[发明专利]一种基于Agent仿真的电动汽车充电桩布局优化方法

权利要求书

1.一种基于Agent仿真的电动汽车充电桩布局优化方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

c11初始化仿真路网

包括初始化路段集合S、各类节点之间的连接属性、距离、道路等级、自由流速度通行能力C_s；

初始化交叉口节点C；加载各路段初始流量q_s(0)，利用BPR函数计算初始路网各路段的行程速度v_s(0)、行程时间t_s(0)；

c12初始化出行OD

起始节点集合O和终止节点集合D，根据Dijkstra算法进行初步路径规划；

c13初始化充电站和停车场

包括各停车场的位置Pi，容量C_p，快速充电桩数量N_fast(P_i)，慢速充电桩数量N_slow(P_i)，普通停车位数量N_com(P_i)、距离目的地之间的距离L_p→c；

c14车辆生成及初始化

根据出行化OD，随机生成车辆Agent进入路网，ID_c为该车辆编号、O_c为车辆起点、D_c为车辆终点，为车辆的生成时刻，由起点与路网交叉口的邻接关系确定车辆即将经过的交叉口B_c；

在生成的车辆中，随机抽取一定比例的车辆作为充电车辆，充电汽车标签为1；非充电车辆标签为0，同时赋予充电车辆一个初始电量SOC(i)；

c15充电属性初始化

初始化电动汽车比例、以及所有汽车的停车时长分布，初始化电动汽车的充电下限阈值SOC_min，该值的含义是电动汽车的电量若低于此值则需立即寻找充电站充电，初始化充电上限阈值SOC_max，该值的含义是电动汽车电量若高于此值则不需要充电；

c16初始化仿真环境

包括仿真时长、仿真间隔、当前迭代次数、最大迭代次数；

c2充电需求预测

c21车辆位置记录

对于路网上的每辆车，在每一步仿真中对车辆的位置以及剩余电量进行判断；

c22车辆充电决策

c221停车场前的充电决策

车位于停车场前，对其电量SOC_i进行判断，若电量低于充电下限阈值SOC_min，则车辆选择快速充电，该停车场快速充电桩需求量增加1；

若电量SOC_i大于充电下限阈值SOC_min但小于充电上限阈值SOC_max，则对该停车辆的停车时间和预计快充至充满时间进行比较，在快速充电充满即走的规则假设条件下：

若停车时间大于预计快充至充满时间，车主为避免再次挪动车位，因此选择慢速充电，该停车场慢速充电桩需求量增加1，

若停车时间小于快充至充满时间，则假定用户选择快速充电，此时该停车场快速充电桩需求量增加1；

若电量SOC_i大于充电上限阈值SOC_max，则车辆选择不充电，此时普通停车位数量增加1；

c222道路路段上和交叉口处的充电决策

当车辆位于道路路段上或者交叉口处，对电动汽车电量进行判断，若电量大于充电下限阈值SOC_min，则车辆按既定路线行驶至初始目的地；

若电量小于充电下限阈值SOC_min，则用户基于负效用函数选择停车场进行充电；

c23充电桩需求量更新

对于快速充电车辆，当电量充满即驶离，此时更新停车场快速充电桩需求数量；

对于慢速充电车辆，依据初始的停车时长，在停车时长结束的时刻驶离，此时更新停车场慢速充电桩需求量；

c24充电需求预测仿真结束

当达到最大迭代次数，仿真完成，对快速充电和慢速充电需求量进行统计；

c3、电动汽车充电设施布局优化

c31充电桩初始配建比例划分

根据充电需求预测得到各停车场充电站快速充电桩和慢速充电桩的最大需求，结合停车场容量限制，划分各停车场充电桩位初始比例；

c32电动汽车充电决策

若起始剩余电量SOC小于充电下限阈值SOC_min，则假定电动汽车选择快速充电；电动汽车前往目标停车场，到达停车场前进行桩位判断；若有快速充电桩位，则车辆选择快速充电；若目标停车场无快速充电桩可用，则该车将有两种选择：第一，在目标停车场排队，此时计算快充排队车辆数以及预计排队时间；第二，选择附近有剩余充电桩位的停车场进行充电；分别计算两种选择成本进行，选择成本最低的方案；

若起始剩余电量SOC大于充电上限阈值SOC_max，则此时电动汽车无需充电，主要是做出停车判断；电动汽车前往目标停车场，到达停车场前进行桩位判断；若有停车位，则在目标停车场进行停车；若无停车位，则该车将有两种选择：第一，在目标停车场排队，此时计算排队停车车辆数量以及预计排队时间；第二，选择附近有剩余停车位的停车场进行停车；分别计算两种选择成本进行，选择成本最低的方案；

若起始剩余电量介于充电下限阈值SOC_min和充电上限阈值SOC_max之间，则电动汽车则用停车时长分布及充电站充电桩剩余数量来进行综合判断：

首先判断充电站是否有慢速充电桩位，若有则选择慢速充电；若无慢速充电桩位，则判断是否有普通停车位，若有普通停车位，则选择普通停车位，若无普通停车位，再判断是否有快速充电桩位，若有快速充电桩位，再根据停车时长进行判断，若停车时长小于快速充电充满时间，则选择快速充电，若停车时长大于快速充电至充满时间；此时有三种选择：第一种，对慢速充电桩的排队时间进行估计，第二种，对普通停车位的排队时间进行估计，第三种，选择附近有剩余停车位的停车场进行充电或者停车；选择成本最低的方案；

c33燃油汽车停车决策

燃油汽车的停车决策主要依据是停车场的容量设置，燃油汽车到达停车场前，首先判断是否停车位，若有停车位，则在目标停车场停车，若无停车位，此时有两种选择若无停车位，则该车将有两种选择：第一，在目标停车场排队，此时计算排队停车车辆数量以及预计排队时间；第二，选择附近有剩余停车位的停车场进行停车；分别计算两种选择成本进行，选择成本最低的方案；

c4、基于优化算法的参数优化

在无充电桩位时，车辆在目标停车场进行排队和转移至新的充电站两种方案中进行选择，排队时间以符号w1表示，转移至新的停车场用符号w2；

c41快速充电优化目标函数

c411排队时间计算

对于快充，假设所有车辆在充满后即走，且每辆电动汽车充电至充满的时间是可预计的；

假设对于第i辆电动汽车在某停车场排队充电，前方共有N辆汽车在排队；计算在充电的电动汽车充电至充满的时间，即

其中，X_Fti为电动汽车预计快充至充满时间，FTi为该辆汽车从零电量快充至充满理论时长，SOCi为第n辆排队车辆到达是正在充电的第i辆车的实时电量；

对在充电动汽车充电时间按小到大进行排序，假设排在第N位的是第C辆车，则第N辆排队电动汽车的预计排队时间为

w1_Fast＝X_FT_c

c412寻找新充电站时间成本

对于第二种选择，电动汽车车主的成本主要由两部分组成，第一部分是由目标停车场至新停车场的转移时间，即

其中，为电动汽车由i充电站转移至j充电站的时间，L_ij为i充电站转移至j充电站的最小阻抗路径，V₀为该城市小汽车平均速度；

第二部分是新停车场至目的地的步行时间，即

其中，为电动汽车由j充电站步行至目的地的时间，L_Dj为j充电站至目的地的最短路径，V_walk为司机平均步行速度；

得时间成本之和，即

其中，w2_Fast为电动汽车N从目标充电站i转移至充电站j又步行回D目的地的总时间成本，α为步行阻抗系数，考虑到机动车出行者步行意愿低，在步行时间前乘以一个步行阻抗系数以增加步行出行时间成本；

c413目标函数

电动汽车通过对比排队时间成本和转移至新充电站时间成本，选择成本最小的方案，即

c42慢速充电优化目标函数

c421排队时间计算

对于慢速充电来说，车辆在充满电后可依旧停放在充电桩上，车辆驶离的决定因素是初始的停车时长分布；

假设对于第i辆电动汽车在某停车场排队充电，前方共有N辆汽车在排队，计算所有在慢速充电电动汽车停车时间，即

queue_ST_c＝Slow_PT_c+arrive_ST_c-m

其中，queue_ST_c为在慢速充电的电动汽车c离开充电站的时间，Slow_PT_c为电动汽车c的初始停车时长，arrive_ST_c为电动汽车c充电起始时刻，m为当前时刻；

按离开时间从先到后进行排序，即

Slow_T＝sort(queue_ST_c)

则电动汽车i的排队时间为排在第N位在充电的充电汽车离开时间，即

w1_Slow＝Slow_T_n

c422寻找新充电站时间成本

同快速充电汽车转移至新停车场，电动汽车车主的成本主要由两部分组成，第一部分是由目标停车场至新停车场的转移时间，第二部分是新停车场至目的地的步行时间；总时间成本即

c423目标函数

电动汽车通过对比排队时间成本和转移至新充电站时间成本，选择成本最小的方案，即

c43燃油汽车停车优化目标函数

c431排队时间计算

对于燃油汽车，车辆驶离的决定因素是初始的停车时长分布；假设燃油汽车首先按初始OD行驶到目标停车场，然后根据是否有停车位进行停车决策；

假设对于第i辆燃油汽车在某停车场排队停车，前方共有N辆汽车在排队，计算所有在停汽车停车时间，即

queue_NT_c＝norm_PT_c+arrive_NT_c-m

其中，queue_NT_c为已停燃油汽车c停车完成后离开时间，norm_PT_c为燃油汽车c的初始停车时长，arrive_NT_c为燃油汽车c停车起始时刻，m为当前时刻；

按离开时间从先到后进行排序，即

Norm_T＝sort(queue_NT_c)

则电动汽车i的排队时间为排在第N位在充电的充电汽车离开时间，即

W_Norm＝Norm_T_n

c432寻找新充电站时间成本

同电动汽车转移至新停车场，电动汽车车主的成本主要由两部分组成，第一部分是由目标停车场至新停车场的转移时间，第二部分是新停车场至目的地的步行时间；

c433目标函数

燃油汽车通过对比排队时间成本和转移至新充电站时间成本，选择成本最小的方案，即

c44优化总目标函数

通过输入实时OD，仿真一天电动汽车充电与燃油汽车的停车选择，假定所有车辆按初始结果停放或者在目标停车场充电则时间成本记为零，若目标停车场无停车位或者充电桩，再计算排队时间成本和转移至新的停车场的时间成本，最终求得所有车辆的时间成本之和，仿真一次的目标函数，即

其中，n为区域全天累积服务快速充电车辆数，m为区域全天累积服务慢速充电车辆数，Q为区域全天累积服务停车车辆总数；

c45通过优化算法进行参数优化

划分各充电站充电桩位配建比例上限，更改各充电站充电桩的数量，重复仿真，选择遗传算法进行求解，当所有情况仿真后，目标函数最小值的充电桩配置方案即为所求；

为获取优化效果，可通过优化前后全部车辆的出行时间成本之和对比进行评价。