[发明专利]城市交通路网和用户出行链约束下的电动汽车充电负荷时空预测方法

说明书

本发明公开了一种城市交通路网和用户出行链约束下的电动汽车充电负荷时空预测方法，该方法包括以下步骤：首先建立计及交通道路网络拓扑和基于Logit的流量延误函数的道路‑阻抗函数关系的交通道路模型；其次按照功能特性划分区域，构建家用电动汽车的简单和复杂出行链，采用改进Dijkstra算法选择耗时最短的行驶路径，构建车辆出行时空模型；进而模拟区域交通路网和出行链双重约束下电动汽车充电负荷一天内的时空分布特性。

技术领域

本发明涉及电动汽车充电负荷预测技术领域，具体涉及一种城市交通路网和用户出行链约束下的电动汽车充电负荷时空预测方法。

背景技术

电动汽车作为一种有效减少二氧化碳排放的绿色交通出行方式，在近几年里得到了广泛的关注和支持。受用户行为不确定性和电动汽车电池容量，充电设施等因素的影响，电动汽车充电负荷表现出时间和空间上的随机性，波动性。未来电动汽车充电负荷预测，需要充分考虑交通道路网络和出行目的约束下的用电行为分布，并将电动汽车作为一种灵活资源，评估其可调容量和时段，为制定调控策略减少大规模电动汽车的接入对电网的影响提供理论支撑。

现有的研究在电动汽车充电负荷预测方面，主要基于电动汽车数量，电池容量，充电功率水平，充电频率等状态，提出电动汽车充电负荷计算方法[陈丽丹,聂涌泉,钟庆.基于出行链的电动汽车充电负荷预测模型[J].电工技术学报,2015,30(4):216-225]，或者基于电动汽车用户用电的不确定行为，提出了考虑充电需求不确定性的电动汽车充电功率预测方法[Yongquan Nie,C.Y.Chung,N.Z.Xu,System State Estimation Considering EVPenetration With Unknown Behavior Using Quasi-Newton Method[J].IEEETransactions on Power Systems,2016,31(6):4605-4615]，或者基于交通网和配电网信息，提出大规模电动汽车的最优充电路径规划策略，使电动汽车充电行为对配电网和交通网的影响达到整体的最小化[严弈遥,罗禹贡,朱陶,等.融合电网和交通网信息的电动车辆最优充电路径推荐策略[J].中国电机工程学报,2015,35(2):310-318]，或者采用蒙特卡洛法模拟电动汽车的出行时间，起止地点，交通路线，分析电动汽车大规模接入对电网负荷的影响[H.Huang,C.Y.Chung,K.W.Chan,H.Chen.Quasi-Monte Carlo based probabilisticsmall signal stability analysis for power systems with plug-in electricvehicle and wind power integration[J].IEEE Transactions on Power Systems,2013,28(3):3335-3343]，或者基于城市路网中电动汽车的行驶情况，给出“车–路–网”模式下电动汽车充电负荷时空预测模型整体框架[邵尹池,穆云飞,余晓丹,等.“车–路–网”模式下电动汽车充电负荷时空预测及其对配电网潮流的影响[J].中国电机工程学报,2017,37(18):5207-5217]。电动汽车充电负荷的研究已涉及交通路网，但对交通路网模型的建立较为简单未考虑道路等级，交叉路口红绿灯，用户出行链等多种因素对电动汽车用户充电需求的综合影响。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种城市交通路网和用户出行链约束下的电动汽车充电负荷时空预测方法。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种城市交通路网和用户出行链约束下的电动汽车充电负荷时空预测方法，所述的电动汽车充电负荷时空预测方法包括下列步骤：

S1、获取路网拓扑信息、区域交通信息和出行信息，构建区域交通道路模型，包括：

S1-1、表示道路拓扑结构；