全自动驾驶环境城市区域电动汽车充电设施选址定容方法技术

本发明专利技术公开了一种全自动驾驶环境下城市区域电动汽车充电设施选址定容方法，该方法建立了混合整数线性规划模型来同时优化电动汽车接送客过程规划和充电设施选址定容规划，模型的目标是最小化各成本之和，包括投放到路网中的所有电动车的购买成本，充电站和充电桩的建设成本，电动车在路网中消耗的电量成本，电动车在路网中行驶、排队、延误的时间成本等。运用该方法可以同时得到的结果包括投放到路网中的电动车数量，充电站和充电桩的布局选址及定容方案，以及每辆共享电动车的接送客全过程。程。程。

【技术实现步骤摘要】
全自动驾驶环境城市区域电动汽车充电设施选址定容方法


[0001]本专利技术涉及一种全自动驾驶环境下城市区域电动汽车充电设施选址定容方法，用于确定投放到路网中的自动驾驶共享电动车数量、充电站和充电桩的布局选址及容量方案，以及每辆共享电动车的接送客全过程，属于智能交通


技术介绍

[0002]电动车技术、自动驾驶技术和网联共享技术的结合被视为未来交通发展的大趋势之一。电动汽车以电力作为驱动力，比同类燃油车的清洁度高数倍，具有高能效、低排放的特点，能够有效改善环境污染。自动驾驶使司机得到了解放，对交通安全、驾驶舒适性、道路容量、行驶速度、能源消耗和车辆排放有着诸多潜在效益。汽车共享使得乘客在不产生与汽车所有权相关的资本和维护费用的情况下就能享有类似于私家车的舒适出行，同时大大提高了车辆利用率，降低了土地占用率，节约成本并带来显著的环境和社会效益。对于里程较短的出行者来说，与拥有私家车相比，汽车共享是一种成本更低的选择，同时也比公交服务更灵活。
[0003]然而，电动汽车的进一步推广受到了一些条件限制，如有限的行驶里程、不足的充电设施、较长的充电时间和较高的前期购买成本等。充电设施短缺和布局不合理问题，也是制约电动汽车快速发展的重要问题之一。充电设施的容量、网络布局等需要科学系统地设计优化，亟待解决。自动驾驶共享电动汽车车队规模、共享车辆行程路径规划等将产生不同电量消耗结果，在充电设施选址定容布局时应充分考虑这些因素。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中存在的上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种全自动驾驶环境下城市区域电动汽车充电设施选址定容方法。该方法的核心思想是，建立混合整数线性规划模型来同时优化共享电动汽车的接送客路径规划和充电设施的选址定容规划。包括乘客的上车点、下车点及其乘客到达上车点时间输入到自动驾驶电动车共享系统中，自动驾驶电动车共享系统将统一调配车辆，处理乘客订单。当电动车早于乘客到达上车点时，电动车将在该点等待乘客到来；当电动车晚于乘客到达上车点时，将给予电动车一定的惩罚成本。共享车辆在接送客过程中消耗电量，必要时需在途中访问充电站进行充电。由于各充电站设置的充电桩数量有限，充电车辆可能在充电站形成排队，经历一定的排队等待时间。
[0005]该混合整数线性规划模型主要包含用于搭建交通路网的交通网络搭建模块、用于形成电动车接送客路径的接送客路径模块、用于计算电动车在节点间行程时间的行程时间模块、用于计算电动车在充电站排队等待时间的排队等待时间模块、用于描述电动车在运行过程中的电量消耗及充电情况的电量模块、用于设置电动车的充电站选址和充电桩数量的充电站模块和用于实现各成本之和最小的目标函数模块。优化内容包括：需要投放的车辆数，充电站选址位置，各充电站安装的充电桩数量，乘客与车辆如何匹配，以及如何确定
车辆路径和时间表。
[0006]本方法的具体技术方案如下：
[0007]1.交通网络搭建模块
[0008]通过以下设定完成对路网节点的索引，从而搭建交通网络：
[0009]O:电动车的可选出发点，O＝{1,2,3,...,σ}。
[0010]P:所有乘客上车点的集合，设共有δ个上车点，则
[0011]P＝{σ+1,σ+2,σ+3,...,σ+δ}。
[0012]D:所有乘客下车点的集合，D＝{σ+δ+1,σ+δ+2,σ+δ+3,...,σ+2δ}。
[0013]U:所有充电站备选点编号的集合，设共有n个充电站备选点，则U＝{1,2,...,n}。
[0014]n号充电站备选点所能安装的最大充电桩数目。
[0015]V
max
:最多允许投放在网络中的电动汽车数。
[0016]C
max
:允许在路网中建立充电站的最大数目。
[0017]C
n
:n号充电站备选点所有备选充电桩的集合，例如
[0018][0019]Q
max
:投放路网中充电桩的最大数目。
[0020]C:所有充电站充电桩备选点集合，
[0021]C＝C1∪C2∪.....∪C
k
＝{σ+2δ+1,σ+2δ+2,σ+2δ+3,...,σ+2δ+Q
max
}。
[0022]T:电动车的可选返回点，由于每个电动车出发点对应一个返回点，故有
[0023]T＝{σ+2δ+Q
max
+1,σ+2δ+Q
max
+2,...,2σ+2δ+Q
max
}。
[0024]N:所有节点的集合，N＝O∪P∪D∪C∪T。
[0025]V:所有备选电动车的集合，V＝{1,2,3,...,V
max
}。
[0026]以上实现了同一车辆出发点和返回点{1,σ+2δ+Q
max
+1}，{2,σ+2δ+Q
max
+2}，
…
，{σ,2σ+2δ+Q
max
}的一一对应，以及同一乘客同一出行需求上车点和下车点{σ+1,σ+δ+1}，{σ+2,σ+δ+2}，
…
，{σ+δ,σ+2δ}的一一对应。只要是不同的乘客出行需求，即使是在空间中的相同点，该点也有多个不同的索引。
[0027]2.目标函数模块
[0028]通过以下表达式来实现总成本最小化(包括电动车的行驶时间成本，自动驾驶电动车、充电站和充电桩的固定成本，电动车在充电站的充电费用，电动车在充电站的等待时间成本，因无法准时到达节点而产生的惩罚成本)：
[0029][0030]式中：
[0031]c
t
表示电动车行驶单位时间的时间成本。
[0032]c
w
表示因电动车延误而导致乘客在上车点等待电动车发车的单位等待时间惩罚成本。
[0033]c
e
表示每单位电量的能耗成本。
[0034]c
q
表示电动车在充电桩排队的单位排队时间成本。
[0035]c
f
表示每辆电动车的购买和使用成本。
[0036]c
s
表示每个充电站的建设和使用成本。
[0037]c
r
表示每个充电桩的建设和使用成本。
[0038]t
ij
表示从节点i∈N到节点j∈N的行驶时间，其等于节点i∈N和节点j∈N之间的最短距离除以电动车的行驶速度。
[0039]表示电动车v∈V实际到达节点i∈N处的时间。
[0040]表示电动车v∈V在充电桩i∈C开始充电的时间。
[0041]表示电动车v∈V从乘客上车点i∈P出发的时间。
[0042]a
i
表示乘客到达上车点i∈P的时间。
[0043]E表示电动车的最大电量。
[0044]表示电动车v∈V到达节点i本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种全自动驾驶环境下城市区域电动汽车充电设施选址定容方法，其特征在于包括如下步骤：c1、构建一套以总成本最小为目标的混合整数线性规划模型，来同时优化电动汽车群的接送客过程和充电设施的选址布局；c2、将获取的出行需求数据，包括乘客的上车点、下车点及其乘客到达上车点时间输入到自动驾驶电动车共享系统中，自动驾驶电动车共享系统统一调配车辆，处理乘客订单；当电动车早于乘客到达上车点时，电动车将在该点等待乘客到来；当电动车晚于乘客到达上车点时，将给予电动车一定的惩罚成本；c3、共享车辆在接送客过程中消耗电量，若电量不足时在途中访问充电站进行充电。2.根据权利要求1所述的一种全自动驾驶环境下城市区域电动汽车充电设施选址定容方法，其特征在于：所述总成本包括电动车的行驶时间成本，自动驾驶电动车、充电站和充电桩的固定成本，电动车在充电站的充电费用，电动车在充电站的等待时间成本，因无法准时到达节点而产生的惩罚成本，所述混合整数线性规划模型，包含用于搭建交通路网的交通网络搭建模块、用于形成电动车接送客路径的接送客路径模块、用于计算电动车在节点间行程时间的行程时间模块、用于计算电动车在充电站排队等待时间的排队等待时间模块、用于描述电动车在运行过程中的电量消耗及充电情况的电量模块、用于设置电动车的充电站选址和充电桩数量的充电站模块和用于实现各成本之和最小的目标函数模块；优化内容包括：需要投放的车辆数，充电站选址位置，各充电站安装的充电桩数量，乘客与车辆如何匹配，以及如何确定车辆路径和时间表。3.根据权利要求2所述的一种全自动驾驶环境下城市区域电动汽车充电设施选址定容方法，其特征在于：所述交通网络搭建模块通过以下设定完成对路网节点的索引，从而搭建交通网络：O:电动车的可选出发点，O＝{1,2,3,...,σ}；P:所有乘客上车点的集合，设共有δ个上车点，则P＝{σ+1,σ+2,σ+3,...,σ+δ}；D:所有乘客下车点的集合，D＝{σ+δ+1,σ+δ+2,σ+δ+3,...,σ+2δ}；U:所有充电站备选点编号的集合，设共有n个充电站备选点，则U＝{1,2,...,n}；n号充电站备选点所能安装的最大充电桩数目；V
max
:最多允许投放在网络中的电动汽车数；C
max
:允许在路网中建立充电站的最大数目；C
n
:n号充电站备选点所有备选充电桩的集合，Q
max
:投放路网中充电桩的最大数目；C:所有充电站充电桩备选点集合，C＝C1∪C2∪.....∪C
k
＝{σ+2δ+1,σ+2δ+2,σ+2δ+3,...,σ+2δ+Q
max
}；T:电动车的可选返回点，由于每个电动车出发点对应一个返回点，故有T＝{σ+2δ+Q
max
+1,σ+2δ+Q
max
+2,...,2σ+2δ+Q
max
}；N:所有节点的集合，N＝O∪P∪D∪C∪T；
V:所有备选电动车的集合，V＝{1,2,3,...,V
max
}。以上实现了同一车辆出发点和返回点{1,σ+2δ+Q
max
+1}，{2,σ+2δ+Q
max
+2}，
…
，{σ,2σ+2δ+Q
max
}的一一对应，以及同一乘客同一出行需求上车点和下车点{σ+1,σ+δ+1}，{σ+2,σ+δ+2}，
…
，{σ+δ,σ+2δ}的一一对应。4.根据权利要求2所述的一种全自动驾驶环境下城市区域电动汽车充电设施选址定容方法，其特征在于：所述目标函数模块通过如下方式实现总成本最小化：：式中：c
t
表示电动车行驶单位时间的时间成本；c
w
表示因电动车延误而导致乘客在上车点等待电动车发车的单位等待时间惩罚成本；c
e
表示每单位电量的能耗成本；c
q
表示电动车在充电桩排队的单位排队时间成本；c
f
表示每辆电动车的购买和使用成本；c
s
表示每个充电站的建设和使用成本；c
r
表示每个充电桩的建设和使用成本；t
ij
表示从节点i∈N到节点j∈N的行驶时间，其等于节点i∈N和节点j∈N之间的最短距离除以电动车的行驶速度；表示电动车v∈V实际到达节点i∈N处的时间；表示电动车v∈V在充电桩i∈C开始充电的时间；表示电动车v∈V从乘客上车点i∈P出发的时间；a
i
表示乘客到达上车点i∈P的时间；E表示电动车的最大电量；表示电动车v∈V到达节点i∈N处时的电量；为0
‑
1变量。如果电动车v∈V直接从节点i∈N到达节点j∈N，等于1；否则，等于0；Z
n
为0
‑
1变量。n处若建立充电站，等于1；否则，等于0，r
j
为0
‑
1变量。若在充电桩备选点j∈C安装充电桩，等于1；否则，等于0；为电动车行驶时间成本，为因电动车延误而导致乘客在上车点等待电动车发车的惩罚成本，为电动车在充电桩进行充电的电量成本，为电动车在充电桩排队的排队时间成本，为投放到路网中充电站的建设和使用成本，为投放到路网中充电桩的建设和使用成本；
为投放到路网中电动车的购买和使用成本。式表示从所有电动车出发点O出发前往乘客上车点P的所有流量之和，也即为投放到路网中的所有电动车的数量；式(1)表示，模型的目标函数是最小化各成本之和，包括投放到路网中的所有电动车的购买成本，充电站和充电桩的建设及使用成本，电动车在路网中消耗的电量费用，电动车在路网中行驶、排队、延误的时间成本；优化的结果目标函数最小时投放到路网中的电动车数量、充电站和充电桩的布局选址和定容方案、以及电动车的接送客过程。5.根据权利要求2所述的一种全自动驾驶环境下城市区域电动汽车充电设施选址定容方法，其特征在于：所述电动车接送客路径模块通过下述约束控制自动驾驶电动车辆的接送客路径，使得自动驾驶共享电动车队完成所有接送客任务；电动车v从出发点O出发，前往乘客上车点P接乘客，并将其运送到对应的乘客下车点D；若电量不足以完成接下来的接送客任务，则前往充电桩C进行充电，接下来再前往其他乘客上车点P接送另一乘客，依次类推；当电动车v完成所有接送客需求时，将返回对应返回点T；同一电动车v的出发点O和返回点T均位于该车所属停车场：车所属停车场：车所属停车场：车所属停车场：车所属停车场：车所属停车场：车所属停车场：车所属停车场：车所属停车场：车所属停车场：车所属停车场：车所属停车场：
式中：M表示足够大的数；θ
v
为0
‑
1变量。若电动车v∈V执行接送客任务，等于1；否则，等于0；式(2)
‑
(4)表示，从乘客上车点...

【专利技术属性】
技术研发人员：尚夏，戴钰超，章立辉，王亦兵，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：