基于等效感知跨期的电动运营车充电方案的决策方法

本发明属于电动运营车充电决策的，具体涉及一种基于等效感知跨期的电动运营车充电方案的决策方法。

背景技术：

1、近年来，电动汽车(electric vehicle,ev)成为了各界关注的焦点，因其“以电代油”、环保清洁、低排放和高效率等特性而备受推崇。由于充电时间通常与居民日常用电高峰期重叠，这将导致电力系统负载峰值的增加，进一步增加峰谷负荷差。此外，负荷峰期也是电价高峰期，这会导致用户充电费用过高，增加了电动汽车的使用成本，不利于新能源汽车的推广。因此研究电动车充电行为对缓解电动汽车无序充电现状，提高电网运行安全和降低用户充电成本具有重要意义。

2、在对电动汽车充电行为建模方面，现有研究多通过随机生成和仿真的方式模拟电动汽车的充电行为，陈浩然等人探究了基于蒙特卡罗方法模拟电动汽车出行数据来研究如何优化电动汽车充电行为从而平滑电网负荷。王海玲等人利用蒙特卡罗法模拟电动汽车出行特征，提出一种考虑气温影响的电动汽车负荷计算方法，使充电需求预测更加精确。严弈遥等人引入了状态转移矩阵，预测了电动汽车的时空分布特性，但所有充电行拟合模型均为正态分布，与实际的随机情形存在偏差。尽管上述研究都对电动汽车充电行为进行了建模，但由于缺乏电动汽车实际运营数据，因此无法全面了解电动汽车用户充电行为机理。

3、为了权衡每个时间点的决策对后续时间点结果的影响，需要对分布在多时间点上的决策问题建模，ericson k m m等人将时间因素引入常规价值函数模型，通过设置不同的权重系数，建立了均衡考虑时间和收益的intertemporal choice heuristics model(itchmodel)模型；文献[7]指出，相较效用贴现模型，itch模型能够更好地解释跨期决策中时间-收益的权衡问题。上述研究均对两个或多个选项中的收益大小以及获益时间的远近进行充分的考虑，以挑选出一个能够使自身获益更大的选项。但现有文献鲜有将跨期决策应用于电动运营车充电方案选择的研究。根据韦伯-费希纳定律，人类对外界刺激的感官强度可以被等级化，所以部分文献会对车主的心理效应进行量化，但仅作为优化调度模型的约束条件，而忽略了车主心理效应的变化对于充电行为和收益的影响。

技术实现思路

1、本发明的目的在于针对现有技术的不足之处，提供一种一种基于等效感知跨期的电动运营车充电方案的决策方法，该方法考虑到车主心理效应的变化对充电行为的影响，筛选出最适合车主且收益最高的充电方案。

2、为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

3、一种基于等效感知跨期的电动运营车充电方案的决策方法，包括如下步骤：

4、步骤1、对电动运营车的日运营数据进行特征分析，提取运营事件特征和运营收益特征，并在此基础上构建面向任意时段的电动运营车运营场景收益框架；

5、步骤2、综合充电的多因素计算动态心理安全电量，根据动态心理安全电量和峰平电价划分的多个充电决策区间构建动态充电方案集，并在运营场景收益框架下计算出不同方案的收益；

6、步骤3、通过韦伯-费希纳定律建立心理量表，结合跨期决策理论，建立综合方案收益及时间成本的电动运营车等效感知跨期决策充电模型；

7、步骤4、根据充电需求，从动态充电方案集中筛选出多个备选方案，根据每个备选方案的时间和收益通过心理量表计算得到韦伯费希纳算子，将韦伯费希纳算子代入到电动运营车等效感知跨期决策充电模型中进行计算，从而从多个备选方案中选择出最佳充电方案。

8、进一步地，提取运营事件特征为：

9、对电动运营车运营状态进行分析，得到空载、载客两个基本状态，将其定义独立事件mi,j∈m，其中i∈{0,1}，0表示空载，1表示载客，j∈{10,20,30...,k×10}，j表示该事件持续时长(分钟)，k×10是事件最大持续时长，m是事件集合；

10、对电动运营车运营情况进行分析得到电动运营车的运营场景s，s是独立事件mi,j的可重复排列组合得到的一个运营场景，s中所有独立事件的持续时长j的和σj等于运营场景时长。

11、进一步地，提取运营收益特征为：

12、电动运营车在充电决策时，面临在当前时刻t1与未来某时刻t2的选择：

13、(1)在t1充电，获得t2时刻等效充电时长tc的运营收益；

14、(2)在t2充电，获取t1时刻等效充电时长tc的运营收益；

15、据上得到充电时长tc即为运营时长。

16、进一步地，根据运营事件特征和运营收益特征构建的面向任意时段的电动运营车运营场景收益框架为：

17、假设某时刻运营时长tc包含n个运营场景{s1,…,sn}，每一场景sl包含zl个独立事件，其中，l＝1,2…n，对应的总期望收益j为：

18、j＝p(qn×kiτ)

19、其中p为运营场景概率向量，qn×k为n个运营场景k个载客事件组成的事件频次矩阵，i为某时间段内的k个载客事件平均客单收益向量。

20、进一步地，场景概率向量p的计算方法为：

21、对于场景sl中第h个事件ml_hi,j发生的时刻th，h＝1,…,zl，从日运营数据中统计出2k个事件在th时刻各自发生的频次；定义fh_sum为th时刻所有事件发生的总频次，fh为事件ml_hi,j在th发生的频次，fh_larger为th时刻持续时间大于当前场景剩余时间的事件的频次之和，则事件ml_hi,j发生的概率：

22、

23、场景sl发生的总概率为：

24、

25、遍历所有场景，得到各个场景的发生概率，得到概率向量p：

26、p＝(p1 … pn)，其中，pn为场景sn发生的概率。

27、进一步地，步骤2中具体实现方法包括：

28、综合考虑到达时间、剩余电量和警戒电量，确定心理安全电量bsaf，当剩余电量bn低于bsaf时，根据峰电价和平电价的时段将全天分成多个充电决策区间，结合到达充电站时刻选择合适的充电决策区间，在充电决策区间中给出多个充电方案，从而构建动态充电方案集。

29、进一步地，通过韦伯-费希纳定律建立心理量表的方法为：

30、首先，根据韦伯-费希纳定律构建车主身体的反应等级α与客观刺激量的关系：

31、

32、式中，是心理量表阈值，c是比例常数，是能够感受到的最小物理强度；

33、根据上述公式得到：

34、其次，根据运营数据确定车主的反应等级α，并从运营数据的客单收益中筛选出收益最低的客单imin和收益最高的客单imax，并令α＝0时的为收益最低的客单imin，收益最高的客单imax为最高反应等级α_max对应的，进而求出比例常数c；

35、最后，在获得比例常数c后，根据上述公式计算获得各等级α下的，即得到各等级α对应收益区间的运营车主心理量表。

36、进一步地，根据跨期决策理论确定充电方案的方法为：

37、对动态充电方案集中的备选充电方案u和充电方案v，运营车车主面临在tu和tv两时刻进行充电的选择：在tu时刻充电，获得收益xu；在tv时刻充电，获得收益xv，其中，tv>tu，xv>xu；

38、在面临多个备选充电方案时，构建车主充电选择的跨期概率p(ll)：

39、

40、

41、

42、其中，p(ll)为选择收益较大、充电时刻较晚的选项的概率，l(·)＝1/(1+e-·)是平均值为0、方差为1的逻辑分布的累积分布函数，β1，βxa,βxb,βta,βtr分别为各项的权重系数；

43、当p(ll)的值大于设定值时，选择充电方案v；当p(ll)的小于设定值时，选择充电方案u。

44、进一步地，电动运营车等效感知跨期决策充电模型的构建方法为：

45、根据心理量表中的阈值得到韦伯费希纳算子，公式为：

46、其中，x为充电时长tc内的收益；

47、将韦伯费希纳算子代入上述构建的车主充电选择的跨期概率p(ll)中，得到：

48、

49、

50、

51、当p(ll)的值大于设定值时，选择充电方案v；当p(ll)的小于设定值时，选择充电方案u。

52、进一步地，设定值为0.5。

53、与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明考虑了车主心理效应的变化对于充电行为和收益的影响，补全跨期决策在电动运营车充电决策领域的应用研究，考虑运营车充电方案之间的时间成本对决策的影响，量化充电决策的等效收益，削弱即时效应心理，让车主在决策中获得更多的实际收益，且现有技术会忽略不同车主对于收益的感知程度不同这一现象，本发明引入心理量表和韦伯-费希纳算子量化感知价值，划分不同车主对运营收益的感知程度，表现出不同群体间感知价值的异质性。