安科瑞 劉秋霞

摘要：提出一種電動(dòng)汽車充電起始時(shí)間隨機(jī)選取方法。由控制決策生成器獲取當(dāng)前控制區(qū)域電價(jià)與負(fù)載信息，并根據(jù)負(fù)載曲線，對負(fù)荷曲線中谷時(shí)段進(jìn)行分段處理，計(jì)算電網(wǎng)在各時(shí)段的負(fù)荷容納能力。各充電樁根據(jù)負(fù)荷容納能力計(jì)算不同充電時(shí)長的用戶對應(yīng)的充電起始時(shí)刻概率分布，并依據(jù)概率分布隨機(jī)決定接入用戶充電起始時(shí)間。該方法將谷時(shí)段電網(wǎng)負(fù)荷容納能力量化為充電概率分布，按各時(shí)段負(fù)荷容納能力隨機(jī)生成充電任務(wù)，達(dá)到均衡利用谷時(shí)段電力資源的目的。

關(guān)鍵詞：電動(dòng)汽車；有序充電；削峰填谷；隨機(jī)控制策略

0引言

本文以峰谷分時(shí)電價(jià)為背景，以居民小區(qū)家用電動(dòng)汽車慢速充電為研究對象，由控制決策生成器獲取當(dāng)前控制區(qū)域電價(jià)與負(fù)載信息，提出一種充電樁自決策的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷隨機(jī)接入控制策略，實(shí)施流程無須通過集中式網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)的通信和控制，可由充電設(shè)備獨(dú)立完成。控制策略能將電動(dòng)汽車充電負(fù)荷有效轉(zhuǎn)移至谷電價(jià)時(shí)段，并且轉(zhuǎn)移后的負(fù)荷曲線平滑無劇烈變化，實(shí)現(xiàn)削峰填谷、平抑負(fù)荷波動(dòng)，減少系統(tǒng)和用戶成本，適用于較大規(guī)模居民小區(qū)，是一種高效率低成本的有序充電控制方案。

1有序充電及其系統(tǒng)架構(gòu)

由國家發(fā)展和改革委員會(huì)于2014年下發(fā)的《關(guān)于電動(dòng)汽車用電價(jià)格政策有關(guān)問題的通知》中指出，中國居民區(qū)電動(dòng)汽車充電設(shè)施執(zhí)行峰谷分時(shí)電價(jià)政策，鼓勵(lì)電動(dòng)汽車用戶選擇谷電價(jià)時(shí)段進(jìn)行充電。但若只是單純地使用戶等到谷時(shí)段再充電而不加調(diào)控，不僅無法達(dá)到預(yù)期的引導(dǎo)效果，反而會(huì)使谷時(shí)段產(chǎn)生劇烈的負(fù)荷變化，影響電網(wǎng)安全穩(wěn)定。為此，本文提出一種有序地將大量充電負(fù)荷轉(zhuǎn)移至谷時(shí)段的控制方案。

本系統(tǒng)包含如下運(yùn)行步驟。

1）獲取小區(qū)負(fù)載曲線：用電信息采集系統(tǒng)根據(jù)居民區(qū)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，預(yù)測當(dāng)日小區(qū)常規(guī)（不含電動(dòng)汽車充電）用電負(fù)荷，并生成負(fù)荷曲線。

2）決策參數(shù)表生成：控制策略生成器獲取常規(guī)負(fù)荷曲線，基于所提策略生成決策參數(shù)表，并發(fā)送給區(qū)域內(nèi)各充電樁。

3）充電樁獨(dú)立控制：充電樁由電動(dòng)汽車電池管理系統(tǒng)得到接入電動(dòng)汽車的電池信息，由用戶通過人機(jī)交互界面輸入得到充電需求相關(guān)信息，計(jì)算得出該電動(dòng)汽車需要的充電時(shí)長及功率。當(dāng)用戶確認(rèn)參與有序充電策略后，充電樁依照決策參數(shù)表，計(jì)算充電時(shí)間概率分布，并隨機(jī)決定充電起止時(shí)間。對于不參與策略的用戶，充電樁立即開始充電。

2充電負(fù)荷隨機(jī)接入控制策略

2.1控制決策生成器策略流程

控制決策生成器是本文所提控制策略的中樞，獲取當(dāng)前控制區(qū)域電價(jià)與負(fù)載信息，并根據(jù)負(fù)載曲線，對負(fù)荷曲線中谷時(shí)段進(jìn)行分段處理，計(jì)算電網(wǎng)在各時(shí)段的負(fù)荷容納能力，計(jì)算不同充電時(shí)長的用戶對應(yīng)的分組規(guī)則。具體包含如下流程。

1）谷時(shí)段劃分：控制策略生成器在接收用電信息采集系統(tǒng)提供的小區(qū)常規(guī)負(fù)荷曲線后，首先需要定位谷時(shí)段開始時(shí)刻tval，s以及結(jié)束時(shí)刻tval，e，隨后對谷時(shí)段進(jìn)行劃分，將谷時(shí)段劃分為N個(gè)長度相等的子時(shí)段，需要說明的是，子時(shí)段數(shù)量直接影響概率計(jì)算和負(fù)荷控制的精細(xì)度，在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)考慮適當(dāng)增大N值。下文中為計(jì)算與說明簡便，以圖1中N=4為準(zhǔn)。谷時(shí)段為23：00至次日07：00。

圖1谷時(shí)段劃分方案及負(fù)荷裕度計(jì)算示意圖

2）計(jì)算各子時(shí)段負(fù)荷裕度：負(fù)荷裕度表征了電網(wǎng)在某時(shí)段承載負(fù)荷的能力。將谷時(shí)段劃分后形成的子時(shí)段記為Sj，則Sj時(shí)段的負(fù)荷裕度定義為：

式中：P（t）為小區(qū)負(fù)荷隨時(shí)間t變化的函數(shù)關(guān)系表達(dá)式；Pref為基準(zhǔn)負(fù)荷值，它等于谷時(shí)段負(fù)荷的最大值，它與P（t）的差隨時(shí)間積分形成的面積即為tj到tj+1時(shí)段的負(fù)荷裕度。

3）按充電時(shí)長對待充電電動(dòng)汽車集群進(jìn)行分組：根據(jù)谷時(shí)段劃分情況，設(shè)所有可能的充電起始時(shí)刻集合為T，在圖1樣例中T=｛23：00，00：00，…，06：00｝，以充電時(shí)間第i輛電動(dòng)汽車（記為EVi）所需充電時(shí)長，Tval表示谷時(shí)段時(shí)長。

①TEVi≤Tval：該組電動(dòng)汽車能夠在谷時(shí)段內(nèi)完成充電需求。以各子時(shí)段起始時(shí)刻為可用起始充電時(shí)刻，則TEVi為0~1h的電動(dòng)汽車群歸于電動(dòng)汽車集合1，其對應(yīng)的可用起始充電時(shí)刻為T集合內(nèi)所有4個(gè)時(shí)刻。TEVi在1~2h范圍的電動(dòng)汽車群分入電動(dòng)汽車集合2,這部分電動(dòng)汽車如果在06:00開始充電，則不能在谷時(shí)段結(jié)束前(07:00前）完成充電，故該組電動(dòng)汽車對應(yīng)的可用起始充電時(shí)刻為T集合內(nèi)除去06:00外的7個(gè)時(shí)刻。以此類推，TEVi為7~4h的電動(dòng)汽車群歸于電動(dòng)汽車集合4, 其對應(yīng)的可用起始充電時(shí)刻僅能取23:00。

②TEVi>Tval：該組電動(dòng)汽車不能*全在谷時(shí)段內(nèi)完成充電需求，均歸為電動(dòng)汽車集合0,該集合內(nèi)的電動(dòng)汽車默認(rèn)在谷時(shí)段開始時(shí)刻進(jìn)行充電。若默認(rèn)安排使用戶充電結(jié)束時(shí)刻晚于離去時(shí)刻，則將充電起始時(shí)刻提前至在離去時(shí)刻完成充電需求即可。

2.2充電樁策略流程

本文所提控制策略中，充電樁具有自決策的權(quán)力，各臺(tái)充電樁只需從控制決策生成器下載決策參數(shù)表，隨后可由充電樁按概率獨(dú)立執(zhí)行充電任務(wù)，無需復(fù)雜的集中式通信控制。具體操作流程如下。

1)讀取接入電動(dòng)汽車相關(guān)信息并計(jì)算充電時(shí)長：當(dāng)有新車EVi接入充電樁時(shí)，用戶通過樁上人機(jī)交互界面輸入充電模式、需求荷電狀態(tài)Sde,i和離去時(shí)刻tdep,i。本策略僅針對選擇慢充模式，且愿意參與谷時(shí)段有序充電的用戶。由電池管理系統(tǒng)獲取初始荷電狀態(tài)Sini,i與電池容量Wi,由用戶輸入獲取Sde,i與tdep,i,則該EVi充電時(shí)長TEVi計(jì)算如下：

TEVi=

式中：ηi為EVi的充電效率；PEVi為EVi的充電功率。

2)充電樁從控制決策生成器下載決策參數(shù)表，并根據(jù)接入電動(dòng)汽車的充電時(shí)長TEVi,找到該電動(dòng)汽車可用的起始充電時(shí)刻分布情況以及在這些時(shí)刻開始充電的概率。例如，圖1樣例中，接入某臺(tái)充電樁的電動(dòng)汽車，其充電時(shí)長TEVi計(jì)算結(jié)果為45min,則充電樁由決策參數(shù)表找到該電動(dòng)汽車屬于電動(dòng)汽車集合1,其可用起始充電時(shí)刻為T集合所有4個(gè)時(shí)刻。

3)按接入用戶時(shí)間約束條件調(diào)整充電時(shí)刻：若因個(gè)體電動(dòng)汽車接入時(shí)間晚于或離去時(shí)間早于某些可用起始充電時(shí)刻，充電樁只需篩除這些可用時(shí)刻即可。例如電動(dòng)汽車集合1內(nèi)有個(gè)體在23:45到達(dá)，則此時(shí)可用起始充電時(shí)刻23:00已過，需篩除。相應(yīng)地，有個(gè)體需在05:50離開，則可用起始充電時(shí)刻06:00需篩除。篩除過后該個(gè)體可用起始充電時(shí)刻產(chǎn)生了變化，充電樁調(diào)整電動(dòng)汽車個(gè)體可用起始充電時(shí)刻分布。

4)為了達(dá)到均衡利用谷時(shí)段電力資源的目的，

充電樁根據(jù)決策參數(shù)表，將谷時(shí)段電網(wǎng)負(fù)荷容納能力量化為充電概率分布，按各時(shí)段負(fù)荷容納能力隨機(jī)生成充電任務(wù)。對滿足TEVi≤Tval的某EVi,根據(jù)需求充電時(shí)長，該EVi的充電時(shí)間可能包含數(shù)個(gè)子時(shí)段的集合。設(shè)該EVi總共可以選擇M個(gè)子時(shí)段集合來完成充電，其中第m個(gè)子時(shí)段集合記為Ωm,m∈[1,M]。Ωm所對應(yīng)的負(fù)荷裕度總和為Pset,m,則有

Pset,m=jPsup,j(3)

每個(gè)子時(shí)段集合具有特定的負(fù)荷裕度值。充電樁從所有M個(gè)可用子時(shí)段集合中隨機(jī)選擇一個(gè)作為實(shí)際充電時(shí)段，選擇第m個(gè)子時(shí)段集合的概率為：

式中：Ci為EVi在第m個(gè)可用子時(shí)段集合充電的概率。例如某電動(dòng)汽車的可用充電子時(shí)段集合為Ω1,Ω2,Ω3,經(jīng)計(jì)算，這三個(gè)子時(shí)段集合對應(yīng)的充電概率分別為20%,30%,50%,充電樁按此概率選定子時(shí)段集合充電。每臺(tái)充電樁的策略流程是獨(dú)立的，相互間不影響決策，也不需要信息交換。

2.3策略激勵(lì)措施

本策略擬為用戶提供激勵(lì)措施，以增加用戶參與調(diào)控的積極性。本策略按照電網(wǎng)谷時(shí)段負(fù)荷承載能力轉(zhuǎn)移電動(dòng)汽車充電時(shí)間，充分利用谷時(shí)段電力資源，節(jié)省電網(wǎng)維護(hù)成本，為電網(wǎng)帶來經(jīng)濟(jì)效益。相對地，電網(wǎng)可與充電用戶進(jìn)行雙向互動(dòng)，為參與優(yōu)化策略的用戶提供價(jià)格激勵(lì)措施，使用戶享受低于谷時(shí)段電價(jià)的優(yōu)惠，從而節(jié)省用戶充電開銷，讓更多用戶參與調(diào)控。

3算例分析

3.1相關(guān)參數(shù)設(shè)置

本文按該比例設(shè)置參與控制策略的電動(dòng)汽車比例，且BEV充電功率取10kW,PHEV充電功率取3kW,為簡便起見，充電效率ηi均取1。用戶出行行為相關(guān)參數(shù)，包括出行時(shí)刻、日行駛里程與返回時(shí)刻及返回時(shí)對應(yīng)荷電狀態(tài)等，沿用2009年全美家庭出行調(diào)查(NHTS)中的結(jié)果，其返回時(shí)刻和日行駛里程分別近似服從正態(tài)分布和對數(shù)正態(tài)分布，其概率密度函數(shù)式見文獻(xiàn)。

3.2仿真過程及結(jié)果

本文在3.1節(jié)所述的參數(shù)設(shè)置下，使用蒙特卡洛方法隨機(jī)產(chǎn)生電動(dòng)汽車接入數(shù)據(jù)，包括tdep,i、EVi到達(dá)時(shí)刻tarr,i和Sini,i。令Sde,i=1,為驗(yàn)證參與調(diào)控電動(dòng)汽車規(guī)模對本策略效果的影響，令參與有序充電電動(dòng)汽車數(shù)量分別為10,200,300輛，最后得到小區(qū)負(fù)荷曲線如圖2所示。

圖2居民區(qū)電動(dòng)汽車有序充電負(fù)荷曲線

三種電動(dòng)汽車數(shù)量下負(fù)荷曲線的方差見表1。

表1不同規(guī)模電動(dòng)汽車負(fù)荷方差對比

由圖2中負(fù)荷曲線可以看出，本策略能夠?qū)⒕用駞^(qū)大量電動(dòng)汽車充電負(fù)荷平穩(wěn)轉(zhuǎn)移至谷時(shí)段，并且能根據(jù)谷時(shí)段常規(guī)負(fù)荷波動(dòng)情況控制各時(shí)段轉(zhuǎn)移量的大小，使整體負(fù)荷曲線趨勢緩和。結(jié)合表1中方差數(shù)據(jù)可知，參與調(diào)控的電動(dòng)汽車規(guī)模越大，負(fù)荷曲線將越趨于平緩，調(diào)控效果越好。從整體負(fù)荷曲線看，雖然充電樁是以相互間不影響的獨(dú)立決策方式運(yùn)作的，但其對負(fù)荷的調(diào)控效果與集中式控制策略并無明顯差異。

為進(jìn)一步簡化策略流程，降低系統(tǒng)復(fù)雜度，本文提出一種充電負(fù)荷均勻轉(zhuǎn)移至谷時(shí)段的模式。該模式簡化了負(fù)荷裕度的計(jì)算，認(rèn)為各時(shí)段負(fù)荷裕度均相等。在電動(dòng)汽車分組完成后，充電樁等概率地選擇谷時(shí)段某一滿足用戶充電需求的時(shí)刻開始充電。

本文提出的雙序谷時(shí)段充電模式加入對比分析，比較無序充電模式、雙序谷時(shí)段充電模式、基于負(fù)荷裕度的隨機(jī)充電方法和等概率均勻轉(zhuǎn)移負(fù)荷的隨機(jī)充電方法的性能。其余參數(shù)同3.1節(jié)中設(shè)置。負(fù)荷曲線及峰谷差、負(fù)荷方差、總電價(jià)仿真結(jié)果分別如圖3、表2所示。

圖34種模式下的充電負(fù)荷曲線

表24種模式下充電負(fù)荷指標(biāo)對比

由仿真結(jié)果可知，無序充電模式下，電動(dòng)汽車用戶的充電時(shí)間集中在16:00—22:00,這個(gè)時(shí)間段是一天中的第二個(gè)用電高峰期，常規(guī)負(fù)荷疊加電動(dòng)汽車充電負(fù)荷，造成“峰上加峰"現(xiàn)象，易導(dǎo)致配電網(wǎng)過載等問題出現(xiàn)。表2中負(fù)荷指標(biāo)表明，本文所提等概率均勻轉(zhuǎn)移負(fù)荷模式與基于裕度轉(zhuǎn)移模式均能有效減小峰谷差并平抑負(fù)荷波動(dòng)，但基于裕度轉(zhuǎn)移模式負(fù)荷峰谷差與方差更低。等概率均勻轉(zhuǎn)移模式削峰填谷、平抑負(fù)荷波動(dòng)的效果不及基于裕度轉(zhuǎn)移，但省略了負(fù)荷裕度的計(jì)算過程，更易實(shí)現(xiàn)。因此，實(shí)行本文所提電動(dòng)汽車有序充電控制策略，不僅能削峰填谷，平抑負(fù)荷波動(dòng)，也能減少用戶充電成本，達(dá)到電網(wǎng)與用戶間的雙贏。

4安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營云平臺(tái)系統(tǒng)選型方案

4.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費(fèi)運(yùn)營云平臺(tái)系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統(tǒng)的電動(dòng)電動(dòng)自行車充電站以及各個(gè)充電整法行不間斷地?cái)?shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實(shí)時(shí)監(jiān)控充電樁運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理，交易結(jié)算，資要管理、電能管理，明細(xì)查詢等。同時(shí)對充電機(jī)過溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進(jìn)行預(yù)警；充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng)，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

4.2應(yīng)用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實(shí)業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)。

4.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)分為四層：

1)即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

2）數(shù)據(jù)采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù)，并進(jìn)行電能計(jì)量和保護(hù)。

3）網(wǎng)絡(luò)傳輸層：通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

4）數(shù)據(jù)層：包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器，應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站，數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

5）應(yīng)客戶端層：系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費(fèi)平臺(tái)。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動(dòng)充電。

小區(qū)充電平臺(tái)功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實(shí)時(shí)監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計(jì)分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能，同時(shí)為運(yùn)維人員提供運(yùn)維APP，充電用戶提供充電小程序。

4.4安科瑞充電樁云平臺(tái)系統(tǒng)功能

4.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點(diǎn)分布情況，對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時(shí)長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯示，同時(shí)可查看每個(gè)站點(diǎn)的站點(diǎn)信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁，查看設(shè)備使用率，合理分配資源。

4.4.2實(shí)時(shí)監(jiān)控

實(shí)時(shí)監(jiān)視充電設(shè)施運(yùn)行狀況，主要包括充電樁運(yùn)行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流，充電樁告警信息等。

4.4.3交易管理

平臺(tái)管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進(jìn)行賬戶進(jìn)行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作，可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細(xì)信息。

4.4.4故障管理

設(shè)備自動(dòng)上報(bào)故障信息，平臺(tái)管理人員可通過平臺(tái)查看故障信息并進(jìn)行派發(fā)處理，同時(shí)運(yùn)維人員可通過運(yùn)維APP收取故障推送，運(yùn)維人員在運(yùn)維工作完成后將結(jié)果上報(bào)。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

4.4.5統(tǒng)計(jì)分析

通過系統(tǒng)平臺(tái)，從充電站點(diǎn)、充電設(shè)施、、充電時(shí)間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統(tǒng)計(jì)信息、能耗統(tǒng)計(jì)信息等。

4.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺(tái)建立運(yùn)營商戶，運(yùn)營商可建立和管理其運(yùn)營所需站點(diǎn)和充電設(shè)施，維護(hù)充電設(shè)施信息、價(jià)格策略、折扣、優(yōu)惠活動(dòng)，同時(shí)可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。

4.4.7運(yùn)維APP

面向運(yùn)維人員使用，可以對站點(diǎn)和充電樁進(jìn)行管理、能夠進(jìn)行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進(jìn)行遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置，同時(shí)可接收故障推送

4.4.8充電小程序

面向充電用戶使用，可查看附近空閑設(shè)備，主要包含掃碼充電、賬戶充值，充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

4.5系統(tǒng)硬件配置

結(jié)語

峰谷電價(jià)背景下居民區(qū)家用電動(dòng)汽車無序充電時(shí)間過于集中，會(huì)加劇電網(wǎng)峰值壓力，造成負(fù)荷沖擊，而基于有序充電的集中式控制系統(tǒng)復(fù)雜度高，不易實(shí)現(xiàn)。本文提出一種電動(dòng)汽車充電起始時(shí)間隨機(jī)選取方法。通過理論分析與仿真驗(yàn)證，結(jié)論如下。

1)本文所提基于負(fù)荷裕度的隨機(jī)充電策略能夠有效實(shí)現(xiàn)負(fù)荷平穩(wěn)轉(zhuǎn)移，削減峰谷差，降低負(fù)荷方差，合理分配谷時(shí)段電力資源。策略實(shí)施過程只需定時(shí)更新控制決策生成器中相關(guān)參數(shù)，其余工作可由充電樁自決策獨(dú)立完成，無需集中式通信控制，避免了大量的實(shí)時(shí)通信流程，便于實(shí)際應(yīng)用，適用于各類充電場景。

2)本文所提等概率均勻轉(zhuǎn)移負(fù)荷的隨機(jī)充電方法相比基于負(fù)荷裕度的隨機(jī)充電策略實(shí)施流程更為簡單，系統(tǒng)成本更低，但削峰填谷、平抑負(fù)荷波動(dòng)的效果稍差。在區(qū)域電網(wǎng)無法獲得可用負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)，不具備計(jì)算負(fù)荷裕度的條件時(shí)，可考慮采用等概率均勻轉(zhuǎn)移法作為簡化方案。

3)由于目前中國電動(dòng)汽車處于發(fā)展中，規(guī)模有限，尚不能提供大量實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，本文工作還較多停留在理論階段，可能存在一些未考慮到的問題，具有一定的局限性。另外，使用概率控制的方式本身有一定不確定性無法避免，具有改進(jìn)的空間。在進(jìn)一步的研究中，應(yīng)結(jié)合真實(shí)場景可能存在的約束條件，對優(yōu)化目標(biāo)和調(diào)控手段進(jìn)行完善。

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