[发明专利]一种计及电动出租车时空随机特性的充电负荷的计算方法

摘要

本发明公开了一种计及电动出租车时空随机特性的充电负荷的计算方法,具体包括如下步骤：(1)通过对城市交通路网进行网格划分,确定该城市内国家电网公司所运营的座充/换电站在网格中的位置；(2)根据步骤(1)划分的网格化的交通路网,基于蒙特卡洛模拟分别构建电动出租车的行驶模型、电动出租车的行驶目的地与路径选择模型、电动出租车的充/换电行为模型以及充/换电站充电负荷计算模型；(3)将步骤(2)建立的模型在步骤(1)划分的城市交通路网中进行基于蒙特卡洛抽样的EV时空行为模拟，获得一天中各充/换电站的EV充电负荷。本发明考虑了电动出租车的时空随机特性因素，使得计算结果更贴近实际情况。

主权项

1.一种计及电动出租车时空随机特性的充电负荷的计算方法,其特征在于，具体包括如下步骤：/n(1)通过对城市交通路网进行网格划分,确定该城市内国家电网公司所运营的座充/换电站在网格中的位置；/n(2)根据步骤(1)划分的网格化的交通路网,基于蒙特卡洛模拟分别构建电动出租车的行驶模型、电动出租车的行驶目的地与路径选择模型、电动出租车的充/换电行为模型以及充/换电站充电负荷计算模型；该步骤具体为：/n(2.1)根据步骤(1)划分的网格化的交通路网,建立电动出租车的行驶模型，具体如下：/n(2.1.1)电动汽车的行驶速度/n考虑到城市道路主要为南北向和东西向纵横分布,因此，假设EV行驶过程中发生位置变化时,只可由当前节点行驶至其相邻节点；EV的行驶速度v_u(t)通过式(2)-(3)计算得到:/n /n /n式中:和分别表示t时刻第u辆EV载客和空载时的行驶速度；表示载客时EV的最大行驶速度；表示空载时EV的最大行驶速度,与司机巡游觅客的心理有关；表示t时刻中心节点g_i处的交通拥堵指数，其数值可通过城市交通拥堵指数实时监控平台统计获得；表示对应交通拥堵指数下的车辆行驶速度,可通过查表获得；/n(2.1.2)电动汽车的时空分布/nEV在交通小区中的行驶必须跨越网格才会引起地理坐标的变化,即满足式(5)的条件,当EV在Δt时段内在东西南北任一方向行驶的距离在r/2和3r/2之间时,其横坐标或纵坐标变化一个单位；/nL_EV,u(t)＝(x_u(t),y_u(t)) (4)/n /n式中:每个交通小区网格的边长及相邻中心节点间的距离均为r；L_EV,u(t)表示t时刻第u辆EV的地理坐标；x_u(t)和y_u(t)分别表示横、轴坐标值；Δt表示时间间隔；/n根据EV地理坐标能统计出各交通小区的车流量,即各时刻中心节点处的EV数量；EV数量的交通小区空间分布矩阵N(t)用数学公式表示为:/n /n /n式中:N(t)为n_x,y(t)的矩阵形式；n_x,y(t)表示t时刻在中心节点(x,y)处EV的数量；X和Y分别表示交通小区的最大横、纵坐标值；N_EV表示EV的总数量；式(7)表示当EV当前地理坐标与交通小区中心节点地理坐标一致时,取值为1,否则取值为0；/n(2.1.3)单次行程行驶距离/nEV单次行程行驶距离的分布函数f(d)服从瑞利分布,表示出行概率随行驶距离先增大后减小,符合出租车一般满足中短途出行的特性,表示为：/n /n式中:d表示EV单次行程行驶距离；σ_d表示通过实际调研数据拟合得到的瑞利分布参数；/n(2.2)根据步骤(1)划分的网格化的交通路网,建立电动出租车的行驶目的地与路径选择模型，具体如下：/n(2.2.1)目的地选择/n每辆EV存在三种状态，即处于行程路径、充电路径或巡游路径，行程路径表示EV前往载客点(pick-up points,PUPs)和乘客目的地(drop-off points,DOPs)；充电路径表示EV前往充/换电站；巡游路径表示EV处于空载觅客状态；通过出租车行为的调查数据可知,乘客出行特性满足：/n /n式中:g_i表示交通小区中心节点的地理坐标；和分别表示t时刻乘客在g_i点上车和下车的概率；T表示仿真周期；式(1)表示一天中在城市区域内上下车乘客数量守恒,即不考虑打车进行城际交通的情况；/nEV的初始地理坐标在Ω_N个中心节点中随机选择；在行程路径、充电路径或巡游路径三种状态中不断转换；当EV载客时,目的地即乘客目的地；当EV空载时,若有充/换电需求,则选择充/换电站为目的地；若无充/换电需求,司机根据当前所在节点及相邻4个节点的乘客出行产生概率选择概率最大的节点为目的地；若以当前节点为目的地,则下一时刻处于停驶状态；目的地确定后,EV根据当时的路况信息,在空间距离最短的所有路径中选择时间距离最短的一条路径；空间最短路径由Dijkstra算法求出,时间最短路径为根据交通拥堵指数计算得到行程耗时最小的路径；/n(2.2.2)最优路径选择/n当EV处于空载状态且有充/换电需求,正以充/换电站为目的地行驶过程中有乘客发送打车订单,不考虑载客状态下进站充/换电的情况,此时EV需判断剩余电池电量是否能在接送完乘客后,供EV抵达充/换电站进行电能补给；若有低电量停驶风险,则拒绝接单,并仍以充/换电站为目的地前进；若无停驶风险,则搭载乘客,并变更目的地为乘客目的地,在完成乘客行程后,再以充/换电站为目的地前进；/nEV的最长行驶里程d_max,u可表示为：/nd_max,u＝(Soc_full-Soc_e)Q_battery,u/w_u (9)/n式中:Q_battery,u表示第u辆EV的电池容量；w_u表示第u辆EV的平均百公里耗电量；Soc_full表示满充Soc值，一般为100％；Soc_e表示产生停驶风险的Soc值；/n(2.3)根据步骤(1)划分的网格化的交通路网,建立电动出租车的充/换电行为模型，具体如下：/n(2.3.1)充/换电模式选择/n为了对比不同运营模式对EV行为和充电负荷的影响,在一个仿真周期T内,所有EV只能选择充电或换电其中一种电能补给方式；/n(2.3.2)充/换电需求判断/n根据出租车运行实际调研结果,其换班和用餐时间时段分别服从正态分布：/nt_u,start～N(μ_t,σ_t²) (10)/n充电模式下,定义EV在时间窗内产生充电需求的Soc阈值为Soc_w；另定义Soc_a，满足Soc_a<Soc_w,无论在充电或换电模式下,当EV的Soc在任何时间小于Soc_a,都会产生充电或换电需求；/n(2.3.3)剩余电池电量计算/n在充电模式下,EV电池剩余电量与日行驶距离及时间的关系为：/n /n式中:Q_0,u和Q_r,u(t)分别表示EV初始电池电量和t时刻剩余电池电量；t_u,start和t_uend分别表示EV在充电站内的起始充电时刻和结束充电时刻；P_f,u表示第u辆EV的快速充电功率，d_u(t)表示至t时刻第u辆EV的日累积行驶距离；式(11)描述了EV在行驶过程中和充电过程中两种场景下的电池剩余电量；/n(2.4)根据步骤(1)划分的网格化的交通路网,建立充/换电站充电负荷计算模型，具体如下：/n(2.4.1)充电站充电负荷计算/nEV在充电站内的充电时长取时间窗时长和电池慢充所需时长中的较小值，可表示为：/n /nt_u,end＝t_u,start+t_u,ct (13)/n式中:t_u,ct表示充电时长；t_u,w表示时间窗时长；η_c表示充电效率；/nEV充电过程中Soc需满足上下限约束:/nSoc_exp,u≤Soc_u(t)≤Soc_full (14)/n式中:Soc_u(t)表示t时刻第u辆EV的Soc；Soc_exp表示EV离开充电站时的期望Soc；/n充电站的充电负荷为该站内正在充电的电动汽车充电负荷之和,可由式(15)-(16)计算求得:/n /n /n式中:P^FCS(t)表示N_FCS个快速充电站的充电负荷；表示t时刻第k个充电站的充电负荷；N_EV,k表示t时刻在第k个充电站处于充电状态的EV数量；n_x,y(t)表示在快速充电站所在交通小区内的EV数量；s_u(t)为充/换电状态指标变量,s_u(t)的值为0表示EV不需要充/换电,值为1表示EV需要充/换电；表示t时刻在快速充电站所在交通小区内有充电需求的EV数量；/n(2.4.2)换电站充电负荷计算/n换电站的充电负荷为该站内正在充电的电池的充电负荷之和,可由式(17)-(18)计算得到:/n /n /n式中:P^BSS(t)表示N_BSS个换电站的充电负荷；表示t时刻第k个换电站的充电负荷；P_s表示换电站内充电机的额定充电功率；和分别表示t和t-1时刻需要充电的电池数量；表示t时刻充满电的电池数量；n_B表示一辆换电式EV车载电池数量；/n(3)将步骤(2)建立的模型在步骤(1)划分的城市交通路网中进行基于蒙特卡洛抽样的EV时空行为模拟，获得一天中各充/换电站的EV充电负荷。/n