[發明專利]一種充電設施選址方法及系統

在審

• 申請號: 202010880410.5
• 申請日: 2020-08-27
• 公開（公告）號: CN112036943A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 王曉慧;戴江鵬;鄭曉崑;王華;馬慧遠
• 申請（專利權）人: 全球能源互聯網研究院有限公司;國家電網有限公司;國網四川電動汽車服務有限公司;國網北京市電力公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 劉靜

本發明公開了一種充電設施選址方法及系統，方法包括：根據專家意見確定充電設施選址的預設一級因素及預設二級因素；根據先驗知識確定預設一級因素與預設二級因素之間的因果關系；根據預設一級因素與預設二級因素之間的因果關系，構建貝葉斯網絡模型，計算貝葉斯網絡模型中各節點的聯合概率分布，作為節點位置建站合理性的概率；采用靈敏度分析和傳播分析驗證所構建的貝葉斯網絡模型，生成影響充電設施選址的一級因素，判斷預設一級因素與影響充電設施選址的一級因素是否一致；如果一致，選擇貝葉斯網絡模型中各節點最大的聯合概率為首選建站位置，基于葉斯網絡模型綜合實際選址過程中不確定性因素，對充電設施選址具有實用性和指導性。

技術領域

本發明涉及電動汽車管理技術領域，具體涉及一種充電設施選址方法及系統。

背景技術

電動汽車充電站作為電動汽車的能源提供者，是電動汽車產業發展的基礎，高效、經濟、便利的電動汽車充電設施可以提高客戶的購買意愿，促進行業發展，因此，電動汽車充電站選址是電動汽車管理領域中最關鍵的管理決策問題之一，電動汽車充電站的選址不僅關系到充電站本身運營的生命周期，而且對服務質量和運行效率有著重要的影響。

當前，通常采用多目標優化方法，以成本最低或充電站盈利最高為優化目標，基于交通路網流量、停車位置等采用聚類方法確定主要充電需求點，利用神經網絡、最短路徑等算法預測充電需求，使得充電需求點到擬建站位置的距離最小，采用層次分析法、粒子群、決策矩陣等方法求解決策結果，這些方法都是以定量為主，建立在仿真或模糊計算的基礎之上，未考慮充電設施實際選址過程中存在的不確定性因素，對充電設施的選址缺乏實用性和指導性的問題。

發明內容

因此，本發明提供的一種充電設施選址方法及系統，克服了現有技術在實際選址過程中的不確定性因素，對充電設施選址缺乏實用性和指導性的缺陷。

為達到上述目的，本發明提供如下技術方案：

第一方面，本發明實施例提供一種充電設施選址方法，包括：

根據專家意見確定充電設施選址的預設一級因素及預設二級因素；

根據先驗知識確定預設一級因素與預設二級因素之間的因果關系；

根據預設一級因素與預設二級因素之間的因果關系，構建貝葉斯網絡模型，計算貝葉斯網絡模型中各節點的聯合概率分布，作為節點位置建站合理性的概率；

采用靈敏度分析和傳播分析驗證所構建的貝葉斯網絡模型，生成影響充電設施選址的一級因素，判斷預設一級因素與影響充電設施選址的一級因素是否一致；

如果一致，選擇貝葉斯網絡模型中各節點最大的聯合概率為首選建站位置。

在一實施例中，貝葉斯網絡模型每個節點表征每個預設一級因素或者預設二級因素，或者預設二級因素再下屬的參與計算的相關因素，以及各因素的權重配比，預設二級因素為影響預設一級因素的子因素，如果預設一級因素與影響充電設施選址的一級因素不一致，則對預設一級因素與預設二級因素之間的權重配比進行微調。

在一實施例中，預設一級因素包括：經濟因素、社會因素、技術因素、環境保護因素至少之一。

在一實施例中，所述根據先驗知識確定一級因素與預設二級因素之間的因果關系的步驟，包括：

根據專家意見確定充電設施選址的預設一級因素及預設二級因素；

將預設二級因素按其數據類型劃分為布爾型、定值型、離散型、連續型變量，確定各個預設二級因素的影響數值；

根據先驗知識對各個預設二級因素的影響數值和預設閾值進行比較，確定預設一級因素與預設二級因素之間的因果關系。

在一實施例中，預設二級因素占預設一級因素的權重分配和預設一級因素的權重分配由專家打分確定。