[發明專利]一種基于層次分析法的電動汽車能量補給成本分析方法

有效

• 申請號: 201410735987.1
• 申請日: 2014-12-06
• 公開（公告）號: CN104462812B
• 公開（公告）日: 2017-12-26
• 發明（設計）人: 陳楓;李廣地;汪宏華;鄧焰;陳瑛;葉樂燕;李波;李梁;袁軍
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力公司電動汽車服務分公司;浙江大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司33200
• 代理人: 韓介梅

技術領域

本發明涉及一種電動汽車能量補給成本分析方法，尤其涉及一種基于層次分析法的電動汽車能量補給成本分析方法，屬于電動汽車動力電池能量補給領域。

背景技術

動力電池是電動汽車的主要能量載體和動力來源，是電動汽車的重要組成部分之一。動力電池的使用、動力電池的能量補給技術以及電動汽車充換電站技術成為推廣電動汽車產業化發展的關鍵技術。

國內外，目前電動汽車能量補給模式主要有三種：

1、常規充電模式。該種模式直接采用普通用電充電，是目前比較普遍的一種充電方式。常規充電的充電電流相對較低，充電時間較長。

常規充電模式充電時間雖然長，但是由于充電所用的功率和電流都比較小，充電器安裝成本比較低；可以充分利用晚間電力低谷的時間段進行充電，降低充電成本；常規充電模式由于采用小電流充電，可以減小動力電池的充電成本和提高動力電池的使用壽命。

但是，由于常規充電模式需要較長的充電時間，通常要求電動汽車的續航里程要盡可能大，需滿足車輛一天的運營需要；而且充電的隨意性大，如果沒有相應的管理措施，將會對電網產生嚴重的污染。

2、快速充電模式?？焖俪潆娔Ｊ绞窃诙虝r間內，以大電流為電動汽車動力電池快速充電的一種充電模式?？焖俪潆娔Ｊ降某潆婋娏鬏^大，充電時間短。

快速充電模式一般應用在沒有條件實現慢充、中長途旅行和應急充電?？焖俪潆娔Ｊ叫枰加猛恋?，建設大量的充電站，且充電站的布局要合理?？焖俪潆娔Ｊ降某潆娦瘦^低，且相應的工作和安裝成本較高。由于采用的是大電流充電，對充電技術方法以及充電的安全性提出了更高的要求。而且由于采用大電流充電，會縮短動力電池的使用壽命。

3、電池更換模式。電池更換模式是目前較為理想的充電方式，通過直接更換電池達到為電動汽車能量補給的目的。由于電動汽車的電池組的重量較大，更換電池的專業化要求較強，需要配備專業人員借助機械操作來快速完成電池的更換、充電和維護。換電站的電池，可以通過白天充分使用，利用晚間的時間集中充電，這樣可以達到平衡峰谷的效應。利用相對低廉的電價對電池慢速充電，對電池的損耗小同時可以減少對電網的沖擊。

采用換電池模式，要求車用動力電池必須要標準化，這樣只要是標準的動力電池就可以立即更換。車用動力電池不屬于車主，無需購買，可以采用租賃的方式使用。

采用換電池模式的電動汽車用戶可租用充滿電的動力電池，更換已經耗盡電能的動力電池，有利于提高車輛的使用效率，提高了用戶使用的方便性和快捷性，有專業的維護人員進行維護，可以及時發現電池中的問題，對電池的維護工作具有積極的意義。但是，由于現階段動力電池產業還處于發展初期，電池還存在電池能量密度低，續航里程短，壽命周期短等問題；在換電模式下，電池的日常維護工作由誰承擔，當出現安全問題時責任該如何界定等都是有待解決的問題。

由于三種動力電池的能量補給模式各自具有自己的優缺點，在推動電動汽車產業發展過程中，三種動力電池的能量補給模式必將共存。這就需要在不同的情況下，分析三種動力電池的能量補給模式的成本，對電動汽車充換電站的建設提供決策性分析。

層次分析法(The Analytic Hierarchy Process,簡稱AHP)由美國運籌學家，匹茲堡大學薩迪教授于70年代提出，AHP方法是一種定量與定性相結合的方法，將人的主觀判斷用數量形式表達和處理的方法。AHP方法通常把復雜問題分解成各個組成因素，又將這些因素按支配關系分組形成遞階層次結構。通過兩兩比較的方式確定層次中諸因素的相對重要性，然后綜合決策者的判斷，確定決策方案中相對重要性的總的排序。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于層次分析法的電動汽車能量補給的成本分析方法，以通過分析在不同的情況下三種電動汽車能量補給模式的成本，為電動汽車充換電站的建設提供決策性分析。

本發明的技術方案：一種電動汽車動力電池能量補給模式的成本分析方法，該方法包括如下步驟：

步驟1，構建層次結構模型：以電動汽車能量補給成本為目標層，以評價指標為準則層，以準則層中評價指標的子指標為子準則層，以可供選擇的電池能量補給模式為方案層；

步驟2，構造比較判斷矩陣：

依據1～9標度方法量化評價同一層次元素u₁,u₂,u₃,…,u_n各具體準則對上一層次中相應準則的重要性，構造兩兩比較判斷矩陣，