考虑充电反馈效应的电动汽车出行与充电需求分析方法技术

一种考虑充电反馈效应的电动汽车出行与充电需求分析方法：目的地模式下电动汽车用户出行需求建模；出行与充电需求时序交互分析，有在用户处于行驶状态时建立基于出行需求的电量消耗模型，在用户处于驶入状态时建立基于模糊理论的充电需求产生模型，用户处于停留状态时建立考虑充电设施充裕性的电量补充模型，用户处于驶离状态时基于充电反馈效应的用户差异性决策；用户出行与充电需求的时序交互模拟。本发明专利技术能够实现电动汽车用户出行需求与充电需求的时序交互，并分析用户充电需求的变化趋势以及出行需求的迟滞和恢复。

【技术实现步骤摘要】
考虑充电反馈效应的电动汽车出行与充电需求分析方法
本专利技术涉及一种电动汽车充电负荷预测与分析方法。特别是涉及一种适用于目的地模式下私家电动汽车用户充电需求的考虑充电反馈效应的电动汽车出行与充电需求分析方法。
技术介绍
面对日趋严重的资源紧缺和环境污染问题，我国已启动燃油汽车禁售时间表研究。电动汽车因其在能耗和环保性能上的巨大优势，成为新能源汽车未来的发展方向并得到大力发展。私家车是未来电动汽车普及的主要对象，因其停留状态时间长、行驶状态时间短的出行特点而倾向于目的地充电模式，即在家和工作地点等目的地长时停车过程中进行充电。电动私家车的普及将引发大量充电需求，准确分析目的地模式下电动私家车用户出行与充电需求是充电设施规划布局、充电负荷对电网影响分析、考虑电动汽车接入的配电网规划运行等研究的基础。目前，已有很多学者对电动汽车充电需求问题进行了研究。由于电动汽车的移动性，充电需求分析需要以用户出行规律模拟作为基础。用户出行规律模拟方法主要集中在基于随机变量拟合、基于出行链和基于空间维度不确定性的方法。但已有研究在进行充电需求分析时多认为充电设施能够完全满足任何充电需求，没有考虑充电设施分布对电动汽车充电需求的影响，而事实上电动汽车充电需求的时空分布和用户的出行需求会因充电设施分布不同而发生变化。在进行电动汽车充电需求分析时，充电设施充足与否会直接影响到用户是否产生充电需求、是否能够及时获得充电服务，进而影响电动汽车的荷电状态，而荷电状态又与用户的出行需求相互关联。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种能够准确分析充电设施分布对电动汽车用户出行需求和充电需求影响的考虑充电反馈效应的电动汽车出行与充电需求分析方法。本专利技术所采用的技术方案是：一种考虑充电反馈效应的电动汽车出行与充电需求分析方法，包括如下步骤：1)目的地模式下电动汽车用户出行需求建模CX＝[Lp,Ap,Xd,LT,Xt,AT,Tt]式中：Lp为出发地点；Ap为停车地点；Xd为行驶里程；LT为出发时刻；Xt为行驶时长；AT为停车时刻；Tt为停车时长；2)出行与充电需求时序交互分析整个分析过程包括四种状态，一是在用户处于行驶状态时建立基于出行需求的电量消耗模型，二是在用户处于驶入状态时建立基于模糊理论的充电需求产生模型，三是用户处于停留状态时建立考虑充电设施充裕性的电量补充模型，四是用户处于驶离状态时基于充电反馈效应的用户差异性决策；3)用户出行与充电需求的时序交互模拟首先设定，以dt为时间间隔进行时序交互模拟，[T-dt,T]内用户出行状态不变；以等步长为时钟推进方式进行用户出行与充电需求的时序交互模拟，包括：(1)初始化T＝0；(2)初始化用户k＝1；(3)判断用户在[T-dt,T]内的出行状态；(4)当用户出行状态为行驶时，根据电量消耗模型更新荷电状态；当用户的出行状态为驶入时，根据充电需求产生模型判断充电需求的产生和放弃；当用户的出行状态为停留时，根据电量补充模型更新荷电状态和充电需求；当用户的出行状态为驶离时，根据荷电状态支持度确定充电需求和出行需求；(5)当用户k＝k+1，重复第(3)步和第(4)步直至遍历所有用户，保存[T-dt,T]内各用户的充电需求和出行需求；(6)T＝T+dt，重复第(2)步至第(5)步直至模拟周期结束。步骤2)所述的基于出行需求的电量消耗模型，是当用户出行状态在[T-dt,T]内为行驶时，建立的电量消耗模型如下：式中：dt为时序交互模拟时间间隔；SOCT表示T时刻电动汽车的荷电状态；SOCT-dt表示T-dt时刻电动汽车的荷电状态；v是电动汽车行驶平均速度；XD为电动汽车续航里程。步骤2)所述的基于模糊理论的充电需求产生模型，是当用户出行状态在[T-dt,T]内为驶入时，建立的充电需求产生模型如下：其中：ASOC≥m2时，荷电状态对于下次行程是完全充足的，没有充电需求，M(ASOC)值取0；m1≤ASOC<m2时，ASOC越接近m2，M(ASOC)越接近0，ASOC越接近m1，M(ASOC)越接近1式中：F(ASOC,PT)表示用户驶入停车地点P、荷电状态充足度为ASOC时有充电需求的概率；PT表示T时刻停车地点P剩余充电桩的数量；ASOC表示荷电状态充足度；M(ASOC)表示ASOC对模糊集即有充电需求的隶属度；m1为弹性系数；SOCT表示T时刻电动汽车的荷电状态；CEV是电池容量；w表示单位里程耗电量；c为反映天气、路况常数；Xd_i+1表示用户下次行程的行驶里程；m2为模糊系数。步骤2)所述的考虑充电设施充裕性的电量补充模型，是当用户出行状态在[T-dt,T]内为停留时，建立的电量补充模型如下：式中：SOCT表示T时刻电动汽车的荷电状态；SOCT-dt表示T-dt时刻电动汽车的荷电状态；q是电动汽车电池充电功率；dt为时序交互模拟时间间隔；CEV是电池容量；PT-dt表示T-dt时刻停车地点P剩余充电桩的数量。用户在停留过程中如果电动汽车荷电状态达到100％，则该用户充电需求消失，且荷电状态在驶离之前不变；否则该用户保持充电需求并根据电量补充模型继续更新其荷电状态。步骤2)所述的基于充电反馈效应的用户差异性决策包括：(1)计算荷电状态支持度：式中，BSOC表示荷电状态支持度；SOCT表示T时刻电动汽车的荷电状态；CEV是电池容量；c为反映天气、路况常数；w表示单位里程耗电量；Xd_i表示用户本次行程的行驶里程；(2)设定n1为支持系数，根据荷电状态支持度确定充电反馈结果若BSOC≥n1，荷电状态支持本次行程，反馈结果为：可以驶离，用户做出按原计划驶离的决策，出行需求不变；若BSOC<n1，荷电状态不能支持本次行程，反馈结果为：暂时无法驶离，即用户实际不能真正驶离停车地点，此时的驶离理解为用户原出行需求；当反馈结果为暂时无法驶离时，用户因本次行程的出行活动类型不同而具有不同的决策判据：当行程类别为工作时，影响用户决策因素为到达时刻，用户决策判据为AT_0+dt＞AT_max；当行程类别为休闲时，影响用户决策因素为休闲时长，用户决策判据为Tt_0-dt＜Tt_min；当行程类别为结束出行回家时，影响用户决策因素为到达时刻，用户决策判据为AT_0+dt>AT_max；当行程类别为短时回家时，不进行判断；其中，AT_0为用户原计划的停车时刻，AT_max为用户停车的最晚容忍时刻，Tt_0为用户原计划停留时长，Tt_min为用户停留的最短容忍时长；(3)用户根据行程类别与对应判据做出用户差异性决策(3.1)当本次行程活动为工作或结束出行后回家时，若符合判据AT_0+dt>AT_max，则做出放弃电动汽车采取其他交通方式继续本次行程的决策，否则做出保持充电需求等待一段时间的决策；(3.2)当本次行程活动为休闲时，若符合判据Tt_0-dt<Tt_min，则做出放弃本次行程继续下次行程或结束出行的决策，否则做出保持充电需求等待一段时间的决策；(3.3)当本次行程活动为短时回家时，不进行判断，做出放弃本次行程继续下次行程或结束出行的决策。第(3)步的(3.3)中所述的放弃本次行程继续下次行程中，若日出行未结束，此时需要重新计算荷电状态支本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种考虑充电反馈效应的电动汽车出行与充电需求分析方法，其特征在于，包括如下步骤：1)目的地模式下电动汽车用户出行需求建模CX＝[Lp,Ap,Xd,LT,Xt,AT,Tt]式中：Lp为出发地点；Ap为停车地点；Xd为行驶里程；LT为出发时刻；Xt为行驶时长；AT为停车时刻；Tt为停车时长；2)出行与充电需求时序交互分析整个分析过程包括四种状态，一是在用户处于行驶状态时建立基于出行需求的电量消耗模型，二是在用户处于驶入状态时建立基于模糊理论的充电需求产生模型，三是用户处于停留状态时建立考虑充电设施充裕性的电量补充模型，四是用户处于驶离状态时基于充电反馈效应的用户差异性决策；3)用户出行与充电需求的时序交互模拟首先设定，以dt为时间间隔进行时序交互模拟，[T‑dt,T]内用户出行状态不变；以等步长为时钟推进方式进行用户出行与充电需求的时序交互模拟，包括：(1)初始化T＝0；(2)初始化用户k＝1；(3)判断用户在[T‑dt,T]内的出行状态；(4)当用户出行状态为行驶时，根据电量消耗模型更新荷电状态；当用户的出行状态为驶入时，根据充电需求产生模型判断充电需求的产生和放弃；当用户的出行状态为停留时，根据电量补充模型更新荷电状态和充电需求；当用户的出行状态为驶离时，根据荷电状态支持度确定充电需求和出行需求；(5)当用户k＝k+1，重复第(3)步和第(4)步直至遍历所有用户，保存[T‑dt,T]内各用户的充电需求和出行需求；(6)T＝T+dt，重复第(2)步至第(5)步直至模拟周期结束。...

【技术特征摘要】
1.一种考虑充电反馈效应的电动汽车出行与充电需求分析方法，其特征在于，包括如下步骤：1)目的地模式下电动汽车用户出行需求建模CX＝[Lp,Ap,Xd,LT,Xt,AT,Tt]式中：Lp为出发地点；Ap为停车地点；Xd为行驶里程；LT为出发时刻；Xt为行驶时长；AT为停车时刻；Tt为停车时长；2)出行与充电需求时序交互分析整个分析过程包括四种状态，一是在用户处于行驶状态时建立基于出行需求的电量消耗模型，二是在用户处于驶入状态时建立基于模糊理论的充电需求产生模型，三是用户处于停留状态时建立考虑充电设施充裕性的电量补充模型，四是用户处于驶离状态时基于充电反馈效应的用户差异性决策；3)用户出行与充电需求的时序交互模拟首先设定，以dt为时间间隔进行时序交互模拟，[T-dt,T]内用户出行状态不变；以等步长为时钟推进方式进行用户出行与充电需求的时序交互模拟，包括：(1)初始化T＝0；(2)初始化用户k＝1；(3)判断用户在[T-dt,T]内的出行状态；(4)当用户出行状态为行驶时，根据电量消耗模型更新荷电状态；当用户的出行状态为驶入时，根据充电需求产生模型判断充电需求的产生和放弃；当用户的出行状态为停留时，根据电量补充模型更新荷电状态和充电需求；当用户的出行状态为驶离时，根据荷电状态支持度确定充电需求和出行需求；(5)当用户k＝k+1，重复第(3)步和第(4)步直至遍历所有用户，保存[T-dt,T]内各用户的充电需求和出行需求；(6)T＝T+dt，重复第(2)步至第(5)步直至模拟周期结束。2.根据权利要求1所述的考虑充电反馈效应的电动汽车出行与充电需求分析方法，其特征在于，步骤2)所述的基于出行需求的电量消耗模型，是当用户出行状态在[T-dt,T]内为行驶时，建立的电量消耗模型如下：式中：dt为时序交互模拟时间间隔；SOCT表示T时刻电动汽车的荷电状态；SOCT-dt表示T-dt时刻电动汽车的荷电状态；v是电动汽车行驶平均速度；XD为电动汽车续航里程。3.根据权利要求1所述的考虑充电反馈效应的电动汽车出行与充电需求分析方法，其特征在于，步骤2)所述的基于模糊理论的充电需求产生模型，是当用户出行状态在[T-dt,T]内为驶入时，建立的充电需求产生模型如下：其中：ASOC≥m2时，荷电状态对于下次行程是完全充足的，没有充电需求，M(ASOC)值取0；m1≤ASOC<m2时，ASOC越接近m2，M(ASOC)越接近0，ASOC越接近m1，M(ASOC)越接近1式中：F(ASOC,PT)表示用户驶入停车地点P、荷电状态充足度为ASOC时有充电需求的概率；PT表示T时刻停车地点P剩余充电桩的数量；ASOC表示荷电状态充足度；M(ASOC)表示ASOC对模糊集即有充电需求的隶属度；m1为弹性系数；SOCT表示T时刻电动汽车的荷电状态；CEV是电池容量；w表示单位里程耗电量；c为反映天气、路况常数；Xd_i+1表示用户下次行程的行驶里程；m2为模糊系数。4.根据权利要求1所述的考虑充电反馈效应的电动汽车出行与充电需求分析方法，其特征在于，步骤2)所述的考虑充电设施充裕性的电量补充模型，是当用户出行状态在[T-dt,T]内为停留时，建立的电量补充模型如下：式中：SOCT表示T时刻电动汽车的荷电状态；SOCT-dt表示T-dt时刻电动汽车的荷电状态；q是电动汽车...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洪，张旭，葛少云，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12