含有不同类型充电桩的电动汽车充电站选址定容优化方法技术

本发明专利技术是一种含有不同类型充电桩的电动汽车充电站选址定容优化方法，其特点是，包括的内容有：计算电动汽车选用不同类型充电桩的概率、基于用户出行特征的电动汽车充电需求预测、建立电动汽车充电站选址定容规划优化模型和对电动汽车充电站选址定容模型的求解。能够提升电动汽车充电站内充电桩的充电效率、提高充电桩的全天利用率、降低电动汽车充电站投资经营者的成本。具有科学合理，适用性强，效果佳，准确率高等优点。并通过算例分析结果验证了本发明专利技术方法的正确性和有效性。了本发明专利技术方法的正确性和有效性。了本发明专利技术方法的正确性和有效性。

【技术实现步骤摘要】
含有不同类型充电桩的电动汽车充电站选址定容优化方法


[0001]本专利技术涉及电力系统中的充电站规划领域，是一种含有不同类型充电桩的电动汽车充电站选址定容优化方法。

技术介绍

[0002]充电站规划是对目标区域内的电动汽车(electric vehicle，EV)充电站数量、位置以及站内的容量进行规划。现有的大型电动汽车充电站配备有光伏发电系统，电动汽车所需电能的80％都为光伏发电系统提供。这即能够促进可再生能源的利用，又能够减少汽车尾气对环境的污染；此外，科学合理地确定充电站的位置及规模直接关系到电动汽车用户出行的便捷性和资源配置的有效性，进而影响到电动汽车的规模化发展与应用。但是，随着电动汽行业的快速发展，社会上有车无桩的现象频出，造成了人们出行不便，电动汽车体验差，因此，对电动汽车充电站进行合理的规划和建设具有迫切的需求和重要的现实意义。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是，克服现有技术的不足，建立一种科学合理，适用性强，效果佳，准确率高的含有不同类型充电桩的充电站选址定容优化方法。
[0004]实现本专本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种含有不同类型充电桩的电动汽车充电站选址定容优化方法，其特征是，它包括：计算电动汽车选用不同类型充电桩的概率、基于用户出行特征的电动汽车充电需求预测、建立电动汽车充电站选址定容规划优化模型，具体内容为：1)计算电动汽车选用不同类型充电桩的概率
①
计算电动汽车在停车持续时间内采用A类型充电桩进行充电不能满足其充电需求时，即采用B类型充电桩对电动汽车进行充电的条件表示为：式中，P
A
为A类型充电桩在恒流充电阶段的充电功率；η为充电桩的充电效率；T
P
为电动汽车的停车持续时间；S
CC
为电动汽车的荷电状态充电阈值；S
start
为电动汽车起始充电时刻的荷电状态；C为目标区域内电动汽车电池的平均额定额定容量；
②
计算式(1)出现的概率，即电动汽车到站充电时选用B类型充电桩进行充电的概率；其表达式由式(2)表示：式中，P
f
为式(1)出现的概率，T
P
和S
start
两个变量相互独立，则根据二维随机变量的概率公式，将公式(2)转化为：式中，f
T
(t)为电动汽车停车持续时间的概率密度函数；f
soc
(c)为电动汽车起始充电时刻荷电状态的概率密度函数，并且其满足正太分布，其表达式如式(4)所示：式中，σ
soc
为正太分布的标准差，μ
soc
为电动汽车起始充电时刻荷电状态的均值；
③
计算电动汽车到站选用A类型充电桩的概率P
s
＝1
‑
P
f
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)式中，P
s
为电动汽车到站选用A类型充电桩的概率；2)基于用户出行特征预测电动汽车的充电需求
①
首先，对目标区域所在城市内其他区域已有电动汽车充电站内电动汽车的充电数据进行分析；然后，对数据进行筛选并拟合得出目标区域内电动汽车起始充电时刻满足的概率密度分布函数f
EV
(t)；
②
计算目标区域内每天到站进行充电的电动汽车数量，n
ev,B
＝P
f
n
ev
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)n
ev,A
＝P
s
n
ev
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)式中，n
ev
为目标区域内每天到站进行充电的电动汽车数量；n
c
目标区域内路口节点数量；q
k
为路口节点k每日产生的交通流量；β为交通流量中每天到站充电的电动汽车比例；
n
ev,B
和n
ev,A
分别为目标区域内每天到站进行充电的电动汽车中，选用B类型充电桩和A类型充电桩进行充电的电动汽车数量；
③
随机抽取目标区域每天到站充电的所有电动汽车的停车持续时间、起始充电时的荷电状态和起始充电时刻，并根据式(1)判断其选用的充电桩类型，T
P,n
＝rand(f
T
(t)),n＝1,2,...n
ev
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)S
start,n
＝rand(f
soc
(c))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)t
start,n
＝rand(f
EV
(t))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)式中，T
p,n
为第n辆产生充电需求的电动汽车在电动汽车充电站内的停车持续时间；S
start,n
为第n辆电动汽车起始充电时刻的荷电状态；t
start,n
为第n辆电动汽车起始充电的时刻；rand(
·
)表示取满足括号内概率密度函数的随机数；
④
目标区域内电动汽车产生的充电需求由式(12)
‑
(16)表示，式中，P
n
为第n量电动汽车产生的充电需求；f为判断站内是否处于充电高峰时期的变量，当电动汽车充电站处于充电高峰时期f的值为1，反之为0；S
end,n
为第n辆电动汽车充电结束时刻的荷电状态，束时刻的荷电状态，束时刻的荷电状态，束时刻的荷电状态，式中，S
CV,n
为第n辆电动汽车在停车持续时间内采用恒压充电模式所充荷电状态值；T
CC,n
为第n辆电动汽车采用恒流充电模式充电的时长；T
n
为第n辆电动汽车将荷电状态从当前状态充至100％所需的时长；M为充电桩类型变量，当第n辆电动汽车到站选用A类型充电桩时，M为A，当第n辆电动汽车到站选用B类型充电桩时，M为B；P
M
为M类型充电桩在恒流充电阶段的功率；P
M
(t)为恒压充电阶段M类型充电桩的实时功率；
⑤
将目标区域内电动汽车每日相同时刻产生的不同功率的充电需求、停车持续时间和充电时长分别进行叠加并储存，然后进行下一次循环，直到循环结束；
⑥
对所有次循环得到的目标区域内电动汽车每日在相同时间产生的同一功率的充电需求、停车持续时间和充电时长取平均值，最终结合各路口节点的车流量占目标区域全天总车流量的比例，得到电动汽车充电需求的时空分布、电动汽车选用不同类型充电桩充电时的平均充电时长以及平均停车持续时间；3)建立电动汽车充电站选址定容规划优化模型
①
建立电动汽车充电站上层优化模型目标函数
考虑电动汽车充电站投资经营者和电动汽车用户的利益，建立电动汽车充电站优化模型的上层目标函数：W＝W1+W2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)式中，W为目标区域内电动汽车充电站投资经营者的年化成本与电动汽车用户年损失成本之和称之为总经济成本；W1为投资经营者的年化总成本，其包括电动汽车充电站的建设成本、运行维护成本和购买土地成本；W2为电动汽车用户的年损失成本；其中W1，W2的表达式由式(18)，(19)表示：式由式(18)，(19)表示：式中，和分别为第i个电动汽车充电站的建设成本、运维成本和购买土地的成本；n
e
为目标区域内规划的电动汽车充电站数量；r0和y分别为充电站的平均贴现率和运行年限；为第i个电动汽车充电站服务范围内的电动汽车用户年空驶成本以及年时间成本之和；a.计算电动汽车充电站的建设成本电动汽车充电站的建设成本包括固定投资成本、购买充电桩的成本以及电动汽车充电站内与充电桩总额定功率有关的成本；因此，第i个EVCS的建设成本由式(20)，(21)表示：f
i
(P
i
)＝ωP
iP
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)式中，C
T
为投资运营每个电动汽车充电站的固定投资成本，包括购买站内各种平台辅助设施的成本以及修建各种必要设施的成本；C
P,i
为第i个电动汽车充电站购买充电桩的成本；f
i
(P
i
)为第i个电动汽车充电站内与充电桩总额定功率有关的成本，其包括购买配电变压器、有缘滤波装置、电缆设施的成本；ω为与充电桩总额定功率有关的等效投资系数；P
iP
为第i个电动...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖白，高峰，姜卓，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：