本發(fā)明涉及一種用于在電動車輛的充電站中管理功率的方法。本發(fā)明還涉及允許執(zhí)行所述方法的系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
目前的電網(wǎng)尚不適合于管理電動車輛的充電。今天，由于所存在的車輛的數(shù)目依然很低，所以向充電站提供所要分配的功率并不十分必要。然而，電動車輛數(shù)目的增加以及對電功率消耗的約束的出現(xiàn)，將會使對電動車輛的充電站的功率需求的預(yù)測以及提供對其功率消耗的更好的管理成為必需。
已經(jīng)推薦了一些滿足充電站功率需求的方案。例如，在所引用的專利文獻cn104064829a、cn103400203a、cn202256537u、,us8232763b1中已經(jīng)描述了這一類型的方案。
這些所推薦的不同的方案不能令人滿意，因為它們通常是不精確的，并且不能很好適用于與充電站占用水平相關(guān)的不確定性以及全天這一占用水平的變化。實際上，對于充電站，預(yù)先不知道為充電而連接某一車輛時的時間和確定的充電持續(xù)時間之后該車輛將再次離開時的時間。
本發(fā)明的目的旨在推薦一種用于在電動車輛的充電站中管理功率的方法，其允許按精確的方式提供充電站的消耗分布圖，從而使供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的管理者能夠按最佳方式預(yù)測電功率需求。具體地講，根據(jù)本發(fā)明的方法允許考慮充電站的每一充電終端全天的占用水平的隨機性。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
使用一種用于在電動車輛的充電站中管理功率的方法來實現(xiàn)這一目的，所述充電站包含多個充電終端，所述方法包含下列步驟：
-針對充電站，為所述充電站確定統(tǒng)計占用模型，
-確定與所確定的統(tǒng)計占用模型匹配的充電站的占用場景，
-確定要被應(yīng)用于充電站的多個功率分布圖，每一個功率分布圖是隨著預(yù)定義的時間周期的多個相繼的時間間隔進行取樣的，
-通過在連接于充電站的電動車輛中將功率分布圖的每一個時間間隔中可用的功率隨著所述時間間隔進行分配，將每一個功率分布圖應(yīng)用于每一個所識別的占用場景，
-對于應(yīng)用于所確定的占用場景的每一個功率分布圖，將所獲得的滿意率與預(yù)定義的閾值進行比較，以確定占用場景是否有效，所述滿意率是考慮到以充電為目的每一個電動車輛所獲得的最終充電水平和連接的持續(xù)時間而確定的，
-從無效占用場景的數(shù)目未超過預(yù)定義的閾值的功率分布圖中選擇最佳功率分布圖。
根據(jù)根據(jù)本發(fā)明的方法的一個具體特性，在所有所連接的電動車輛之間相等地分配可用功率。
根據(jù)另一個具體特性，考慮到每一個電動車輛的連接的持續(xù)時間，分配可用功率。
根據(jù)另一個具體特性，基于一組具有確定的維度的參數(shù)來定義每一個功率分布圖。
根據(jù)另一個具體特性，考慮到性能指標，選擇功率分布圖。
根據(jù)另一個具體特性，將性能指標與消耗預(yù)測誤差的最小化相關(guān)聯(lián)。
根據(jù)另一個具體特性，將性能指標與功率分布圖的最大大小的限制相關(guān)聯(lián)。
本發(fā)明還涉及一種用于在電動車輛的充電站中管理功率的系統(tǒng)，所述充電站包含多個充電終端，所述系統(tǒng)包含：
-用于針對充電站，為所述充電站確定統(tǒng)計占用模型的模塊，
-用于確定與所確定的統(tǒng)計占用模型匹配的充電站的占用場景的模塊，
-用于確定要被應(yīng)用于充電站的多個功率分布圖的模塊，每一個功率分布圖是隨著預(yù)定義的時間周期的多個相繼的時間間隔進行取樣的，
-用于通過在連接于充電站的電動車輛中將功率分布圖的每一個時間間隔中可用的功率隨著所述時間間隔進行分配，來將每一個功率分布圖應(yīng)用于每一個所識別的占用場景的模塊，
-用于對于應(yīng)用于所確定的占用場景的每一個功率分布圖，將所獲得的滿意率與預(yù)定義的閾值進行比較，以確定占用場景是否有效的模塊，所述滿意率是考慮到以充電為目的每一個電動車輛所獲得的最終充電水平和連接的持續(xù)時間而確定的，
-用于從無效占用場景的數(shù)目未超過預(yù)定義的閾值的功率分布圖中選擇最佳功率分布圖的模塊。
附圖說明
通過參照附圖所給出的以下詳細描述，本發(fā)明的其它特征與優(yōu)點將會變得十分明顯，其中：
-圖1示意性地描述了根據(jù)本發(fā)明的管理方法的算法，
-圖2描述了根據(jù)本發(fā)明的管理方法中所使用的客戶滿意原則，
-圖3描述了可用于根據(jù)本發(fā)明的管理方法中的功率分布圖的一個示例。
具體實施方式
本發(fā)明旨在推薦一種用于在電動車輛ve的充電站1中管理功率的方法，該充電站包含多個獨立的充電終端bx(x為1至n，取決于充電站的大小，在圖1中，x＝6)?？梢詫⒊潆娊K端bx設(shè)置在相同的位置，也可以將它們分散地設(shè)置。由電網(wǎng)向充電站提供供給。
根據(jù)本發(fā)明的方法的目的在于提供充電站1在經(jīng)過預(yù)先確定的時間周期t操作所需的功率。在以下的描述中，將考慮一天的時間周期t(從午夜到午夜)，但必須意識到，也可以將本發(fā)明應(yīng)用于不同的時間周期。例如，將把所選擇的時間周期t劃分為多個相繼的相等持續(xù)時間的時間間隔。將把一天劃分為多個相繼的15分鐘的間隔。顯然，可以根據(jù)所設(shè)想的應(yīng)用想象不同的劃分。
根據(jù)本發(fā)明的方法在于實現(xiàn)了一種算法，所述算法包含多個步驟。例如，由管理系統(tǒng)實現(xiàn)所述管理方法，所述管理系統(tǒng)包含至少一個處理單元uc。例如，將由處理單元uc所運行的一個或多個軟件模塊實現(xiàn)所述方法的步驟。
以下將描述根據(jù)本發(fā)明的管理方法的步驟。執(zhí)行這些步驟，旨在確定要應(yīng)用于電動車輛的充電站的功率分布圖pmax_opt，這考慮了與充電站1的占用水平相關(guān)聯(lián)的不確定性，同時維持了確定的客戶滿意水平。
所述方法的第一步驟e1在于確定描述充電站的占用的統(tǒng)計法則。
對于充電站的每一個充電終端，構(gòu)造其占用的一個統(tǒng)計模型，所述統(tǒng)計模型包含連接于終端的每一個車輛的下列信息：
-車輛與網(wǎng)絡(luò)連接的時間
-車輛與網(wǎng)絡(luò)的切斷連接的時間
-在其連接期間車輛所需的功率量
盡管不能實時地知曉所有所述信息，然而，例如，其依然遵循諸如高斯定律等的某一已知的統(tǒng)計法則。
較佳的做法是，基于所存儲的和可用的歷史數(shù)據(jù)h確定描述整個一天的充電站的充電終端的占用。針對足以確定充電站的占用變化的持續(xù)時間執(zhí)行一個學(xué)習周期。可以將學(xué)習周期應(yīng)用于每一個充電終端，或應(yīng)用于充電站的所有充電終端。
遵循這一學(xué)習步驟，處理單元確定充電站的每一個充電終端所遵循的統(tǒng)計占用法則。對于根據(jù)本發(fā)明的管理方法的繼續(xù)的描述，將假設(shè)充電站的每一個充電終端bx的占用遵循同樣的統(tǒng)計法則，表示為lstat。
一旦已經(jīng)針對充電站的每一個充電終端識別了統(tǒng)計法則lstat，則根據(jù)本發(fā)明的管理方法執(zhí)行第二步驟e2，第二步驟e2在于生成充電站1隨著所選擇的時間(即隨著一天的)的占用場景sc。
所生成的場景sc是那些允許與針對每一個終端所確定的統(tǒng)計法則lstat相符合的場景。每一場景sc包含充電站隨著一天的每一時間間隔的占用水平，這一占用水平是基于從統(tǒng)計法則lstat導(dǎo)出的一整天每一車輛的連接的時間和切斷連接的時間以及每一個被連接于充電站的車輛的充電的初始狀態(tài)進行確定的。
每一個選擇的場景sc必須滿足與客戶滿意保證概率相關(guān)聯(lián)的準則。根據(jù)以下公式，通過概率算法(隨機化算法)確定所選擇的場景sc的數(shù)量n。
這一關(guān)系對應(yīng)于允許獲得所保證的性能的場景的數(shù)目n，由以下參數(shù)定義所保證的性能：
-η對應(yīng)于代表對于某一給定場景充電策略不成功的概率的隨機參數(shù)，即其代表客戶的不滿意的概率，
-δ對應(yīng)于代表賦予η所定義的客戶的不滿意的概率的置信度(由1-δ加以定義)的隨機參數(shù)。
-m對應(yīng)于功率分布圖pmax_y(見如下)的選擇閾值，這一閾值指的是對其來說滿意的客戶的數(shù)目不大于所確定的閾值是可接受的場景的數(shù)目，
-nθ代表以下所描述的一組參數(shù)的基數(shù)。
于是將兩個參數(shù)η和δ與客戶滿意保證概率相關(guān)聯(lián)。
圖2描述了客戶滿意原則。如果相對初始充電要求客戶的車輛已經(jīng)被充足了電，則將認為客戶是滿意的。于是，在一天結(jié)束時，如果就以上定義而言，滿意的客戶的數(shù)目大于一個所確定的閾值，則將充電站占用場景視為是有效的。
圖2在x軸上描述了在車輛充電期間所獲得的功率ech和連接期間的所要求的功率ed之間的關(guān)系(表示為百分比)，以及在y軸上描述了車輛的連接的持續(xù)時間t(表示為小時)。于是，每一個點對應(yīng)于在其連接結(jié)束時所獲得的車輛的相對于連接時所要求的充電水平的充電水平。應(yīng)該意識到車輛保持充電的時間越長，百分比將越高。在這一圖2中，曲線c1描述了所應(yīng)用的滿意極限。這一滿意極限對應(yīng)于充電閾值s，根據(jù)所應(yīng)用的充電的持續(xù)時間，在充電閾值s之上，客戶將會是滿意的。
于是，在第三步驟e3中，處理單元根據(jù)充電站的占用場景，確定功率分布圖pmax_y，其中，y從1到n，n對應(yīng)于與所識別的場景sc相匹配的分布圖的數(shù)目。
例如，基于多維參數(shù)來定義功率分布圖pmax_y。參數(shù)的維度必須盡可能最小，但必須足夠獲得具有充分可變性的分布圖，從而能夠使其最好地代表充電站1一整天(t)的實際消耗的分布圖。
圖3描述了隨著一天可用的功率分布圖pmax_y的一個示例。該圖描述了可以基于具有維度n＝4的一組參數(shù)θ定義這一分布圖。為了根據(jù)算法限制通過的功率分布圖pmax_y的數(shù)目，必須選擇多維參數(shù)的可能值的一個離散集合(具有基數(shù)nθ)。對于所描述的分布圖，例如，使用以下：
θ_1＝{0.7,0.9,1.1}
θ_2＝{0.7,0.9,1.1}
θ_3＝{0.9,1.0,1.1}
θ_4＝{0.9,1.0,1.1}
該組參數(shù)的基數(shù)將是nθ＝34＝81。
在第四步驟e4中，處理單元uc確定將與步驟e2中所識別的占用場景sc最匹配的功率分布圖pmax_opt，其中，處理單元uc按下列方式繼續(xù)處理：
-其通過定義一組以上所描述的參數(shù)θ，選擇一個功率分布圖。
-對于充電站1的每一個占用場景sc，處理單元uc根據(jù)所使用的時間劃分來分配由所選擇的分布圖所定義的功率。如以上所描述的，例如，已經(jīng)將一天劃分為相繼的15分鐘的時間間隔。隨著每一個15分鐘的時間間隔，在充電站的不同的充電終端bx之間分配分布圖所定義的可用的功率。較佳的做法是，處理單元uc針對每一個時間間隔，通過按下列方式繼續(xù)處理，確定分配于每一個充電終端的功率：
-處理單元確定所連接的車輛的數(shù)目，并且根據(jù)車輛的數(shù)目隨著時間周期對由所選擇的功率分布圖所定義的可用功率進行劃分，
-如果某些車輛具有足夠高的充電狀態(tài)，以致它們不需要已經(jīng)分配給它們的功率量，則處理單元通過根據(jù)它們連接到充電終端的持續(xù)時間來對車輛進行優(yōu)先化，進行功率的再分配。
-一旦處理單元uc已經(jīng)將功率分布圖應(yīng)用于每一場景，則其確定可變場景，即對于那些而言，滿意的客戶的數(shù)目大于一個預(yù)定義的閾值的場景。如果在客戶連接持續(xù)時間結(jié)束時，其車輛的充電水平(ech)超過圖2中的曲線c1所定義的閾值s(即，如果客戶的點被定位在曲線c1的右側(cè))，則認為客戶是滿意的。
-如果無效場景的數(shù)目未超過以上所定義的閾值m，則假設(shè)所選擇的功率分布圖與占用場景sc匹配。
-處理單元uc針對81個功率分布圖重新開始這些操作，所述81個功率分布圖對應(yīng)于該組具有維度n＝4的參數(shù)的基數(shù)。
-然后，處理單元uc從處理單元uc所測試的以及在先前步驟期間所驗證的所有功率分布圖中選擇最佳分布圖pmax_opt。例如，在考慮了某一性能指標下進行最佳分布圖pmax_opt的選擇。根據(jù)本申請，這一性能指標可以是不同的?？梢栽诠β史植紙D的選擇中應(yīng)用的性能指標的兩個不同的示例如下：
-預(yù)測誤差的最小化。考慮到這一指標，處理單元uc確定將與實際消耗最匹配的功率分布圖，
-消耗峰值的最小化?？紤]到這一指標，處理單元選擇對于功率分布圖而言最大大小為最小的功率分布圖。
因此，根據(jù)本發(fā)明的方案具有諸多優(yōu)點，包括：
-與其它現(xiàn)存的方案相比，在充電曲線(pmaxopt)的預(yù)測方面具有高的精度，具體地講，因為其考慮了充電站隨著一天每一時間間隔的占用水平，
-根據(jù)所定義的滿意極限，保證了客戶滿意，
-具有高靈活性，因為充電策略可適合于不同的約束：與客戶滿意相關(guān)聯(lián)的約束、與電網(wǎng)管理操作員相關(guān)聯(lián)的約束或者與充電站管理員相關(guān)聯(lián)的約束。