CN112590601B - 基于边缘计算平台的v2g充电场站系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于边缘计算平台的新型V2G充电场站系统及其充电方法，由充电桩群系统、桩群调度控制系统、充电调度管理控制和运营系统和电网调度控制系统组成，不仅能够为用户智能推荐充电方案，更能为长时间停留的用户通过场站的调度优化争取最大的充电利润的基于边缘计算平台。

Description

基于边缘计算平台的V2G充电场站系统

技术领域

本发明涉及电动汽车充电技术领域，尤其涉及基于边缘计算平台的V2G充电场站系统。

背景技术

电动汽车的环保与经济效益显而易见，但随着电动汽车在市场的占有比例逐渐提高，其接入电网所带来的影响也不容忽视。电动汽车的充电负荷和电力系统中其他传统的电力负荷大不相同，在缺乏合理调度的策略时，尤其是在聚集大功率充电以及高峰充电场景下，用户的随机性地充电行为极为可能导致电网“峰上加峰”甚至产生新的用电高峰，加重对电力系统的负担且有可能直接导致电网瘫痪。

同时，电网用电高峰的充电行为，也令充电用户承受较高的充电支出，进而降低充电场站的吸引力更需担负电网限电的风险。大量研究和调查结果显示90％左右比例的私家车辆日均出行时间仅在1h左右，也就是说绝大多数车辆有相当长的时间都处于空闲状态。因此在智能交通领域中，车辆入电网(Vehicle-to-Grid,V2G)通过电网与电动汽车用户之间的V2G双向互动，合理规范电动汽车充馈电行为，即能够有效降低其可能对电网造成的种种负面影响，为电网进行“削峰填谷”；也可以充分发挥电动汽车车载电池的储能特性，在电网低负载、低电价时段选择接入进行充电储存能量，反之则在电网峰值负载、高电价时段选择接逆向馈电，在保证场站大功率快速充电服务质量的同时平稳或降低用户的充电支出，有效降低解运营成本与压力。

现有的V2G充电场站具有以下缺点：

1、现有的V2G充电场站系统离不开同台区电网系统的负荷预测结果，充电场站的能量管理调度系统承担较多电网调度的功能，致使系统冗余繁复。

2、现有的V2G充电场站较少综合考虑综合场站如何平衡电网稳定、场站运营利润和用户充电成本三者进行调度管理。

3、大功率直流充电桩将成为公共/商业充电服务当中的绝对主角，但单纯的大功率直流充电桩更加剧了聚集充电和高峰充电所引起的用电高峰，限制其快速规模化发展。

4、峰谷时段为较固定的电网，单纯的V2G充电场站合理安排电动汽车馈电可使“削峰”作用明显；但电动汽车电池容量有限，单纯的V2G充电场站通过有序充电方式进行“填谷”的效果，则与通常的中、小功率充电场站相差无异。

发明内容

为克服上述缺点，本发明的目的在于提供一种不仅能够为用户智能推荐充电方案，更能为长时间停留的用户通过场站的调度优化争取最大的充电利润的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统。

为了达到以上目的，本发明采用的技术方案是：一种基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：

充电调度管理控制和运营系统：由充电调度管理控制总平台和充电运营平台构成，充电调度管理控制总平台接收电网台区智能终端的电气状态数据、充电运营平台的用户需求信息、桩群调度控制系统的桩群运行的状态信息和控制策略信息和上级电网调度控制系统的电网调度要求信息，制定运行策略发送给下级桩群作为执行参考，充电运营平台接收充电订单信息和充电折扣/补贴行为信息计算充电折扣/补贴，进行充电费用结算通知用户执行结算，接收用户充电应用端的充电需求信息并发送至充电调度管理控制总平台，接收充电调度管理控制总平台的充电方案信息，发送至用户充电应用端以便用户知悉，所述充电方案信息包括如下步骤：

1)用户通过用户充电应用端中手动输入或预设当次充电的目标SOC值，记为SOC₁；

2)估算三种充电方案的充电时间，分别是：①普通充电，即启动充电即刻起电动汽车充电至因动力电池充满而充电服务停止；②非峰充电，即基于普通充电，若其充电期间经历电网峰值电价则暂时停止充电，直至非峰值电价时段充至因动力电池充满而充电服务停止；③经济充电，即充电期间电动汽车于峰值电价期间先向电网馈电至设定的允许放电深度，再充电至用户的目标SOC；

3)估算三种充电方案的充电折扣数额；

4)将三种充电方案的估算结果推送至用户充电应用端；

5)用户选定充电方案；

6)若用户参与V2G响应，则调用V2G充电场站的能量管理调度方法，生成充电计划，若用户不参与V2G响应，则依据用户选取的充电方案，生成充电计划；

7)按照调度控制量P_ev-opt(i,j)执行充电计划；

8)对应的各个充电设备响应充电计划指令；

9)上一步骤响应后一定间隔时间，若已接入充电设备的电动汽车充电完成，结束对应设备的充电功能并提交用户结算，若还在充电中则视为充电计划未执行完成，进入下一步骤；

10)判断场站中的充电计划参数是否发生改变，当发生改变时，返回执行步骤6)-8)；当没有发生改变时，继续执行当前充电计划，充电计划参数包括用户改变离场时间、因故紧急停止充电、电网调度命令。

进一步地，还包括电网调度控制系统：接收充电调度管理控制总平台的区域充电运行信息，发送协同调度信息，所述协同调度信息为需求响应、台区负荷预测、调度响应策略等。

进一步地，还包括桩群调度控制系统：上传桩群运行的状态信息和控制策略信息至上级充电调度管理控制总平台，接收下级充电桩群系统的电动汽车充放电运行信息，结合上级充电调度管理控制总平台下发的要求，制定运行策略发送给下级各个充电桩执行。

进一步地，还包括充电桩群系统：采集电动汽车充放电运行信息，同时发送至桩群调度控制系统的边缘物联代理计算平台和充电调度管理控制和运营系统的充电运营平台，接受和执行上级系统下发的电动汽车接入的充电桩的充放电指令。

进一步地，所述电网台区的范围为110kV、10kV和380V电压等级的单个配电网区域。

进一步地，步骤2)的估算三种充电方案的充电时间1)恒额定功率等效放电，即电动汽车当前SOC放电至允许放电深度的等效放电量，所需的最短时间t_chp0：

其中，

SOC₀是电动汽车开始充电时的SOC数值；

D₀是电动汽车的允许放电深度；

P_V2G-dch是V2G充电桩的额定放电功率；

需要说明地，电动汽车的额定充/放电功率应不小于充电桩的额定充/放电功率；

2)电动汽车充电至SOC₁的全过程由两个阶段组成，其中存在一个与电动汽车电池电压相关的SOC的临界值SOC_vb；

a)若SOC₁≤SOC_vb，则全程以恒功率充电：

普通充电的过程时长t_chp1为：

深度充电的过程时长t_chp2为：

b)若SOC₁>SOC_vb，则当SOC≤SOC_vb时以恒功率充电，当SOC>SOC_vb时以恒电压充电：

普通充电过程时长t_chp3为：

深度充电过程时长t_chp4为：

其中，

P_V2G-ch是V2G充电桩的额定充电功率；

P_V2G-ch(t)是V2G充电桩在恒电压充电状态的充电功率，随时间而变化的函数；

3)普通充电时长估算值：

若SOC₁≤SOC_vb，则t_ch1＝t_chp1

若SOC₁>SOC_vb，则t_ch1＝t_chp3

4)非峰充电时长估算值：

若T₀+t_ch1≤T_pop，则t_ch2＝t_ch1

若T₀+t_ch1>T_pop，则t_ch2＝t_ch1+t_pop

其中，

t_pop是距离充电开始时刻T₀最近的开始于时刻T_pop的电网峰值电价的持续时长；

5)经济充电时长估算值：

a)当t_chp0>t_pop，即等效峰值电价期间电动汽车不能够以恒额定功率放电至D₀时，有经济充电时长估算值A

若SOC₁≤SOC_vb，则t_ch3＝t_chp1+(1+SC_dch-ch)t_pop

若SOC₁>SOC_vb，则t_ch3＝t_chp3+(1+SC_dch-ch)t_pop

b)当t_chp0≤t_pop，即等效峰值电价期间电动汽车能够以恒额定功率放电至D₀时，有经济充电时长估算值B

若SOC₁≤SOC_vb，则t_ch3＝t_chp2+t_pop

若SOC₁>SOC_vb，则t_ch3＝t_chp4+t_pop

其中，

SC_dch-ch是V2G充电桩额定放电功率和额定充电功率的比值。

进一步地，步骤3)的估算三种充电方案的充电折扣数额包括如下步骤：1)普通充电和非峰充电的充电折扣额为0

2)经济充电的充电折扣额为υ*t_pop

3)计算方案的充电费用

a)普通充电费用：

b)非峰充电费用：

c)经济充电费用：

其中，

P_r(j)电动汽车在j时间窗口的大功率充电电价，充电电价为负；

P_ev(i,j)为第i辆电动汽车j时间窗口产生的充电功率；

T_ch1＝t_ch1/Δt、T_ch2＝t_ch2/Δt、T_pop＝t_pop/Δt。

进一步地，步骤4)的将三种充电方案的估算结果推送至用户充电应用端包括如下步骤：将普通充电[t_ch1,cst_ch1]、非峰充电[t_ch2,cst_ch2]和经济充电[t_ch3,cst_ch3]推送至用户充电应用端。

进一步地，步骤5)的用户选定充电方案包括如下步骤：

1)若采用普通充电方案和非峰充电方案，则用户不参与V2G响应；

2)若采用经济充电方案，则：

a)当T₀+t_ch3≤T_s时，暂时判断此用户可以参与V2G响应；

b)当T₀+t_ch3>T_s时，暂时判断此用户不可参与V2G响应；

3)其中，用户可在充电期间的任意时刻，输入预定离场时间，若用户输入预定离场时间，则设定T_s为用户预定离场时间；若用户未输入预定离场时间，则设定T_s为方案的估算充电时间。

进一步地，所述步骤6)的充电计划包括如下步骤：

1)建立V2G充电场站的电网侧需求响应模型，所述电网侧需求响应模型包含：

a)场站参与电网侧需求响应的预计效果：

其中，

N为电动汽车总数量；

g₁为能够参与V2G响应调度策略的电动汽车所占比例；

N₁为其对应的具体数量；

g₂为不参与V2G响应调度策略的电动汽车所占比例，g₂＝1-g₁；

N₂为其对应的具体数量；

P_ev(i,j)为第i辆电动汽车j时间窗口产生的充电功率；

P_chs(j)为j时间窗口的电网期望的V2G充电场站负荷；

b)场站参与电网侧需求响应的收益：

其中，

λ(P_DR)表示V2G充电场站减小负荷峰谷差的效能函数，将场站对电网侧需求响应的效果以收益的方式体现；

P_r0(j)为在j时间窗口V2G充电场站通过减小负荷峰谷差所获奖励价格，奖励价格为负；

T为时间窗口数量，T＝24/Δt；

2)V2G充电场站运营收益模型，所述运营收益模型包含：

其中，

P_r1(j)为充电场站在j时间窗口通过电网购电或售电的电价，购电电价为负，售电电价为正；

P_r2(j)为电动汽车在j时间窗口的充电或放电电价，充电电价为负，放电电价为正；

P_ev(i,j)为第i台充电桩在j时间窗口的运行功率，充电为正，放电为负；

Δt表示一个调度时间窗口；

3)V2G充电场站综合收益模型，所述综合收益模型包含：

F_S＝a₀f₀+a₁f₁；

其中，

a₀、a₁分别为场站的需求响应收益和V2G场站收益的权重因子，a₀+a₁＝1；

4)建立V2G用户收益模型，所述用户收益模型包含：

a)用户电动汽车的充电支出为：

b)用户电动汽车动力电池因非出行的放电行为造成折旧的心理补贴f_C1为：

当P_ev(i,j)>0时，f_C1＝0；

当P_ev(i,j)<0时，

其中，

β为电池放电的折旧补贴价格系数，为负值；

c)综合得到V2G用户的充电/放电行为的支出为：

F_C＝f_C0+f_C1；

5)V2G充电场站能量管理调度优化目标，所述调度优化目标包含：

F∈max F_S∩min F_C；

当能同时满足V2G充电场站收益最大化和用户充电支出最小化的双重目标时，第i辆电动汽车j时间窗口的充电/放电的功率P_ev-opt(i,j)是调度控制量，可将能量管理调度优化目标转换为关于满足二元变量F_S和F_C的最小值的单目标：

min F＝(-F_S,F_C)^T。

进一步地，所述桩群调度控制系统所属的充电桩类型为交流充电桩、直流充电桩、V2G充电桩、充电堆、充电弓、自动充电设备中的任意一种或多种。

进一步地，所述充电场站的调度管理控制系统作为充电场站或区域充电场站的调度管理控制器，下辖多个边缘物联代理计算平台。

进一步地，所述充电场站的调度管理控制系统由复数个充电桩群系统，经由各自的边缘物联代理计算平台组成多个子桩群调度控制系统，统一接入充电场站的调度管理控制系统接受控制。

进一步地，所述用户充电应用端的形态包括手机APP、充电桩触控屏、语音识别软硬件、智能家居设备，通过物理通信手段直接或间接地连接至充电运营平台实现数据交互，所述物理通信手段包括以太网、3G\4G\5G无线通信、局域网。

本发明与现有技术相比，其有益效果在于：

1.新型V2G场站充电调度管理控制系统，组构方式灵活，可根据不同需求依托充电调度管理控制总平台或边缘物联代理计算平台，管理和控制场站的充电调度。

2.新型的V2G充电启动控制和能量调度控制的方法，该方法弥补了当前V2G充电能量调度方法必须首先索取充电行为参数而导致充电启动复杂化，采用推荐智能化方案的方式提高对用户友好性。

3.新型的V2G充电场站能量调度方法，兼顾电网的“削峰填谷”需求、充电场站运营收益和V2G充电用户的权益，依托边缘计算的快速响应提高场站调度管理的可靠性和叠加算力降低场站调度管理的时延性。

4.综合充电场站，既满足V2G用户向电网馈电赚取回馈，也可以向同场站的大功率充电设备通过提供电能的方式获取充电折扣或补贴，将V2G的“削峰”功能与大功率充电的“填谷”功能互补，有效平稳电网的负荷。

附图说明

图1为充电调度管理控制系统的示意图；

图2为启动控制和能量调度控制的流程图；

图3为制定充电方案中估算充电方案的充电时长流程图；

图4为制定充电方案中根据充电时长估算充电方案的充电费用流程图；

图5为电气系统的结构示意图；

图6为电气系统的结构示意图。

图中：

1-充电桩群系统；2-桩群调度控制系统；3-充电调度管理控制和运营系统；4-电网调度控制系统；5-大功率充电设备；6-V2G充电设备；7-系统的总母线；8-接入装置7的子母线。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。

参见附图1所示，基于边缘计算平台的新型V2G场站充电调度管理控制系统，由四个层次的系统组成：

充电桩群系统1：采集电动汽车充放电运行信息，例如电动汽车充放电状态、用户期望充电量和预计停留时长等，同时发送至桩群调度控制系统2的边缘物联代理计算平台和充电调度管理控制和运营系统3的充电运营平台；接受和执行上级系统下发的电动汽车接入的充电桩的充放电等指令；

桩群调度控制系统2：上传桩群运行的状态信息和控制策略信息至上级充电调度管理控制总平台；接收下级充电桩群系统的电动汽车充放电运行信息，结合上级充电调度管理控制总平台下发的要求，制定运行策略发送给下级各个充电桩执行；

充电调度管理控制和运营系统3：由充电调度管理控制总平台和充电运营平台两套物理区隔的子系统构成，子系统间通过有线或无线网络的方式实现信息互传互通。其中，充电调度管理控制总平台接收电网台区智能终端的电气状态数据、充电运营平台的用户需求信息、桩群调度控制系统的桩群运行的状态信息和控制策略信息和上级电网调度控制系统的电网调度要求信息，制定运行策略发送给下级桩群作为执行参考；充电运营平台接收充电订单信息和充电折扣/补贴行为信息计算充电折扣/补贴，进行充电费用结算通知用户执行结算；接收用户充电应用端的充电需求信息并发送至充电调度管理控制总平台；接收充电调度管理控制总平台的充电方案信息，发送至用户充电应用端以便用户知悉；

电网调度控制系统4：接收充电调度管理控制总平台的区域充电运行信息，发送协同调度信息，例如需求响应、负荷预测、调度响应策略等。

进一步地，电网台区的范围为110kV、10kV和380V电压等级的单个配电网区域。

进一步地，桩群调度控制系统所属的充电桩类型可以是交流充电桩、直流充电桩、V2G充电桩、充电堆、充电弓、自动充电设备等多种类型，也可以是多种类型充电桩的混合。

进一步地，充电调度管理控制总平台通常作为充电场站或区域充电场站的调度管理控制器，下辖多个边缘物联代理计算平台(即桩群调度控制系统)。

可扩展地，一个充电场站的调度管理控制系统，可以由复数个不同的以多种目的构建的充电桩群系统，经由各自的边缘物联代理计算平台组成多个子桩群调度控制系统，统一接入充电调度管理控制总平台接受控制。一个区域充电场站的调度管理控制系统，可以仅将由多台复数类型的充电设备统一接入边缘物联代理计算平台接受对应的场站控制，再由充电调度管理控制总平台统一管理控制接入的充电场站。

进一步地，用户充电应用端的形态可以是手机APP、充电桩触控屏、语音识别软硬件、智能家居设备等，通过以太网、3G\4G\5G无线通信、局域网等物理通信手段直接或间接地连接至充电运营平台实现数据交互。

进一步地，边缘物联代理计算平台(即桩群调度控制系统)，提供一种新型的V2G充电启动控制和能量调度控制的方法，该方法弥补了当前V2G充电能量调度方法必须首先索取充电行为参数而导致充电启动复杂化，采用推荐智能化方案的方式提高对用户友好性；

1)用户通过用户充电应用端中手动输入或预设当次充电的目标SOC值，记为SOC₁；

2)估算三种充电方案的充电时间，参见附图2所示，提出的基于V2G的三种充电方案，分别是：①普通充电，即启动充电即刻起电动汽车充电至因动力电池充满而充电服务停止；②非峰充电，即基于普通充电，若其充电期间经历电网峰值电价则暂时停止充电，直至非峰值电价时段充至因动力电池充满而充电服务停止；③经济充电，即充电期间电动汽车于峰值电价期间先向电网馈电至设定的允许放电深度，再充电至用户的目标SOC；

2-1)恒额定功率等效放电，即电动汽车当前SOC放电至允许放电深度的等效放电量，所需的最短时间t_chp0：

其中，

SOC₀是电动汽车开始充电时的SOC数值；

D₀是电动汽车的允许放电深度；

P_V2G-dch是V2G充电桩的额定放电功率；

需要说明地，电动汽车的额定充/放电功率应不小于充电桩的额定充/放电功率；

2-2)电动汽车充电至SOC₁的全过程由两个阶段组成，其中存在一个与电动汽车电池电压相关的SOC的临界值SOC_vb；

a)若SOC₁≤SOC_vb，则全程以恒功率充电：

普通充电的过程时长t_chp1为：

深度充电的过程时长t_chp2为：

b)若SOC₁>SOC_vb，则当SOC≤SOC_vb时以恒功率充电，当SOC>SOC_vb时以恒电压充电：

普通充电过程时长t_chp3为：

深度充电过程时长t_chp4为：

其中，

P_V2G-ch是V2G充电桩的额定充电功率；

P_V2G-ch(t)是V2G充电桩在恒电压充电状态的充电功率，随时间而变化的函数；

2-3)普通充电时长估算值：

若SOC₁≤SOC_vb，则t_ch1＝t_chp1

若SOC₁>SOC_vb，则t_ch1＝t_chp3

2-4)非峰充电时长估算值：

若T₀+t_ch1≤T_pop，则t_ch2＝t_ch1

若T₀+t_ch1>T_pop，则t_ch2＝t_ch1+t_pop

其中，

t_pop是距离充电开始时刻T₀最近的开始于时刻T_pop的电网峰值电价的持续时长；

2-5)经济充电时长估算值：

a)当t_chp0>t_pop，即等效峰值电价期间电动汽车不能够以恒额定功率放电至D₀时，有经济充电时长估算值A

若SOC₁≤SOC_vb，则t_ch3＝t_chp1+(1+SC_dch-ch)t_pop

若SOC₁>SOC_vb，则t_ch3＝t_chp3+(1+SC_dch-ch)t_pop

b)当t_chp0≤t_pop，即等效峰值电价期间电动汽车能够以恒额定功率放电至D₀时，有经济充电时长估算值B

若SOC₁≤SOC_vb，则t_ch3＝t_chp2+t_pop

若SOC₁>SOC_vb，则t_ch3＝t_chp4+t_pop

其中，

SC_dch-ch是V2G充电桩额定放电功率和额定充电功率的比值；

3)参见附图3所示，估算三种充电方案的充电折扣数额，

3-1)普通充电和非峰充电的充电折扣额为0

3-2)经济充电的充电折扣额为υ*t_pop

3-3)计算方案的充电费用

a)普通充电费用：

b)非峰充电费用：

c)经济充电费用：

其中，

P_r(j)电动汽车在j时间窗口的大功率充电电价，充电电价为负；

P_ev(i,j)为第i辆电动汽车j时间窗口产生的充电功率；

T^ch1＝t_ch1/Δt、T_ch2＝t_ch2/Δt、T_pop＝t_pop/Δt；

4)将三种充电方案的估算结果：普通充电[t_ch1,cst_ch1]、非峰充电[t_ch2,cst_ch2]和经济充电[t_ch3,cst_ch3]，推送至用户充电应用端；

5)用户选定充电方案，

5-1)若采用普通充电方案和非峰充电方案，则用户不参与V2G响应；

5-2)若采用经济充电方案，则：

a)当T₀+t_ch3≤T_s时，暂时判断此用户可以参与V2G响应；

b)当T₀+t_ch3>T_s时，暂时判断此用户不可参与V2G响应；

5-3)其中，用户可在充电期间的任意时刻，输入预定离场时间，若用户输入预定离场时间，则设定T_s为用户预定离场时间；若用户未输入预定离场时间，则设定T_s为方案的估算充电时间；

6)若用户参与V2G响应，则调用V2G充电场站的能量管理调度方法，生成充电计划；若用户不参与V2G响应，则依据用户选取的充电方案，生成充电计划；

其中，调用能量管理调度方法并生成充电计划的承载平台，则根据调度管理控制系统的角色是边缘物联代理计算平台，还是充电调度管理控制总平台而定；

进一步地，参见附图4所示，提供一种兼顾电网“削峰填谷”、场站运营收益和V2G用户权益的充电能量调度方法，具体为：

6-1)建立V2G充电场站的电网侧需求响应模型，具体为：

a)场站参与电网侧需求响应的预计效果：

其中，

N为电动汽车总数量；

g₁为能够参与V2G响应调度策略的电动汽车所占比例；

N₁为其对应的具体数量；

g₂为不参与V2G响应调度策略的电动汽车所占比例，g₂＝1-g₁；

N₂为其对应的具体数量；

P_ev(i,j)为第i辆电动汽车j时间窗口产生的充电功率；

P_chs(j)为j时间窗口的电网期望的V2G充电场站负荷；

b)场站参与电网侧需求响应的收益：

其中，

λ(PDR)表示V2G充电场站减小负荷峰谷差的效能函数，将场站对电网侧需求响应的效果以收益的方式体现；

P_r0为在j时间窗口V2G充电场站通过减小负荷峰谷差所获奖励价格，奖励价格为负；

T为时间窗口数量，取T＝24/Δt；

6-2)V2G充电场站运营收益模型，具体为：

其中，

P_r1(j)为充电场站在j时间窗口通过电网购电或售电的电价，购电电价为负，售电电价为正；

P_r2(j)为电动汽车在j时间窗口的充电或放电电价，充电电价为负，放电电价为正；

P_ev(i,j)为第i台充电桩在j时间窗口的运行功率，充电为正，放电为负；

Δt表示一个调度时间窗口；

6-3)V2G充电场站综合收益模型，具体为：

F_S＝a₀f₀+a₁f₁；

其中，

a₀、a₁分别为场站的需求响应收益和V2G场站收益的权重因子，a₀+a₁＝1；

6-4)建立V2G用户收益模型，具体为：

a)用户电动汽车的充电支出为：

b)用户电动汽车动力电池因非出行的放电行为造成折旧的心理补贴f_C1为：

当P_ev(i,j)>0时，f_C1＝0；

当P_ev(i,j)<0时，

其中，

β为电池放电的折旧补贴价格系数，为负值；。

c)综合得到V2G用户的充电/放电行为的支出为：

F_C＝f_C0+f_C1；

6-5)V2G充电场站能量管理调度优化目标，具体为：

F∈max F_S∩min F_C；

即能同时满足V2G充电场站收益最大化和用户充电支出最小化的双重目标时，第i辆电动汽车j时间窗口的充电/放电的功率P_ev-opt(i,j)即是调度控制量，可将能量管理调度优化目标转换为关于满足二元变量FS和FC的最小值的单目标：

min F＝(-F_S,F_C)^T；

目标最小值的变量的具体求解计算方法及其步骤为本领域技术人员所公知，本发明对此不做赘述；

7)按照调度控制量P_ev-opt(i,j)执行充电计划；

8)对应的各个充电设备响应充电计划指令；

9)上一步骤响应后一定间隔时间(例如15min)，若已接入充电设备的电动汽车充电完成，结束对应设备的充电功能并提交用户结算；若还在充电中则视为充电计划未执行完成，并进入下一步骤；

10)判断场站中的充电计划参数是否发生改变，若为是，则返回执行步骤6)-8)；若为否，则继续执行当前充电计划，其中，充电计划参数包括但不限于用户改变离场时间、因故紧急停止充电、电网调度命令等。

基于上述的V2G充电场站，本发明还可应用于一种基于V2G的综合大功率充电场站，综合场站内的大功率充电设备通过直接或间接的方式与V2G充电设备进行电气连接，不仅电动汽车经由V2G向电网馈电赚取回馈，而且在电网峰值负荷和峰值电价期间，向大功率充电设备提供电能降低场站的综合运营费用；

本实施例提供两类适用于此类综合充电场站的典型电气系统结构；

参见附图5所示，场站的所有V2G设备和大功率充电设备并联汇入一条母线，母线的额定载流量应不小于所有充电设备的总额定载流量，即I_V2G+I_FC≤I_BUS；

参见附图6所示，由若干V2G设备和一台大功率充电设备并联汇入一条支路母线I-1，类似支路母线I-1的若干条连接有复数V2G设备和一台大功率充电设备的支路母线I-2，…，I-K都并联汇入一条总母线I，每条支路母线的额定载流量应不小于其连接的大功率充电设备的额定充电电流，即I_FC(k)≤I_I-k；

进一步地，综合充电场站的充电能量调度方法具体为：

1)建立综合充电场站的电网侧需求响应模型，具体为：

其中，

N_V2G是应用V2G充电设备的电动汽车总数量，即N_V2G＝N₁+N₂；

g₁为能够参与V2G响应调度策略的电动汽车所占比例；

N₁为其对应的具体数量；

g₂为不参与V2G响应调度策略的电动汽车所占比例，即g₂＝1-g₁；

N₂为其对应的具体数量；

N_FC是应用大功率充电设备的电动汽车总数量；

P_ev(i,j)为第i辆电动汽车j时间窗口产生的充电功率；

P_chs(j)为j时间窗口的电网期望的综合充电场站负荷；

其中，

λ表示综合充电场站减小负荷峰谷差的效能系数(指数函数主要体现削峰功能)；

P_r0(j)为在j时间窗口综合充电场站通过减小负荷峰谷差所获奖励价格，奖励价格为负；

T为时间窗口数量，取T＝24/Δt；

优选地，本实施例对场站参与需求响应所获收益f₀采用但不限于以P_DR为变量的指数函数，也可以采用二次函数、对数函数等多种类型的函数达到更贴合需求目标的效果；

2)建立大功率快充场站收益模型，具体为：

其中，

P_r4(j)为大功率快充场站在j时间窗口通过电网购电电价，购电电价为负；

P_r3(j)为电动汽车在j时间窗口的大功率充电电价，充电电价为负；

3)建立V2G场站收益模型，具体为：

其中，

P_r1(j)为充电场站在j时间窗口通过电网购电或售电的电价，购电电价为负，售电电价为正；

P_r2(j)为电动汽车在j时间窗口的充电或放电电价，充电电价为负，放电电价为正；

P_ev(i,j)为第i台充电桩在j时间窗口的运行功率，充电为正，放电为负；

Δt表示一个调度时间窗口；

3-1)建立综合充电场站收益模型，具体为：

F_S＝a₀f₀+a₁f₁+a₂f₂

其中，

a₀、a₁、a₂分别为场站的需求响应收益、收益模型和V2G场站收益的权重因子，a₀+a₁+a₂＝1；

3-2)建立V2G用户收益模型，具体为：

a)用户电动汽车的充电支出为：

b)用户电动汽车动力电池因非出行的放电行为造成折旧的心理补贴f_C1为：

当P_ev(i,j)>0时，f_C1＝0；

当P_ev(i,j)<0时，

其中，

β为电池放电的折旧补贴价格系数，为负值；

3-3)综合得到V2G用户的充电/放电行为的支出为：

F_C＝f_C0+f_C1；

4)综合充电场站能量管理调度优化目标，具体为：

min F＝(-F_S,F_C)^T；

目标最小值的变量的具体求解计算方法及其步骤为本领域技术人员所公知，本发明对此不做赘述。

以上实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所做的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (14)

1.一种基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：

充电调度管理控制和运营系统：由充电调度管理控制总平台和充电运营平台构成，充电调度管理控制总平台接收电网台区智能终端的电气状态数据、充电运营平台的用户需求信息、桩群调度控制系统的桩群运行的状态信息和控制策略信息和上级电网调度控制系统的电网调度要求信息，制定运行策略发送给下级桩群作为执行参考，充电运营平台接收充电订单信息和充电折扣/补贴行为信息计算充电折扣/补贴，进行充电费用结算通知用户执行结算，接收用户充电应用端的充电需求信息并发送至充电调度管理控制总平台，接收充电调度管理控制总平台的充电方案信息，发送至用户充电应用端以便用户知悉，所述充电方案信息包括如下步骤：

1)用户通过用户充电应用端中手动输入或预设当次充电的目标SOC值，记为SOC₁；

2)估算三种充电方案的充电时间，分别是：①普通充电，即启动充电即刻起电动汽车充电至因动力电池充满而充电服务停止；②非峰充电，即基于普通充电，若其充电期间经历电网峰值电价则暂时停止充电，直至非峰值电价时段充至因动力电池充满而充电服务停止；③经济充电，即充电期间电动汽车于峰值电价期间先向电网馈电至设定的允许放电深度，再充电至用户的目标SOC；

3)估算三种充电方案的充电折扣数额；

4)将三种充电方案的估算结果推送至用户充电应用端；

5)用户选定充电方案；

6)若用户参与V2G响应，则调用V2G充电场站的能量管理调度方法，生成充电计划，若用户不参与V2G响应，则依据用户选取的充电方案，生成充电计划；

7)按照调度控制量P_ev-opt(i,j)执行充电计划；

8)对应的各个充电设备响应充电计划指令；

9)上一步骤响应后一定间隔时间，若已接入充电设备的电动汽车充电完成，结束对应设备的充电功能并提交用户结算，若还在充电中则视为充电计划未执行完成，进入下一步骤；

10)判断场站中的充电计划参数是否发生改变，当发生改变时，返回执行步骤6)-8)；当没有发生改变时，继续执行当前充电计划，充电计划参数包括用户改变离场时间、因故紧急停止充电、电网调度命令。

2.根据权利要求1所述的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：还包括电网调度控制系统：接收充电调度管理控制总平台的区域充电运行信息，发送协同调度信息，所述协同调度信息为需求响应、台区负荷预测、调度响应策略等。

3.根据权利要求1所述的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：还包括桩群调度控制系统：上传桩群运行的状态信息和控制策略信息至上级充电调度管理控制总平台，接收下级充电桩群系统的电动汽车充放电运行信息，结合上级充电调度管理控制总平台下发的要求，制定运行策略发送给下级各个充电桩执行。

4.根据权利要求1所述的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：还包括充电桩群系统：采集电动汽车充放电运行信息，同时发送至桩群调度控制系统的边缘物联代理计算平台和充电调度管理控制和运营系统的充电运营平台，接受和执行上级系统下发的电动汽车接入的充电桩的充放电指令。

5.根据权利要求1所述的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：所述电网台区的范围为110kV、10kV和380V电压等级的单个配电网区域。

6.根据权利要求1所述的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：步骤2)的估算三种充电方案的充电时间包括

1)恒额定功率等效放电，即电动汽车当前SOC放电至允许放电深度的等效放电量，所需的最短时间t_chp0：

其中，

SOC₀是电动汽车开始充电时的SOC数值；

D₀是电动汽车的允许放电深度；

P_V2G-dch是V2G充电桩的额定放电功率；

需要说明地，电动汽车的额定充/放电功率应不小于充电桩的额定充/放电功率；

2)电动汽车充电至SOC₁的全过程由两个阶段组成，其中存在一个与电动汽车电池电压相关的SOC的临界值SOC_vb；

a)若SOC₁≤SOC_vb，则全程以恒功率充电：

普通充电的过程时长t_chp1为：

深度充电的过程时长t_chp2为：

b)若SOC₁>SOC_vb，则当SOC≤SOC_vb时以恒功率充电，当SOC>SOC_vb时以恒电压充电：

普通充电过程时长t_chp3为：

深度充电过程时长t_chp4为：

其中，

P_V2G-ch是V2G充电桩的额定充电功率；

P_V2G-ch(t)是V2G充电桩在恒电压充电状态的充电功率，随时间而变化的函数；

3)普通充电时长估算值：

若SOC₁≤SOC_vb，则t_ch1＝t_chp1

若SOC₁>SOC_vb，则t_ch1＝t_chp3

4)非峰充电时长估算值：

若T₀+t_ch1≤T_pop，则t_ch2＝t_ch1

若T₀+t_ch1>T_pop，则t_ch2＝t_ch1+t_pop

其中，

t_pop是距离充电开始时刻T₀最近的开始于时刻T_pop的电网峰值电价的持续时长；

5)经济充电时长估算值：

a)当t_chp0>t_pop，即等效峰值电价期间电动汽车不能够以恒额定功率放电至D₀时，有经济充电时长估算值A

若SOC₁≤SOC_vb，则t_ch3＝t_chp1+(1+SC_dch-ch)t_pop

若SOC₁>SOC_vb，则t_ch3＝t_chp3+(1+SC_dch-ch)t_pop

b)当t_chp0≤t_pop，即等效峰值电价期间电动汽车能够以恒额定功率放电至D₀时，有经济充电时长估算值B

若SOC₁≤SOC_vb，则t_ch3＝t_chp2+t_pop

若SOC₁>SOC_vb，则t_ch3＝t_chp4+t_pop

其中，

SC_dch-ch是V2G充电桩额定放电功率和额定充电功率的比值。

7.根据权利要求6所述的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：步骤3)的估算三种充电方案的充电折扣数额包括如下步骤：1)普通充电和非峰充电的充电折扣额为0

2)经济充电的充电折扣额为υ*t_pop

3)计算方案的充电费用

a)普通充电费用：

b)非峰充电费用：

c)经济充电费用：

其中，

P_r(j)电动汽车在j时间窗口的大功率充电电价，充电电价为负；

P_ev(i,j)为第i辆电动汽车j时间窗口产生的充电功率；

T_ch1＝t_ch1/Δt、T_ch2＝t_ch2/Δt、T_pop＝t_pop/Δt。

8.根据权利要求7所述的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：步骤4)的将三种充电方案的估算结果推送至用户充电应用端包括如下步骤：将普通充电[t_ch1,cst_ch1]、非峰充电[t_ch2,cst_ch2]和经济充电[t_ch3,cst_ch3]推送至用户充电应用端。

9.根据权利要求8所述的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：步骤5)的用户选定充电方案包括如下步骤：

1)若采用普通充电方案和非峰充电方案，则用户不参与V2G响应；

2)若采用经济充电方案，则：

a)当T₀+t_ch3≤T_s时，暂时判断此用户可以参与V2G响应；

b)当T₀+t_ch3>T_s时，暂时判断此用户不可参与V2G响应；

3)其中，用户可在充电期间的任意时刻，输入预定离场时间，若用户输入预定离场时间，则设定T_s为用户预定离场时间；若用户未输入预定离场时间，则设定T_s为方案的估算充电时间。

10.根据权利要求1所述的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：所述步骤6)的充电计划包括如下步骤：

1)建立V2G充电场站的电网侧需求响应模型，所述电网侧需求响应模型包含：

a)场站参与电网侧需求响应的预计效果：

其中，

N为电动汽车总数量；

g₁为能够参与V2G响应调度策略的电动汽车所占比例；

N₁为其对应的具体数量；

g₂为不参与V2G响应调度策略的电动汽车所占比例，g₂＝1-g₁；

N₂为其对应的具体数量；

P_ev(i,j)为第i辆电动汽车j时间窗口产生的充电功率；

P_chs(j)为j时间窗口的电网期望的V2G充电场站负荷；

b)场站参与电网侧需求响应的收益：

其中，

λ(P_DR)表示V2G充电场站减小负荷峰谷差的效能函数，将场站对电网侧需求响应的效果以收益的方式体现；

P_r0(j)为在j时间窗口V2G充电场站通过减小负荷峰谷差所获奖励价格，奖励价格为负；

T为时间窗口数量，T＝24/Δt；

2)V2G充电场站运营收益模型，所述运营收益模型包含：

其中，

P_r1(j)为充电场站在j时间窗口通过电网购电或售电的电价，购电电价为负，售电电价为正；

P_r2(j)为电动汽车在j时间窗口的充电或放电电价，充电电价为负，放电电价为正；

P_ev(i,j)为第i台充电桩在j时间窗口的运行功率，充电为正，放电为负；

Δt表示一个调度时间窗口；

3)V2G充电场站综合收益模型，所述综合收益模型包含：

F_S＝a₀f₀+a₁f₁；

其中，

a₀、a₁分别为场站的需求响应收益和V2G场站收益的权重因子，a₀+a₁＝1；

4)建立V2G用户收益模型，所述用户收益模型包含：

a)用户电动汽车的充电支出为：

b)用户电动汽车动力电池因非出行的放电行为造成折旧的心理补贴f_C1为：

当P_ev(i,j)>0时，f_C1＝0；

当P_ev(i,j)<0时，

其中，

β为电池放电的折旧补贴价格系数，为负值；

c)综合得到V2G用户的充电/放电行为的支出为：

F_C＝f_C0+f_C1；

5)V2G充电场站能量管理调度优化目标，所述调度优化目标包含：

F∈max F_S∩min F_C；

当能同时满足V2G充电场站收益最大化和用户充电支出最小化的双重目标时，第i辆电动汽车j时间窗口的充电/放电的功率P_ev-opt(i,j)是调度控制量，可将能量管理调度优化目标转换为关于满足二元变量F_S和F_C的最小值的单目标：

min F＝(-F_S,F_C)^T。

11.根据权利要求1所述的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：所述桩群调度控制系统所属的充电桩类型为交流充电桩、直流充电桩、V2G充电桩、充电堆、充电弓、自动充电设备中的任意一种或多种。

12.根据权利要求1所述的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：所述充电场站的调度管理控制系统作为充电场站或区域充电场站的调度管理控制器，下辖多个边缘物联代理计算平台。

13.根据权利要求1所述的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：所述充电场站的调度管理控制系统由复数个充电桩群系统，经由各自的边缘物联代理计算平台组成多个子桩群调度控制系统，统一接入充电场站的调度管理控制系统接受控制。

14.根据权利要求1所述的基于边缘计算平台的V2G充电场站系统，其特征在于：所述用户充电应用端的形态包括手机APP、充电桩触控屏、语音识别软硬件、智能家居设备，通过物理通信手段直接或间接地连接至充电运营平台实现数据交互，所述物理通信手段包括以太网、3G\4G\5G无线通信、局域网。

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