高速公路电动汽车快速充电站的规划方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电动汽车快速充电站规划技术领域，涉及交通网络和电动汽车相关特 性，用户出行行为等信息来选址定容的规划方法。
【背景技术】
[0002] 目前为止，充电站规划方面的研究还比较初步，尚没有形成完整而系统的充电站 规划模型与方法。现有的有关选址定容的文献，多数根据电动汽车续航里程和交通网络粗 略的估算充电站个数，或者根据交通网络流量进行的选址定容。但是由于电动汽车相关特 性，电动汽车快速充电站和加油站也许并不是完全吻合的。
【发明内容】
[0003] 针对现有技术中存在的不足，考虑电动汽车相关特性和交通行为的不确定性，以 充电站能够为更多的电动汽车用户提供充电服务，且充电站基础设施成本和用户的等待成 本的总成本最小为目标，提供了一种高速公路电动汽车快速充电站的规划方法，解决高速 公路上电动汽车快速充电站的选址和定容的问题。
[0004] 为了解决上述技术问题，本发明提出的一种高速公路电动汽车快速充电站的规划 方法，包括电动汽车充电负荷的时空分布预测、确定快速充电站的地址和确定快速充电站 中充电机的个数；具体步骤如下：
[0005] 步骤一、电动汽车充电负荷的时空分布预测，即确定高速公路中每辆电动汽车需 要充电的位置和时间；
[0006] 步骤二、根据电动汽车充电负荷的时空分布预测结果，利用共享型最近邻居聚类 算法确定快速充电站的地址；包括：
[0007] 步骤1、统计所有电动汽车需要充电后能行驶的最远距离Rans。，利用中心极限定 理，由拟合的正态分布得到99 %的电动汽车在余下电量时都可以行驶的距离，将该距离定 义为所有快速充电站的服务半径SR ;
[0008] 步骤2、确定距离矩阵D，其中，Cl1,代表需要充电的位置P i到需要充电的位置P ,之 间的距离，i，j属于1~η，η为需要充电的电动车总数；
[0009] 步骤3、确定相似度矩阵S ;根据距离矩阵D，确定每个需要充电的位置所在服务半 径SR内包含的需要充电的位置的个数；需要充电的位置P1和需要充电的位置P ,的相似度 Si j:
[0010] Slj= size (NN(i) Π NN(j)) (5)
[0011] 式（5)中，NN⑴和NN (j)分别是需要充电的位置PjP P j所在服务半径SR内的 需要充电的位置的集合；size是求集合NN⑴和NN(j)交集中元素的个数；
[0012] 步骤4 :将相似度矩阵S按行求和得到每个需要充电的位置的充电需求Ili ,，
[0013]
(6.)
[0014] 步骤5 :确定快速充电站的地址，将充电需求从大到小排序形成充电需求数列，将 充电需求最大对应的需要充电的位置作为第一个聚类中心，即候选快速充电站1 ;同时得 到该候选快速充电站服务半径SR内的需要充电的位置集合C (1)，将候选快速充电站的地 址和该候选快速充电站服务半径SR内的需要充电的位置集合C (1)储存到快速充电站集合 CS中；
[0015] 依次在充电需求数列中选择下一个充电需求对应的需要充电的位置，如果该需要 充电的位置与快速充电站集合CS中候选快速充电站之间的相似度都为0时，则该需要充电 的位置作为候选快速充电站2,同时得到该候选快速充电站服务半径SR内的需要充电的位 置集合C (2)，将候选快速充电站的地址和该候选快速充电站服务半径SR内的需要充电的 位置集合C(2)储存到快速充电站集合CS中；以此类推，确定所有候选快速充电站的地址；
[0016] 根据预设阀值d，将候选快速充电站服务半径SR内的需要充电的位置集合中的个 数小于预设阀值d的候选快速充电站的地址和相应的服务半径SR内的需要充电的位置集 合从快速充电站集合CS中删除，快速充电站集合CS中余下的候选地址即为确定的快速充 电站地址；
[0017] 步骤三、根据电动汽车充电负荷的时空分布预测结果和确定的快速充电站地址， 利用排队论理论确定快速充电站中充电机的个数c。
[0018] 进一步讲，上述步骤一中具体包括以下步骤：
[0019] 步骤1-1、获取如下基础数据：
[0020] 电动汽车数据：包括电动汽车类型、每类电动汽车类型的电池容量的概率密度函 数、每类电动汽车类型的电池容量的上下边界、每类电动汽车类型的电池容量与其续航里 程的数学关系；
[0021] 交通数据：包括交通起止点概率矩阵Pnixni和汽车进入高速公路时间t 3的概率分 布；
[0022] 通过交通起止点调查数据得到高速出入口交通起止点矩阵Anixni，利用该高速出入 口交通起止点矩阵A nixni根据公式（1)得到交通起止点概率矩阵P ^xni;
[0023] Pi j= a i j/B； (I ^ i ^ m, I ^ j ^ m) (I)
[0024] 公式（1)中，m是高速公路出入口个数，&lj是每天从高速出入口 i到高速出入口 j 汽车的平均数量，Plj是指某一汽车每天从高速出入口 i到高速出入口 j的概率i每天从 高速出入口 i进入高速公路的汽车的平均数量，
[0025]
_
[0026] 高速公路基本信息：包括出入口个数，出入口编号，出入口坐标，出入口之间的距 离；
[0027] 步骤1-2、确定如下数据：
[0028] 确定不同电动汽车类型的比例、每天进入高速公路的电动汽车的平均数量EBt、每 天从高速出入口 i进入高速公路的电动汽车的平均数量EB1;
[0029] 根据每天进入高速公路的电动汽车的平均数量EBt和每天从高速出入口 i进入高 速公路的电动汽车的平均数量EB1，按照出入口顺序对进入高速公路的电动汽车进行编号；
[0030] 步骤1-3、确定进入高速公路的所有电动汽车充电负荷的时空分布，设：i = 1 ;
[0031] 步骤1-3-1、确定第i辆电动汽车的参数，包括：电动汽车类型、最大容量Cap、初始 电池状态SOC 1、需要充电时电池状态S0C。、第i辆电动汽车充电前可以行驶的距离Rana。，电 动汽车需要充电后可以行驶的最远距离Ran s。;步骤如下：
[0032] 利用蒙特卡洛方法确定第i辆电动汽车的电动汽车类型；
[0033] 根据确定的电动汽车类型和该类电动汽车类型的电池容量的概率密度函数，利用 蒙特卡洛方法确定第i辆电动电汽车的最大容量Cap ;并设置进入高速公路时的初始电池 状态SOC1以及需要充电时电池状态SOC c;
[0034] 根据上述确定的第i辆电动电汽车的电动汽车类型、最大容量Cap和对应的该类 电动汽车类型的电池容量与其续航里程的数学关系，利用蒙特卡洛方法确定第i辆电动汽 车的最大续航里程Ran nie;再根据初始电池状态SOC i、需要充电时电池状态S0C。、最大续航 里程Rarv，利用公式（3)确定第i辆电动汽车需要充电前可以行驶的距离Ran a。;利用公式 (4)确定第i辆电动汽车需要充电后行驶的最远距离Rans。；
[0035] Ranac= η X (SOC「S0Cc) XRannic (3)
[0036] Ransc = η X SOC c X Ranmc (4)
[0037] 式⑶和式⑷中：η是电池的能量效率系数；
[0038] 步骤1-3-2 :确定第i辆电动汽车交通行为的参数，包括：出发点，目的地，行驶路 径，进入高速时间Ets，出行距离D cid;根据第i辆电动汽车的编号确定其出发点，根据第i辆 电动汽车的出发点和交通起止点概率矩阵Pnixni，利用蒙特卡洛方法确定目的地；根据最短 路径算法确定行驶路径；根据高速公路基本信息得到出行距离D cid;根据汽车进入高速公路 时间ts的概率分布，利用蒙特卡洛方法确定电动汽车进入高速时间Et 3;并设置出行速度 V ；
[0039] 步骤1-3-3 :判断第i辆电动汽