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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种基于充电需求时空分布的高速路网充电站优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119741152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411920841.4，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种基于充电需求时空分布的高速路网充电站优化方法是由林勇;唐涛涛;刘志灿;刘瑶;梁瞬和;蒋友航设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于充电需求时空分布的高速路网充电站优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于充电需求时空分布的高速路网充电站优化方法，属于智能交通领域，包括：通过收集路网信息和高速过车收费记录生成路网车辆行驶轨迹；结合电动汽车能耗建立能耗模型；通过仿真软件模拟能耗情况并获得电动汽车充电分布，并对每个服务区编号建立选址模型，得到光储充一体化充电站模型；分别计算各充电站充电需求的满足程度、电力资源的合理分配性、对道路交通拥堵的缓解情况；基于计算结果，建立充电站定容模型；求解最优容量方案。本发明通过高速公路收费数据，获得有效的电动汽车路径及最优充电站分布，相较传统技术，本发明还考虑天气、驾驶员焦虑电量、车流密度、电机效率和用户行为等因素，最终得到的结果更真实可靠。

本发明授权一种基于充电需求时空分布的高速路网充电站优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于充电需求时空分布的高速路网充电站优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集路网数据、高速过车收费记录数据并进行处理，得到电动汽车出行特征参数并生成路网车辆行驶轨迹； S2、结合对电动汽车能耗产生影响的因素建立能耗模型，步骤如下： S2.1、由能量守恒定律，从车辆动力学和电机动力学两个方面考虑车辆的能量损耗；首先建立电动汽车行驶方程，表达式如下： ； 式中，为驱动力；为摩擦阻力；为空气阻力；为坡道阻力；为加速阻力； 通过整理可得： ；； 式中，m为车辆质量；g为重力加速度；为道路摩擦阻力系数；为道路坡度角；为风阻系数；A为车辆迎风面积；为当前车速；为旋转质量换算系数； S2.2、建立不同行驶状态下的行驶能耗模型； 不同行驶状态包括：车辆匀速行驶状态、车辆加速行驶状态和车辆减速行驶状态；即根据对比车辆当前车速和目标车速判断车辆不同行驶状态； 具体如下： S2.2.1、当车辆匀速行驶状态，车辆无加速阻力，故此时电动汽车行驶能耗表达式如下： ； 式中，为电动机转换效率； S2.2.2、当车辆加速行驶或上坡状态，车辆有加速阻力，且需要提供车辆加速的净驱动力，故此时电动汽车加速驱动能耗表达式如下： ； 式中，为车辆加速电机增加的扭矩，表达式如下： ； 式中，r为车轮半径；为减速器传动比； 为电机转速，表达式如下： ； 式中，i1为车辆传动系统传动比； S2.2.3、当车辆减速行驶状态，车辆再生制动系统启动，无驱动力，此时电动汽车制动回收能量的表达式如下： ； 式中，为再生制动回收效率； S2.2.4、整合得到电动汽车的能耗模型如下： ； 式中，为电动汽车行驶能耗；为电动汽车加速驱动能耗；为电动汽车制动回收能量；为电动汽车内部设备运行能耗； S2.3、对不同行驶状态下的行驶能耗模型中目标车速进行修正；步骤如下： S2.3.1、车流量对车速的修正表达式如下： ； 式中，为车流量修正后的目标车速；为车辆自由流车速；为车辆前方影响区域的平均密度；为车辆前方影响区域的阻塞密度；为车辆以自由流速度运行时的密度上限；分别为第一参数和第二参数； S2.3.2、天气对车速的修正表达式如下： ； 式中，为天气修正后的目标车速；为充电站i到i+1的天气对车速的修正因子，选用降水和降雪量作为尺度标定，随降水、降雪量增大对目标车速进行折减，折减幅度在4%-14%； S2.4、对焦虑电量系数进行修正； 考虑到驾驶员担忧极端天气，频繁启停或减速导致的续航焦虑，从而对驾驶员的充电决策造成错误判断，所以驾驶员的焦虑电量也需要修正； 天气对焦虑电量系数的修正表达式如下： ； 式中，为T时刻某电动汽车驾驶员在高速路网充电站i+1的焦虑电量系数；为设定天气良好、车流量合理情况下的基础焦虑电量系数；为充电站i到i+1的天气、车流量对焦虑电量系数的修正因子，幅度在6%-20%； S3、将S1的参数输入中观交通仿真软件DynasTIM中，并在软件中运行S2的能耗模型，实时跟踪车辆的荷电状态，通过构建的充电场景计算车辆选择充电的节点和在节点补充的电量，最终获得高速路网各服务区的充电需求时空分布； S4、根据S3中各服务区的充电需求时空分布并对每个服务区进行编号，通过最大覆盖选址模型，选出需要建立充电站的服务区节点； S5、建立光储充一体化充电站模型，通过S3、S4得到的选中充电站充电负荷数据，在光储充电站满足这些负荷时，得到各机组出力结果数据； S6、根据S3、S4、S5的结果，通过模型分别计算各充电站充电需求的满足程度、电力资源的合理分配性、对道路交通拥堵的缓解情况； S7、基于S5的数据和S6的计算结果，建立充电站定容模型，以确定路网所有充电站投入使用后的日净利润； 即通过熵权法计算充电资源与充电需求的适配度、电力资源分配、交通缓解情况三个方面的熵权值，建立道路性能评估模型；基于合作博弈建立所有充电站投入运行后带来的整体收益模型；将道路性能最大化以及收益最大化作为目标函数进行求解； S8、通过NSGA-II算法对S7的优化目标求解，然后基于夏普力值得到理想分配方案，并用Topsis法找到帕累托解集中最逼近理想分配方案的最优解，该解对应的决策变量即为最优容量方案。

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