考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法技术

本发明专利技术公开了考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法，该方法同时考虑了充电设施容量和电池衰减特性对车辆调度方案的影响，包括车辆的行车计划和充电方案，在此基础上，结合分时电价机制，构建了电动公交调度模型，模型的目标函数是企业的总成本最小，包括公交车辆使用成本

【技术实现步骤摘要】
考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法


[0001]本专利技术涉及考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法，属于城市公共交通运营管理

。

技术介绍

[0002]电动公交车具有零排放
、
低噪音等优点，公共交通电气化对于我国实现双碳目标具有重要的意义
。
与燃油公交车相比，电动公交车的运营里程更短，因此，车辆需要在白天充电以满足车辆电量需求
。
车辆的调度计划包括车辆的行车计划和充电方案，为了节约充电成本，车辆往往在更低的电价区间充电，而面对有限的充电设施容量，若缺乏合理的调度安排，车辆集中在低电价区间充电往往会造成排队现象，进而影响后续的行车计划，增加了运营成本和调度的复杂性
。
[0003]电池是电动公交车辆采购成本的重要组成部分，当电池的可用容量衰减到
80
％时，则需要更换电池，这显著增加了公交企业的成本
。
而电池的衰减与充放电过程中的初始电量以及充放电次数和深度有关，车辆的行车计划和充电方案都会对电池的寿命产生影响，车辆为了延长电池寿命会减少充电次数，而这会增加运营的车辆数，且无法充分利用低电价区间，进而影响到企业的采购成本
。
由此需要对车辆的行车计划
、
充电方案
、
充电站容量及电池衰减影响进行协同优化
。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是：提供考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法，同时考虑充电设施容量和电池衰减特性对电动公交车调度的影响，有助于减少企业运营成本和延长电池使用寿命
。
[0005]本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：
[0006]考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法，包括如下步骤：
[0007]步骤1，获取电动公交车辆运行数据，在进行数据清洗后计算车辆的平均速度，采集公交线路运营数据
、
电动公交车辆数据以及充电站数据；
[0008]步骤2，计算电动公交车辆配置成本；
[0009]步骤3，计算电动公交车辆充电成本；
[0010]步骤4，计算电动公交车辆电池衰减成本；
[0011]步骤5，基于步骤2‑
步骤4建立考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度模型，并对模型进行求解，得到最优电动公交车辆调度方案
。
[0012]作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤1中，公交线路运营数据包括电动公交车辆的线路长度和班次信息，电动公交车辆数据包括车辆的充电功率
、
放电功率
、
电池容量和日均使用成本，充电站数据包括充电站内部的可用充电器数据和最大充电功率
。
[0013]作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤2中，电动公交车辆配置成本与调度过程中使用的车辆数目有关，计算公式如下：
[0029]s.t.
[0030][0031][0032][0033][0034][0035][0036][0037][0038][0039]ε
min
≤
ε
kij
≤
ε
max
,
[0040]式中，
Z
为总成本；
E
ki
为车辆
k
在车次
i
的起始站点时的电量；
M
为正数；
v
为车辆的平均速度；为车辆
k
在时间间隔
T
的电量；
P
为充电站内的充电器数目；
Q
为充电站的总功率；
L
＝
{1,...,T}
为时间间隔的集合；
ε
min
和
ε
max
分别为充电器的最小和最大功率
。
[0041]作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤5中，模型通过遗传算法进行求解，求解过程如下：
[0042]1)
采用整数编码，并用随机方法生成初始解，编码过程包括两部分：第一部分为车辆的调度计划，即将车辆按照时间顺序分配到车次上；第二部分为车辆的充电方案，包括车辆在各个时间间隔的充电功率；
[0043]2)
采用锦标赛策略进行选择，每次从种群中选择一定数目的个体，并将最好的个体进入后代种群，选择过程重复上述操作，直到新的种群大小达到原始种群大小；
[0044]3)
在染色体上随机设置多个交叉点，在交叉点的车辆被交换，并且满足充电设施容量约束的充电计划被随机生成；
[0045]4)
将调度模型目标函数的倒数作为适应度函数，具有最高适应度的染色体即为最优的电动公交车辆调度方案
。
[0046]一种计算机设备，包括存储器
、
处理器，以及存储在所述存储器中并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法的步骤
。
[0047]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交
车辆调度方法的步骤
。
[0048]本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0049]1、
本专利技术提出的电动公交车辆调度方法，考虑了充电设施容量和电池衰减特性对车辆调度方案的影响，包括车辆的行车计划和充电方案，在此基础上，构建了电动公交调度模型，有效的减少企业的总成本，包括公交车辆使用成本
、
充电成本和电池衰减成本，且能够减少电池衰减，延长电池使用寿命
。
[0050]2、
本专利技术可用于在电动公交调度中制定更加符合实际情况的公交调度方案，具有十分广阔的应用场景
。
附图说明
[0051]图1是本专利技术考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法流程图
。
具体实施方式
[0052]下面详细描述本专利技术的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出
。
下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能解释为对本专利技术的限制
。
[0053]如图1所示，本专利技术提出一种考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法，具体步骤如下：
[0054]步骤一：获取基础数据；
[0055]在该步骤中，首先通过
AVL
数据获得车辆的运行数据，数据清洗后计算车辆的平均速度，之后采集公交线路的运营数据
、
车辆以及充电站的数据，公交线路的数据包括车辆的线路长度，班次信息；车辆的数据包括车辆的充电功率...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取电动公交车辆运行数据，在进行数据清洗后计算车辆的平均速度，采集公交线路运营数据
、
电动公交车辆数据以及充电站数据；步骤2，计算电动公交车辆配置成本；步骤3，计算电动公交车辆充电成本；步骤4，计算电动公交车辆电池衰减成本；步骤5，基于步骤2‑
步骤4建立考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度模型，并对模型进行求解，得到最优电动公交车辆调度方案
。2.
根据权利要求1所述的考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法，其特征在于，所述步骤1中，公交线路运营数据包括电动公交车辆的线路长度和班次信息，电动公交车辆数据包括车辆的充电功率
、
放电功率
、
电池容量和日均使用成本，充电站数据包括充电站内部的可用充电器数据和最大充电功率
。3.
根据权利要求1所述的考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法，其特征在于，所述步骤2中，电动公交车辆配置成本与调度过程中使用的车辆数目有关，计算公式如下：计算公式如下：式中，
Z1为电动公交车辆配置成本；
c
f
为车辆的单位配置成本；
G
＝
{1,...,K}
为车辆的集合；
r
k
为0‑1变量，若车辆
k
至少运行一个车次，则为1，否则为0；
n
为总车次数；
x
kij
为0‑1变量，若车辆
k
连续运行车次
i
和车次
j
，则为1，否则为
0。4.
根据权利要求3所述的考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法，其特征在于，所述步骤3中，电动公交车辆充电成本计算公式如下：式中，
Z2为充电成本；
K
为总车辆数，
T
为总时间间隔；为0‑1变量，若车辆
k
在时间间隔
t
充电，则为1，否则为0；为车辆
k
在时间间隔
t
的充电功率；
Δ
t
为时间间隔的长度；
f
t
为时间间隔
t
的电价
。5.
根据权利要求4所述的考虑充电设施容量和电池衰减影响的电动公交车辆调度方法，其特征在于，所述步骤4中，电动公交车辆电池衰减成本计算公式如下：中，电动公交车辆电池衰减成本计算公式如下：中，电动公交车辆电池衰减成本计算公式如下：
式中，
Z3为电池衰减成本；
E
为电池容量；
W(h)
为
SOC
间隔
h
的电池衰减成本系数；
n
h
为
SOC
间隔的数目；表示车辆
k
在充电时，于间隔
h
的
SOC
变化量；表示车辆
k
在放电时，于间隔
h
的
SOC
变化量；
e
kij
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张明业，杨敏，黎彧，黄世玉，侯艺琦，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：