一种基于Agent仿真的电动汽车充电桩布局优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Agent仿真的电动汽车充电桩布局优化方法。本发明专利技术基于对电动汽车充电时空特性的调查，考虑电动汽车充电模式、续航里程等相关因素，借助Matlab软件构建的Agent仿真模型，模型具有充电需求预测、路径规划、充电信息发布、充电桩布局优化等功能。模型考虑了的车辆出行OD，兼顾了燃油汽车的停车问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Agent仿真的电动汽车充电桩布局优化方法
本专利技术涉及一种基于Agent仿真的电动汽车充电桩布局优化方法，属于交通规划领域。
技术介绍
随着世界经济的发展和自然资源的枯竭，能源危机和生态环境恶化已成为当今世界可持续发展的焦点问题，因此，许多国家提出了相应的能源开发路线和战略。电动汽车作为一种新型的环保交通工具，在城市大气污染减排和低碳交通发展中起着至关重要的作用。随着电池容量和经济效益的不断提高，电动汽车已成为新能源汽车的主要发展趋势。电动汽车存在续驶里程短和充电时间长两个方面的问题，电动汽车的快速发展依赖于充电设施的建设与布置，在国家政策的大力支持下，地方政府和相关企业正在大力建设充电桩的基础设施。但现阶段充电设施的快速发展的过程中存在以下一些问题：1、布局规划与充电需求不耦合。2、运营管理与充电需求不联动。充电设施的合理布局规划是运营管理的基础，充电需求与充电设施之间的供需结构矛盾不仅加剧了充电的困难性，也增加了充电设施这种新事物推进过程中的舆论压力，严重阻碍了电动汽车的普及。因此，有必要对城市电动汽车充电设施布局规划进行分析优化。
技术实现思路
本专利技术的目的是在于提供一种基于Agent仿真的城市电动汽车充电设施布局优化方法。该方法的基本思想是基于对电动汽车充电时空特性的调查，考虑电动汽车充电模式、续航里程等相关因素，借助Matlab软件构建的Agent仿真模型，模型具有充电需求预测、路径规划、充电信息发布、充电桩布局优化等功能。模型考虑了的车辆出行OD，兼顾了燃油汽车的停车问题。本专利技术的基本步骤如下：c1、仿真基础条件设计c11初始化仿真路网包括初始化路段集合S、各类节点之间的连接属性、距离、道路等级、自由流速度通行能力Cs。初始化交叉口节点C；加载各路段初始流量qs(0)，利用BPR函数计算初始路网各路段的行程速度vs(0)、行程时间ts(0)，其计算如下：其中，αs、βs为路段s的BPR函数参数，Ls为路段s的长度。c12初始化出行OD起始节点(出发地)集合O和终止节点(目的地)集合D，根据Dijkstra算法进行初步路径规划。c13初始化充电站和停车场包括各停车场的位置Pi，容量Cp，快速充电桩数量N_fast(Pi)，慢速充电桩数量N_slow(Pi)，普通停车位数量N_com(Pi)、距离目的地之间的距离Lp→c。c14车辆生成及初始化根据出行化OD，随机生成车辆Agent进入路网，IDc为该车辆编号、Oc为车辆起点、Dc为车辆终点，为车辆的生成时刻，由起点与路网交叉口的邻接关系确定车辆即将经过的交叉口Bc。在生成的车辆中，随机抽取一定比例的车辆作为充电车辆，充电汽车标签为1。非充电车辆标签为0，同时赋予充电车辆一个初始电量SOC(i)。c15充电属性初始化初始化电动汽车比例、以及所有汽车的停车时长分布，初始化电动汽车的充电下限阈值SOC_min，该值的含义是电动汽车的电量若低于此值则需立即寻找充电站充电，初始化充电上限阈值SOC_max，该值的含义是电动汽车电量若高于此值则不需要充电。c16初始化仿真环境包括仿真时长、仿真间隔、当前迭代次数、最大迭代次数等。c2充电需求预测c21车辆位置记录对于路网上的每辆车，其在路网上的位置一般有三种状态：在道路路段上、位于道路交叉口和位于停车场前。在每一步仿真中对车辆的位置以及剩余电量进行判断。c22车辆充电决策c221停车场前的充电决策车位于停车场前，对其电量SOCi进行判断，若电量低于充电下限阈值SOC_min，则车辆选择快速充电，该停车场快速充电桩需求量增加1，即N_fast(Pi)＝N_fast(Pi)+1若电量SOCi大于充电下限阈值SOC_min但小于充电上限阈值SOC_max，则对该停车辆的停车时间和预计快充至充满时间进行比较，在快速充电充满即走的规则假设条件下。若停车时间大于预计快充至充满时间，车主为避免再次挪动车位，因此选择慢速充电，该停车场慢速充电桩需求量增加1，若停车时间小于快充至充满时间，则假定用户选择快速充电，此时该停车场快速充电桩需求量增加1。即：式中X_FTi,为电动汽车预计快充至充满时间，Ti为该辆汽车从零电量快充至充满理论时长。若X_FTi>di，则N_slow(Pi)＝N_slow(Pi)+1若X_FTi<di,，则N_fast(Pi)＝N_fast(Pi)+1其中di为该辆汽车停车时长；若电量SOCi大于充电上限阈值SOC_max，则车辆选择不充电，此时普通停车位数量增加1，即：N_com(Pi)＝N_com(Pi)+1c222道路路段上和交叉口处的充电决策当车辆位于道路路段上或者交叉口处，对电动汽车电量进行判断，若电量大于充电下限阈值SOC_min，则车辆按既定路线行驶至初始目的地。若电量小于充电下限阈值SOC_min，则用户基于负效用函数选择停车场进行充电。停车选择模型考虑因素包括行程时间、步行距离、停车费用等，负效用函数的计算表示如下：其中，表示预约车辆c从当前交叉口b到停车场p在第m次迭代中的停车选择效用，tbp(m)为第m次迭代中从当前交叉口b到停车场p的最短行驶时间(由Dijkstra算法求解得出)，dpd为从停车场p到目的地d的步行距离，fp为停车费用，ζ为随机项，a1、a2、a3、a4分别为各因素的重要系数，且a1、a2、a3、a4均小于0。c23充电桩需求量更新对于快速充电车辆，当电量充满即驶离，此时更新停车场快速充电桩需求数量，即N_fast(Pi)＝N_fast(Pi)-1对于慢速充电车辆，依据初始的停车时长，在停车时长结束的时刻驶离，此时更新停车场慢速充电桩需求量，即N_slow(Pi)＝N_slow(Pi)-1c24充电需求预测仿真结束当达到最大迭代次数，仿真完成，对快速充电和慢速充电需求量进行统计。c3、电动汽车充电设施布局优化c31充电桩初始配建比例划分根据充电需求预测算法得到各停车场充电站快速充电桩和慢速充电桩的最大需求，结合停车场容量限制，划分各停车场充电桩位初始比例。c32电动汽车充电决策若起始剩余电量SOC小于充电下限阈值SOC_min，则假定电动汽车选择快速充电。电动汽车前往目标停车场，到达停车场前进行桩位判断。若有快速充电桩位，则车辆选择快速充电；若目标停车场无快速充电桩可用，则该车将有两种选择，第一，在目标停车场排队，此时需要计算快充排队车辆数以及预计排队时间。第二，选择附近有剩余充电桩位的停车场进行充电。分别计算两种选择成本进行，选择成本最低的方案。若起始剩余电量SOC大于充电上限阈值SOC_max，则此时电动汽车无需充电，主要是做出停车判断。电动本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Agent仿真的电动汽车充电桩布局优化方法，其特征在于该方法包括如下步骤：/nc11初始化仿真路网/n包括初始化路段集合S、各类节点之间的连接属性、距离、道路等级、自由流速度

【技术特征摘要】
1.一种基于Agent仿真的电动汽车充电桩布局优化方法，其特征在于该方法包括如下步骤：
c11初始化仿真路网
包括初始化路段集合S、各类节点之间的连接属性、距离、道路等级、自由流速度通行能力Cs；
初始化交叉口节点C；加载各路段初始流量qs(0)，利用BPR函数计算初始路网各路段的行程速度vs(0)、行程时间ts(0)；
c12初始化出行OD
起始节点集合O和终止节点集合D，根据Dijkstra算法进行初步路径规划；
c13初始化充电站和停车场
包括各停车场的位置Pi，容量Cp，快速充电桩数量N_fast(Pi)，慢速充电桩数量N_slow(Pi)，普通停车位数量N_com(Pi)、距离目的地之间的距离Lp→c；
c14车辆生成及初始化
根据出行化OD，随机生成车辆Agent进入路网，IDc为该车辆编号、Oc为车辆起点、Dc为车辆终点，为车辆的生成时刻，由起点与路网交叉口的邻接关系确定车辆即将经过的交叉口Bc；
在生成的车辆中，随机抽取一定比例的车辆作为充电车辆，充电汽车标签为1；非充电车辆标签为0，同时赋予充电车辆一个初始电量SOC(i)；
c15充电属性初始化
初始化电动汽车比例、以及所有汽车的停车时长分布，初始化电动汽车的充电下限阈值SOC_min，该值的含义是电动汽车的电量若低于此值则需立即寻找充电站充电，初始化充电上限阈值SOC_max，该值的含义是电动汽车电量若高于此值则不需要充电；
c16初始化仿真环境
包括仿真时长、仿真间隔、当前迭代次数、最大迭代次数；
c2充电需求预测
c21车辆位置记录
对于路网上的每辆车，在每一步仿真中对车辆的位置以及剩余电量进行判断；
c22车辆充电决策
c221停车场前的充电决策
车位于停车场前，对其电量SOCi进行判断，若电量低于充电下限阈值SOC_min，则车辆选择快速充电，该停车场快速充电桩需求量增加1；
若电量SOCi大于充电下限阈值SOC_min但小于充电上限阈值SOC_max，则对该停车辆的停车时间和预计快充至充满时间进行比较，在快速充电充满即走的规则假设条件下：
若停车时间大于预计快充至充满时间，车主为避免再次挪动车位，因此选择慢速充电，该停车场慢速充电桩需求量增加1，
若停车时间小于快充至充满时间，则假定用户选择快速充电，此时该停车场快速充电桩需求量增加1；
若电量SOCi大于充电上限阈值SOC_max，则车辆选择不充电，此时普通停车位数量增加1；
c222道路路段上和交叉口处的充电决策
当车辆位于道路路段上或者交叉口处，对电动汽车电量进行判断，若电量大于充电下限阈值SOC_min，则车辆按既定路线行驶至初始目的地；
若电量小于充电下限阈值SOC_min，则用户基于负效用函数选择停车场进行充电；
c23充电桩需求量更新
对于快速充电车辆，当电量充满即驶离，此时更新停车场快速充电桩需求数量；
对于慢速充电车辆，依据初始的停车时长，在停车时长结束的时刻驶离，此时更新停车场慢速充电桩需求量；
c24充电需求预测仿真结束
当达到最大迭代次数，仿真完成，对快速充电和慢速充电需求量进行统计；
c3、电动汽车充电设施布局优化
c31充电桩初始配建比例划分
根据充电需求预测得到各停车场充电站快速充电桩和慢速充电桩的最大需求，结合停车场容量限制，划分各停车场充电桩位初始比例；
c32电动汽车充电决策
若起始剩余电量SOC小于充电下限阈值SOC_min，则假定电动汽车选择快速充电；电动汽车前往目标停车场，到达停车场前进行桩位判断；若有快速充电桩位，则车辆选择快速充电；若目标停车场无快速充电桩可用，则该车将有两种选择：第一，在目标停车场排队，此时计算快充排队车辆数以及预计排队时间；第二，选择附近有剩余充电桩位的停车场进行充电；分别计算两种选择成本进行，选择成本最低的方案；
若起始剩余电量SOC大于充电上限阈值SOC_max，则此时电动汽车无需充电，主要是做出停车判断；电动汽车前往目标停车场，到达停车场前进行桩位判断；若有停车位，则在目标停车场进行停车；若无停车位，则该车将有两种选择：第一，在目标停车场排队，此时计算排队停车车辆数量以及预计排队时间；第二，选择附近有剩余停车位的停车场进行停车；分别计算两种选择成本进行，选择成本最低的方案；
若起始剩余电量介于充电下限阈值SOC_min和充电上限阈值SOC_max之间，则电动汽车则用停车时长分布及充电站充电桩剩余数量来进行综合判断：
首先判断充电站是否有慢速充电桩位，若有则选择慢速充电；若无慢速充电桩位，则判断是否有普通停车位，若有普通停车位，则选择普通停车位，若无普通停车位，再判断是否有快速充电桩位，若有快速充电桩位，再根据停车时长进行判断，若停车时长小于快速充电充满时间，则选择快速充电，若停车时长大于快速充电至充满时间；此时有三种选择：第一种，对慢速充电桩的排队时间进行估计，第二种，对普通停车位的排队时间进行估计，第三种，选择附近有剩余停车位的停车场进行充电或者停车；选择成本最低的方案；
c33燃油汽车停车决策
燃油汽车的停车决策主要依据是停车场的容量设置，燃油汽车到达停车场前，首先判断是否停车位，若有停车位，则在目标停车场停车，若无停车位，此时有两种选择若无停车位，则该车将有两种选择：第一，在目标停车场排队...

【专利技术属性】
技术研发人员：梅振宇，阙祖琛，唐崴，赵锦焕，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33