電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法及裝置的制造方法
【專利摘要】一種電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法及裝置，獲取電動(dòng)車輛的充放電功率、預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及饋電線路的日負(fù)荷曲線；根據(jù)充放電功率、預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及日負(fù)荷曲線建立加入充電的電動(dòng)車輛后饋電線路的最小負(fù)荷峰值模型；變化預(yù)設(shè)車輛數(shù)量得到當(dāng)前車輛數(shù)量，以當(dāng)前車輛數(shù)量及當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量作為變化因子，對(duì)最小負(fù)荷峰值模型進(jìn)行尋優(yōu)以得到當(dāng)前車輛數(shù)量對(duì)應(yīng)的饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小的尋優(yōu)結(jié)果。如此，通過找到一種通過規(guī)劃充電數(shù)量及各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式來保證最大數(shù)量的電動(dòng)車輛正常運(yùn)營的同時(shí)，無需改變充電站建設(shè)地址和現(xiàn)有饋電線路便從而提高經(jīng)濟(jì)性。
【專利說明】
電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及電網(wǎng)安全領(lǐng)域，尤其涉及一種電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法及裝 置。
【背景技術(shù)】
[0002] 在當(dāng)前全球汽車工業(yè)面臨金融危機(jī)和能源環(huán)境問題的巨大挑戰(zhàn)的情況下，發(fā)展電 動(dòng)汽車，實(shí)現(xiàn)汽車能源動(dòng)力系統(tǒng)的電氣化，推動(dòng)傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，在國際上已經(jīng)形 成了廣泛共識(shí)。電動(dòng)汽車要大規(guī)模普及仍然是一個(gè)漫長的過程，而優(yōu)先發(fā)展城市電動(dòng)車輛， 不僅可以提高城市的交通運(yùn)力，而且對(duì)于節(jié)能減排，優(yōu)化城市環(huán)境有著重大意義。
[0003 ]在電動(dòng)汽車的普及過程中，最大的難題之一是充電問題。電動(dòng)車輛由于集中管理， 運(yùn)行規(guī)律性強(qiáng)，一般都是通過建設(shè)集中充電站來解決充電問題。電動(dòng)車輛可以通過自身的 運(yùn)營要求，有選擇性的在集中充電站進(jìn)行充電。但由于集中充電站一般建在某個(gè)單條饋電 線路上，電動(dòng)車輛充電過程中必然對(duì)充電站所在饋電線路產(chǎn)生影響，即饋電線路的最大容 量將制約電動(dòng)車輛的充電臺(tái)數(shù)，進(jìn)而制約了電動(dòng)車輛的總的運(yùn)營數(shù)量。解決這個(gè)問題的方 法，一是選擇饋電線路容量冗余更大的線路建充電站，二是將該條饋電線路進(jìn)行升級(jí)改造， 使之符合電動(dòng)車充電運(yùn)營要求。第一種方法改變了電動(dòng)車輛的充電規(guī)劃，將增加車輛公司 的成本;第二種方法則改變了配電線路的現(xiàn)有模式，經(jīng)濟(jì)開銷大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 基于此，有必要提供一種無需改變充電站建設(shè)地址和現(xiàn)有饋電線路從而提高經(jīng)濟(jì) 性的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法及裝置。
[0005] -種電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法，包括：
[0006] 參數(shù)獲取步驟:獲取電動(dòng)車輛的充放電功率、預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及饋電線路的日負(fù)荷 曲線；
[0007] 模型構(gòu)建步驟:根據(jù)所述充放電功率、所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及所述日負(fù)荷曲線建立 加入充電的所述電動(dòng)車輛后所述饋電線路的最小負(fù)荷峰值模型；
[0008] 迭代尋優(yōu)步驟:變化所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量得到當(dāng)前車輛數(shù)量，以所述當(dāng)前車輛數(shù)量 及所述當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量作為變化因子，對(duì)所述最小負(fù)荷峰值模 型進(jìn)行尋優(yōu)以得到所述當(dāng)前車輛數(shù)量對(duì)應(yīng)的所述饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小的尋優(yōu) 結(jié)果;所述尋優(yōu)結(jié)果包括目標(biāo)車輛數(shù)量、最小負(fù)荷峰值及所述目標(biāo)車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí) 間段的充電數(shù)量；
[0009] 其中，所述目標(biāo)車輛數(shù)量為所述最小負(fù)荷峰值小于所述饋電線路的最大容量時(shí)的 所述當(dāng)前車輛數(shù)量中的最大值。
[0010] -種電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定裝置，包括：
[0011] 參數(shù)獲取模塊，用于獲取電動(dòng)車輛的充放電功率、預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及饋電線路的日 負(fù)荷曲線；
[0012] 模型構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述充放電功率、所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及所述日負(fù)荷曲線 建立加入充電的所述電動(dòng)車輛后所述饋電線路的最小負(fù)荷峰值模型；
[0013] 迭代尋優(yōu)模塊，用于變化所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量得到當(dāng)前車輛數(shù)量，以所述當(dāng)前車輛 數(shù)量及所述當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量作為變化因子，對(duì)所述最小負(fù)荷峰 值模型進(jìn)行尋優(yōu)以得到所述當(dāng)前車輛數(shù)量對(duì)應(yīng)的所述饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小的 尋優(yōu)結(jié)果;所述尋優(yōu)結(jié)果包括目標(biāo)車輛數(shù)量、最小負(fù)荷峰值及所述目標(biāo)車輛數(shù)量分配至各 個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量；
[0014] 其中，所述目標(biāo)車輛數(shù)量為所述最小負(fù)荷峰值小于所述饋電線路的最大容量時(shí)的 所述當(dāng)前車輛數(shù)量中的最大值。
[0015] 上述電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法及裝置，獲取電動(dòng)車輛的充放電功率、預(yù) 設(shè)車輛數(shù)量及饋電線路的日負(fù)荷曲線;根據(jù)所述充放電功率、所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及所述日 負(fù)荷曲線建立加入充電的所述電動(dòng)車輛后所述饋電線路的最小負(fù)荷峰值模型;變化所述預(yù) 設(shè)車輛數(shù)量得到當(dāng)前車輛數(shù)量，以所述當(dāng)前車輛數(shù)量及所述當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間 段的充電數(shù)量作為變化因子，對(duì)所述最小負(fù)荷峰值模型進(jìn)行尋優(yōu)以得到所述當(dāng)前車輛數(shù)量 對(duì)應(yīng)的所述饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小的尋優(yōu)結(jié)果。如此，通過找到一種通過規(guī)劃充 電數(shù)量及各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式來保證最大數(shù)量的電動(dòng)車輛正 常運(yùn)營的同時(shí)，無需改變充電站建設(shè)地址和現(xiàn)有饋電線路便從而提高經(jīng)濟(jì)性。
【附圖說明】
[0016] 圖1為一種實(shí)施方式的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法的流程圖；
[0017] 圖2為雙中心粒子群優(yōu)化算法的原理圖；
[0018] 圖3為一種實(shí)施方式的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的饋電線路的調(diào)后負(fù)荷曲線圖；
[0019] 圖4為一種實(shí)施方式的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的電動(dòng)公交車電行駛車輛的調(diào)度情 況說明圖；
[0020] 圖5為圖4的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的電動(dòng)公交車充電調(diào)度情況說明圖；
[0021] 圖6為圖4的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的電動(dòng)公交車的電池變化情況說明圖；
[0022] 圖7-直實(shí)施方式的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定裝置的結(jié)構(gòu)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0023] 為了便于理解本發(fā)明，下面將參照相關(guān)附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)行更全面的描述。附圖中 給出了本發(fā)明的較佳的實(shí)施例。但是，本發(fā)明可以以許多不同的形式來實(shí)現(xiàn)，并不限于本文 所描述的實(shí)施例。相反地，提供這些實(shí)施例的目的是使對(duì)本發(fā)明的公開內(nèi)容的理解更加透 徹全面。
[0024]除非另有定義，本文所使用的所有的技術(shù)和科學(xué)術(shù)語與屬于本發(fā)明的技術(shù)領(lǐng)域的 技術(shù)人員通常理解的含義相同。本文中在本發(fā)明的說明書中所使用的術(shù)語只是為了描述具 體的實(shí)施例的目的，不是旨在于限制本發(fā)明。本文所使用的術(shù)語"或/和"包括一個(gè)或多個(gè)相 關(guān)的所列項(xiàng)目的任意的和所有的組合。
[0025] 如圖1所示，為本發(fā)明一種實(shí)施方式的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法，包括：
[0026] S100,參數(shù)獲取步驟:獲取電動(dòng)車輛的充放電功率、預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及饋電線路的日 負(fù)荷曲線。
[0027]預(yù)設(shè)車輛數(shù)量為初始估計(jì)的車輛的數(shù)量。日負(fù)荷曲線是根據(jù)現(xiàn)有的車輛饋電線路 的運(yùn)營情況確定的曲線。日負(fù)荷曲線的表現(xiàn)形式可以為一個(gè)函數(shù)形式。充放電功率為一輛 電動(dòng)車輛單位時(shí)間的充放電功率。
[0028] S300,模型構(gòu)建步驟:根據(jù)所述充放電功率、所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及所述日負(fù)荷曲線 建立加入充電的所述電動(dòng)車輛后所述饋電線路的最小負(fù)荷峰值模型。
[0029] 最小負(fù)荷峰值模型包括目標(biāo)函數(shù)及約束條件。所述目標(biāo)函數(shù)為加入充電的所述電 動(dòng)車輛后所述饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小。所述約束條件包括:對(duì)所述電動(dòng)車輛的運(yùn) 營規(guī)律約束，如高峰時(shí)期運(yùn)營車輛較多，凌晨等冷清時(shí)期運(yùn)營車輛較少;對(duì)所述電動(dòng)車輛的 日放電總量及日充電總量的約束，每天所有電動(dòng)車輛放電總量不大于充電總量;對(duì)同一時(shí) 間段所述電動(dòng)車輛的充電數(shù)量與運(yùn)營數(shù)量的約束，如運(yùn)營數(shù)量與充電數(shù)量的和不大于公交 總數(shù);對(duì)所述電動(dòng)車輛的所述饋電線路的容量約束；以及電動(dòng)車輛的充放電功率的約束等 中的一種或多種約束。
[0030] S500,迭代尋優(yōu)步驟:變化所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量得到當(dāng)前車輛數(shù)量，以所述當(dāng)前車輛 數(shù)量及所述當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量作為變化因子，對(duì)所述最小負(fù)荷峰 值模型進(jìn)行尋優(yōu)以得到所述當(dāng)前車輛數(shù)量對(duì)應(yīng)的所述饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小的 尋優(yōu)結(jié)果。
[0031] 在本實(shí)施例中，可迭代增加或減少當(dāng)前車輛數(shù)量，并以每個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量作 為尋優(yōu)算法的一個(gè)變化因子，在每個(gè)迭代中采用粒子群算法、遺傳算法等尋優(yōu)算法對(duì)所述 最小負(fù)荷峰值模型進(jìn)行尋優(yōu)，最終，得到加入充電的所述電動(dòng)車輛后所述饋電線路的日負(fù) 荷曲線的峰值最小的尋優(yōu)結(jié)果。
[0032] 在另一個(gè)實(shí)施例中，以所述當(dāng)前車輛數(shù)量及所述當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段 的充電數(shù)量作為一個(gè)變化因子，采用粒子群算法、遺傳算法等尋優(yōu)算法對(duì)所述最小負(fù)荷峰 值模型進(jìn)行尋優(yōu)以得到加入充電的所述電動(dòng)車輛后所述饋電線路的日負(fù)荷曲線的峰值最 小的尋優(yōu)結(jié)果。
[0033] 所述尋優(yōu)結(jié)果包括目標(biāo)車輛數(shù)量、最小負(fù)荷峰值及所述目標(biāo)車輛數(shù)量分配至各個(gè) 時(shí)間段的充電數(shù)量。其中，所述目標(biāo)車輛數(shù)量為所述最小負(fù)荷峰值小于且最接近所述饋電 線路的最大容量時(shí)的所述當(dāng)前車輛數(shù)量;也就是可以使得加入充電的所述電動(dòng)車輛后所述 饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小而日負(fù)荷曲線峰值小于且最接近饋電線路最大容量的當(dāng) 前車輛數(shù)量。
[0034] 上述電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法，獲取電動(dòng)車輛的充放電功率、預(yù)設(shè)車輛 數(shù)量及饋電線路的日負(fù)荷曲線;根據(jù)所述充放電功率、所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及所述日負(fù)荷曲 線建立加入充電的所述電動(dòng)車輛后所述饋電線路的最小負(fù)荷峰值模型;變化所述預(yù)設(shè)車輛 數(shù)量得到當(dāng)前車輛數(shù)量，以所述當(dāng)前車輛數(shù)量及所述當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充 電數(shù)量作為變化因子，對(duì)所述最小負(fù)荷峰值模型進(jìn)行尋優(yōu)以得到所述當(dāng)前車輛數(shù)量對(duì)應(yīng)的 所述饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小的尋優(yōu)結(jié)果。如此，通過找到一種通過規(guī)劃充電數(shù)量 及各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式來保證最大數(shù)量的電動(dòng)車輛正常運(yùn)營 的同時(shí)，無需改變充電站建設(shè)地址和現(xiàn)有饋電線路便從而提高經(jīng)濟(jì)性。
[0035]在其中一個(gè)實(shí)施例中，S300即模型構(gòu)建步驟，包括：
[0036] 函數(shù)確定子步驟:根據(jù)所述充放電功率、所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及所述日負(fù)荷曲線將 加入充電的所述電動(dòng)車輛后的日負(fù)荷曲線確定為調(diào)后負(fù)荷曲線，并以所述調(diào)后負(fù)荷曲線的 峰值最小作為所述最小負(fù)荷峰值模型的目標(biāo)函數(shù)；
[0037] 約束確定子步驟:獲取對(duì)所述電動(dòng)車輛的運(yùn)營規(guī)律約束，對(duì)所述電動(dòng)車輛的日放 電總量及日充電總量的約束，對(duì)同一時(shí)間段所述電動(dòng)車輛的充電數(shù)量與運(yùn)營數(shù)量的約束， 以及對(duì)所述電動(dòng)車輛的所述饋電線路的容量約束，作為所述最小負(fù)荷峰值模型的約束條 件。
[0038] 進(jìn)一步地，以所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量為基值，增加預(yù)設(shè)數(shù)量得到當(dāng)前車輛數(shù)量，根據(jù)電 動(dòng)車輛一天的運(yùn)營規(guī)律約束，如加入充電的所述電動(dòng)車輛后的日負(fù)荷曲線以及電動(dòng)車輛一 天的行駛時(shí)間及充放電功率，可確定在該當(dāng)前車輛數(shù)量情況下，一天的總耗電量，以此作為 充電總數(shù)量。每個(gè)粒子的充電總量均須滿足不小于該充電總數(shù)量作為日充電總量的約束， 如此才能滿足第二天電動(dòng)車輛出發(fā)時(shí)都是滿電的要求。
[0039]在其中一個(gè)實(shí)施例中，S500即迭代尋優(yōu)步驟，包括：
[0040]優(yōu)化子步驟:在所述電動(dòng)車輛的數(shù)量為所述所述當(dāng)前車輛數(shù)量的情況下，以所述 當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量作為一個(gè)粒子，采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)所述最 小負(fù)荷峰值模型進(jìn)行迭代尋優(yōu)，確定最優(yōu)粒子及所述最優(yōu)粒子對(duì)應(yīng)的所述最小負(fù)荷峰值。
[0041]將每一個(gè)時(shí)間段的充電車輛數(shù)作為一個(gè)元素形成一個(gè)數(shù)據(jù)集合，如可以為數(shù)組的 形式，并以此作一個(gè)粒子。
[0042]迭代子步驟:將所述當(dāng)前車輛數(shù)量增加預(yù)設(shè)數(shù)量，并重復(fù)所述優(yōu)化子步驟，直至所 述最小負(fù)荷峰值大于所述最大容量時(shí)，返回上一迭代對(duì)應(yīng)的所述當(dāng)前車輛數(shù)量及確定的所 述最優(yōu)粒子及所述最小負(fù)荷峰值。
[0043] 如此，使得車輛數(shù)量逐步逼近最大車輛數(shù)量。
[0044] 進(jìn)一步地，所述粒子群優(yōu)化算法為雙中心粒子群優(yōu)化算法。所述優(yōu)化子步驟，包 括：
[0045] 初始化步驟:根據(jù)所述當(dāng)前車輛數(shù)量及所述最小負(fù)荷峰值模型的約束條件初始化 粒子，并初始化個(gè)體最優(yōu)粒子及全局最優(yōu)粒子。
[0046] 在本實(shí)施例中，以當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量作為一個(gè)粒子。個(gè) 體最優(yōu)粒子為一個(gè)粒子在尋優(yōu)過程中不斷更新得到的粒子中適應(yīng)度最小的粒子。全局最優(yōu) 粒子為多個(gè)粒子組成的粒子群在尋優(yōu)過程中不斷更新得到的粒子群中的所有粒子中適應(yīng) 度最小的粒子。粒子群中粒子的數(shù)量由粒子群的規(guī)模決定。粒子群的規(guī)?？梢圆捎媚J(rèn)值， 或由用戶設(shè)定。
[0047] 初始化種群的方式為:根據(jù)加入充電的所述電動(dòng)車輛后的日負(fù)荷曲線的趨勢(shì)來決 定各個(gè)時(shí)間段充電車輛數(shù)的多少。即在充電站的饋電線路的用戶用電的高峰時(shí)間段限制充 電輛數(shù)，以免抬高充電站的饋電線路負(fù)荷的高峰值使其超過該饋電線路允許的最大容量限 制。而在用戶用電的低谷時(shí)間段則增大充電輛數(shù)，以起到填谷的作用。
[0048]粒子更新步驟:更新粒子群，比較當(dāng)代粒子、上一代粒子以及預(yù)設(shè)粒子的適應(yīng)度更 新所述個(gè)體最優(yōu)粒子，根據(jù)所述個(gè)體最優(yōu)粒子及所述當(dāng)代粒子確定廣義中心粒子和狹義中 心粒子以更新所述全局最優(yōu)粒子。
[0049]當(dāng)代粒子為粒子群優(yōu)化算法執(zhí)行過程中，正在執(zhí)行的更新步驟中更新粒子群得到 的粒子。上一代粒子為上一次執(zhí)行的粒子更新步驟中更新粒子群得到的粒子。
[0050] 相對(duì)傳統(tǒng)粒子群算法，雙中心粒子群算法根據(jù)個(gè)體最優(yōu)粒子及當(dāng)代粒子確定廣義 中心粒子和狹義中心粒子，再根據(jù)廣義中心粒子的適應(yīng)度及狹義中心粒子的適應(yīng)度來更新 全局最優(yōu)粒子。其中，廣義中心粒子為個(gè)體最優(yōu)粒子的適應(yīng)度的平均值對(duì)應(yīng)的粒子;狹義中 心粒子為當(dāng)代粒子的適應(yīng)度的平均值對(duì)應(yīng)的粒子。如此，找到最優(yōu)適應(yīng)度的最優(yōu)粒子的幾 率更高，即，找到加入充電的所述電動(dòng)車輛后所述饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小且日負(fù) 荷曲線峰值小于饋電線路最大容量的各個(gè)時(shí)間段的所述電動(dòng)車輛的充電數(shù)量的幾率更高。
[0051] 如圖2所示，所述預(yù)設(shè)粒子包括沿著上一代粒子<&更新的方向更新得到的第一預(yù) 設(shè)粒子A，及先沿著上一代粒子xf更新的方向V ld°ld再沿著歷史最優(yōu)粒子pbest更新的方向 更新得到的第二預(yù)設(shè)粒子B。
[0052]由于更新所述個(gè)體最優(yōu)粒子中加入了第一預(yù)設(shè)粒子A、第二預(yù)設(shè)粒B和上一代粒子 及歷史最優(yōu)粒子的適應(yīng)度的比較，搜索范圍更廣，因此，找到最優(yōu)適應(yīng)度的幾率更 高，即找到加入充電的所述電動(dòng)車輛后所述饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小且日負(fù)荷曲線 峰值小于饋電線路最大容量的各個(gè)時(shí)間段的所述電動(dòng)車輛的充電數(shù)量的幾率更高。
[0053] 重復(fù)迭代步驟:重復(fù)所述粒子更新步驟，直至粒子適應(yīng)度迭代收斂時(shí)，將所述全局 最優(yōu)粒子作為所述最優(yōu)粒子及所述最優(yōu)粒子對(duì)應(yīng)的所述最小負(fù)荷峰值和所述充電數(shù)量。 [0054]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述初始化步驟，包括：
[0055] 第一子步驟:根據(jù)所述當(dāng)前車輛數(shù)量、所述日負(fù)荷曲線以及所述電動(dòng)車輛一天的 行駛時(shí)間及所述充放電功率確定調(diào)后日負(fù)荷曲線。
[0056] 其中，調(diào)后日負(fù)荷曲線為加入電動(dòng)車輛充電后的日負(fù)荷曲線。
[0057] 第二子步驟:根據(jù)所述調(diào)后負(fù)荷曲線及所述最大容量確定各個(gè)時(shí)間段的充電車輛 權(quán)重。
[0058]由加入充電的所述電動(dòng)車輛后日負(fù)荷曲線，即調(diào)后負(fù)荷曲線中各時(shí)間段的負(fù)荷與 饋電線路的最大約束容量的距離可以確定該時(shí)間段充電車輛權(quán)重的大小。具體的，一天中 各個(gè)時(shí)間段充電車輛權(quán)重Yt'的計(jì)算公式如下所示：
[0061 1式中，Lhign表示饋電線路的最大容量;Puin表示加入充電的所述電動(dòng)車輛后日負(fù)荷 曲線的最低谷值;PLt表示第i個(gè)時(shí)間段的負(fù)荷;i的取值為1到T (一天包含的時(shí)間段數(shù)）。Yt表 示第i個(gè)時(shí)間段的負(fù)荷和最大容量的距離與一天中最低負(fù)荷和最大容量的距離的比值。Yt' 表示充電車輛的權(quán)重，即每個(gè)時(shí)間段的Yt占一天Y t的總和的比例，此比例的大小決定充電數(shù) 量的多少。
[0062] 饋電線路的負(fù)荷曲線越靠近饋電線路允許的最大容量，則充電概率越小，距離饋 電線路允許的最大容量越遠(yuǎn)，則充電概率越大，如此可獲得較優(yōu)的粒子。
[0063] 第三子步驟:根據(jù)所述充電車輛權(quán)重及所述當(dāng)前車輛數(shù)量初始化各個(gè)時(shí)間段的充 電數(shù)量。
[0064] 以當(dāng)前車輛數(shù)量為基值，根據(jù)充放電功率及電動(dòng)車輛一天的運(yùn)營規(guī)律約束的行駛 時(shí)間計(jì)算該基值情況下，一天的總耗電量，以此作為充電總數(shù)量;再根據(jù)充電總數(shù)量及充電 車輛權(quán)重可確定各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量。具體地，充電總數(shù)量乘以各個(gè)時(shí)間段的充電車輛 權(quán)重便可確定各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量。
[0065] 具體地，初始化中，由一天的充電總數(shù)量以及各個(gè)時(shí)間段的充電車輛權(quán)重確定各 個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量，由此形成多個(gè)充電數(shù)量組成的數(shù)組，以此作為初始化的一個(gè)粒子，其 余粒子可隨機(jī)產(chǎn)生，從而得到初始化的粒子種群。其中，數(shù)組元素的個(gè)數(shù)為一天中時(shí)間段的 個(gè)數(shù)。
[0066] 進(jìn)一步地，根據(jù)電動(dòng)車輛蓄電池的剩余電量情況，電量最低的前充電數(shù)量輛電動(dòng) 車輛充電。
[0067] 在其中一個(gè)具體實(shí)施例中，以電動(dòng)公交車為例，如圖3所示為饋電線路的調(diào)后負(fù)荷 曲線，該饋線允許的最大容量限制為3600kw/h，電動(dòng)公交車一天的各個(gè)時(shí)間段的行駛安排 為 RunNumber= [2 8933333333893332000000 0](注：2代表有 20% 電動(dòng)公交車在行駛），充放電功率分別為Pcm = -22kw/h，Pfm = 28kw/h。
[0068] 在本實(shí)施例中，每個(gè)時(shí)間段為1小時(shí)。一天或一日是指電動(dòng)車輛工作周期的一天， 可以為從第一天的6:00~第二天的6:00。假設(shè)預(yù)設(shè)車輛數(shù)量為60。
[0069]根據(jù)電動(dòng)公交車的一天的行駛情況RunNumber及各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量，以少電 充電多電行駛的原則可以安排車輛的運(yùn)營。如圖4所示為電動(dòng)公交車電行駛車輛的調(diào)度情 況，標(biāo)題欄的1-10中每個(gè)單位有6輛車，即1是1-6號(hào)車，2是7-12號(hào)車，以此類推。圖中的1代 表該時(shí)間段在行駛，例如 1-6 號(hào)車分別在 7:00-8:00，9:00-10:00，11:00-12:00，17:00-19: 00，20:00-21:00時(shí)刻用于行駛載客。電動(dòng)公交車的充電調(diào)度情況如圖5所示，圖中的1代表 這個(gè)時(shí)間段都在充電，即充電1小時(shí)。例如，1-6號(hào)車分別在8 :00-9:00，12:00-13:00，19:00-20:00,21:00-23:00,1:00-2:00,3:00-4:00,5:00-6:00時(shí)刻接入充電站充電。其中5:00-6: 00不用整個(gè)小時(shí)充電只需充0.64個(gè)小時(shí)即39分鐘就可充滿電。電動(dòng)公交車的電池變化情況 如圖6所示，能夠滿足正常工作需求。
[0070] 如圖7所示，本發(fā)明還提供一種與上述方法對(duì)應(yīng)的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定 裝置，包括：
[0071] 參數(shù)獲取模塊100,用于獲取電動(dòng)車輛的充放電功率、預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及饋電線路的 日負(fù)荷曲線；
[0072] 模型構(gòu)建模塊300,用于根據(jù)所述充放電功率、所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及所述日負(fù)荷曲 線建立加入充電的所述電動(dòng)車輛后所述饋電線路的最小負(fù)荷峰值模型；
[0073] 迭代尋優(yōu)模塊500,用于變化所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量得到當(dāng)前車輛數(shù)量，以所述當(dāng)前車 輛數(shù)量及所述當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量作為變化因子，對(duì)所述最小負(fù)荷 峰值模型進(jìn)行尋優(yōu)以得到所述當(dāng)前車輛數(shù)量對(duì)應(yīng)的所述饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小 的尋優(yōu)結(jié)果;所述尋優(yōu)結(jié)果包括目標(biāo)車輛數(shù)量、最小負(fù)荷峰值及所述目標(biāo)車輛數(shù)量分配至 各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量；
[0074] 其中，所述目標(biāo)車輛數(shù)量為所述最小負(fù)荷峰值小于所述饋電線路的最大容量時(shí)的 所述當(dāng)前車輛數(shù)量中的最大值。
[0075]上述電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定裝置，獲取電動(dòng)車輛的充放電功率、預(yù)設(shè)車輛 數(shù)量及饋電線路的日負(fù)荷曲線;根據(jù)所述充放電功率、所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及所述日負(fù)荷曲 線建立加入充電的所述電動(dòng)車輛后所述饋電線路的最小負(fù)荷峰值模型;變化所述預(yù)設(shè)車輛 數(shù)量得到當(dāng)前車輛數(shù)量，以所述當(dāng)前車輛數(shù)量及所述當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充 電數(shù)量作為變化因子，對(duì)所述最小負(fù)荷峰值模型進(jìn)行尋優(yōu)以得到所述當(dāng)前車輛數(shù)量對(duì)應(yīng)的 所述饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小的尋優(yōu)結(jié)果。如此，通過找到一種通過規(guī)劃充電數(shù)量 及各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式來保證最大數(shù)量的電動(dòng)車輛正常運(yùn)營 的同時(shí)，無需改變充電站建設(shè)地址和現(xiàn)有饋電線路便從而提高經(jīng)濟(jì)性。
[0076]在其中一個(gè)實(shí)施例中，模型構(gòu)建模型300，包括：
[0077] 函數(shù)確定子模塊，用于根據(jù)所述充放電功率、所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及所述日負(fù)荷曲 線將加入充電的所述電動(dòng)車輛后的日負(fù)荷曲線確定為調(diào)后負(fù)荷曲線，并以所述調(diào)后負(fù)荷曲 線的峰值最小作為所述最小負(fù)荷峰值模型的目標(biāo)函數(shù)；
[0078] 約束確定子模塊，用于獲取對(duì)所述電動(dòng)車輛的運(yùn)營規(guī)律約束，對(duì)所述電動(dòng)車輛的 日放電總量及日充電總量的約束，對(duì)同一時(shí)間段所述電動(dòng)車輛的充電數(shù)量與運(yùn)營數(shù)量的約 束，以及對(duì)所述電動(dòng)車輛的所述饋電線路的容量約束，作為所述最小負(fù)荷峰值模型的約束 條件。
[0079]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述迭代尋優(yōu)模塊500,包括：
[0080]優(yōu)化子模塊，用于在所述電動(dòng)車輛的數(shù)量為所述當(dāng)前車輛數(shù)量的情況下，以所述 當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量作為一個(gè)粒子，采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)所述最 小負(fù)荷峰值模型進(jìn)行迭代尋優(yōu)，確定最優(yōu)粒子及所述最優(yōu)粒子對(duì)應(yīng)的所述最小負(fù)荷峰值；
[0081] 迭代子模塊，用于將所述當(dāng)前車輛數(shù)量增加預(yù)設(shè)數(shù)量，并重復(fù)所述優(yōu)化子步驟，直 至所述最小負(fù)荷峰值大于所述最大容量時(shí)，返回上一迭代對(duì)應(yīng)的所述當(dāng)前車輛數(shù)量及確定 的所述最優(yōu)粒子及所述最小負(fù)荷峰值。
[0082] 在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述粒子群優(yōu)化算法為雙中心粒子群優(yōu)化算法;所述優(yōu)化 子模塊，包括：
[0083] 初始化單元，用于根據(jù)所述當(dāng)前車輛數(shù)量及所述最小負(fù)荷峰值模型的約束條件初 始化粒子，并初始化個(gè)體最優(yōu)粒子及全局最優(yōu)粒子；
[0084]粒子更新單元，用于更新粒子群，比較當(dāng)代粒子及上一代粒子以及預(yù)設(shè)粒子的適 應(yīng)度更新所述個(gè)體最優(yōu)粒子，根據(jù)所述個(gè)體最優(yōu)粒子及所述當(dāng)代粒子確定廣義中心粒子和 狹義中心粒子以更新所述全局最優(yōu)粒子；
[0085] 重復(fù)迭代單元，用于重復(fù)所述粒子更新步驟，直至粒子適應(yīng)度迭代收斂時(shí)，將所述 全局最優(yōu)粒子作為所述最優(yōu)粒子及所述最優(yōu)粒子對(duì)應(yīng)的所述最小負(fù)荷峰值和所述充電數(shù) 量；
[0086] 其中，所述預(yù)設(shè)粒子包括沿著上一代粒子更新的方向更新得到的第一預(yù)設(shè)粒子， 及先沿著上一代粒子更新的方向再沿著歷史最優(yōu)粒子更新的方向更新得到的第二預(yù)設(shè)粒 子。
[0087] 在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述初始化單元，包括：
[0088] 第一子單元，用于根據(jù)所述當(dāng)前車輛數(shù)量、所述日負(fù)荷曲線以及所述電動(dòng)車輛一 天的行駛時(shí)間及所述充放電功率確定調(diào)后日負(fù)荷曲線；
[0089] 第二子單元，用于根據(jù)所述調(diào)后負(fù)荷曲線及所述最大容量確定各個(gè)時(shí)間段的充電 車輛權(quán)重；
[0090] 第三子單元，用于根據(jù)所述充電車輛權(quán)重及所述當(dāng)前車輛數(shù)量初始化各個(gè)時(shí)間段 的充電數(shù)量。
[0091 ]由于上述裝置與上述方法對(duì)應(yīng)，為節(jié)約篇幅具體描述不再贅述。
[0092]以上實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能 因此而理解為對(duì)本發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說， 在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出多個(gè)變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范 圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法，其特征在于，包括： 參數(shù)獲取步驟:獲取電動(dòng)車輛的充放電功率、預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及饋電線路的日負(fù)荷曲線； 模型構(gòu)建步驟:根據(jù)所述充放電功率、所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及所述日負(fù)荷曲線建立加入 充電的所述電動(dòng)車輛后所述饋電線路的最小負(fù)荷峰值模型； 迭代尋優(yōu)步驟:變化所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量得到當(dāng)前車輛數(shù)量，以所述當(dāng)前車輛數(shù)量及所 述當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量作為變化因子，對(duì)所述最小負(fù)荷峰值模型進(jìn) 行尋優(yōu)以得到所述當(dāng)前車輛數(shù)量對(duì)應(yīng)的所述饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小的尋優(yōu)結(jié)果； 所述尋優(yōu)結(jié)果包括目標(biāo)車輛數(shù)量、最小負(fù)荷峰值及所述目標(biāo)車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的 充電數(shù)量； 其中，所述目標(biāo)車輛數(shù)量為所述最小負(fù)荷峰值小于所述饋電線路的最大容量時(shí)的所述 當(dāng)前車輛數(shù)量中的最大值。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法，其特征在于，所述模型構(gòu) 建步驟包括： 函數(shù)確定子步驟:根據(jù)所述充放電功率、所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及所述日負(fù)荷曲線將加入 充電的所述電動(dòng)車輛后的日負(fù)荷曲線確定為調(diào)后負(fù)荷曲線，并以所述調(diào)后負(fù)荷曲線的峰值 最小作為所述最小負(fù)荷峰值模型的目標(biāo)函數(shù)； 約束確定子步驟:獲取對(duì)所述電動(dòng)車輛的運(yùn)營規(guī)律約束，對(duì)所述電動(dòng)車輛的日放電總 量及日充電總量的約束，對(duì)同一時(shí)間段所述電動(dòng)車輛的充電數(shù)量與運(yùn)營數(shù)量的約束，以及 對(duì)所述電動(dòng)車輛的所述饋電線路的容量約束，作為所述最小負(fù)荷峰值模型的約束條件。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法，其特征在于，所述迭代尋 優(yōu)步驟，包括： 優(yōu)化子步驟:在所述電動(dòng)車輛的數(shù)量為所述當(dāng)前車輛數(shù)量的情況下，以所述當(dāng)前車輛 數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量作為一個(gè)粒子，采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)所述最小負(fù)荷峰 值模型進(jìn)行迭代尋優(yōu)，確定最優(yōu)粒子及所述最優(yōu)粒子對(duì)應(yīng)的所述最小負(fù)荷峰值； 迭代子步驟:將所述當(dāng)前車輛數(shù)量增加預(yù)設(shè)數(shù)量，并重復(fù)所述優(yōu)化子步驟，直至所述最 小負(fù)荷峰值大于所述最大容量時(shí)，返回上一迭代對(duì)應(yīng)的所述當(dāng)前車輛數(shù)量及確定的所述最 優(yōu)粒子及所述最小負(fù)荷峰值。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法，其特征在于，所述粒子群 優(yōu)化算法為雙中心粒子群優(yōu)化算法;所述優(yōu)化子步驟，包括： 初始化步驟:根據(jù)所述當(dāng)前車輛數(shù)量及所述最小負(fù)荷峰值模型的約束條件初始化粒 子，并初始化個(gè)體最優(yōu)粒子及全局最優(yōu)粒子； 粒子更新步驟:更新粒子群，比較當(dāng)代粒子及上一代粒子以及預(yù)設(shè)粒子的適應(yīng)度更新 所述個(gè)體最優(yōu)粒子，根據(jù)所述個(gè)體最優(yōu)粒子及所述當(dāng)代粒子確定廣義中心粒子和狹義中心 粒子以更新所述全局最優(yōu)粒子； 重復(fù)迭代步驟:重復(fù)所述粒子更新步驟，直至粒子適應(yīng)度迭代收斂時(shí)，將所述全局最優(yōu) 粒子作為所述最優(yōu)粒子及所述最優(yōu)粒子對(duì)應(yīng)的所述最小負(fù)荷峰值和所述充電數(shù)量； 其中，所述預(yù)設(shè)粒子包括沿著上一代粒子更新的方向更新得到的第一預(yù)設(shè)粒子，及先 沿著上一代粒子更新的方向再沿著歷史最優(yōu)粒子更新的方向更新得到的第二預(yù)設(shè)粒子。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定方法，其特征在于，所述初始化 步驟，包括： 第一子步驟:根據(jù)所述當(dāng)前車輛數(shù)量、所述日負(fù)荷曲線以及所述電動(dòng)車輛一天的行駛 時(shí)間及所述充放電功率確定調(diào)后日負(fù)荷曲線； 第二子步驟:根據(jù)所述調(diào)后負(fù)荷曲線及所述最大容量確定各個(gè)時(shí)間段的充電車輛權(quán) 重； 第三子步驟:根據(jù)所述充電車輛權(quán)重及所述當(dāng)前車輛數(shù)量初始化各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù) 量。6. -種電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定裝置，其特征在于，包括： 參數(shù)獲取模塊，用于獲取電動(dòng)車輛的充放電功率、預(yù)設(shè)車輛數(shù)量及饋電線路的日負(fù)荷 曲線； 模型構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述充放電功率、當(dāng)前車輛數(shù)量及所述日負(fù)荷曲線建立加入 充電的所述電動(dòng)車輛后所述饋電線路的最小負(fù)荷峰值模型； 迭代尋優(yōu)模塊，用于變化所述預(yù)設(shè)車輛數(shù)量得到當(dāng)前車輛數(shù)量，以所述當(dāng)前車輛數(shù)量 及所述當(dāng)前車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量作為變化因子，對(duì)所述最小負(fù)荷峰值模 型進(jìn)行尋優(yōu)以得到所述當(dāng)前車輛數(shù)量對(duì)應(yīng)的所述饋電線路的日負(fù)荷曲線峰值最小的尋優(yōu) 結(jié)果;所述尋優(yōu)結(jié)果包括目標(biāo)車輛數(shù)量、最小負(fù)荷峰值及所述目標(biāo)車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí) 間段的充電數(shù)量； 其中，所述目標(biāo)車輛數(shù)量為所述最小負(fù)荷峰值小于所述饋電線路的最大容量時(shí)的所述 當(dāng)前車輛數(shù)量中的最大值。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定裝置，其特征在于，模型構(gòu)建模 型，包括： 函數(shù)確定子模塊，用于根據(jù)所述充放電功率、所述當(dāng)前車輛數(shù)量及所述日負(fù)荷曲線將 加入充電的所述電動(dòng)車輛后的日負(fù)荷曲線確定為調(diào)后負(fù)荷曲線，并以所述調(diào)后負(fù)荷曲線的 峰值最小作為所述最小負(fù)荷峰值模型的目標(biāo)函數(shù)； 約束確定子模塊，用于獲取對(duì)所述電動(dòng)車輛的運(yùn)營規(guī)律約束，對(duì)所述電動(dòng)車輛的日放 電總量及日充電總量的約束，對(duì)同一時(shí)間段所述電動(dòng)車輛的充電數(shù)量與運(yùn)營數(shù)量的約束， 以及對(duì)所述電動(dòng)車輛的所述饋電線路的容量約束，作為所述最小負(fù)荷峰值模型的約束條 件。8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定裝置，其特征在于，所述迭代尋 優(yōu)模塊，包括： 優(yōu)化子模塊，用于在所述電動(dòng)車輛的數(shù)量為所述當(dāng)前車輛數(shù)量的情況下，以所述當(dāng)前 車輛數(shù)量分配至各個(gè)時(shí)間段的充電數(shù)量作為一個(gè)粒子，采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)所述最小負(fù) 荷峰值模型進(jìn)行迭代尋優(yōu)，確定最優(yōu)粒子及所述最優(yōu)粒子對(duì)應(yīng)的所述最小負(fù)荷峰值； 迭代子模塊，用于將所述當(dāng)前車輛數(shù)量增加預(yù)設(shè)數(shù)量，并重復(fù)所述優(yōu)化子步驟，直至所 述最小負(fù)荷峰值大于所述最大容量時(shí)，返回上一迭代對(duì)應(yīng)的所述當(dāng)前車輛數(shù)量及確定的所 述最優(yōu)粒子及所述最小負(fù)荷峰值。9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定裝置，其特征在于，所述粒子群 優(yōu)化算法為雙中心粒子群優(yōu)化算法;所述優(yōu)化子模塊，包括： 初始化單元，用于根據(jù)所述當(dāng)前車輛數(shù)量及所述最小負(fù)荷峰值模型的約束條件初始化 粒子，并初始化個(gè)體最優(yōu)粒子及全局最優(yōu)粒子； 粒子更新單元，用于更新粒子群，比較當(dāng)代粒子及上一代粒子以及預(yù)設(shè)粒子的適應(yīng)度 更新所述個(gè)體最優(yōu)粒子，根據(jù)所述個(gè)體最優(yōu)粒子及所述當(dāng)代粒子確定廣義中心粒子和狹義 中心粒子以更新所述全局最優(yōu)粒子； 重復(fù)迭代單元，用于重復(fù)所述粒子更新步驟，直至粒子適應(yīng)度迭代收斂時(shí)，將所述全局 最優(yōu)粒子作為所述最優(yōu)粒子及所述最優(yōu)粒子對(duì)應(yīng)的所述最小負(fù)荷峰值和所述充電數(shù)量； 其中，所述預(yù)設(shè)粒子包括沿著上一代粒子更新的方向更新得到的第一預(yù)設(shè)粒子，及先 沿著上一代粒子更新的方向再沿著歷史最優(yōu)粒子更新的方向更新得到的第二預(yù)設(shè)粒子。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的電動(dòng)車輛充電運(yùn)行模式的確定裝置，其特征在于，所述初始 化單元，包括： 第一子單元，用于根據(jù)所述當(dāng)前車輛數(shù)量、所述日負(fù)荷曲線以及所述電動(dòng)車輛一天的 行駛時(shí)間及所述充放電功率確定調(diào)后日負(fù)荷曲線； 第二子單元，用于根據(jù)所述調(diào)后負(fù)荷曲線及所述最大容量確定各個(gè)時(shí)間段的充電車輛 權(quán)重； 第三子單元，用于根據(jù)所述充電車輛權(quán)重及所述當(dāng)前車輛數(shù)量初始化各個(gè)時(shí)間段的充 電數(shù)量。
【文檔編號(hào)】G06Q10/04GK105894123SQ201610251610
【公開日】2016年8月24日
【申請(qǐng)日】2016年4月20日
【發(fā)明人】劉濤, 翟世濤, 朱志芳, 朱革蘭, 張勇軍, 黃健昂, 劉澤槐
【申請(qǐng)人】廣州供電局有限公司