[发明专利]一种电动汽车充电网络运营的综合评价方法在审

专利信息
申请号: 201910525256.7 申请日: 2019-06-18
公开(公告)号: CN110400047A 公开(公告)日: 2019-11-01
发明(设计)人: 奚培锋;鞠晨;汤晓栋;方文;高晓;胡桐月;王磊 申请(专利权)人: 上海电器科学研究所(集团)有限公司;上海电器科学研究院
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06;G06Q50/30;G06F17/16
代理公司: 上海申汇专利代理有限公司 31001 代理人: 翁若莹;柏子雵
地址: 200063 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 综合评价 充电网络 电动汽车充电 层次分析法 层次结构 分析模型 决策因素 目标分解 评价指标 网络运营 余弦距离 指标性质 总目标 运营 权值w 细化 定性 站点 灵活
【权利要求书】:

1.一种电动汽车充电网络运营的综合评价方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1.构建充电网络运营评价的指标体系:

指标体系包括目标层、准则层与指标层,准则层包括充电站点的公共服务水平A1、客户服务质量A2、站点管理水平A3和环境影响A4;指标层将准则层的各个内容细化为不同评价指标:公共服务水平A1细化为设备利用率B1、服务半径B2、和站点可达性B3;客户服务质量A2细化为设备故障率B4、服务投诉率B5、投诉处理率B6、用户满意度B7、和场地配套条件B8;站点管理水平A3细化为设备技术状态B9、维修保养频率B10、规章制度完善B11、和巡检记录完备B12;环境影响A4细化为对交通的影响B13、和对配电网的影响B14,其中:

设备利用率B1为正向型的定量指标,由平台实际数据计算后获取,定义为:式中,Tuse为考核周期内该充电站点设备使用时长,Toper为考核周期内该充电站点内设备运营时长;

服务半径B2为中间型的定量指标,经由平台实际数据计算后获取,表征了区域站点的服务能力与覆盖水平,若区域站点服务半径内没有其他区域站点,则B2=r0[2-e-0.05(n-10)],r0为站内充电设施数量为10的典型站点的服务半径的基准值;n为区域站点内充电设施数量;若区域站点服务半径内有其他区域站点,则式中,ri为区域站点服务半径内第i个区域站点的服务半径,Si为区域站点服务半径内第i个区域站点的服务面积,i为区域站点服务半径内重叠的站点个数;

站点可达性B3为区间型的定量指标,经由平台实际数据计算后获取,用电动汽车用户驾驶车辆从出发地到充电网络内某站点的加权平均出行便利程度来表征,反映充电站点选址的合理性,定义为:式中,dij为根据该充电站点服务半径内电动汽车分布热力图选取的多个活跃中心到该充电站点的最短路径距离,Dj为该条路径的交通拥堵指数,n为站点周边活跃中心总个数;

设备故障率B4为逆向型的定量指标,经由平台实际数据计算后获取,定义为:式中,Terr为考核周期内,该充电站点内故障设备发生故障的总小时数之和,Toper为考核周期内,该充电站点内设备运营总小时数之和;

服务投诉率B5为逆向型的定量指标,由平台实际数据计算后获取,定义为:式中,Ncom为考核周期内,市级平台客服收到的针对该充电站点的服务投诉总数,单位为次,Noper为考核周期内,在该充电站点进行充电的订单数量;

投诉处理率B6为正向型的定量指标,由平台实际数据计算后获取,定义为:式中,Ncom为考核周期内,市级平台客服收到的针对该充电站点的服务投诉总数,单位为次,Nsolved为考核周期内,在该充电站点进行充电的订单数量;

用户满意度B7为正向型的定量指标,由平台实际数据计算后获取,定义为:i∈[1,Neff-comm],式中Neff-comm为考核周期内,在该充电站点进行充电并提交满意度点评的订单数量,Li为第i个充电订单完成后,用户给出的点评结果,Li∈{1,2,3,4,5};

场地配套条件B8为正向型的定性指标,组织专家根据现场情况打分获取;

设备技术状态B9为正向型的定性指标,组织专家根据现场情况打分获取;

维修保养频率B10为区间型的定量指标,由平台实际数据计算后获取,定义为:式中,Nmaintenance为该充电站点在考核周期内的维修保养次数,Nmonth为考核周期内的月份数,体现充电站点每月的平均维修保养频率;

规章制度完善B11为正向型的定性指标,组织专家根据现场情况打分获取;

巡检记录完备B12为正向型的定性指标,组织专家根据现场情况打分获取;

对交通影响B13为充电站点的建设及运营对周边交通的影响,用道路拥堵率、行车速度、饱和度来衡量,B13∈(1,10),为逆向型的定性指标,组织专家根据现场情况打分获取;

对配电网影响B14为充电站点的充电服务对区域配电网的安全性、经济性及适应性的影响,B14∈(1,10),为逆向型的定性指标,组织专家根据现场情况打分获取;

S2.获得基于评价指标体系的评价矩阵X

根据步骤S1选取的相关评价指标,根据数据监测平台的客观数据对指标体系中的定量指标进行赋值,并组织专家针对步骤S1中所述的定性指标进行打分,获得评价矩阵X:

式中,xij表示第i个被评价对象站点的第j个指标值,m为步骤S1提供的评价指标个数,n为参与评价的充电站点个数;

S3.针对充电网络的数据特征,对步骤S2获得的评价矩阵X进行指标属性的同向化处理,得到所有指标正向化后的评价矩阵X'={x'ij}n×m,包括以下步骤:

若指标为正向型指标,则不作处理;

若指标为极小型指标,令式中,x为原指标值,x'为同向处理后的指标值,offset为数据处理的偏置值,以避免负数情况造成的数值波动,根据实际情况灵活选取;

若指标为中间型指标,令式中,M为指标x可能取值的最大值,m为指标x的可能取值的最小值;

若指标为区间型指标,令式中,[a,b]为指标x的最佳稳定区间,[a*,b*]为指标x的最大容忍区间;

S4.利用层次分析法,获得步骤S1所构建的指标体系中指标层的权重向量w=(w1,w2,……,wm),式中wm为第m个指标的权重;

S5.使用逼近理想解法结合步骤S3所获得的评价矩阵X'={x'ij}n×m及步骤S4中获得的权重向量w=(w1,w2,……,wm),获得最终的综合评价结果。

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