【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电动汽车充放电控制，尤其涉及一种v2g放电策略优化方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、为了应对由经济发展带来的能源危机和环境问题,以清洁能源为动力源的电动汽车应运而生，其具有低能耗、低排放和低噪声等优势,将成为未来汽车行业发展的主要方向。
2、随着电动汽车在电网中渗入比例的增加，电动汽车的充/放电行为给电网的运行带来了新的挑战。由于大量电动汽车的随机充电行为和巨大的充电负荷，电网的安全运行会受到显著影响，并由此而引起各种潜在的问题，比如电能质量降低，电压波动和过负荷等。为了解决电动汽车无序充电行为对电网产生的负面影响，为充分发挥电动汽车车载储能电池能量双向流动的特性，电动汽车与电网互动(vehicle togrid，v2g)技术已成为当下的研究热点。v2g技术通过设定电动汽车充放电约束条件，使其满足有序充放电策略的要求，从而实现对电网负荷曲线削峰填谷的效果，降低随机充电行为对电网影响。而在充放电控制过程中，大多是从电池续航、充放电成本和充电站参与新能源调度等角度出发，而充放电成本往往只考虑到电价成本，缺乏对充放电过程中额外的电池损耗。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本专利技术提供一种v2g放电策略优化方法、装置及存储介质。
2、第一方面，本专利技术提供一种v2g放电策略优化方法，包括：
3、在满足电动汽车充放电功率约束、电动汽车电池约束、充电站充放电电流约束、充电站充放电功率约束的情况下；在
4、，
5、其中，根据电能动态价格获取电动车充电电能价格和电动车放电电能价格，为时段时，电动汽车在充电站的充电功率，为时段时，电动汽车在充电站的放电功率，为时段时，电动汽车在充电站的额外的放电过程造成的电池衰减成本，，为时段时，电动汽车在充电站的额外的放电过程造成的电池衰减，为电池衰减成本系数；
6、以各个时段内，充电站内电动汽车的整体充电功率和电网对充电站供电功率的方差和来创建充电站充电功率和电网供电功率的平衡目标函数：
7、；
8、其中，为时段时，电动汽车在充电站的充电功率，为时段时，电动汽车在充电站的放电功率，是充电站内的电动汽车集合，为时段时，电网对充电站的供电功率；
9、归一化结合v2g充放电成本目标函数和平衡目标函数得到总目标函数，以总目标函数的倒数的绝对值为适应度，通过遗传算法进行优化求解。
10、更进一步的，所述电动汽车充放电功率约束包括：电动汽车充电时需要满足最低和最高充电功率约束，即：，其中，表示电动汽车的最大充电功率，表示电动汽车的最小充电功率；电动汽车放电时需要满足最低和最高放电功率约束，即：其中，表示电动汽车的最大放电功率，表示电动汽车的最小放电功率；
11、充电站充放电电流约束包括：充电站充电时需要满足最低和最高充电电流约束，即：，其中，表示充电站的最小充电电流，表示充电站的最大充电电流；充电站充放电功率约束包括：充电站充电时需要满足最低和最高充电功率约束，即：，其中，表示充电站的最小充电功率，表示充电站的最大充电功率。
12、更进一步的，所述电动汽车电池约束包括：
13、，
14、，其中，为电池管理系统限定的最低电池容量，电动汽车电池在达到时，中止对外放电，为电动汽车的最大电池容量；为充电功率，为放电功率，为充电效率，表示充电站点，表示离散充放电控制时段。
15、更进一步的，所述目标放电电动汽车包含：剩余电量不低于电动汽车v需求的的电动汽车。
16、更进一步的，电动汽车到达充电站进行充电时，向充电站提供电动汽车v充电前的剩余电量，电动汽车需求的剩余电量，电动汽车的接通时间，电动汽车的充电结束时间，在电动汽车的接通时间到电动汽车v的充电结束时间内，满足电动汽车需求的剩余电量；
17、限定在充电站充电的电动汽车充电结束后的剩余电量与电动汽车v需求的剩余电量差的和在允许的阈值范围内接近零，确保充电站满足用户的充电需求。
18、更进一步的，电动汽车在充电站的额外的放电过程造成的电池衰减如下：
19、，
20、其中，为soc均值相关的函数，用于拟合电池衰减过程中日历老化造成的衰减，日历老化造成衰减取决于平均soc，为活化能，为放电倍率，为气体常数，为温度，为电池容量，为放电深度，表示额外放电过程造成的循环次数增量。
21、更进一步的，归一化结合v2g充放电成本目标函数和平衡目标函数得到总目标函数的方式如下：
22、，
23、其中，为v2g充放电成本目标函数的最大值，为v2g充放电成本目标函数的最小值，平衡目标函数的最大值，平衡目标函数的最小值；和为加权系数。
24、更进一步的，所述以总目标函数的倒数的绝对值为适应度，通过遗传算法进行优化求解包括：
25、创建电动汽车行为矩阵，所述电动汽车行为矩阵的行表示一电动汽车在一天中各个离散时段t的充放电行为，所述电动汽车行为矩阵的列表示全部电动汽车在同一离散时段t的充放电行为；
26、初始化电动汽车充放电参数，利用初始化的电动汽车充放电参数更新总目标函数；
27、计算总目标函数的倒数的绝对值得到个体的适应度；
28、根据适应度由大到小选择设定数量适应度大的个体；
29、对电动汽车行为矩阵进行个体交叉，在满足用户的充电需求的基础上进行变异产生新的子代，利用子代电动汽车充放电参数更新总目标函数；
30、重复每代总目标函数更新、适应度计算、个体选择、交叉、变异，直至解符合要求。
31、第二方面，本专利技术提供一种实现v2g放电策略优化方法的装置，包括：至少一处理单元，所述处理单元通过总线单元连接存储单元，所述存储单元存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理单元执行时，实现所述的v2g放电策略优化方法。
32、第三方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如所述的v2g放电策略优化方法。
33、本专利技术实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：
34、本申请在满足电动汽车充放电功率约束、电动汽车电池约束、充电站充放电电流约束、充电站充放电功率约束的情况下；在满足用户的充电需求的基础上，考虑电动车充电电能价格、电动车放电电能价格和电动汽车电池衰减成本构建目标放电电动汽车的v2g充放电成本目标函数：，充放电成本目标函数充分考量了电池衰减成本和电放电电价成本；本申请还以各个时段内，充电站内电动汽车的整体充电功率和电网对充电站供电功率的方差和来创建充电站充电功率和电网供电功率的平衡目标函数：；通过用户需求约束电池续航，通过充本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种V2G放电策略优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的V2G放电策略优化方法，其特征在于，所述电动汽车充放电功率约束包括：电动汽车充电时需要满足最低和最高充电功率约束，即：，其中，表示电动汽车的最大充电功率，表示电动汽车的最小充电功率；电动汽车放电时需要满足最低和最高放电功率约束，即：其中，表示电动汽车的最大放电功率，表示电动汽车的最小放电功率；
3.根据权利要求1所述的V2G放电策略优化方法，其特征在于，所述电动汽车电池约束包括：
4.根据权利要求1所述的V2G放电策略优化方法，其特征在于，所述目标放电电动汽车包含：剩余电量不低于电动汽车v需求的剩余电量的电动汽车。
5.根据权利要求1所述的V2G放电策略优化方法，其特征在于，电动汽车到达充电站进行充电时，向充电站提供电动汽车v充电前的剩余电量，电动汽车需求的剩余电量，电动汽车的接通时间，电动汽车的充电结束时间，在电动汽车的接通时间到电动汽车v的充电结束时间内，满足电动汽车需求的剩余电量；
6.根据权利要求1所述的V2G放电策略优化方法，其特征在于
7.根据权利要求1所述的V2G放电策略优化方法，其特征在于，归一化结合V2G充放电成本目标函数和平衡目标函数得到总目标函数的方式如下：
8.根据权利要求1所述的V2G放电策略优化方法，其特征在于，所述以总目标函数的倒数的绝对值为适应度，通过遗传算法进行优化求解包括：
9.一种实现V2G放电策略优化方法的装置，其特征在于，包括：至少一处理单元，所述处理单元通过总线单元连接存储单元，所述存储单元存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理单元执行时，实现如权利要求1-8任一所述的V2G放电策略优化方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-8任一项所述的V2G放电策略优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种v2g放电策略优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的v2g放电策略优化方法，其特征在于，所述电动汽车充放电功率约束包括：电动汽车充电时需要满足最低和最高充电功率约束，即：，其中，表示电动汽车的最大充电功率，表示电动汽车的最小充电功率；电动汽车放电时需要满足最低和最高放电功率约束，即：其中，表示电动汽车的最大放电功率，表示电动汽车的最小放电功率；
3.根据权利要求1所述的v2g放电策略优化方法，其特征在于，所述电动汽车电池约束包括：
4.根据权利要求1所述的v2g放电策略优化方法，其特征在于，所述目标放电电动汽车包含：剩余电量不低于电动汽车v需求的剩余电量的电动汽车。
5.根据权利要求1所述的v2g放电策略优化方法，其特征在于，电动汽车到达充电站进行充电时，向充电站提供电动汽车v充电前的剩余电量，电动汽车需求的剩余电量，电动汽车的接通时间，电动汽车的充电结束时间，在电动汽车的接通时间到电动汽车v的充电结...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵珂，刘丰，成鑫，刘益畅，张琳利，
申请(专利权)人：山东浪潮智慧能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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