時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法和裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法和裝置。其中，該方法包括：對分別與電動車的時間調(diào)度和空間調(diào)度相關(guān)的多個目標函數(shù)分別進行規(guī)范化處理；對多個目標函數(shù)進行歸一化處理，將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化問題，解出電動車駛往充電站的出發(fā)時刻和充電費用。通過本發(fā)明，解決了充電站充電負荷不均衡導(dǎo)致充電站超負荷運行或者充電站充電資源被浪費的問題，提高了充電站的時空利用率。
【專利說明】
時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法和裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及電動車充電調(diào)度領(lǐng)域，具體是涉及一種時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法和 裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 在電動汽車發(fā)展到一定市場規(guī)模的情況下，電動汽車充電負荷影響因素可以概括 為四個方面，分別是電動汽車種類和數(shù)量、電動汽車行駛特性、電動汽車用戶充電行為習(xí) 慣、充電設(shè)施類型和建設(shè)布局。
[0003] 目前電動車充電缺乏調(diào)度，用戶隨意選擇時間、就近選擇充電站進行充電，這樣， 導(dǎo)致在充電高峰時期、人口密集區(qū)域的充電站超負荷運行，而人口相對稀少、充電低谷的充 電站的充電資源被浪費。
[0004] 雖然相關(guān)技術(shù)中可以采用錯峰電價、對不同充電站采取不同充電價格的方式使得 用戶對充電時間、充電站進行自主選擇從而均衡各個時段各個充電站的充電負荷，但是，這 種選擇依賴用戶的主觀判斷，缺乏可控性，充電負荷均衡的效果也并不理想。
[0005] 針對相關(guān)技術(shù)中充電站充電負荷不均衡導(dǎo)致充電站超負荷運行或者充電站充電 資源被浪費的問題，尚未給出有效的解決方案。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明提供了一種時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法和裝置，以至少解決充電站充電負 荷不均衡導(dǎo)致充電站超負荷運行或者充電站充電資源被浪費的問題。
[0007] 根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法，包括：
[0008] 對分別與電動車的時間調(diào)度和空間調(diào)度相關(guān)的多個目標函數(shù)分別進行規(guī)范化處 理：
[0009]
[00?0]式中:Flmax、F2maX為調(diào)度前的原始負荷曲線對應(yīng)的目標函數(shù)山、λ 2為目標函數(shù)Fi、F2 對應(yīng)的權(quán)系數(shù)，且…=1;
[0011] 對多個目標函數(shù)進行歸一化處理，將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化問題，解 出電動車駛往所述充電站的出發(fā)時刻和充電費用。
[0012] 可選地，所述多個目標函數(shù)包括：
[0013] 以提高充電設(shè)施的時空利用率為目標函數(shù)，將充電車輛按照時間進行分配，將充 電車輛的時間特性平均化，其中，時空利用率的目標函數(shù)為：
[0014；
[0015；
[0016] 空間利用_
[0017] 其中，T為總時長，M為T時長內(nèi)兇
域內(nèi)需要充電車輛的總數(shù)，N為T時長內(nèi)區(qū)域內(nèi)投 入運營的充電站數(shù)量，C n為第η個充電站的充電粧數(shù)量，Pm為充電站內(nèi)第m車輛充電功率;Xmnt 為三維決策變量，表示第m車輛在充電站η內(nèi)第t時刻充電決策變量，變量值為0或1。
[0018] 可選地，所述多個目標函數(shù)包括：
[0019] 改善區(qū)域配電網(wǎng)的負荷分布，以使區(qū)域配電網(wǎng)運行損耗最小的算法，其中，區(qū)域配 電網(wǎng)運行梠鏈的曰烷函救為.
[0020]
[0021]其中，Plciss,t，Qlciss,t分別為第t時刻區(qū)域配電網(wǎng)潮流的有功和無功損耗。
[0022]可選地，所述多個目標函數(shù)包括：
[0023] 使電動車用戶充電服務(wù)時間最小化的算法，其中，電動車用戶充電服務(wù)時間的目 標函數(shù)為：
[0024]
[0025] 其中，TTmn, CinwaPTTmn,wait，TTmn,。分別是指在T時長內(nèi)第m車輛開往充電站η的路途時 間，在充電站η充電的等待時間以及充電時間。
[0026]可選地，所述多個目標函數(shù)包括：
[0027] 使電動車用戶充電服務(wù)費用最省的算法，其中，電動車用戶充電服務(wù)費用的目標 函數(shù)為
[0028]
[0029] 其中，Ct為時變單位時間電價，(^為不同充電站充電單位電價，T為總時長，M為T時 長內(nèi)區(qū)域內(nèi)需要充電車輛的總數(shù)，N為T時長內(nèi)區(qū)域內(nèi)投入運營的充電站數(shù)量，P m*充電站 內(nèi)第m車輛充電功率;xmnt為三維決策變量，表示第m車輛在充電站η內(nèi)第t時刻充電決策變 量，變量值為〇或1。
[0030] 根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，還提供了一種時空聯(lián)合調(diào)度有序充電裝置，包括：
[0031] 規(guī)范化模塊，用于對分別與電動車的時間調(diào)度和空間調(diào)度相關(guān)的多個目標函數(shù)分 別進行挪茹化々卜理，
[0032]
[0033] 式中：Flmax、F2max為調(diào)度前的原始負荷曲線對應(yīng)的目標函數(shù)山、\ 2為目標函數(shù)F^F2 對應(yīng)的權(quán)系數(shù)，且…=1;
[0034] 優(yōu)化模塊，用于對多個目標函數(shù)進行歸一化處理，將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目 標優(yōu)化問題，解出電動車駛往所述充電站的出發(fā)時刻和充電費用。
[0035] 通過本發(fā)明，采用對分別與電動車的時間調(diào)度和空間調(diào)度相關(guān)的多個目標函數(shù)分 別進行規(guī)范化處理;對多個目標函數(shù)進行歸一化處理，將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu) 化問題，解出電動車駛往所述充電站的出發(fā)時刻和充電費用的方式，解決了充電站充電負 荷不均衡導(dǎo)致充電站超負荷運行或者充電站充電資源被浪費的問題，提高了充電站的時空 利用率。
【附圖說明】
[0036] 此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，構(gòu)成本申請的一部分，本發(fā) 明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當限定。在附圖中：
[0037] 圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法的流程圖；
[0038] 圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例的時空聯(lián)合調(diào)度有序充電裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0039] 圖3是根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實施例的改進粒子群算法的流程圖。
【具體實施方式】
[0040] 下文中將參考附圖并結(jié)合實施例來詳細說明本發(fā)明。需要說明的是，在不沖突的 情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。
[0041] 在本發(fā)明實施例中，提供了一種時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法，圖1是根據(jù)本發(fā)明實 施例的時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法的流程圖，如圖1所示，該流程包括如下步驟：
[0042]步驟SlOl，對分別與電動車的時間調(diào)度和空間調(diào)度相關(guān)的多個目標函數(shù)分別進行 規(guī)范化外?? ·
[0043]
[0044] 式中:Flmax、F2max為調(diào)度前的原始負荷曲線對應(yīng)的目標函數(shù);A1、λ 2為目標函數(shù)F1、F2 對應(yīng)的權(quán)系數(shù)，且…=1;
[0045]步驟S102，對多個目標函數(shù)進行歸一化處理，將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu) 化問題，解出電動車駛往所述充電站的出發(fā)時刻和充電費用。
[0046] 通過上述步驟，采用時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法結(jié)合時間調(diào)度和空間調(diào)度的目標 函數(shù)計算電動車駛往充電站的出發(fā)時刻和充電費用，解決了充電站充電負荷不均衡導(dǎo)致充 電站超負荷運行或者充電站充電資源被浪費的問題，提高了充電站的時空利用率。
[0047] 可選地，在計算電動車駛往充電站的出發(fā)時刻和充電費用之后，可以將充電站的 充電站標識、出發(fā)時刻和充電費用發(fā)送給電動車。
[0048] 可選地，時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法包括:根據(jù)多個充電站的歷史充電數(shù)據(jù)，統(tǒng)計 多個充電站的充電負荷特征；以充電負荷特征削峰平谷為優(yōu)化目標之一，計算出多個充電 站中為電動車提供充電服務(wù)的充電站。
[0049] 可選地，時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法包括：以提高充電設(shè)施的時空利用率為目標 函數(shù)，將充電車輛按照時間進行分配，將充電車輛的時間特性平均化，其中，時空利用率的 目標函數(shù)為：
[0050]
[0051] 時間利用率
[0052] 空間利用率
[0053]其中，T為總時長，M為T時長內(nèi)區(qū)域內(nèi)需要充電車輛的總數(shù)，N為T時長內(nèi)區(qū)域內(nèi)投 入運營的充電站數(shù)量，Cn為第η個充電站的充電粧數(shù)量，Pm為充電站內(nèi)第m車輛充電功率;Xmnt 為三維決策變量，表示第m車輛在充電站η內(nèi)第t時刻充電決策變量，變量值為0或1。
[0054] 可選地，時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法包括:改善區(qū)域配電網(wǎng)的負荷分布，以使區(qū)域 配電網(wǎng)運行損耗最小的筧法,其中，岡域配電網(wǎng)運行損耗的目標函數(shù)為：
[0055]
[0056] 其中，Plciss,t，Qlciss,t分別為第t時刻區(qū)域配電網(wǎng)潮流的有功和無功損耗。
[0057] 可選地，時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法包括:使電動車用戶充電服務(wù)時間最小化的 算法，其中，電動車用戶充電服務(wù)時間的目標函數(shù)為：
[0058]
[0059] 其中，TTmn, Cinway，TTmn, wait，TTmn,。分別是指在T時長內(nèi)第m車輛開往充電站η的路途時 間，在充電站η充電的等待時間以及充電時間。
[0060] 可選地，時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法包括:使電動車用戶充電服務(wù)費用最省的算 法，其中，電動車用戶充電服務(wù)費用的目標函數(shù)為：
[0061]
[0062] 兵ψ，ct刀時父早K時丨日」電Hcn為不同充電站充電單位電價，T為總時長，M為T時 長內(nèi)區(qū)域內(nèi)需要充電車輛的總數(shù)，N為T時長內(nèi)區(qū)域內(nèi)投入運營的充電站數(shù)量，Pm*充電站 內(nèi)第m車輛充電功率;x mnt為三維決策變量，表示第m車輛在充電站η內(nèi)第t時刻充電決策變 量，變量值為〇或1。
[0063] 通過以上的實施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到根據(jù)上述實施 例的方法可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現(xiàn)，當然也可以通過硬件，但很多 情況下前者是更佳的實施方式。基于這樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有 技術(shù)做出貢獻的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲 介質(zhì)（如R0M/RAM、磁碟、光盤）中，包括若干指令用以使得一臺終端設(shè)備(可以是手機，計算 機，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述的方法。
[0064] 在本實施例中還提供了一種時空聯(lián)合調(diào)度有序充電裝置，該裝置用于實現(xiàn)上述實 施例及優(yōu)選實施方式，已經(jīng)進行過說明的不再贅述。如以下所使用的，術(shù)語"模塊"可以實現(xiàn) 預(yù)定功能的軟件和/或硬件的組合。盡管以下實施例所描述的裝置較佳地以軟件來實現(xiàn)，但 是硬件，或者軟件和硬件的組合的實現(xiàn)也是可能并被構(gòu)想的。
[0065] 圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例的時空聯(lián)合調(diào)度有序充電裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖2所 示，該裝置包括:規(guī)范化模塊21和優(yōu)化模塊22，其中，
[0066] 規(guī)范化模塊21，用于用于對分別與電動車的時間調(diào)度和空間調(diào)度相關(guān)的多個目標 函數(shù)分別進行規(guī)范化處理;優(yōu)化模塊22，耦合至規(guī)范化模塊21，用于對多個目標函數(shù)進行歸 一化處理，將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化問題，解出電動車駛往所述充電站的出發(fā) 時刻和充電費用。
[0067] 需要說明的是，上述各個模塊是可以通過軟件或硬件來實現(xiàn)的，對于后者，可以通 過以下方式實現(xiàn)，但不限于此:上述模塊均位于同一處理器中；或者，上述模塊分別位于多 個處理器中。
[0068] 本發(fā)明的實施例還提供了一種軟件，該軟件用于執(zhí)行上述實施例及優(yōu)選實施方式 中描述的技術(shù)方案。
[0069] 本發(fā)明的實施例還提供了一種存儲介質(zhì)。在本實施例中，上述存儲介質(zhì)可以被設(shè) 置為存儲用于執(zhí)行以下步驟的程序代碼：
[0070] 步驟SlOl，對分別與電動車的時間調(diào)度和空間調(diào)度相關(guān)的多個目標函數(shù)分別進行 規(guī)范化處理：
[0071]
[0072] 式中:Flmax、F2max為調(diào)度前的原始負荷曲線對應(yīng)的目標函數(shù)山、\2為目標函數(shù)F^F 2 對應(yīng)的權(quán)系數(shù)，且…=1;
[0073]步驟S102，對多個目標函數(shù)進行歸一化處理，將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu) 化問題，解出電動車駛往所述充電站的出發(fā)時刻和充電費用。
[0074] 可選地，在本實施例中，上述存儲介質(zhì)可以包括但不限于:U盤、只讀存儲器(Read-Only Memory，簡稱為ROM)、隨機存取存儲器 (Random Access Memory，簡稱為RAM)、移動硬 盤、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。
[0075] 可選地，本實施例中的具體示例可以參考上述實施例及可選實施方式中所描述的 示例，本實施例在此不再贅述。
[0076] 為了使本發(fā)明實施例的描述更加清楚，下面結(jié)合優(yōu)選實施例進行描述和說明。 [0077]時空調(diào)度模型的建立
[0078] (1)提高充電站充電設(shè)施的時間利用率
[0079] 由于電動汽車的運行特征，充電設(shè)備的效率在整體時間范圍內(nèi)，分布不均衡，從而 造成待充電車輛集中選擇某一個時段進行充電，這樣降低了充電設(shè)備時間利用率，對配電 網(wǎng)的負荷特性也造成負面影響。從充電站運營商的角度出發(fā)，以提高充電設(shè)施的時間利用 率為目標函數(shù)，將充電車輛按照時間進行分配，將充電車輛的時間特性平均化，可以降低充 電站的充電負荷在時間上的不均衡，使充電站內(nèi)的充電設(shè)備使用率更高。其目標函數(shù)為：
[0080] (I η
[0081] (1-2)
[0082](1
[0083] 式中：Xmnt-三維決策變量，表示第m車輛在充電站η內(nèi)第t時刻充電決策變量，變量 值為〇或1;
[0084] (2)改善區(qū)域配電網(wǎng)的負荷分布
[0085] 對于區(qū)域配電網(wǎng)負荷優(yōu)化的目標，就是提高區(qū)域配電網(wǎng)運行損耗最小。
[0086]
(1-4)
[0087] 其中，Plciss,t，Qlciss,t分別為第t時刻區(qū)域配電網(wǎng)潮流的有功和無功損耗。
[0088] (3)電動汽車用戶充電服備時間最小化
[0089]
(1-5)
[0090] 其中，TTmn, CinwayJTmn,wait，TTmn,。分別是指在T時長內(nèi)第m車輛開往充電站η的路途時 間，在充電站η充電的等待時間以及充電時間。
[0091] (4)電動汽車用戶充電服務(wù)費用最省
[0092]
(1-6)
[0093] (5)多目標優(yōu)化目標函數(shù)處理方法
[0094] 由于根據(jù)從不同角度出發(fā)進行分析，得到多個目標函數(shù)，所以需要對目標函數(shù)進 行歸一化處理，將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化問題，對目標函數(shù)進行轉(zhuǎn)化。本研究采 用線性加權(quán)求和法。
[0095] 由于多個目標的量綱不同，因此需要對每個目標函數(shù)進行規(guī)范化處理，如下式所 示：
[0096] (1-7)
[0097] 式中:Flmax、F2max-調(diào)整前的原始負荷曲線對應(yīng)的目標函數(shù)；
[0098] λι、λ2-目標函數(shù)Fi、F2對應(yīng)的權(quán)系數(shù)，且λι+λ2+··· = 1。
[0099] 算例分析
[0100] 算例設(shè)置
[0101 ]首先，對相關(guān)數(shù)據(jù)進行設(shè)置：
[0102] 1)研究考慮的電動汽車為出租車比亞迪Ε6,電池容量為200Ah，快速充電，以充電 電流倍率0.5C，充電功率Pm = 30kW，2個小時充至滿電。充電時長則按照SOC充至100 %過程 計算得出。
[0103] 2)待充電電動汽車為100輛，即M= 100。
[0104] 3)由于城市道路交通的平均時速是40km/h，本研究取V = 40km/h。
[0105] 4)電動汽車行駛至充電站的充電路程為期望5km(加油站服務(wù)半徑），標準差I(lǐng)km的 正態(tài)分布N( 5，1)內(nèi)隨機取值。
[0106] 5)選取8個充電站作為調(diào)度對象，即N=8,具體充電粧配置如表1所示。
[0107] 6)初始充電時間設(shè)置參考南方某城市充電站的起始充電時間。
[0108] 表1充電站參數(shù)設(shè)置
[0110]算例流程
[0111] 取粒子數(shù)為50，最大迭代次數(shù)為300，加速度因子CI，c2 = 1.49445，rI，r2 = 0.5，目 標函數(shù)對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)為0.5。流程圖如圖3所示。
[0112] 算例分析
[0113] 根據(jù)上述的有序充電時間調(diào)度策略、有序充電空間調(diào)度策略以及有序充電時空聯(lián) 合調(diào)度策略三種策略分別進行優(yōu)化計算，在時間范圍內(nèi)和空間范圍內(nèi)的到不同的優(yōu)化結(jié) 果。優(yōu)化結(jié)果表明，未進行優(yōu)化的充電負荷情況最差，其負荷有明顯的充電尖峰；同時，有序 充電時間優(yōu)化策略以及時空聯(lián)合優(yōu)化策略都可以起到優(yōu)化作用，改善充電負荷特性。此外， 相對于時空聯(lián)合優(yōu)化策略對負荷的優(yōu)化結(jié)果，有序充電時間優(yōu)化策略對時間范圍內(nèi)的負荷 優(yōu)化的效果更為明顯。
[0114] 優(yōu)化結(jié)果表明，空間與聯(lián)合優(yōu)化策略對于電動汽車負荷空間分布都有一定的優(yōu)化 效果，而且空間優(yōu)化效果更優(yōu)。
[0115] 總體來講，單獨的有序時間和空間優(yōu)化策略對于其相應(yīng)的時間和空間優(yōu)化控制都 起到很好的效果，而時空聯(lián)合優(yōu)化需要兼顧時間空間兩方面的優(yōu)化指標，更難得到最優(yōu)解。
[0116] 顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該明白，上述的本發(fā)明的各模塊或各步驟可以用通用 的計算裝置來實現(xiàn)，它們可以集中在單個的計算裝置上，或者分布在多個計算裝置所組成 的網(wǎng)絡(luò)上，可選地，它們可以用計算裝置可執(zhí)行的程序代碼來實現(xiàn)，從而，可以將它們存儲 在存儲裝置中由計算裝置來執(zhí)行，并且在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示 出或描述的步驟，或者將它們分別制作成各個集成電路模塊，或者將它們中的多個模塊或 步驟制作成單個集成電路模塊來實現(xiàn)。這樣，本發(fā)明不限制于任何特定的硬件和軟件結(jié)合。
[0117] 以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技 術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修 改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種時空聯(lián)合調(diào)度有序充電方法，其特征在于包括： 對分別與電動車的時間調(diào)度和空間調(diào)度相關(guān)的多個目標函數(shù)分別進行規(guī)范化處理：式中：Flmax、F2max為調(diào)度前的原始負荷曲線對應(yīng)的目標函數(shù);為目標函數(shù)Fi、F2對應(yīng) 的權(quán)系數(shù)，且λ?+λ2+…=1 ; 對多個目標函數(shù)進行歸一化處理，將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化問題，解出電 動車駛往所述充電站的出發(fā)時刻和充電費用。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個目標函數(shù)包括： 以提高充電設(shè)施的時空利用率為目標函數(shù)，將充電車輛按照時間進行分配，將充電車 輛的時間特性平均化，其中，時空利用率的目標函數(shù)為：其中，Τ為總時長，Μ為Τ時長內(nèi)區(qū)域內(nèi)需要充電車輛的總數(shù)，Ν為Τ時長內(nèi)區(qū)域內(nèi)投入運 營的充電站數(shù)量，Cn為第η個充電站的充電粧數(shù)量，Pm為充電站內(nèi)第m車輛充電功率;Xmnt為三 維決策變量，表示第m車輛在充電站η內(nèi)第t時刻充電決策變量，變量值為0或1。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個目標函數(shù)包括： 改善區(qū)域配電網(wǎng)的負荷分布，以使區(qū)域配電網(wǎng)運行損耗最小的算法，其中，區(qū)域配電網(wǎng) 運行損耗的目標函數(shù)為：其中，^^^，(^^^分別為第切寸刻區(qū)域配電網(wǎng)潮流的有功和無功損耗。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個目標函數(shù)包括： 使電動車用戶充電服務(wù)時間最小化的算法，其中，電動車用戶充電服務(wù)時間的目標函 數(shù)為：其中，TTmn,_ay，TTmn,wait，TT mn,。分別是指在T時長內(nèi)第m車輛開往充電站η的路途時間，在 充電站η充電的等待時間以及充電時間。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個目標函數(shù)包括： 使電動車用戶充電服務(wù)費用最省的算法，其中，電動車用戶充電服務(wù)費用的目標函數(shù) 為：其中，Ct為時變單位時間電價，(^為不同充電站充電單位電價，T為總時長，Μ為T時長內(nèi) 區(qū)域內(nèi)需要充電車輛的總數(shù)，Ν為Τ時長內(nèi)區(qū)域內(nèi)投入運營的充電站數(shù)量，Pm為充電站內(nèi)第m 車輛充電功率;三維決策變量，表示第m車輛在充電站η內(nèi)第t時刻充電決策變量，變量 值為〇或1。6. -種時空聯(lián)合調(diào)度有序充電裝置，其特征在于包括： 規(guī)范化模塊，用于對分別與電動車的時間調(diào)度和空間調(diào)度相關(guān)的多個目標函數(shù)分別進 行規(guī)范化處理：式中：FlmaX、F2maX為調(diào)度前的原始負荷曲線對應(yīng)的目標函數(shù);為目標函數(shù)Fl、F2對應(yīng) 的權(quán)系數(shù)，且λ?+λ2+…=1 ; 優(yōu)化模塊，用于對多個目標函數(shù)進行歸一化處理，將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu) 化問題，解出電動車駛往所述充電站的出發(fā)時刻和充電費用。
【文檔編號】G06Q10/04GK106056255SQ201610460440
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年6月23日
【發(fā)明人】陳川剛, 林道鴻, 龐松嶺, 謝振超
【申請人】海南電力技術(shù)研究院