安全与能效的博弈：换电站智能充电系统的算法突围战.pdf

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1、安全与能效的博弈：换电站智能充电系统的算法突围战分享人：王赛鹏行业困局：数字解读进站即充的代价 落地攻坚：从实验室到3000+换电站商业实证：江浙沪的数字战报技术破局：电池充电与线性规划的交响曲探讨答疑致谢行业困局：数字解读进站即充的代价 第一章节新能源车发展趋势新能源车保有量占比从不足1%到超10%仅用了5年年份新能源车保有量（万辆）占乘用车总量比例20191200.6%20217843.5%20232,2008.3%20242,90910.5%渗透率加速提升，2025年3月零售渗透率首次突破51.1%注：纯电车型占比超70%，意味着有2100多万的车需要被充电0.300.621.100.6

2、20.30进站即充：亏电电池一进站就进行充电由于电价的尖峰平谷特性，肯定会使得某些电池充贵了同时由于电池所用材料的特性，电池在不使用时，电量越高活性越大，也就越不安全换电站电池充电行为&影响换电站电池充电行为&影响8492486642108783112991107664115672822087817879063010000002000000300000040000005000000600000070000000200004000060000800001000001200001400004/1/254/2/254/3/254/4/254/5/254/6/254/7/254/8/254/9/25每

3、日单量&电量趋势全量订单电量在今天，换电站日均换电次数约9万次，节假日可高达11万次，这意味着平均每一秒钟都有一次换电完成电池应该如何充电更安全？1.充电温度适宜2.尽可能慢充3.定期满充4.避免长时间满电存放技术破局：电池充电与线性规划的交响曲第二章节多目标优化的充电问题规划周期内，电池以多大功率充电，使得充电总成本最小多目标优化的充电问题将电价按照行为分特征段，基于电价时段特征离散化决策，优化充电成本，提升能效。真正做到低电价能充尽充，高电价按需充电电价时段分段决策提出充电功率阶梯选择方案，根据不同工况灵活调整功率。通过MILP模型优化充电功率，实现能效和安全的平衡充电功率阶梯选择针对不同

4、日期属性和站点特征，使用不同的订单需量预测方法，并融合考虑电价变化、现场订单、导航订单等因素，最终输出更为准确的订单需量，保证整体规划是合理的订单需量融合处理创新设计电池健康状态-充电应力耦合方程，量化老化指标为整数约束条件。通过MILP模型动态设定充电安全阈值，确保充电过程安全可靠。多目标优化的充电问题1.订单需求的多少：直接决定了选择多少块电池充电 以及 这些电池的充电功率2.站内电池状态：每块电池的繁忙程度，影响其充电功率的高低3.电价的高低：充电成本的关键组成部分，决定充电功率多目标优化的充电问题定义问题：规划周期内，电池以多大功率充电，可以使得充电总成本最小，目标函数如下：约束条件：

5、用户需求约束、电池电量约束、电池充换电状态约束、电池安全约束等举个场景假设：站内只有一块电池用户会在3个时段（T0、T1，T2）后到来，需要45度电每个时段下可选择2个功率档位（10，20）进行充电电价0.3 0.61.1电费成本未满足订单成本电池安全成本充电总成本功率档位组合序号T0T1T211010102010001202102010261000126310102031100013141020203705425201010231000123620102034053972020102905348202020400545问题：每个时段应用怎样的功率档位，可以保证本次充电的成本最小约束条件：1.

6、如果没有满足用户所需电量，则成本增加100元2.如果平均充电功率大于15kW，则成本增加5元策略1和策略5：虽然电费成本很低，但是因为满足不了需求，所以总成本变高了策略4和策略6：虽然可以满足用户，但是电费成本高，所以总成本还是高最终策略：选择策略7，总成本最低落地攻坚：从实验室到3000+换电站第三章节实验室验证与优化实验室仿真环境搭建搭建换电站仿真环境，进行多场景仿真验证。通过实验室测试，优化算法性能，确保可靠性。01实验室验证与优化设计评价指标针对换电站电池充电场景，结