基于需求行为的充换电设施布局方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请提供了一种基于需求行为的充换电设施布局方法、装置、设备及介质，该方法包括：通过对不同类型电动汽车的使用者进行分类，确定了影响电动汽车充换电决策行为的因素，在此基础上构建充换电时空需求模型，获取不同出行者到达各用地区域的充换电需求，并对充换电时空需求添加约束以及不同程度的扰动比例，得到不确定需求下充换电设施鲁棒优化模型，基于不确定需求下充换电设施鲁棒优化模型对充换电设施的布局进行求解；本申请能够将充换电设施分配到合理的位置，并匹配相应的规模，解决充换电设施布局与电动汽车用户充换电时空需求供需失衡问题，提高电动汽车用户出行便捷性与设施布局的鲁棒性。设施布局的鲁棒性。设施布局的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
基于需求行为的充换电设施布局方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及新能源
，尤其涉及基于需求行为的充换电设施布局方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着城镇化的不断推进，居民收入增高，消费不断升级，我国在汽车领域的消费需求还存在较大的潜力空间。汽车工业的快速发展使得人们对石油的需求不断增加，由此引发的环境与能源问题也日益加剧。为降低化石燃料对环境的不利影响以及石油能源紧缺，电动汽车(electric vehicle,EV)因以电为动力源，具有清洁环保和能源效率高等优点，故其作为新兴的交通工具、交通出行模式和能源消费结构应运而生并实现快速增长。伴随中国电动汽车产业迅速发展，居民购买电动汽车的意愿大大提高，电动汽车保有量实现快速增长，自2015年以来我国新能源车辆销量、保有量居世界首位。
[0003]尽管电动汽车具有零污染的优点，但相对燃油车，电动汽车存在续航短、受气候影响大，充电时间长等不足，它的快速增长对充换电设施布局规划提出了更高的要求。基于此，大力发展和完善充换电设施的规划建设和使用，将成为未来一段时期的主要发展趋势与目标。
[0004]电动汽车充换电时空需求分布是优化充换电设施选址布局的关键。由于电动汽车续航里程较燃油车短，在使用电动汽车的过程中存在较长的充电时长并需进行多次充换电行为以满足出行距离。除了燃油汽车驾驶者出行所受城市交通路网特征影响因素外，电动汽车驾驶者出行还受到电动汽车自身行驶特性影响，如电动汽车荷电状态，电动汽车续航里程和充换电时长等影响因素。因此电动汽车出行者在出行中需进行充换电时空需求判别和充换电设施类型选择等充换电决策行为。而电动汽车出行者的充换电决策行为是电动汽车出行者出行行为决策的重要组成部分，故对电动汽车出行者时空需求行为分析是准确预测充换电时空需求的基础。
[0005]充换电设施作为服务电动汽车补充电能的重要服务载体，是保障电动汽车随时随地进行便利充电的重要媒介，对提高电动汽车在道路行驶中的高效性具有重要作用。我国充换电基础设施蓬勃发展，电动汽车与充电桩数量比（以下简称“车桩比”）从2015年的6.5:1下降到2020年的3:1。尽管充电桩在数量上得到了快速增加，但也带了充电设施的无序增长导致“有桩无车”、“僵尸桩”、“有车无桩”等现象突出，与此同时由于我国换电技术处于起步发展阶段。与此同时，换电需求也在不断增高，显现出换电站数量存在不足等，这些现象反应了现阶段充换电设施发展存在规划设计中结构性供需失衡问题。
[0006]综上所述，将充换电设施分配到合适的位置，并匹配相应的规模，解决充换电设施布局与电动汽车用户充换电时空需求供需失衡问题，提高电动汽车用户出行便捷性与设施布局的鲁棒性，是目前亟待研究的问题，因此，现有技术中缺少对充换电设施布局规划的方案。

技术实现思路

[0007]有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于需求行为的充换电设施布局方法、装置及电子设备，能够将充换电设施分配到合适的位置，并匹配相应的规模，解决充换电设施布局与电动汽车用户充换电时空需求供需失衡问题，提出充换电设施的选址布局方法，提高电动汽车用户出行便捷性与设施布局的鲁棒性。
[0008]本申请实施例的技术方案是这样实现的：第一方面，本申请实施例提供一种基于需求行为的充换电设施布局方法，包括以下步骤：构建针对电动汽车的出行状态集合，其中，所述电动汽车的类别包括私人电动汽车和非私人电动汽车，所述出行状态集合包括换电、快速充电、慢速充电、行驶和停驶，所述快速充电表征以第一功率的直流电进行充电，所慢速充电表征使用第二功率的恒压恒流的交流电进行充电；针对所述出行状态集合中的所述快速充电、所述慢速充电和所述换电，确定对应出行状态的充换电时长；基于所述出行状态集合和所述充换电时长，构建所述电动汽车在所述出行状态集合中任意两相邻的出行状态间发生转移的状态转移概率函数，以及完成所述出行状态的转移后所述电动汽车的荷电状态时空变化函数；基于所述出行状态集合、充换电时长、状态转移概率和荷电状态时空变化，构建充换电时空需求模型，其中，所述充换电时空需求模型表征所述电动汽车在出行过程中产生的充换电需求在时间和空间上的分布情况；基于所述充换电时空需求模型，以充换电设施运营方支出与用户方成本最小为目标，以充换电设施服务能力、充换电设施规模大小和心理寻站最大距离为约束，构建确定需求下充换电设施选址模型，并对所述确定需求下充换电设施选址模型添加不同程度的扰动比例，构建不确定需求下充换电设施鲁棒优化模型；将目标数据输入所述不确定需求下充换电设施鲁棒优化模型，对所述不确定需求下充换电设施鲁棒优化模型求解，得到目标结果。
[0009]在一种可能的实施方式中，所述构建针对电动汽车的出行状态集合，包括：将所述电动汽车一天内任意时刻的所述出行状态定义为，并将下一所述出行状态定义为，其中，w表征所述电动汽车的类别，当w=1时，表征私人电动汽车，w=2时，表征非私人电动汽车，所述仅与所述相关；基于所述出行状态集合，确定与所述出行状态对应的出行决策u，其中，当所述出行决策u=3时表示换电决策、当所述出行决策u=2时表示快速充电决策、当所述出行决策u=1时表示慢速充电决策和共五种决策、当所述出行决策u=0时表示行驶决策、当所述出行决策u=
‑
1时表示驻车且不充电。
[0010]在一种可能的实施方式中，所述针对所述出行状态集合中的所述快速充电、所述慢速充电和所述换电，确定对应出行状态的充换电时长，包括：根据所述电动汽车的电荷容量分别除以快速充电和慢速充电的功率，得到快速充电和慢速充电对应的充换电时长，其中，当所述出行状态为快速充电时，w类型车辆的所述
充换电时长表示为：当所述出行状态为慢速充电时，w类型车辆的所述充换电时长表示为：当所述出行状态为换电时，w类型车辆的所述充换电时长表示为：其中，表示w类型下第k辆车的电池容量，表示慢速充电桩充电功率，表示快速充电桩充电功率；根据所述充换电时长，确定选择与所述出行状态对应的所述出行决策的概率。
[0011]在一种可能的实施方式中，所述基于所述出行状态集合和所述充换电时长，构建所述电动汽车在所述出行状态集合中任意两相邻的出行状态间发生转移的状态转移概率函数，以及完成所述出行状态的转移后所述电动汽车的荷电状态时空变化函数，包括：将所述概率与所述概率的密度之积求积分，得到第一分布函数，对所述出行状态为所述行驶下的不同类别的所述电动汽车构建单次出行距离密度函数并积分，得到所述单次出行距离的第二分布函数；基于所述第一分布函数和所述第二分布函数，构建所述状态转移概率函数，所述状态转移概率函数以表示，；
式中，表示w类别的所述电动汽车的所述概率的密度，表示w类别的所述电动汽车的所述单次出行距离密度函数，表示w类别的所述电动汽车采取换电决策的所述概率，表示w类别的所述电动汽车采取快速充电决策的所述概率， w类别的所述电动汽车采取慢速充电决策的所述概率；根据所述电动汽车的当前荷电状态和不同所述出行决策下的荷电变化量，确定下一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于需求行为的充换电设施布局方法，其特征在于，包括以下步骤：构建针对电动汽车的出行状态集合，其中，所述电动汽车的类别包括私人电动汽车和非私人电动汽车，所述出行状态集合包括换电、快速充电、慢速充电、行驶和停驶，所述快速充电表征以第一功率的直流电进行充电，所慢速充电表征使用第二功率的恒压恒流的交流电进行充电；针对所述出行状态集合中的所述快速充电、所述慢速充电和所述换电，确定对应出行状态的充换电时长；基于所述出行状态集合和所述充换电时长，构建所述电动汽车在所述出行状态集合中任意两相邻的出行状态间发生转移的状态转移概率函数，以及完成不同所述出行状态的转移后所述电动汽车的荷电状态时空变化函数；基于所述出行状态集合、充换电时长、状态转移概率和荷电状态时空变化，构建充换电时空需求模型，其中，所述充换电时空需求模型表征所述电动汽车在出行过程中产生的充换电需求在时间和空间上的分布情况；基于所述充换电时空需求模型，以充换电设施运营方支出与用户方成本最小为目标，以充换电设施服务能力、充换电设施规模大小和心理寻站最大距离为约束，构建确定需求下充换电设施选址模型，并对所述确定需求下充换电设施选址模型添加不同程度的扰动比例，构建不确定需求下充换电设施鲁棒优化模型；将目标数据输入所述不确定需求下充换电设施鲁棒优化模型，对所述不确定需求下充换电设施鲁棒优化模型求解，得到目标结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建针对电动汽车的出行状态集合，包括：将所述电动汽车一天内任意时刻的所述出行状态定义为，并将下一所述出行状态定义为，其中，w表征所述电动汽车的类别，当w=1时，表征私人电动汽车，w=2时，表征非私人电动汽车，所述仅与所述相关；基于所述出行状态集合，确定与所述出行状态对应的出行决策u，其中，当所述出行决策u=3时表示换电决策、当所述出行决策u=2时表示快速充电决策、当所述出行决策u=1时表示慢速充电决策和共五种决策、当所述出行决策u=0时表示行驶决策、当所述出行决策u=
‑
1时表示驻车且不充电。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对所述出行状态集合中的所述快速充电、所述慢速充电和所述换电，确定对应出行状态的充换电时长，包括：根据所述电动汽车的电荷容量分别除以快速充电和慢速充电的功率，得到快速充电和慢速充电对应的充换电时长，其中，当所述出行状态为快速充电时，w类型车辆的所述充换电时长表示为：当所述出行状态为慢速充电时，w类型车辆的所述充换电时长表示为：
当所述出行状态为换电时，w类型车辆的所述充换电时长表示为：其中，表示w类型下第k辆车的电池容量，表示慢速充电桩充电功率，表示快速充电桩充电功率；根据所述充换电时长，确定选择与所述出行状态对应的所述出行决策的概率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述出行状态集合和所述充换电时长，构建所述电动汽车在所述出行状态集合中任意两相邻的出行状态间发生转移的状态转移概率函数，以及完成所述出行状态的转移后所述电动汽车的荷电状态时空变化函数，包括：将所述概率与所述概率的密度之积求积分，得到第一分布函数，对所述出行状态为所述行驶下的不同类别的所述电动汽车构建单次出行距离密度函数并积分，得到所述单次出行距离的第二分布函数；基于所述第一分布函数和所述第二分布函数，构建所述状态转移概率函数，所述状态转移概率函数以表示，；式中，表示w类别的所述电动汽车的所述概率的密度，表示w类别的所述电动汽车的所述单次出行距离密度函数，表示w类别的所述电动
汽车采取换电决策的所述概率，表示w类别的所述电动汽车采取快速充电决策的所述概率， w类别的所述电动汽车采取慢速充电决策的所述概率；根据所述电动汽车的当前荷电状态和不同所述出行决策下的荷电变化量，确定下一所述出行状态下所述电动汽车的荷电状态为：其中，表示百公里行驶耗电量，表示i状态到j状态之间的电动汽车行驶距离。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述出行状态集合、充换电时长、状态转移概率和荷电状态时空变化，构建所述充换电时空需求模型，其中，所述充换电时空需求模型表征所述电动汽车在出行过程中产生的充换电需求在时间和空间上的分布情况，包括：针对不同类别的所述电动汽车的出行数据，将一天内出行时间离散化，分别统计各出行时段下出行目的地的用地性质，构建以所述电动汽车类型w，所述用地性质m，所述出行时段为n的出行目的地转移概率矩阵；式中，表示w类型车辆在t
j
‑1到t
j
时间段内所述电动汽车的所述出行目的地的所述用地性质为i的概率；通过充电功率、充换电等待时间和的积得到第k辆w类型的所述电动汽车在不同用地性质i下t
k
‑1到t
k
时段对应的充电需求，通过最大电池容量与当前出行状态下所述电动汽车荷电状态之差与电池容量和的积得到换电需求，其中，充电功率包括慢速充电桩充电功率和快速充电桩充电功率；
式中，表示第k辆车在所述充换电等待时间下对应的充电功率，表示所述电动汽车的所述最大电池容量，取常数1，表示所述电动汽车k在t
j
时间段后的荷电状态，在所述换电需求下，所述为常数1；累计计算K辆所述电动汽车在t
j
‑1到t
j
时间段内总充电需求，得到总充电需求。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述充换电时空需求模型，以充换电设施运营方支出与所述用户方成本最小为目标，以充换电设施服务能力、充换电设施规模大小和心理寻站最大距离为约束，构建确定需求下充换电设施选址模型，包括：构建以下目标函数至少之一：第一目标函数：第二目标函数：第三目标函数：第四目标函数：第五目标函数：第六目标函数：第七目标函数：第一约束条件：
第二约束条件：第三约束条件：第四约束条件：第五约束条件：第六约束条件：第七约束条件：第八约束条件：第九约束条件：第十约束条件：第十一约束条件：第十二约束条件：第十三约束条件：，其中，所述第一目标函数表示运营方和用户方成本最低，由所述第二目标函数至所述第七目标函数中至少一个求和构成；所述第二目标函数表示换电站的购地成本；所述第三目标函数表示充电设施和换电站年均建设成本；所述第四目标函数表示充电设施和换电站年均运营成本；所述第五目标函...

【专利技术属性】
技术研发人员：林建新，张栋，
申请(专利权)人：北京建筑大学，
类型：发明
国别省市：