度模型；其中，所述目标函数的目标为使电动汽车的充电成本最小；求解所述充电功率调度模型，得到最小充电成本以及实现所述最小充电成本的充电功率调度序列，以实现电动汽车的充电调度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：其中，k为电动汽车的充电成本，δt为预设时间间隔，v
i
为第i个子阶段t
i
对应的分时电价，p
i
为第i个子阶段t
i
对应的分时充电功率，n为子阶段的数量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括充电功率约束和电池荷电状态约束；所述充电功率约束为：p
min
≤p
i
≤p
max
，其中，p
i
为第i个子阶段t
i
对应的分时充电功率，p
min
为充电站允许的最小充电功率，p
max
为充电站允许的最大充电功率；所述电池荷电状态约束为：soc
min
≤soc
i
≤soc
max
，其中，soc
i
为电动汽车在第i个子阶段t
i
对应的子状态，soc
min
为充电站允许的最小电池荷电状态，soc
max
为充电站允许的最大电池荷电状态。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述约束条件还包括电池荷电状态最大差值约束；所述电池荷电状态最大差值约束为：其中，δs
m
为电动汽车在相邻两个子阶段对应的子状态的最大差值，p
max
为充电站允许的最大充电功率，δt为预设时间间隔，c为电动汽车的电池容量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取电动汽车的电池容量、充电开始时间、充电结束时间、初始电池荷电状态和结束电池荷电状态的步骤之后，还包括：若确定所述初始电池荷电状态大于等于0.1且小于等于0.9时，根据充电站允许的最大充电功率以及所述结束电池荷电状态，计算所述电动汽车的最短充电时间；判断所述最短充电时间是否大于等于所述充电结束时间和所述充电开始时间的差值；若是，则以充电站允许的最大充电功率对所述电动汽车充电至所述充电结束时间；否
则，继续执行获取分时电价函数的步骤。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取电动汽车的电池容量、充电开始时间、充电结束时间、初始电池荷电状态和结束电池荷电状态的步骤之后，还包括：若确定所述初始电池荷电状态小于0.1或者大于0.9时，不对所述电动汽车充电。7.一种电动汽车充电调度装置，其特征在于，包括：参数获取单元，用于获取电动汽车的电池容量、充电开始时间、充电结束时间、初始电池荷电状态和结束电池荷电状态；空间构建单元，用于以预设时间间隔将所述开始充电时间至所述结束充电时间形成的时间段划分成多个子阶段，以及以预设状态间隔将所述初始电池荷电状态至所述结束电池荷电状态形成的状态段划分成多个子状态，构建充电功率调度模型的基本搜索空间；模型构建单元，用于获取分时电价函数后，在所述基本搜索空间下设定目标函数以及对应的约束条件，构建充电功率调度模型；其中，所述目标函数的目标为使电动汽车的充电成本最小；充电调度单元，用于求解所述充电功率调度模型，得到最小充电成本以及实现所述最小充电成本的充电功率调度序列，以实现电动汽车的充电调度。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述目标函数为：其中，k为电动汽车的充电成本，δt为预设时间间隔，v
i
为第i个子阶段t
i
对应的分时电价，p
i
为第i个子阶段t
i
对应的分时充电功率，n为子阶段的数量。9.一种电动汽车充电调度系统，其特征在于，包括处理器和存储器，其中存储器内存储有执行指令，处理器读取存储器内的执行指令用于执行如权利要求1～6中任一项所述的电动汽车充电调度方法中的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包含计算机执行指令，所述计算机执行指令被用于执行如权利要求1～6中任一项所述的电动汽车充电调度方法中的步骤。

技术总结
本发明公开了一种电动汽车充电调度方法、装置及系统和存储介质，该方法包括：获取电动汽车的电池容量、充电开始时间、充电结束时间、初始电池荷电状态和结束电池荷电状态；构建充电功率调度模型的基本搜索空间；获取分时电价函数后，在基本搜索空间下设定目标函数以及对应的约束条件，构建充电功率调度模型；其中，目标函数的目标为使电动汽车的充电成本最小；求解充电功率调度模型，得到最小充电成本以及实现最小充电成本的充电功率调度序列。本发明以电动汽车用户为中心，通过分析整体电价水平的变化，利用动态规划算法直接计算得出电动汽车的最佳充电调度方案，而不需要考虑电网运行情况，从而避免了很多不必要的计算量和数据存储量。量。量。


技术研发人员：张营 李宽 蔡旺泽 齐浩然 白璐 李青
受保护的技术使用者：西北工业大学
技术研发日：2022.08.19
技术公布日：2022/11/15