一種電動汽車充電設施規劃典型場景選取和優化方法技術

本發明專利技術公開了一種電動汽車充電設施規劃典型場景選取和優化方法，包括如下步驟：建立基于改進弗洛伊德算法的電動汽車選址定容模型；建立充電設施規劃方案評價體系；基于K?means聚類算法，分別從時間維度和空間維度對電動汽車充電需求進行聚合，篩選或構造典型日；求取相應充電設施規劃方案；根據充電設施規劃方案評價體系，對典型日構造進行評價。本發明專利技術考慮了道路擁塞等交通因素更全面的反映了現實情況?；跁r空雙維度K?means聚類的規劃典型日構造方法可以得到最具代表性的一個或多個典型日，反映典型充電需求場景，顯著降低規劃問題的計算量。通過對聚類中心數量的控制，可以改善規劃方案的評價指標，提高用戶的滿意度。

A typical scenario selection and optimization method for electric vehicle charging facilities planning

The invention discloses a planning scenario selection and optimization method of electric vehicle charging facilities, which comprises the following steps: the establishment of electric vehicle improved Freud algorithm location model based on the establishment of evaluation system; charging facilities planning; K based on means clustering algorithm, respectively, from the dimension of time and space of the electric vehicle charging needs polymerization screening, or construction of a typical day; to obtain the corresponding charging facilities planning; according to the evaluation system of charging facilities planning, evaluation of typical structure. The invention considers traffic factors such as road congestion, and more comprehensively reflects the actual situation. The typical day planning method to construct space-time two dimension K means clustering based on one or more of a typical day the most representative can reflect the typical charging demand scenarios, significantly reduce the computation programming problem. Through the control of the number of cluster centers, the evaluation index of the planning scheme can be improved and the satisfaction degree of users can be improved.

【技術實現步驟摘要】
一種電動汽車充電設施規劃典型場景選取和優化方法
本專利技術涉及電動汽車充電設施，特別是涉及一種電動汽車充電設施規劃典型場景選取和優化方法。
技術介紹
傳統電動汽車以石油為燃料，消耗了大量的化石能源，加劇了全球能源危機，且尾氣中含有大量二氧化碳和有害氣體，帶來了氣候變暖、城市霧霾等一系列環境問題。汽車保有量正快速增長，2015年全球汽車保有量已達到11.2億輛，與之相伴的能源與環境問題日益嚴重。電動汽車作以電動機代替內燃機，將電能作為其動力來源，大大提高了能源利用效率，降低了城市中溫室氣體和有害氣體的排放。因此，電動汽車成為汽車產業發展的新趨勢。電動汽車充電設施的建設將直接影響電動汽車的推廣和滲透率的提高。2015年10月，我國發布了《電動汽車充電基礎設施發展指南(2015-2020年)》，計劃到2020年，新增集中式充換電站超過1.2萬座，分散式充電樁超過480萬個。然而，當前我國的電動汽車充放設施建設剛剛起步，相關的規劃建設理論仍滯后于實際建設的需要。電動汽車充電設施規劃問題的求解需要基于一定的典型日或典型場景，典型場景的選取會顯著影響規劃的結果，但目前相關研究很少。
技術實現思路
專利技術目的：提供一種將改進的弗洛伊德算法和K-means聚類算法運用于典型場景選取和計算中的電動汽車充電設施規劃典型場景選取和優化方法。技術方案：為了實現上述目標，本專利技術采用如下的技術方案：一種電動汽車充電設施規劃典型場景選取和優化方法，包括如下步驟：(1)建立基于改進弗洛伊德算法的電動汽車充電設施規劃模型；(2)建立充電設施規劃方案評價體系；(3)基于K-means聚類算法，分別從時間維度和空間維度對電動汽車充電需求進行聚合，篩選或構造典型日；(4)基于所述電動汽車充電設施規劃模型和典型日，求取相應充電設施規劃方案；(5)根據充電設施規劃方案評價體系，對典型日構造進行評價；若滿足規劃方案要求，則完成典型日選?。环駝t，增加聚類中心個數，返回步驟(3)。進一步的，所述步驟(1)中，電動汽車充電設施規劃模型考慮建設經濟性和用戶滿意度因素，該模型滿足以下假設：(a)以建設運營費用最低和用戶綜合充電時間最短為目標；(b)規劃結果需滿足所有用戶的充電需求，即所有電動汽車的綜合充電時間均不大于限定值；(c)電動汽車充電的充電站選擇以綜合充電時間最短為決策目標，基于改進的弗洛伊德算法選擇行進路線，同時考慮了道路擁塞對充電選擇的影響；對弗洛伊德算法的改進包括如下步驟：(11)道路擁塞系數如下：其中，ρ1為道路在通暢情況下的擁塞系數，ρ2為道路在擁塞情況下的擁塞系數，ρ3為道路在重度擁塞情況下的擁塞系數，v為道路交通流量，c為道路的實際通行能力，β為道路的可靠性系數，取值范圍為(0,1)；12)計算道路折算距離基于道路擁塞系數，將擁塞度折算入道路長度得到各道路的擁塞折算距離：l′ab＝γablab其中，a和b分別為道路兩段節點編號，lab和l′ab分別為道路長度和道路擁塞折算距離，γab表示道路ab路段道路擁塞系數。進一步的，所述步驟(2)包括如下步驟：(21)對綜合充電時間進行表征電動汽車的綜合充電時間是電動汽車某次充電行程的總時間，包括充電行駛時間、站內排隊時間和充電時間；計算公式如下：Ti＝tidrive+tiwait+ticharge其中，Ti為電動汽車i的綜合充電時間，tidrive為電動汽車i的充電行駛時間tiwait為電動汽車i的站內排隊時間，ticharge為電動汽車i的充電時間；(22)對等待時間越限百分比進行表征等待時間是用戶前往充電站的行駛時間和充電站排隊時間之和，等待時間越限百分比表征等待時間超過限定最大值的電動汽車數量占總的充電需求的百分比，該指標可以反映電動汽車充電設施對于充電需求的滿足比率，計算公式如下：其中，ρ表征等待時間越限百分比，n表征總的充電需求αi是一個二元矩陣，表達式如下：其中，Tiwait和Tlimit分別為電動汽車i的等待時間和電動汽車的等待時間限定值；(23)對建設和運營成本表征經濟性是電動汽車及其附屬設施規劃建設考慮的重要指標之一，主要包括建設成本和運營成本；其中，建設成本包含土地成本費用、設備采購費用和配網改造費用，運營成本包含電費、網損費用和設備折舊費用；綜合考慮，建設和運營成本可由下式表征：Ctoatl＝cpile+cland+cdistribution+celectricity+closs+cdepreciation式中，cpile表示充電設施采購費用，cland表示土地成本費用，cdistribution表示配網改造費用，celectricity表示電費，closs表示網損費用，cdepreciation表示設備折舊費用。(24)充電設施利用效率充電設施利用效率表征充電樁的使用時間與總運營時間的比值，計算公式如下：式中，η和m分別表征設施利用效率和充電樁數量，Tj和分別表征充電樁j的使用時間和總運營時間。進一步的，所述步驟(3)包含如下步驟：(31)時間維度聚類對于備選典型日，將其日內隨時間變化的需求數據記為序列：yi＝{yi(1),yi(2),yi(3),……,yi(p)}其中，yi(p)表示第i個備選典型日的第p個時刻的充電需求，將l個備選典型日的需求序列構成矩陣：對矩陣Y中的各列分別進行聚類，假設聚類中心均為r個，則聚類結果可記為：矩陣Ycluster中的第r行即為聚類算法得到的第r個典型日的各時刻充電總需求序列，Ycluster即為時間維度的聚類結果，yr′(p)表示第r個聚類典型日的第p個時刻的充電總需求；(32)空間維度聚類將空間維度上的備選典型日數據記為序列：zi＝{zi(1),zi(2),zi(3),……,zi(pnode)}其中，zi(pnode)表示第i個備選典型日的第pnode個節點的當日充電總需求，將l個備選典型日的充電需求序列構成矩陣：將矩陣Z中的各列分別進行聚類，聚類中心均為1個，則聚類結果可記為：Zcluster＝[z′(1),z′(2),z′(3),……,z′(pnode)]矩陣Zcluster為空間維度的聚類結果，z′(pnode)表示第pnode個節點充電總需求；則各節點充電需求占總需求的權重記為：(33)確定典型日在電動汽車滲透率較高，即電動汽車數量較多的情況下，將步驟(31)中得到的各個時刻的充電總需求，按照步驟(32)中各個節點所占權重進行分配，可以得到各典型日的充電需求的時空分布情況，即充電站規劃問題中的典型日數據；在電動汽車滲透率不高，即電動汽車數量不多的情況下，按比例分配會出現大量小于1的節點需求，很難處理，故找到一個規劃典型日使得下式最?。菏街?，βtime和βnode分別為時間維度和空間維度的誤差權重。進一步的，所述步驟(4)包括如下步驟：(41)建立最優化模型電動汽車充電設施規劃模型是一個多目標整數規劃問題，可由下式表征：其中，f1是所有用戶的綜合充電時間之和，Ti為電動汽車i的綜合充電時間，N為電動汽車數量，f1可表征用戶的整體滿意度，即綜合充電時間之和越小，用戶滿意度越大；f2是充電設施規劃運營費用，Ctoatl為建設費用和運營費用的總成本，f2表征規劃方案的經濟性，即總成本越小，經濟性越優；和分別為兩個目標的權重。該問本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種電動汽車充電設施規劃典型場景選取和優化方法，其特征在于，包括如下步驟：(1)建立基于改進弗洛伊德算法的電動汽車充電設施規劃模型；(2)建立充電設施規劃方案評價體系；(3)基于K?means聚類算法，分別從時間維度和空間維度對電動汽車充電需求進行聚合，篩選或構造典型日；(4)基于所述電動汽車充電設施規劃模型和典型日，求取相應充電設施規劃方案；(5)根據充電設施規劃方案評價體系，對典型日構造進行評價；若滿足規劃方案要求，則完成典型日選取；否則，增加聚類中心個數，返回步驟(3)。

【技術特征摘要】
1.一種電動汽車充電設施規劃典型場景選取和優化方法，其特征在于，包括如下步驟：(1)建立基于改進弗洛伊德算法的電動汽車充電設施規劃模型；(2)建立充電設施規劃方案評價體系；(3)基于K-means聚類算法，分別從時間維度和空間維度對電動汽車充電需求進行聚合，篩選或構造典型日；(4)基于所述電動汽車充電設施規劃模型和典型日，求取相應充電設施規劃方案；(5)根據充電設施規劃方案評價體系，對典型日構造進行評價；若滿足規劃方案要求，則完成典型日選?。环駝t，增加聚類中心個數，返回步驟(3)。2.根據權利要求1所述的一種電動汽車充電設施規劃典型場景選取和優化方法，其特征在于，所述步驟(1)中，電動汽車充電設施規劃模型考慮建設經濟性和用戶滿意度因素，該模型滿足以下假設：(a)以建設運營費用最低和用戶綜合充電時間最短為目標；(b)規劃結果需滿足所有用戶的充電需求，即所有電動汽車的綜合充電時間均不大于限定值；(c)電動汽車充電的充電站選擇以綜合充電時間最短為決策目標，基于改進的弗洛伊德算法選擇行進路線，同時考慮了道路擁塞對充電選擇的影響；對弗洛伊德算法的改進包括如下步驟：(11)道路擁塞系數如下：其中，ρ1為道路在通暢情況下的擁塞系數，ρ2為道路在擁塞情況下的擁塞系數，ρ3為道路在重度擁塞情況下的擁塞系數，v為道路交通流量，c為道路的實際通行能力，β為道路的可靠性系數，取值范圍為(0,1)；(12)計算道路折算距離基于道路擁塞系數，將擁塞度折算入道路長度得到各道路的擁塞折算距離：l′ab＝γablab其中，a和b分別為道路兩段節點編號，lab和l′ab分別為道路長度和道路擁塞折算距離，γab表示道路ab路段道路擁塞系數。3.根據權利要求2所述的一種電動汽車充電設施規劃典型場景選取和優化方法，其特征在于，所述步驟(2)包括如下步驟：(21)對綜合充電時間進行表征電動汽車的綜合充電時間是電動汽車某次充電行程的總時間，包括充電行駛時間、站內排隊時間和充電時間；計算公式如下：Ti＝tidrive+tiwait+ticharge其中，Ti為電動汽車i的綜合充電時間，tidrive為電動汽車i的充電行駛時間tiwait為電動汽車i的站內排隊時間，ticharge為電動汽車i的充電時間；(22)對等待時間越限百分比進行表征等待時間是用戶前往充電站的行駛時間和充電站排隊時間之和，等待時間越限百分比表征等待時間超過限定最大值的電動汽車數量占總的充電需求的百分比，該指標可以反映電動汽車充電設施對于充電需求的滿足比率，計算公式如下：其中，ρ表征等待時間越限百分比，n表征總的充電需求αi是一個二元矩陣，表達式如下：其中，Tiwait和Tlimit分別為電動汽車i的等待時間和電動汽車的等待時間限定值；(23)對建設和運營成本表征經濟性是電動汽車及其附屬設施規劃建設考慮的重要指標之一，主要包括建設成本和運營成本；其中，建設成本包含土地成本費用、設備采購費用和配網改造費用，運營成本包含電費、網損費用和設備折舊費用；綜合考慮，建設和運營成本可由下式表征：Ctoatl＝cpile+cland+cdistribution+celectricity+closs+cdepreciation式中，cpile表示充電設施采購費用，cland表示土地成本費用，cdistribution表示配網改造費用，celectricity表示電費，closs表示網損費用，cdepreciation表示設備折舊費用；(24)充電設施利用效率充電設施利用效率表征充電樁的使用時間與總運營時間的比值，計算公式如下：式中，η和m分別表征設施利用效率和充電樁數量，Tj和分別表征充電樁j的使用時間和總運營時間。4.根據權利要求3所述的一種電動汽車充電設施規劃典型場景選取和優化方法，其特征在于，所述步驟(3)包含如下步驟：(31)時間維度聚類對于備選典型日，將其日內隨時間變化的需求數據記為序列：yi＝{yi(1),yi(2),yi(3),……,yi(p)}其中，yi(p)表示第i個備選典型日的第p個時刻的充電需求，將l個備選典型日的需求序列構成矩陣：

【專利技術屬性】
技術研發人員：高賜威，梅杰，
申請(專利權)人：東南大學，
類型：發明
國別省市：江蘇,32