[發明專利]一種基于出行概率矩陣的電動汽車快充站選址定容方法

在審

• 申請號: 201811628272.0
• 申請日: 2018-12-28
• 公開（公告）號: CN109711630A
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發明（設計）人: 姜欣;馮永濤;金陽
• 申請（專利權）人: 鄭州大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230
• 代理人: 李春芳

本發明公開了一種基于出行概率矩陣的電動汽車快充站選址定容方法，涉及電動汽車公共充電設施規劃技術領域，本發明包括獲取規劃區域內的路網參數；根據不同類型電動汽車道路交通流量反推獲取OD出行矩陣進而得到OD出行概率矩陣；利用蒙特卡洛方法、OD出行概率矩陣及改進速度?流量模型模擬電動汽車一天中的行駛軌跡，得到一天中的快充需求時空分布矩陣；根據充電站選址定容優化模型對快充需求時空分布矩陣進行分析優化，得到充電站位置和充電機配置數，本發明利用電動汽車快充需求時空分布矩陣，采用Voronoi圖劃分充電站服務范圍，通過改進粒子群算法確定充電站最優位置，利用排隊論優化各充電站容量，使電動汽車快速充電站規劃結果更為準確和科學。

技術領域

本發明涉及電動汽車公共充電設施規劃技術領域，更具體的是涉及一種基于出行概率矩陣的電動汽車快充站選址定容方法。

背景技術

能源危機和全球氣候變暖問題日益受到世界各國的重視，電動汽車產業迎來了巨大的發展機遇，預計2020年我國電動汽車保有量將達到500萬輛，隨著電動汽車滲透率不斷增加，未來城市充電設施必將規模化建設。

電動汽車充電站規劃是否合理，會直接影響人們的充電滿意度，進而影響未來電動汽車產業的發展，由于EV使用特點，用戶對于短時間獲得電能補充需求很大，有必要對電動汽車快速充電設施進行專項的規劃。

在快速充電站規劃方面國內外眾多學者已經做了很深的研究，但是在對目標區域進行充電站選址定容時，大多將充電需求置于某些特定位置上，主觀性太強，忽略了充電需求時空分布的復雜性。

發明內容

本發明的目的在于：為了解決現有的電動汽車充電站的選址主觀性太強，沒有考慮充電需求時空分布的復雜性，導致充電站分布不合理的問題，本發明提供一種基于出行概率矩陣的電動汽車快充站選址定容方法，通過模擬電動汽車運行規律，得到電動汽車快充需求時空分布矩陣，采用Voronoi圖劃分充電站服務范圍，通過改進粒子群算法確定充電站最優位置，利用排隊論優化各充電站容量，使電動汽車快速充電站規劃結果更為準確和科學。

本發明為了實現上述目的具體采用以下技術方案：

一種基于出行概率矩陣的電動汽車快充站選址定容方法，包括如下步驟：

S1：獲取規劃區域內的路網參數，所述路網參數包括路網拓撲結構、道路長度、道路等級、道路容量、一天中不同時段道路飽和度及不同類型電動汽車道路交通流量；

S2：根據不同類型電動汽車道路交通流量反推獲取與S1中不同時段對應的OD出行矩陣，由OD出行矩陣計算得到OD出行概率矩陣；

S3：利用蒙特卡洛方法、OD出行概率矩陣及改進速度-流量模型模擬不同類型電動汽車一天中的行駛軌跡，得到一天中的快充需求時空分布矩陣；

S4：根據充電站選址定容優化模型，利用粒子群算法和Voronoi圖對快充需求時空分布矩陣進行分析優化，得到最終的充電站位置和對應每一充電站的充電機配置數。

進一步的，所述S1中不同時段分別為：早高峰(07:00-09:00)、上午(09:00-12:00)、午間(12:00-14:00)、晚高峰(17:00-19:00)、晚間(19:00-23:00)和其余時間；不同類型電動汽車包括出租車、私家車和城市功能用車。

進一步的，所述S2具體包括如下步驟：

S2.1：利用OD矩陣反推模型獲取OD出行矩陣，所述OD矩陣反推模型為：

其中，P_{a_ij}為從路網節點i出發，前往路網節點j的車輛，經過路段a的概率；Q_a為路段a的實際車流量，pcu/h；n為路段數量；m為道路節點集合；T_ij為待求OD出行矩陣中的元素；