CN115860440A - 多功能移动储能车部署方案生成方法、装置、设备及介质 - Google Patents
多功能移动储能车部署方案生成方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115860440A CN115860440A CN202310173099.4A CN202310173099A CN115860440A CN 115860440 A CN115860440 A CN 115860440A CN 202310173099 A CN202310173099 A CN 202310173099A CN 115860440 A CN115860440 A CN 115860440A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- energy storage
- deployed
- deployment
- distance
- multifunctional mobile
- 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.)
- Granted
Links
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 title claims abstract description 160
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
Abstract
本申请公开了一种多功能移动储能车部署方案生成方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于电力技术领域。其中，方法包括根据待部署区域信息及其内的各充电站站点位置、各重点应急救援点位置，生成二维拓扑结构；根据二维拓扑结构及预设距离阈值，确定各部署站点到待部署区域的边距上界距离；以边距上界距离、距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，通过将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，确定每个部署站点是否部署多功能移动储能车及其对应的部署数量，从而可以将多功能移动储能车高效、低成本且精准地部署至合适的充电站点。
Description
技术领域
本申请涉及电子电力技术领域，特别是涉及一种多功能移动储能车部署方案生成方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
随着新能源和储能技术的快速发展，多功能移动储能车作为一种移动式电源设备应运而生。多功能移动储能车的核心功能在于作为应急供电电源，用于电力抢险等临时供电等情形。在非应急时段，通过部署在充电站完成从电网充电、日常维护与检修、作为储能设备参与充电站运营等工作任务，从而实现自身电能储备以随时执行应急供电作业、设备维护、通过对电能的削峰填谷作用进而降低充电站的运营成本等目的。
随着充电站和应急供电救援任务的日益增多，为了满足现实需求，多功能移动储能车和充电站的运营主体需要考虑在其运行区域内将多台多功能移动储能车部署至多个站点。一方面，为确保多功能移动储能车的应急供电效能对全域的覆盖广度，需满足部署到充电站点集合的多功能移动储能车到区域内任意一处的距离低于设定的距离阈值的限制；另一方面，为降低多功能移动储能车的调动成本和增大其实现应急救援任务的社会效益，需要寻求使得多功能移动储能车到区域内重点应急救援点的总体到达距离尽可能小的部署方案，其中，总体到达距离是指多功能移动储能车部署站点集到各个重点应急救援点距离之和，该场景的示意图如图1所示。相关技术在确定部署方案时，依赖于相关领域专家的经验，再结合其他因素通过人工的方式确定多个数量可行的部署方案，最后通过比较的方式从可行的部署方案中决策出相对更优的方案作为最终的部署方案。
但是，现有人工决策方式对于专家经验的要求较高、寻求可行方案的过程费时费力，难以保证寻求到全部可行的部署方案，更难以找到最优的部署方案；另外对于同场景下不同实例类型问题没有统一的解决方案，每次面对不同实例时需重复考虑相类似问题，决策效率低，人力成本和时间成本均高；而且，随着涉及区域面积的增大、多功能移动储能车和充电站的数量的增多，这种依靠人力寻求部署方案的方式将难以为继，甚至难以找到其中一个可行的部署方案。
鉴于此，将多功能移动储能车高效、低成本且精准地部署至合适的充电站点，是所属领域技术人员需要解决的技术问题。
发明内容
本申请提供了一种多功能移动储能车部署方案生成方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以将多功能移动储能车高效、低成本且精准地部署至合适的充电站点。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：
本发明实施例一方面提供了一种多功能移动储能车部署方案生成方法，包括：
根据待部署区域信息及其内的各充电站站点位置、各重点应急救援点位置，生成二维拓扑结构；
获取预先设定的距离阈值；所述距离阈值为部署多功能移动储能车的各部署站点到待部署区域内任意一点的最大距离；
根据所述二维拓扑结构及所述距离阈值，确定各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离；所述边距上界距离小于等于所述距离阈值；
以所述边距上界距离、所述距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，通过将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，生成部署方案；所述部署方案包括每个部署站点是否部署多功能移动储能车及其对应的部署数量。
可选的，所述根据所述二维拓扑结构及所述距离阈值，确定各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离，包括：
基于所述二维拓扑结构的轮廓曲线形状，确定所述待部署区域的外接多边形，且所述待部署区域与所述外接多边形的面积之差小于预设偏差阈值；
根据所述外接多边形的顶点位置和所述距离阈值，确定各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离。
可选的，所述根据所述外接多边形的顶点位置和所述距离阈值，确定各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离，包括：
调用边界上界估计关系式，计算各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离；所述边界上界估计关系式为：
式中，d(y,B)为各部署站点到所述待部署区域内任意一点的距离，
为边距上界距离，x为任意一个部署站点，y为所述待部署区域内任意一点，B为各部署站点的集合，v j 为外接多边形的第j个顶点，n为外接多边形总数，L 0为所述距离阈值，Q为所述待部署区域。
可选的，所述以所述边距上界距离、所述距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，通过将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，生成部署方案，包括：
调用目标函数表达式表示每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小；所述目标函数表达式为：
其中，M为充电站总数，λ i 为第i个充电站部署的多功能储能车数，B为各部署站点的集合，S i 为第i个充电站，R为各重点应急救援点的集合，P为重点应急救援点总数，R r 为第r个重点应急救援点，x为任意一个部署站点，
与
等价，f（λ i ）为自定义函数，
，
M 0为大于M的实数。
可选的，所述以所述边距上界距离、所述距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，通过将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，生成部署方案，包括：
通过以所述边距上界距离、所述距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，构建部署规划模型；
调用寻优算法对所述部署规划模型进行最优解计算，得到部署方案。
可选的，所述通过以所述边距上界距离、所述距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，构建部署规划模型，包括：
式中，N为每个充电站点部署的多功能移动储能车总数，N b 为每个充电站点实际被部署多功能移动储能车数量，m为部署站点总数， 
为所有多功能移动储能车的集合。
本发明实施例另一方面提供了一种多功能移动储能车部署方案生成装置，包括：
区域拓扑建模模块，用于根据待部署区域信息及其内的各充电站站点位置、各重点应急救援点位置，生成二维拓扑结构；
边距上界估计模块，用于根据所述二维拓扑结构及预先设定的距离阈值，确定各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离；所述距离阈值为部署多功能移动储能车的各部署站点到待部署区域内任意一点的最大距离；所述边距上界距离小于等于所述距离阈值；
部署方案生成模块，用于以所述边距上界距离、所述距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，通过将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，生成部署方案；所述部署方案包括每个部署站点是否部署多功能移动储能车及其对应的部署数量。
可选的，所述边距上界估计模块进一步用于：
基于所述二维拓扑结构的轮廓曲线形状，确定所述待部署区域的外接多边形，且所述待部署区域与所述外接多边形的面积之差小于预设偏差阈值；
根据所述外接多边形的顶点位置和所述距离阈值，确定各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如前任一项所述多功能移动储能车部署方案生成方法的步骤。
本发明实施例最后还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前任一项所述多功能移动储能车部署方案生成方法的步骤。
本申请提供的技术方案的优点在于，对复杂区域进行抽象建模，将充电站点位置、重点应急救援点位置等关键信息表征为平面拓扑图形，精简问题复杂度；通过对站点集合到该区域边界距离的上界估计方法，将有限点集与无穷多点距离的计算问题转化为有限点集之间的距离计算问题，为后续考虑部署方案的覆盖广度问题奠定基础；最后通过以部署站点到重点应急救援点总体到达距离最小化为目标，以部署站点集合到区域内任意一处的距离低于设定阈值的限制为约束条件，将复杂的实际业务问题转换为寻优问题，通过简单计算便可得到多功能移动储能车在该区域的部署方案，进而实现将多功能移动储能车高效、低成本且精准地部署至合适的充电站点，无需耗费大量人力成本和时间成本，适用于任何场景下的多功能移动储能车的部署规划，通用性好，实用性强。
此外，本发明实施例还针对多功能移动储能车部署方案生成方法提供了相应的实现装置、电子设备及可读存储介质，进一步使得所述方法更具有实用性，所述装置、电子设备及可读存储介质具有相应的优点。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或相关技术的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一个示例性应用场景中的多功能移动储能车部署场景示意图；
图2为本发明实施例提供的一种多功能移动储能车部署方案生成方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一个示例性应用场景中的某充电站点到区域边界距离的上界估计示意图；
图4为本发明实施例提供的一个示例性应用场景中的二维平面拓扑图形建立平面直角坐标系示意图；
图5为本发明实施例提供的多功能移动储能车部署方案生成装置的一种具体实施方式结构图；
图6为本发明实施例提供的电子设备的一种具体实施方式结构图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及二者的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可包括没有列出的步骤或单元。下面详细的说明本申请的各种非限制性实施方式。
首先参见图2，图2为本发明实施例提供的一种多功能移动储能车部署方案生成方法的流程示意图，本发明实施例用于以通用方式实现在一定区域内多个部署站点场景下对于多台多功能移动储能车部署方案的规划，可包括以下内容：
S201：根据待部署区域信息及其内的各充电站站点位置、各重点应急救援点位置，生成二维拓扑结构。
本实施例的待部署区域即为需要部署多功能移动储能车的区域，待部署区域信息包括但并不限制于待部署区域的区域面积、边界轮廓形状。充电站和重点应急救援点均隶属于该待部署区域，充电站站点位置即为每个充电站站点在该待部署区域内的空间位置，重点应急救援点位置即为每个重点应急救援点在该待部署区域内的空间位置，重点应急救援点包括但并不限制于经常发生需救援事件的位置、大型交通枢纽、大型交叉路口、事故多发路段。充电站站点和重点应急救援点均为多个。二维拓扑结构用于将三维空间的待部署区域反映在二维平面上。待部署区域包括多台规格无差异的多功能移动储能车，将这些多功能移动储能车需要部署到该待部署区域的某些充电站点，在非应急时段作为充电站点的储能设备参与多功能移动储能车-充电站协同系统的运行，通过对电能的削峰填谷降低协同系统运行成本，也可参与调度响应获取收益，在待部署区域内某处有应急供电救援需求时，需前往该救援点执行应急供电任务。
S202：获取预先设定的距离阈值。
本实施例的距离阈值为部署多功能移动储能车的各部署站点到待部署区域内任意一点的最大距离。待部署区域中包括多个充电站，并非是每个充电站都会部署多功能移动储能车，为了便于描述，本实施例将部署多功能移动储能车的充电站站点称为部署站点，部署多功能移动储能车的各部署站点到待部署区域内的任意一处的距离不大于距离阈值，距离阈值为需求方预先设定的数值，可预先存储至指定位置，也可在进行多功能移动储能车部署规划时再获取，这均不影响本申请的实现。
S203：根据二维拓扑结构及距离阈值，确定各部署站点到待部署区域的边距上界距离。
本步骤是用于确定各部署站点与该待部署区域的边界距离的最大值，由于距离阈值为部署站点到待部署区域内任意一点的最大距离，所以边距上界距离小于等于距离阈值。通过对部署站点的站点集合到该待部署区域边界距离的上界的估计，将有限点集与无穷多点距离的计算问题转化为有限点集之间的距离计算问题，以便于后续用于精准规划部署各多功能移动储能车。
S204：以边距上界距离、距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，通过将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，生成部署方案。
在S201生成二维拓扑结构的基础上，可以在该二维拓扑图形上建立二维平面直角坐标系，如图4所示，从而得到图中各个充电站站点以及各重点应急救援点在该坐标系下的坐标，以便于后续各点之间距离的计算。本步骤通过以部署多功能移动储能车的充电站站点到重点应急救援点总体到达距离最小化为目标，考虑部署方案的覆盖广度，以部署站点集合到区域内任意一处的距离低于设定距离阈值的限制为约束条件，通过寻优处理可确定在待部署区域中哪些充电站站点部署多功能移动储能车以及部署多功能移动储能车的数量，将包括每个部署站点是否部署多功能移动储能车及其对应的部署数量的信息作为部署方案生成。
在本发明实施例提供的技术方案中，对复杂区域进行抽象建模，将充电站点位置、重点应急救援点位置等关键信息表征为平面拓扑图形，精简问题复杂度；通过对站点集合到该区域边界距离的上界估计方法，将有限点集与无穷多点距离的计算问题转化为有限点集之间的距离计算问题，为后续考虑部署方案的覆盖广度问题奠定基础；最后通过以部署站点到重点应急救援点总体到达距离最小化为目标，以部署站点集合到区域内任意一处的距离低于设定阈值的限制为约束条件，将复杂的实际业务问题转换为寻优问题，通过简单计算便可得到多功能移动储能车在该区域的部署方案，进而实现将多功能移动储能车高效、低成本且精准地部署至合适的充电站点，无需耗费大量人力成本和时间成本，适用于任何场景下的多功能移动储能车的部署规划，通用性好，实用性强。
需要说明的是，本申请中各步骤之间没有严格的先后执行顺序，只要符合逻辑上的顺序，则这些步骤可以同时执行，也可按照某种预设顺序执行，图2只是一种示意方式，并不代表只能是这样的执行顺序。
在上述实施例中，对于如何执行步骤S203并不做限定，本实施例中还给出一种可选的实施方式，可包括下述内容：
基于二维拓扑结构的轮廓曲线形状，确定待部署区域的外接多边形，且待部署区域与外接多边形的面积之差小于预设偏差阈值；根据外接多边形的顶点位置和距离阈值，确定各部署站点到待部署区域的边距上界距离。
其中，可通过调用边界上界估计关系式，计算各部署站点到待部署区域的边距上界距离；边界上界估计关系式可表述为：
为了便于描述，待部署区域可整体记为Q，其边界轮廓曲线记为E 0；记区域Q内分布的M个充电站点为S 1，S 2，…，S M ∈Q，记所有站点的集合为S，即S：=S 1，S 2，…，S M 
Q，每个站点相对区域Q的位置是确定的；记区域Q内分布的P个重点应急救援点为R 1，R 2，…，R P ∈Q，记所有重点应急救援点的集合为R，即R：=R 1，R 2，…，R P 
Q，每个重点应急救援点相对区域Q的位置确定；定义部署多功能移动储能车的部署站点的站点列表为B：B={s|s中至少部署一台多功能移动储能车，s∈S}，s表示任意一个部署站点，也即部署多功能移动储能车的充电站。为具体表述部署站点列表B到区域Q内任意一处的距离不大于距离阈值L 0这一约束，定义部署站点列表B到区域Q内任意一处y的距离表达式为：
基于上述定义，可将约束表达为：
由于区域Q中的元素有无穷多个，因此d(y,B)的值也有无穷多个，实际中无法根据上述不等式进行约束，因此需要对d(y,B)的上界进行估计；对d(y,B)的上界进行估计的方法为：总可以找到区域Q的一个外接n边形G，满足以下条件：Q 
G且A(G)-A(Q)≤
，其中，A(G)、A(Q)分别表示n边形G和区域Q的面积，
表示任意小的实数。实际上，
表征了区域Q的外接n边形G对Q的近似精度，其值越小，近似精度越高，n值越大，实际操作中，所属领域技术人员可依据实际情况设定合理的
值。如图3所示，基于以上表述可知下列不等式关系成立：
其中，集合E 1表示连接点x与点y的直线与外接多边形对应边的交点的集合。当外接多边形确定后，
只与B中元素有关，因而
是对d(y,B)的一个有效上界估计；基于上述对d(y,B)的上界估计，可将约束改写为：
。
进一步地，为了便于实施，本实施例描述在一定区域内多个部署站点场景下对于多台多功能移动储能车部署方案的规划部署抽象模型也即部署规划模型，并基于所建立的抽象模型给出了一种通用的部署策略解决方案，可包括下述内容：
通过以边距上界距离、距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，构建部署规划模型；调用线性规划寻优算法对部署规划模型进行最优解计算，得到部署方案。
其中，本实施例的部署规划模型的变量为：充电站点S i ，i=1,2,…，M部署多功能移动储能车λ i 台，优化目标为部署站点列表B到重点应急救援点集合R的总到达距离最短，其中站点列表B到点集R的总到达距离定义可为：
相应地，优化目标可使用目标函数表达式来表示，本实施例可通过调用目标函数表达式表示每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小；目标函数表达式可表述为：
其中，M为充电站总数，λ i 为第i个充电站部署的多功能储能车数，B为各部署站点的集合，S i 为第i个充电站，R为各重点应急救援点的集合，P为重点应急救援点总数，R r 为第r个重点应急救援点，x为任意一个部署站点，
与
等价，f（λ i ）为自定义函数，
M 0为大于M的实数。
对于部署规划模型的约束条件可为：
部署站点列表B到区域Q内任意一处的距离不大于L 0：
对于任意一个充电站点，可部署0~N台多功能移动储能车：
N台多功能移动储能车可不全部部署，但至少应部署1台，即被部署的多功能移动储能车的数量N b 满足：
基于此，本实施例可通过调用部署规划关系式表示部署规划模型；部署规划关系式可表示为：
式中，N为每个充电站点部署的多功能移动储能车总数，N b 为每个充电站点实际被部署多功能移动储能车数量，m为部署站点总数，
为所有多功能移动储能车的集合。
对该部署规划模型进行计算可得到其最优解为：
根据变量定义可知，应在充电站点S i 部署多功能移动储能车
台。
由上可知，本实施例建立了对多充电站部署多辆多功能移动储能车场景的通用数学模型，并通过对该模型的求解可快速得到明确的部署方案，所采用的运筹优化方法具有对解的最优性的保证，因而所得部署方案能够达到最优目标，大大提升了决策效率和决策的科学水平，节省了人力和时间成本，同时由于模型的抽象特征，对于同类问题可直接利用本实施例完成建模及求解。
本发明实施例还针对多功能移动储能车部署方案生成方法提供了相应的装置，进一步使得方法更具有实用性。其中，装置可从功能模块的角度和硬件的角度分别说明。下面对本发明实施例提供的多功能移动储能车部署方案生成装置进行介绍，下文描述的多功能移动储能车部署方案生成装置与上文描述的多功能移动储能车部署方案生成方法可相互对应参照。
基于功能模块的角度，参见图5，图5为本发明实施例提供的多功能移动储能车部署方案生成装置在一种具体实施方式下的结构图，该装置可包括：
区域拓扑建模模块501，用于根据待部署区域信息及其内的各充电站站点位置、各重点应急救援点位置，生成二维拓扑结构。
边距上界估计模块502，用于根据二维拓扑结构及预先设定的距离阈值，确定各部署站点到待部署区域的边距上界距离；距离阈值为部署多功能移动储能车的各部署站点到待部署区域内任意一点的最大距离；边距上界距离小于等于距离阈值。
部署方案生成模块503，用于以边距上界距离、距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，通过将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，生成部署方案；部署方案包括每个部署站点是否部署多功能移动储能车及其对应的部署数量。
可选的，在本实施例的一些实施方式中，上述边距上界估计模块502还可用于：
基于二维拓扑结构的轮廓曲线形状，确定待部署区域的外接多边形，且待部署区域与外接多边形的面积之差小于预设偏差阈值；
根据外接多边形的顶点位置和距离阈值，确定各部署站点到待部署区域的边距上界距离。
作为上述实施例的一种可选的实施方式，上述边距上界估计模块502还可进一步用于：
调用边界上界估计关系式，计算各部署站点到待部署区域的边距上界距离；边界上界估计关系式为：
式中，d(y,B)为各部署站点到所述待部署区域内任意一点的距离，
为边距上界距离，x为任意一个部署站点，y为所述待部署区域内任意一点，B为各部署站点的集合，v j 为外接多边形的第j个顶点，n为外接多边形总数，L 0为所述距离阈值，Q为所述待部署区域。
可选的，在本实施例的另一些实施方式中，上述部署方案生成模块503还可用于：调用目标函数表达式表示每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小；目标函数表达式为：
其中，M为充电站总数，λ i 为第i个充电站部署的多功能储能车数，B为各部署站点的集合，S i 为第i个充电站，R为各重点应急救援点的集合，P为重点应急救援点总数，R r 为第r个重点应急救援点，x为任意一个部署站点，
与
等价，f（λ i ）为自定义函数，
，
M 0为大于M的实数。
作为上述实施例的一种可选的实施方式，上述部署方案生成模块503进一步用于：
通过以边距上界距离、距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，构建部署规划模型；
调用寻优算法对部署规划模型进行最优解计算，得到部署方案。
作为上述实施例的另一种可选的实施方式，上述部署方案生成模块503还可进一步用于：
调用部署规划关系式表示部署规划模型；部署规划关系式为：
本发明实施例多功能移动储能车部署方案生成装置的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。
由上可知，本发明实施例可以将多功能移动储能车高效、低成本且精准地部署至合适的充电站点。
上文中提到的多功能移动储能车部署方案生成装置是从功能模块的角度描述，进一步的，本申请还提供一种电子设备，是从硬件角度描述。图6为本申请实施例提供的电子设备在一种实施方式下的结构示意图。如图6所示，该电子设备包括存储器60，用于存储计算机程序；处理器61，用于执行计算机程序时实现如上述任一实施例提到的多功能移动储能车部署方案生成方法的步骤。
其中，处理器61可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器，处理器61还可为控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片等。处理器61可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable GateArray，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器61也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central Processing Unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器61可以集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器61还可以包括AI(ArtificialIntelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器60可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器60还可包括高速随机存取存储器以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。存储器60在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如服务器的硬盘。存储器60在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如服务器上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card，SMC），安全数字（SecureDigital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，存储器60还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器60不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如：执行多功能移动储能车部署方案生成方法过程中的程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。本实施例中，存储器60至少用于存储以下计算机程序601，其中，该计算机程序被处理器61加载并执行之后，能够实现前述任一实施例公开的多功能移动储能车部署方案生成方法的相关步骤。另外，存储器60所存储的资源还可以包括操作系统602和数据603等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统602可以包括Windows、Unix、Linux等。数据603可以包括但不限于多功能移动储能车部署方案生成结果对应的数据等。
在一些实施例中，上述电子设备还可包括有显示屏62、输入输出接口63、通信接口64或者称为网络接口、电源65以及通信总线66。其中，显示屏62、输入输出接口63比如键盘（Keyboard）属于用户接口，可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口等。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。通信接口64可选的可以包括有线接口和/或无线接口，如WI-FI接口、蓝牙接口等，通常用于在电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。通信总线66可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extendedindustry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构并不构成对该电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，例如还可包括实现各类功能的传感器67。
本发明实施例所述电子设备的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。
由上可知，本发明实施例可以将多功能移动储能车高效、低成本且精准地部署至合适的充电站点。
可以理解的是，如果上述实施例中的多功能移动储能车部署方案生成方法以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random AccessMemory，RAM）、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如SD或DX存储器等）、磁性存储器、可移动磁盘、CD-ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
基于此，本发明实施例还提供了一种可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时如上任意一实施例所述多功能移动储能车部署方案生成方法的步骤。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的硬件包括装置及电子设备而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
以上对本申请所提供的一种多功能移动储能车部署方案生成方法、装置、电子设备及可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种多功能移动储能车部署方案生成方法，其特征在于，包括：
根据待部署区域信息及其内的各充电站站点位置、各重点应急救援点位置，生成二维拓扑结构；
获取预先设定的距离阈值；所述距离阈值为部署多功能移动储能车的各部署站点到待部署区域内任意一点的最大距离；
根据所述二维拓扑结构及所述距离阈值，确定各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离；所述边距上界距离小于等于所述距离阈值；
以所述边距上界距离、所述距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，通过将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，生成部署方案；所述部署方案包括每个部署站点是否部署多功能移动储能车及其对应的部署数量。
2.根据权利要求1所述的多功能移动储能车部署方案生成方法，其特征在于，所述根据所述二维拓扑结构及所述距离阈值，确定各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离，包括：
基于所述二维拓扑结构的轮廓曲线形状，确定所述待部署区域的外接多边形，且所述待部署区域与所述外接多边形的面积之差小于预设偏差阈值；
根据所述外接多边形的顶点位置和所述距离阈值，确定各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离。
3.根据权利要求2所述的多功能移动储能车部署方案生成方法，其特征在于，所述根据所述外接多边形的顶点位置和所述距离阈值，确定各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离，包括：
调用边界上界估计关系式，计算各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离；所述边界上界估计关系式为：
4.根据权利要求1至3任意一项所述的多功能移动储能车部署方案生成方法，其特征在于，所述以所述边距上界距离、所述距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，通过将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，生成部署方案，包括：
调用目标函数表达式表示每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小；所述目标函数表达式为：
M 0为大于M的实数。
5.根据权利要求4所述的多功能移动储能车部署方案生成方法，其特征在于，所述以所述边距上界距离、所述距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，通过将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，生成部署方案，包括：
通过以所述边距上界距离、所述距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，构建部署规划模型；
调用寻优算法对所述部署规划模型进行最优解计算，得到部署方案。
6.根据权利要求5所述的多功能移动储能车部署方案生成方法，其特征在于，所述通过以所述边距上界距离、所述距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，构建部署规划模型，包括：
调用部署规划关系式表示所述部署规划模型；所述部署规划关系式为：
7.一种多功能移动储能车部署方案生成装置，其特征在于，包括：
区域拓扑建模模块，用于根据待部署区域信息及其内的各充电站站点位置、各重点应急救援点位置，生成二维拓扑结构；
边距上界估计模块，用于根据所述二维拓扑结构及预先设定的距离阈值，确定各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离；所述距离阈值为部署多功能移动储能车的各部署站点到待部署区域内任意一点的最大距离；所述边距上界距离小于等于所述距离阈值；
部署方案生成模块，用于以所述边距上界距离、所述距离阈值、多功能移动储能车总数及被部署多功能移动储能车数量为约束条件，通过将每个部署站点至各重点应急救援点的距离之和最小作为优化目标，生成部署方案；所述部署方案包括每个部署站点是否部署多功能移动储能车及其对应的部署数量。
8.根据权利要求7所述的多功能移动储能车部署方案生成装置，其特征在于，所述边距上界估计模块进一步用于：
基于所述二维拓扑结构的轮廓曲线形状，确定所述待部署区域的外接多边形，且所述待部署区域与所述外接多边形的面积之差小于预设偏差阈值；
根据所述外接多边形的顶点位置和所述距离阈值，确定各部署站点到所述待部署区域的边距上界距离。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述多功能移动储能车部署方案生成方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述多功能移动储能车部署方案生成方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310173099.4A CN115860440B (zh) | 2023-02-28 | 2023-02-28 | 多功能移动储能车部署方案生成方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310173099.4A CN115860440B (zh) | 2023-02-28 | 2023-02-28 | 多功能移动储能车部署方案生成方法、装置、设备及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115860440A true CN115860440A (zh) | 2023-03-28 |
| CN115860440B CN115860440B (zh) | 2023-05-30 |
Family
ID=85659194
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310173099.4A Active CN115860440B (zh) | 2023-02-28 | 2023-02-28 | 多功能移动储能车部署方案生成方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115860440B (zh) |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105469191A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-04-06 | 国家电网公司 | 一种电力应急救援站点选址方法 |
| US20180012164A1 (en) * | 2016-07-08 | 2018-01-11 | Conduent Business Services, Llc | Method of planning for deployment of facilities and apparatus associated therewith |
| CN109413661A (zh) * | 2018-09-20 | 2019-03-01 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种计算站距的方法及装置 |
| CN109451532A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-03-08 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种基站位置的核查方法及装置 |
| CN111310966A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-06-19 | 国网四川省电力公司经济技术研究院 | 含电动汽车充电站的微电网选址及优化配置方法 |
| CN112185532A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-05 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种车辆部署方法及装置 |
| CN113011652A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-06-22 | 山东交通学院 | 一种电动汽车充电站选址优化方法及系统 |
| US20210237609A1 (en) * | 2019-03-29 | 2021-08-05 | Jiangsu University | A method to plan the optimal construction quantity and site selection scheme of electric vehicle charging stations |
| CN113222341A (zh) * | 2021-04-08 | 2021-08-06 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于电网山火隐患点风险的灭火直升机部署方法及系统 |
| CN113590005A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-11-02 | 齐鲁空天信息研究院 | 多边形矢量地图的标注方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113642765A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-11-12 | 陕煤集团神木张家峁矿业有限公司 | 矿井监测设备优化部署方法、设备、电子设备及存储介质 |
| CN113998021A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-02-01 | 东南大学 | 一种仿生搜救机器人及空间自部署方法 |
| CN115278698A (zh) * | 2022-06-13 | 2022-11-01 | 北京邮电大学 | 基于动态用户分布预测的无人机基站动态部署方法及装置 |
| CN115313519A (zh) * | 2022-09-15 | 2022-11-08 | 广东电网有限责任公司 | 一种配电网储能优化配置方法、装置、设备及存储介质 |
-
2023
- 2023-02-28 CN CN202310173099.4A patent/CN115860440B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105469191A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-04-06 | 国家电网公司 | 一种电力应急救援站点选址方法 |
| US20180012164A1 (en) * | 2016-07-08 | 2018-01-11 | Conduent Business Services, Llc | Method of planning for deployment of facilities and apparatus associated therewith |
| CN109413661A (zh) * | 2018-09-20 | 2019-03-01 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种计算站距的方法及装置 |
| CN109451532A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-03-08 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种基站位置的核查方法及装置 |
| US20210237609A1 (en) * | 2019-03-29 | 2021-08-05 | Jiangsu University | A method to plan the optimal construction quantity and site selection scheme of electric vehicle charging stations |
| CN111310966A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-06-19 | 国网四川省电力公司经济技术研究院 | 含电动汽车充电站的微电网选址及优化配置方法 |
| CN112185532A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-05 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种车辆部署方法及装置 |
| CN113011652A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-06-22 | 山东交通学院 | 一种电动汽车充电站选址优化方法及系统 |
| CN113222341A (zh) * | 2021-04-08 | 2021-08-06 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于电网山火隐患点风险的灭火直升机部署方法及系统 |
| CN113642765A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-11-12 | 陕煤集团神木张家峁矿业有限公司 | 矿井监测设备优化部署方法、设备、电子设备及存储介质 |
| CN113590005A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-11-02 | 齐鲁空天信息研究院 | 多边形矢量地图的标注方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113998021A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-02-01 | 东南大学 | 一种仿生搜救机器人及空间自部署方法 |
| CN115278698A (zh) * | 2022-06-13 | 2022-11-01 | 北京邮电大学 | 基于动态用户分布预测的无人机基站动态部署方法及装置 |
| CN115313519A (zh) * | 2022-09-15 | 2022-11-08 | 广东电网有限责任公司 | 一种配电网储能优化配置方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| UPALI K. WICKRAMASINGHE 等: ""Using a distance metric to guide PSO algorithms for many-objective optimization"", 《PROCEEDINGS OF THE 11TH ANNUAL CONFERENCE ON GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION》 * |
| 李建祥 等: ""高速公路电动汽车应急充电救援方案综述"", 《山东大学学报(工学版)》 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115860440B (zh) | 2023-05-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111612252B (zh) | 大规模应急设施的自动选址方法、装置及可读存储介质 | |
| CN105043379B (zh) | 一种基于时空约束的景区浏览路径规划方法、装置 | |
| CN113987664B (zh) | 建筑布局方案的生成方法、系统、装置、终端和存储介质 | |
| CN113077606A (zh) | 一种用于变电站施工中的电子围栏预警方法 | |
| CN105741340B (zh) | 一种用于网页展示的输电线路三维场景仿真方法和系统 | |
| CN115471124A (zh) | 一种基于深度强化学习的行车调度方法、系统、设备及介质 | |
| CN117516562B (zh) | 一种路网处理方法和相关装置 | |
| CN115167274A (zh) | 物料切割方法、装置、控制系统、存储介质及电子设备 | |
| CN109858096A (zh) | 单避雷针系统优化布局的建模方法及终端设备 | |
| CN115860440A (zh) | 多功能移动储能车部署方案生成方法、装置、设备及介质 | |
| CN104680782A (zh) | 一种交通控制云端系统 | |
| CN115830255B (zh) | 一种仿真场景生成方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN113625770B (zh) | 基于飞行无人机对光伏电站进行巡检的自主导航规划方法及装置 | |
| JP7465685B2 (ja) | 運土計画管理装置、運土計画管理方法および運土計画管理プログラム | |
| CN110146102B (zh) | 路径规划方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN118096555B (zh) | 一种图像数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN118036331B (zh) | 一种园区设计的处理方法及系统 | |
| CN105873078B (zh) | 一种网络分析区域生成方法及装置 | |
| CN113283637B (zh) | 一种城市开敞空间服务网络优化方法、装置、设备及介质 | |
| CN116385878B (zh) | 道路中心线提取方法、分布式系统、服务器和存储介质 | |
| CN115438517B (zh) | 仿真地图生成方法、电子设备及计算机存储介质 | |
| CN114494587A (zh) | 基于矢量拉伸三维底图构建方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113743683A (zh) | 基于城乡控规的饱和年负荷预测方法、系统、设备及介质 | |
| CN117951779A (zh) | 车辆段加固范围估算方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN115630876A (zh) | 城市腾退空间再利用评估方法及装置 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |