[發明專利]一種計及電動出租車時空隨機特性的充電負荷的計算方法

有效

• 申請號: 201611046903.9
• 申請日: 2016-11-23
• 公開（公告）號: CN106599390B
• 公開（公告）日: 2019-11-22
• 發明（設計）人: 呂浩華;廖斌杰;楊俊;文福拴;毛建偉;俞哲人;李波;李梁;袁軍;劉洵源
• 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: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 33200 杭州求是專利事務所有限公司
• 代理人: 邱啟旺<國際申請>=<國際公布>=<進入

1.一種計及電動出租車時空隨機特性的充電負荷的計算方法,其特征在于，具體包括如下步驟：

(1)通過對城市交通路網進行網格劃分,確定該城市內國家電網公司所運營的座充/換電站在網格中的位置；

(2)根據步驟(1)劃分的網格化的交通路網,基于蒙特卡洛模擬分別構建電動出租車的行駛模型、電動出租車的行駛目的地與路徑選擇模型、電動出租車的充/換電行為模型以及充/換電站充電負荷計算模型；該步驟具體為：

(2.1)根據步驟(1)劃分的網格化的交通路網,建立電動出租車的行駛模型，具體如下：

(2.1.1)電動汽車的行駛速度

考慮到城市道路主要為南北向和東西向縱橫分布,因此，假設EV行駛過程中發生位置變化時,只可由當前節點行駛至其相鄰節點；EV的行駛速度v_u(t)通過式(2)-(3)計算得到:

式中:和分別表示t時刻第u輛EV載客和空載時的行駛速度；表示載客時EV的最大行駛速度；表示空載時EV的最大行駛速度,與司機巡游覓客的心理有關；表示t時刻中心節點g_i處的交通擁堵指數，其數值可通過城市交通擁堵指數實時監控平臺統計獲得；表示對應交通擁堵指數下的車輛行駛速度,可通過查表獲得；

(2.1.2)電動汽車的時空分布

EV在交通小區中的行駛必須跨越網格才會引起地理坐標的變化,即滿足式(5)的條件,當EV在Δt時段內在東西南北任一方向行駛的距離在r/2和3r/2之間時,其橫坐標或縱坐標變化一個單位；

L_EV,u(t)＝(x_u(t),y_u(t)) (4)

式中:每個交通小區網格的邊長及相鄰中心節點間的距離均為r；L_EV,u(t)表示t時刻第u輛EV的地理坐標；x_u(t)和y_u(t)分別表示橫、軸坐標值；Δt表示時間間隔；

根據EV地理坐標能統計出各交通小區的車流量,即各時刻中心節點處的EV數量；EV數量的交通小區空間分布矩陣N(t)用數學公式表示為:

式中:N(t)為n_x,y(t)的矩陣形式；n_x,y(t)表示t時刻在中心節點(x,y)處EV的數量；X和Y分別表示交通小區的最大橫、縱坐標值；N_EV表示EV的總數量；式(7)表示當EV當前地理坐標與交通小區中心節點地理坐標一致時,取值為1,否則取值為0；

(2.1.3)單次行程行駛距離

EV單次行程行駛距離的分布函數f(d)服從瑞利分布,表示出行概率隨行駛距離先增大后減小,符合出租車一般滿足中短途出行的特性,表示為：

式中:d表示EV單次行程行駛距離；σ_d表示通過實際調研數據擬合得到的瑞利分布參數；

(2.2)根據步驟(1)劃分的網格化的交通路網,建立電動出租車的行駛目的地與路徑選擇模型，具體如下：

(2.2.1)目的地選擇

每輛EV存在三種狀態，即處于行程路徑、充電路徑或巡游路徑，行程路徑表示EV前往載客點(pick-up points,PUPs)和乘客目的地(drop-off points,DOPs)；充電路徑表示EV前往充/換電站；巡游路徑表示EV處于空載覓客狀態；通過出租車行為的調查數據可知,乘客出行特性滿足：

式中:g_i表示交通小區中心節點的地理坐標；和分別表示t時刻乘客在g_i點上車和下車的概率；T表示仿真周期；式(1)表示一天中在城市區域內上下車乘客數量守恒,即不考慮打車進行城際交通的情況；

EV的初始地理坐標在Ω_N個中心節點中隨機選擇；在行程路徑、充電路徑或巡游路徑三種狀態中不斷轉換；當EV載客時,目的地即乘客目的地；當EV空載時,若有充/換電需求,則選擇充/換電站為目的地；若無充/換電需求,司機根據當前所在節點及相鄰4個節點的乘客出行產生概率選擇概率最大的節點為目的地；若以當前節點為目的地,則下一時刻處于停駛狀態；目的地確定后,EV根據當時的路況信息,在空間距離最短的所有路徑中選擇時間距離最短的一條路徑；空間最短路徑由Dijkstra算法求出,時間最短路徑為根據交通擁堵指數計算得到行程耗時最小的路徑；

(2.2.2)最優路徑選擇

當EV處于空載狀態且有充/換電需求,正以充/換電站為目的地行駛過程中有乘客發送打車訂單,不考慮載客狀態下進站充/換電的情況,此時EV需判斷剩余電池電量是否能在接送完乘客后,供EV抵達充/換電站進行電能補給；若有低電量停駛風險,則拒絕接單,并仍以充/換電站為目的地前進；若無停駛風險,則搭載乘客,并變更目的地為乘客目的地,在完成乘客行程后,再以充/換電站為目的地前進；

EV的最長行駛里程d_max,u可表示為：

d_max,u＝(Soc_full-Soc_e)Q_battery,u/w_u (9)

式中:Q_battery,u表示第u輛EV的電池容量；w_u表示第u輛EV的平均百公里耗電量；Soc_full表示滿充Soc值，一般為100％；Soc_e表示產生停駛風險的Soc值；

(2.3)根據步驟(1)劃分的網格化的交通路網,建立電動出租車的充/換電行為模型，具體如下：

(2.3.1)充/換電模式選擇

為了對比不同運營模式對EV行為和充電負荷的影響,在一個仿真周期T內,所有EV只能選擇充電或換電其中一種電能補給方式；

(2.3.2)充/換電需求判斷

根據出租車運行實際調研結果,其換班和用餐時間時段分別服從正態分布：

t_u,start～N(μ_t,σ_t²) (10)

充電模式下,定義EV在時間窗內產生充電需求的Soc閾值為Soc_w；另定義Soc_a，滿足Soc_a<Soc_w,無論在充電或換電模式下,當EV的Soc在任何時間小于Soc_a,都會產生充電或換電需求；

(2.3.3)剩余電池電量計算

在充電模式下,EV電池剩余電量與日行駛距離及時間的關系為：

式中:Q_0,u和Q_r,u(t)分別表示EV初始電池電量和t時刻剩余電池電量；t_u,start和t_uend分別表示EV在充電站內的起始充電時刻和結束充電時刻；P_f,u表示第u輛EV的快速充電功率，d_u(t)表示至t時刻第u輛EV的日累積行駛距離；式(11)描述了EV在行駛過程中和充電過程中兩種場景下的電池剩余電量；

(2.4)根據步驟(1)劃分的網格化的交通路網,建立充/換電站充電負荷計算模型，具體如下：

(2.4.1)充電站充電負荷計算

EV在充電站內的充電時長取時間窗時長和電池慢充所需時長中的較小值，可表示為：

t_u,end＝t_u,start+t_u,ct (13)

式中:t_u,ct表示充電時長；t_u,w表示時間窗時長；η_c表示充電效率；

EV充電過程中Soc需滿足上下限約束:

Soc_exp,u≤Soc_u(t)≤Soc_full (14)

式中:Soc_u(t)表示t時刻第u輛EV的Soc；Soc_exp表示EV離開充電站時的期望Soc；

充電站的充電負荷為該站內正在充電的電動汽車充電負荷之和,可由式(15)-(16)計算求得:

式中:P^FCS(t)表示N_FCS個快速充電站的充電負荷；表示t時刻第k個充電站的充電負荷；N_EV,k表示t時刻在第k個充電站處于充電狀態的EV數量；n_x,y(t)表示在快速充電站所在交通小區內的EV數量；s_u(t)為充/換電狀態指標變量,s_u(t)的值為0表示EV不需要充/換電,值為1表示EV需要充/換電；表示t時刻在快速充電站所在交通小區內有充電需求的EV數量；

(2.4.2)換電站充電負荷計算

換電站的充電負荷為該站內正在充電的電池的充電負荷之和,可由式(17)-(18)計算得到:

式中:P^BSS(t)表示N_BSS個換電站的充電負荷；表示t時刻第k個換電站的充電負荷；P_s表示換電站內充電機的額定充電功率；和分別表示t和t-1時刻需要充電的電池數量；表示t時刻充滿電的電池數量；n_B表示一輛換電式EV車載電池數量；

(3)將步驟(2)建立的模型在步驟(1)劃分的城市交通路網中進行基于蒙特卡洛抽樣的EV時空行為模擬，獲得一天中各充/換電站的EV充電負荷。

2.根據權利要求1所述的計及電動出租車時空隨機特性的充電負荷的計算方法，其特征在于，所述步驟(1)具體為：

使用網格劃分方法來確定城市區域內各交通小區的位置,為了便于計算,可將城市區域劃分成若干大小相等的網格，交通路網模型以R＝(Ω_N,Ω_R,A,C)表征,其中,Ω_N表示交通小區中心節點集合；Ω_R表示等效道路路段集合,用以兩個中心節點為端點的有向線段表示；A表示道路屬性,包括道路等級、雙行道或單行道屬性；C表示道路交通擁堵指數；

網格劃分好后，從而確定該城市內國家電網公司所運營的座充/換電站在網格中的位置。