一种计及电动汽车充电需求分布特性的充电站选址定容方法

本发明属于电动汽车充电站规划，具体涉及一种计及电动汽车充电需求分布特性的充电站选址定容方法。

背景技术：

1、受电动汽车电池发展速度的制约，电动汽车的续航里程与用户的续航焦虑一直都是阻碍电动汽车进一步大众化的关键；在电池容量没有重大突破之前，积极推广充电基础设施建设是解决电动汽车用户续航里程焦虑的有效途径；但是由于电动车的品牌、年限、快充协议和电瓶容量等规格差异较大，在实际充电站运行过程中，经常面临有桩无车、有车无桩的供需失配问题，严重制约电动汽车产业的发展；因此，需要设计一种计及电动汽车充电需求分布特性的充电站选址定容方法来解决上述问题。

2、鉴于此，本发明提出一种计及电动汽车充电需求分布特性的充电站选址定容方法，考虑充电需求分布对于充电站规划影响的同时，兼顾运营商-用户-电网三分利益，使充电站规划更为合理科学，对促进电动汽车进一步发展、实现“双碳”目标具有积极意义。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供了一种计及电动汽车充电需求分布特性的充电站选址定容方法，该方法解决了现有技术的电动汽车充电容易产生供需失配问题，导致无法最大化利用充电资源的问题，具有可考虑充电需求分布对于充电站规划影响的同时，兼顾运营商-用户-电网三方利益，使充电站规划更为合理科学的特点。

2、为了实现上述的技术特征，本发明采用的技术方案为：

3、一种计及电动汽车充电需求分布特性的充电站选址定容方法，包括以下步骤：

4、s1，结合城区各地块功能和流量，划分规划区划分为：居民区h、商业区s、工作区w和公共服务区ps；获取各类电动汽车出行数据，生成不同时段转移概率矩阵；

5、s2，确定车辆相关特性，包括充电特性和行驶特性，充电特性和行驶特性包括单位里程能耗模型、充电判断指标和路径选择；

6、s3，结合floyd算法和速度-流量模型，利用拉丁超立方抽样法模拟电动汽车一天行驶轨迹，完成规划区域的充电需求时空分布预测；

7、s4，兼顾运营商-用户-电网三方利益，以综合社会成本最低为目标函数，建立充电站选址定容模型；

8、s5，根据充电需求时空分布预测结果，通过voronoi图与改进粒子群算法相结合求解模型，输出充电站最优站址和数量，划分充电站服务范围，完成充电站规划。

9、优选地，步骤s1中，生成不同时段转移概率矩阵pt包括：

10、

11、式中，h-h表示从居民区到居民区，h-s表示从居民区到商业区，h-w表示从居民区到工作区，h-ps表示从居民区到公共服务区，s-w表示从商业区到工作区，s-ps表示从商业区到公共服务区，w-ps表示从工作区到公共服务区；t＝1，2，3……24，表征时段。

12、优选地，步骤s2的单位里程能耗模型用于表征单位能耗与行驶速度之间的关系：

13、

14、式中，和表示电动汽车在一级、二级和三级道路上行驶的单位能耗；表示t时段路段vij上电动汽车的行驶速度。

15、优选地，充电判断指标为：

16、ct≤0.2cr；

17、式中，cr为电动汽车电池容量，即电动汽车剩余电量低于设定阈值时产生充电需求。

18、优选地，路径选择包括：基于floyd算法计算起点oi到终点dj间用时最短路径集rod＝{l1,l2,……ls}。

19、优选地，步骤s3包括：

20、s301，导入城区路网结构、各时段交通流量、车辆类型及数量数据；

21、s302，利用拉丁超立方抽样法模拟生成每辆车对应的初始soc、初始位置oi和起始时刻ts；

22、s303，车辆根据对应时段转移概率矩阵生成目的地dj，采用floyd算法规划行驶路径，并基于速度-流量模型计算每段路程行驶时间；

23、s304，在模拟电动汽车行驶过程中，结合单位里程能耗模型实时更新电动汽车电量，判断是否达到充电设定阈值，一旦达到阈值则就近充电；

24、s305，记录不同时段各个节点的电动汽车充电需求数量，完成充电需求时空分布预测。

25、优选地，步骤s4中以综合社会成本最低为目标函数，建立充电站选址模型，具体目标函数为：min f＝c1+c2+c3+c4；

26、式中，c1表示充电站建设投资的固定成本和充电桩购买成本，c2表示充电站运行维护时的人工成本和并网成本，c3表示用户前往充电站、完成充电整个过程中，产生的损耗成本，c4表示配电网网损成本；

27、充电站年建设投资成本c1为：

28、

29、chi＝micp；

30、式中，n为充电站数量；r0为贴现率；z为折旧年限；cg为充电站建设投资固定成本；chi为充电站i的充电桩购买成本；mi为充电站i的充电桩数量；cp为单个充电桩价格；

31、充电站年运行维护成本c2为：

32、

33、式中，β为人工费比例系数；η为并网支出比例系数；td为充电桩等效日运行时间；pc为充电桩功率；

34、用户前往充电站年耗成本c3为：

35、

36、式中，d为城市出行单位时间成本；e为充电电价；nci为充电站i服务的电动汽车数量；lij为产生充电需求后前往充电站的最短距离；v为前往充电站的平均速度；ε为单位里程能耗；

37、配电网网损成本c4为：

38、

39、式中，ce为电能电价；ω为配电网网络线路集合；iij表示线路流经电流；rij表示线路电阻。

40、优选地，步骤s4确定的充电站定容模型具体为：

41、

42、式中，round()为四舍五入取整函数；μi为充电站i服务范围内ev用户同一时刻到站概率；ns为ev用户到站后所能接受的单台充电桩前方最大排队车辆数。

43、优选地，步骤s5包括：

44、s501，读取道路各节点充电需求时空分布情况；

45、s502，随机生成60个粒子组成种群，每个粒子编译n个坐标对应充电站初始位置，并满足充电站数量约束、充电站距离约束和充电桩数量约束；

46、s503，利用voronoi图划分每个充电站的服务范围，获得每小时前往充电站的车辆数；利用步骤s4确定的充电站定容模型配置站内充电桩数量，并满足充电桩数量约束；

47、s504，根据充电站选址模型目标函数计算充电站年建设投资成本、充电站年运行维护成本、用户前往充电站年耗成本和配电网网损成本，然后根据充电站选址模型计算综合社会成本f作为粒子的适应度值，并在种群中对比获得个体极值和全局极值；

48、s505，利用个体极值和全局极值指导更新粒子的速度和位置，返回步骤s503循环计算，直到达到最大迭代次数200次。

49、优选地，充电站数量约束、充电站距离约束和充电桩数量约束包括：

50、充电站数量约束：

51、nmin≤n≤nmax；

52、式中：nmin和nmax分别为充电站最小规划数和最大规划数。

53、充电站距离约束：

54、rs≤dij≤2rs；

55、式中：rs为充电站服务半径；dij为充电站间距。

56、充电桩数量约束：

57、mmin≤m≤mmax；

58、式中，mmin和mmax分别为充电桩最小配置数和最大配置数。

59、本发明提供的一种计及电动汽车充电需求分布特性的充电站选址定容方法的有益效果如下：

60、1，采用拉丁超立方抽样法，相比于蒙特卡洛法，能在样本采样较少的情况下，避免出现数据聚集问题，能取得更好的精度；

61、2，对城市功能区进行划分，能够有效表征充电需求在不同功能区的时空分布规律，为后续充电站规划提供便利；

62、3，建立的充电站规划模型兼顾了运营商-用户-电网三方利益，保证了投资的经济性、用户的满意度以及电网的稳定性，可生成充电站最优数量、位置、容量和服务范围，直观明了，具有较好的实用性，可为实际充电站规划提供参考。