一种适用于城区快速充电站的电动汽车引导方法、系统技术方案

本发明专利技术公开了一种适用于城区快速充电站的电动汽车引导方法、系统，属于城区电动汽车充电引导领域。本发明专利技术在建立区域内快速充电站队列模型描述电动汽车空间分布情况基础上，通过李雅普洛夫函数评估充电站队列稳定程度；之后，基于李雅普洛夫优化理论，将用户不满意程度作为惩罚性函数引入优化过程，通过构建漂移

【技术实现步骤摘要】
一种适用于城区快速充电站的电动汽车引导方法、系统


[0001]本专利技术涉及一种适用于城区快速充电站的电动汽车引导方法、系统，属于城区电动汽车充电引导领域。

技术介绍

[0002]随着“碳达峰、碳中和”长期气候发展目标的提出，电动汽车凭借其低碳排方面的优势得到了快速发展。由于电动汽车出行呈现较强的规律性，无序接入的电动汽车对部分快速充电站的服务能力提出了更高要求，严重的充电阻塞现象将极大增加电动汽车充电时长，降低车主充电体验。鉴于选取快速充电站内部电动汽车通常对充电时长具有严苛的要求，故而有必要针对电动汽车接入过程进行有效管控，以最大限度缩短电动汽车充电过程耗时，提升用户充电满意度。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种适用于城区快速充电站的电动汽车引导方法、系统，以用于获得电动汽车引导决策结果。
[0004]本专利技术的技术方案是：一种适用于城区快速充电站的电动汽车引导方法，包括：
[0005]获取各参与调度过程快速充电站空间位置分布；
[0006]获取有充电需求的电动汽车的空间位置分布，以及对应的剩余电量，期望电量数值；
[0007]依据快速充电站空间位置分布、电动汽车空间位置分布以及剩余电量信息，判定电动汽车是否满足引导可行性条件，确定电动汽车可选择的快速充电站范围；如果引导可行性条件选用两类约束，则对满足两类约束的快速充电站保留，否则删除；
[0008]对建立的快速充电站队列模型的稳定程度进行评估；
[0009]依据车主不满意程度指标，确定车主不满意程度指标评价结果；
[0010]依据快速充电站队列模型的稳定程度、车主不满意程度指标评价结果建立电动汽车引导决策模型目标函数；根据约束条件，求解目标函数，确定电动汽车引导决策结果。
[0011]所述引导可行性条件具体包括如下两类：
[0012]剩余电量约束：
[0013][0014]式中，E
r
(i)表示第i辆电动汽车车主上传的剩余电量，E
min
表示设置的电动汽车电池电量下限，L
100
表示电动汽车的百公里耗电量；d
p
(i)、d
o
(i)分别表示第i辆前往目标快速充电站以及距离最近快速充电站的距离；
[0015]行程耗时增量约束：
[0016]t
p
(i)
‑
t
o
(i)≤Δt
max
[0017]式中，t
p
(i)、t
o
(i)分别表示第i辆电动汽车前往目标快速充电站以及距离最近快
速充电站对应的行程耗时，Δt
max
表示车主可接受的电动汽车行程耗时增量上限。
[0018]所述快速充电站队列模型根据对应时刻的队列长度进行汇总的基础上得到，具体结构如下：
[0019]π(t)＝{M1(t),Q1(t),
…
,M
s
(t),Q
s
(t),
…
}
[0020]式中，π(t)指代快速充电站队列模型，M
s
(t)、Q
s
(t)分别表示t时刻位于快速充电站s前往、在站队列中的电动汽车个数。
[0021]所述快速充电站队列模型依据电动汽车不同充电阶段，分别划分为前往队列M
s
、以及在站队列Q
s
两类，其对应队列长度使用各时刻该队列中的电动汽车数量表示；其中，M
s
队列用于指代接入第s个快速充电站，但尚未到达快速充电站的全体电动汽车；Q
s
队列用于指代已经抵达快速充电站s，但并未完成充电全体电动汽车；M
s
、Q
s
队列长度可分别基于如下公式进行更新：
[0022]M
s
(t+1)＝M
s
(t)+n
s
(t)
‑
A
s
(t)
[0023]Q
s
(t+1)＝max{Q
s
(t)
‑
D
s
(t),0}+A
s
(t)
[0024]式中，n
s
(t)表示t时刻为快速充电站s分配的电动汽车个数；A
s
(t)表示t时刻抵达快速充电站s的电动汽车个数，D
s
(t)表示t时刻快速充电站s中完成充电的电动汽车个数；max{}表示选取括号内各参数的最大值；
[0025]在此基础上，各时刻为快速充电站分配的电动汽车数量不应大于其能够响应的充电请求数量上限，具体如下：
[0026]n
s
(t)≤n
max
[0027]式中，n
max
表示设置的快速充电站可响应充电请求上限。
[0028]对建立的快速充电站队列模型的稳定程度采用李雅普洛夫函数评估，具体如下：
[0029][0030]式中，V(π(t))表示t时刻快速充电站队列模型李雅普洛夫函数值，快速充电站队列模型李雅普洛夫函数取值越小，对应队列模型稳定程度越高；N
s
表示区域内的快速充电站个数，分别为前往队列、在站队列权重系数，M
s
(t)、Q
s
(t)分别表示t时刻位于快速充电站s前往、在站队列中的电动汽车个数。
[0031]所述车主不满意程度主要由行程耗时增量以及队列停留时长两方面原因引发，具体如下：
[0032]行程耗时增量引发的不满意度：
[0033][0034]式中，F
dis
(i)表示第i辆电动汽车由于行程耗时增量引发的不满意度，t
p
(i)、t
o
(i)分别表示第i辆电动汽车前往目标快速充电站以及距离最近快速充电站对应的行程耗时；
[0035]队列停留时长引发的不满意度：
[0036][0037]式中，F
con
(i)表示第i辆电动汽车由于队列停留时长引发的不满意度，t
dri
(i)、t
chi
(i)分别表示第i辆电动汽车前往、充电阶段持续时长，Δt表示单个决策时段的时间步长；
ceil(.)是向上取整函数；
[0038]基于上述分析，车主不满意程度指标评价公式如下：
[0039][0040]式中，y(t)表示t时刻全体待分配对应的车主不满意度评价结果，N(t)表示t时刻待分配电动汽车总数；α1、α2分别表示行程耗时增量以及队列停留时长引发的不满意度对应的权重系数。
[0041]所述引导决策模型基于李雅普洛夫优化理论，通过构建“漂移
‑
惩罚项函数”方式开展优化建模；其中，李雅普洛夫漂移定义为单个时段内，李雅普洛夫函本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于城区快速充电站的电动汽车引导方法，其特征在于：包括：获取各参与调度过程快速充电站空间位置分布；获取有充电需求的电动汽车的空间位置分布，以及对应的剩余电量，期望电量数值；依据快速充电站空间位置分布、电动汽车空间位置分布以及剩余电量信息，判定电动汽车是否满足引导可行性条件，确定电动汽车可选择的快速充电站范围；如果引导可行性条件选用两类约束，则对满足两类约束的快速充电站保留，否则删除；对建立的快速充电站队列模型的稳定程度进行评估；依据车主不满意程度指标，确定车主不满意程度指标评价结果；依据快速充电站队列模型的稳定程度、车主不满意程度指标评价结果建立电动汽车引导决策模型目标函数；根据约束条件，求解目标函数，确定电动汽车引导决策结果。2.根据权利要求1所述的适用于城区快速充电站的电动汽车引导方法，其特征在于：所述引导可行性条件具体包括如下两类：剩余电量约束：式中，E
r
(i)表示第i辆电动汽车车主上传的剩余电量，E
min
表示设置的电动汽车电池电量下限，L
100
表示电动汽车的百公里耗电量；d
p
(i)、d
o
(i)分别表示第i辆前往目标快速充电站以及距离最近快速充电站的距离；行程耗时增量约束：t
p
(i)
‑
t
o
(i)≤Δt
max
式中，t
p
(i)、t
o
(i)分别表示第i辆电动汽车前往目标快速充电站以及距离最近快速充电站对应的行程耗时，Δt
max
表示车主可接受的电动汽车行程耗时增量上限。3.根据权利要求1所述的适用于城区快速充电站的电动汽车引导方法，其特征在于：所述快速充电站队列模型根据对应时刻的队列长度进行汇总的基础上得到，具体结构如下：π(t)＝{M1(t),Q1(t),
…
,M
s
(t),Q
s
(t),
…
}式中，π(t)指代快速充电站队列模型，M
s
(t)、Q
s
(t)分别表示t时刻位于快速充电站s前往、在站队列中的电动汽车个数。4.根据权利要求3所述的适用于城区快速充电站的电动汽车引导方法，其特征在于：所述快速充电站队列模型依据电动汽车不同充电阶段，分别划分为前往队列M
s
、以及在站队列Q
s
两类，其对应队列长度使用各时刻该队列中的电动汽车数量表示；其中，M
s
队列用于指代接入第s个快速充电站，但尚未到达快速充电站的全体电动汽车；Q
s
队列用于指代已经抵达快速充电站s，但并未完成充电全体电动汽车；M
s
、Q
s
队列长度可分别基于如下公式进行更新：M
s
(t+1)＝M
s
(t)+n
s
(t)
‑
A
s
(t)Q
s
(t+1)＝max{Q
s
(t)
‑
D
s
(t),0}+A
s
(t)式中，n
s
(t)表示t时刻为快速充电站s分配的电动汽车个数；A
s
(t)表示t时刻抵达快速充电站s的电动汽车个数，D
s
(t)表示t时刻快速充电站s中完成充电的电动汽车个数；max{}表示选取括号内各参数的最大值；在此基础上，各时刻为快速充电站分配的电动汽车数量不应大于其能够响应的充电请
求数量上限，具体如下：n
s
(t)≤n
max
式中，n
max
表示设置的快速充电站可响应充电请求上限。5.根据权利要求1所述的适用于城区快速充电站的电动汽车引导方法，其特征在于：对建立的快速充电站队列模型的稳定程度采用李雅普洛夫函数评估，具体如下：式中，V(π(t))表示t时刻快速充电站队列模型李雅普洛夫函数值，快速充电站队列模型李雅普洛夫函数取值越小，对应队列模型稳定程度越高；N
s
表示区域内的快速充电站个数，w
s
m、w
s
q分别为前往队列、在站队列权重系数，M
s
(t)、Q
s
(t)分别表示t时刻位于快速充电站s前往、在站队列中的电动汽车个数。6.根据权利要求1所述的适用于城区快速充电站的电动汽车引导方法，其特征在于：所述车主不满意程度主要由行程耗时增量以及队列停留时长两方面原因引发，具体如下：行程耗时增量引发的不满意度：式中，F
dis
(i)表示第i辆电动汽车由于行程耗时增量引发的不满意度，t
p
(i)、t
o
(i)分别表示第i辆电动汽车前往目标快速充电站以及距离最近快速充电站对应的行程耗时；队列停留时长引发的不满意度：式中，F
con
(i)表示第i辆电动汽车由于队列停留时长引发的不满意度，t
dri
(i)、t
chi
(i)分别...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏程，刘志坚，梁宁，刘杰，自超，何熙宇，孟欣雨，余成骏，宋琪，罗灵琳，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：