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龍圖騰網獲悉國網重慶市電力公司營銷服務中心;國家電網有限公司;國網重慶市電力公司申請的專利考慮需求匹配度的電動汽車充電調度方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114118724B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111314856.2，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權考慮需求匹配度的電動汽車充電調度方法是由徐婷婷;胡曉銳;吳高林;龍方家;程超貽;張雨晴;朱彬;龍羿;汪會財;池磊;李智;王敏;謝曉念;謝涵;袁秀娟設計研發完成，并于2021-11-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本考慮需求匹配度的電動汽車充電調度方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種考慮需求匹配度的電動汽車充電調度方法，涉及電力系統控制技術領域，緩解了在電動汽車充電調度過程中存在的欠響應、過響應和求解收斂速度慢等問題，包括建立出行鏈的電動汽車充電負荷預測模型；并將整理好的信息輸入到電動汽車充電負荷預測的模型中，得到預測結果；建立需求匹配度的電動汽車調度模型；將步驟1中的預測結果輸入到步驟2中的調度模型中，通過模糊布谷鳥算法求解，得到調度方案；本發明利用改進的出行鏈進行電動汽車負荷預測，預測出電動汽車在不同時間和空間上的充電負荷，該方法能夠兼顧電動汽車數量、電池容量等多種因素，使預測結果更加真實、合理。

本發明授權考慮需求匹配度的電動汽車充電調度方法在權利要求書中公布了：1.一種考慮需求匹配度的電動汽車充電調度方法，其特征在于，包括以下步驟， 步驟1：建立出行鏈的電動汽車充電負荷預測模型；并將整理好的信息輸入到電動汽車充電負荷預測的模型中，得到預測結果； 步驟2：建立需求匹配度的電動汽車調度模型； 步驟3：將步驟1中的預測結果輸入到步驟2中的調度模型中，通過模糊布谷鳥算法求解，得到調度方案; 所述步驟2具體包括； 步驟2.1、建立電動汽車充電模型；該模型表示為: 9 10 11 12 13 14 分別為第i輛電動汽車在t調度時段的充電功率；為第i輛電動汽車額定放電功率；為第i輛車在t時段的荷電狀態；為車輛i電池的容量；為電動汽車的充電效率；為2次優化調度間的時間間隔；為第i輛電動汽車開始接受調度的時段；表示第i輛車離開的時段；為第i輛電動汽車用戶駛離時期望的電量狀態；與分別表示EV電池荷電狀態上下限值；表示t時刻所有正在接受充電的電動汽車充電功率的總和，N表示所有正在接受充電的電動汽車數量； 步驟2.2、提出需求匹配因子；電動汽車聚合商在滿足電網提出的響應需求時，會出現過響應和欠響應，因此提出需求匹配因子的概念來描述這種情形； 削峰時欠響應因子為，填谷時欠響應因子為 削峰時過響應因子為，填谷時過響應因子為 其中，表示t時刻所有正在接受充電的電動汽車充電功率的總和，表示調度部門在t調度時刻的期望功率； 表示削峰欠響應時的一個數值，將它作為一個懲罰項加入到目標函數中，根據電動汽車充電功率與期望功率的差值來設定大小； 表示填谷欠響應時一個數值，將它作為一個懲罰項加入到目標函數中，根據電動汽車充電功率與期望功率的差值來設定大小； 削峰過響應時的一個數值，將它作為一個懲罰項加入到目標函數中，根據電動汽車充電功率與期望功率的差值來設定大小； 表示填谷過響應時一個數值，將它作為一個懲罰項加入到目標函數中，根據電動汽車充電功率與期望功率的差值來設定大小； 步驟2.3、建立基于需求匹配度的電動汽車充電調度模型；建立的目標函數有兩層，上層目標為其含義是實現最小化電動汽車響應量與調度部門期望功率的差值，以受控的每輛電動汽車的充電功率為決策變量，其模型如下： 15 其中模型的公式意義已在步驟2.2中解釋； 下層目標為最大化EVA收益，其模型如下： 16 17 其中代表聚合商從用戶得到的充電收益，代表電動汽車充電電價，表示充電所需時段，表示1個時段，為充電開始時刻； 18 其中代表參與電網需求響應的補貼，代表補貼標準，代表響應系數，與調度通知時間有關； 19 其中代表EVA從電網購電的費用，代表購電電價； 20 其中代表EVA給參與需求響應的EV用戶補貼，代表充電補貼電價。

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