[发明专利]一种区域电动汽车充电负荷时空分布预测方法

权利要求书

1.一种区域电动汽车充电负荷时空分布预测方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1、结合图论方法，基于路网信息建立路网模型，由电网信息建立电网模型，并构建路网-电网耦合关系；

S2、结合居民出行数据库，引入出行链，以概率函数拟合车辆首次出行时间和行程目的地的驻留时间；步骤S2具体为：

S2.1、出行时空轨迹及路径规划；

S2.1.1、确定出行时间轨迹曲线，Ω_t＝(x,y,t)，x,y为电动汽车在t时刻所处的坐标；

S2.1.2、出行路径规划，以“最短行驶距离”作为路径选择重要依据，由源点到目的点的行驶路径采用以“行驶距离”为路阻的Dijkstra算法；

S2.2、构建出行链结构，Q＝{q₀(x₀,y₀),q₁(x₁,y₁),…,q_s(x_s,y_s),…}

其中，Q为出行链对应驻留点的集合；s为驻留点序号，(x_s,y_s)为驻留点s对应的坐标；q₀为出行链出发点；设path为2个连续驻留点之间的一条路径，ψ(q_s,q_s+1)为2个连续停住点之间的路径集合，path∈ψ(q_s,q_s+1)为一个出行链对应的一条路径，Π为出行链对应的路径集合；

S2.3、确定出行时间特征；

S2.3.1、确定出行时间概率分布，采用拟合性灵活的三参数威布尔概率函数进行描述，如下：

式中，是车辆离开家的时间，k形状参数,c尺度参数,γ位置参数，k、c这两个参数控制威布尔分布曲线的形状，k表示分布曲线的峰值情况，无量纲；c与行程出发时间的平均值有关，单位分钟；

S2.3.2、确定路段行驶时间，根据不同等级道路的限速值和不同时段交通情况，采用分段均匀分布函数描述，如下：

式中，v₀和v_lim为道路最低和最高行驶速度，单位km/h；v_a,v_b,v_c,v_d分别为不同路况下的行驶速度边界值，单位km/h；

然后，由最短路径规划算法选出最优路径后，计算行程出发点s到目的点s+1之间的行驶总时间ΔT_s,s+1，

其中为实际通过路段的所需时间，L_road为路段的长度，为通过该路段行驶时的平均速度；

S2.3.3、确定目的地驻留时间，住宅区域停驻时长概率密度服从威布尔分布，在工作区域和其他区域的停驻时长概率密度服从广义极值分布，如下：

式中，为停驻时间，μ是位置参数，σ＞0为尺度参数，ξ为形状参数，决定分布的尾部形状；

S2.3.4、确定下一行程出发时间，抵达目的地s的时间和从s到目的地s+1段的行程出发时间分别为：

式中，为抵达目的地s的时刻，表示离开s前往目的地s+1的时刻，i＝0用于代表出发点为家，在抵达s前，经过s-1个驻留点和s段行程路径；

S3、采用Dijkstra算法规划车辆出行路径以获得行程距离，由道路等级和各时段拥堵交通信息获得车辆行驶速度，计算出行程行驶时间和荷电状态，再根据各行程目的地充电需求判断条件，计算充电时长和充电负荷；

S4、结合电池电量水平判断充电需求，确定电动汽车充电时段和位置，由此得到充电负荷的时空数据，再利用蒙特卡洛方法反复抽样，以得到电动汽车充电负荷的时空分布预测结果；

步骤S4具体为：

S4.1、电动汽车行驶到某一目的地后，根据当前时刻的剩余电量情况，判断车辆是否需要充电；当前电池剩余电量少于30％或不足以支撑下次行驶时，则需在当前目的地充电，否则不充；

S4.2、荷电状态计算，具体为：

车辆抵达当前目的地的s的初始荷电状态计算方法如下：

式中，分别表示离开上一场所时刻、抵达当前目的地时刻；E_b为电池容量，kWh；ω_d和l_d分别为电动汽车经过d路段的每公里耗电量和该路段的行驶距离，km；N_s-1,s为从出发点s-1到目的地s根据最短路径算法选择的所经路径的路段总数；ω_d为0.15-0.30kWh/km，计算时重点考虑交通路况和温度这两个随机因素，首先，将一天当中各时刻的交通路况从顺畅到拥堵归一化到[0,1]，以三角形状呈现；其次，将一天的气温归一化为：

Z_t＝0.5+p·sgn[(z_t-z_min)(z_t-z_max)]

其中，Z_t为归一化后的温度，无量纲；z_t为实时温度，z_min为最低温度，z_max为最高温度，单位均为℃；p为比例系数；

再是，利用Matlab/Simulink模糊工具箱计算得到ω_d；

车辆离开当前目的地的s的荷电状态计算如下：

上式表示车辆在当前目的地s经过充电判断决策后，若确定无需充电，则离开时的荷电状态与抵达时相同；若需要充电，则选择充满电动汽车或充至离开当前目的地为止；其中，η代表充电机效率，代表s处的充电功率水平，kW；

S4.3、充电时长计算，若经判断后需在该目的地充电的情况，那么充电时长确定方式如下：

式中，充电时长小于驻留时间，即

S4.4、充电负荷计算，功能地块s处充电负荷可表示为：

式中，表示电动汽车t时刻的充电概率,充电期间为1,否则为0；N^s(t)为t时刻功能地块的电动汽车数量；为功能地块在t时刻电动汽车总充电负荷；

再根据路网和电网的地理耦合关系，将各功能地块的充电负荷归算到相应的电网节点，电网节点t时刻总负荷为其基本负荷和其所供地块的电动汽车充电负荷之和，电网节点g在t时刻的充电负荷P^g(t)表示为：