[发明专利]一种考虑交通网络流量的电动汽车充电站规划方法

权利要求书

1.一种考虑交通网络流量的电动汽车充电站规划方法，其特征在于包括以下实现步骤：

步骤S01：构建目标函数；

步骤S011：俘获的交通流量的计算：其目标函数f₁及重力空间互动模型表达式分别如式(1)和(2)所示：

maxf1=[Σq∈Qfqyq]---(1)]]>

f_q＝W_OW_D/(d_q×1.5)    (2)

式中：q为电动汽车从出发地O到达目的地D之间的最短路径；Q为最短路径的全集，假设交通网络系统中有n个节点，考虑到对称性，且不考虑环路，则共有n(n-1)/2条最短路径；f_q为路径q上的交通流量；W_O为路径q起点O的权重；W_D为终点D的权重；d_q为路径q的长度；y_q表示路径q上的交通流量是否被俘获，如果是，则为1，否则为0；

步骤S012：配电系统网损：配电系统网损最小目标用f₂表示，其数学描述如下：

minf2=[PLoss(UikPSik,UikQSik)]---(3)]]>

式中：和分别为在第i个节点建设的第k种类型充电站的有功容量和无功容量：U_ik表示是否在节点i建设第k种类型电动汽车充电站，1和0分别表示建设和不建设，P_Loss为该建设方案下对应的配电系统网损功率，即注入功率与总负荷之差，可通过式(13)的约束条件求得；

步骤S013：节点电压偏移：节点电压偏移量用f₃表示，其用于计算系统节点电压与平衡节点电压偏差，计算公式如下：

minf3=[Σi=1N-1γi(|Vi-V0|V0)]---(4)]]>

式中：N为系统中节点数目；V₀为平衡节点电压；V_i为节点i的电压；γ_i为权重因子，根据节点的重要性而定，这里定义γ_i＝P_i/P_Load，即认为节点的重要性与该节点负荷大小正相关，P_i为节点i的原始负荷，P_Load为配电系统总负荷；

步骤S02：构建约束条件包括：

节点组合约束yq=1Σh∈Hqaqhvh≥10Σh∈Hqaqhvh=0---(7)]]>

式中：a_qh表示q上的节点组合h是否有效，取值1和0分别表示有效和无效；v_h表示h组合是否开放，取值1和0分别表示开放和不开放；H_q表示线路q上所有有效的节点组合；

充电站带负荷能力约束：规划区域内的充电站额定容量应不小于电动汽车的最大充电负荷需求，即

Σi=1N-1Σk=1mUikPSik-Wmax≥0---(8)]]>

式中：W_max为综合考虑了车主出行特征以及电动汽车数量、电池容量因素计算得出的最大充电负荷需求；m为充电站的种类；

充电站建设个数限制：Σi=1N-1Σk=1mUik=M---(9)]]>

式中：M为允许建设的充电站个数；现实中一个节点最多只能建设一种类型充电站，即：Σk=1mUik≤1---(10)]]>

线路输电功率约束：

Pl≤Plmax---(11)]]>

式中：P_l为配电线路1的传输功率；P_l^max表示线路1允许的传输功率上限；

采用罚函数K_L(P_l)处理不等式约束：

KL(Pl)=Kl(Pl-Plmax)2,Pl>Plmax0,Pl≤Plmax---(12)]]>

式中：K_l为给定的充分大的常数；

功率平衡约束：

PSUB=PLoss+Σi=1N-1PDi+Σi=1N-1UikPSik---(13)]]>

式中：P_SUB为平衡节点注入功率；P_Di为节点i的原始负荷；

系统潮流等式约束：

-PDi-UikPSik=ViΣj=1NVj(Gijcosθij+Bijsinθij)-QDi-UikQSik=ViΣj=1NVj(Gijsinθij-Bijcosθij)---(14)]]>

式中：G_ij和B_ij分别为节点导纳矩阵的实部和虚部；θ_ij为支路ij的相角差；P_Di和Q_Di为节点i原先的有功和无功负荷；V_i为节点i的电压；

步骤S03：求解模型；

步骤S031：采用Floyd算法计算交通网络中所有起点O到终点D的最短路径q，识别路径q通过的节点；采用重力空间互动模型计算q上的交通流量；

步骤S032：分别以式(1)、(3)和(4)三个目标函数中的每一个作为单个目标函数，不考虑另外两个目标函数，求取这三种情况下的最优解；

步骤S033：采用伪随机数发生器产生的一组权重向量，把多目标优化问题转化为单目标问题，采用BPSO算法求解；

步骤S033：把求得的优化变量值带入式(1)、(3)、(4)目标函数中，得到三个目标值；采用超效率DEA方法进行评价，把两个最小化目标值作为决策单元的输入，一个最大化目标值作为决策单元的输出；根据最终评价结果从一组权重向量中选出一个最有效的权重向量作为各目标的最终权重系数；

步骤S034：确定电动汽车充电站的最优选址和容量。

2.根据权利要求1所述的考虑交通网络流量的电动汽车充电站规划方法，其特征在于：所述步骤S033中以目标函数的权重系数向量[α_d，β_d]为决策单元，其中α_d为输入量的权重系数向量，β_d为输出量的权重系数向量，在此权重向量下优化得到的最小化目标值和最大化目标值分别作为决策单元的输入和输出；其权重系数向量可表示为：

[αd,βd]=α11α12β11α21α22β21·········αd1αd2βd1---(5)]]>

对俘获的交通流量、配电系统网络损耗以及节点电压偏移作归一化处理，即作为决策单元的输入量，作为决策单元的输出量；基于超效率DEA模型评价该d个决策单元，采用线性规划求解；

选取相对效率E_k最大值所对应的决策单元作为归一化后各个目标函数的权重系数；采用线性加权转化得到的加权单目标F，其函数表达式为：

minF=[αk1f2min(f2)+αk2f3min(f3)+βk1min(-f1)-f1]---(6).]]>