CN112613731A - 基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于复杂网络理论的电动汽车站能效评估方法和系统，所述评估方法包括以下步骤：(1)建立的城市区域交通节点引入各类型的电动汽车；(2)通过蒙特卡洛随机抽样引入各电动汽车生成行驶特性参数和充电特性参数；(3)通过动态Dijkstra算法为各电动汽车搜索通行时间最短路径，车辆按照规划路径行驶并实时更新行驶特性参数和充电特性参数；(4)当充电需求触发时进行充电，将各个节点电动汽车充电需求负荷与基础负荷叠加得到节点总负荷；(5)建立充电站运营服务综合评价体系；(6)采用模糊综合评价法实现对电动汽车充电站的能效评估。本发明评估方法明显提高充电服务和充电安全，有利于电网规划、稳定运行。

Description

基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估系统和方法

技术领域

本发明涉及电动汽车技术领域，尤其涉及基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估系统和方法。

背景技术

电动汽车是指以车载电源为动力，用电机驱动车轮行驶，符合道路交通、安全法规各项要求的车辆。电动汽车作为一种绿色交通工具，在应对城市二氧化碳排放带来的温室效应和改变能源结构等方面具有巨大优势和应用前景。但随着城市电动汽车和充电桩的大规模普及，必将严重影响城市交通网、电网可靠性、电能质量和电网运行经济性，增加城市交通的脆弱性。

因此，如何考虑充电服务、电网安全、交通情况等多方面因素，建立充电站服务能力评价指标体系和充电站权重估计指标体系，从而构成完整的服务网络服务能力评估体系，进而有利于电网规划、稳定运行，也能更好的为用户提供充电服务是目前亟需解决的问题。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估系统和方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估方法，包括以下步骤：

(1)建立的城市区域交通节点引入各类型的电动汽车；

(2)通过蒙特卡洛随机抽样引入各电动汽车生成行驶特性参数和充电特性参数；

(3)通过动态Dijkstra算法为各电动汽车搜索通行时间最短路径，车辆按照规划路径行驶并实时更新行驶特性参数和充电特性参数；

(4)当充电需求触发时进行充电，将各个节点电动汽车充电需求负荷与基础负荷叠加得到节点总负荷；

(5)建立充电站运营服务综合评价体系；

(6)采用模糊综合评价法实现对电动汽车充电站的能效评估。

优选地，步骤(2)所述的充电特性参数包括充电条件、充电时长和充电站选择。

优选地，所述的充电条件为：

根据用户充电习惯，当t时刻电动汽车SOC_t小于阈值时，用户选择充电，阈值取20％；

剩余电量可行驶里程L_c不能满足最短行程L_min需要，电动汽车需要充电；

私家车最后到家，用户选择充电。

优选地，所述的充电时长为：

式中，T_c ^m表示车辆在目的地的充电时长，Cap为电池容量，P_c为电动汽车平均充电功率，η为充电效率，SOC_t为t时刻电动汽车荷电状态。

优选地，所述的充电站选择为：达到目的地，在目的地充电站充电；行驶过程中需要充电，根据前往充电站的时间成本和电量成本进行选择。

优选地，所述的时间成本由行驶时间、充电站排队时间影响；所述前往充电站的行驶时间为：

在决定充电的t时刻，基于车辆模型得到车辆的行驶速度V，再由前往充电站i的总距离L和路段平均行驶速度V_ave得到行驶时间T_drive,i,t，即：

所述充电站排队时间为：

充电站排队时间T_queue,i,t与正在充电的车的离开时间T_leave,i,t以及排队的车数量n有关，计算公式如下：

T_queue,i,t＝T_leave,i,t{h}+g·T_{queue_charge}

式中，T_leave,i,t{T_{leave,i,t，1}，T_leave,i,t,2，...，T_leave,i,t,k}是在t时刻第i个充电站中正在充电的电动汽车按充满电所需时间从小到大排序的合集，k为i充电站中正在充电的电动汽车数量；h为n/M的余数，M为该充电站的充电桩数量，T_leave,i,t{h}表示排序后第h个离开充电站所需的时间；g为n/M的商，表示电动汽车到达充电站后有g辆正在排队的车会在该充电桩先充电，T_{queue_c}h_arge为一辆正在排队的电动汽车充满电所需时间；

所述的时间成本为：

F_1,i＝α_t·(T_drive,i,t+T_queue,i,t)；

所述的电量成本由充电站电价影响，所述的电量成本为：

F_2,i＝(1-SOC)·Cap·C_i,t，C_i,t为充电站i的充电电价；

采用时间成本和电量成本最小化原则选择充电站：

F＝min(F_1,i+F_2,i)。

优选地，步骤(2)所述的行驶特性参数包括距离、时间，根据Dijkstra算法确定电动汽车距离充电站节点距离，并结合电动汽车当前速度确定行驶时间。

优选地，步骤(4)所述充电站节点总负荷包括将不同类型的电动汽车充电负荷相叠加，第i分钟总的充电负荷为所有类型车辆在此时充电负荷之和：

式中，L_i表示第i分钟总充电功率，P_ci表示第c辆私家车在第i分钟的充电功率，C为电动私家车的总量；P_bi表示第b辆公交车在第i分钟的充电功率，B为电动公交车的总量；P_ti表示第t辆出租车在第i分钟的充电功率，T为电动出租车的总量。

优选地，步骤(4)所述的充电方式为并网方式，所述并网方式包括即插即充、时段充电、单向有序充电以及双向有序充放电。

一种基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估系统，包括信息模块、更新模块、计算模块、建模模块和评估模块；

所述的信息模块用于获取各类型的电动汽车、获取行驶特性参数和充电特性参数；

所述的更新模块用于更新行驶特性参数和充电特性参数；

所述的计算模块用于计算充电站节点总负荷；

所述的建模模块用于建立充电站运营服务综合评价体系；

所述的评估模块用于对电动汽车充电站的能效评估。

本发明积极有益效果：

1.充电服务：本发明引入各节点的电动汽车的行驶特性参数以及充电特性参数，通过计算电动汽车充电的时间成本和电量成本，进而实现最小化原则选择充电站；

2.电网安全：计算各充电站节点不同类型的电动汽车的叠加充电负荷，得到充电负荷总功率；

3.建立充电站服务能力评价指标体系：通过充电站直流充电桩数、交流充电桩数、充电站可达性、充电站安全性硬性指标，以及年利润、电桩利用率、车辆违规占用率、电桩故障率软性指标来反映充电站运营状况；

充电排队时间、充电电费、停车费和客户服务满意度指标来反映充电站客户服务水平；

道路拥堵率、行程速度反映充电站运营对交通的影响；

接入电网的安全性、经济性、协调性、适应性指标反映充电站运营对配电网的影响。

4.电动汽车充电站的能效评估：对电动汽车充电站的评价因素进行模糊综合评价，实现评价指标等级量化。

综上所述，本发明通过引入各节点的电动汽车的行驶特性参数以及充电特性参数，通过计算电动汽车充电的时间成本和电量成本，进而实现最小化原则选择充电站，提高充电服务，计算充电站负荷功率，提高电网安全，并进行服务能力评价指标体系和能效评估，构成完整的服务网络服务能力评估体系，进而有利于电网规划、稳定运行。

附图说明

图1为本发明提出的基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估系统中电动汽车充电站运营服务综合评价指标体系图。

图2为本发明提出的基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估系统中电动汽车充电站能效评估流程图。

具体实施方式

下面结合一些具体实施例对本发明进一步说明。

基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估方法，包括以下步骤：

(1)建立的城市区域交通节点引入各类型的电动汽车，电动汽车分为电动私家车、电动出租车以及其他电动汽车；

(2)通过蒙特卡洛随机抽样引入各电动汽车生成行驶特性参数以及充电特性参数；

充电特性参数包括充电条件、充电时长、充电站选择，其中，充电条件：

根据用户充电习惯，当t时刻电动汽车SOC_t小于阈值时，用户选择充电，阈值取20％；

剩余电量可行驶里程L_c不能满足最短行程L_min需要，电动汽车需要充电；

私家车最后到家，用户选择充电。

充电时长：

式中，T_c ^m表示车辆在目的地m的充电时长，Cap为电池容量，P_c为电动汽车平均充电功率，η为充电效率，SOC_t为t时刻电动汽车荷电状态；

充电站选择：达到目的地，在目的地充电站充电；行驶过程中需要充电，根据时间成本和电量成本进行选择。

时间成本由前往充电站的行驶时间、充电站排队时间决定，其中，

前往充电站的行驶时间：

在决定充电的t时刻，基于车辆模型得到车辆的行驶速度V，再由前往充电站i的总距离L和路段平均行驶速度V_ave得到行驶时间T_drive,i,t，即：

充电站排队时间为：

充电站排队时间T_queue,i,t与正在充电的车的离开时间T_leave,i,t以及排队的车数量n有关，计算公式如下：

T_queue,i,t＝T_leave,i,t{h}+g·T_{queue_charge}

式中，T_leave,i,t{T_{leave,i,t，1}，T_leave,i,t,2，...，T_leave,i,t,k}是在t时刻第i个充电站中正在充电的电动汽车按充满电所需时间从小到大排序的合集，k为i充电站中正在充电的电动汽车数量；h为n/M的余数，M为该充电站的充电桩数量，T_leave,i,t{h}表示排序后第h个离开充电站所需的时间；g为n/M的商，表示电动汽车到达充电站后有g辆正在排队的车会在该充电桩先充电，T_{queue_charge}为一辆正在排队的电动汽车充满电所需时间；

即时间成本为：

F_1,i＝α_t·(T_drive,i,t+T_queue,i,t)；

电量成本由充电站电价决定：

F_2,i＝(1-SOC)·Cap·C_i,t，Ci,t为充电站i的充电电价；

采用最小化原则选择充电站：

F＝min(F_1,i+F_2,i)。

行驶特性参数包括距离、时间，根据Dijkstra算法确定电动汽车距离充电站节点距离，并结合电动汽车当前速度以确定行驶时间。

(3)通过动态Dijkstra算法为各电动汽车搜索通行时间最短路径，车辆按照规划路径行驶并实时更新行驶特性参数和充电特性参数；

规划路径为电动汽车距离各充电站节点最短的路径，Dijkstra算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他有节点的最短路径，主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。

(4)当充电需求触发时进行相对应目的地慢充或充电站快充，以并网方式进行充电，将各个节点电动汽车充电需求负荷与基础负荷叠加得到节点总负荷；

充电站节点总负荷包括将不同类型的电动汽车充电负荷相叠加，第i分钟总的充电负荷为有类型车辆在此时充电负荷之和：

式中，L_i表示第i分钟总充电功率，P_ci表示第c辆私家车在第i分钟的充电功率，C为电动私家车的总量；P_bi表示第b辆公交车在第i分钟的充电功率，B为电动公交车的总量；P_ti表示第t辆出租车在第i分钟的充电功率，T为电动出租车的总量；参照图1进行电动汽车负荷的计算。

并网方式包括即插即充、时段充电、单向有序充电和双向有序充放电。

即插即充：即插即充模式多用于居民小区车库、办公楼停车场等低电压(220V)场合。电动汽车接入电网进行充电的时间、地点完全受用户使用习惯的支配，基本不考虑电网的运行特性。同时，这种模式受充电设施的影响，其充电方式主要为慢充和常规充电方式。

时段充电：集中式充电主要以换电站作为快速解决用户充电负荷的措施。而对于换电模式，更换下来的电池可以在夜间特定时段进行充电，充分利用夜间谷电。

单向有序充电：电动汽车通过与电网实时通信，在满足用户使用要求的前提下，根据一定的电网运行目标，实现电动汽车充电负荷与其他电网负荷的协调控制。

双向有序充放电：在电动汽车单向有序充电的基础上，电动汽车可以作为储能设备，利用V2G技术在负荷高峰或电网故障等紧急状况下向电网反送电能。

(5)建立充电站运营服务综合评价体系

参见图1，包括充电站运行状态、客户服务水平、对交通和配电网的影响；

其中充电站运行状态包括直流充电桩数、交流充电桩数、充电站可达性、充电站安全性、年利润、电桩利用率、车位违规占用率、电桩故障率；

客户服务水平包括充电排队时间、充电费、停车费、客户服务满意度；

对交通和配电网的影响包括对交通的影响和对配电网的影响，道路拥堵率、行程速度反映充电站运营对交通的影响；接入电网的安全性、经济性、协调性、适应性指标反映充电站运营对配电网的影响。

(6)采用模糊综合评价法实现对电动汽车充电站的能效评估

模糊综合评价法是以模糊数学原理为基础，依据隶属度理论把定性评价转化为定量评价的一种综合评价方法，适用于各种非确定性问题的解决。

参见图2，模糊综合评价法基本步骤如下：

1)确定影响评价对象的因素领域：

U＝(u₁,u₂,…,u_p)

2)确定评语等级论域

V＝(v₁,v₂,…,v_n)

与标准隶属度集合

J＝(j₁,j₂,…,j_m)

J＝{5(优秀)，4(良好)，3(中等)，2(合格)，1(不合格)}

3)建立模糊关系矩阵

R＝(r_ij)_m×n

其中，r_ij表示U的第i个因素对u_i对应于评价等级V中第j个等级V_j的隶属度。

4)依据层次分析法确定评价因素的权重向量：

A＝(a₁,a₂,…,a_p)

5)选择合成算子

B′＝AR

6)利用归一化后的评价向量B＝(b₁,b₂,…,b_m)中的元素形成权数，对各个评语等级的得分进行加权平均后得到总评分

为了得到科学的评价结果，采用模糊数学语言将评语进行模糊处理，将评价指标等级量化，如表1所示：

表1 模糊综合评价指标等级

标准	优秀	良好	中等	合格	不合格
						评分	[4.5 5]	[3.5 4.5]	[2.5 3.5]	[1.5 2.5]	[1 1.5]

。

一种基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估系统，包括信息模块、更新模块、计算模块、建模模块和评估模块；

所述的信息模块用于获取各类型的电动汽车、获取行驶特性参数和充电特性参数；

所述的更新模块用于更新行驶特性参数和充电特性参数；

所述的计算模块用于计算充电站节点总负荷；

所述的建模模块用于建立充电站运营服务综合评价体系；

所述的评估模块用于对电动汽车充电站的能效评估。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)在建立的城市区域交通节点引入各类型的电动汽车；

(2)通过蒙特卡洛随机抽样引入各电动汽车生成行驶特性参数和充电特性参数；

(3)通过动态Dijkstra算法为各电动汽车搜索通行时间最短路径，车辆按照规划路径行驶并实时更新行驶特性参数和充电特性参数；

(4)当充电需求触发时进行充电，将各个节点电动汽车充电需求负荷与基础负荷叠加得到节点总负荷；

(5)建立充电站运营服务综合评价体系；

(6)采用模糊综合评价法实现对电动汽车充电站的能效评估。

2.根据权利要求1所述的基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估方法，其特征在于，步骤(2)所述的充电特性参数包括充电条件、充电时长和充电站选择。

3.根据权利要求2所述的基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估方法，其特征在于，所述的充电条件为：

立刻充电

根据用户充电习惯，当t时刻电动汽车SOC_t小于阈值时，用户选择充电，阈值取20％；

剩余电量可行驶里程L_c不能满足最短行程L_min需要，电动汽车需要充电；

私家车最后到家，用户选择充电。

4.根据权利要求2所述的基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估方法，其特征在于，所述的充电时长为：

式中，T_c ^m表示车辆在目的地的充电时长，Cap为电池容量，P_c为电动汽车平均充电功率，η为充电效率，SOC_t为t时刻电动汽车荷电状态。

5.根据权利要求2所述的基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估方法，其特征在于，所述的充电站选择为：达到目的地，在目的地充电站充电；行驶过程中需要充电，根据前往充电站的时间成本和电量成本进行选择。

6.根据权利要求5所述的基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估方法，其特征在于，所述的时间成本由行驶时间、充电站排队时间影响；所述前往充电站的行驶时间为：

在决定充电的t时刻，基于车辆模型得到车辆的行驶速度V，再由前往充电站i的总距离L和路段平均行驶速度V_ave得到行驶时间T_drive,i,t，即：

所述充电站排队时间为：

充电站排队时间T_queue,i,t与正在充电的车的离开时间T_leave,i,t以及排队的车数量n有关，计算公式如下：

T_queue,i,t＝T_leave,i,t{h}+g·T_{queue_charge}

式中，T_leave,i,t{T_{leave,i,t，1}，T_leave,i,t,2，...，T_leave,i,t,k}是在t时刻第i个充电站中正在充电的电动汽车按充满电所需时间从小到大排序的合集，k为i充电站中正在充电的电动汽车数量；h为n/M的余数，M为该充电站的充电桩数量，T_leave,i,t{h}表示排序后第h个离开充电站所需的时间；g为n/M的商，表示电动汽车到达充电站后有g辆正在排队的车会在该充电桩先充电，T_{queue_charge}为一辆正在排队的电动汽车充满电所需时间；

所述的时间成本为：

F_1,i＝α_t·(T_drive,i,t+T_queue,i,t)；

所述的电量成本由充电站电价影响，所述的电量成本为：

F_2,i＝(1-SOC)·Cap·C_i,t，C_i,t为充电站i的充电电价；

采用时间成本和电量成本最小化原则选择充电站：

F＝min(F_1,i+F_2,i)。

7.根据权利要求1所述的基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估方法，其特征在于，步骤(2)所述的行驶特性参数包括距离、时间，根据Dijkstra算法确定电动汽车距离充电站节点距离，并结合电动汽车当前速度确定行驶时间。

8.根据权利要求1所述的基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估方法，其特征在于，步骤(4)所述充电站节点总负荷包括将不同类型的电动汽车充电负荷相叠加，第i分钟总的充电负荷为所有类型车辆在此时充电负荷之和：

式中，L_i表示第i分钟总充电功率，P_ci表示第c辆私家车在第i分钟的充电功率，C为电动私家车的总量；P_bi表示第b辆公交车在第i分钟的充电功率，B为电动公交车的总量；P_ti表示第t辆出租车在第i分钟的充电功率，T为电动出租车的总量。

9.根据权利要求1所述的基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估方法，其特征在于，步骤(4)充电方式为并网方式，所述并网方式包括即插即充、时段充电、单向有序充电以及双向有序充放电。

10.一种基于复杂网络理论的电动汽车充电站能效评估系统，其特征在于，包括信息模块、更新模块、计算模块、建模模块和评估模块；

所述的信息模块用于获取各类型的电动汽车、行驶特性参数和充电特性参数；

所述的更新模块用于更新行驶特性参数和充电特性参数；

所述的计算模块用于计算充电站节点总负荷；

所述的建模模块用于建立充电站运营服务综合评价体系；

所述的评估模块用于对电动汽车充电站的能效评估。

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