[發(fā)明專(zhuān)利]一種電動(dòng)汽車(chē)充電樁的選址方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910167083.6
• 申請(qǐng)日: 2019-03-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109840640B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-01-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙昢;馬若云;何曉旖;吳燁
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/04
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所 11569
• 代理人: 程華

1.一種電動(dòng)汽車(chē)充電樁的選址方法，其特征在于，所述選址方法包括：

獲取目標(biāo)地區(qū)的地圖、人口密度分布數(shù)據(jù)、信息點(diǎn)數(shù)據(jù)和多個(gè)潛在充電事件數(shù)據(jù)，所述潛在充電事件數(shù)據(jù)包括停車(chē)時(shí)長(zhǎng)大于停車(chē)閾值的停車(chē)事件的停車(chē)位置和停車(chē)起止時(shí)刻；

對(duì)所述地圖進(jìn)行網(wǎng)格化處理，獲得網(wǎng)格地圖；

根據(jù)所述信息點(diǎn)數(shù)據(jù)確定所述網(wǎng)格地圖中各網(wǎng)格的地域類(lèi)型；

將所述人口密度分布數(shù)據(jù)、各個(gè)所述潛在充電事件數(shù)據(jù)、各網(wǎng)格的地域類(lèi)型和所述網(wǎng)格地圖關(guān)聯(lián)，獲得所述目標(biāo)地區(qū)的空間網(wǎng)格地圖；

根據(jù)地域類(lèi)型對(duì)各個(gè)潛在充電事件數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，獲得每一所述地域類(lèi)型對(duì)應(yīng)的各個(gè)潛在充電事件數(shù)據(jù)；

根據(jù)每一地域類(lèi)型對(duì)應(yīng)的各個(gè)潛在充電事件數(shù)據(jù)，采用核密度估計(jì)方法確定所述空間網(wǎng)格地圖中與所述地域類(lèi)型對(duì)應(yīng)的每一網(wǎng)格中，起始時(shí)刻在[t,t+1)時(shí)間段內(nèi)的隨機(jī)充電事件的充電時(shí)長(zhǎng)，其中，t表示時(shí)間；

根據(jù)隨機(jī)充電事件的充電時(shí)長(zhǎng)、停車(chē)位置和停車(chē)起始時(shí)刻確定每個(gè)網(wǎng)格的單格充電滿(mǎn)足率最高時(shí)的單格充電樁數(shù)量；單格充電滿(mǎn)足率R_i為：R_i＝rate×v+(100％-rate)×R，其中rate表示權(quán)重系數(shù)，v表示充電使用率，其中，R表示隨機(jī)充電事件滿(mǎn)足度，m表示隨機(jī)充電事件總數(shù)，m′表示隨機(jī)充電事件不滿(mǎn)足總數(shù)；

判斷各個(gè)網(wǎng)格的單格充電樁數(shù)量之和是否小于或者等于充電樁預(yù)設(shè)總和；

若是，根據(jù)各個(gè)所述單格充電樁數(shù)量確定電動(dòng)汽車(chē)充電樁的分布；

若否，將樁數(shù)梯度最小的網(wǎng)格的單格充電樁數(shù)量減1，返回“判斷各個(gè)網(wǎng)格的單格充電樁數(shù)量之和是否小于或者等于充電樁預(yù)設(shè)總和”。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的選址方法，其特征在于，所述根據(jù)每一地域類(lèi)型對(duì)應(yīng)的各個(gè)潛在充電事件數(shù)據(jù)，采用核密度估計(jì)方法確定所述空間網(wǎng)格地圖中與所述地域類(lèi)型對(duì)應(yīng)的每一網(wǎng)格中，起始時(shí)刻在[t,t+1)時(shí)間段內(nèi)的隨機(jī)充電事件的充電時(shí)長(zhǎng)，具體包括：

根據(jù)公式：確定起始時(shí)刻在[t,t+1)時(shí)間段內(nèi)的隨機(jī)充電事件停車(chē)時(shí)長(zhǎng)為x的概率密度函數(shù)，其中，t＝0,1,2,…23，t≤xt+1，表示概率密度函數(shù)，h表示窗寬，K(x′)表示核函數(shù)，x′表示核函數(shù)自變量，X_i表示第i個(gè)樣本，樣本為所述網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的地域類(lèi)型中停車(chē)起始時(shí)刻在[t,t+1)時(shí)間段內(nèi)的各潛在充電事件數(shù)據(jù)中的停車(chē)時(shí)長(zhǎng)，n表示樣本數(shù)量；

根據(jù)所述概率密度函數(shù)確定隨機(jī)充電事件起始時(shí)刻x對(duì)應(yīng)的時(shí)間段的停車(chē)時(shí)長(zhǎng)的累積分布函數(shù)；

采用隨機(jī)函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)；

根據(jù)所述隨機(jī)數(shù)和所述累積分布函數(shù)確定隨機(jī)充電事件的起始時(shí)刻在[t,t+1)時(shí)間段內(nèi)的充電時(shí)長(zhǎng)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的選址方法，其特征在于，所述根據(jù)充電時(shí)長(zhǎng)確定每個(gè)網(wǎng)格的單格充電滿(mǎn)足率最高時(shí)的單格充電樁數(shù)量，具體包括：

獲取所述目標(biāo)地區(qū)的人口密度Pop、電動(dòng)汽車(chē)擁有率ε_EV和電動(dòng)汽車(chē)日均充電次數(shù)T_charge；

根據(jù)公式：N＝Pop×ε_EV×T_charge，確定所述目標(biāo)地區(qū)的日隨機(jī)充電事件總數(shù)N；

根據(jù)公式：N_i＝N×ω_i，確定第i個(gè)網(wǎng)格的日隨機(jī)充電事件總數(shù)N_i，其中，ω_i表示第i個(gè)網(wǎng)格內(nèi)的人口數(shù)量占總?cè)丝诘陌俜直龋?/p>

根據(jù)第i個(gè)網(wǎng)格的日隨機(jī)充電事件總數(shù)N_i和起始時(shí)刻在[t,t+1)時(shí)間段內(nèi)的隨機(jī)充電事件的頻率比確定第i個(gè)網(wǎng)格內(nèi)隨機(jī)充電事件起始時(shí)刻在[t,t+1)時(shí)間段內(nèi)的隨機(jī)充電事件總數(shù)；

根據(jù)各個(gè)所述充電時(shí)長(zhǎng)確定第i個(gè)網(wǎng)格內(nèi)各充電樁的一日工作時(shí)間；

根據(jù)所述一日工作時(shí)間確定充電樁使用率；

獲取各個(gè)時(shí)間段的隨機(jī)充電事件不滿(mǎn)足數(shù)量；

將各個(gè)時(shí)間段的隨機(jī)充電事件不滿(mǎn)足數(shù)量求和，獲得隨機(jī)充電事件不滿(mǎn)足總數(shù)；

根據(jù)所述隨機(jī)充電事件不滿(mǎn)足總數(shù)和各個(gè)時(shí)間段的隨機(jī)充電事件總數(shù)確定隨機(jī)充電事件滿(mǎn)足度；

根據(jù)所述充電樁使用率和所述隨機(jī)充電事件滿(mǎn)足度確定第i個(gè)網(wǎng)格的單格充電滿(mǎn)足率；

根據(jù)所述單格充電滿(mǎn)足率確定單格充電滿(mǎn)足率最高時(shí)的單格充電樁數(shù)量。