CN107403267A - 一种高速路网中的电动汽车充电站规划方法 - Google Patents

一种高速路网中的电动汽车充电站规划方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107403267A
CN107403267A CN201710601822.9A CN201710601822A CN107403267A CN 107403267 A CN107403267 A CN 107403267A CN 201710601822 A CN201710601822 A CN 201710601822A CN 107403267 A CN107403267 A CN 107403267A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mrow
node
electric automobile
highway network
charging station
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710601822.9A
Other languages
English (en)
Inventor
胡泽春
张洪财
张节潭
郭树锋
杨立滨
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tsinghua University
State Grid Qinghai Electric Power Co Ltd
Electric Power Research Institute of State Grid Qinghai Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Tsinghua University
State Grid Qinghai Electric Power Co Ltd
Electric Power Research Institute of State Grid Qinghai Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tsinghua University, State Grid Qinghai Electric Power Co Ltd, Electric Power Research Institute of State Grid Qinghai Electric Power Co Ltd filed Critical Tsinghua University
Priority to CN201710601822.9A priority Critical patent/CN107403267A/zh
Publication of CN107403267A publication Critical patent/CN107403267A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315Needs-based resource requirements planning or analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40Engine management systems

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)

Abstract

本发明公开了一种高速路网中电动汽车充电站的规划方法,包括以下步骤:建立高速路网模型,其中,高速路网模型中包括多个节点,相邻节点之间的道路称为路段;根据电动汽车到达高速路网时已行驶距离和离开高速路网后的拟行驶距离,在高速路网模型中添加起始节点和终止节点;根据电动汽车的行驶路程约束,在高速路网模型中添加虚拟路段得到高速路网扩展模型,其中,虚拟路段为两个节点之间的所有实际路段的距离之和;根据高速路网扩展模型建立电动汽车充电站选址定容优化模型,并对优化模型求解输出充电站选址和容量规划结果。本发明具有如下优点:在满足电动汽车充电需求的前提下,优化电动汽车充电站的选址和容量,降低电动汽车充电站投资成本。

Description

一种高速路网中的电动汽车充电站规划方法
技术领域
本发明涉及电动汽车技术领域,特别涉及一种高速路网中电动汽车充电站的规划方法。
背景技术
近年来,在环境污染、温室效益日益加、化石能源日益枯竭的大背景下,电动汽车的节能、环保、减排的潜力被世界各国具有良好的发展前景。
电动汽车充电设施是新型的城市基础设施,大力推进充电基础设施建设,有利于解决电动汽车充电难题,是发展新能源汽车产业的重要保障。
电动汽车充电设施是一种新型的基础设施,国内外尚未形成成熟的规划方法。而不合理的规划,将可能导致“充电难”和充电设施利用率低的情况同时出现,严重影响电动汽车产业发展,并造成不必要的资源浪费。因而亟需研究科学的充电设施规划方法。
目前相关技术(申请号201310404628.3)中提出了一种考虑交通网络流量的电动汽车充电站规划方法,该规划方法无法考虑电动汽车的行驶里程约束,规划结果不能保证所有电动汽车充电需求的满足。
发明内容
本发明旨在至少解决上述技术问题之一。
为此,本发明的目的在于提出一种高速路网中电动汽车充电站的规划方法,在满足电动汽车充电需求的前提下,优化电动汽车充电站的选址和容量,降低电动汽车充电站投资成本。
为了实现上述目的,本发明的实施例公开了一种高速路网中电动汽车充电站的规划方法,一种高速路网中电动汽车充电站的规划方法,包括以下步骤:S1:建立高速路网模型,其中,所述高速路网模型中包括多个节点,相邻节点之间的道路称为路段;S2:根据电动汽车到达高速路网时已行驶距离和离开高速路网后的拟行驶距离,在高速路网模型中添加起始节点和终止节点;S3:根据所述电动汽车的行驶路程约束,在所述高速路网模型中添加虚拟路段得到高速路网扩展模型,其中,所述虚拟路段为两个节点之间的所有实际路段的距离之和;S4:根据所述高速路网扩展模型建立电动汽车充电站选址定容优化模型,并对优化模型求解输出充电站选址和容量规划结果。
进一步地,步骤S1进一步包括:以i、j表示高速路网中的节点编号,Ψtn为高速路网中所有节点的集合;每两个相邻的节点之间的道路称为一个路段,其编号用(i,j)表示,A为高速路网中所有路段的集合;从一个节点进入路网行驶直到到达另一个节点离开路网所经过的一系列有顺序的路段组成一个行驶路径,其编号用q表示,Q为高速路网中所有行驶路径的集合,Aq为行驶路径q上的所有路段的集合,为行驶路径q上的所有节点的集合;行驶路径q中高峰时段的电动汽车交通流量用Fq表示;路段(i,j)首末两点之间的距离用 di,j表示;根据实际高速路网中的网络结构,建立上述节点、路段、行驶路径编号及其对应集合,录入路段长度和交通流量信息,则构成所述高速路网模型。
进一步地,步骤S2进一步包括:设定所述电动汽车到达高速路网时已经行驶的距离da,所述电动汽车驶离高速路网后需要行驶的距离dd,在每个路径q的第一个节点A之前,添加一个起始节点s,设置起始节点s与节点A的距离为ds,A=da,连接s节点与节点A形成虚拟路段(s,A);在每个路径q的最后一个节点D之后,添加一个终止节点t,设置t节点与D节点的距离为dD,t=dd,连接D节点与t节点形成虚拟路段(D,t)。
进一步地,步骤S3进一步包括:根据所述电动汽车行驶里程约束,在所述高速路网模型中任意距离小于电动汽车行驶里程R的两点之间添加一个虚拟路段,虚拟路段的距离设置为两点之间的所有实际路段的距离之和,形成考虑电动汽车行驶里程约束的高速路网扩展模型;用表示所建立的高速路网扩展模型中行驶路径q上的所有路段的集合,用表示所建立的高速路网扩展模型中行驶路径q上的所有节点的集合。
进一步地,步骤S4进一步包括:
按下式确定电动汽车充电站选址目标函数:
其中c1,i为在节点i建设一个电动汽车充电站的固定投资成本,c2,i为在节点i建设充电站时与充电机数量有关的可变成本,si为充电站选址决策,si=1表示在节点i处配建充电站,si=0表示在节点i处不配建充电站,yi为在节点i处配建充电站内安装的充电机个数;
电动汽车交通流量平衡约束为:
其中为行驶路径q上的交通流量中在路段(i,j)之间行驶并且在节点i和j之间(不包含两个节点)无需充电的交通流量的比例,为行驶路径q上,与i节点相连但顺序在i节点之后的节点的集合,为行驶路径q上,与i节点相连但顺序在i节点之前的节点的集合;
经过任意一个路段的交通流量为:
充电站服务能力约束为:
其中m为充电站内平均一个充电机所能服务的电动汽车交通流量;
电动汽车充电站配建容量约束为:
电动汽车充电站内充电机个数yi为整数变量,选址决策si为0、1变量;
求解得到的si即为电动汽车充电站选址,求解得到的yi即为电动汽车充电站内充电机的容量决策。
根据本发明实施例的高速路网中电动汽车充电站的规划方法,在满足电动汽车充电需求的前提下,优化电动汽车充电站的选址和容量,降低电动汽车充电站投资成本。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是本发明实施例的高速路网中电动汽车充电站的规划方法的流程图
图2是本发明一个实施例的高速路网模型的示意图;
图3是本发明一个实施例的含起止节点的高速路网模型示意图;
图4是本发明一个实施例的高速路网扩展模型示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
参照下面的描述和附图,将清楚本发明的实施例的这些和其他方面。在这些描述和附图中,具体公开了本发明的实施例中的一些特定实施方式,来表示实施本发明的实施例的原理的一些方式,但是应当理解,本发明的实施例的范围不受此限制。相反,本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
以下结合附图描述本发明。
图1是本发明实施例的高速路网中电动汽车充电站的规划方法的流程图。如图1所示,本发明实施例的高速路网中电动汽车充电站的规划方法,包括以下步骤:
S1:建立高速路网模型,其中,高速路网模型中包括多个节点,相邻节点之间的道路称为路段。
在本发明的一个实施例中,步骤S1进一步包括:以i、j表示高速路网中的节点编号,Ψtn为高速路网中所有节点的集合;每两个相邻的节点之间的道路称为一个路段,其编号用(i,j)表示,A为高速路网中所有路段的集合;从一个节点进入路网行驶直到到达另一个节点离开路网所经过的一系列有顺序的路段组成一个行驶路径,其编号用q表示,Q为高速路网中所有行驶路径的集合,Aq为行驶路径q上的所有路段的集合,为行驶路径q上的所有节点的集合;行驶路径q中高峰时段的电动汽车交通流量用Fq表示;路段(i,j)首末两点之间的距离用di,j表示;根据实际高速路网中的网络结构,建立上述节点、路段、行驶路径编号及其对应集合,录入路段长度和交通流量信息,则构成高速路网模型。
图2为根据本发明一个实施例的高速路网模型的示意图,在该路网中共有4个节点,即A、B、C、D;共有三个路段(A,B)、(B,C),(C,D);电动汽车从A节点进入路网,从 D节点离开路网,该路网只有一个行驶路径即{A,B,C,D};各个路段之间的距离为dA,B=40km,dB,C=70km,dC,D=30km。电动汽车的行驶里程为100km。
S2:根据电动汽车到达高速路网时已行驶距离和离开高速路网后的拟行驶距离,在高速路网模型中添加起始节点和终止节点。
在本发明的一个实施例中,步骤S2进一步包括:设定电动汽车到达高速路网时已经行驶的距离da,电动汽车驶离高速路网后需要行驶的距离dd,在每个路径q的第一个节点A之前,添加一个起始节点s,设置起始节点s与节点A的距离为ds,A=da,连接s节点与节点A形成虚拟路段(s,A);在每个路径q的最后一个节点D之后,添加一个终止节点t,设置t节点与D节点的距离为dD,t=dd,连接D节点与t节点形成虚拟路段(D,t)。
图3为根据本发明一个实施例(图2所示)的含起止节点的高速路网模型示意图,在图2的基础上,分别添加起始节点s、终止节点t,添加虚拟路段(s,A)和虚拟路段(D,t),其距离分别为ds,A=da、dD,t=dd。在本实例中,假设da=dd=50km。
S3:根据电动汽车的行驶路程约束,在高速路网模型中添加虚拟路段得到高速路网扩展模型,其中,虚拟路段为两个节点之间的所有实际路段的距离之和。
在本发明的一个实施例中,步骤S3进一步包括:根据电动汽车行驶里程约束,在高速路网模型中任意距离小于电动汽车行驶里程R的两点之间添加一个虚拟路段,虚拟路段的距离设置为两点之间的所有实际路段的距离之和,形成考虑电动汽车行驶里程约束的高速路网扩展模型;用表示所建立的高速路网扩展模型中行驶路径q上的所有路段的集合,用表示所建立的高速路网扩展模型中行驶路径q上的所有节点的集合。
图4是根据本发明一个实施例的考虑电动汽车行驶里程约束的高速路网扩展模型示意图。在图3的基础上,将任意距离小于电动汽车行驶里程(此处为100km)的两个路网节点连接在一起,形成一个虚拟路段。在图3中,添加的虚拟路段包括(s,B)、(B,D)、(C,t),其对应的距离分别为90km,100km,80km。
S4:根据高速路网扩展模型建立电动汽车充电站选址定容优化模型,并对优化模型求解输出充电站选址和容量规划结果。
具体地,经过步骤S1至S3建立的高速路网扩展模型中,只要电动汽车每路过一个节点就到充电站充满电,则其可以从起始节点s出发,通过任意路段(包括实际路段和虚拟路段),到达终止节点t。需要说明的是,电动汽车在路段中间不充电。以图4所示实例为例,电动汽车可以选择在高速路网扩展模型中选择(B,D)路段行驶,虽然在实际路网中,电动汽车在(B,D)路段行驶,一定经过C节点,但在图4高速路网扩展模型中不经过C 节点,因而此时其不会在C节点充电,但将在B、D节点分别充电。
按下式确定电动汽车充电站选址目标函数:
其中c1,i为在节点i建设一个电动汽车充电站的固定投资成本,c2,i为在节点i建设充电站时与充电机数量有关的可变成本,si为充电站选址决策,si=1表示在节点i处配建充电站,si=0表示在节点i处不配建充电站,yi为在节点i处配建充电站内安装的充电机个数;
电动汽车交通流量平衡约束,即流入任意节点i的交通流量之和等于流出该节点i的交通流量之和:
其中为行驶路径q上的交通流量中在路段(i,j)之间行驶并且在节点i和j之间(不包含两个节点)无需充电的交通流量的比例,为行驶路径q上,与i节点相连但顺序在i节点之后的节点的集合,为行驶路径q上,与i节点相连但顺序在i节点之前的节点的集合;
经过任意一个路段的交通流量为:
充电站服务能力约束为:
其中m为充电站内平均一个充电机所能服务的电动汽车交通流量;
电动汽车充电站配建容量约束为:
电动汽车充电站内充电机个数yi为整数变量,选址决策si为0、1变量;
求解得到的si即为电动汽车充电站选址,求解得到的yi即为电动汽车充电站内充电机的容量决策。
另外,本发明实施例的高速路网中电动汽车充电站的规划方法的其它构成以及作用对于本领域的技术人员而言都是已知的,为了减少冗余,不做赘述。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由权利要求及其等同限定。

Claims (5)

1.一种高速路网中电动汽车充电站的规划方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:建立高速路网模型,其中,所述高速路网模型中包括多个节点,相邻节点之间的道路称为路段;
S2:根据电动汽车到达高速路网时已行驶距离和离开高速路网后的拟行驶距离,在高速路网模型中添加起始节点和终止节点;
S3:根据所述电动汽车的行驶路程约束,在所述高速路网模型中添加虚拟路段得到高速路网扩展模型,其中,所述虚拟路段为两个节点之间的所有实际路段的距离之和;
S4:根据所述高速路网扩展模型建立电动汽车充电站选址定容优化模型,并对优化模型求解输出充电站选址和容量规划结果。
2.根据权利要求1所述的高速路网中电动汽车充电站的规划方法,其特征在于,步骤S1进一步包括:
以i、j表示高速路网中的节点编号,Ψtn为高速路网中所有节点的集合;每两个相邻的节点之间的道路称为一个路段,其编号用(i,j)表示,A为高速路网中所有路段的集合;从一个节点进入路网行驶直到到达另一个节点离开路网所经过的一系列有顺序的路段组成一个行驶路径,其编号用q表示,Q为高速路网中所有行驶路径的集合,Aq为行驶路径q上的所有路段的集合,为行驶路径q上的所有节点的集合;行驶路径q中高峰时段的电动汽车交通流量用Fq表示;路段(i,j)首末两点之间的距离用di,j表示;根据实际高速路网中的网络结构,建立上述节点、路段、行驶路径编号及其对应集合,录入路段长度和交通流量信息,则构成所述高速路网模型。
3.根据权利要求2所述的高速路网中电动汽车充电站的规划方法,其特征在于,步骤S2进一步包括:
设定所述电动汽车到达高速路网已经行驶的距离da,所述电动汽车驶离高速路网后需要行驶的距离dd,在每个路径q的第一个节点A之前,添加一个起始节点s,设置起始节点s与节点A的距离为ds,A=da,连接s节点与节点A形成虚拟路段(s,A);在每个路径q的最后一个节点D之后,添加一个终止节点t,设置t节点与D节点的距离为dD,t=dd,连接D节点与t节点形成虚拟路段(D,t)。
4.根据权利要求3所述的高速路网中电动汽车充电站的规划方法,其特征在于,步骤S3进一步包括:
根据所述电动汽车行驶里程约束,在所述高速路网模型中任意距离小于电动汽车行驶里程R的两点之间添加一个虚拟路段,虚拟路段的距离设置为两点之间的所有实际路段的距离之和,形成考虑电动汽车行驶里程约束的高速路网扩展模型;用表示所建立的高速路网扩展模型中行驶路径q上的所有路段的集合,用表示所建立的高速路网扩展模型中行驶路径q上的所有节点的集合。
5.根据权利要求4所述的高速路网中电动汽车充电站的规划方法,其特征在于,步骤S4进一步包括:
按下式确定电动汽车充电站选址目标函数:
<mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mo>{</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <msup> <mi>&amp;Psi;</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msup> </mrow> </munder> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>c</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>s</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>c</mi> <mrow> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>}</mo> </mrow>
其中c1,i为在节点i建设一个电动汽车充电站的固定投资成本,c2,i为在节点i建设充电站时与充电机数量有关的可变成本,si为充电站选址决策,si=1表示在节点i处配建充电站,si=0表示在节点i处不配建充电站,yi为在节点i处配建充电站内安装的充电机个数;
电动汽车交通流量平衡约束为:
<mrow> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mo>{</mo> <mi>j</mi> <mo>|</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;Element;</mo> <msup> <mover> <mi>A</mi> <mo>^</mo> </mover> <mi>q</mi> </msup> <mo>}</mo> </mrow> </munder> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mi>q</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mo>{</mo> <mi>j</mi> <mo>|</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;Element;</mo> <msub> <mover> <mi>A</mi> <mo>^</mo> </mover> <mi>q</mi> </msub> <mo>}</mo> </mrow> </munder> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>i</mi> </mrow> <mi>q</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mi>s</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mi>t</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&amp;NotEqual;</mo> <mi>s</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> <mo>&amp;ForAll;</mo> <mi>q</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>Q</mi> <mo>,</mo> <mo>&amp;ForAll;</mo> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <msubsup> <mover> <mi>&amp;Psi;</mi> <mo>^</mo> </mover> <mi>q</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msubsup> </mrow>
其中为行驶路径q上的交通流量中在路段(i,j)之间行驶并且在节点i和j之间(不包含两个节点)无需充电的交通流量的比例,为行驶路径q上,与i节点相连但顺序在i节点之后的节点的集合,为行驶路径q上,与i节点相连但顺序在i节点之前的节点的集合;
经过任意一个路段的交通流量为:
<mrow> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mi>q</mi> </msubsup> <mo>&amp;GreaterEqual;</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mo>&amp;ForAll;</mo> <mi>q</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>Q</mi> <mo>,</mo> <mo>&amp;ForAll;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;Element;</mo> <msub> <mover> <mi>A</mi> <mo>^</mo> </mover> <mi>q</mi> </msub> </mrow>
充电站服务能力约束为:
<mrow> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>q</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </munder> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mo>{</mo> <mi>j</mi> <mo>|</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;Element;</mo> <msup> <mi>A</mi> <mi>q</mi> </msup> <mo>}</mo> </mrow> </munder> <msub> <mi>F</mi> <mi>q</mi> </msub> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>i</mi> </mrow> <mi>q</mi> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>my</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <mo>&amp;ForAll;</mo> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <msup> <mi>&amp;Psi;</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msup> </mrow>
其中m为充电站内平均一个充电机所能服务的电动汽车交通流量;
电动汽车充电站配建容量约束为:
<mrow> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mover> <mi>y</mi> <mo>^</mo> </mover> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>s</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <mo>&amp;ForAll;</mo> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <msup> <mi>&amp;Psi;</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msup> </mrow>
电动汽车充电站内充电机个数yi为整数变量,选址决策si为0、1变量;
求解得到的si即为电动汽车充电站选址,求解得到的yi即为电动汽车充电站内充电机的容量决策。
CN201710601822.9A 2017-07-21 2017-07-21 一种高速路网中的电动汽车充电站规划方法 Pending CN107403267A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710601822.9A CN107403267A (zh) 2017-07-21 2017-07-21 一种高速路网中的电动汽车充电站规划方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710601822.9A CN107403267A (zh) 2017-07-21 2017-07-21 一种高速路网中的电动汽车充电站规划方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107403267A true CN107403267A (zh) 2017-11-28

Family

ID=60401168

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710601822.9A Pending CN107403267A (zh) 2017-07-21 2017-07-21 一种高速路网中的电动汽车充电站规划方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107403267A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112990733A (zh) * 2021-03-29 2021-06-18 厦门金龙联合汽车工业有限公司 一种移动换电设备的换电地点选址方法
CN115271268A (zh) * 2022-09-27 2022-11-01 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 一种电动汽车充电站选址规划方法、装置及终端设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160300170A1 (en) * 2015-04-08 2016-10-13 Gufei Sun Optimized placement of electric vehicle charging stations
CN106355294A (zh) * 2016-09-26 2017-01-25 浙江工业大学 一种大规模复杂配电网的电动汽车充电站选址定容方法
CN106845727A (zh) * 2017-02-15 2017-06-13 天津大学 考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站启发式规划方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160300170A1 (en) * 2015-04-08 2016-10-13 Gufei Sun Optimized placement of electric vehicle charging stations
CN106355294A (zh) * 2016-09-26 2017-01-25 浙江工业大学 一种大规模复杂配电网的电动汽车充电站选址定容方法
CN106845727A (zh) * 2017-02-15 2017-06-13 天津大学 考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站启发式规划方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
S.A.MIRHASSANI: "A Flexible Reformulation of the Refueling Station Location Problem", 《TRANSPORTATION SCIENCE》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112990733A (zh) * 2021-03-29 2021-06-18 厦门金龙联合汽车工业有限公司 一种移动换电设备的换电地点选址方法
CN112990733B (zh) * 2021-03-29 2022-05-17 厦门金龙联合汽车工业有限公司 一种移动换电设备的换电地点选址方法
CN115271268A (zh) * 2022-09-27 2022-11-01 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 一种电动汽车充电站选址规划方法、装置及终端设备
CN115271268B (zh) * 2022-09-27 2023-01-13 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 一种电动汽车充电站选址规划方法、装置及终端设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103236179B (zh) 一种计及交通信息与电网信息的电动汽车充电导航方法
CN107323300A (zh) 一种基于路‑站‑车联合模型的电动汽车预约充电方法
CN102799743B (zh) 一种纯电动车动力系统匹配方法
CN102959358B (zh) 车辆的电力消耗量计算装置、信息提供装置及信息提供方法
CN107813718A (zh) 一种车载燃料电池混合动力系统设计方法和装置
CN103234544B (zh) 电动汽车电量消耗因子模型建立及续驶里程估算方法
CN107187442A (zh) 基于工况预测的插电式混合动力电动汽车能量管理系统
CN106476643A (zh) 一种增程式电动汽车的电量轨迹规划系统及控制方法
De Nunzio et al. Energy-optimal driving range prediction for electric vehicles
CN103136600B (zh) 一种电动汽车备选充电设施选择方法
CN104183124B (zh) 一种基于单路口交通信号信息的主干道车速规划方法
CN105459844A (zh) 一种增程式电动汽车多模式能量管理方法
CN107818377A (zh) 基于云计算平台的车辆全局优化控制方法、系统、车辆和云计算平台
CN107798867A (zh) 一种基于电动汽车和内燃机车混合车流的拥堵交通网络均衡方法
CN103072572B (zh) 可充电式混合动力汽车远程优化系统
CN112686441B (zh) 基于交通均衡的电动汽车充电导航及路径选择方法
CN105928535A (zh) 一种道路通行限制的车辆路径规划方法
CN105046356A (zh) 一种电动汽车续航里程优化装置及方法
CN108932561A (zh) 一种考虑非线性充电函数的电动汽车充电路径选择方法
CN110139789A (zh) 用于优化混合动力车辆的能量消耗的方法
CN107403267A (zh) 一种高速路网中的电动汽车充电站规划方法
JP2019168326A (ja) 電動車両のナビゲーション装置
CN107403289A (zh) 一种考虑接入光伏发电站的高速公路充电站选址定容方法
CN107103169A (zh) 一种用于满足出行续航要求的交通网络均衡计算方法
CN107092986A (zh) 基于站点及共线运行的公交乘客出行路径选择方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20171128

RJ01 Rejection of invention patent application after publication