一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法技术

本发明专利技术公开了一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，涉及电动汽车公共充电设施规划技术领域，本发明专利技术包括获取规划区域内的路网参数；根据不同类型电动汽车道路交通流量反推获取OD出行矩阵进而得到OD出行概率矩阵；利用蒙特卡洛方法、OD出行概率矩阵及改进速度‑流量模型模拟电动汽车一天中的行驶轨迹，得到一天中的快充需求时空分布矩阵；根据充电站选址定容优化模型对快充需求时空分布矩阵进行分析优化，得到充电站位置和充电机配置数，本发明专利技术利用电动汽车快充需求时空分布矩阵，采用Voronoi图划分充电站服务范围，通过改进粒子群算法确定充电站最优位置，利用排队论优化各充电站容量，使电动汽车快速充电站规划结果更为准确和科学。

A Location and Capacity Selection Method for Electric Vehicle Quick Charging Station Based on Travel Probability Matrix

【技术实现步骤摘要】
一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法
本专利技术涉及电动汽车公共充电设施规划
，更具体的是涉及一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法。
技术介绍
能源危机和全球气候变暖问题日益受到世界各国的重视，电动汽车产业迎来了巨大的发展机遇，预计2020年我国电动汽车保有量将达到500万辆，随着电动汽车渗透率不断增加，未来城市充电设施必将规模化建设。电动汽车充电站规划是否合理，会直接影响人们的充电满意度，进而影响未来电动汽车产业的发展，由于EV使用特点，用户对于短时间获得电能补充需求很大，有必要对电动汽车快速充电设施进行专项的规划。在快速充电站规划方面国内外众多学者已经做了很深的研究，但是在对目标区域进行充电站选址定容时，大多将充电需求置于某些特定位置上，主观性太强，忽略了充电需求时空分布的复杂性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：为了解决现有的电动汽车充电站的选址主观性太强，没有考虑充电需求时空分布的复杂性，导致充电站分布不合理的问题，本专利技术提供一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，通过模拟电动汽车运行规律，得到电动汽车快充需求时空分布矩阵，采用Vo本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取规划区域内的路网参数，所述路网参数包括路网拓扑结构、道路长度、道路等级、道路容量、一天中不同时段道路饱和度及不同类型电动汽车道路交通流量；S2：根据不同类型电动汽车道路交通流量反推获取与S1中不同时段对应的OD出行矩阵，由OD出行矩阵计算得到OD出行概率矩阵；S3：利用蒙特卡洛方法、OD出行概率矩阵及改进速度‑流量模型模拟不同类型电动汽车一天中的行驶轨迹，得到一天中的快充需求时空分布矩阵；S4：根据充电站选址定容优化模型，利用粒子群算法和Voronoi图对快充需求时空分布矩阵进行分析优化，得到最终的充电站...

【技术特征摘要】
1.一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取规划区域内的路网参数，所述路网参数包括路网拓扑结构、道路长度、道路等级、道路容量、一天中不同时段道路饱和度及不同类型电动汽车道路交通流量；S2：根据不同类型电动汽车道路交通流量反推获取与S1中不同时段对应的OD出行矩阵，由OD出行矩阵计算得到OD出行概率矩阵；S3：利用蒙特卡洛方法、OD出行概率矩阵及改进速度-流量模型模拟不同类型电动汽车一天中的行驶轨迹，得到一天中的快充需求时空分布矩阵；S4：根据充电站选址定容优化模型，利用粒子群算法和Voronoi图对快充需求时空分布矩阵进行分析优化，得到最终的充电站位置和对应每一充电站的充电机配置数。2.根据权利要求1所述的一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，其特征在于，所述S2具体包括如下步骤：S2.1：利用OD矩阵反推模型获取OD出行矩阵，所述OD矩阵反推模型为：其中，Pa_ij为从路网节点i出发，前往路网节点j的车辆，经过路段a的概率；Qa为路段a的实际车流量，pcu/h；n为路段数量；m为道路节点集合；Tij为待求OD出行矩阵中的元素；S2.2：计算得到OD出行概率矩阵中的元素，公式为：其中，表示T时刻到T+1时刻，从路网节点i出发，到达路网节点j的电动汽车数量；表示从路网节点i出发的总电动汽车数量；表示从路网节点i出发到达路网节点j的电动汽车出行概率。3.根据权利要求1所述的一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，其特征在于，所述S3具体包括如下步骤：S3.1：根据不同类型电动汽车行驶规律，利用蒙特卡洛方法模拟生成不同类型电动汽车一天中初始出行时刻ts、初始运行电量Cap0和初始位置Oi；S3.2：根据OD出行概率矩阵，利用随机抽样法生成当前时刻目的地Dj的信息，通过Dijkstra最短路径算法得到初始位置Oi与当前时刻目的地Dj之间的最短路径集合R＝{i,…e,f…j}，通过路网拓扑结构矩阵得到最短路径集合R中各路段距离lOD；S3.3：利用改进速度-流量模型计算得到第h个路段上的车速Vh(t)，进而得到在该路段上的行驶时间和当前时刻电池电量信息，设满足快充条件即在此时刻该地点产生快充需求；S3.4：到达目的地Dj后将目的地Dj作为新的初始地Oj，并调用此时刻对应OD出行概率矩阵，循环执行S3.2至S3.4，模拟电动汽车一天中的行驶轨迹，得到一天24小时的快充需求时空分布矩阵。4.根据权利要求3所述的一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，其特征在于，所述S3.2中的路网拓扑结构矩阵为利用图论原理描述路网拓扑结构的特征得到的，所述路网拓扑结构矩阵中的元素代表路网节点之间的道路长度。5.根据权利要求3所述的一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，其特征在于：所述S3.3中改进速度-流量模型为：其中其中，Vij.m代表路段(i,j)自由流车速，即车辆在完全自由状态下的平均车速；qij(t)代表t时刻路段(i,j)的车流量；Cij代表路段最大交通流量；qij(t)与Cij的比值为t时刻路段饱和度，b、c、n为常数。6.根据权利要求3所述的一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，其特征在于，所述S3.3中当前时刻电池电量信息即t时刻电动汽车剩余电量Capt为：Capt＝Capt-1-△l·△Cap其中，△l为从t-1时刻到t时刻行驶距离；△Cap为从t-1时刻到t时刻电动汽车电量的变化量。...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜欣，冯永涛，金阳，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：河南,41