新能源汽車(chē)排隊(duì)充電策略研究*

沈志順，韓友國(guó)，顧民，姚朝華

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新能源汽車(chē)排隊(duì)充電策略研究*

沈志順，韓友國(guó)，顧民，姚朝華

（奇瑞新能源汽車(chē)技術(shù)有限公司，安徽 蕪湖 241000）

新能源汽車(chē)的發(fā)展意義重大。文章在不提高新能源汽車(chē)充電效率的基礎(chǔ)上，對(duì)新能源汽車(chē)排隊(duì)充電的策略進(jìn)行研究。利用智能算法中性能優(yōu)良的粒子群算法對(duì)建立的模型進(jìn)行求解，得到的充電排序方法能夠滿(mǎn)足實(shí)際的需要，為現(xiàn)實(shí)環(huán)境的新能源汽車(chē)的排隊(duì)充電提供了理論依據(jù)。

新能源汽車(chē)；排隊(duì)充電；排序策略

前言

隨著新能源汽車(chē)的發(fā)展與逐漸的普及，各個(gè)城市都在不斷的為新能源汽車(chē)的發(fā)展提供強(qiáng)有力的支持，大量的充電樁隨之建立起來(lái)。但是，鑒于城市的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，還不能有效解決電動(dòng)汽車(chē)的充電問(wèn)題。由于快速充電技術(shù)在短時(shí)間內(nèi)不會(huì)有較大的突破，因此短期內(nèi)充電技術(shù)不是影響充電效率的重要因素，因而不能提高充電效率。假設(shè)充電功率不變，由于不同種類(lèi)的電動(dòng)汽車(chē)有著不同容量，因此可以將充電的用戶(hù)分為三類(lèi)：大充電需求用戶(hù)、中充電需求用戶(hù)和小充電需求用戶(hù)。這些用戶(hù)在充電時(shí)間上有著較大的差異性，不同的用戶(hù)所需的充電時(shí)間各有不同。這種差異性會(huì)給充電站以及用戶(hù)帶來(lái)較大的影響。

當(dāng)充電站比較忙時(shí)，大充電需求的用戶(hù)會(huì)在很長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)占用較多的充電資源，造成排在其后的用戶(hù)因長(zhǎng)時(shí)間等待而產(chǎn)生抱怨，同時(shí)后續(xù)車(chē)輛陸續(xù)到達(dá)，使得充電站的排隊(duì)長(zhǎng)度較長(zhǎng)，從而影響附近道路交通和其他用戶(hù)出行。當(dāng)充電站閑時(shí)，若站內(nèi)用戶(hù)充電需求均較小，則會(huì)降低充電設(shè)施的利用率，從而造成充電資源的浪費(fèi)。因此，電動(dòng)汽車(chē)充電需求的多樣性問(wèn)題，實(shí)際上是由于無(wú)序充電造成的。雖然該問(wèn)題會(huì)隨著未來(lái)電池技術(shù)和快速充電技術(shù)的突破而得到解決，但在各項(xiàng)技術(shù)尚未突破的時(shí)期，仍需通過(guò)一種有序引導(dǎo)策略來(lái)縮小用戶(hù)充電需求的差異性，以解決電動(dòng)汽車(chē)的無(wú)序充電問(wèn)題。

1 新能源汽車(chē)排隊(duì)充電的數(shù)學(xué)模型

本文優(yōu)化的目標(biāo)為最大充電時(shí)間，即對(duì)于給定的個(gè)新能源汽車(chē)和個(gè)充電樁，如何進(jìn)行有序引導(dǎo)可以使得它們的總充電時(shí)間最短。

2 智能算法

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等開(kāi)發(fā)的一種性能優(yōu)良的進(jìn)化算法，在很多領(lǐng)域都有很好的應(yīng)用。PSO一般從一個(gè)隨機(jī)解出發(fā)，通過(guò)多次迭代尋找最優(yōu)解或者次優(yōu)解，搜索過(guò)程中主要利用適應(yīng)度計(jì)算來(lái)對(duì)解進(jìn)行評(píng)價(jià)。相比于遺傳算法而言，它沒(méi)有復(fù)雜的交叉變異過(guò)程，它只通過(guò)追隨最優(yōu)值來(lái)尋找整個(gè)解空間的全局最優(yōu)解。粒子群算法有著容易實(shí)現(xiàn)、精度高以及收斂速度快的特點(diǎn)，因此在解決實(shí)際問(wèn)題中展現(xiàn)出了極大的優(yōu)勢(shì)。本文將利用粒子群算法求解新能源汽車(chē)的排隊(duì)充電問(wèn)題。

3 具體案例

為了便于進(jìn)行分析，并且保證算法的適用性，本文假設(shè)有100輛電池容量不同的新能源汽車(chē)需要充電，某一充電樁區(qū)域內(nèi)共有5個(gè)充電樁。每輛新能源汽車(chē)的充電時(shí)間如表1所示。

4 實(shí)驗(yàn)仿真

本文利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真模擬，通過(guò)計(jì)算可以快速獲得新能源汽車(chē)的調(diào)度方案，對(duì)表1中的100輛新能源汽車(chē)進(jìn)行調(diào)度，可以獲得有序充電排序圖如圖1所示。

表1 100輛汽車(chē)的充電時(shí)間

5 結(jié)論與展望

充電效率對(duì)新能源汽車(chē)的發(fā)展有著很重要的影響，在關(guān)鍵技術(shù)不能及時(shí)解決的環(huán)境下，對(duì)策略的研究便會(huì)起到關(guān)鍵的作用。本文首先建立了新能源汽車(chē)的充電排序模型，然后利用粒子群算法進(jìn)行求解，通過(guò)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中汽車(chē)的充電過(guò)程，得到了系能源汽車(chē)的有序充電排序方案，結(jié)果驗(yàn)證了求解思路的正確性。未來(lái)將對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的問(wèn)題進(jìn)行更加深入的探討和研究。

[1] 田家森,丁超.新時(shí)期新能源汽車(chē)發(fā)展的問(wèn)題及解決對(duì)策[J].西部皮革,2018,40(23):37.

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Research on queuing charging strategy of new energy vehicles*

Shen Zhishun, Han Youguo, Gu Min, Yao Zhaohua

（Chery new energy vehicle technology co. LTD., Anhui Wuhu 241000 )

The development of new energy vehicles is of great significance.In this paper, on the basis of not improving the charging efficiency of new energy vehicles, the strategy of queuing charging of new energy vehicles is studied.The particle swarm optimization (pso) algorithm with excellent performance in the intelligent algorithm is used to solve the established model, and the obtained charging ordering method can meet the actual needs, providing a theoretical basis for the queuing charging of new energy vehicles in the real environment.

New energy vehicles; Queue charging; Sorting strategy

U469.7

A

1671-7988(2019)07-22-02

沈志順，碩士，項(xiàng)目經(jīng)理，就職于奇瑞新能源汽車(chē)技術(shù)有限公司，從事新能源汽車(chē)研發(fā)工作。

2017年蕪湖市科技重大專(zhuān)項(xiàng)：高性能平臺(tái)化電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)研發(fā)（編號(hào)：2017zd01）。

U469.7

A

1671-7988(2019)07-22-02

10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.07.006