CN113657768B - 基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法，通过构建随机机会约束规划模型，并对电量需求随机变量机会约束进行确定性约束的等价处理，限制共享电动汽车电量补充服务时间窗，实现允许移动充电车辆为位于同一位置的多辆共享电动汽车同时提供充电服务。本发明所提共享电动汽车为共享电动汽车补充电量的方式有效的减少了共享电动汽车调度；本发明所提方法允许距离为0的共享电动汽车同时被一辆电动汽车补充电量，有效提高了移动充电车辆充电服务效率。

Description

基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法

技术领域

本发明涉及共享电动汽车充电技术领域，尤其涉及基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法。

背景技术

共享电动汽车作为一种新兴的出行模式正在被大众接收。与私家车不同，出行者不会主动帮助共享电动汽车补充电量且不会主动向共享电动汽车运营商提供共享电动汽车剩余电量。因此，为部署于运营区域内的共享电动汽车补充电量，以增加其订单的问题急需被共享电动汽车运营商解决。大量的研究被开展关于共享电动汽车运营商如何安排调度员调度电量不足的共享电动汽车去充电站补充电量。然而充电桩充足的充电站与出行者距离通常较远。因此，若调度员将大量共享电动汽车调度至充电站补充电量，并在电量补充完成后将其调度至需求点，则会造成成本的浪费并且会损失大量订单。因此，共享电动汽车运营商需要研究基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务问题。

存在的问题、不足：

1.共享电动汽车运营商安排调度员调度共享电动汽车去充电站补充电量的方式效率低；

2.移动充服务车辆路径规划问题均假设共享电动汽车电量需求已知；

3.移动充电车辆可同时为多辆电动汽车充电的优势尚未被充分利用。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法。

本发明采用的技术方案是：

基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法，其特征在于，通过构建随机机会约束规划模型，并对电量需求随机变量机会约束进行确定性约束的等价处理，限制共享电动汽车电量补充服务时间窗，实现允许移动充电车辆为位于同一位置的多辆共享电动汽车同时提供充电服务；具体实现包括如下步骤：

(1)定义模型所基于图；

(2)构建共享电动汽车电量需求随机机会约束；

(3)定义评价指标；

(4)定义流平衡约束；

(5)定义移动充电车电量约束；

(6)定义移动充电车辆时间窗约束；

(7)随机机会约束确定型等价处理。

进一步地，所述的基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法，其特征在于：所述步骤(1)包括如下步骤：

(1-1)定义模型所基于图，形式如下：C＝{1，2，...，N}为共享电动汽车节点集合，N为共享电动汽车的数目，每个节点仅停留一辆共享电动汽车，0和N+1为场站且位于同一位置，所有移动充电车辆k∈K均从场站0出发并在完成服务后返回场站N+1；定义路段集合A＝{(i，j)|i，j∈C∪{0，N+1}}；因此，基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法定义于图G＝(C∪{0，N+1}，A)。

进一步地，所述的基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法，其特征在于：所述步骤(2)包括如下步骤：

(2-1)构建共享电动汽车电量需求随机机会约束，形式如下：

设定共享电动汽车电量需求为整数，且服从泊松分布，假设车辆k依次服务了位于节点a，b，c，和d四个点的共享电动汽车；前三个地点的电动汽车电量需求分别为μ_a，μ_b，和μ_c；移动充电车k到达节点d时的剩余电量Q_kd也是随机变量，且满足0≤Q_kd≤Q；设定风险偏好为θ，则基于随机概率测度的机会约束为V_k为车辆k依次拜访的共享电动车辆位置节点集合。

进一步地，所述的基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法，其特征在于：所述步骤(3)包括如下步骤：

(3-1)定义评价指标，形式如下：minα₁∑_k∈K∑_(i，j)∈Ad_ijx_ijk

模型评价指标为总的车辆行驶成本最低，α₁为单位车辆行驶成本；d_ij是参数，代表节点i和j之间的欧式距离；x_ijk∈{0，1}是背包变量，如果车辆k拜访路段(i，j)则x_ijk＝1；否则，x_ijk＝0。

进一步地，所述的基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法，其特征在于：所述步骤(4)包括如下步骤：

(4-1)定义流平衡约束，形式如下：

第一个流平衡约束确保被派出的移动充电车辆等于返回场站的移动充电车辆数目；第二个流平衡约束确保进入除场站外的中间节点的车辆数目等于出该节点的车辆数目；第三个流平衡约束确保一辆移动充电车仅能服务一辆共享电动汽车一次。

进一步地，所述的基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法，其特征在于：所述步骤(5)包括如下步骤：

(5-1)定义移动充电车电量约束，形式如下:

Pr{∑_i∈C∑_{j∈C∪{N+1}}μ_ix_ijk≤Q}≥θ

第一个约束确保移动充电车辆离开场站时的电量等于电池容量；第二个约束随机机会约束，用于确保预优化阶段移动充电车辆服务的客户点的需求之和不超过容量限制的概率大于置信度水平θ。

进一步地，所述的基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法，其特征在于：所述步骤(6)包括如下步骤：

(6-1)定义移动充电车电量约束，形式如下：

定义移动充电车辆时间窗约束，形式如下：

前两个约束分别确保移动充电车辆在相邻两节点i和j的充电服务开始时间τ_ik和τ_jk所满足的关系，t_ij为在两节点之间的运行时间，α为一辆共享电动汽车的充电服务时间，s_ijk∈{0，1}为背包变量，代表了距离为0的两辆共享电动汽车可以被同时服务；第三个约束确保充电服务仅在时间窗内可以开始；第四个约束确保了变量s_ijk和变量x_ijk之间的关系。

进一步地，所述的基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法，其特征在于：所述步骤(7)包括如下步骤：

(7-1)定义移动充电车电量约束，形式如下：

基于泊松分布的累加性以及中心极限定理可知，车辆k服务的总需求近似服从正太分布，则总需求的期望满足M_k＝∑_i∈C∑_{j∈C∪{N+1}}E[μ_i]x_ijk，标准差满足则随机机会约束Pr{∑_i∈C∑_{j∈C∪{N+1}}μ_ix_ijk≤Q}≥θ可以转化为Pr{(∑_i∈C∑_{j∈C∪{N+1}}μ_ix_ijk-M_k)/S_k≤∈_θ}＝θ，其中∈_θ为标准正太分布的θ分位点；进一步转化为确定型约束形式M_k+∈_θS_k≤Q。

本发明的优点是：

本发明所提共享电动汽车为共享电动汽车补充电量的方式有效的减少了共享电动汽车调度；

本发明所提方法允许距离为0的共享电动汽车同时被一辆电动汽车补充电量，有效提高了移动充电车辆充电服务效率；

本发明放松了共享电动汽车电量准确已知的假设；

本发明概率型随机机会约束被转化为确定型等价模型。

具体实施方式

下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

实施例1。

基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法。其特征在于，通过构建随机机会约束规划模型，并对电量需求随机变量机会约束进行确定性约束的等价处理，限制共享电动汽车电量补充服务时间窗，实现允许移动充电车辆为位于同一位置的多辆共享电动汽车同时提供充电服务；具体实现包括如下步骤：

(1)定义模型所基于图；

(2)构建共享电动汽车电量需求随机机会约束；

(3)定义评价指标；

(4)定义流平衡约束；

(5)定义移动充电车电量约束；

(6)定义移动充电车辆时间窗约束；

(7)随机机会约束确定型等价处理。

步骤(1)包括如下步骤：

(1-1)定义模型所基于图，形式如下：C＝{1，2，...，N}为共享电动汽车节点集合，其中N为共享电动汽车的数目，每个节点仅停留一辆共享电动汽车，0和N+1为场站且位于同一位置，所有移动充电车辆k∈K均从场站0出发并在完成服务后返回场站N+1；定义路段集合A＝{(i，j)|i，j∈C∪{0，N+1}}；因此，基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法定义于图G＝(C∪{0，N+1}，A)。

步骤(2)包括如下步骤：

(2-1)构建共享电动汽车电量需求随机机会约束，形式如下：

设定共享电动汽车电量需求为整数，且服从泊松分布，假设车辆k依次服务了位于节点a，b，c，和d四个点的共享电动汽车；前三个地点的电动汽车电量需求分别为μ_a，μ_b，和μ_c；移动充电车k到达节点d时的剩余电量Q_kd也是随机变量，且满足0≤Q_kd≤Q；设定风险偏好为θ，则基于随机概率测度的机会约束为V_k为车辆k依次拜访的共享电动车辆位置节点集合。

步骤(3)包括如下步骤：

(3-1)定义评价指标，形式如下：

minα₁∑_k∈K∑_(i，j)∈Ad_ijx_ijk

模型评价指标为总的车辆行驶成本最低，α₁为单位车辆行驶成本；d_ij是参数，代表节点i和j之间的欧式距离；x_ijk∈{0，1}是背包变量，如果车辆k拜访路段(i，j)则x_ijk＝1；否则，x_ijk＝0。

步骤(4)包括如下步骤：

(4-1)定义流平衡约束，形式如下：

第一个流平衡约束确保被派出的移动充电车辆等于返回场站的移动充电车辆数目；第二个流平衡约束确保进入除场站外的中间节点的车辆数目等于出该节点的车辆数目；第三个流平衡约束确保一辆移动充电车仅能服务一辆共享电动汽车一次。

步骤(5)包括如下步骤：

(5-1)定义移动充电车电量约束，形式如下:

Pr{∑_i∈C∑_{j∈C∪{N+1}}μ_ix_ijk≤Q}≥θ

第一个约束确保移动充电车辆离开场站时的电量等于电池容量；第二个约束随机机会约束，用于确保预优化阶段移动充电车辆服务的客户点的需求之和不超过容量限制的概率大于置信度水平θ。

步骤(6)包括如下步骤：

(6-1)定义移动充电车电量约束，形式如下：

定义移动充电车辆时间窗约束，形式如下：

前两个约束分别确保移动充电车辆在相邻两节点i和j的充电服务开始时间τ_ik和τ_jk所满足的关系，t_ij为在两节点之间的运行时间，α为一辆共享电动汽车的充电服务时间，s_ijk∈{0，1}为背包变量，代表了距离为0的两辆共享电动汽车可以被同时服务；第三个约束确保充电服务仅在时间窗内可以开始；第四个约束确保了变量s_ijk和变量x_ijk之间的关系。

步骤(7)包括如下步骤：

(7-1)定义移动充电车电量约束，形式如下：

基于泊松分布的累加性以及中心极限定理可知，车辆k服务的总需求近似服从正太分布，则总需求的期望满足M_k＝∑_i∈C∑_j∈C{N+1}E[μ_i]x_ijk，标准差满足则随机机会约束Pr{∑_i∈C∑_{j∈C∪{N+1}}μ_ix_ijk≤Q}≥θ可以转化为Pr{(∑_i∈C∑_{j∈C∪{N+1}}μ_ix_ijk-M_k)/S_k≤∈_θ}＝θ，其中∈_θ为标准正太分布的θ分位点；进一步转化为确定型约束形式M_k+∈_θS_k≤Q。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法，其特征在于，通过构建随机机会约束规划模型，并对电量需求随机变量机会约束进行确定性约束的等价处理，限制共享电动汽车电量补充服务时间窗，实现允许移动充电车辆为位于同一位置的多辆共享电动汽车同时提供充电服务；具体实现包括如下步骤：

(1)定义模型所基于图；

(2)构建共享电动汽车电量需求随机机会约束；

(3)定义评价指标；

(4)定义流平衡约束；

(5)定义移动充电车电量约束；

(6)定义移动充电车辆时间窗约束；

(7)随机机会约束确定型等价处理；

所述步骤(1)包括如下步骤：

(1-1)定义模型所基于图，形式如下：C＝{1，2，...，N}为共享电动汽车节点集合，其中N为共享电动汽车的数目，每个节点仅停留一辆共享电动汽车，0和N+1为场站且位于同一位置，所有移动充电车辆k∈K均从场站0出发并在完成服务后返回场站N+1；定义路段集合A＝{(i，j)|i，j∈C∪{0，N+1}}；因此，基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法定义于图G＝(C∪{0，N+1}，A)；

所述步骤(2)包括如下步骤：

(2-1)构建共享电动汽车电量需求随机机会约束，形式如下：

设定共享电动汽车电量需求为整数，且服从泊松分布，假设车辆k依次服务了位于节点a，b，c，和d四个点的共享电动汽车；前三个地点的电动汽车电量需求分别为μ_a，μ_b，和μ_c；移动充电车k到达节点d时的剩余电量Q_kd也是随机变量，且满足0≤Q_kd≤Q；设定风险偏好为θ，则基于随机概率测度的机会约束为V_k为车辆k依次拜访的共享电动车辆位置节点集合；

所述步骤(3)包括如下步骤：

(3-1)定义评价指标，形式如下：

minα₁∑_k∈K∑_(i，j)∈Ad_ijx_ijk

模型评价指标为总的车辆行驶成本最低，α₁为单位车辆行驶成本；d_ij是参数，代表节点i和j之间的欧式距离；x_ijk∈{0，1}是背包变量，如果车辆k拜访路段(i，j)则x_ijk＝1；否则，x_ijk＝0；

所述步骤(4)包括如下步骤：

(4-1)定义流平衡约束，形式如下：

第一个流平衡约束确保被派出的移动充电车辆等于返回场站的移动充电车辆数目；第二个流平衡约束确保进入除场站外的中间节点的车辆数目等于出该节点的车辆数目；第三个流平衡约束确保一辆移动充电车仅能服务一辆共享电动汽车一次；

所述步骤(5)包括如下步骤：

(5-1)定义移动充电车电量约束，形式如下：

Pr{∑_i∈C∑_{j∈C∪{N+1}}μ_ix_ijk≤Q}≥θ

第一个约束确保移动充电车辆离开场站时的电量等于电池容量；第二个约束随机机会约束，用于确保预优化阶段移动充电车辆服务的客户点的需求之和不超过容量限制的概率大于置信度水平θ；

所述步骤(6)包括如下步骤：

(6-1)定义移动充电车电量约束，形式如下：

定义移动充电车辆时间窗约束，形式如下：

前两个约束分别确保移动充电车辆在相邻两节点i和j的充电服务开始时间τ_ik和τ_jk所满足的关系，t_ij为在两节点之间的运行时间，α为一辆共享电动汽车的充电服务时间，s_ijk∈{0，1}为背包变量，代表了距离为0的两辆共享电动汽车可以被同时服务；第三个约束确保充电服务仅在时间窗内可以开始；第四个约束确保了变量s_ijk和变量x_ijk之间的关系；

所述步骤(7)包括如下步骤：

(7-1)定义移动充电车电量约束，形式如下：

基于泊松分布的累加性以及中心极限定理可知，车辆k服务的总需求近似服从正太分布，则总需求的期望满足M_k＝∑_i∈C∑_{j∈C∪{N+1}}E[μ_i]x_ijk，标准差满足则随机机会约束Pr{∑_i∈C∑_{j∈C∪{N+1}}μ_ix_ijk≤Q}≥θ可以转化为Pr{(∑_i∈C∑_{j∈C∪{N+1}}μ_ix_ijk-M_k)/S_k≤∈_θ}＝θ，其中∈_θ为标准正太分布的θ分位点；进一步转化为确定型约束形式M_k+∈_θS_k≤Q。