[發明專利]一種考慮用戶有限理性的電動汽車充電需求分析方法

有效

• 申請號: 201911193203.6
• 申請日: 2019-11-28
• 公開（公告）號: CN110991856B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 楊軍;吳賦章;林洋佳;龍雪梅
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 劉琰

本發明公開了一種考慮用戶有限理性的電動汽車充電需求分析方法，該方法包括以下步驟：S1、通過對活動屬性分析，判斷當前條件下該活動發生的概率，建立出行者的活動?出行鏈間的轉移關系；S2、建立出行者的活動?出行鏈上的出行選擇概率模型；S3、得到出行者在活動?出行鏈上的轉移規律和電動汽車在活動?出行鏈上的充電規律；S4、分析得到出行者每日出行次數，結合出行者每日出行次數和每條活動?出行鏈上電動汽車充電規律，獲得電動汽車的日充電需求。本發明的方法相比于統計分析法不僅能夠得到更具有普遍適用性的結論，同時能夠揭示影響電動汽車充電需求變化的內在原因；相比于基于完全理性假設的電動汽車行為和充電需求分析方法更具有合理性。

技術領域

本發明涉及電動汽車運行調度和電力系統負荷分析領域，尤其涉及一種考慮用戶有限理性的電動汽車充電需求分析方法。

背景技術

電動汽車作為一種綠色出行工具，替代燃料汽車成為未來主要交通工具已經成為了時代發展的趨勢。然而，大規模電動汽車的出行及充放電勢必給城市交通和電網的協調發展帶來巨大挑戰。不僅會造成交通堵塞，還可能帶來電能質量、電網穩定性惡化等影響。因此，準確把握電動汽車時空行為和充電需求變化是滿足城市居民的出行需求和保證電網安全經濟運行的基礎。

國內外針對電動汽車時空行為和充電需求建模已經做了初步研究，主要集中在集計統計學分析方法、仿真分析方法和完全理性假設分析。在集計統計學分析方法上，根據統計調查數據或跟蹤測量數據對電動汽車出行和充電行為的特征量進行了擬合分析；在仿真分析上，采用基于Agent-元胞自動機或模糊推演的方法對電動汽車充電需求的時空分布進行動態演化分析；在完全理性假設分析上，基于效用最大化原則提出電動汽車充電消費決策模型。這些研究工作均沒有考慮實際情況中電動汽車用戶的充電、出行等行為的不完全理性，將影響對電動汽車充電負荷的精確建模。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于針對現有技術中的缺陷，提供一種考慮用戶有限理性的電動汽車充電需求分析方法，相比于統計分析法不僅能夠得到更具有普遍適用性的結論，同時能夠揭示影響電動汽車充電需求變化的內在原因；相比于基于完全理性假設的電動汽車行為和充電需求分析方法更具有合理性。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

本發明提供一種考慮用戶有限理性的電動汽車充電需求分析方法，該方法包括以下步驟：

S1、利用時間地理學中的活動-分析法將出行者的日活動-出行行為分為活動-出行鏈間的轉移關系和在活動-出行鏈上的轉移規律，通過對活動屬性分析，并根據活動屬性判斷當前條件下該活動發生的概率，建立出行者的活動-出行鏈間的轉移關系；

S2、基于累積前景理論對有限理性出行者的感知效用進行建模，同時考慮出行方式、出行路徑以及出發時刻的參考點設置，得到出行者的活動-出行鏈上的出行選擇概率模型；

S3、考慮交通網絡的動態特性，結合有限理性出行者的出行選擇概率模型和動態交通均衡模型建立動態交通網絡的均衡過程，得到出行者在活動-出行鏈上的轉移規律和電動汽車在活動-出行鏈上的充電規律；

S4、通過分析出行者日活動-出行鏈間的轉移關系得到的出行者每日出行次數，結合出行者每日出行次數和每條活動-出行鏈上電動汽車充電規律，獲得電動汽車的日充電需求。

進一步地，本發明的步驟S2中的有限理性出行者表示實際出行者，實際出行者因認知能力有限不能掌握交通網的所有信息以及因計算能力有限不能完全找到最優決策表現出有限理性。

進一步地，本發明的步驟S1中通過對活動屬性分析，并根據活動屬性判斷當前條件下該活動發生的概率，建立出行者的活動-出行鏈間的轉移關系的具體步驟包括：

S11、基于活動分析法將出行者日活動和出行采用活動-出行鏈連接起來，系統反映出行的活動和出行安排之間的內部聯系，描述所有出行之間相互依賴關系以及活動出行的時空約束；