申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)

申请日：2023-02-16

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN116307524B

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q10/04;G06Q30/0202;G06Q30/0204;G06F17/18;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2023.07.11#实质审查的生效;2023.06.23#公开

摘要：本发明公开了一种基于改善动态用户均衡的电动汽车充电站选址规划方法，在求解交通流时考虑电动汽车车主出行时产生的碳排放成本，包括步骤：S1、采用DBSCAN以及Wasserstein距离通过历史数据生成代表性场景以处理不确定性因素；S2、采用考虑车主碳排放成本的IDUE模型求出交通流；S3、构建考虑出行时间成本、充电时间成本、碳排放成本、建设成本、出行失败成本以及运行成本的综合成本函数数学模型，得到每个场景的规划方案；S4、评估出最终的最具稳健性的电动汽车充电站建设规划方案。本发明采用上述一种基于改善动态用户均衡的电动汽车充电站选址规划方法，可减少车主的出行时间，减少碳排放量，减轻充电站对电力系统稳定性的影响，合理规划电动汽车充电站位置。

主权项：1.一种基于改善动态用户均衡的电动汽车充电站选址规划方法，其特征在于：在求解交通流时考虑电动汽车车主出行时产生的碳排放成本，包括步骤：S1、采用DBSCAN以及Wasserstein距离通过交通需求量、风力发电机功率以及基本电力负荷的历史数据生成代表性场景以处理不确定性因素；S2、针对S1生成的场景，采用考虑车主碳排放成本的IDUE模型求出交通流；S3、针对S2中求得的交通流，构建考虑出行时间成本、充电时间成本、碳排放成本、建设成本、出行失败成本以及运行成本的综合成本函数数学模型，得到每个场景的规划方案；S4、针对S3中的规划方案，采用最大最小准则评估出最终的最具稳健性的电动汽车充电站建设规划方案；所述步骤S1具体为：采用DBSCAN对历史数据进行聚类，精确地将相似的数据点分组到不同的簇中，再求出每个簇中与其他点的Wasserstein距离最小的数据点对应的场景即为这个簇的代表性场景，以此生成的代表性场景有效地处理了处理充电站规划过程中的多种不确定性因素；所述步骤S2具体为：S21、将交通网中的充电站视作一个过渡模块，该模块由两个路段组成，分别代表电动汽车充电行为的充电路段与车主直接经过充电站的虚拟路段；S22、筛选电动汽车的可行路径；S23、计算碳排放强度；S24、求解IDUE模型；所述步骤S24具体为：由S1中生成的场景通过求解IDUE模型获得交通网中的交通流，考虑了车主碳排放成本的IDUE模型的目标函数为： 其中Ctra和Ccarb为出行时间成本与碳排放成本的系数；FIDUE表示车主的出行成本；fload表示车主的道路行驶时间成本；fchar表示车主的充电时间成本；fcarb表示车主的碳排放成本；为t时刻在路段a上的充电站的平均充电功率；是判断节点j是否与路段a上的充电站相连的二进制决策变量，若节点j与路段a上的充电站相连，则否则，dat表示t时刻路段a上的车流量；为t时刻节点j的碳排放强度；IDUE模型的约束条件如下：1在t时刻起点和终点对r-s分配给所有可行路径的车辆数为r-s的交通需求量与以其他节点为起点以s为终点但是在到达s前停在了r的车辆数之和： 其中r和s代表车主的起点与终点；表示分配给起点和终点对r-s第k条路径上的车辆数；以及表示在t时刻路段a上以s为终点的电动汽车与燃油汽车的交通外流量；λ表示电动汽车占总车数的比率；Wrs表示燃油机车的可行路径，燃油汽车的可行路径只需要考虑路段的相连；表示电动汽车出行的可行路径集合，由步骤S22获得；Aexr表示以顶点r为出口的路段集合；2路段与路径车流量之间的关系： 其中xat表示t时刻分配给路段a的所有车流量；R和S表示起点与终点的集合；表示起点和终点对r-s中路径与路段关系的二进制决策变量；说明起始与终止对r-s的第k条路径包含路段a，反之，3交通流在t时刻与t-1时刻的耦合关系： dat＝dat-1+xat-Eat；其中Eat表示在t时刻路段a上的交通外流量；所述步骤S3具体为：S31、计算电动汽车充电站的运营成本；S32、计算出行失败成本；S33、计算电动汽车充电站的建设成本；S34、计算综合成本，得到每个场景的规划方案；所述步骤S4具体为：将S3得到的各个场景下的规划方案各自在其他场景下求出各个规划方案在其他场景中的成本，再将每个规划方案在所有场景下的最大成本取出对比，最大成本最小的规划方案即为最佳规划方案。

全文数据：

权利要求：

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