[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

说明书

本发明公开了一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，涉及电动汽车公共充电设施规划技术领域，本发明包括获取规划区域内的路网参数；根据不同类型电动汽车道路交通流量反推获取OD出行矩阵进而得到OD出行概率矩阵；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；根据充电站选址定容优化模型对快充需求时空分布矩阵进行分析优化，得到充电站位置和充电机配置数，本发明利用电动汽车快充需求时空分布矩阵，采用Voronoi图划分充电站服务范围，通过改进粒子群算法确定充电站最优位置，利用排队论优化各充电站容量，使电动汽车快速充电站规划结果更为准确和科学。

技术领域

本发明涉及电动汽车公共充电设施规划技术领域，更具体的是涉及一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法。

背景技术

能源危机和全球气候变暖问题日益受到世界各国的重视，电动汽车产业迎来了巨大的发展机遇，预计2020年我国电动汽车保有量将达到500万辆，随着电动汽车渗透率不断增加，未来城市充电设施必将规模化建设。

电动汽车充电站规划是否合理，会直接影响人们的充电满意度，进而影响未来电动汽车产业的发展，由于EV使用特点，用户对于短时间获得电能补充需求很大，有必要对电动汽车快速充电设施进行专项的规划。

在快速充电站规划方面国内外众多学者已经做了很深的研究，但是在对目标区域进行充电站选址定容时，大多将充电需求置于某些特定位置上，主观性太强，忽略了充电需求时空分布的复杂性。

发明内容

本发明的目的在于：为了解决现有的电动汽车充电站的选址主观性太强，没有考虑充电需求时空分布的复杂性，导致充电站分布不合理的问题，本发明提供一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，通过模拟电动汽车运行规律，得到电动汽车快充需求时空分布矩阵，采用Voronoi图划分充电站服务范围，通过改进粒子群算法确定充电站最优位置，利用排队论优化各充电站容量，使电动汽车快速充电站规划结果更为准确和科学。

本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：

一种基于出行概率矩阵的电动汽车快充站选址定容方法，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。

进一步的，所述S1中不同时段分别为：早高峰(07:00-09:00)、上午(09:00-12:00)、午间(12:00-14:00)、晚高峰(17:00-19:00)、晚间(19:00-23:00)和其余时间；不同类型电动汽车包括出租车、私家车和城市功能用车。

进一步的，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；