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高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法及系统技术方案

技术编号:22076195 阅读:99 留言:0更新日期:2019-09-12 14:17
本发明专利技术公开了高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法及系统,以社会年化成本最小为目标,在保证救援及时性要求前提下,兼顾建站方和电动汽车用户的利益,通过综合考虑快充站故障率、车流量、电价、建站费用等影响因素,决策救援站数量、位置以及站内救援车数量,并采用自适应遗传算法对所构建模型进行求解。文章以山东高速公路快充服务网络为例,验证了方法的有效性。

Method and System for Location and Capacity Determination of Emergency Rescue Station for Electric Vehicle on Expressway

【技术实现步骤摘要】
高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法及系统
本专利技术涉及一种高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息,不必然构成在先技术。为响应政府规划,国家电网公司已在20余个省及直辖市建成了1200余座高速公路快充站。尽管高速公路基础充电设施日趋完善,但快充站故障或电动汽车电力不足而无法到达快充站等问题仍限制了电动汽车的推广使用。因而研究高速公路环境下电动汽车应急救援方法,对推动我国电动汽车产业进一步发展具有十分重要的现实意义。专利技术人发现,目前有关电动汽车应急救援的研究相对较少,已有的研究主要集中在应急救援所用设施配备方面。现有技术设计开发了一种基于安卓系统的电动汽车应急救援服务应用程序,通过电动汽车、救援服务器、救援车之间的数据交互,实现救援需求的有效响应。现有技术对三种应急救援车辆全寿命周期的经济实用性进行了分析,得出柴油与蓄电池相结合的方式更具救援经济性的结论。上述研究虽然取得了一些成果,但缺少对应急救援服务系统化的研究。若要实现对大规模电动汽车的应急救援,需在路网中建设电动汽车应急救援站网络,并采用应急充电车对无法充电的电动汽车进行应急充电,或将其牵引至最近的充电站,从而实现对电动汽车续航能力和行驶可靠性的保障。因此,电动汽车应急救援站的选址定容成为决定应急救援及时性和经济性的关键。当前,对电动汽车应急救援站选址定容的研究仍处于初始阶段,因决策需兼顾运行经济性与救援及时性,故需要根据救援的实际需求,合理规划建站位置、救援站车辆配置、救援路径等多种要素。现有技术提出了一种建设成本最小化的应急救援站选址模型,得到了投资成本最小情况下的救援站选址方案,但模型中缺少对用户救援等待时间成本和救援成本的考虑。
技术实现思路
为了解决上述问题,本专利技术提出了一种高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法及系统,以年化社会成本最小为目标,以救援最迟到达时间为约束,在兼顾建站方和电动汽车用户利益情况下,综合考虑快充站故障率、车流量、电价、建站费用等影响因素,建立选址模型,并根据救援站服务范围内救援需求数量确定站内救援车数量。在一些实施方式中,采用如下技术方案:高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法,包括:获取快充站故障概率数据、快充站故障期间需要救援的电动汽车数量数据以及救援站处的电价数据;以折算到每年的电动汽车救援综合成本最小为目标,建立高速公路电动汽车应急救援站选址定容模型;其中,综合成本包括:年用户等待成本、年建站费用与设备成本以及年救援成本;确定高速公路电动汽车应急救援站选址定容模型的优化约束条件,包括:救援站最小数量约束、救援最大时间约束、柴油车数量约束以及蓄电池车数量约束;采用自适应遗传算法对高速公路电动汽车应急救援站选址定容模型进行求解,得到最优选址方案;所述最优选址方案包括:救援站的位置及数量、站内各类型救援车辆的数量,以及每个救援站的救援范围。进一步地,所述高速公路电动汽车应急救援站选址定容模型具体为:minf=ω1C1+ω2C2+ω3C3其中,C1为年用户等待成本;C2为年建站费用及设备成本;C3为年救援成本;ω1、ω2、ω3分别为相应的权重系数,且ω1+ω2+ω3=1。进一步地,采用自适应遗传算法对高速公路电动汽车应急救援站选址定容模型进行求解,具体为:获取快充站故障概率数据、快充站故障期间需要救援的电动汽车数量数据以及救援站处的电价数据;设定种群规模及遗传代数,并产生初始种群,即初始选址方案;确定救援站服务范围及救援车数量,并计算群体适应度值,即目标成本;选择群体中目标成本较小的选址方案,作为下一代遗传的父代基因;根据个体适应度调整交叉变异概率,保留目标成本较小的选址方案,并产生新个体;如果遗传代数达到要求,找出末代群体中的最优个体,作为最终选址方案。进一步地,采用线性自适应遗传算法,调整交叉概率pc和变异概率pm的值:其中,f为个体适应度值;f'为被选为交叉互换的双方中较大的适应度值;fmax为群体最大适应度值;为群体平均适应度值;k1~k4≤1.0,且为常数。在另外一些实施方式中,采用如下技术方案:高速公路电动汽车应急救援站选址定容系统,包括服务器,所述服务器包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述的高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法。在另外一些实施方式中,采用如下技术方案:一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时执行上述的高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法。与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:通过对山东省高速公路快充网络的测试分析,说明了本文方法能够在保证救援及时性的情况下,兼顾用户等待成本及投资方建设运营成本,从而取得较好的经济性。该模型能够解决高速公路快充站故障及电动汽车无法及时充电的紧急情况,为高速公路电动汽车快充网络的快速发展提供了有力保障。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。图1为实施例一中电动汽车充电影响因素鱼骨图;图2为实施例一中高速公路服务区及车流示意图;图3为实施例一中救援站内数量与紧急事件数量关系示意图;图4为实施例一中高速公路电动汽车应急救援站选址定容算法流程图。具体实施方式应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明,本专利技术使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。实施例一1问题描述1.1救援站需求分析目前,以高速公路为骨干网架的快充网络正在快速形成,可望解决电动汽车的远距离出行问题。然而,若电动汽车在高速公路上因快充站故障或电量不足难以到达快充站而无法及时充电,轻则引发交通拥堵,重则导致追尾事故,因此,电动汽车应急救援是目前亟待解决的重要问题。造成电动汽车无法充电的原因有很多,可将其大致归类为快充站故障、电动汽车故障、电动汽车电力不足等,其细致划分的鱼骨图如图1所示。上述因素中快充站故障和电动汽车故障发生的概率相对较小,电动汽车电力不足发生的概率往往较大。但快充站一旦故障,则很难保障电动汽车的正常充电,可能造成较大影响。因此,本实施方式中根据事件发生概率及影响范围的大小对事件的等级进行了划分,如表1所示。本实施方式的研究主要是针对表中事件等级分类为高的前两种情况(对于第三种情况,可由高速公路管理部门与其他非电动车辆合并处理)。表1高速公路电动汽车充电紧急事件情况表另外,与市内交通相比,高速公路的行驶环境较为特殊,为模型建立需要,对高速公路的救援需求做以下三点说明:(1)高速公路服务区皆为双向同名服务区,双向服务区多数分布在道路两侧对称位置,如图2所示,且存在道路互通,若任一侧快充站故障,救援车辆可通过互通道路从另一侧到达故障快充站,因此可将两本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法,其特征在于,包括:获取快充站故障概率数据、快充站故障期间需要救援的电动汽车数量数据以及救援站处的电价数据;以折算到每年的电动汽车救援综合成本最小为目标,建立高速公路电动汽车应急救援站选址定容模型;其中,综合成本包括:年用户等待成本、年建站费用与设备成本以及年救援成本;确定高速公路电动汽车应急救援站选址定容模型的优化约束条件,包括:救援站最小数量约束、救援最大时间约束、柴油车数量约束以及蓄电池车数量约束;采用自适应遗传算法对高速公路电动汽车应急救援站选址定容模型进行求解,得到最优选址方案。

【技术特征摘要】
1.高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法,其特征在于,包括:获取快充站故障概率数据、快充站故障期间需要救援的电动汽车数量数据以及救援站处的电价数据;以折算到每年的电动汽车救援综合成本最小为目标,建立高速公路电动汽车应急救援站选址定容模型;其中,综合成本包括:年用户等待成本、年建站费用与设备成本以及年救援成本;确定高速公路电动汽车应急救援站选址定容模型的优化约束条件,包括:救援站最小数量约束、救援最大时间约束、柴油车数量约束以及蓄电池车数量约束;采用自适应遗传算法对高速公路电动汽车应急救援站选址定容模型进行求解,得到最优选址方案。2.如权利要求1所述的高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法,其特征在于,所述高速公路电动汽车应急救援站选址定容模型具体为:minf=ω1C1+ω2C2+ω3C3其中,C1为年用户等待成本;C2为年建站费用及设备成本;C3为年救援成本;ω1、ω2、ω3分别为相应的权重系数,且ω1+ω2+ω3=1。3.如权利要求1所述的高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法,其特征在于,所述年用户等待成本包括:快充站故障情况下站内待充电车辆等待时间成本、电动汽车电力不足事件所导致的救援等待时间成本。4.如权利要求3所述的高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法,其特征在于,所述年用户等待成本C1具体为:其中,N为路网中快充站数量,为快充站j的年故障次数期望值,Njuy为快充站j对应电力不足需要救援电动汽车数量的年期望值,Tij表示的是从最近救援站i到快充站j所需的时间,η为时间成本转换系数,表示电动汽车用户每小时等待时间所损失的经济价值;Si与γij均为{0,1}变量,其具体含义为:若快充站i处建设救援站,则Si=1,否则Si=0;若快充站j距离i处救援站最近,则γij=1,表示j属于i处救援站的救援范围,否则,γij=0,即采用就近原则划分救援站救援任务。5.如权利要求1所述的高速公路电动汽车应急救援站选址定容方法,其特征在于,所述年建站费用与设备成本C2具体为:式中,表示救援站i中配置的柴油车数量;Cd为柴油车单价;为救援站i中配置的蓄电池车数量;Cc为蓄电池车单价;为救援站i年建站费用;N为路网中快充站数量,Si为{0,1}变量,其具体含义为:若快充站i处建设救...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨明张程琳
申请(专利权)人:山东大学
类型:发明
国别省市:山东,37

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