[發(fā)明專利]考慮用戶選擇行為的換電站魯棒選址定容方法和系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010600476.4
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111651899A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張玉利;郭悅;張寧威
• 申請（專利權(quán)）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F17/18;G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q50/06;G06F111/04
• 代理公司: 北京匯信合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11335
• 代理人: 王維新

本發(fā)明公開了一種考慮用戶選擇行為的換電站魯棒選址定容方法和系統(tǒng)，其中方法包括：基于多項Logit模型建立用戶選擇行為模型，構(gòu)建選址模型，等價轉(zhuǎn)化形成SOCP約束；采用分布魯棒優(yōu)化方法處理不確定參數(shù)，表達滿足預設(shè)服務(wù)水平的最少電池數(shù)，等價轉(zhuǎn)化形成SOCP約束；表達滿足預設(shè)服務(wù)水平的最少換電機器人數(shù)，等價轉(zhuǎn)化形成SOCP約束；結(jié)合SOCP約束和收益最大化的目標函數(shù)，以MISOCP模型為基礎(chǔ)構(gòu)建換電站分布魯棒選址定容模型；調(diào)用求解器進行求解，得到換電站的選址定容結(jié)果。通過本發(fā)明的技術(shù)方案，綜合考慮用戶選擇行為和不確定性，同時實現(xiàn)利潤最大化，提高了選址建站及定容的科學性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及運營管理及運籌學技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種考慮用戶選擇行為的換電站魯棒選址定容方法和一種考慮用戶選擇行為的換電站魯棒選址定容系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著全球能源危機與氣候變化的加劇，世界各國都在尋求解決方案。在運輸領(lǐng)域，電動汽車的推廣受到了大力支持。當前，電動汽車能源補充有兩種模式：充電模式和換電模式。但是充電模式有以下不足之處：充電時間長、投資成本高和車輛行駛里程有限。為了解決電動汽車充電模式的不足，電動汽車行業(yè)開始探索換電模式。雖然換電模式在2013年由于Better Place公司的破產(chǎn)而宣布失敗。但是近年來，多家企業(yè)開始重新探索換電模式。例如，北汽新能源推出“擎天柱計劃”，旨在將新能源汽車、動力電池、換電站、光伏發(fā)電進行深度融合，計劃到2022年在全國超過100個城市，建成3000座光儲換電站，投放換電車輛50萬臺。2019年起，北汽和奧動在集團層面確立了“縱向深化融合，橫向快速開拓”的戰(zhàn)略合作方向，共同推進換電模式的全面推廣和應用。未來5年，奧動計劃進入全國50個城市，建成5000座換電站，支撐200萬輛新能源汽車換電運營，為城市提供更高效的能源補給服務(wù)。

電動汽車換電站的選址定容對于換電服務(wù)運營至關(guān)重要。關(guān)于選址問題，最早出現(xiàn)的是確定性的選址模型。確定性選址模型可以分為三類：基于節(jié)點的選址模型、基于弧的選址模型和基于路徑的選址模型。目前，大多數(shù)選址模型都是基于路徑的模型。Hodgson最早開始研究基于路徑的選址模型，他提出了截流選址(Flow Capturing Location,FCL)模型，在給定建站個數(shù)的約束下，該模型的目標是最大化給定起始終點(Origin-Destination,OD)對間服務(wù)的總需求。該模型假設(shè)一條路徑上只要有一個站，這條路徑上的需求即可被服務(wù)，但是該模型沒有考慮到車輛的有限續(xù)航里程。在Hodgson提出FCL模型之后，很多學者提出了改進的模型：考慮車輛續(xù)航里程的流量續(xù)航選址(Flow RefuelingLocation,FRL)模型，考慮車站容量約束的有約束的流量續(xù)航選址(Capacitated FlowCapturing Location,CFRL)模型等。但上述模型都需要預生成大量的可行選址點組合，因此有學者對其進行改進提出新的模型：新的基于節(jié)點和基于弧的FRL模型，擴展網(wǎng)絡(luò)模型。但這些模型都沒有考慮到需求的不確定性、用戶選擇行為以及服務(wù)水平要求。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述問題，本發(fā)明提供了一種考慮用戶選擇行為的換電站魯棒選址定容方法和系統(tǒng)，通過建立用戶選擇行為模型、選址模型，以及構(gòu)建在滿足預設(shè)服務(wù)水平條件下的站點所需最少電池數(shù)和最少換電機器人數(shù)，在收益最大化的目標函數(shù)下，構(gòu)建換電站分布魯棒選址定容模型，并等價轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)二階錐規(guī)劃(Mixed Integer Second Order ConeProgramming,MISOCP)模型，從而求解得到電動汽車換電站的選址定容結(jié)果。通過本發(fā)明提供的方法，綜合考慮不確定性和用戶選擇行為，同時能夠使得運營商選址建站及設(shè)置電池和換電機器人的利潤最大化，提高選址建站及定容的科學性。