(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210842526.9 (22)申请日 2022.07.18 (71)申请人 东南大学溧阳研究院 地址 213300 江苏省常州市溧阳市昆仑街 道泓口路218号A幢428室 （江苏中关村 科技产业园内） 申请人 南京东博智慧能源研究院有限公司 (72)发明人 刘盼盼　章锐　周吉　钱俊良　 邰伟　 (74)专利代理 机构 南京鑫之航知识产权代理事 务所(特殊普通 合伙) 32410 专利代理师 姚兰兰 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)G06F 30/15(2020.01) G06F 30/20(2020.01) H02J 3/32(2006.01) H02J 3/24(2006.01) G06F 119/06(2020.01) (54)发明名称 一种基于云边协同的电动汽车实时响应能 力评估方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于云边协同的电动汽 车实时响应能力评估方法， 具体方法包括： 电动 汽车充电信息在线采集及处理； 构建电动汽车充 电功率在 线上调响应能力模型； 构建电动汽车充 电功率在 线下调响应能力模型； 构建电动汽车充 电站最大上调、 下调响应能力模型； 构建电动汽 车充电站充电功率上限、 下限评估模型； 最后， 提 出电动汽车响应能力评估及控制云边协同机制， 在云端， 基于负荷聚合商， 采用激励手段， 对边端 电动汽车进行控制， 响应电网调峰/调频需求。 通 过本发明的方法能够评估电动汽 车实时上调、 下 调响应能力， 为电网调峰/调压提供支撑， 提高新 型电力系统在线调控水平， 助力电网早日实现 “双碳”目标。 权利要求书3页 说明书6页 附图1页 CN 115081929 A 2022.09.20 CN 115081929 A 1.一种基于云边协同的电动汽车实时响应能力评估方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： 步骤1， 在线采集并处 理电动汽车充电信息， 为电动汽车响应能力评估提供 数据基础； 步骤2， 在边端， 构建电动汽车充电功率在线上调响应能力模型， 评估单辆电动汽车在 不同充放电状态和不同电池容 量下， 向上增 加的充电功率； 步骤3， 在边端， 构建电动汽车充电功率在线下调响应能力模型， 评估单辆电动汽车在 不同充放电状态不同电池容 量下， 向下减少的充电功率； 步骤4， 在边端， 构建电动汽车充电站最大上调、 下调响应能力模型， 评估单个电动汽车 充电站在当前状态下 可上调、 下调的响应能力； 步骤5， 在边端， 构建电动汽车充电站充电功率上限、 下限评估模型， 评估单个电动汽车 充电站在当前状态下充电功率上 下限； 步骤6， 在云端， 提出电动汽车响应能力评估及控制云边协同机制， 负荷聚合商汇集边 端各电动汽车充电站的信息， 接受电网调峰/调压任务， 向边端各电动汽车充电站分配激 励， 获取边端各电动汽车充电站的响应能力， 响应电网调峰/调压需求。 2.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的电动汽车实时响应能力评估方法， 其特 征在于： 步骤1中在线采集的原始的电动汽车充电信息是报文格式， 从报文里提取电动汽车 充放电信息， 提取的信息如下： 其中， Xj为第j个充电站采集信息， 包括t时刻充电站j的第i辆电动汽车EVji的SOC值Sji (t)、 充放电功率Pji(t)、 充放电状态δji(t)， SOC最大值 最小值 接入充电桩充电时 间 离开充电桩充电时间 电池容量Dji。 3.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的电动汽车实时响应能力评估方法， 其特 征在于： 步骤2中， 构建的电动汽车充电功率在线上调响应能力模型的表达式为： 其中， 分别为充电站j的第i辆电动汽车EVji在t时刻的充电功率值、 放电功率 值， δji(t)＝0、 δji(t)＝2分别表示充电站j的第i辆电动汽车EVji在t时刻处于空闲状态、 放 电状态， Sji(t)为t时刻充电站j的第i辆电动汽车EVji的SOC值， 分别表示充电站j 的第i辆电动汽车EVjiSOC最大值、 最小值； 式(2)表示， 若充电站j的第i辆电动汽车EVji处于 放电状态， 且t时刻充电站j的第i辆电动汽车EVji的SOC值Sji(t)小于SOC最大值 时， 停止 放电， 且立刻进入充电状态， 进行充电操作， 响应电网功率上调需求； 若充电站j的第i辆电权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115081929 A 2动汽车EVji处于空闲状态， 且t时刻充电站j的第i辆电动汽车EVji的SOC值Sji(t)小于SOC最 大值 时， 立即进入充电状态， 进行充电操作， 响应电网功率上调需求。 4.根据权利要求3所述的一种基于云边协同的电动汽车实时响应能力评估方法， 其特 征在于： 步骤3中， 构建的电动汽车充电功率在线下调响应能力模型的表达式为： 其中， 分别为充电站j的第i辆电动汽车EVji在t时刻的充电功率值、 放电功率 值， δji(t)＝0、 δji(t)＝1分别表示充电站j的第i辆电动汽车EVji在t时刻处于空闲状态、 充 电状态， 为充电站j的第i辆电动汽车EVji离开充电桩的时间， 为根据t时刻充电站j的第 i辆电动汽车EVji的SOC值Sji(t)计算出的强制充电时间； 式(3)表示， 对于处于充电状态的充电站j的第i辆电动汽车EVji， 当强制充电时间 大于 剩余离开时间时， 停止充电， 立即转入放电状态， 响应电网功率下调需求； 对于处于空闲状 态的充电站j的第i辆电动汽车EVji， 当强制充电时间 大于剩余离开时间时， 立即转入放电 状态， 响应电网功率下调需求。 5.根据权利要求4所述的一种基于云边协同的电动汽车实时响应能力评估方法， 其特 征在于： 基于充电站j的第i辆电动汽车EVji的历史SOC数据Sji(t)和强制充电时刻 借助 LSTM算法构建强制充电时刻 关于Sji(t)的预测模型， 表达式为： 6.根据权利要求4所述的一种基于云边协同的电动汽车实时响应能力评估方法， 其特 征在于： 所述 步骤4中， 构建的电动汽车充电站最大 上调、 下调响应能力模型表达式为： 式中： 是充电站j在t时刻充电功率最大上调能力， 是充电站j在t时刻充电 功率最大下调能力， N1、 N2为充电站j在t时刻可参与功率上调、 下调的电动汽车 数量。 7.根据权利要求6所述的一种基于云边协同的电动汽车实时响应能力评估方法， 其特 征在于： 步骤5中构建的电动汽车充电站充电功率上限、 下限评估 模型的表达式为： 式中： 分别为充电站j在t时刻 充电功率上限值、 下限值， 分别 为充电站j的第i辆电动汽车EVji在t时刻的上调、 下调响应能力， N1、 N2为充电站j在t时刻可 参与功率上调、 下调的电动汽车数量， 为充电站j的第i辆电动汽车EVji在t时刻强制充 电功率， N3为t时刻处于强制充电状态的电动汽车 数量。 8.根据权利要求7所述的一种基于云边协同的电动汽车实时响应能力评估方法， 其特权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115081929 A 3