本发明涉及电动汽车充电技术领域，特别是一种电动汽车快慢同步有序充电调度方法以及电量结算方法。
背景技术：
电动汽车是当下新能源产业重要组成部分，是缓解能源危机及环境问题的有效工具。目前电动汽车充换电设施标准体系建设、关键技术研究、关键设备研制和示范工程建设等方面已取得重要进展。但同时，由于续航里程限制，使得“充电焦虑”和“里程焦虑”成为约束电动汽车行业大力发展的一大难题。
因此，通过对电动汽车充电技术的不断创新和优化，采取科学合理的控制策略，可以改善整体电力系统管理和能源效率，同时也可以使电力系统的运行更加清洁、高效和经济。已有研究在电动汽车快速充电站方面较为深入，但缺乏电动汽车快充与慢充同步有序充电规划研究。快速充电站对充电设备要求高，需要考虑运营成本和客户服务性以及优化选址，此外充电端口、等待空间和快充的电力可用性都需要全面考虑。如何构建能为电动汽车提供快慢同步充电服务的智能停车场，对于解决电动汽车里程焦虑具有重要意义。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种电动汽车快慢同步有序充电调度方法，能够实现电动汽车的规模化有序共享充电，提高充电效率和能源利用率，并提出一种能够激励供电商合理安排购电量的电量结算方法。
一方面，本发明提供一种电动汽车快慢同步有序充电调度方法，包括：
获取前一日站内全部电动汽车的充电数据，以及调度日的预测充电数据；
基于获取到的数据进行日前调度，利用预先构建的日前调度优化模型计算调度日所需总电量，包括从电网到慢充电动汽车的电量，从电网到储能系统的电量，从电网、慢充车以及储能系统向快充车的充电量；所述日前调度优化模型的优化目标为调度日的充电站综合成本最小；
实时获取调度日当天充电站内的电动汽车充电需求数据，基于所获取的实时数据以及日前调度计算结果，利用预先构建的实时调度优化模型，以设定的实时规划周期进行实时调度计算，得到使得调度日所需总电量与日前调度所需总电量的偏差最小的实时所需总电量，所述实时所需总电量包括调度日内各时段中，包括从电网到慢充电动汽车的电量，从电网到储能系统的电量，从电网、慢充车以及储能系统向快充车的充电量；
基于实时调度模型的计算结果，进行一个调度周期的电量分配规划，按照预设的调度优先级对电量进行分配，确定电网、储能系统和/或慢充电动汽车向快充电动汽车转移的电量。
后续可根据调度方案对充电站进行实时设备控制，包括根据规划方案中的电量分配，控制电网向储能系统、慢充电动汽车、快充电动汽车充电，以及控制储能系统和慢充电动汽车向快充电动汽车充电。
本发明中，日前调度的调度周期为24h，每个调度日前进行相应调度日的日前调度优化计算，实时调度的周期可设置为15min。
可选的，方法还包括，构建日前调度阶段电动汽车的动态模型；所述日前调度阶段电动汽车的动态模型包括，慢充电动汽车的能量动态和数量动态；其中，能量动态表示如下：
式中，xτ,t为出发时间为τ的慢充电动汽车集群在时段t内的总充电需求容量，xτ,t-1为集群τ在时段t的前一时段的总充电需求容量，
慢充电动汽车的数量动态表示为：
式中，mτ,t为t时刻集群τ的未充电电动汽车数量；δmτ,t是集群τ中在t时段新到达未充电电动汽车数量。
可选的，方法还包括：构建日前调度阶段储能系统的能量动态模型，如下式：
式中，yt为储能系统在t时段的未充电能量，ηess为储能系统充电效率，uy,t是电网传入储能系统的能量，u'y,t和
可选的，所述日前调度优化模型的优化目标函数为：
式中，第一项是刚性负载、储能系统和慢充车的电网提前一天计划供电的成本；第二项是快充车收费收入减去快充站的单位安装成本；第三项为电动汽车车主对电池进行降解的成本；第四项为储能系统降解成本；第五项为实时供电成本；
其中，慢充电动汽车的电池单位放电成本
式中，cbi为电池/储能系统的投资成本；lcb为电池/储能系统的寿命周期；bb为电池/储能系统的容量；ddod为放电深度。
可选的，优化目标函数的求解约束包括：
慢充电动汽车的动态能量约束：
式中，
储能系统的动态能量约束：
式中，yini为储能系统的初始状态；
快充车总充电量期望
式中，等式右边求和项表示电动汽车对快充车充电贡献，后两项表示储能系统的贡献，ηfcv为快充车的充电效率；ηev2fcv表示慢充车到快充车的放电效率；ηess2fcv表示储能系统到快充车的放电效率；
以及馈线容量
可选的，所述预先构建的实时调度优化模型为：
式中，
可选的，方法还包括的，构建实时调度阶段的慢充电动汽车能量动态模型以及储能系统的能量动态模型；
慢充电动汽车的能量动态模型为：
式中，xτ,k为慢充电动车集群τ在实时调度时段k的总充电需求容量，
储能系统的能量动态模型为：
式中，yk为储能系统在实时调度时段k的总充电需求容量，
可选的，实时调度优化目标函数的优化求解约束包括：
慢充电动汽车的实时能量动态约束：
式中，
储能系统的实施能量动态约束：
式中，uy,t＝uy,t δuy,t为储能系统的总电量，uy,t为日前调度所得储能系统的计划电量，δuy,t为储能系统根据实时调度时刻已经存在的和可能即将到来的快充电动汽车所需的实时平衡电量。
可选的，所述基于实时调度模型的计算结果，进行一个调度周期的电量分配规划，按照预设的调度优先级对电量进行分配，确定电网、储能系统和/或慢充电动汽车向快充电动汽车转移的电量，包括：
将每个实时调度周期的时间区间t划分为n个相同的子区间；
确定每个子区间内向快充车负荷提供的电能资源，包括：从电网向即将出发和未出发的慢充车，以及储能系统提供的，与快充车相关的能量组件u'x和u'y；从慢充车和储能系统向快充车发出的功率分别为dxfcv和dyfcv；
构建一个已确定的可用电能资源的堆栈，按照预先设定的调度优先级，确定各类可用电能资源在堆栈中的位置，在实时调度过程中，在每个子区间内更新可用电能资源。
可选的，所述预设的调度优先级从高到低依次为：电网到即将出发的慢充车集群τ的电量，电网到储能系统的计划电量u'y,k，电网到未出发的慢充车的计划电量
第二方面，本发明提供一种适用权利要求1所述方法的电动汽车充电系统，包括交流慢充线路、直流快充线路和储能系统，电网经交流慢充线路向交流慢充车辆充电，经整流模块向储能系统和接入直流快充线路的直流快充车辆充电；交流慢充车辆与电网交流馈线之间，以及储能系统与直流馈线之间分别还设有放电回路，使得储能系统和慢充车辆能够通过电网将自身电能转移至快充车辆。
第三方面，本发明提供适用于权利要求1所述电动汽车快慢同步有序充电调度方法的电动汽车充电站的电量结算方法，包括：
基于日前调度计算结果进行第一次结算：
式中，da表示日前调度模式，
基于实时调度计算结果进行第二次结算：
rt表示实时调度模式，
式中，γ是惩罚因子，
将第一次结算结果与第二次结算结果相加，得到调度日的结算价格。惩罚条款
有益效果
本发明提出了一种电动汽车快慢同步有序充电方法、计算方法，以及一种适应适量快充比例的智能停车场，通过分析充电站内不可控负荷、慢速和快速充电车辆的协调控制任务，设计日前规划策略；然后综合快充分配算法和基于最松弛优先概念的资源优先级，制定快慢充同步有序充电周期性实时规划策略荷周期内实时调度策略。试验数据表明，本发明提出电动汽车快慢同步有序充电方法准确高效，具有较强的通用性和实用性。利用本发明通过技术升级将现有的停车场设施变成一个停车场与快速充电站综合体，可以大大减少建造单独快速充电站设施的成本，减少电网的部分快充负荷压力。
附图说明
图1为停车场-快速充电站结构；
图2在慢充车和储能系统能源组件中的快充车充电需求分布；
图3为快充车充电的周期内规划算法；
图4为日前的价格和实时到日前的价格比率的场景；
图5为慢充车充放电、快充车充电时间；
图6为实际慢充车充放电量；
图7为快充车功率分布图；
图8为到达、服务和阻塞的快充车数量。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例进一步描述。
实施例1
本实施例介绍第三方面提供的，如图1所示的电动汽车充电系统，其包括交流慢充线路、直流快充线路和储能系统，电网经交流慢充线路向交流慢充车辆充电，经整流模块向储能系统和接入直流快充线路的直流快充车辆充电；交流慢充车辆与电网交流馈线之间，以及储能系统与直流馈线之间分别还设有放电回路，使得储能系统和慢充车辆能够通过电网将自身电能转移至快充车辆。
本实施例的充电系统可在传统停车场配置上加以改进，具备快慢同时充电能力，且能够通过储能系统充放电功能辅助大电网完成电动汽车快慢充业务。
实施例2
本实施例介绍一种电网针对充电站的电量结算方法，能够适用于实施例1的充电系统。电力市场中的支付模式分为单结算和多结算两种，本实施例采用多结算模式，基于充电站前一天的购电请求量进行第一次结算：
其中，“da”表示日前调度模式，
在第二次结算中，实时设备费用按实时价格支付：
其中，“rt”表示实时调度模式，
其中，γ是惩罚因子，
实施例3
本实施例介绍第一方面提供的电动汽车快慢同步有序充电调度方法，本发明基于实施例2的结算方式进行研究，且能够适用于实施例1的充电系统。
方法包括：
获取前一日站内全部电动汽车的充电数据，以及调度日的预测充电数据；
基于获取到的数据进行日前调度，利用预先构建的日前调度优化模型计算调度日所需总电量，包括从电网到慢充电动汽车的电量，从电网到储能系统的电量，从电网、慢充车以及储能系统向快充车的充电量；所述日前调度优化模型的优化目标为调度日的充电站综合成本最小；
实时获取调度日当天充电站内的电动汽车充电需求数据，基于所获取的实时数据以及日前调度计算结果，利用预先构建的实时调度优化模型，以设定的实时规划周期进行实时调度计算，得到使得调度日所需总电量与日前调度所需总电量的偏差最小的实时所需总电量，所述实时所需总电量包括调度日内各时段中，包括从电网到慢充电动汽车的电量，从电网到储能系统的电量，从电网、慢充车以及储能系统向快充车的充电量；
基于实时调度模型的计算结果，进行一个调度周期的电量分配规划，按照预设的调度优先级对电量进行分配，确定电网、储能系统和/或慢充电动汽车向快充电动汽车转移的电量。
后续可根据调度方案对充电站进行实时设备控制，包括根据规划方案中的电量分配，控制电网向储能系统、慢充电动汽车、快充电动汽车充电，以及控制储能系统和慢充电动汽车向快充电动汽车充电。
本发明中，日前调度的调度周期为24h，每个调度日前进行相应调度日的日前调度优化计算，实时调度的周期可设置为15min。
本发明的电动汽车快慢同步有序充电调度方法的实现，具体涉及以下内容。
一、扩展为快充车充电的形式
本发明在调度时，为方便规划调整，将快充所需的电量嵌入用于慢充车和储能系统的电网充电需求中。
基于前一天的能源价格、不可控负荷概况以及每小时的慢充车和快充车到达量等常规数据来决定不同负荷的能源量。根据停放的电动汽车的出发时段τ对其分类，出发时段为τ的电动汽车记为集群τ，快充需求的波动性很大，并且从电网购买的电量需要预先确定，使得快充需求的规划变得困难。此时将快充所需的电量嵌入用于慢充车和储能系统的电网充电需求中，如图2所示。
其中：纵坐标p为充电功率，横坐标t为充电时段；u表示充电时间片段；
二、根据慢充电动汽车集群τ内的能量动态变化，规划日前调度策略。
针对日前调度，电动汽车集群τ内的能量动态为：
其中，xτ,t为t时段电动汽车集群τ的总充电需求量；xτ,t-1是前一时段电动汽车集群τ的总充电需求量；
其中，mτ,t为t时刻集群τ的未充电电动汽车数量；δmτ,t是集群τ中在t时段新到达未充电电动汽车数量。
为了确保电动汽车的最小或最大soc不受快充车负荷波动影响，这里介绍2种极端情况。第一种情况是在某一时段t开始时调用慢充车集群τ，以充分保证快充车充电需求。在这种情况下，从电网到电动汽车集群τ的能量将以
另一种极端情况是，由于到达的快充车比预期的要少，所以从慢充车集群τ到快充车的总能量在时段t时未被使用。在这种情况下，慢充电动汽车应该有足够未充电容量来吸收快充车未使用的多余能量
其中，ηev表示慢充电动汽车的充电效率，这里的
考虑以上两种极端情况，可以保证慢充车平抑快充车负荷波动需求，并且每个集群中的慢充车在离开时也应该达到期望的soc水平：
其中，
最后，电动汽车充放电限制可以根据每个集群内的最小和最大充放电功率来表示，且
其中，μ表示fcv充电时间段；
储能系统的动态表示可以用类似慢充车的方式表达：
yt＝t＝yini(15)
u'y,t≤uy,t(16)
其中，yt表示储能系统在t时段的未充电能量；ηess为储能系统充电效率；uy,t是电网传入储能系统的能量；u'y,t和
综上所述，提供给快充车的电量由快充站内慢充车和储能系统提供，且总和应该等于每个时间段内预测的快充车负荷：
其中，等式右边求和项表示电动汽车对快充车充电贡献，后两项表示储能系统的贡献。
日前计划的目标函数是通过随机规划方法得到的，随机规划方法由两个主要层次构成：
其中，第一项是刚性负载、储能系统和慢充车的电网提前一天计划供电的成本；第二项是快充车收费收入减去快充站的单位安装成本；第三项为电动汽车车主对电池进行降解的成本；第四项为储能系统降解成本；第五项为实时供电成本。假设电动汽车的充电收入是固定的，不影响目标函数，必须在实现任何场景之前确定前一天的购买数量。
电动汽车的单位放电成本可以根据电池退化成本计算：
其中，cbi为电池/储能系统的投资成本；lcb为电池/储能系统的寿命周期；bb为电池/储能系统的容量；ddod为放电深度。
优化目标受约束式(4)-(18)及馈线容量
三、根据目前已实现的场景和剩余时段可能出现的场景，通过周期性实时调度策略将电网的计划能源采购与电动汽车、储能系统、快充车的实际能源需求和不可控负荷之间的不匹配最小化。
周期性实时规划阶段的目标是根据目前已实现的场景和剩余时段可能出现的场景，将电网计划电量采购与慢充ev、ess、fcv的实际电量需求和刚性负荷之间的不匹配最小化。为此，可以使用前一天目标函数中的观望决策，对剩余的时间范围执行新的规划，周期性实时规划采用随机模型预测控制(stochasticmodelpredictivecontrol，smpc)方法完成。利用smpc单约束模型预测规划方法，令tp为算法规划周期，对式(4)—(18)中的ev在规划时段k到k＝k tp-1之间的值进行实时条件化：
其中，δt是一个实时间隔时间，与前一天的计划不同，可能小于一个小时；
与实时周期为k的电动汽车动态表达相似，(12)-(18)的储能系统实时方程可表示为：
yt＝t＝yini(33)
u'y,t≤uy,t(34)
其中，uy,t＝uy,t δuy,t。因此，定义周期性实时阶段的聚合器优化目标为：
其中，
四、进行一个周期内规划，将最优资源分配给即将进入智能停车场的快充车。
在确定当前期间购买的电量之后，，并进行一个周期内规划，其目标是将最优资源分配给即将进入智能停车场的快充车。快充车充电的周期内规划算法如图3所示。其中
在周期内规划阶段，将每个区间t划分为n个相同的子区间。在每个子区间内快充车负荷由预先确定的资源提供，包括从电网向慢充车和储能系统提供的与快充车相关的能量组件分别为u'x和u'y，其中与慢充车相关供能组件分为是否即将出发，从慢充车和储能系统发出的功率分别为dxfcv和dyfcv。构建一个可用资源的堆栈，在每个子区间内更新这些资源。每个资源在堆栈中的位置是基于其快充车相关费用被交付到快充车负荷的优先级来确定，如图3所示。
对快充车充电的最高优先级是即将出发的慢充车集群τ，与快充车相关的电能可能被输入到这些慢充车中，超出了慢充车所需的充电量，最好在慢充车离开之前全部使用。第二个优先级与储能系统的u'y组件相关，第三个优先级与未出发的慢充车u'x(τ＞t)组件有关。其次是储能系统给快充车充电量dyfcv，最后是未出发的慢充车的组件
在快充车资源堆栈中慢充车放电任务，使用最松弛优先(mostlaxityfirst，mlf)概念。电动汽车集群τ的松弛度
其中，(τ-t)为慢充车剩余停留时间；dτ,t是所有电动汽车集群τ所需
其中，used是指从前一个子区间的可用资源中扣除并注入快充车的电量；n表示第n个子区间。第一大项表示t时段注入快充车的预定总电量，第二大项表示在1≤n≤n0时t时段注入快充车的部分电量。由于充放电限制以及式(40)中元素仅在整个周期间隔内实现，快充车调度的所有电量在每个子区间都可用。因此，任意子间隔向快充车注入的电量
其中，δ＝1/n为子区间持续时间。式(41)右边的项已根据它们在优先级堆栈中的位置进行了排序，以便快速分配资源。
将每个子区间n新到达的快充车能量状态δzt,n加入到未充电快充车的能量状态zt中，则未充电快充车的能级动态可以表示为：
如果
五、以下通过一算例利用智能停车场模型验证本发明所提的快慢同步有序充电规划策略的可行性。
假设普通电动汽车电池容量16kwh和24kwh，快充电池取32kwh，并预设了停车场接受最小停留时间。
如图4所示，采用二维自组织映射方法对日前和实时价格进行聚类。基于历史数据中出现的频率得到各自的概率值。
620辆的充电车队中，大约500辆的慢充车，120辆的快充车，代表了电动汽车车队中快充请求与总充电请求的实际比例。通过使用平均值并考虑其两个相邻的标准差来考虑快速收费请求中的不确定性。使用低、中、高快充请求的三种场景，表1给出了基于图2的负荷分布图。
表1在pl-fcs上的快充车负荷场景
假设电动汽车的最大充放电率为4kw，这是住宅停车场所允许的一级充电。快充率最高为200kw。与慢充车、快充车和储能系统相关的参数如表2所示。电动汽车电池和储能系统的退化成本为
表2慢充车、快充车和储能系统参数
算例中含有慢充车、快充车和不可控负荷。日前规划周期为t＝24h，实时smpc周期为15min，控制周期内子区间时间为δ＝3min(每段5个子区间)。假设惩罚因子为0.5。快充车充电的收入按固定费率1.1元/kwh计算。因为更高的soc水平可能需要更长的等待时间，所以充电至soc＝0.9即可。假设聚合器试图避免在电网电力价格高峰时期使用，该聚合器可以进一步从电网获得奖励，例如电网能源价格的10-20％，激发动机的需求响应项目。
算例考虑了使用/不使用储能系统两种模式，与预期一致，大部分常规慢充车充电任务都是在夜间完成的，特别是在没有充电汽车的情况下。如图5所示，在高峰时段，电网供电的大部分被馈送到快充车，其余部分被电动汽车吸收。在16、17和18小时内净电动汽车排放聚合器基于激励的需求响应的效果，这对应了算例中能源价格最高的时间。
实际慢充车充放电用来吸收高峰时段快充负荷波动，如图6所示。在高峰时期，慢充车帮助吸收快充需求负荷波动，加速快充车的充电过程减少了充电时间，解决此时电网电力不够高的问题。
表3列出了上述算例中聚合器计划的一些最重要指标的期望值。由表可知，针对算例中的充电计划，能有效节约成本，因为聚合器会在高峰时期减少从电网购买的电力，转向电动汽车放电，电动汽车收益增加，电池退化成本相对减少。
表3算例中重要指标的总结
如果没有储能系统参与，仅通过慢充车在高峰时间放电，这导致快充车在一天中其他时间会有一些阻塞。但是，随着更高的阻塞率，快充车获得更高的充电功率，充电速度更快。相反，在储能系统参与的情况下，快充车充电功率略有降低，充电时间也有所增加，这是因为快充车的阻塞率较低，进入的次数较多。
两种情况下快充车的功率分布图如图7所示。其中，日平均功率是一天中非零充电率的平均值。在快充需求高峰期即15-21时，所有快充车的充电率都达到了相当一致的水平。9-14时的充电功率相对较低，这是由于停车场的电动汽车数量相对较少，充电速度快。
图8详细说明了快充车到达以及阻塞和服务趋势。从表3和图8中可以看出，在所有情况下，阻塞率相对较小，这表明所提出的方法在传统智能停车场中容纳大量快充请求车辆的效率很高。同时再次验证了储能系统的参与能有效降低快充车阻塞率。在设计假设模型时10个充电端口也得到了验证。
综上，本发明提出一种适应适量快充比例的智能停车场，通过分析充电站内不可控负荷、慢速和快速充电车辆的协调控制任务，设计日前规划策略；然后综合快充分配算法和基于最松弛优先概念的资源优先级，制定快慢充同步有序充电周期性实时规划策略荷周期内实时调度策略；最后，通过算例验证该策略为电动汽车快慢不同充电需求充电的有效性。数据表明，本发明提出电动汽车快慢同步有序充电模型的准确高效，具有较强的通用性和实用性。通过技术升级将现有的停车场设施变成一个停车场与快速充电站综合体，可以大大减少建造单独快速充电站设施的成本，减少了电网的部分快充负荷压力，特别是在高峰时期是通过慢充电车辆的放电来提供的。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。
1.一种电动汽车快慢同步有序充电调度方法，其特征是，包括：
获取前一日站内全部电动汽车的充电数据，以及调度日的预测充电数据；
基于获取到的数据进行日前调度，利用预先构建的日前调度优化模型计算调度日所需总电量，包括从电网到慢充电动汽车的电量，从电网到储能系统的电量，从电网、慢充车以及储能系统向快充车的充电量；所述日前调度优化模型的优化目标为调度日的充电站综合成本最小；
实时获取调度日当天充电站内的电动汽车充电需求数据，基于所获取的实时数据以及日前调度计算结果，利用预先构建的实时调度优化模型，以设定的实时规划周期进行实时调度计算，得到使得调度日所需总电量与日前调度所需总电量的偏差最小的实时所需总电量，所述实时所需总电量包括调度日内各时段中，包括从电网到慢充电动汽车的电量，从电网到储能系统的电量，从电网、慢充车以及储能系统向快充车的充电量；
基于实时调度模型的计算结果，进行一个调度周期的电量分配规划，按照预设的调度优先级对电量进行分配，确定电网、储能系统和/或慢充电动汽车向快充电动汽车转移的电量。
后续可根据调度方案对充电站进行实时设备控制，包括根据规划方案中的电量分配，控制电网向储能系统、慢充电动汽车、快充电动汽车充电，以及控制储能系统和慢充电动汽车向快充电动汽车充电。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，还包括，构建日前调度阶段电动汽车的动态模型；所述日前调度阶段电动汽车的动态模型包括，慢充电动汽车的能量动态和数量动态；其中，能量动态表示如下：
式中，xτ,t为出发时间为τ的慢充电动汽车集群在时段t内的总充电需求容量，xτ,t-1为集群τ在时段t的前一时段的总充电需求容量，
慢充电动汽车的数量动态表示为：
式中，mτ,t为t时刻集群τ的未充电电动汽车数量；δmτ,t是集群τ中在t时段新到达未充电电动汽车数量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征是，还包括：构建日前调度阶段储能系统的能量动态模型，如下式：
式中，yt为储能系统在t时段的未充电能量，ηess为储能系统充电效率，uy,t是电网传入储能系统的能量，u'y,t和
4.根据权利要求3所述的方法，其特征是，所述日前调度优化模型的优化目标函数为：
式中，第一项是刚性负载、储能系统和慢充车的电网提前一天计划供电的成本；第二项是快充车收费收入减去快充站的单位安装成本；第三项为电动汽车车主对电池进行降解的成本；第四项为储能系统降解成本；第五项为实时供电成本；
其中，慢充电动汽车的电池单位放电成本
式中，cbi为电池/储能系统的投资成本；lcb为电池/储能系统的寿命周期；bb为电池/储能系统的容量；ddod为放电深度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征是，日前调度优化目标函数的求解约束包括：
慢充电动汽车的动态能量约束：
式中，
储能系统的动态能量约束：
式中，yini为储能系统的初始状态；
快充车总充电量期望
式中，等式右边求和项表示电动汽车对快充车充电贡献，后两项表示储能系统的贡献，ηfcv为快充车的充电效率；ηev2fcv表示慢充车到快充车的放电效率；ηess2fcv表示储能系统到快充车的放电效率；
以及馈线容量
6.根据权利要求4所述的方法，其特征是，还包括的，构建实时调度阶段的慢充电动汽车能量动态模型以及储能系统的能量动态模型；
慢充电动汽车的能量动态模型为：
式中，xτ,k为慢充电动车集群τ在实时调度时段k的总充电需求容量，
储能系统的能量动态模型为：
式中，yk为储能系统在实时调度时段k的总充电需求容量，
7.根据权利要求6所述的方法，其特征是，所述预先构建的实时调度优化模型为：
式中，
实时调度优化目标函数的优化求解约束包括：
慢充电动汽车的实时能量动态约束：
式中，
储能系统的实施能量动态约束：
式中，uy,t＝uy,t δuy,t为储能系统的总电量，uy,t为日前调度所得储能系统的计划电量，δuy,t为储能系统根据实时调度时刻已经存在的和可能即将到来的快充电动汽车所需的实时平衡电量。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征是，所述基于实时调度模型的计算结果，进行一个调度周期的电量分配规划，按照预设的调度优先级对电量进行分配，确定电网、储能系统和/或慢充电动汽车向快充电动汽车转移的电量，包括：
将每个实时调度周期的时间区间t划分为n个相同的子区间；
确定每个子区间内向快充车负荷提供的电能资源，包括：从电网向即将出发和未出发的慢充车，以及储能系统提供的，与快充车相关的能量组件u'x和u'y；从慢充车和储能系统向快充车发出的功率分别为dxfcv和dyfcv；
构建一个已确定的可用电能资源的堆栈，按照预先设定的调度优先级，确定各类可用电能资源在堆栈中的位置，在实时调度过程中，在每个子区间内更新可用电能资源；
所述预设的调度优先级从高到低依次为：电网到即将出发的慢充车集群τ的电量，电网到储能系统的计划电量u'y,k，电网到未出发的慢充车的计划电量
9.一种适用权利要求1所述方法的电动汽车充电系统，其特征是，包括交流慢充线路、直流快充线路和储能系统，电网经交流慢充线路向交流慢充车辆充电，经整流模块向储能系统和接入直流快充线路的直流快充车辆充电；交流慢充车辆与电网交流馈线之间，以及储能系统与直流馈线之间分别还设有放电回路，使得储能系统和慢充车辆能够通过电网将自身电能转移至快充车辆。
10.适用于权利要求1所述电动汽车快慢同步有序充电调度方法的电动汽车充电站的电量结算方法，其特征是，包括：
基于日前调度计算结果进行第一次结算：
式中，da表示日前调度模式，
基于实时调度计算结果进行第二次结算：
rt表示实时调度模式，
式中，γ是惩罚因子，
将第一次结算结果与第二次结算结果相加，得到调度日的结算价格。
技术总结