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龙图腾网获悉河南工业大学申请的专利一种引导电动汽车有序充电的优化调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115471100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211168563.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种引导电动汽车有序充电的优化调度方法是由王均;黄钶然;吴兰;许潇;姜伟;黄明山;汪显博;张孝远;李斌全设计研发完成，并于2022-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种引导电动汽车有序充电的优化调度方法在说明书摘要公布了：一种引导电动汽车有序充电的优化调度方法，包含以下步骤：S1、基于蒙特卡洛法建立电动汽车无序充电负荷预测模型；S2、在步骤S1的电动汽车无序充电负荷预测模型中引入碳交易机制，计算发电企业的碳排放量和碳配额；S3、在常规阶梯碳价中引入奖励系数ξ1及碳交易成本增长率τ1，建立奖惩式阶梯碳价模型；S4、建立基于奖惩式阶梯碳价的动态分时电价模型；S5、建立电动汽车电价调控模型；S6、建立电动汽车有序充电多目标优化函数；S7、采用多目标非支配遗传NSGA‑II求解算法；本发明通过利用基于奖惩式阶梯碳价和动态分时电价的调控方法去引导电动汽车用户进行有序充电行为，进而有效对电网的削峰填谷效果，降低了电网的波动。

本发明授权一种引导电动汽车有序充电的优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种引导电动汽车有序充电的优化调度方法，其特征是：包含以下步骤： S1、基于蒙特卡洛法建立电动汽车无序充电负荷预测模型； S2、在步骤S1的电动汽车无序充电负荷预测模型中引入碳交易机制，计算发电企业的碳排放量和碳配额； Ect＝δPPMt EPt＝c1PMt 其中：Ect为t时刻所获的碳配额；EPt为t时刻的碳排放量；PMt为t时刻发电机组的有功出力，单位为kW，δP为单位发电量碳排放配额，取0.798kgkWh；c1为电力碳排放因子，表征每度电产生的CO2排量，取0.8386kgkWh； S3、在常规阶梯碳价中引入奖励系数ξ1及碳交易成本增长率τ1，建立奖惩式阶梯碳价模型； S4、建立基于奖惩式阶梯碳价的动态分时电价模型； Xt0＝X0λ1λ0 a1＝a0τ1τ0 b1＝b0ξ1ξ0 Pmax＝maxPt0+PtEV Pmin＝minPt0+PtEV 其中：X0为初始电价；Y0为电价下降区间，单位为MW，由日总负荷平均值与最低值的差值除以上升区间个数求得；Y1为电价上升区间，由日总负荷最高值与平均值的差值除以上升区间个数求得，单位为MW；Pav表示日总负荷的平均值；Pt0为t时刻不含电动汽车负荷的电网原负荷，单位为MW；PtEV为t时刻的电动汽车负荷，单位为MW；T为每日时刻的分段数；Xt0表示t时刻，在奖惩式阶梯碳价影响下的初始电价；Pmax表示一日内的最大总负荷，单位为MW；Pmin表示一日内的最小总负荷，单位为MW；λ0为初始碳交易成本基价；τ0为初始碳交易成本增长率，取0.3；a1表示奖惩式阶梯碳价影响下的电价增长系数；a0为初始电价增长系数，取值范围为0.05～0.389；ξ1为初始奖励系数，取0.2；b1表示奖惩式阶梯碳价影响下的电价下降系数；b0为初始电价下降系数，取值范围为0～0.1735； S5、建立电动汽车电价调控模型； PtEVnew＝ρPtEV P总＝Pt0+PtEVnew 其中，PtEVnew为电价发生变化后，t时刻电动汽车负荷功率；P总为电网总负荷； S6、建立电动汽车有序充电多目标优化函数； 其中：为通过分时电价调度之后电网总负荷的平均值，单位为kW；T为每日时刻的分段数；F1为电网原始负荷与电动汽车充电负荷相叠加的峰谷均方差最小的目标函数；F2为电动汽车充电用户总费用最小的目标函数，单位为万元；F3为发电企业碳交易成本最小的目标函数，单位为万元； S7、采用多目标非支配遗传NSGA-II求解算法；通过步骤S1～S6得出目标函数F1～F3；循环上述步骤N次，得到N个种群的目标函数；对N个种群的目标函数进行非支配排序以及种群个体拥挤度的计算；然后进入种群进化循环阶段，并对子代进行目标函数评估，得出子代的三个目标函数；将父代种群N和子代种群N合并2N，对合并后种群的三个目标函数再次进行非支配排序及拥挤度的计算，通过精英保留策略得到新的父代N，直到进化代数达到所设置的最大代数；迭代结束后，合并每次运行中获得的Pareto解决方案，在合并后的Pareto解决方案上应用非支配排序，筛选出等级为1的Pareto最佳解决方案； 步骤S1中设定每日居民用户的返回时刻t0服从期望为μt，方差为σt 2的正态分布t-Nμt,σt 2，取μt＝17.6，σt 2＝3.4，则电动汽车返回时刻t0的概率密度函数为： 电动汽车用户日行驶里程S服从期望为μs，方差为σs 2的对数正态分布S-logμs,σs 2；取μs＝3.2，σs 2＝0.88，则电动汽车日行驶里程S的概率密度函数为： 日行驶里程S的电动汽车所需要的充电时长为： 其中：E为电动汽车每公里的耗电量，单位为kWhkm；Pc为电动汽车的充电功率，单位为kW；ηc为电动汽车的充电效率，取ηc＝0.9； 根据蒙特卡洛法模拟得出单辆电动汽车的返回时刻及日行驶里程，电动汽车充电日负荷为： 其中：Pci为第i辆电动汽车的充电功率，单位为kW，Ii是用来判断在t时刻第i辆车是否进行充电，Ii＝0表示未充电，Ii＝1表示充电； 步骤S3中的奖惩式阶梯碳价模型为： Et＝EPt-Ect 其中：Ct CO2为t时刻的碳交易成本，单位为元，λ1为碳交易成本基价，单位为元吨；Et为t时刻总碳排与免费分配的碳配额之间的差值，单位为吨；τ1为每个阶段的碳交易成本增长率；ξ1为奖励系数，L0为碳成本负区间长度，单位为吨；L1为碳成本正区间长度，单位为吨。

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