[發明專利]一種基于Agent仿真的電動汽車充電樁布局優化方法

在審

• 申請號: 202110725797.1
• 申請日: 2021-06-29
• 公開（公告）號: CN113313327A
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發明（設計）人: 梅振宇;闕祖琛;唐崴;趙錦煥
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 杭州奧創知識產權代理有限公司 33272
• 代理人: 王佳健

1.一種基于Agent仿真的電動汽車充電樁布局優化方法，其特征在于該方法包括如下步驟：

c11初始化仿真路網

包括初始化路段集合S、各類節點之間的連接屬性、距離、道路等級、自由流速度通行能力C_s；

初始化交叉口節點C；加載各路段初始流量q_s(0)，利用BPR函數計算初始路網各路段的行程速度v_s(0)、行程時間t_s(0)；

c12初始化出行OD

起始節點集合O和終止節點集合D，根據Dijkstra算法進行初步路徑規劃；

c13初始化充電站和停車場

包括各停車場的位置Pi，容量C_p，快速充電樁數量N_fast(P_i)，慢速充電樁數量N_slow(P_i)，普通停車位數量N_com(P_i)、距離目的地之間的距離L_p→c；

c14車輛生成及初始化

根據出行化OD，隨機生成車輛Agent進入路網，ID_c為該車輛編號、O_c為車輛起點、D_c為車輛終點，為車輛的生成時刻，由起點與路網交叉口的鄰接關系確定車輛即將經過的交叉口B_c；

在生成的車輛中，隨機抽取一定比例的車輛作為充電車輛，充電汽車標簽為1；非充電車輛標簽為0，同時賦予充電車輛一個初始電量SOC(i)；

c15充電屬性初始化

初始化電動汽車比例、以及所有汽車的停車時長分布，初始化電動汽車的充電下限閾值SOC_min，該值的含義是電動汽車的電量若低于此值則需立即尋找充電站充電，初始化充電上限閾值SOC_max，該值的含義是電動汽車電量若高于此值則不需要充電；

c16初始化仿真環境

包括仿真時長、仿真間隔、當前迭代次數、最大迭代次數；

c2充電需求預測

c21車輛位置記錄

對于路網上的每輛車，在每一步仿真中對車輛的位置以及剩余電量進行判斷；

c22車輛充電決策

c221停車場前的充電決策

車位于停車場前，對其電量SOC_i進行判斷，若電量低于充電下限閾值SOC_min，則車輛選擇快速充電，該停車場快速充電樁需求量增加1；

若電量SOC_i大于充電下限閾值SOC_min但小于充電上限閾值SOC_max，則對該停車輛的停車時間和預計快充至充滿時間進行比較，在快速充電充滿即走的規則假設條件下：

若停車時間大于預計快充至充滿時間，車主為避免再次挪動車位，因此選擇慢速充電，該停車場慢速充電樁需求量增加1，

若停車時間小于快充至充滿時間，則假定用戶選擇快速充電，此時該停車場快速充電樁需求量增加1；

若電量SOC_i大于充電上限閾值SOC_max，則車輛選擇不充電，此時普通停車位數量增加1；

c222道路路段上和交叉口處的充電決策

當車輛位于道路路段上或者交叉口處，對電動汽車電量進行判斷，若電量大于充電下限閾值SOC_min，則車輛按既定路線行駛至初始目的地；

若電量小于充電下限閾值SOC_min，則用戶基于負效用函數選擇停車場進行充電；

c23充電樁需求量更新

對于快速充電車輛，當電量充滿即駛離，此時更新停車場快速充電樁需求數量；

對于慢速充電車輛，依據初始的停車時長，在停車時長結束的時刻駛離，此時更新停車場慢速充電樁需求量；

c24充電需求預測仿真結束

當達到最大迭代次數，仿真完成，對快速充電和慢速充電需求量進行統計；

c3、電動汽車充電設施布局優化

c31充電樁初始配建比例劃分

根據充電需求預測得到各停車場充電站快速充電樁和慢速充電樁的最大需求，結合停車場容量限制，劃分各停車場充電樁位初始比例；

c32電動汽車充電決策

若起始剩余電量SOC小于充電下限閾值SOC_min，則假定電動汽車選擇快速充電；電動汽車前往目標停車場，到達停車場前進行樁位判斷；若有快速充電樁位，則車輛選擇快速充電；若目標停車場無快速充電樁可用，則該車將有兩種選擇：第一，在目標停車場排隊，此時計算快充排隊車輛數以及預計排隊時間；第二，選擇附近有剩余充電樁位的停車場進行充電；分別計算兩種選擇成本進行，選擇成本最低的方案；

若起始剩余電量SOC大于充電上限閾值SOC_max，則此時電動汽車無需充電，主要是做出停車判斷；電動汽車前往目標停車場，到達停車場前進行樁位判斷；若有停車位，則在目標停車場進行停車；若無停車位，則該車將有兩種選擇：第一，在目標停車場排隊，此時計算排隊停車車輛數量以及預計排隊時間；第二，選擇附近有剩余停車位的停車場進行停車；分別計算兩種選擇成本進行，選擇成本最低的方案；

若起始剩余電量介于充電下限閾值SOC_min和充電上限閾值SOC_max之間，則電動汽車則用停車時長分布及充電站充電樁剩余數量來進行綜合判斷：

首先判斷充電站是否有慢速充電樁位，若有則選擇慢速充電；若無慢速充電樁位，則判斷是否有普通停車位，若有普通停車位，則選擇普通停車位，若無普通停車位，再判斷是否有快速充電樁位，若有快速充電樁位，再根據停車時長進行判斷，若停車時長小于快速充電充滿時間，則選擇快速充電，若停車時長大于快速充電至充滿時間；此時有三種選擇：第一種，對慢速充電樁的排隊時間進行估計，第二種，對普通停車位的排隊時間進行估計，第三種，選擇附近有剩余停車位的停車場進行充電或者停車；選擇成本最低的方案；

c33燃油汽車停車決策

燃油汽車的停車決策主要依據是停車場的容量設置，燃油汽車到達停車場前，首先判斷是否停車位，若有停車位，則在目標停車場停車，若無停車位，此時有兩種選擇若無停車位，則該車將有兩種選擇：第一，在目標停車場排隊，此時計算排隊停車車輛數量以及預計排隊時間；第二，選擇附近有剩余停車位的停車場進行停車；分別計算兩種選擇成本進行，選擇成本最低的方案；

c4、基于優化算法的參數優化

在無充電樁位時，車輛在目標停車場進行排隊和轉移至新的充電站兩種方案中進行選擇，排隊時間以符號w1表示，轉移至新的停車場用符號w2；

c41快速充電優化目標函數

c411排隊時間計算

對于快充，假設所有車輛在充滿后即走，且每輛電動汽車充電至充滿的時間是可預計的；

假設對于第i輛電動汽車在某停車場排隊充電，前方共有N輛汽車在排隊；計算在充電的電動汽車充電至充滿的時間，即

其中，X_Fti為電動汽車預計快充至充滿時間，FTi為該輛汽車從零電量快充至充滿理論時長，SOCi為第n輛排隊車輛到達是正在充電的第i輛車的實時電量；

對在充電動汽車充電時間按小到大進行排序，假設排在第N位的是第C輛車，則第N輛排隊電動汽車的預計排隊時間為

w1_Fast＝X_FT_c

c412尋找新充電站時間成本

對于第二種選擇，電動汽車車主的成本主要由兩部分組成，第一部分是由目標停車場至新停車場的轉移時間，即

其中，為電動汽車由i充電站轉移至j充電站的時間，L_ij為i充電站轉移至j充電站的最小阻抗路徑，V₀為該城市小汽車平均速度；

第二部分是新停車場至目的地的步行時間，即

其中，為電動汽車由j充電站步行至目的地的時間，L_Dj為j充電站至目的地的最短路徑，V_walk為司機平均步行速度；

得時間成本之和，即

其中，w2_Fast為電動汽車N從目標充電站i轉移至充電站j又步行回D目的地的總時間成本，α為步行阻抗系數，考慮到機動車出行者步行意愿低，在步行時間前乘以一個步行阻抗系數以增加步行出行時間成本；

c413目標函數

電動汽車通過對比排隊時間成本和轉移至新充電站時間成本，選擇成本最小的方案，即

c42慢速充電優化目標函數

c421排隊時間計算

對于慢速充電來說，車輛在充滿電后可依舊停放在充電樁上，車輛駛離的決定因素是初始的停車時長分布；

假設對于第i輛電動汽車在某停車場排隊充電，前方共有N輛汽車在排隊，計算所有在慢速充電電動汽車停車時間，即

queue_ST_c＝Slow_PT_c+arrive_ST_c-m

其中，queue_ST_c為在慢速充電的電動汽車c離開充電站的時間，Slow_PT_c為電動汽車c的初始停車時長，arrive_ST_c為電動汽車c充電起始時刻，m為當前時刻；

按離開時間從先到后進行排序，即

Slow_T＝sort(queue_ST_c)

則電動汽車i的排隊時間為排在第N位在充電的充電汽車離開時間，即

w1_Slow＝Slow_T_n

c422尋找新充電站時間成本

同快速充電汽車轉移至新停車場，電動汽車車主的成本主要由兩部分組成，第一部分是由目標停車場至新停車場的轉移時間，第二部分是新停車場至目的地的步行時間；總時間成本即

c423目標函數

電動汽車通過對比排隊時間成本和轉移至新充電站時間成本，選擇成本最小的方案，即

c43燃油汽車停車優化目標函數

c431排隊時間計算

對于燃油汽車，車輛駛離的決定因素是初始的停車時長分布；假設燃油汽車首先按初始OD行駛到目標停車場，然后根據是否有停車位進行停車決策；

假設對于第i輛燃油汽車在某停車場排隊停車，前方共有N輛汽車在排隊，計算所有在停汽車停車時間，即

queue_NT_c＝norm_PT_c+arrive_NT_c-m

其中，queue_NT_c為已停燃油汽車c停車完成后離開時間，norm_PT_c為燃油汽車c的初始停車時長，arrive_NT_c為燃油汽車c停車起始時刻，m為當前時刻；

按離開時間從先到后進行排序，即

Norm_T＝sort(queue_NT_c)

則電動汽車i的排隊時間為排在第N位在充電的充電汽車離開時間，即

W_Norm＝Norm_T_n

c432尋找新充電站時間成本

同電動汽車轉移至新停車場，電動汽車車主的成本主要由兩部分組成，第一部分是由目標停車場至新停車場的轉移時間，第二部分是新停車場至目的地的步行時間；

c433目標函數

燃油汽車通過對比排隊時間成本和轉移至新充電站時間成本，選擇成本最小的方案，即

c44優化總目標函數

通過輸入實時OD，仿真一天電動汽車充電與燃油汽車的停車選擇，假定所有車輛按初始結果停放或者在目標停車場充電則時間成本記為零，若目標停車場無停車位或者充電樁，再計算排隊時間成本和轉移至新的停車場的時間成本，最終求得所有車輛的時間成本之和，仿真一次的目標函數，即

其中，n為區域全天累積服務快速充電車輛數，m為區域全天累積服務慢速充電車輛數，Q為區域全天累積服務停車車輛總數；

c45通過優化算法進行參數優化

劃分各充電站充電樁位配建比例上限，更改各充電站充電樁的數量，重復仿真，選擇遺傳算法進行求解，當所有情況仿真后，目標函數最小值的充電樁配置方案即為所求；

為獲取優化效果，可通過優化前后全部車輛的出行時間成本之和對比進行評價。