[发明专利]一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法

权利要求书

1.一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：获取规划区域内的路网参数，所述路网参数包括路网拓扑结构、道路长度、道路等级、道路容量、一天中不同时段道路饱和度及不同类型电动汽车道路交通流量；

S2：根据不同类型电动汽车道路交通流量反推获取与S1中不同时段对应的OD出行矩阵，由OD出行矩阵计算得到OD出行概率矩阵；

S3：利用蒙特卡洛方法、OD出行概率矩阵及改进速度-流量模型模拟不同类型电动汽车一天中的行驶轨迹，得到一天中的快充需求时空分布矩阵；

S4：根据充电站选址定容优化模型，利用粒子群算法和Voronoi图对快充需求时空分布矩阵进行分析优化，得到最终的充电站位置和对应每一充电站的充电机配置数。

2.根据权利要求1所述的一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，其特征在于，所述S2具体包括如下步骤：

S2.1：利用OD矩阵反推模型获取OD出行矩阵，所述OD矩阵反推模型为：

其中，P_{a_ij}为从路网节点i出发，前往路网节点j的车辆，经过路段a的概率；Q_a为路段a的实际车流量，pcu/h；n为路段数量；m为道路节点集合；T_ij为待求OD出行矩阵中的元素；

S2.2：计算得到OD出行概率矩阵中的元素，公式为：

其中，表示T时刻到T+1时刻，从路网节点i出发，到达路网节点j的电动汽车数量；表示从路网节点i出发的总电动汽车数量；表示从路网节点i出发到达路网节点j的电动汽车出行概率。

3.根据权利要求1所述的一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，其特征在于，所述S3具体包括如下步骤：

S3.1：根据不同类型电动汽车行驶规律，利用蒙特卡洛方法模拟生成不同类型电动汽车一天中初始出行时刻t_s、初始运行电量Cap₀和初始位置O_i；

S3.2：根据OD出行概率矩阵，利用随机抽样法生成当前时刻目的地D_j的信息，通过Dijkstra最短路径算法得到初始位置O_i与当前时刻目的地D_j之间的最短路径集合R＝{i,…e,f…j}，通过路网拓扑结构矩阵得到最短路径集合R中各路段距离l_OD；

S3.3：利用改进速度-流量模型计算得到第h个路段上的车速V_h(t)，进而得到在该路段上的行驶时间和当前时刻电池电量信息，设满足快充条件即在此时刻该地点产生快充需求；

S3.4：到达目的地D_j后将目的地D_j作为新的初始地O_j，并调用此时刻对应OD出行概率矩阵，循环执行S3.2至S3.4，模拟电动汽车一天中的行驶轨迹，得到一天24小时的快充需求时空分布矩阵。

4.根据权利要求3所述的一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，其特征在于，所述S3.2中的路网拓扑结构矩阵为利用图论原理描述路网拓扑结构的特征得到的，所述路网拓扑结构矩阵中的元素代表路网节点之间的道路长度。

5.根据权利要求3所述的一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，其特征在于：所述S3.3中改进速度-流量模型为：

其中

其中，V_ij.m代表路段(i,j)自由流车速，即车辆在完全自由状态下的平均车速；q_ij(t)代表t时刻路段(i,j)的车流量；C_ij代表路段最大交通流量；q_ij(t)与C_ij的比值为t时刻路段饱和度，b、c、n为常数。