电动汽车动力电池集群可用容量的预测方法，包括：定义EV动力电池的“V2G可用容量”概念；分析EV动力电池充放电S.O.C变化规律；推导EV动力电池集群单位时刻的电池容量变化量；确定EV动力电池集群参与V2G服务的管理模式；分析EV电池集群概率可用容量的关键影响因素；构建各影响因素的概率分布模型；求取行车时段电池集群的容量变化量概率分布特性；确定电池集群的剩余容量；确定电池集群的V2G可用容量实时概率预测值。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】，包括：定义EV动力电池的“V2G可用容量”概念；分析EV动力电池充放电S.O.C变化规律；推导EV动力电池集群单位时刻的电池容量变化量；确定EV动力电池集群参与V2G服务的管理模式；分析EV电池集群概率可用容量的关键影响因素；构建各影响因素的概率分布模型；求取行车时段电池集群的容量变化量概率分布特性；确定电池集群的剩余容量；确定电池集群的V2G可用容量实时概率预测值。【专利说明】
本专利技术涉及一种参与车网互联(Vehicle-to-grid，V2G)服务的电动汽车动力电池集群实时概率V2G可用容量的预测方法。
技术介绍
近年来，电动汽车(Electric Vehicle，EV)正快速进入汽车市场。根据《节能与新能源汽车发展规划(2011年至2020年)》，2015年EV将达到50万辆，2020年达到500万辆。由于EV上均装有较大容量的车载动力电池，当其数量足够多时，电池集群总容量相当巨大。而据统计，大多数汽车每天大约22小时处于停泊状态，即使在高峰期也有超过80%处于停泊状态，可以考虑让它们在停车时为电网提供能量缓冲。V2G模式正是基于解决上述问题而提出的:一方面，可视EV电池集群为可控负荷，通过控制其并网充电时间进行系统的错峰调控，提高电网的总体发电效率和经济效益；另一方面，通过V2G技术EV电池集群也可被当作储能装置参与电网的能量平衡。目前，对于V2G技术的研究主要包括几个方面:1)V2G对电网的影响，其一是分析V2G对电网配电设备、经济运行、电能质量等方面的影响，其二是从电源侧或电网侧的角度分析电网对电动汽车接入的承受能力；2)研究EV充放电控制与利用技术，包括单向V2G和双向V2G的充(放)电技术；3)EV充电负荷建模与仿真计算，包含如车主的用车行为、充电行为以及电池的充电特性等多种因素。申请号为201210291284.5,201210014240.8、201010197317.0,201010197305.8和201110048828.0的专利技术专利申请书从不同技术路线提出多种EV智能充(放)电控制装置(系统)及其控制方法。但上述成果均未针对大规模EV集群的V2G可用容量预测进行有效的研究。本专利技术专利针对目标电网区域内参与V2G服务的大规模EV集群在各种情境下的行为特性、荷电状态(State of charge, S.0.C)特性和充放电特性的随机概率性进行研究，从而对其可提供给电网进行能量平衡的能力进行有效评估，其结果为V2G系统的优化调控策略制定提供了有效依据。
技术实现思路
本专利技术要克服现有技术不能针对大规模EV集群的V2G可用容量提供预测的缺点，提供一种考虑基于V2G技术将EV动力电池作为储能元件参与电网调控问题所提出的一种参与V2G服务的EV动力电池集群实时概率可用容量预测方法。本专利技术为实现上述目的，提出了 EV动力电池集群参与V2G服务时可提供给电网进行充、放电功率平衡的能力评估方法，如附图1所示，其具体过程包括如下步骤:I)定义EV动力电池的“V2G可用容量”概念:是指EV动力电池参与V2G服务时，可向电网提供的允许充、放电容量；该概念用以表征EV动力电池作为储能元件进行电网动态功率平衡能力，因此，又可分为“V2G放电可用容量”和“V2G充电可用容量”两个指标；2)推导EV动力电池集群单位时段的电池容量变化量。根据电池充放电相关理论和文献，采用式(I)表征考虑电池自放电和充放电过程，得到前后两时间段S.0.C的关系:SOC (t+At) =SOC (t) (l-σ (t) At)+Ibat (t).At.η (t)/Cbat (I)式中:Ibat(t)表示t时刻充放电电流(大于零表示充电，小于零则为放电)；σ为自放电率，每小时自放电率取0.01% ； Δ t表不如后两时间间隔；Cbat为畜电池的总容量，Ah ；n⑴为充放电效率；3)为了简化容量预测模型，将行驶中的EV汽车视为额定功率输出，那么在EV电池有效充放电范围内，可简化视作恒电流充、放电。选择最小的计时单位为At,由式(I)可得式(2):SOC =SOC (η Δ t) (l-σ Δ t)+Ibat Δ t η (η Δ t)/Cbat η=1, 2，...(2)式(2)等式两边同左乘Cbat，可得式(3)所示电池剩余容量表示式:C =CbatSOC =C (η Δ t) (l-σ Δ t)+Ibat Δ t η (η Δ t) (3)当At足够小时，σ At与I相比，可以忽略不计，即l-σ Δ?=1。当视作对电池进行恒流充、放电时，每经过一个At，前后两时间段电池剩余容量的变化量为IbatAtn (nAt)为定值。假设nAt时刻集群中处于充、放电状态的电池数量为N(nAt)，则(n+1) At时刻该集群电池容量的变化量如式(4)所示:【权利要求】1.，其具体过程包括如下步骤: 1)定义EV动力电池的“V2G可用容量”概念:是指EV动力电池参与V2G服务时，可向电网提供的允许充、放电容量；该概念用以表征EV动力电池作为储能元件进行电网动态功率平衡能力，因此，又可分为“V2G放电可用容量”和“V2G充电可用容量”两个指标； 2)推导EV动力电池集群单位时段的电池容量变化量。根据电池充放电相关理论和文献，采用式⑴表征考虑电池自放电和充放电过程，得到前后两时间段S.0.C的关系:SOC (t+ Δ t) =SOC ⑴(1- σ ⑴ Δ t) +Ibat (t).Λ t.n (t) /Cbat(I) 式中:Ibat(t)表示t时刻充放电电流(大于零表示充电，小于零则为放电)；σ为自放电率，每小时自放电率取0.01% ; At表示前后两时间间隔；Cbat为蓄电池的总容量，Ah ；n (t)为充放电效率； 3)为了简化容量预测模型，将行驶中的EV汽车视为额定功率输出，那么在EV电池有效充放电范围内，可简化视作恒电流充、放电。选择最小的计时单位为At，由式⑴可得式⑵: 【文档编号】G01R31/36GK103499792SQ201310309655【公开日】2014年1月8日 申请日期:2013年7月18日 优先权日:2013年7月18日 【专利技术者】翁国庆, 章欢, 张有兵, 周文委, 谢路耀 申请人:浙江工业大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
电动汽车动力电池集群可用容量的预测方法，其具体过程包括如下步骤：1）定义EV动力电池的“V2G可用容量”概念：是指EV动力电池参与V2G服务时，可向电网提供的允许充、放电容量；该概念用以表征EV动力电池作为储能元件进行电网动态功率平衡能力，因此，又可分为“V2G放电可用容量”和“V2G充电可用容量”两个指标；2）推导EV动力电池集群单位时段的电池容量变化量。根据电池充放电相关理论和文献，采用式(1)表征考虑电池自放电和充放电过程，得到前后两时间段S.O.C的关系：SOC(t+Δt)=SOC(t)(1?σ(t)Δt)+Ibat(t)·Δt·η(t)/Cbat????????(1)式中：Ibat(t)表示t时刻充放电电流(大于零表示充电，小于零则为放电)；σ为自放电率，每小时自放电率取0.01%；Δt表示前后两时间间隔；Cbat为蓄电池的总容量，Ah；η(t)为充放电效率；3）为了简化容量预测模型，将行驶中的EV汽车视为额定功率输出，那么在EV电池有效充放电范围[SOCmin,SOCmax]内，可简化视作恒电流充、放电。选择最小的计时单位为Δt,由式(1)可得式(2)：SOC[(n+1)Δt]=SOC(nΔt)(1?σΔt)+IbatΔtη(nΔt)/Cbat??n=1,2,...(2)式(2)等式两边同左乘Cbat，可得式(3)所示电池剩余容量表示式:C[(n+1)Δt]=CbatSOC[(n+1)Δt]=C(nΔt)(1?σΔt)+IbatΔtη(nΔt)????(3)当Δt足够小时，σΔt与1相比，可以忽略不计，即1?σΔt=1。当视作对电池进行恒流充、放电时，每经过一个Δt，前后两时间段电池剩余容量的变化量为IbatΔtη(nΔt)为定值。假设nΔt时刻集群中处于充、放电状态的电池数量为N(nΔt)，则(n+1)Δt时刻该集群电池容量的变化量如式(4)所示：ΔCs[(n+1)Δt]=Σi=1nN(iΔt)IbatΔtη=IbatΔtηΣi=1nN(iΔt)---(4)4）确定EV动力电池集群参与V2G服务的管理模式，统计其配置参数、工作特性等关键因素；将其一天工作时间分为4段：时段ΔT1：早上上班开车时段（离家至到达公司，电池处于放电状态）；时段ΔT2：早上到达公司至下午离开公司时段（停放公司车库，可参与V2G服务，接受V2G服务中心的充、放电调度，保证ΔT3时段正常行车需求容量）；时段ΔT3：下午下班开车时段（离开公司至到家，电池处于放电状态）；时段ΔT4：下午到家至早上离开时段（停放住家小区车库，电池可参与V2G服务，接受V2G服务中心的充、放电调度，保证下一个ΔT1时段初始时刻电池最大容量）；5）分析EV电池集群概率可用容量的关键影响因素，包括集群中参与V2G服务的汽车数量、集群汽车早上离家时间分布、路上所花时间分布、下午离开公司时间分布、晚上开始充电时间分布等；6）参考有关调研、统计的数据和规律，对步骤5）中EV电池集群可用容量预测的各关键影响因素做出合理设置，运用概率分析法的相关理论（如蒙特卡洛法），构建各影响因素的概率分布模型；7）确定步骤5）中各影响因素间的关联，基于步骤6）所构建各概率分布模型，运用概率分析法的相关理论（如概率累积分布函数、期望值理论等）和分析工具（如crystal?ball软件等），求取行车时段电池集群的容量变化量概率分布特性。以早上ΔT1时段为例，基于步骤6）中确定集群汽车离家时间的概率分布以及中途耗时的概率分布，可通过crystal?ball软件求得集群汽车到达公司时间的概率分布，从而得到集群汽车离家时间概率分布函数F1(nΔt)和到达公司时间的概率累积分布函数F2(nΔt)。因此，nΔt时刻处于行车状态的EV数量可概率表示为：N(nΔt)=Nl(nΔt)?Na(nΔt)=NsF1(nΔt)?NsF2(nΔt)?????????????(5)式中：Nl(nΔt)和Na(nΔt)分别为nΔt时刻已经离家的车数量和已经到达公司的车数量；Ns为集群汽车的数量总和。将式(5)代入式(4)，可求得早上ΔT1时段(n+1)Δt时刻集群容量的变化量为：ΔCs1[(n+1)Δt]=NsIbatΔtηΣi=1n[F1(iΔt)-F2(iΔt)]---(6)同理，下午ΔT3时段(n+1)Δt时刻集群容量的变化量为：&De...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：翁国庆，章欢，张有兵，周文委，谢路耀，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：
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