一种电动汽车虚拟储能集群调度目标协同优化方法及系统

    公开(公告)号:CN117852725B

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202410256500.5

    申请日:2024-03-06

    Abstract: 本发明涉及一种电动汽车虚拟储能集群调度目标协同优化方法及系统,属于电动汽车优化调度技术领域。方法包括:建立用于分层能量管理的分层架构,将电动汽车划分为集群,获得电动汽车虚拟储能集群;构建多目标量子遗传算法,根据终端用户确定的电动汽车充放电服务的各项参数和所述多目标量子遗传算法,对预设模型进行求解,得到多目标量子遗传能量管理策略;根据所述多目标量子遗传能量管理策略,对电动汽车虚拟储能集群调度进行优化控制。本方法采用分层能量管理方式形成分层架构,针对不同的集群考虑用户意愿,通过多目标量子遗传算法求解得到多目标量子遗传能量管理策略,实现目标协同的电动汽车优化调度,提高了电网调度效率。

    一种考虑电池损耗的电动汽车充放电控制方法及系统

    公开(公告)号:CN117863969A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202410285603.4

    申请日:2024-03-13

    Abstract: 本发明属于电动汽车充放电控制技术领域,具体涉及一种考虑电池损耗的电动汽车充放电控制方法及系统。首先获取电动汽车状态数据,包括电价、用户设定的充电完毕时间、当前周期的电池电量预测值和用户期望充电完毕时的电池电量;当前周期的电池电量预测值由电池电量百分比和电池健康度预测模型获得的电池健康度预测值计算获得;将电动汽车状态数据输入强化学习模型,得到电动汽车充放电功率。本发明提供方法基于强化学习算法,提升了用户在充放电过程中的收益;与未考虑电池损耗影响的算法相比,提出的方法造成的电池健康度损耗较小;克服了现有技术中的基于模型的优化方法在实际应用中的缺陷,且动态环境工况有着更好的适用性。

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