安 源，薛宇軒

（西安理工大學(xué)，陜西 西安 710048）

0 引 言

為提升電動(dòng)汽車在高速公路上的快速充電效率，滿足電動(dòng)汽車用戶多樣化需求，同時(shí)保證配電變壓器的安全穩(wěn)定運(yùn)行，本文基于粒子群算法對(duì)相關(guān)策略進(jìn)行探究。

1 基于粒子算法的電動(dòng)汽車有序充電策略

1.1 粒子算法

該算法的基本思想是：假定空氣中的粒子數(shù)目為n，各粒子在D維空間內(nèi)均有一個(gè)對(duì)應(yīng)位點(diǎn)，且每個(gè)粒子均有自己的運(yùn)行速度，則此時(shí)n個(gè)粒子對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)的適應(yīng)度為n個(gè)。處于空間中的各粒子，會(huì)結(jié)合自身的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)與群體的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)對(duì)自體運(yùn)行軌跡進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整，且空間中的粒子會(huì)根據(jù)自身的飛行經(jīng)驗(yàn)和群體的飛行經(jīng)驗(yàn)來(lái)調(diào)整自己的飛行軌跡，經(jīng)數(shù)次迭代，連續(xù)摸索最佳方位即目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解。

采用速度向量vi=[v(i,1),v(i,2),…,v(i,D)]與位置向量xi=[x(i,1),x(i,2),…,x(i,D)]，對(duì)粒子的運(yùn)行軌跡做出相應(yīng)闡述。位置對(duì)應(yīng)的是目標(biāo)函數(shù)內(nèi)的變量，位置更新影響粒子運(yùn)行速度。粒子位置更新的公式為：

其中，i為第i個(gè)粒子；k為第k次迭代；d為D維空間內(nèi)第d個(gè)坐標(biāo)；v為粒子所處的位置[1]。

由于理論分析，粒子群算法處理的是連續(xù)性變量，因此提出了二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)二進(jìn)制變量的有效處理。速度v在原始公式的基礎(chǔ)上，在某項(xiàng)運(yùn)算的作用下映射至[0，1]，映射公式為：

其中，s表示x取值為1的機(jī)率。粒子通過(guò)式（3）實(shí)現(xiàn)對(duì)自體所處方位的有效調(diào)整，二進(jìn)制位置的更新公式為：

其中，rand表示[0，1]的隨機(jī)函數(shù)。

1.2 電動(dòng)汽車有序充電策略

結(jié)合數(shù)學(xué)模型，本次研究中應(yīng)用PSO算法優(yōu)化的變量是xij，對(duì)于第t個(gè)粒子，其位置函數(shù)可表示為：

本文在對(duì)電動(dòng)汽車有序充電策略設(shè)計(jì)優(yōu)化過(guò)程中，探析能使目標(biāo)函數(shù)指標(biāo)最小的X的解，有序充電控制的流程具體如下。首先，充電汽車進(jìn)入充電站后，讀取進(jìn)站時(shí)間（t），并在電池管理系統(tǒng)的協(xié)助下，獲得用戶進(jìn)站時(shí)電動(dòng)汽車電池荷電狀態(tài)（SOC）與電池容量大小。其次，汽車自行設(shè)計(jì)符合充電完成時(shí)的SOC值，并計(jì)算出充電完成的大概耗時(shí)，將相關(guān)信息反饋至用戶，為其合理規(guī)劃離站時(shí)間[2]。再次，采集配電網(wǎng)負(fù)荷對(duì)象的數(shù)據(jù)信息，并在粒子群算法的協(xié)助下，測(cè)算出汽車充電的最佳時(shí)間段。最后，電動(dòng)汽車進(jìn)入充電模式后，調(diào)整配電網(wǎng)的負(fù)荷指標(biāo)。

2 算例分析

為實(shí)現(xiàn)所建設(shè)模型的有效性檢測(cè)，本文應(yīng)用了典型充電模式進(jìn)行對(duì)照分析。

典型充電模式實(shí)質(zhì)上是一類“即插即用”的充電模式。該模式與充電汽車電池的充電屬性曲線運(yùn)行相統(tǒng)一，即可視為不同時(shí)間點(diǎn)汽車的充電功率均為7 kW。本文應(yīng)用的充電負(fù)荷指標(biāo)在24 h內(nèi)均有變化，將探究200輛電動(dòng)汽車在不同時(shí)間點(diǎn)的分布狀況，以更科學(xué)地解析大規(guī)模負(fù)荷的充電負(fù)荷曲線運(yùn)行狀況。

2.1 典型充電模式下電池充電特性

國(guó)內(nèi)電動(dòng)汽車安裝的電池以鋰離子電池為主，本文選用了Nissan Altra所構(gòu)建的鋰離子電池，電池容量為29.07 kW/h，充電功率曲線如圖1所示。

圖1 鋰離子電池充電曲線示意圖

由圖1可知，汽車電池在5 h內(nèi)的充電功率基本在7 kW上下波動(dòng)。為強(qiáng)化計(jì)算過(guò)程的簡(jiǎn)潔性，忽略初始時(shí)刻與即將結(jié)束時(shí)刻的充電功率變化。此外，本文研究的充電汽車類型以私家車為主，不同型號(hào)的汽車運(yùn)行參數(shù)也存在差異，95%的電動(dòng)汽車充電應(yīng)用慢充模式，其余5%電動(dòng)汽車充電應(yīng)用快充模式。

2.2 每日行駛擬合曲線

充電持續(xù)時(shí)間和電池剩余電量之間存在明顯相關(guān)性，本文假設(shè)全部電動(dòng)汽車均以恒定功率進(jìn)行充電，則此時(shí)車輛日平均行駛里程是影響汽車充電耗用時(shí)間的主要因素。結(jié)合NFTS對(duì)家用車輛行駛里程的調(diào)查數(shù)據(jù)，認(rèn)為每次充電均達(dá)到滿電量[3]。則電動(dòng)汽車所耗時(shí)間長(zhǎng)度Tc可估測(cè)為：

其中，Tc為充電時(shí)間長(zhǎng)度，f(r)為日行駛里程，W為每百千米的耗電量，Pi為充電功率。

2.3 有序充電狀態(tài)下的符合曲線

利用蒙特卡洛模擬法采集電動(dòng)汽車的初始充電時(shí)間、充電電量及充電形式等指標(biāo)，并基于粒子群算法的優(yōu)化模型的支撐下，勾畫出電動(dòng)汽車有序充放電的負(fù)荷曲線示意圖，如圖2所示。

圖2 配電網(wǎng)電動(dòng)汽車有序充電負(fù)荷變化曲線示意圖

由圖2可知，有序充電能促使配電網(wǎng)峰谷差率由39.14%降低至36.54%，進(jìn)而明顯抑制電網(wǎng)波動(dòng)負(fù)荷變化，有效改善電網(wǎng)的負(fù)荷屬性。有序充電時(shí)，電動(dòng)汽車峰值負(fù)荷、谷值負(fù)荷、峰谷差率及日負(fù)荷率對(duì)應(yīng)指標(biāo)分別為51 355 kW、32 598 kW、36.56%及0.839 9[4]。

3 結(jié) 論

在環(huán)保理念廣泛推行和工業(yè)產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的背景下，電動(dòng)汽車已被廣泛普及。在高速公路上建設(shè)快速充電站，能為電動(dòng)汽車長(zhǎng)途運(yùn)行創(chuàng)造基礎(chǔ)條件。本文探究一種基于粒子群算法的電動(dòng)汽車有序充電控制策略。算例表明，有序充放電策略能減少配電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)幅度，明顯提升電力資源的有效利用率，促進(jìn)電動(dòng)汽車行業(yè)的持續(xù)發(fā)展。