一种基于电动汽车马尔可夫充电需求分析模型的快速充电站容量规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于电动汽车马尔可夫充电需求分析模型的快速充电站容量规划方法。该方法通过对电动汽车驾驶行为进行分析，将电动汽车的驾驶行为分成四种状态，利用蒙特卡罗模拟法建立电动汽车状态模型；结合马尔可夫模型，预测电动汽车在任意时间段的充电概率以及充电负荷；综合电动汽车等待成本等多种因素，得到充电站的经济收益与其配置的充电和等待位置的数量之间的关系；求解得到最优的充电桩和等待位置的数量。本发明专利技术以已有的电动汽车驾驶行为调查数据为基础，给出了详细的算法描述，根据已有的调查数据，通过一系列的实验证明所提出的方法在平衡电动汽车快速充电站的服务效率和经济收益方面的有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电动汽车马尔可夫充电需求分析模型的快速充电站容量规划方法
本专利技术涉及电动汽车充电站的容量规划问题，尤其涉及一种基于电动汽车马尔可夫充电需求分析模型的快速充电站容量规划方法。
技术介绍
随着经济的快速发展，资源匮乏和环境污染的问题越来越严重。目前庞大的汽车市场正在加剧资源的耗费，同时也为城市环境增添了更多的压力。而电动汽车因为其具有节能环保的特点正在成为汽车工业的主要发展方向。随着国家的政策支持和各大汽车厂商的积极参与，电动汽车的技术水平正日益提高。目前，已有一部分电动汽车的产品已经成型并投入示范运行，产业化和商业化的模式也在逐步完善。随着普及程度的增大，电动汽车的充电将会成为电网承担的又一重要负荷，对电网的影响也不可小视。作为电动汽车的基础配套，充电站必须先行进行规划和建设。而电动汽车的充电需求具有很强的随机性和不确定性，只有基于准确的电动汽车充电需求分析，才能够做好电动汽车充电站的规划问题。
技术实现思路
针对现有的电动汽车充电站容量规划方法的不足，本专利技术的目的在于提出了一种基于电动汽车马尔可夫充电需求分析模型的快速充电站容量规划方法。本专利技术的目的是通过以下技术手段实现的，一种基于电动汽车马尔可夫充电需求分析模型的快速充电站容量规划方法，该方法包括以下步骤：步骤(1)，获取电动汽车的电池参数；所述的电池参数包括：电池容量Cbat、每公里耗电量Ec、普通充电模式的充电功率Pn-ch和快速充电模式的充电功率Pf-ch；步骤(2)，将电动汽车按照用途分为两类：通勤类电动汽车(C-PEV)和非通勤类电动汽车(O-PEV)；所述通勤类电动汽车为用于上班族每日早晚上下班的通勤，所述非通勤类电动汽车为其他用途车辆；并获取两种类型的电动汽车的所占比例；获取通勤类电动汽车每日出行的早上出发时间、早上到达时间、晚上出发时间、晚上到达时间,分别拟合为正态分布tmd、tma、ted、tea；同理获取非通勤类电动汽车每日出行的出发时间、到达时间,拟合为正态分布td、ta；步骤(3)，设置仿真迭代次数Nexp,使用蒙特卡洛模拟法随机生成电动汽车样本,使之符合步骤(2)中所述的用途比例和步骤(1)中所述电池容量参数；步骤(4),设置时间样本生成组数Nd,使用蒙特卡洛模拟法随机生成出行时间样本,使之符合步骤(2)中所述正态分布；步骤(5)，将一天分为48个时间段，即每半小时为一个时间段；采用蒙特卡洛模拟法，从第一个时间段开始，按照用途、当前时间、和电池荷电状态三个因素依次模拟电动汽车在每个时间段中的驾驶行为；驾驶行为分为四种状态，普通充电状态Sn-ch、快速充电状态Sf-ch、行驶状态Sd、和停车状态Sp；给定一个初始荷电状态，此后每一天的初始电池荷电状态为前一天的最后一个时间段结束后的电池荷电状态值；所述的模拟驾驶行为的方法具体如下：用途1：通勤类电动汽车时间条件1：t＜tea(j-1)，t是模拟中的当前时间段，tea(j-1)是前一天的到达时间，即当前时间小于前一天的晚上到达时间，意味着电动汽车仍在行驶，还没有到达家中，在此时间条件中还因电动汽车电池荷电状态的值的大小存在两种不同的情况：荷电状态1：SoC(t)＞0.2，SoC(t)为当前时间段开始时的电池荷电状态值，在此条件下，电动汽车可以在当前时间段继续保持行驶状态，下一个时间段开始时的电池荷电状态SoC(t+1)可由得到，其中v是电动汽车平均驾驶速度，从已有的调查数据中获得；荷电状态2：SoC(t)≤0.2，电动汽车电池的荷电状态不足以支持电动汽车继续行驶，为了保护电动汽车电池的使用寿命，电动汽车需要立即寻找快速充电站进行快速充电，即在当前时间段的状态变成快速充电状态，下一个时间段开始时的电池荷电状态SoC(t+1)可由得到；时间条件2：tea(j-1)＜t＜tmd(j)，tmd(j)是当天的早上出发时间，即当前时间大于前一天的晚上到达时间且小于当天的早上出发时间，意味着电动汽车已经到达家中并且还未出发上班，在此时间条件中还因电池荷电状态的值的大小存在两种不同的情况：荷电状态1：SoC(t)＜0.8，为了保证第二天电动汽车的续航里程，电动汽车需要在到达家中后立即以普通充电模式进行充电，即当前时间段的状态变成普通充电状态，下一个时间段开始时的电池荷电状态SoC(t+1)可由得到；荷电状态2：SoC(t)≥0.8，为了保护电动汽车电池的使用寿命，当电池荷电状态达到0.8时将会停止充电，电动汽车将会变成停车状态，下一个时间段开始时的电池荷电状态SoC(t+1)可由SoC(t+1)＝SoC(t)得到；时间条件3：tmd(j)＜t＜tma(j)，tma(j)是当天的早上到达时间，即当前时间大于当天的早上出发时间且小于当天的早上到达时间，意味着电动汽车已经从家中出发去上班并且还未到达办公地点，在此情况中还因电池荷电状态的值的大小存在两种不同的情况，与时间条件1中的两个情况完全一致；时间条件4：tma(j)＜t＜ted(j)，ted(j)是当天的晚上出发时间，即当前时间大于当天的早上到达时间且小于当天的晚上到达时间，意味着电动汽车已经到达办公地点并且还未下班回家，在此时间条件中，电动汽车保持停车状态，下一个时间段开始时的电池荷电状态SoC(t+1)可由SoC(t+1)＝SoC(t)得到；时间条件5：ted(j)＜t＜tea(j)，tea(j)是当天的晚上到达时间，即当前时间大于当天的晚上出发时间且小于当天的晚上到达时间，意味着电动汽车已经从办公地点出发回家并且还未到达家中，在此时间条件中还因电池荷电状态的值的大小存在两种不同的情况，与时间条件1中的两个情况完全一致；时间条件6：tea(j)＜t＜tmd(j+1)，tmd(j+1)是第二天的早上出发时间，即当前时间大于当天的晚上到达时间且小于第二天的早上出发时间，意味着电动汽车已经到达家中还未出发去上班，在此时间条件中还因电池荷电状态的值的大小存在两种不同的情况，与时间条件2中的两个情况完全一致；用途2：非通勤类电动汽车时间条件1：t＜ta(j-1)，ta(j-1)是前一天的到达时间，意味着电动汽车还没有到达家中，与用途1中的时间条件1完全一致；时间条件2：ta(j-1)＜t＜td(j)，td(j)是当天的出发时间，意味着电动汽车已经到达家中还未出发，与用途1中的时间条件2完全一致；时间条件3：td(j)＜t＜ta(j)，ta(j)是当天的到达时间，意味着电动汽车已经从家中出发并且还未回家，在此时间条件中，电池荷电状态情况与用途1中的时间条件1完全一致；时间条件4：ta(j)＜t＜td(j+1)，td(j+1)是第二天的出发时间，意味着电动汽车已经到家并且仍在家中停车，与用途1中的时间条件6完全一致；重复循环模拟上述过程，记录每一个时间段的电动汽车状态和电池荷电状态，直到迭代次数满足预设值Nexp；步骤(6)，统计电动汽车在每个时间段中各种状态出现的次数，以及在各种状态出现的条件下，其后一时间段出现的各种状态的次数，求出马尔可夫状态转移矩阵其中pij代表了从状态i转换到状态j的概率，下标1为普通充电状态，下标2为快速充电状态，下标3为行驶状态，下标4为停车状态；步骤(7)，根据步骤(6)中得到的马尔可夫模型，给定一个初始本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于电动汽车马尔可夫充电需求分析模型的快速充电站容量规划方法，其特征在于,该方法包括以下步骤：步骤(1)，获取电动汽车的电池参数；所述的电池参数包括：电池容量Cbat、每公里耗电量Ec、普通充电模式的充电功率Pn‑ch和快速充电模式的充电功率Pf‑ch；步骤(2)，将电动汽车按照用途分为两类：通勤类电动汽车(C‑PEV)和非通勤类电动汽车(O‑PEV)；所述通勤类电动汽车为用于上班族每日早晚上下班的通勤，所述非通勤类电动汽车为其他用途车辆；并获取两种类型的电动汽车的所占比例；获取通勤类电动汽车每日出行的早上出发时间、早上到达时间、晚上出发时间、晚上到达时间,分别拟合为正态分布tmd、tma、ted、tea；同理获取非通勤类电动汽车每日出行的出发时间、到达时间,拟合为正态分布td、ta；步骤(3)，设置仿真迭代次数Nexp,使用蒙特卡洛模拟法随机生成电动汽车样本,使之符合步骤(2)中所述的用途比例和步骤(1)中所述电池容量参数；步骤(4),设置时间样本生成组数Nd,使用蒙特卡洛模拟法随机生成出行时间样本,使之符合步骤(2)中所述正态分布；步骤(5)，将一天分为48个时间段，即每半小时为一个时间段；采用蒙特卡洛模拟法，从第一个时间段开始，按照用途、当前时间、和电池荷电状态三个因素依次模拟电动汽车在每个时间段中的驾驶行为；驾驶行为分为四种状态，普通充电状态Sn‑ch、快速充电状态Sf‑ch、行驶状态Sd、和停车状态Sp；给定一个初始荷电状态，此后每一天的初始电池荷电状态为前一天的最后一个时间段结束后的电池荷电状态值；所述的模拟驾驶行为的方法具体如下：用途1：通勤类电动汽车时间条件1：t＜tea(j‑1)，t是模拟中的当前时间段，tea(j‑1)是前一天的到达时间，即当前时间小于前一天的晚上到达时间，意味着电动汽车仍在行驶，还没有到达家中，在此时间条件中还因电动汽车电池荷电状态的值的大小存在两种不同的情况：荷电状态1：SoC(t)＞0.2，SoC(t)为当前时间段开始时的电池荷电状态值，在此条件下，电动汽车可以在当前时间段继续保持行驶状态，下一个时间段开始时的电池荷电状态SoC(t+1)可由...

【技术特征摘要】
1.一种基于电动汽车马尔可夫充电需求分析模型的快速充电站容量规划方法，其特征在于,该方法包括以下步骤：步骤(1)，获取电动汽车的电池参数；所述的电池参数包括：电池容量Cbat、每公里耗电量Ec、普通充电模式的充电功率Pn-ch和快速充电模式的充电功率Pf-ch；步骤(2)，将电动汽车按照用途分为两类：通勤类电动汽车(C-PEV)和非通勤类电动汽车(O-PEV)；所述通勤类电动汽车为用于上班族每日早晚上下班的通勤，所述非通勤类电动汽车为其他用途车辆；并获取两种类型的电动汽车的所占比例；获取通勤类电动汽车每日出行的早上出发时间、早上到达时间、晚上出发时间、晚上到达时间,分别拟合为正态分布tmd、tma、ted、tea；同理获取非通勤类电动汽车每日出行的出发时间、到达时间,拟合为正态分布td、ta；步骤(3)，设置仿真迭代次数Nexp,使用蒙特卡洛模拟法随机生成电动汽车样本,使之符合步骤(2)中所述的用途比例和步骤(1)中所述电池容量参数；步骤(4),设置时间样本生成组数Nd,使用蒙特卡洛模拟法随机生成出行时间样本,使之符合步骤(2)中所述正态分布；步骤(5)，将一天分为48个时间段，即每半小时为一个时间段；采用蒙特卡洛模拟法，从第一个时间段开始，按照用途、当前时间、和电池荷电状态三个因素依次模拟电动汽车在每个时间段中的驾驶行为；驾驶行为分为四种状态，普通充电状态Sn-ch、快速充电状态Sf-ch、行驶状态Sd、和停车状态Sp；给定一个初始荷电状态，此后每一天的初始电池荷电状态为前一天的最后一个时间段结束后的电池荷电状态值；所述的模拟驾驶行为的方法具体如下：用途1：通勤类电动汽车时间条件1：t＜tea(j-1)，t是模拟中的当前时间段，tea(j-1)是前一天的到达时间，即当前时间小于前一天的晚上到达时间，意味着电动汽车仍在行驶，还没有到达家中，在此时间条件中还因电动汽车电池荷电状态的值的大小存在两种不同的情况：荷电状态1：SoC(t)＞0.2，SoC(t)为当前时间段开始时的电池荷电状态值，在此条件下，电动汽车可以在当前时间段继续保持行驶状态，下一个时间段开始时的电池荷电状态SoC(t+1)可由得到，其中v是电动汽车平均驾驶速度，从已有的调查数据中获得；荷电状态2：SoC(t)≤0.2，电动汽车电池的荷电状态不足以支持电动汽车继续行驶，为了保护电动汽车电池的使用寿命，电动汽车需要立即寻找快速充电站进行快速充电，即在当前时间段的状态变成快速充电状态，下一个时间段开始时的电池荷电状态SoC(t+1)可由得到；时间条件2：tea(j-1)＜t＜tmd(j)，tmd(j)是当天的早上出发时间，即当前时间大于前一天的晚上到达时间且小于当天的早上出发时间，意味着电动汽车已经到达家中并且还未出发上班，在此时间条件中还因电池荷电状态的值的大小存在两种不同的情况：荷电状态1：SoC(t)＜0.8，为了保证第二天电动汽车的续航里程，电动汽车需要在到达家中后立即以普通充电模式进行充电，即当前时间段的状态变成普通充电状态，下一个时间段开始时的电池荷电状态SoC(t+1)可由得到；荷电状态2：SoC(t)≥0.8，为了保护电动汽车电池的使用寿命，当电池荷电状态达到0.8时将会停止充电，电动汽车将会变成停车状态，下一个时间段开始时的电池荷电状态SoC(t+1)可由SoC(t+1)＝SoC(t)得到；时间条件3：tmd(j)＜t＜tma(j)，tma(j)是当天的早上到达时间，即当前时间大于当天的早上出发时间且小于当天的早上到达时间，意味着电动汽车已经从家中出发去上班并且还未到达办公地点，在此情况中还因电池荷电状态的值的大小存在两种不同的情况，与时间条件1中的两个情况完全一致；时间条件4：tma(j)＜t＜ted(j)，ted(j)是当天的晚上出发时间，即当前时间大于当天的早上到达时间且小于当天的晚上到达时间，意味着电动汽车已经到达办公地点并且还未下班回家，在此时间条件中，电动汽车保持停...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨强，孙思扬，颜秉晶，颜文俊，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33