一种云-边融合的电动汽车绿色充电调度方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种云

【技术实现步骤摘要】
一种云
‑
边融合的电动汽车绿色充电调度方法及系统


[0001]本专利技术属于电动汽车绿色充电调度
，尤其涉及一种云
‑
边融合的电动汽车绿色充电调度方法及系统。

技术介绍

[0002]随着电动汽车的逐渐普及，“里程焦虑”导致的电动汽车续航问题正受到广泛的关注。电动汽车可以看做一个移动的储能和充电负荷节点，合理的电动汽车充放电策略将于本地的电网相结合，交能融合控制，达到交通与能源双系统平衡。近年来，随着智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)云计算控制中心和路面群智感知技术的快速发展，已有研究人员提出了许多电动汽车充放电的调度机制，大多数的调度解决方案都是为集中式实现而设计的。与分散式控制策略相比，集中式处理大量电动汽车数据导致较高的计算/通信复杂度，同时，充电需求和动态变化的路面交通状况等相关数据信息的高效传输也直接影响到集中式控制策略的有效性。现有的云计算控制中心支持的模式并不能完全满足数据处理的实时性要求。近年来，移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的提出，旨在通过将数据处理从云移动到边缘端，构建“云
‑
边”融合策略，就近处理各类计算任务，加速任务处理速度，提高用户的满意度。
[0003]现有的研究中，在ITS云计算控制中心的支持下，部分研究人员研究电动汽车充电调度策略，将路边基础设施，以及移动巴士或路过的无人机，作为云和移动电动汽车之间的移动边缘计算服务器。然而，随着清洁能源和储能技术的发展，现有的充电站已有部分同时由电网和清洁能源供电。基于此，已有工作分析了在配备太阳能电池板的充电站的电动汽车调度时出现的能源成本最小化问题，分析了路侧单元(Roadside Unit,RSU)在电动汽车充电调度中的作用，调度目标是最小化电动汽车充电服务时间或减少响应延迟。此外，多个不同区域的充电站可以相互交通和电力系统联动，已有研究提出了在多个充电点对电动汽车进行分散的充电调度，以优化调度电动汽车。
[0004]然而，上述工作中的系统模型和优化方案存在多个方面的问题。具体来说，首先这些研究的优化解决方案没有考虑到每个参与者从充放电操作中获得的利润。其次是所提出的电动汽车调度算法没有考虑对电网的效用，即削峰和降低负荷。最后是他们没有解决可再生能源的整合和利用。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是：提供一种云
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边融合的电动汽车绿色充电调度方法及系统，以解决电动汽车充电调度时没有考虑对电网的效用，即削峰和降低负荷；没有解决可再生能源的整合和利用等技术问题。
[0006]本专利技术的技术方案是：
[0007]一种云
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边融合的电动汽车绿色充电调度系统，所述系统包括：
[0008]云计算控制中心：用来支持汽车向通信可达范围内的基站提供的充放电请求；
[0009]边缘服务器：边缘服务器配备了车载处理硬件以服务来自电动汽车的各类计算任务请求；
[0010]充电站:通过系统决策汽车前往哪个充电站处进行充放电；
[0011]可再生能源：与充电站连接，以提高电网负荷效率。
[0012]所述边缘服务器为固定的路边单元基础设施或者移动的公共汽车或无人机；均配置车载处理硬件。
[0013]所述方法包括：
[0014]步骤1、首先每次电动汽车需要充电或愿意参与放电时，在云计算控制中心的支持下通过无线通信向通信范围可到达的基站发送请求；
[0015]步骤2、云计算控制中心与边缘服务器同时将优化结果发给电动汽车，电动汽车从边缘服务器接收到的所有候选充电站中选择最好的充电站，并将路径指向所选择的充电站。
[0016]电动汽车向基站发送请求后，在给定的时间内电动汽车驱动出当前基站的通信范围，电动汽车将充放电请求重新发送到下一个基站。
[0017]云计算控制中心收到电动汽车的各类环境信息包括位置、距离和动力及充放电数据后，ITS云计算控制中心进行混合优化，同时使用贪婪算法内部启发式更新决定电动汽车最合适的充电站并产生最大可实现的加权整体利益得出优化结果。
[0018]所述混合优化方法包括：
[0019]建立优化表达式：
[0020][0021]其中，Profit
EV
(a)代表电动汽车获得的利润，M表示总的电动汽车集合Profit
CS
(k)代表充电站获得的利润；K表示充电站的总数，定义了一个可调的权重参数γ，0≤γ≤1。
[0022]同时优化满足以下约束：
[0023][0024]二进制决策变量代表在t时间间隙里分配给充电站的电动汽车数；I
a
代表电动汽车的充放电时间；
[0025][0026]该约束确保电动汽车至少被分配给一个充电站进行充电或放电服务；A
ak
表示开始时隙，D
ak
表示结束时隙。
[0027][0028]该约束保证电动汽车在充放电间隔期间不能分配给多个充电站，其中二进制决策变量代表在t时间间隙里分配给充电站的电动汽车数；
[0029][0030]该约束确保在电动汽车的每个时隙上的插电式电动车的瞬时数量不超过充电站的最大车辆容量，表示充电站的最大可充电汽车容量；
[0031][0032]代表电动汽车电池的容量；是电动汽车在t时刻充放电的决策变量，大于0表示充电状态，小于0表示放电状态；r
a
代表电池容量的百分比，
[0033]0≤r
a
≤1；B
a
代表电池总的容量，Δt表示时间间隔；
[0034][0035]该约束规定，电池在每个时隙末尾的存储能量必须是非负的，且小于其电池容量。
[0036]使用贪婪算法内部启发式更新决定电动汽车最合适的充电站并产生最大可实现的加权整体利益的方法包括：
[0037]收集信息：边缘服务器接收到电动汽车的环境信息，包括它到附近充电站的到达或离开时间、电池容量和初始能量，以及电动汽车到附近充电站的距离，边缘服务器还收集当前时间间隙内附近充电站的瞬时信息
[0038][0039]代表边缘服务器收集到的当前时间间隙内附近充电站的瞬时信息，表示本地的充电站信息。
[0040]负载启发式更新：对于每个附近的充电站，内部启发式更新在相应的边缘服务器上执行，以确定电动汽车分配给该充电站时可实现的利润，然后将利润传达给电动汽车；电动汽车从所有邻域边缘服务器接收到候选充电站后，选择最合适的充电站；
[0041]获得局部最优：电动汽车选定目标充电站后，在相应的边缘服务器中求解局部最优。
[0042]解局部最优表达式为：
[0043]代表分配的充电站k的电动汽车a的实际充放电功率；I
a
代表电动汽车的充放电时间；代表边缘服务器收集到的当前时间间隙内附近充电站的瞬时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种云
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边融合的电动汽车绿色充电调度系统，其特征在于：所述系统包括：云计算控制中心：用来支持汽车向通信可达范围内的基站提供的充放电请求；边缘服务器：边缘服务器配备了车载处理硬件以服务来自电动汽车的各类计算任务请求；充电站:通过系统决策汽车前往哪个充电站处进行充放电；可再生能源：与充电站连接，以提高电网负荷效率。2.根据权利要求1所述的一种云
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边融合的电动汽车绿色充电调度系统，其特征在于：所述边缘服务器为固定的路边单元基础设施或者移动的公共汽车或无人机；均配置车载处理硬件。3.如权利要求1所述的一种云
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边融合的电动汽车绿色充电调度系统的调度方法，其特征在于：所述方法包括：步骤1、首先每次电动汽车需要充电或愿意参与放电时，在云计算控制中心的支持下通过无线通信向通信范围可到达的基站发送请求；步骤2、云计算控制中心与边缘服务器同时将优化结果发给电动汽车，电动汽车从边缘服务器接收到的所有候选充电站中选择最好的充电站，并将路径指向所选择的充电站。4.根据权利要求3所述的一种云
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边融合的电动汽车绿色充电调度系统的调度方法，其特征在于：电动汽车向基站发送请求后，在给定的时间内电动汽车驱动出当前基站的通信范围，电动汽车将充放电请求重新发送到下一个基站。5.根据权利要求3所述的一种云
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边融合的电动汽车绿色充电调度系统的调度方法，其特征在于：云计算控制中心收到电动汽车的各类环境信息包括位置、距离和动力及充放电数据后，ITS云计算控制中心进行混合优化，同时使用内部启发式贪婪算法更新决定电动汽车最合适的充电站，并产生最大可实现的加权整体利益得出优化结果。6.根据权利要求5所述的一种云
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边融合的电动汽车绿色充电调度系统的调度方法，其特征在于：所述混合优化方法包括：建立优化表达式：其中，Profit
EV
(a)代表电动汽车获得的利润；Profit
CS
(k)代表充电站获...

【专利技术属性】
技术研发人员：姬源，王向东，沈冠全，黄育松，覃海，万会江，孙浩，张仕鹏，李寿松，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：