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用于对一队电动车辆的充电进行优化管理的方法

摘要

本发明涉及一种用于对一组电池的充电进行优化管理的方法,在每个电池连接到配电网(20)的时间间隔期间,根据由充电聚合器(10)提供的充电曲线(R理想),通过在该电池的充电管理器的控制下施加充电功率水平来对每个电池进行再充电,该方法涉及:在聚合器端,将在给定时段内每天的充电分配曲线确定为充电曲线,该充电曲线是仅取决于特定于该网的限制针对所有电池定义的;将该充电分配曲线传输到每个充电管理器;以及在充电管理器侧,使所接收的充电分配曲线适配于该电池连接到该网期间的时间间隔以及相关联的充电功率水平。

著录项

  • 公开/公告号CN113165547A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 雷诺股份公司;日产自动车株式会社;

    申请/专利号CN201980079713.2

  • 发明设计人 M·阿斯托尔;P·尼古拉斯;

    申请日2019-11-21

  • 分类号B60L53/63(20060101);B60L53/66(20060101);B60L53/64(20060101);B60L55/00(20060101);B60L58/13(20060101);

  • 代理机构11247 北京市中咨律师事务所;

  • 代理人雷明;秘凤华

  • 地址 法国布洛涅-比扬古

  • 入库时间 2023-06-19 11:57:35

说明书

技术领域

本发明的主题是一种用于对向用电器供应电力的一组电池的充电进行最优地管理的方法。本发明尤其地但非排他性地适用于对一队电动车辆或可再充电混合动力车辆的牵引电池的充电进行优化。

背景技术

目前,已经构想了许多方法来协调电动车辆和配电网的需求,以获得优化的充电曲线。为了对电网的需求产生实质性的影响,某些智能再充电解决方案采用了聚合,从而同时控制对许多电动车辆的充电。当前的解决方案常规地考虑了给定车辆的每日移动能力要求和配电网的限制,以实现一天中对连接到电网的车辆电池的充电的优化,以便每天满足相同的移动能力要求。

更确切地,连接到配电网的聚合器被设计为实时接收配电网的需求、由该聚合器控制的所有电动车辆的每日移动能力要求、以及这些受控电动车辆的当前状态(电量状态、与用于为电池再充电的装置的连接状态等)。基于所有这些信息,聚合器能够计算每个车辆的最优充电曲线,并且将其传输给车辆上的车载电池管理器,其中,这些管理器旨在对电池的充电进行控制。

这种方法尤其是从文献EP 2928721所给出的示例中已知的,该文献描述了一种用于对电动车辆的一组牵引电池的充电的进行管理的方法,该方法基于所有电池的充电的协调。更确切地,提供了与每个电池相关联的电池充电管理器以便与在配电网中实施的聚合器建立双向通信,从而允许针对每个要充电的电池,通过考虑由聚合器提供的电消耗信号来确定最优充电曲线,该电消耗信号旨在指示预计来自配电网的总体电消耗的曲线,该曲线从特定于每个电池、由每个电池管理器迭代地发送给聚合器的各个充电曲线选择中产生。因此,聚合器实时接收所有车辆的电池的充电要求并且根据电网的状态而向各个电池管理器发送充电命令。

然而,该聚合方法有许多缺陷。特别地,该方法基于聚合器与电动车辆上的车载电池管理器之间的双向通信。因此,该方法需要多次数据交换,这导致与服务器以及与用于实现聚合器、电网、与车辆上的车载电池管理器之间通信所需的电信装置相关联的大量部署成本。该方法还限制了电动车辆的驾驶员,这些驾驶员必须提前知道这些电动车辆的移动能力要求并向聚合器传输这些移动能力要求。

此外,由于连接到电网的聚合器经常基于“全有或全无”来推理并且在对其所控制的所有电动车辆最有利(例如,最便宜)的时刻启动对所有这些电动车辆的充电(这是电网的消耗严重不连续的根源),该方法还可能导致从电网汲取大量电力。

而且,在对全球变暖达成共识的当前背景下,减少二氧化碳(CO2)排放量是主要的挑战,在这个方面的标准要求变得越来越高。因此,电的价格与由于发电而产生的CO2排放量高度相关。可再生能源(太阳能、风能等)越来越多地融入配电网中正在对CO2排放量的减少产生有利的影响。然而,因为可再生能源本质上是间歇性的,所以与发电相关联的CO2排放量在不同的日子里变化很大。因此结果是,基于每天考虑的给定移动能力要求来定义一队车辆的充电曲线对于将可再生能源融入电网中的时段是不适合的,并且特别是在使充电适配于该网的某些限制(比如,CO2排放量)方面不是最优的。

发明内容

因此,本发明的一个目的是提供一种用于对一组电池的充电进行管理的方法,该方法不受前述限制中的至少一项的限制。

为此,本发明涉及一种用于对向用电器供应电力的一组电池的充电进行最优地管理的方法,其中,在每个电池连接到配电网的至少一个时间间隔期间,根据由充电聚合器提供的充电曲线,通过在与每个电池相关联的充电管理器的控制下施加与所述时间间隔相关联的充电功率水平来对每个电池进行再充电。根据本发明:

-在聚合器端,将所述充电曲线定义为在给定时间段内每天的充电分配曲线,该充电曲线是仅取决于特定于该配电网的限制针对所有电池定义的,这些限制至少包括该电网上可用的电力;

-将所述充电分配曲线从该聚合器传输到每个充电管理器;以及,

-在充电管理器端,使所述所接收的充电分配曲线适配于所述电池连接到该电网以对其再充电的所述至少一个时间间隔以及所述相关联的充电功率水平。

特定于配电网的限制指的是比如可用电力、电的价格或者甚至环境发电限制等参数,而不是任何与用户相关的限制(车辆、车队车辆、住房布线(domestic wiring)等)。

有利地,通过跟踪充电分配曲线来控制通过该电网对每个电池进行充电和放电的时刻。

有利地,根据与在所述给定时段内该配电网上的发电相关联的CO2排放量来确定所述充电曲线。

优选地,接收用于预测CO2排放量的模型,从该模型中推导出在所述给定时段内的CO2排放量的平均值和每天的CO2排放量的平均值,并且将在时刻t的CO2排放量水平与每天的CO2排放量的平均值进行比较,使得所述充电曲线被适配于仅在该CO2排放量水平低于该每天的平均值的时刻才命令充电。

优选地,所述充电分配曲线是以相对于给定采样增量(例如,每一刻钟)时间的电量百分比来计算的。

有利地,所述给定时间段对应于一周的时间段。

有利地,为所有这些电池确定表示每天要达到的相对于该充电管理器所允许的灵活性范围的百分比的系数,该范围取决于该电池的标称容量和每天的期望最小电量状态来定义,并且根据所述系数和所述每天的期望最小电量状态来计算要达到的每日目标电量状态。

有利地,基于要达到的该每日目标电量状态与该电池的当前电量状态之间的比较来确定在每个时间间隔期间的所述充电功率水平。

有利地,每天要达到的相对于该充电管理器所允许的灵活性范围的百分比随着与在所述给定时段内该配电网上的发电相关联的该CO2排放量水平相反地变化。

该组电池由一队电动车辆或可再充电混合动力车辆的牵引电池组成。

附图说明

参考附图,通过说明的方式,本发明的其他特征和优点将从下面给出的非限制性描述中变得明显,在附图中:

[图1]展示了根据本发明的用于对电动车辆的充电进行最优地管理的系统;

[图2]示出了曲线图,该曲线图展示了在车辆端实施的充电规律,所述规律通过采用根据本发明的用于对充电进行管理的方法来获得;

[图3]示出了曲线图,该曲线图展示了要达到的每日目标电量状态随要达到的将电网上的发电中CO2排放量变化考虑在内的所允许灵活性范围的百分比而在一周内的变化的示例;

[图4]示出了曲线图,该曲线图展示了所有车辆为了达到每日目标电量状态而要遵循的理想充电曲线的示例。

具体实施方式

图1示意性地展示了一组电动车辆VE,每个电动车辆配备有牵引电池以及适合于连接到配电网20的相关联的充电管理器。对该组电动车辆VE的充电由聚合器10来控制,该聚合器连接到电池在其充电阶段所连接到的配电网20。聚合器10是例如机动车辆制造商的被编程为能够与该制造商的车辆进行远程通信(例如,经由空中(OTA)通信)的专用服务器。因此,每个车辆VE都拥有通信模块,例如GSM模块,从而允许经由通信网络与形成该聚合器的服务器10进行通信。

聚合器还被设计为考虑配电网20的状态,并且特别地,如下面将更详细地看到的,考虑在电网上可用的电力至少部分地是低碳的时刻,即,电网上可用的发电电力至少部分地来自低碳能源(例如,风力涡轮机或太阳能发电厂)的时刻。

本发明的方法首先基于对在一天内的理想充电曲线R

每给定采样增量的电量百分比可以是正的,这意味着对应的时刻适合于电网传递电力以对电池充电;或者也可以是负的,这意味着对应的时刻替代地适合于在车辆的电池连接到可逆充电装置的情况下将储存在电池中的能量返回到配电网。

图2展示了这样为所有车辆计算的每天的充电分配曲线的示例,该曲线对应于以每一刻钟的百分比表示的一天内的最优充电曲线R

与各个电动车辆VE的电池相关联的充电管理器包括用于执行算法的软件装置,该算法用于使该曲线R

更确切地,在与每个电池相关联的充电管理器的端(即,在充电管理器端)实施的适配算法接收例如以每一刻钟的百分比表示的一天内的最优充电曲线R

电池的充电管理器还将接收表示每天要达到的相对于该灵活性范围的百分比的系数作为输入数据。换言之,根据以上给出的示例,系数K将指示每天要达到的在充电管理器所允许的30kWh的灵活性下的百分比。

基于这些输入数据,用于适配曲线R

[数学公式1]

SOC

[数学公式2]

E

与电池相关联的充电管理器每次都会计算出电池的当前能量水平ΔE与当天的目标能量值(比如预先计算出的)之间的差E

[数学公式3]

ΔE=E

为了使其自身的充电曲线关于其连接时间和其充电功率适配,该适配算法使用对差ΔE的比例积分调节。

[数学公式4]

E

因此,当调节后的差E

然后,该适配算法经由以下策略从差E

[数学公式5]

-如果E

如果R

P

否则P

-如果E

如果R

否则P

为了确定最终要施加的充电功率P

[数学公式6]

-如果|P

-如果车辆未连接,则P

否则:

o如果P

o否则P

-否则P

因此,获得了尽可能地遵循作为输入所接收的理想充电曲线R

因此,有利地在开环中执行充电管理:在仅仅考虑了特定于电网的限制并且不考虑来自终端用户的反馈(电池与电网的连接状态、电池的当前电量状态等)的情况下,由聚合器计算的充电曲线允许定义最优控制律,即,在几天的时段内每天要遵循的理想充电曲线,该理想充电曲线被传输到与电池相关联的充电管理器,这些充电管理器本地地控制用于对电池充电的系统。将考虑电网的状态以规律的间隔(例如,每周一次)重新计算新的控制律。

有利地,如以上描述中所指示的,可以考虑基于与电网上可用的电力的发电相关联的CO2排放量而计算出的理想充电曲线,以管理连接到电网的车辆的电池的充电和放电的阶段,并且特别地,以在电网上可用的电力是由CO2排放量低的发电产生的时段对电池进行更多地充电。

因此,在这种情况下(其被认为是对CO2排放量的优化),建议由聚合器10所提供的理想充电曲线还取决于与配电网20上可用的电力的发电相关联的CO2排放量。因此,为了建立理想充电曲线R

预测与电网上可用的电力的发电相关联的CO2排放量的模型例如在一周时间期间每隔15分钟传递一次CO2排放量值、并且因此传递以包含672个分量的向量的形式构造的CO2排放量预测指数。

最初,将取决于系数K来计算每日目标电量状态SOC

为此,基于作为输入而提供的CO2预测,针对所有车辆,一方面计算出一周内CO2排放量的平均值CO2

计算这些值之间的差的积分I

[数学公式7]

I

并且确定这样计算出的积分可以取的最大值I

[数学公式8]

I

I

然后,针对这周的每天推导出表示期望达到的所允许的灵活性范围的百分比的系数K:

[数学公式9]

该系数K对于所有车辆都是相同的。

如以上所解释的,然后将该系数应用于每个用户的移动能力要求(这些要求以称为电池的期望电量状态SOC

[数学公式10]

SOC

因此,在电网上可用的电力对应于高CO2排放量的日子,要达到的每日目标电量状态SOC

图3以直方图的形式展示了要达到的每日目标电量状态SOC

以同样的方式,为了计算一天内的理想充电分配,将在时刻t的CO2排放量水平CO2

[数学公式11]

Δ

随后,将分配归一化:

[数学公式12]

因此,获得相当于理想充电曲线R

图4是展示了一天内这样的充电分配的示例的曲线图。当在时刻t的CO2排放量水平CO2

在几天内且优选地在一周内对要达到的每日电量状态(即,对根据用户的移动能力要求而定义的每日充电目标)进行控制有利地使得可以最大程度地利用电网上由风力涡轮机和太阳能发电厂提供的可用电力。这允许在从CO2排放量的角度和从经济的角度(这两个因素高度相关)来看均为最优的时刻对电池进行充电。

此外,该方法可以容易地适配于电网管理器的需求。具体地,其足以使得用于预测CO2排放量的模型的规模适配于获得例如对与地区相对应的规模的控制,从而允许避免电网拥塞,或者足以使其返回到在全国规模上预测CO2排放量的模型从而平衡需求。在设施的规模上使用该方法以优化自消耗也是可能的。

用于预测CO2排放量以确定最优充电曲线的输入模型允许与每个电池相关联的充电管理器计算针对一组电动车辆中的每个车辆的充电请求,这允许跟踪最适合充电而不会对配电网的消耗造成任何不连续并且因此不会对电网造成任何其他中断的时刻,并且允许在考虑到与几天内的发电相关的CO2排放量差异的同时实现所有这些。

有利地,预先计算出的充电曲线R

[数学公式13]

如果R

否则

其中,c是包括在1到无穷大之间的集中度系数(根据该组车辆的大小来定义)。当c=1时,不应用集中且R

再次,将分配归一化:

[数学公式14]

如果R

R

R

如果R

R

R

然后为该组车辆推导出最终充电曲线R

[数学公式15]

如果R

否则,

因此,对于包含几辆车辆的组,将选择较高的集中度系数c,因为这将允许在从CO2排放量角度来看最有利的时间对车辆进行充电,由于相对于总体电力消耗而言较少量的车辆产生了较小的影响,因此不会产生真正的电网不连续。该组车辆越大,则集中度系数c越低,因此使得将尽可能满足电网限制。

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