本公开提供一种充电桩的布置方法和装置。该方法包括：统计目标区域内的负荷需求；根据所述目标区域内的负荷需求，计算所述目标区域内的最大负荷需求；根据所述目标区域内的最大负荷需求，确定所述目标区域内的充电桩数量；根据所述目标区域内的充电桩数量建立所述目标区域内的充电桩的配置模型。本公开实施例考虑到规划区内电动汽车的移动特性，釆用蒙特卡洛方法分别预测不同区域各种车型一天的快、慢充电负荷需求。以投资、运营及维护成本最小为目标，建立模型，进行整个规划区内充电桩的均衡优化配置。衡优化配置。衡优化配置。
【技术实现步骤摘要】
充电桩的布置方法和装置
[0001]本公开涉及充电桩布置
，具体涉及一种充电桩的布置方法和装置。
技术介绍
[0002]随着能源危机和环境问题的日益严重，电动汽车已经成为未来汽车能源和环保的发展趋势。充电基础设施作为电动汽车发展的重要支撑系统，其合理地规划建设对电动汽车产业的发展具有重要的意义。
[0003]现阶段对充电基础设施规划的研究，需要在电动汽车充电负荷预测基础上进行。充电负荷受到多种因素影响，时空分布上具有一定的随机性，负荷预测难度大。通常情况考虑电动汽车的规模、充电模式、运行规律、电池特性及电价制度等因素，建立负荷预测模型。但这种假设没有考虑到用户充电的灵活性，并不能从电动汽车本身的特点出发客观地反映其功率需求。
[0004]目前研究电动汽车充电负荷预测时，在预先设定的充电行为和方式下进行的负荷预测，较少考虑到用户充电行为的灵活性和随机性，不能从电动汽车本身的特点出发客观反映其出行过程中的实时充电需求。
技术实现思路
[0005]本公开的目的在于克服现有技术的不足，提供一种充电桩的布置方法和装置，该充电桩的布置方法能够实现现有技术中无法实现整个规划区域内充电桩优化配置的问题。
[0006]根据本公开实施例的第一方面，提供一种充电桩的布置方法，该方法包括：
[0007]统计目标区域内的负荷需求；
[0008]根据所述目标区域内的负荷需求，计算所述目标区域内的最大负荷需求；
[0009]根据所述目标区域内的最大负荷需求，确定所述目标区域内的充电桩数量；
[0010]根据所述目标区域内的充电桩数量建立所述目标区域内的充电桩的配置模型。
[0011]在一个实施例中，所述统计目标区域内的负荷需求包括：
[0012]统计所述目标区域内私家车的负荷需求与非私家车的负荷需求；
[0013]根据目标区域内私家车的负荷需求与非私家车的负荷需求，确定所述目标区域内的负荷需求。
[0014]在一个实施例中，所述确定所述目标区域内私家车的负荷需求包括：
[0015]获取所述目标区域内的目标车辆在预设时间段内首次充电时刻和初始电量值；
[0016]获取所述目标区域内的目标车辆在行驶预设时间后的剩余电量值；
[0017]当所述目标车辆行驶预设时间后的剩余电量值不在预设阈值内时，确定所述目标车辆需要充电，并根据所述初始电量值和所述剩余电量值确定所述目标区域内的目标车辆的负荷需求；
[0018]根据所述目标区域内的目标车辆的负荷需求，确定所述目标区域内私家车的负荷需求。
[0019]在一个实施例中，所述根据所述目标区域内的充电桩数量建立所述目标区域内的充电桩的配置模型之前，所述方法还包括：
[0020]确定所述目标区域内的快充电桩的数量和慢充电桩的数量；
[0021]根据所述目标区域内的充电桩数量建立所述目标区域内的充电桩的配置模型包括：
[0022]根据所述目标区域内的快充电桩的数量、慢充电桩的数量和粒子群算法建立所述目标区域内的充电桩配置模型。
[0023]在一个实施例中，所述根据所述目标区域内的快充电桩的数量、慢充电桩的数量和粒子群算法建立所述目标区域内的充电桩配置模型包括：
[0024]将所述目标区域内的快充电桩的数量和慢充电桩的数量作为整数循环变量，确定所述目标区域内的充电桩配置策略和最优解；
[0025]确定粒子群算法的迭代次数和种群规模；
[0026]根据所述目标区域内的快充电桩的数量、慢充电桩的数量，确定粒子位置的初始值和粒子速度的初始值；
[0027]根据所述目标区域内的快充电桩的数量、慢充电桩的数量确定粒子位置的初始值和粒子速度的初始值，计算各粒子的适应度；
[0028]更新粒子群位置和粒子群速度，并计算新的各粒子的适应度，直至满足终止条件，完成所述目标区域内的充电桩配置模型的建立。
[0029]在一个实施例中，所述根据所述目标区域内的快充电桩的数量、慢充电桩的数量确定粒子位置的初始值和粒子速度的初始值，计算粒子群中各粒子的适应度包括：
[0030]采用罚函数处理述目标区域内的快充电桩的数量和慢充电桩的数量，并记录所述粒子群中的个体极值和全局极值；
[0031]根据所述个体极值和全局极值计算各粒子的适应度。
[0032]根据本公开实施例的第二方面，提供一种充电桩的布置装置，该装置包括：
[0033]统计模块，统计目标区域内的负荷需求；
[0034]计算模块，根据所述目标区域内的负荷需求，计算所述目标区域内的最大负荷需求；
[0035]第一确定模块，根据所述目标区域内的最大负荷需求，确定所述目标区域内的充电桩数量；
[0036]建立模块，根据所述目标区域内的充电桩数量建立所述目标区域内的充电桩的配置模型。
[0037]在一个实施例中，所述统计模块包括：
[0038]统计子模块，统计所述目标区域内私家车的负荷需求与非私家车的负荷需求；
[0039]第一确定子模块，根据目标区域内私家车的负荷需求与非私家车的负荷需求，确定所述目标区域内的负荷需求。
[0040]在一个实施例中，所述统计子模块包括：
[0041]第一获取孙模块，获取所述目标区域内的目标车辆在预设时间段内首次充电时刻和初始电量值；
[0042]第二获取孙模块，获取所述目标区域内的目标车辆在行驶预设时间后的剩余电量
值；
[0043]处理孙模块，当所述目标车辆行驶预设时间后的剩余电量值不在预设阈值内时，确定所述目标车辆需要充电，并根据所述初始电量值和所述剩余电量值确定所述目标区域内的目标车辆的负荷需求；
[0044]确定孙模块，根据所述目标区域内的目标车辆的负荷需求，确定所述目标区域内私家车的负荷需求。
[0045]在一个实施例中，所述建立模块包括：
[0046]第二确定子模块，将所述目标区域内的快充电桩的数量和慢充电桩的数量作为整数循环变量，确定所述目标区域内的充电桩配置策略和最优解；
[0047]第三确定子模块，确定粒子群算法的迭代次数和种群规模；
[0048]第四确定子模块，根据所述目标区域内的快充电桩的数量、慢充电桩的数量，确定粒子位置的初始值和粒子速度的初始值；
[0049]计算子模块，根据所述目标区域内的快充电桩的数量、慢充电桩的数量确定粒子位置的初始值和粒子速度的初始值，计算各粒子的适应度；
[0050]处理子模块，更新粒子群位置和粒子群速度，并计算新的各粒子的适应度，直至，满足终止条件，完成所述目标区域内的充电桩配置模型的建立。
[0051]本公开基于不同车型出行习惯的多样性、差异性以及用户充电需求的复杂性和随机性，考虑电动汽车数量、不同类型车辆的出行习惯、电池容量、充电方式、起始荷电状态、起始出行时间等因素，釆用马尔科夫链描述电动汽车用户在一天出行过程中荷电状态的变化情况，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种充电桩的布置方法，其特征在于，所述方法包括：统计目标区域内的负荷需求；根据所述目标区域内的负荷需求，计算所述目标区域内的最大负荷需求；根据所述目标区域内的最大负荷需求，确定所述目标区域内的充电桩数量；根据所述目标区域内的充电桩数量建立所述目标区域内的充电桩的配置模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计目标区域内的负荷需求包括：统计所述目标区域内私家车的负荷需求与非私家车的负荷需求；根据目标区域内私家车的负荷需求与非私家车的负荷需求，确定所述目标区域内的负荷需求。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标区域内私家车的负荷需求包括：获取所述目标区域内的目标车辆在预设时间段内首次充电时刻和初始电量值；获取所述目标区域内的目标车辆在行驶预设时间后的剩余电量值；当所述目标车辆行驶预设时间后的剩余电量值不在预设阈值内时，确定所述目标车辆需要充电，并根据所述初始电量值和所述剩余电量值确定所述目标区域内的目标车辆的负荷需求；根据所述目标区域内的目标车辆的负荷需求，确定所述目标区域内私家车的负荷需求。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域内的充电桩数量建立所述目标区域内的充电桩的配置模型之前，所述方法还包括：确定所述目标区域内的快充电桩的数量和慢充电桩的数量；根据所述目标区域内的充电桩数量建立所述目标区域内的充电桩的配置模型包括：根据所述目标区域内的快充电桩的数量、慢充电桩的数量和粒子群算法建立所述目标区域内的充电桩配置模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域内的快充电桩的数量、慢充电桩的数量和粒子群算法建立所述目标区域内的充电桩配置模型包括：将所述目标区域内的快充电桩的数量和慢充电桩的数量作为整数循环变量，确定所述目标区域内的充电桩配置策略和最优解；确定粒子群算法的迭代次数和种群规模；根据所述目标区域内的快充电桩的数量、慢充电桩的数量，确定粒子位置的初始值和粒子速度的初始值；根据所述目标区域内的快充电桩的数量、慢充电桩的数量确定粒子位置的初始值和粒子速度的初始值，计算各粒子的适应度；更新粒子群位置和粒子群速度，并计算新的各粒子的适应度，直至满足终止条件，完成所述目标区域内的充电桩配置模型的建立。6.根据权利要求5所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖伟江，赵新，
申请(专利权)人：西安西拓电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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