电动出租车快充站内充电设施配置及定容方法与流程

技术特征：

1.一种电动出租车快充站内充电设施的配置及定容方法，其特征在于，包括：

分析电动出租车的进站时间间隔和充电时长的分布规律，确定电动出租车快充站的站内排队模型类型；

基于所述站内排队模型类型测算单位时间的站内投资成本和用户时间成本；

基于所述站内排队模型类型、站内投资成本和用户时间成本，确定站内充电设施配置优化模型的目标函数和约束条件；

基于所述站内充电设施配置优化模型的目标函数和约束条件，建立站内充电设施配置优化模型，求解得到站内充电设施的最优配置数量；

根据所述站内充电设施的最优配置数量计算出所述电动出租车快充站的配电容量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的分析电动出租车的进站时间间隔和充电时长的分布规律，包括：

记录已投运一定时间的电动出租车快充站的运营时段、电动出租车的进站充电时间点、接受充电时间长度、充电前后电池的荷电状态；

根据电动出租车的进站时间点，计算各个运营时段电动出租车的到站时间间隔，对各个运营时段的到站时间间隔数据进行拟合，得到各个运营时段内电动出租车的到站时间间隔符合负指数分布；对电动出租车在站内各时段的充电时长数据进行拟合，得到充电时长符合正态分布。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的确定电动出租车快充站的站内排队模型类型，包括：

采用多服务台等待制M/G/s排队模型描述电动出租车快充站服务系统，对电动出租车快充站服务系统进行数学描述，设在M/G/s排队模型中，用户的输入过程服从参数为λ的Poisson分布，单位时间内到站充电的车辆的数量为λ，充电车辆的进站充电时间间隔为1/λ；充电车辆的充电时长服从正态分布，假设μ为单位时间内能完成充电的车辆数量，即1/μ为充电车辆的充电时长；电动出租车快充站系统达到稳定以后，电动出租车快充站系统达到进出平衡，用方程表示为：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\μ}}_1{p}_1={\mathrm{\λ}}_0{p}_0\\ {\mathrm{\λ}}_{n-1}{p}_{n-1}+{\mathrm{\μ}}_{n+1}{p}_{n+1}=({\mathrm{\λ}}_0+{\mathrm{\μ}}_n)p_0\end{array}\right.$

其中，p_n(n＝0,1,2,…)表示系统达到平稳状态后排队队长为n的概率分布；λ_n为状态为n的电动出租车快充站系统到下一辆充电车辆到达时刻止的到达率；μ_n为状态为n的电动出租车快充站系统到下一辆充电车辆离开时刻止的平均服务率，有：

λ_n＝λn＝0,1,2,...

${\mathrm{\μ}}_n=\left\{\begin{array}{cc}n\mathrm{\μ}& n=1,2,\mathrm{...},s\\ s\mathrm{\μ}& n=s,s+1,\mathrm{...}\end{array}\right.$

得到电动出租车快充站系统的状态概率为：

$\left\{\begin{array}{c}{p}_1=\frac{{\mathrm{\λ}}_0}{{\mathrm{\μ}}_1}{p}_0\\ p_{n+1}=\frac{{\mathrm{\λ}}_n}{{\mathrm{\μ}}_{n+1}}{p}_n=\frac{{\mathrm{\λ}}_n{\mathrm{\λ}}_{n-1}\mathrm{...}{\mathrm{\λ}}_0}{{\mathrm{\μ}}_{n+1}{\mathrm{\μ}}_n\mathrm{...}{\mathrm{\μ}}_1}{p}_0\end{array}\right..$

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的基于所述站内排队模型类型测算单位时间的站内投资成本和用户时间成本，包括：

(1)计算所述M/G/s排队模型的各项运行指标，用ρ表示电动出租车快充站系统中正在接受充电服务的充电车辆的平均数量，即快充站的服务率为对于有s个充电桩的电动出租车快充站系统，用ρ_s表示充电桩的装置利用率：

${\mathrm{\ρ}}_s=\frac{\mathrm{\ρ}}{s}=\frac{\mathrm{\λ}}{s\mathrm{\μ}}$

在电动出租车等待制排队模型中，要求电动出租车的平均到达率小于电动出租车快充站的平均服务率，才能使电动出租车快充站系统达到统计平衡，即ρ_s＜1；

p₀为所有充电桩都处于空闲的概率，p₀与站内充电设施的同时工作系数K负相关，在p₀<0.05下，K取值为1；计算电动出租车快充站系统的装置空闲率：

$p_0=\frac{1}{\underset{n=0}{\overset{s-1}{\&Sigma;}}\frac{{\mathrm{\&rho;}}^n}{n!}+\frac{{\mathrm{\&rho;}}^s}{s!(1-{\mathrm{\&rho;}}_s)}}$

计算电动出租车快充站的平均排队长度L_q：

$L_q=\underset{n=s+1}{\overset{\mathrm{\&infin;}}{\&Sigma;}}(n-s)p_n=\frac{p_0{\mathrm{\&rho;}}^s{\mathrm{\&rho;}}_s}{s!{(1-{\mathrm{\&rho;}}_s)}^2}$

计算电动出租车快充站的平均等候队长L_s：

$L_s=L_q+\mathrm{\&rho;}=\frac{p_0{\mathrm{\&rho;}}^s{\mathrm{\&rho;}}_s}{s!{(1-{\mathrm{\&rho;}}_s)}^2}+\frac{\mathrm{\&lambda;}}{\mathrm{\&mu;}}$

计算电动出租车快充站的平均排队时间W_q：

$W_q=\frac{L_q}{\mathrm{\&lambda;}}$

计算电动出租车快充站的平均等候时间W_s：

$W_s=\frac{L_s}{\mathrm{\&lambda;}}$

(2)计算电动出租车快充站k内运营商投资成本F_sk；

$F_{sk}=\frac{C_{td}+C_{yu}+C_{zm}}{r\&times;365\&times;24}+\frac{C_{gm}+C_{wa}+C_{cw}+C_{pd}}{r\&times;365\&times;24}\&times;s_k$

$C_{zm}=\frac{S_e\&times;a}{\mathrm{\&beta;}}$

式中，C_td为电动出租车快充站内非充电车位土地的成本；C_yu为电动出租车快充站内运营成本；C_zm为电动出租车快充站内照明办公用电的配电成本；r为电动出租车快充站的运营年限；S_e为电动出租车快充站内照明办公用电总容量；a为单位配电容量的配电成本；β为电动出租车快充站内变压器最佳负载率；s_k为快充站k内充电设施数目；C_gm为单个充电设施的购买成本；C_wa为单个充电设施的维护安装成本；C_cw为单个充电设施配套充电车位的土地成本；C_pd为单个充电设施的配电成本；P为单个充电设施功率；η为充电设施的工作效率；为充电设施的功率因数；

(3)计算快充站k内用户逗留时间成本F_wk：

$F_{wk}=C_w\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}\&lsqb;(W_{qki}+\mathrm{\&tau;})\&times;H_{ki}\&rsqb;}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{T}_{ki}}$

式中，C_w为电动出租车司机的平均出行时间成本；H_ki为快充站k内运营时段i(i＝1,2,…,n)到站充电的电动出租车车次；W_qki为各个运营时段的平均排队时长；T_ki为快充站k内运营时段i的时间长度；τ为电动出租车的平均充电时长(h)。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的基于所述站内排队模型类型、站内投资成本和用户时间成本，确定站内充电设施配置优化模型的目标函数和约束条件，包括：

以电动出租车快充站内投资成本以及用户时间成本之和最小为目标函数，将各项成本都归算成每小时的成本，得到充电设施配置优化模型目标函数：

min F_k＝F_sk+F_wk

式中，F_k为快充站k内总成本；

确定约束条件，对于电动出租车快充站k，在固定的运营时段T_ki内，到站充电的H_ki辆车的总充电需求占这段时间内站内s_k个充电设施的输入电能的比例为该时段电动出租车快充站内的负荷利用率：

$p_{ut}\left(ki\right)\frac{H_{ki}\&times;S_E\&times;{\mathrm{SOC}}_{ch}}{P\&times;s_k\&times;T_{ki}}=\frac{\frac{H_{ki}}{T_{ki}}}{s_k\&times;\frac{P}{S_E\&times;{\mathrm{SOC}}_{ch}}}=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}_{ki}}{s_k\mathrm{\&mu;}}={\mathrm{\&rho;}}_s\left(ki\right)$

式中，p_ut(ki)表示快充站k内运营时段i的充电设施的负荷利用率，ρ_s(ki)表示快充站k内运营时段i的充电设施的装置利用率；对站内的装置利用率做出限制以保证电动出租车快充站的配电经济性：

p_ki≥p_t

式中，p_ki为快充站k内第i个时段的装置利用率；p_t为装置利用率的最低限定值；

从用户心理角度，考虑用户能够忍受的排队时间：

W_qki≤W_t

式中，W_qki为快充站k内第i个时段的排队时间；W_t为用户能够容忍的最大排队时间；

考虑快充站k的配电容量限制：

S_Nk≤S_tk

式中，S_Nk为快充站k的配电容量；S_tk为快充站k的配电容量上限值；

考虑快充站的占地面积约束，将占地面积约束条件转化为站内充电车位的约束条件也即充电设施的数目约束：

s_k≤s_tk

式中，s_k为快充站k的充电设施数目；s_tk为快充站k的充电设施数目上限值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的基于所述站内充电设施配置优化模型的目标函数和约束条件，建立站内充电设施配置优化模型，求解得到站内充电设施的最优配置数量，包括：

在电动出租车快充站的配电容量和占地面积均受限制的情况下，加入对各个快充站配电容量和设施数目的约束条件,建立电动出租车快充站的站内充电设施配置优化模型：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{minF}}_k=\min (F_{sk}+F_{wk})\\ \begin{array}{cc}s.t& W_{qki}\&le;W_t,p_{ki}\&GreaterEqual;p_t,S_{Nk}\&le;S_{tk},s_k\&le;s_{tk}\end{array}\end{array}\right.$

结合边际成本算法和相应约束条件对所述站内充电设施配置优化模型进行求解，得到快充站的最优充电机配置数量s*：

$\left\{\begin{array}{c}{F}_k\left(s^{*}\right)\&le;F_k(s^{*}-1)\\ F_k\left(s^{*}\right)\&le;F_k(s^{*}+1)\end{array}\right.$

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述的根据所述站内充电设施的最优配置数量计算出所述电动出租车快充站的配电容量，包括：

电动出租车快充站的配电容量S_Nk的计算公式如下：

K_k为快充站k站内充电设施的同时工作系数，在p_ki<0.05的情况下，K_k取值为1。