基于用户负荷差异与空间约束的移动充电动态定价方法技术

本发明专利技术提供了基于用户负荷差异与空间约束的移动充电动态定价方法，所述方法包括：步骤

【技术实现步骤摘要】
基于用户负荷差异与空间约束的移动充电动态定价方法


[0001]本专利技术属于电动汽车充电
，特别涉及基于用户负荷差异与空间约束的移动充电动态定价方法
。

技术介绍

[0002]电动汽车
(EV)
因其环保
、
高效
、
使用成本低的特点被认为是未来替代传统燃油车的有效工具
。
但是，随着电动汽车产业的飞速发展，伴随而来的电动汽车充电难的问题也在逐渐引起人们的重视
。
[0003]目前主流的充电方式有两种：
(
一
)、
使用固定充电桩为电动车辆充电；
(
二
)
驾驶员到达电池交换站更换电池
。
前者的问题在于充电时间过长，并且当电网处于用电高峰期时，会对电网造成更大的负担；而后者虽然可以通过更换电池缩短充电时间，但这种充电模式需要较大的安装空间，且相关技术仍存在许多问题需要解决
。
[0004]在此情况下，许多公司开始大力推广移动充电模式
。
与固定充电桩不同，移动充电用户可以通过手机
APP
向系统中心发送个人定位
、
预计电量
、
预计充电时间等信息
。
收到信息后，系统将向移动充电车发送指令
。
尽管移动充电可以有效弥补传统充电方式的不足，但在实际操作过程中，由于电动汽车的自由浮动和一些热点地区的频繁聚集，这将导致充电需求与该地区在高峰充电期间可提供的实际充电容量之间的不匹配，即，供需不平衡的问题
。
这些地区的用户有时需要等待很长时间才能充电，甚至因为等待时间过长而不得不放弃移动充电服务
。
[0005]因此，目前亟需一种可以考虑充电服务区域内的充电需求时空差异的定价方法，以缓解高峰时段移动充电服务的运营压力
。

技术实现思路

[0006]针对上述技术问题，本专利技术提供了基于用户负荷差异与空间约束的移动充电动态定价方法，所述方法包括：
[0007]步骤
S1
：将移动充电服务的运营区域进行等边六边形划分；
[0008]步骤
S2
：获取运营区域内网约车的轨迹数据并进行数据预处理；
[0009]步骤
S3
：将处理后的网约车轨迹数据进行地图匹配，得到各个六边形区域内交通流量分布，并基于处理后的轨迹数据进行转化得到各区域内充电需求分布；
[0010]步骤
S4
：通过收集各区域的充电需求分布与空闲移动充电车数量，构建移动充电动态定价模型；在此基础上，建立综合考虑移动充电服务运营收益最大化与用户充电服务满意度最优的多目标的优化模型；
[0011]步骤
S5
：采用多目标协同进化算法对多目标优化模型进行求解，通过种群不断进化
、
拼接
、
排序以及筛选，得到多目标优化的可行解
。
[0012]进一步地，所述步骤
S1
的具体方法如下：
[0013]确定移动充电服务的运营区域，并进行等边六边形划分，即将整体运营区域划分
成若干个等边六边形
。
[0014]进一步地，等边六边形的具体尺寸通过如下根据公式确定：
[0015][0016]式中，
P
u
(i)
，
Q
u
(i)
分别表示空间尺度
u
上第
i
个网格中有效
OD
点的数量和有效阶数，
m
表示区域划分后的六边形个数，
R
u
表示有效
OD
点的利用率大小
。
[0017]进一步地，所述步骤
S2
的具体方法如下：
[0018]步骤
S21.
获取网约车运行轨迹数据，并对数据进行清洗，筛选出不合理的数据，并根据移动充电服务的运营区域的范围为数据添加限定范围，其中，网约车运行轨迹数据包含：每辆网约车的起始点数据
、
轨迹
GPS
定位数据
、
实时速度信息
、
航向角信息等；
[0019]步骤
S22.
将网约车运行轨迹数据从
GCJ
‑
02
坐标系进行转换，以得到
WSG
‑
84
坐标系下的相关数据
。
[0020]进一步地，所述步骤
S3
的具体方法如下：
[0021]步骤
S31.
将移动充电服务的运营时间划分为
n
个相互独立的时间段；
[0022]步骤
S32.
基于网约车的运行轨迹与划分后的六边形区域，进行地图映射，以刻画不同时间段不同六边形区域内车流量，即交通流量分布情况；
[0023]步骤
S33.
根据城市的网约车与电动汽车的保有量按照比例，将交通流量转化，得到各区域内充电需求分布情况
。
[0024]进一步地，所述步骤
S4
的具体方法如下：
[0025]步骤
S41.
根据区域内充电需求分布与空闲移动充电车分布，利用排队理论，得到每个六边形区域内等待充电的电动汽车数量，并通过如下公式表示：
[0026]Q
i,t
＝
max{0,Q
i,t
‑1+
λ
i,t
‑
V
i,t
‑
L
i,t
}
，
[0027]其中
Q
i,t
‑1和
Q
i,t
分别是区域
i
在
t
‑1和
t
时间段内的队列长度，
V
i,t
是指在时间间隙
t
中空闲的移动充电车数量；
L
i,t
表示在此时间间隔内已经完成充电的电动汽车的数量；
[0028]步骤
S42.
收集完每个时间间隔内区域等待充电服务的电动汽车数量后，判断每个区域的供需情况，以制定适当的充电收费价格，引导用户在不同的区域间进行转移；
[0029]其中，对于区域
i
，各个时间段的移动充电动态定价模型通过如下公式表示：
[0030][0031]其中表示区域
i
的初始充电收费价格，表示区域
i
根据移动充电动态定价模型确定的实时充电收费价格，
α
表示根据队列长度进行价格调整的具体比例
。
[0032]进一步地，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于用户负荷差异与空间约束的移动充电动态定价方法，其特征在于，所述方法包括：步骤
S1
：将移动充电服务的运营区域进行等边六边形划分；步骤
S2
：获取运营区域内网约车的轨迹数据并进行数据预处理；步骤
S3
：将处理后的网约车轨迹数据进行地图匹配，得到各个六边形区域内交通流量分布，并基于处理后的轨迹数据进行转化得到各区域内充电需求分布；步骤
S4
：通过收集各区域的充电需求分布与空闲移动充电车数量，构建移动充电动态定价模型；在此基础上，建立综合考虑移动充电服务运营收益最大化与用户充电服务满意度最优的多目标的优化模型；步骤
S5
：采用多目标协同进化算法对多目标优化模型进行求解，通过种群不断进化
、
拼接
、
排序以及筛选，得到多目标优化的可行解
。2.
根据权利要求1所述的基于用户负荷差异与空间约束的移动充电动态定价方法，其特征在于，所述步骤
S1
的具体方法如下：确定移动充电服务的运营区域，并进行等边六边形划分，即将整体运营区域划分成若干个等边六边形
。3.
根据权利要求1所述的基于用户负荷差异与空间约束的移动充电动态定价方法，其特征在于，等边六边形的具体尺寸通过如下根据公式确定：式中，
P
u
(i)
，
Q
u
(i)
分别表示空间尺度
u
上第
i
个网格中有效
OD
点的数量和有效阶数，
m
表示区域划分后的六边形个数，
R
u
表示有效
OD
点的利用率大小
。4.
根据权利要求1所述的基于用户负荷差异与空间约束的移动充电动态定价方法，其特征在于，所述步骤
S2
的具体方法如下：步骤
S21.
获取网约车运行轨迹数据，并对数据进行清洗，筛选出不合理的数据，并根据移动充电服务的运营区域的范围为数据添加限定范围，其中，网约车运行轨迹数据包含：每辆网约车的起始点数据
、
轨迹
GPS
定位数据
、
实时速度信息
、
航向角信息等；步骤
S22.
将网约车运行轨迹数据从
GCJ
‑
02
坐标系进行转换，以得到
WSG
‑
84
坐标系下的相关数据
。5.
根据权利要求1所述的基于用户负荷差异与空间约束的移动充电动态定价方法，其特征在于，所述步骤
S3
的具体方法如下：步骤
S31.
将移动充电服务的运营时间划分为
n
个相互独立的时间段；步骤
S32.
基于网约车的运行轨迹与划分后的六边形区域，进行地图映射，以刻画不同时间段不同六边形区域内车流量，即交通流量分布情况；步骤
S33.
根据城市的网约车与电动汽车的保有量按照比例，将交通流量转化，得到各区域内充电需求分布情况
。6.
根据权利要求1所述的基于用户负荷差异与空间约束的移动充电动态定价方法，其特征在于，所述步骤
S4
的具体方法如下：步骤
S41.
根据区域内充电需求分布与空闲移动充电车分布，利用排队理论，得到每个
六边形区域内等待充电的电动汽车数量，并通过如下公式表示：
Q
i,t
＝
max{0,Q
i,t
‑1+
λ
i,t
‑
V
i,t
‑
L
i,t
}
，其中
Q
i,t
‑1和
Q
i,t
分别是区域
i

【专利技术属性】
技术研发人员：姚宝珍，崔贺淇，陈思轩，时彬，仲潜，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：