一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法制造技术

技术编号：41806911 阅读：6 留言：0更新日期：2024-06-24 20:27

本发明专利技术公开了一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，包括第一阶段：模拟城市电动出租车的出行和充电行为，建立出租车出行仿真模型；在模型中设置相关参数后，能够仿真生成合理的且带有时间、空间信息的充电需求点，作为充电站选址定容模型的输入；第二阶段：建立以最小化总成本为目标的充电站选址定容模型，成本包含司机的寻站成本、等待成本和流失成本三部分；第三阶段：模拟城市电动出租车的充电决策过程，建立基于排队论的充电决策仿真模型，以评估出租车的寻站、等待、流失成本；结合充电决策仿真模型和ALNS算法框架，设计求解充电站选址定容模型的仿真优化算法。本发明专利技术能够根据电动出租车的时间空间数据，选择合适的建设候选地点。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基础设施选址布局算法，具体涉及一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法。

技术介绍

1、近年来，为了减少能源消耗，缓解环境污染压力，世界各国大力倡导用新能源汽车替代传统燃油汽车，推动了以电动汽车为主流的新能源汽车产业发展。我国政府也高度重视以电动汽车为代表的新能源汽车的推广和应用，中国成为了新能源汽车的全球最大市场。同时，充电站是新能源汽车供应电能的必要配套设施，随着新能源汽车市场规模的不断扩大，我国的充电站建设也进入了快速布局发展的时期。但在现阶段，虽然我国公共充电基础设施稳步增长，但存在充电桩利用率低、充电体验差等问题，“充电难”的现象时常出现。

2、在实际场景中，服务于电动出租车的充电站数量仍然较少。为了避免电量耗尽，出租车司机总是期望在车辆需要充电时，能够快速找到并到达充电站。在到达充电站后，同样期待车辆能够及时充电，并减少因等待充电而产生的排队时间。对于基础设施的选址模型和算法已经很多，但传统的选址模型难以准确解决时间问题，则需要对传统的选址模型进行扩展。

3、因此，本专利技术提出一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法解决上述问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，能够根据电动出租车的时间空间数据，选择合适的建设候选地点。

2、实现上述目的的一种技术方案是：一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，包括以下三个阶段：

3、第一阶段：模拟城市电动出租车的出行和充电行为，建立出租车出行仿真模型；在模型中设置相关参数后，能够仿真生成合理的且带有时间、空间信息的充电需求点，作为充电站选址定容模型的输入；

4、第二阶段：建立以最小化总成本为目标的充电站选址定容模型，成本包含司机的寻站成本、等待成本和流失成本三部分；

5、第三阶段：模拟城市电动出租车的充电决策过程，建立基于排队论的充电决策仿真模型，以评估出租车的寻站、等待、流失成本；结合充电决策仿真模型和alns算法框架，设计求解充电站选址定容模型的仿真优化算法。

6、进一步的，第三阶段具体包含三个步骤：

7、步骤1，生成初始可行解；

8、步骤2，通过自适应迭代机制选择破坏算子和修复算子，更新当前解，使用仿真模型评估当前解；快速找出合理的选址方案；

9、步骤3，进行局部搜索、仿真评估，对选址方案进行微调。

10、进一步的，第一阶段中，在电动出租车营运模型中充分考虑出租车营运特征和充电条件因素，在给定参数下，生成符合要求的充电需求点，以在后续准确评估不同充电桩建设方案的各类成本。

11、进一步的，所述第二阶段中在充电站选址定容模型中增加以下约束：

12、一个地理网格内最多只能建造一个充电站；

13、充电站内充电桩的数量在最大值与最小值之间；

14、充电站和充电桩的建设总成本不会超出给定的预算；

15、电动出租车只去存在充电站的地理网格进行充电；

16、电动出租车寻站时去往距离最近的充电站；

17、司机在充电站的等待时间不超过等待时间阈值。

18、进一步的，所述一个地理网格内最多只能建造一个充电站的约束表达式如下：

19、

20、其中，表示地理网格j中初始充电桩的数量；xj是二元变量，表示地理网格j中是否有新建充电站，如果有则为1，否则为0；yj表示地理网格j中是否有充电站，如果有则为1，否则为0。

21、进一步的，所述充电站内充电桩的数量在最大值与最小值之间的约束表达式如下：

22、

23、其中，表示地理网格j中新建n个充电桩；nub表示单个充电站中充电桩数量的最大值；nlb表示单个充电站中充电桩数量的最小值。

24、进一步的，所述充电站和充电桩的建设总成本不会超出给定的预算的约束表达式如下：

25、

26、其中，cs表示建设单个充电站的成本，cp表示建设单个充电桩站的成本，b表示建设充电站的总预算。

27、进一步的，所述电动出租车只去存在充电站的地理网格进行充电的约束表达式如下：

28、

29、其中，vij表示地理网格i中的电动出租车是否前往地理网格j进行充电，如果是则为1，否则为0。

30、进一步的，所述电动出租车寻站时去往距离最近的充电站的约束表达式如下：

31、第一个约束：

32、第二个约束：

33、其中，tij表示出租车从地理网格i到地理网格j所需的时间，m是无穷大的数，sij表示只有地理网格j内存在充电站时，前往该地理网格所花费的时间才生效，联合第二个约束确保电动出租车前往距离最近的充电站。

34、进一步的，所述司机在充电站的等待时间不超过等待时间阈值的约束表达式如下：

35、wj,k,t≤wc

36、其中，wj,k,t表示t时间段电动出租车k在地理网格j处充电站决定排队时所需的等待时间；wc表示等待时间阈值，超出等待时间阈值电动出租车司机则会离开。

37、进一步的，所述步骤1在生成初始可行解时，为了扩大解的搜索空间，随机选择候选站点内的部分站点作为初始站点，初始站内充电桩的数量在nub和nlb之间随机选择；并且最终一个充电站内的充电桩总数量介于nub和n1b之间。

38、进一步的，所述步骤2中在破坏算子和修复算子更新当前解的过程中，设计有三种破坏算子和两大类选择算子；

39、破坏算子包括随机破坏、最长寻站时长破坏和最小等待时间破坏；

40、修复算子包括改变桩数类算子和增加站数类算子两大类，改变桩数类算子包含随机交换、随机增减、等待时间最长增加，增加站数类算子是在其他候选区域随机建设新的充电站和充电桩，以扩大解空间的规模；

41、在通过自适应迭代机制，快速找出合理的选址方案的过程中，通过算子的历史表现自适应调整算子的权重，从而不断指导算子的选择，得到初步的选址结果。

42、进一步的，所述步骤3中使用贪婪算法对初步的选址方案进行局部搜索，对充电站内充电桩的数量进行微调，从而获得更优的选址方案。

43、本专利技术的优点在于：

44、1)本专利技术通过模拟城市电动出租车的出行和充电行为，建立出租车出行仿真模型。在模型中设置相关参数后，能够生成合理的且带有时间、空间信息的充电需求点，作为充电站选址定容模型的输入。

45、2)本专利技术在以最小化总成本为目标的充电站选址定容模型中考虑充电桩的数量限制、司机的等待时间阈值等约束；并建立基于排队论的充电决策过程仿真模型，计算各辆出租车到达充电站时的排队等待时间，从而做出相应决策，符合生活中实际场景。

46、本专利技术使用alns算法以求解选址定容模型，该算法的自适应迭代机制，能本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：包括以下三个阶段：

2.根据权利要求1所述的一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：第三阶段具体包含三个步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：第一阶段中，在电动出租车营运模型中充分考虑出租车营运特征和充电条件因素，在给定参数下，生成符合要求的充电需求点，以在后续准确评估不同充电桩建设方案的各类成本。

4.根据权利要求1所述的一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：所述第二阶段中在充电站选址定容模型中增加以下约束：

5.根据权利要求4所述的一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：所述一个地理网格内最多只能建造一个充电站的约束表达式如下：

6.根据权利要求4所述的一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：所述充电站内充电桩的数量在最大值与最小值之间的约束表达式如下：

7.根据权利要求4所述的一种基于仿真优化的电动出租车充

8.根据权利要求4所述的一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：所述电动出租车只去存在充电站的地理网格进行充电的约束表达式如下：

9.根据权利要求4所述的一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：所述电动出租车寻站时去往距离最近的充电站的约束表达式如下：

10.根据权利要求4所述的一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：所述司机在充电站的等待时间不超过等待时间阈值的约束表达式如下：

11.根据权利要求1所述的一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：所述步骤1在生成初始可行解时，为了扩大解的搜索空间，随机选择候选站点内的部分站点作为初始站点，初始站内充电桩的数量在Nub和Nlb之间随机选择；并且最终一个充电站内的充电桩总数量介于Nub和Nlb之间。

12.根据权利要求1所述的基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：所述步骤2中在破坏算子和修复算子更新当前解的过程中，设计有三种破坏算子和两大类选择算子；

13.根据权利要求1所述的基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：所述步骤3中使用贪婪算法对初步的选址方案进行局部搜索，对充电站内充电桩的数量进行微调，从而获得更优的选址方案。

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【技术特征摘要】

1.一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：包括以下三个阶段：

2.根据权利要求1所述的一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：第三阶段具体包含三个步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：所述第二阶段中在充电站选址定容模型中增加以下约束：

7.根据权利要求4所述的一种基于仿真优化的电动出租车充电站选址优化算法，其特征在于：所述充电站和充电桩的建设总成本不会超出给定的预算的约束表达式如下：

8.根据权利要求4所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈思源，喻伟军，耿娜，王修贤，赵艳敏，李登淑，叶青，叶俊杰，魏晓婧，莘悦，许宁照，王金健，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：

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