【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于充电站选址，具体涉及一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法及系统。
技术介绍
1、在“碳中和，碳达峰”的时代背景下，电动汽车正处于快速发展的阶段。然而，随着电动汽车产业的蓬勃发展，充电基础设施匮乏等问题日益突出。近年来，电动汽车充电设施合理规划问题已成为研究的热点。随着电动汽车大规模入网，电动汽车不仅对交通网络造成严重的阻碍，也对配电网造成严重的冲击。因此，国内外许多专家正在从事电动汽车充电设施规划相关研究。但现有研究大多数模型都是针对平原城市，忽略地形影响导致模型在山地城市不适用。近年来，也有学者考虑山地城市对于耗电量影响，但是没有结合交通路网进行分析，导致规划结果可能对交通产生较大影响，从而影响用户出行，严重时导致公共资源浪费，阻碍电动汽车产业发展。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法及系统。
2、一方面，本专利技术提出一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，包括：
3、s1：在山地城市环境下考虑电动汽车交通行为，并提取山地城市的坡度表示山地城市道路特性，建立山地城市交通路网模型；
4、s2：考虑山地城市地形特征和道路特性对电动汽车耗电量的影响，在建立的山地城市路网模型中，计算路网中任意两个节点间的耗电量；
5、s3：假设用户进行充电决策时以通行时间为首要考虑因素，即总是选择从起始点到目的充电站通行时间最小的路径，将传统floyd最短路径
6、s4：在山地城市交通路网模型的道路侧安装摄像头，通过路边的摄像头的监控数据，根据交通流量预测车辆数，计算出道路上的电动汽车数量；
7、s5：判断道路上电动汽车当前荷电状态，如果当前荷电状态小于容量的30％，则用户产生充电需求；计算电动汽车到达充电站的荷电状态和时间；并基于电动汽车到达充电站的荷电状态和时间计算电动汽车充电时间和充电负荷；
8、s6：根据电动汽车在任意两点之间的耗电量和最短行程时间信息考虑交通路网总体通行效率，根据电动汽车充电时间和充电负荷考虑交通路网中充电站充电负荷时间尺度波动，以交通路网总体通行效率最高、充电负荷时间尺度波动最小以及充电站建设总成本最低为目标建立多目标函数；
9、s7：将建立的多目标函数作为评估指标，采用topsis评价分析方法在实际山地城市环境下充电站最优位置规划方案。
10、另一方面，本专利技术提出一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划系统，包括：云监控管理平台、交通流量预测子系统、车载数据处理子系统、充电站管理子系统；
11、所述云监控管理平台用于将交通流量预测子系统、车载数据处理子系统、充电站管理子系统采集与处理得到的数据进行保留，用于充电负荷预测与充电站规划；
12、所述充电站管理子系统包括：充电站通信模块、充电站数据库和充电站数据采集模块；所述充电站数据采集模块用于采集充电站内充电桩的充电桩使用信息，包括：各类车型的年均充电总量、电动汽车接入充电桩的时间、电动汽车离开充电桩的时间、充电桩的充电效率，并对所述充电桩使用信息进行处理；所述充电站数据库用于存储充电站数据采集模块采集的充电桩使用信息和处理后的充电桩使用信息；所述充电站通信模块用于将处理后的充电桩使用信息上传至云监控平台；
13、所述车载数据处理子系统：通信模块、行驶路径规划模块、路网数据采集模块、行车数据采集模块；所述路网数据采集模块通过道路侧摄像头采集道路上的交通视频数据包括车辆在路网中的位置信息，充电站在路网中的位置信息、路网中各道路的拥堵情况及道路坡度信息；所述行车数据采集模块通过车内摄像头采集行车数据包括当前位置、动力电池剩余电量、电动汽车运行状态及运行参数、车辆位置、车速；所述行驶路径规划模块对路网数据采集模块、行车数据采集模块采集的数据进行处理，以规划合理的车辆行驶路径，并通过通信模块上传至云监控平台；
14、所述交通流量预测子系统包括：通信模块、数据处理模块以及交通数据采集模块；交通数据采集模块根据道路上安装的视频监控采集交通流量数据；数据处理模块根据前几个时刻内的交通流量数据预测出下一时刻的预测道路交通流量数；通信模块将采集得到的和预测的交通流量数据发送至云监控管理平台。
15、本专利技术的有益效果：
16、本专利技术考虑了电动汽车交通行为影响，进行考虑多目标的山地城市充电设施规划，首先分析山地城市道路特性，建立山地城市交通路网；其次，基于路网模型，以最短通行时间为权值采用floyd算法进行路径规划，结合充电概率需求模型，进行山地城市充电负荷预测，进而进行山地城市充电设施的多目标规划；考虑不同的规划目标函数组合得到不同充电站规划结果，以应对未来多场景山地城市充电设施规划；并采用主客观综合计算权重的方法进行最优解集寻优，得到的规划结果能满足多个目标需求。
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1.一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，其特征在于，在山地城市环境下考虑电动汽车交通行为，并提取山地城市的坡度表示山地城市道路特性，建立山地城市交通路网模型，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，其特征在于，考虑山地城市地形特征和道路特性对电动汽车耗电量的影响，计算路网中任意两个节点间的耗电量，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，其特征在于，将传统Floyd最短路径算法中的路径距离改为两点间通行时间作为新的权值，计算两点之间的最短行程时间信息，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，其特征在于，根据交通流量预测车辆数，计算出道路上的电动汽车数量，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，其特征在于，计算电动汽车到达充电站的荷电状态和时间，包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，其特征在于，以交通路网总体通行效率最高、充电负荷时间尺度波动最小以及充电站建设总成本最低为目标建立多目标函数，包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，其特征在于，将建立的多目标函数作为评估指标，采用TOPSIS评价分析方法在实际山地城市环境下以选择充电站最优位置规划方案，包括：
10.一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划系统，用于实现如权利要求1-9所述的方法，其特征在于，所述系统包括：云监控管理平台、交通流量预测子系统、车载数据处理子系统、充电站管理子系统；
...【技术特征摘要】
1.一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，其特征在于，在山地城市环境下考虑电动汽车交通行为，并提取山地城市的坡度表示山地城市道路特性，建立山地城市交通路网模型，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，其特征在于，考虑山地城市地形特征和道路特性对电动汽车耗电量的影响，计算路网中任意两个节点间的耗电量，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，其特征在于，将传统floyd最短路径算法中的路径距离改为两点间通行时间作为新的权值，计算两点之间的最短行程时间信息，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法，其特征在于，根据交通流量预测车辆数，计算出道路上的电动汽车数量，包括：
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：龙虹毓，尹霄，向敏，徐洋，陈昌川，程安宇，胡峰，代劲，余建航，何维晟，陈昕，陈正新，潘顺，徐扬，何云龙，王晶，何梓杰，王志军，彭禾欣，胡俊燕，张亚垅，江振光，李梓，谈力，喻腾飞，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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