一种经济效益优化的电动汽车充换电站充换电控制方法

摘要

本发明公开了一种经济效益优化的电动汽车充换电站充换电控制方法，当电动汽车停靠车位后，使用者通过客户端向控制系统输入其充电需求，主要包括预期车辆停靠时间和期望车辆离开时的电池电量水平（SOC）。另外客户端上电池信息输入模块通过电动汽车电池管理系统收集电池的相关信息，主要包括电动汽车电池容量，当前电池电量水平（SOC）。客户端同时将汽车的到达时间传送给控制系统。电动汽车充电站充电控制系统根据以上的车辆相关信息，依据此种充换电管理控制方法做出相关充换电管理控制。有效的避开用电高峰，显著的提高充换电站的服务质量和经济效益。

说明书

技术领域

本发明涉及一种电动汽车充换电站的电动汽车充换电技术，尤其是一种经济效益优化的电动汽车充换电站充换电控制方法。

背景技术

近年来，国内外电动汽车技术发展日趋成熟。各国政府也相继出台激励政策推动电动汽车的普及。充换电站的出现带来了诸多新课题，其运营策略涉及到电网、充换电站运营商以及电动汽车用户等多方面的利益，受到研究者的关注。大多数充换电站目前可以通过动态响应电网分时电价自动调节控制电动汽车的充电操作，进而保证电动汽车的有序充电，显著提高电动汽车充换电站的经济效益。充换电站能够迅速实时采集电动汽车充电信息，并根据电网实时状态，兼顾客户的充电需求，对其进行有序充电控制。以此为基础，结合分站分区控制便能迅速而经济地实现区域电网的有序充电协调控制。另外，一些充换电站通过实时监测电池信息，并采用充电机的保护措施，有效保障锂电池的安全，延长了电池寿命，节省了更换电池所带来的花费。同时分析了不同换电需求下对应的储备电池数量。更好地发挥了换电站电池的储能作用。

综上可以看出，现有研究多是分别从充电或换电角度分析不同运营策略对充/换电站、用户或电网的影响。而充换电站内充电和换电业务存在一定的内在联系，如果相互补充，有利于提高充换电站的整体效益。

发明内容

本发明的目的是为克服上述现有技术的不足，提供一种经济效益优化的电动汽车充换电站充换电控制方法，该智能充换电控制方法在尽量满足客户需求的前提下，结合系统负荷状态（这里主要分析了充电车辆的到达时间、电池状态和预计停靠时间等信息），通过充电时段转移、汽车间能量交换以及富余换电电池的能量支援，有效减少了电动汽车在电价高峰时段的充电，实现了充换电资源的合理利用，达到了总体能源成本最小的目标。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种经济效益优化的电动汽车充换电站充换电控制方法，包括：

1)首先通过用户操作界面装置将电动汽车自身信息输入客户端；这些信息涵盖车辆到达时间、电池初始电量、预计停靠时间，随后通过数据发送和接收装置传递给控制系统。

2)控制系统将这些信息交给信号分析装置，信号分析装置将这些信息分类并做出相应优化决策；

3）汇总得到的各种分析结果最终传送给充电控制装置，充电控制装置最后负责具体的充换电行为；

4）控制系统经过以上的分析和决策后最后在车辆离开前由检测装置检测车辆是否充满，如果没充满就记录下车辆未充满的电量，为具体分析打下基础；车辆经过以上一系列充电过程最终充好并离开充换电站。

所述步骤2）中的优化决策包括：

A.目标函数：

（2）

目标函数包括6部分，每部分解释如下：

式中，N表示一天中所有充电的车辆数，t表示时段，一天划分为24个时段；

第1项表示汽车离开时未充满所对应的惩罚，μ为惩罚系数，为车辆k欠缺的能量，该项反映了充换电站的服务质量；

第2项为充换电站的充电花费，是向电网购电电价与购电电量的乘积，其中i表示电网进行充电的车辆，n为第t个时段内进行电网充电的车辆数；

第3项为车辆间能量交换管理对应的费用，s_o表示单位交换电能即1kWh对应的额外操作费用，表示能量交换管理过程所对应的能量，其中j为参与能量交换过程的车辆，n′为第t个时段内参与能量交换的车辆数；

第4项为换电电池充电花费，电池更换或支援充电后要重新充满，这时购电电价与消耗的电池容量的乘积构成此部分的花费；

第5项为换电时的操作花费，每更换单位电池容量对应的花费s_o′乘以更换的电池容量

B.充、放电功率限制：

$>n\underset{‾}{P}T\le \underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{P}_{G2V_{t,i}}+\underset{j=1}{\overset{n^{\prime }}{\Sigma }}{P}_{V2{V^{+}}_{t,j}}$>

$>n\underset{‾}{P}T\ge \underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{P}_{G2V_{t,i}}+\underset{j=1}{\overset{n^{\prime }}{\Sigma }}{P}_{V2{V^{+}}_{t,j}}$>

$>n\underset{‾}{P}V\le \underset{j=1}{\overset{n^{\prime }}{\Sigma }}{P}_{V2{V^{-}}_{t,j}}\le n\bar{P}\mathrm{tV}---\left(3\right)$>

T+V≤1

其中和分别为汽车充放电的功率上下限；变量T、V为开关变量，其中T表示汽车充电状态，1：充电，0：未充电，V表示汽车放电状态，1：放电，0：未充电；为购电电量，和分别表示供给方提供的电能和接受方获得的电能；n为第t个时段内进行电网充电的车辆数,n′为第t个时段内参与能量交换的车辆数；

C.换电电池能量平衡：

$>\underset{t=1}{\overset{24}{\Sigma }}{P}_{b_t}=\underset{t=1}{\overset{24}{\Sigma }}(P_{{\mathrm{bs}}_t}+\underset{m=1}{\overset{n^{\prime \prime }}{\Sigma }}{P}_{B2V_{t,m}})---\left(4\right)$>

换电电池的总耗能为更换电池的总能量与换电电池支援充电过程的电量之和，其中m为参与能量支援过程的车辆，n′′为第t个时段内参与能量支援过程的车辆数；为消耗的电池容量，为更换的电池容量；

D.初始电量平衡：

$>{\mathrm{SOC}}_{t+1,k}={\mathrm{SOC}}_{t,k}+P_{G2V_{t,i}}+P_{{{V2V}^{+}}_{t,j}}$>

$>+P_{B2V_{t,m}}-P_{{{V2V}^{-}}_{t,j}}---\left(5\right)$>

SOC_t+1,k、SOC_t,k分别表示t+1时段和t时段汽车的初始电量；为购电电量，和分别表示供给方提供的电能和接受方获得的电能，为换电电池支援充电过程的电量；

此约束反映了两个连续时段的汽车初始电量平衡关系；

E.电池寿命保护限制

$>{\alpha }_{{\mathrm{SOC}}_0}(n+n^{\prime }+n^{\prime \prime })\mathrm{cU}\le \underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\mathrm{SOC}}_{t,k}---\left(6\right)$>

其中，为供给方允许的放电起始电量比率，c为电动汽车电池容量，U为允许汽车放电指数，n为第t个时段内进行电网充电的车辆数,n′为第t个时段内参与能量交换的车辆数；n′′为第t个时段内参与能量支援过程的车辆数；当初始电量比率高于时，U设为1，否则为0。

所述步骤2）中的信息分类和步骤3）中的充电行为包括：

a）信号分析装置分析车辆的电池初始电量信息，这里有两种可能性，即车辆初始电量为零和车辆电池还有剩余电量；

b）判断车辆预计停靠时间段是否包含谷电价时段T_L1；

c）：判断车辆初始电量比率是否大于允许值，这关系到车辆能否作为供给方进行能量交换管理过程；

d）：根据前两步的判断进行能量交换管理，如步骤b)、c)中判断结果都为“是”，则优先作为供给方进行能量交换管理，记录下此过程交换的能量

如步骤b)判断结果为“是”，步骤c)判断结果为“否”，则优先进行能量转移管理,记录下转移前后的时段对应的能量变化；

如步骤b)判断结果为“否”，则优先作为能量接受方进行能量交换管理；

e）：对于步骤d)中车辆作为能量接受方进行能量交换管理时，判断供给方提供的能量是否充足，如果不充足，再进行能量支援管理，记录下此过程支援的能量P_B2Vt,i；

f）：经过步骤d)、e)的能量管理后，检测车辆是否充满，如果没充满则记录下欠缺的能量；

g）：经过以上流程后，绘制出第t个时段内车辆累加后的负荷曲线并结合分时电价做相关分析计算。

本发明中的充电负荷的计算：

充换电站的总充电负荷是每一辆电动汽车充电负荷的累加。以天为研究周期，时间间隔精确到分钟（全天共1440min），则第i分钟总充电功率可表示为：

$>L_i=\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}{P}_n---\left(1\right)$>

式中：L_i为第i分钟总充电功率，i＝1，2，…，1440；N为第i分钟的充电电动汽车总量；P_n,i为第n辆车在第i分钟的充电功率。

电动汽车的充电行为影响充电负荷计算。根据留站时间，电动汽车充电行为可分为两类，分别称为第1类充电行为和第2类充电行为。即，第1类充电行为无留站时间的约束，充电过程持续到电池充满；第2类充电行为有留站时间的约束，在达到时间约束时无论是否充满均停止充电。以私家车为例，单位停车场和居民停车场充电有较长的充电时间，电动汽车能够充满电，为第1类充电行为；商场超市停车场充电有充电时长的限制，为第2类充电行为。除此之外，目标SOC（State of Charge）、充电时段、起始充电时间、不同类型充电行为对应的起始SOC等也对充电负荷的计算有影响。考虑到后三个因素都具有一定的随机性，给定其概率分布的基础上，采用蒙特卡洛模拟方法计算充换电站的充电负荷。

假设充换电站不控制电动汽车充电行为，电动汽车进站后随即开始充电，则计算过程如下：

首先，输入系统信息，包括电动汽车总规模、车辆留站时间、目标SOC、充电时段的概率分布、起始充电时间的概率分布以及起始SOC概率分布等。

其次，按不同类充电行为的特点分别计算其充电负荷。对第1类充电行为，由蒙特卡洛模拟抽取起始SOC，根据目标SOC（如充电到80%或充满）计算充电所需时长，在满足留站时间约束下，缩小起始充电时间抽样范围，并进行抽样。对第2类充电行为，在给定的起始充电时间范围内，通过蒙特卡洛模拟方法抽取起始充电时间，计算充电限制时长。然后，根据随机抽取的起始SOC和给定的目标SOC，计算满足充电需求所需充电时长。实际充电时间为充电所需时长与充电限制时长中的较小值。

最后，将两种充电行为综合，作为充换电站的总充电负荷。本文采用充电负荷方差系数作为蒙特卡洛法模拟的精度，如计算结果未能达到精度要求，则舍弃并重新进行计算直到满足精度要求为止。

充电负荷分析

以北京地区充电行为的相关参数见表2，其中公交车一天需要充电两次，而出租车分大小班，一天亦需充电两次。以此为参考对表1中各预测年充电负荷的规律进行分析。

表1中国电动汽车保有量预测单位：万辆

表2充电负荷计算参数设置

采用充电负荷的计算方法计算，可得各预测年的充电负荷曲线，它们具有大致相似的规律。2015年中国电动汽车充电负荷曲线如图1所示。

可以看出，电动汽车充电负荷具有明显的峰谷差，若能根据不同时段的电价差异对充换电站的充电负荷进行控制，则会有效降低总体能源成本。

充换电站运营策略

能源管理策略

本发明中，G2V是Grid to Vehicle的简写，中文为直接充电。

SG2V是Shifted G2V的简写，中文为能量转移管理，是将G2V过程从电价高峰时段转移到低谷时段。设一辆汽车到达充换电站的时间为t₀，离开的时间为t_l，此时段内包含谷电价时段t₁→t₂。SG2V就是将电动汽车充电起始时刻从t₀转移到t₁→t₂时段内。如图2所示，图中给出了一个例子，一辆汽车在19：00时到达充电站，转移G2V过程将其充电时段转移到23:00-3:00，而此时段正是电价低谷时段。最后，这辆车充满并在7：00离开。

V2V是Vehicle to Vehicle的简写，中文为能量交换管理，即电动汽车电池间能量交换的管理。该策略涉及到的电动汽车分别称为能量供给方（giver）和能量接受方(taker)，供给方允许的放电起始电量比率为若接受方由于种种原因只能在电价高峰时段进行充电，而供给方到达时间相对较早，离开又相对较晚，有充足的留站时间且已进行足量的充电，满足初始电量比率的条件,则可由供给方向接受方供电。当接受方电量比率接近1或时，V2V过程结束。供给方可在随后电价低谷时段重新进行充电并最终离开。V2V管理会增加部分操作成本，但在电价峰谷差足够大时仍有助于减少总体能源成本。

如图3所示，图中展示了两辆电动汽车：能量供给方和能量接受方。供给方是在午夜到的，此时它处于满电或接近满电状态。相比于供给方，接受方来的要稍晚一些，由于它离开的较早，所以需要立即进行充电。此时，接受方即可从供给方处获得电能，这样就避免了在购电电价高峰时段向电网买电。而供给方亦可随后在电价低谷时段进行G2V过程进行充电并最后在7:00离开。这种V2V过程将会增加一部分操作成本，但最终还是有助于减少总体能源成本。

B2V是Battery to Vehicle的简写，中文为能量支援管理，利用充换电站冗余换电电池对充电车辆进行充电。充换电站储备的电池数量要满足一定的冗余度，设多出的备用电池块数为ΔN,则其与每块电池容量P_e的乘积，即换电多出的能量ΔNP_e即可用来支援充电过程。

能量管理综合优化的运营策略

策略即为了实现某个目标而制定的相应方案。本文提出一种能量管理综合优化的充换电站运营策略，在满足充电与换电服务需求，保证充换电站安全可靠运行的同时，实现总体能源成本的最小化。优化的目标函数为：

1）目标函数：

（2）

目标函数主要包括6部分，每部分解释如下：

式中，N表示一天中所有充电的车辆数，t表示时段，一天划分为24个时段；第1项表示汽车离开时未充满所对应的惩罚，μ为惩罚系数，为车辆k欠缺的能量，该项反映了充换电站的服务质量；第2项为充换电站的充电花费，是向电网购电电价与购电电量的乘积，其中i表示电网进行充电的车辆，n为第t个时段内进行电网充电的车辆数；；第3项为车辆间能量交换管理对应的费用，s_o表示单位交换电能（1kWh）对应的额外操作费用,表示能量交换管理过程所对应的能量，其中j为参与能量交换过程的车辆，n′为第t个时段内参与能量交换的车辆数；第4项为换电电池充电花费，电池更换或支援充电后要重新充满，这时购电电价与消耗的电池容量的乘积构成此部分的花费；第5项为换电时的操作花费，每更换单位电池容量对应的花费s_o′乘以更换的电池容量

2）充、放电功率限制

$>n\underset{‾}{P}T\le \underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{P}_{G2V_{t,i}}+\underset{j=1}{\overset{n^{\prime }}{\Sigma }}{P}_{V2{V^{+}}_{t,j}}$>

$>n\underset{‾}{P}T\ge \underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{P}_{G2V_{t,i}}+\underset{j=1}{\overset{n^{\prime }}{\Sigma }}{P}_{V2{V^{+}}_{t,j}}---\left(3\right)$>

$>n\underset{‾}{P}V\le \underset{j=1}{\overset{n^{\prime }}{\Sigma }}{P}_{V2{V^{-}}_{t,j}}\le n\bar{P}\mathrm{tV}$>

T+V≤1

其中和分别为汽车充放电的功率上下限；变量T、V为开关变量，其中T表示汽车充电状态（1：充电，0：未充电），V表示汽车放电状态，（1：放电，0：未充电）。和分别表示供给方提供的电能和接受方获得的电能。

3）换电电池能量平衡

$>\underset{t=1}{\overset{24}{\Sigma }}{P}_{b_t}=\underset{t=1}{\overset{24}{\Sigma }}(P_{{\mathrm{bs}}_t}+\underset{m=1}{\overset{n^{\prime \prime }}{\Sigma }}{P}_{B2V_{t,m}})---\left(4\right)$>

换电电池的总耗能为更换电池的总能量与换电电池支援充电过程的电量之和，其中m为参与能量支援过程的车辆，n′′为第t个时段内参与能量支援过程的车辆数。

4）初始电量平衡

$>{\mathrm{SOC}}_{t+1,k}={\mathrm{SOC}}_{t,k}+P_{G2V_{t,i}}+P_{{{V2V}^{+}}_{t,j}}$>（5）

$>+P_{B2V_{t,m}}-P_{{{V2V}^{-}}_{t,j}}$>

此约束反映了两个连续时段的汽车初始电量平衡关系。

5）电池寿命保护限制

$>{\alpha }_{{\mathrm{SOC}}_0}(n+n^{\prime }+n^{\prime \prime })\mathrm{cU}\le \underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\mathrm{SOC}}_{t,k}---\left(6\right)$>

其中c为电动汽车电池容量，允许汽车放电指数U,当初始电量比率高于时，U设为1，否则为0。

控制原理与步骤

本策略是在保证充换电服务的基础上追求总体能源成本的最小，因此充换电业务应各自进行，只有当能量管理策略的条件具备时，才开始综合优化，即当停靠时段包含谷电价时段时，充电时段转移到谷电价时段；当初始电量比率大于允许值时，可作为供给方提供电能；当换电电池有剩余时，剩下的换电电池可用来向充电车辆进行充电。控制原理如图5所示，图中所反映的是第t个时段内的电动汽车进行控制的过程。

由于能量转移管理与分时电价政策有关，设谷电价时段为T_L1，峰电价时段为T_L2。对控制过程说明如下：

1）电动汽车到达充换电站后，控制系统将收集其相关信息，主要包括该车辆到达时间、电池初始电量、预计停靠时间等。

2）判断车辆预计停靠时间段是否包含谷电价时段T_L1。

3）：判断车辆初始电量比率是否大于允许值，这关系到车辆能否作为供给方进行V2V过程。

4）：根据前两步的判断进行能量管理。如步骤2、3中判断结果都为“是”，则优先作为供给方进行能量交换管理（V2V），记录下此过程交换的能量如步骤2判断结果为“是”，步骤3判断结果为“否”，则优先进行能量转移管理（SG2V）,记录下转移前后的时段对应的能量变化；如步骤2判断结果为“否”，则优先作为能量接受方进行能量交换管理（V2V）。

5）：对于步骤4中车辆作为能量接受方进行能量交换管理时，判断供给方提供的能量是否充足，如果不充足，再进行能量支援管理（B2V），记录下此过程支援的能量P_B2Vt,i。

6）：经过步骤4、5的能量管理后，检测车辆是否充满，如果没充满则记录下欠缺的能量。

7）：经过以上流程后，绘制出第t个时段内车辆累加后的负荷曲线并结合分时电价进行相关分析计算。

本发明的有益效果是，当电动汽车停靠车位后，使用者通过客户端向控制系统输入其充电需求，主要包括预期车辆停靠时间和期望车辆离开时的电池电量水平（SOC）。另外客户端上电池信息输入模块通过电动汽车电池管理系统收集电池的相关信息，主要包括电动汽车电池容量，当前电池电量水平（SOC）。客户端同时将汽车的到达时间传送给控制系统。电动汽车充电站充电控制系统根据以上的车辆相关信息，依据此种充电管理控制方法做出相关充电管理控制。有效的避开用电高峰，显著的提高充电站的服务质量和经济效益。

该智能充电控制方法在尽量满足客户需求的前提下，结合系统负荷状态（这里主要分析了充电车辆的到达时间、电池状态和预计停靠时间等信息），避开用电高峰，同时通过控制车辆与电网以及车辆与车辆间的相互协调，来达到预期目的。提高充电站服务质量的同时也极大的减少了充电站的能源花费，通过改变充换电站的负荷分布曲线，从而可充分利用谷时段的低电价显著减少，总体能源成本实现电力资源经济有效配置。

本发明根据充换电站技术特点，综合考虑充换电能量管理，以总体能源成本最小为目标，建立电动汽车充换电站综合能量管理的优化决策模型，提高了充换电站运行的经济性。研究表明，本发明策略可改变充换电站的负荷分布曲线，从而可充分利用谷时段的低电价显著减少总体能源成本；冗余换电电池的能量支援充电，不仅可使资源得到合理充分的利用，减轻充电设施的压力，也改善了充换电站的服务质量。

附图说明

图1是2015年中国电动汽车充电负荷曲线图；

图2为转移G2V过程实例图；

图3为V2V过程实例图；

图4为本控制方法的原理框图；

图5为本控制方法的程序流程框图；

图6为充电负荷曲线及电价图；

图7为实施控制后的能量曲线图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

本发明中，G2V是Grid to Vehicle的简写，中文为直接充电。

SG2V是Shifted G2V的简写，中文为能量转移管理，是将G2V过程从电价高峰时段转移到低谷时段。设一辆汽车到达充换电站的时间为t₀，离开的时间为t_l，此时段内包含谷电价时段t₁→t₂。SG2V就是将电动汽车充电起始时刻从t₀转移到t₁→t₂时段内。如图2所示，图中给出了一个例子，一辆汽车在19：00时到达充电站，转移G2V过程将其充电时段转移到23:00-3:00，而此时段正是电价低谷时段。最后，这辆车充满并在7：00离开。

V2V是Vehicle to Vehicle的简写，中文为能量交换管理，即电动汽车电池间能量交换的管理。该策略涉及到的电动汽车分别称为能量供给方（giver）和能量接受方(taker)，供给方允许的放电起始电量比率为若接受方由于种种原因只能在电价高峰时段进行充电，而供给方到达时间相对较早，离开又相对较晚，有充足的留站时间且已进行足量的充电，满足初始电量比率的条件,则可由供给方向接受方供电。当接受方电量比率接近1或时，V2V过程结束。供给方可在随后电价低谷时段重新进行充电并最终离开。V2V管理会增加部分操作成本，但在电价峰谷差足够大时仍有助于减少总体能源成本。

如图3所示，图中展示了两辆电动汽车：能量供给方和能量接受方。供给方是在午夜到的，此时它处于满电或接近满电状态。相比于供给方，接受方来的要稍晚一些，由于它离开的较早，所以需要立即进行充电。此时，接受方即可从供给方处获得电能，这样就避免了在购电电价高峰时段向电网买电。而供给方亦可随后在电价低谷时段进行G2V过程进行充电并最后在7:00离开。这种V2V过程将会增加一部分操作成本，但最终还是有助于减少总体能源成本。

B2V是Battery to Vehicle的简写，中文为能量支援管理，利用充换电站冗余换电电池对充电车辆进行充电。充换电站储备的电池数量要满足一定的冗余度，设多出的备用电池块数为ΔN,则其与每块电池容量P_e的乘积，即换电多出的能量ΔNP_e即可用来支援充电过程。

如图4所示，一辆待充电的电动汽车到达充电站，首先通过用户操作界面装置将自身信息输入客户端。这些基本信息主要涵盖车辆到达时间、电池初始电量、预计停靠时间等，将随后通过数据发送和接收装置传递给控制系统。控制系统将这些信息交给信号分析装置，分析装置将这些信息进行分类并做出相应优化决策，汇总得到的各种分析结果最终传送给充电控制装置，控制装置最后负责具体的充电行为。

优化决策包括：

A.目标函数：

目标函数包括6部分，每部分解释如下：

式中，N表示一天中所有充电的车辆数，t表示时段，一天划分为24个时段；

第1项表示汽车离开时未充满所对应的惩罚，μ为惩罚系数，为车辆k欠缺的能量，该项反映了充换电站的服务质量；

第2项为充换电站的充电花费，是向电网购电电价与购电电量的乘积，其中i表示电网进行充电的车辆，n为第t个时段内进行电网充电的车辆数；

第3项为车辆间能量交换管理对应的费用，s_o表示单位交换电能即1kWh对应的额外操作费用，表示能量交换管理过程所对应的能量，其中j为参与能量交换过程的车辆，n′为第t个时段内参与能量交换的车辆数；

第4项为换电电池充电花费，电池更换或支援充电后要重新充满，这时购电电价与消耗的电池容量的乘积构成此部分的花费；

第5项为换电时的操作花费，每更换单位电池容量对应的花费s_o′乘以更换的电池容量

B.充、放电功率限制：

$>n\underset{‾}{P}T\le \underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{P}_{G2V_{t,i}}+\underset{j=1}{\overset{n^{\prime }}{\Sigma }}{P}_{V2{V^{+}}_{t,j}}$>

$>n\underset{‾}{P}T\ge \underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{P}_{G2V_{t,i}}+\underset{j=1}{\overset{n^{\prime }}{\Sigma }}{P}_{V2{V^{+}}_{t,j}}$>（3）

$>n\underset{‾}{P}V\le \underset{j=1}{\overset{n^{\prime }}{\Sigma }}{P}_{V2{V^{-}}_{t,j}}\le n\bar{P}\mathrm{tV}$>

T+V≤1

其中和分别为汽车充放电的功率上下限；变量T、V为开关变量，其中T表示汽车充电状态，1：充电，0：未充电，V表示汽车放电状态，1：放电，0：未充电；为购电电量，和分别表示供给方提供的电能和接受方获得的电能；n为第t个时段内进行电网充电的车辆数,n′为第t个时段内参与能量交换的车辆数；

C.换电电池能量平衡：

$>\underset{t=1}{\overset{24}{\Sigma }}{P}_{b_t}=\underset{t=1}{\overset{24}{\Sigma }}(P_{{\mathrm{bs}}_t}+\underset{m=1}{\overset{n^{\prime \prime }}{\Sigma }}{P}_{B2V_{t,m}})---\left(4\right)$>

换电电池的总耗能为更换电池的总能量与换电电池支援充电过程的电量之和，其中m为参与能量支援过程的车辆，n′′为第t个时段内参与能量支援过程的车辆数；为消耗的电池容量，为更换的电池容量；

D.初始电量平衡：

$>{\mathrm{SOC}}_{t+1,k}={\mathrm{SOC}}_{t,k}+P_{G2V_{t,i}}+P_{{{V2V}^{+}}_{t,j}}$>

$>+P_{B2V_{t,m}}-P_{{{V2V}^{-}}_{t,j}}---\left(5\right)$>

SOC_t+1,k、SOC_t,k分别表示t+1时段和t时段汽车的初始电量；为购电电量，和分别表示供给方提供的电能和接受方获得的电能，为换电电池支援充电过程的电量；

此约束反映了两个连续时段的汽车初始电量平衡关系；

E.电池寿命保护限制

$>{\alpha }_{{\mathrm{SOC}}_0}(n+n^{\prime }+n^{\prime \prime })\mathrm{cU}\le \underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\mathrm{SOC}}_{t,k}---\left(6\right)$>

其中，为供给方允许的放电起始电量比率，c为电动汽车电池容量，U为允许汽车放电指数，n为第t个时段内进行电网充电的车辆数,n′为第t个时段内参与能量交换的车辆数；n′′为第t个时段内参与能量支援过程的车辆数；当初始电量比率高于时，U设为1，否则为0。

如图5所示，一辆电动汽车到达充电站准备充电，这时控制步骤如下：

1）电动汽车到达充换电站后，控制系统将收集其相关信息，主要包括该车辆到达时间、电池初始电量、预计停靠时间等。

2）判断车辆预计停靠时间段是否包含谷电价时段T_L1。

3）：判断车辆初始电量比率是否大于允许值，这关系到车辆能否作为供给方进行V2V过程。

4）：根据前两步的判断进行能量管理。如步骤2、3中判断结果都为“是”，则优先作为供给方进行能量交换管理（V2V），记录下此过程交换的能量如步骤2判断结果为“是”，步骤3判断结果为“否”，则优先进行能量转移管理（SG2V）,记录下转移前后的时段对应的能量变化；如步骤2判断结果为“否”，则优先作为能量接受方进行能量交换管理（V2V）。

5）：对于步骤4中车辆作为能量接受方进行能量交换管理时，判断供给方提供的能量是否充足，如果不充足，再进行能量支援管理（B2V），记录下此过程支援的能量P_B2Vt,i。

6）：经过步骤4、5的能量管理后，检测车辆是否充满，如果没充满则记录下欠缺的能量。

7）：经过以上流程后，绘制出第t个时段内车辆累加后的负荷曲线并结合分时电价进行相关分析计算。

为了更好地阐述该控制方法的实施方式，下面通过一个实例来进行分析说明。

在控制原理的基础上，基于充换电站的负荷特性应用启发式方法进行策略求解。采用山东省某充换电站作为算例进行分析，相关参数为：充电电动汽车保有量为1000辆，每天换电汽车辆次平均为80辆且均匀分布在各个时间段，充换电站换电电池拥有量为100块，每块电池容量为20kWh。电动汽车充放电的功率上下限分别为40kW和5kW，允许车辆放电进行V2V的起始电量比率为0.6。分时电价政策参考山东省标准，谷时段为23:00-7:00，谷电价为0.28756元/kWh，峰时段为8:30-11:30和18:00-23:00，峰电价为1.15024元/kWh，其中10:30-11:30和19:00-23:00为尖峰时段，电价为1.22213元/kWh，其余时段为平时段，平电价为0.7189元/kWh，见图6。需要说明的是，在进行上述分析计算时，没有考虑两种运营模式（即现有的常规运营模式和本发明的运营模式）下最终未充满电量的差异，即认为P_μ相等，这里P_μ取100kWh/天，μ取0.3元/kWh。为了方便计算，这里V2V过程和换电所对应的操作花费均取0.1元/kWh。假设该充换电站负荷特性与全国负荷特性一致，经同比例适当换算可得该充换电站的日充电负荷曲线如图6。

采用发明的运营策略对该算例中的充换电站进行控制，最终得到的能量曲线图如图7。

由于冗余换电电池可对充电汽车进行充电，故充电总能量相比于第一种运营模式有所减少，但充换电总能量依旧保持不变，由图7亦可看出。另外，由图7还可以看出，本发明策略下，充换电站的实际充电负荷曲线较常规策略有变化，充电更加集中于电价低谷时段，但同期负荷总量略低于常规策略的高峰时段，这是因为换电电池的充电支援分担了部分充电负荷所致。

表3两种运营模式下结果比较

注：表中相对节省是指发明策略相对于常规策略而言

两种运营模式下的策略求解结果如上表3。由表3可以看出，相比于常规策略，本发明策略下每kWh能量的平均成本相对节省达35.8%，显著地减少了总体能源成本，实现了充换电站的经济性优化。

上述应用了具体个例对本发明的实施方式进行了阐述，以上实例的说明只适用于帮助理解本发明的原理；同时，对于本领域的一般技术人员，根据本发明，在具体实施方法以及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容以及所给实例不应理解为对本发明的限制。