[0001] 本发明属于电动汽车放电电价定价技术领域，涉及一种车网互动用户成本分析方法、系统、设备及介质。

[0002] 随着电动汽车保有量的持续增加，未来将会有大量的电动汽车和充电站投入使用,电动汽车和新能源充电桩将会成为需求侧最优质的可调节资源，合理地利用这些资源，以市场化的方式鼓励资源参与电力系统负荷调节，将会促进新型电力系统的转型与进一步发展，随着大量的电动汽车和充电站投入使用，对充电站的有效管理成为一个难题，尤其是如何对放电价格进行管理。

[0003] 目前，工作人员在进行电动汽车充电站放电定价时，一般采用固定收费标准或基于用户侧分时电价，来设定放电电费，这种方式对价格不敏感，需求侧人员不明确最优价格区间，不能准确确定电动汽车的最优放电价格。

[0047] 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，不是全部的实施例，而并非要限制本发明公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要的混淆本发明公开的概念。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

[0048] 在附图中示出了根据本发明公开实施例的结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。

[0049] 实施例一

[0050] 参考图1，本发明所述车网互动用户成本分析方法包括以下步骤：

[0051] 1)获取电动汽车充电站的历史运行数据，所述电动汽车充电站的历史运行数据包括电动汽车用户购电成本、充放电排队时间、电动汽车用户放电量以及用户到达电动汽车充电站驾驶里程。

[0052] 2)根据所述电动汽车充电站的历史运行数据构建电动汽车出行者的行为‑成本模型，根据所述电动汽车出行者的行为‑成本模型，得到最优放电价格与单位放电成本的关系映射曲线；

[0053] 步骤2)的过程为：

[0054] 21)构建行为‑成本模型，根据行为‑成本模型计算电动汽车参与放电的总成本Cd为：

[0055] Cd＝(Pc+Closs)QV+Cf+CDT+CL

[0056] 其中，Pc为电动汽车的充电电价，Closs为电动汽车充放电过程中的电能损失成本，QV为电动汽车的放电总电量，Cf为电动汽车损耗成本，CDT为用户需放电时的空驶损耗成本，CL为用户需放电时的排队时间成本。

[0057] 图2为用户价值函数，车主在收到放电电价，选择参与车网互动，将产生收益以及产生由参与车网互动所带来的损失效用。研究数据表明：在参考点附近人们的风险偏好会发生逆转，面对收益倾向于风险厌恶，面对损失倾向于风险追求，而越远离参考点，收益或损失的边际变化对人们心理影响越小，由此得到描述决策者有限理性的S型价值函数。

[0058] 根据所述用户价值函数，将行为‑成本模型进一步修改为：

[0059]

[0060] 其中，Cd为单位时间内电动汽车用户参与车网互动的成本，CI为单位时间内电动汽user车用户通过参与车网互动获取的收益，η 为用户参与电网聚合的意愿，Ei为第i天电动汽车用户的放电电量，Prd为电动汽车用户的放电价格，α为用户对参与车网互动的偏好水平，α值越大表示用户对于参与车网互动的意愿越高。

[0061] 其中，电动汽车放电过程中的电能损失成本Closs为：

[0062]

[0063] 其中，ηc为电动汽车充电效率，ηd为电动汽车放电效率。

[0064] 电动汽车放电过程中的汽车损耗成本Cf为：

[0065] Cf＝ξQV

[0066] 其中，ξ表示电动汽车放电过程中的损耗系数，QV表示电动汽车的总放电量。

[0067] 用户的空驶损耗成本CDT为：

[0068] CDT＝365∑γSijnEeV

[0069] 其中，CDT为用户需充电时的空驶损耗成本，γ为道路曲折系数，Sij为用户位置i到目的充电站j的距离，n为各路口平均每日需放电的车辆数，Ee为每千米行驶平均耗电量，V为车站放电电价。

[0070] 用户的排队时间成本CL为：

[0071] CL＝365ξ∑(Wqi·ΣVn)

[0072] 其中，Wqi为各充电站的排队等待时间期望，V为车站放电电价，n为平均每日需放电的车辆数。

[0073] 所述电动汽车用户的行为‑成本模型的约束条件包括行驶时间约束件、行驶电量约束条件、用户放电电价约束条件及电动汽车放电约束条件，具体的。

[0074] a)行驶时间约束条件：

[0075] 用户对于行驶时间有一定容忍限度，EV用户对充放电出行路径所耗费时间成本拥有上限约束，即

[0076]

[0077] 其中，tn为第n辆用户从当前地点到达充电站的最大容忍耗时。

[0078] b)行驶电量约束条件：

[0079] 充电站及其行驶路径的选择应在剩余基础电量允许范围内，避免电池电量出现过低情况，即

[0080]

[0081] 其中，ω为能量损耗系数，Dn,s为第n辆EV前往充电站s的行驶距离， 和 分别为第n辆电动汽车电池SOC的充电阈值和基础下限；E为单辆EV电池额定容量。

[0082] c)用户放电电价约束条件为：

[0083]

[0084] 其中，Vmin及Vmax为放电决策电价上、下限

[0085] d)电动汽车放电约束条件为：

[0086]

[0087] 其中，Sn,t为第n辆电动汽车的SOC，ηdis为电动汽车放电效率， 为第n辆电动汽车电池SOC上下限。

[0088] 22)根据所述电动汽车用户的行为‑成本模型，计算得到不同放电成本对应的最优放电价格。

[0089] 23)根据所述不同放电成本对应的最优放电价格，构建最优放电价格与单位放电成本的关系映射曲线。

[0090] 3)获取用户的放电成本，将用户的用电成本，与最优放电价格与单位放电成本的关系映射曲线进行比较，确定最优放电价格。

[0091] 具体的，在选取单位放电成本后，即可通过查询最优放电价格与单位放电成本的关系映射曲线，得到最优放电价格，从而通过设计侧引导需求侧，确定最优放电价格，然后商务人员根据该最优放电价格给电动汽车用户提供该时段参与车网互动的放电电价，使得该电价更具有指导性意义。

[0092] 根据本发明通过逆向推导的方式，通过电动汽车出行者行为‑成本模型分析得出在一定的行驶范围、排队时间、充电电价范围内，电动汽车出行者参与车网互动的意愿以及参与车网互动的成本，再根据该参与成本和意愿引导电动汽车充电站的商务人员探讨提供给参与车网互动用户的最优放电电价，即通过设计侧引导需求侧，能够根据最优成本确定最优放电价格，从而使报价更为合理。

[0093] 实施例二

[0094] 参考图3，本发明所述车网互动用户成本分析系统，包括：

[0095] 第一获取模块，用于获取电动汽车用户的放电成本；

[0096] 对比模块，用于将所述电动汽车用户的放电成本和该电动汽车用户的最优放电价格与单位放电成本的关系映射曲线进行比较，得到电动汽车用户的最优放电价格，其中，所述最优放电价格与单位放电成本的关系映射曲线基于电动汽车用户的行为‑成本模型得到。

[0097] 作为本发明的一种实施方式，还包括：

[0098] 第二获取模块，用于获取电动汽车充电站的历史运行数据；

[0099] 第一构建模块，用于根据所述电动汽车充电站的历史运行数据构建电动汽车用户的行为‑成本模型；

[0100] 计算模块，用于根据所述电动汽车用户的行为‑成本模型，计算得到不同放电成本对应的最优放电价格；

[0101] 第二构建模块，用于根据所述不同放电成本对应的最优放电价格，构建最优放电价格与单位放电成本的关系映射曲线。

[0102] 作为本发明的一种实施方式，所述电动汽车用户的行为‑成本模型表示为：

[0103]

[0104] 其中，Cd＝(Pc+Closs)QV+Cf+CDT+CL，CI为单位时间内电动汽车用户通过参与车网互user动获取的收益，η 为用户参与电网聚合的意愿，Ei为第i天电动汽车用户的放电电量，Prd为电动汽车用户的放电价格，α为用户对参与车网互动的偏好水平，Pc为电动汽车的充电电价，Closs为电动汽车充放电过程中的电能损失成本，QV为电动汽车的放电总电量，Cf为电动汽车损耗成本，CDT为用户需放电时的空驶损耗成本，CL为用户需放电时的排队时间成本。

[0105] 作为本发明的一种实施方式，所述电动汽车用户的行为‑成本模型的约束条件包括行驶时间约束件、行驶电量约束条件、用户放电电价约束条件及电动汽车放电约束条件。

[0106] 作为本发明的一种实施方式，所述电动汽车放电约束条件为：

[0107]

[0108] 其中，Sn,t为第n辆电动汽车的SOC，ηdis为电动汽车放电效率， 为第n辆电动汽车电池SOC上下限。

[0109] 本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理器中，也可以是单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

[0110] 实施例三

[0111] 一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述车网互动用户成本分析方法的步骤，例如，包括：获取电动汽车充电站的历史运行数据；根据所述电动汽车充电站的历史运行数据构建电动汽车用户的行为‑成本模型；根据所述电动汽车用户的行为‑成本模型，计算得到不同放电成本对应的最优放电价格；根据所述不同放电成本对应的最优放电价格，构建最优放电价格与单位放电成本的关系映射曲线；获取电动汽车用户的放电成本；将所述电动汽车用户的放电成本和该电动汽车用户的最优放电价格与单位放电成本的关系映射曲线进行比较，得到电动汽车用户的最优放电价格，其中，所述最优放电价格与单位放电成本的关系映射曲线基于电动汽车用户的行为‑成本模型得到。其中，所述存储器可能包含内存，例如高速随机存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如，至少一个磁盘存储器等；处理器、网络接口、存储器通过内部总线互相连接，该内部总线可以是工业标准体系结构总线、外设部件互连标准总线、扩展工业标准结构总线等，总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。存储器用于存放程序，具体地，程序可以包括程序代码、所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

[0112] 实施例四

[0113] 一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述车网互动用户成本分析方法的步骤，例如，包括：获取电动汽车充电站的历史运行数据；根据所述电动汽车充电站的历史运行数据构建电动汽车用户的行为‑成本模型；根据所述电动汽车用户的行为‑成本模型，计算得到不同放电成本对应的最优放电价格；根据所述不同放电成本对应的最优放电价格，构建最优放电价格与单位放电成本的关系映射曲线；获取电动汽车用户选择的放电成本；将所述电动汽车用户选择的放电成本和该电动汽车用户的最优放电价格与单位放电成本的关系映射曲线进行比较，得到电动汽车用户的最优放电价格，其中，所述最优放电价格与单位放电成本的关系映射曲线基于电动汽车用户的行为‑成本模型得到。具体地，所述计算机可读存储介质包括但不限于例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器可以包括随机存储存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存、光盘、磁盘等。

[0114] 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。

[0115] 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。

[0116] 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。

[0117] 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。

[0118] 最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。