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申请/专利权人：浙江迦辰新能源股份有限公司

摘要：本发明提供了一种考虑车主出行规律的电动汽车充电需求时空分布的模拟与调度优化方法，包括如下步骤：考虑交通路网属性，建立交通路网模型，并在交通路网模型中考虑道路的拥堵路况；考虑区域内电动汽车出行规律，采用蒙特卡洛方法建立区域内充电需求时空分布模型；考虑电动汽车的需求响应特性，根据分时电价，以最小化电动汽车的充电费用为优化目标建立调度模型；考虑电动汽车车主的满意度与充电随机性，在所建立的调度优化模型中加入了时间约束以及调度规模约束；最后，采用带惩罚项的粒子群算法求解带约束的调度优化模型。本发明充分考虑了交通通行状态、电动汽车状态、车主日常出行习惯以及充电需求，构建的充电调度优化方案在保证车主满意度的同时能够有效降低电网负荷峰值。

主权项：1.考虑车主出行规律的电动汽车充电需求时空分布的模拟与调度优化方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：建立规划区域的交通路网模型，在交通路网模型中根据拥堵情况计算出路段通行时间并设置为路段权重；S2：基于交通路网模型，考虑区域内电动汽车日常出行与充电需求特征，采用蒙特卡洛方法获得电动汽车充电需求时空分布模型；S3：考虑电动汽车的需求响应特性，根据分时电价信息，建立以降低电动汽车总充电成本为目标的优化目标函数；S4：考虑电动汽车车主的充电随机性，在调度优化模型中加入时间约束以及调度规模约束，并采用带惩罚项的粒子群算法求解所建立的调度优化模型，获得充电费用最低同时降低电网负荷峰值的电动汽车有序充电调度优化方案；S1中，基于图论的方法建立有向交通路网图如下：G＝{N,E,W}1其中，N＝{i＝1,...,n}为节点的集合，表示路网中共有n个路口，在所建立的模型中，充电站只建立在路网的节点上，E＝{＜i,j＞|i∈N,j∈N,i≠j}为边的集合，代表路网中的道路路段，W＝{wij|＜i,j＞∈E}为路段权重的集合，它表示连通节点之间路段的行驶时长，当节点不连通时路段权重为无穷大；S1中，道路的行驶时长受实际交通状况的直接影响，基于交通状况计算的路段权重计算方式如下： 公式中，wij、lij分别表示路网中节点i到节点j的行驶时间路段权重和行驶距离，ξ是一个交通信息指标，它表示了不同级别的交通拥堵状况，取值范围为[0,1]，ξ＝0时代表道路交通正常，此时电动汽车每公里的驾驶时长为tz，当ξ越接近1时路段上电动汽车每公里的驾驶时间越长，且当ξ＝1时驾驶时长趋近无穷，不连通的节点之间的路段权重被设置为无穷值inf，节点到自身的距离为0；S1中，基于贪心和广度优先搜索的Dijkstra算法广泛应用于最短路径搜索，采用该算法为电动汽车规划行驶时间最短的出行路径，通过Dijkstra算法搜索路网中所有节点之间路段权重最小的路径，获得各节点之间规划路径的行驶时间以及行驶距离如下：T＝{Ti,j|i,j＝1,...,n}3D＝{Di,j|i,j＝1,...,n}4Ti,j、Di,j分别为经过Dijkstra算法求解后，获得的路网中任意两节点i、j之间的总权重最小的行驶路径的时间、距离；S2中，使用基于随机性和概率的蒙特卡洛方法模拟规划区域内的时空分布充电需求，根据规划区域内电动汽车车主的出行特征进行随机抽样得到大量电动汽车出行记录，并经过统计获得区域内充电需求的时空分布，同一区域内的居民活动具有周期性，且周期为一天，因此以一小时为单位时间，模拟区域内二十四小时的充电需求；S2中，电动汽车的出行记录包括出发时间，车主的出发时间具备概率分布特征，且在早上和晚上呈现双峰趋势，基于出发时间在24小时的概率分布特征，为第g辆电动汽车随机抽取整点出发时间tg；S2中，电动汽车的出行记录包括行程的起点和终点，为了准确模拟电动汽车出行行为，需要获取区域内电动汽车出行的起点与终点概率分布特征，定义事件As为：行程起点为节点s，事件As发生的概率如下： 式中，Uij表示从节点i出发行驶到节点j的行程记录数，定义事件Ae为：行程终点为节点e，行程的终点通常是在明确起点后确定，在确定行程起点为s后，根据条件概率公式电动汽车出行终点为节点e的概率为： 其中，PAeAs代表事件As和事件Ae同时发生的概率，计算方法如下： 基于概率分布特征PAs和PAe|As,为电动汽车随机抽取行程的起点和终点。

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