CN116384678A - 一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法，获取城市区域内的交通网数据；获取城市区域内的配电网数据；获取城市区域内的电动汽车交通流量状况；获取电动汽车用户充电满意度数据，建立城市区域内各条道路的出行时间指数；构建电动汽车实时充电引导优化模型；建立电动汽车实时充电引导优化模型的约束条件；求解输出电动汽车实时充电引导方案，本发明能够对电动汽车充电行为进行合理引导，兼顾电动汽车用户充电行为习惯、电动汽车充电站容量大小、分布式发电资源出力情况因素，构建电动汽车实时充电引导优化模型，从而提高电动汽车充电一次成功率、充电设施利用率、交通运行效率以及配电网安全经济运行水平。

Description

一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法
技术领域
本发明属于电动汽车充电引导调度技术领域，具体涉及一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法。
背景技术
新一轮科技革命和产业变革蓬勃发展，汽车与能源、交通、信息通信等领域技术加速融合，促进能源消费结构优化、交通体系和城市运行智能化水平提升，助力碳中和战略目标稳步实现，根据中国汽车工业协会发布的数据显示，2021年全国新能源汽车销量达到352.1万辆，同比增长157.5％，电动汽车正在快速走向普及化。
但是在电动汽车快速普及化、充电设施建设如火如荼的背景下，电动汽车充电引导策略受到电动汽车用户、交通网、配电网等多方影响，车-路-网的相互耦合在电动汽车实时充电引导方面并没有得到充分的考虑，导致电动汽车充电引导策略过于简单，电动汽车充电路径的无序随机选取导致交通网及配电网局部压力过重，增加了配电网安全风险以及电动汽车充电时间成本，造成充电一次成功率下降，大大制约了民众对电动汽车认可度的进一步提升，也打击了社会资本对充电设施等新型基础设施的投资热情，为此我们提出一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法，包括如下步骤：
A1：获取城市区域内功能区分布数据，按功能区类型将城市区域划分为住宅区、商业区、办公区和绿地；
A2：获取城市区域内的交通网数据，统计交通网中的道路数量，并对交通网中的道路数量从1-N进行道路编号；将交通网中的道路按照道路类型划分为主干道、次干道和支路，并统计主干道、次干道和支路的道路编号及所在功能区；
A3：获取城市区域内的配电网数据，统计配电网中的节点数量、节点所在功能区、各条支路阻抗，并对配电网中的节点数量从1-M进行节点编号；统计城市区域内分布式发电资源的类型、数量及所在节点编号；统计城市区域内每个电动汽车充电站的充电设施个数、单机充电功率及所在节点编号；
A4：获取城市区域内的电动汽车交通流量状况、道路类型及道路所在功能区，通过聚类算法将交通网中的道路聚类为若干种典型道路，结合配电网中常规负荷在不同时间段的特征，将一年划分为若干个典型日，统计每个典型日城市区域内所有参与充电的电动汽车总数及每个典型日内电动汽车驶停和充电数据，并根据统计的每个典型日城市区域内所有参与充电的电动汽车总数及每个典型日内电动汽车驶停和充电数据拟合获得各典型日内每辆电动汽车的目的地节点编号、到达目的地节点时间，驶离目的地节点时间及充电起止时间；
A5：获取电动汽车用户充电满意度数据，并结合获取的电动汽车用户充电满意度数据设置电动汽车最大允许充电调度距离；获取若干种典型道路的交通流量数据，并结合获取的若干种典型道路的交通流量数据建立城市区域内各条道路在各典型日、各时间段的出行时间指数；
A6：结合电动汽车用户、交通网和配电网的利益关系，获取电动汽车充电额外行驶距离、拥堵路段规避程度和配电网线损数据并进行归一化处理，构建电动汽车实时充电引导优化模型；
A7：基于配电网安全运行需求和电动汽车用户充电需求，建立电动汽车实时充电引导优化模型的约束条件；
A8：结合步骤A7中建立的约束条件，使用二阶锥松弛方法将非线性问题转化为能够被高效准确求解的混合整数二阶锥规划问题，并通过求解器求解电动汽车实时充电引导优化模型，输出获得满足交通网、配电网及电动汽车用户需求的电动汽车实时充电引导方案。
优选的，在步骤A2中，获取城市区域内的交通网数据，统计交通网中的道路数量，并结合该城市区域内的交通网道路结构，对交通网中的道路数量从1-N进行道路编号；根据交通网中的道路规模，将交通网中的道路按照道路类型划分为主干道、次干道和支路，并统计主干道、次干道和支路的道路编号及所在功能区。
优选的，在步骤A3中，获取城市区域内的配电网数据，统计配电网中的节点数量、节点所在功能区、各条支路阻抗，并对配电网中的节点数量从1-M进行节点编号，预设各配电网中的节点位于节点所在功能区的中心位置，结合交通网中的节点分布位置，获得各节点间实际最短通行距离Dij，统计各条支路阻抗，支路阻抗的计算公式如公式(1)所示：
Zij＝Rij+jXij，其中，i∈1，2，…，M(1)；
其中，i表示节点，j表示节点i的下游节点，ij表示支路，Zij表示支路ij上的阻抗，Rij表示支路ij上的电阻，Xij表示支路ij上的电抗；
统计城市区域内分布式发电资源类型、数量及所在节点编号，分布式发电资源类型包括微型燃气轮机发电站MT和光伏发电站PV，统计微型燃气轮机发电站MT和光伏发电站PV所在配电网中的节点编号i以及在该节点编号i处的装机数量
Figure BDA0004160654050000041
以及单机发电容量/>
Figure BDA0004160654050000042
统计城市区域内每个电动汽车充电站CF所在配电网中的节点编号i以及该节点编号i处的充电设施个数/>
Figure BDA0004160654050000043
以及单机充电功率/>
Figure BDA0004160654050000044
优选的，在步骤A4中，获取城市区域内的电动汽车交通流量状况、道路类型及道路所在功能区，通过K-means聚类算法将交通网中的道路聚类划分为早晚高峰拥堵道路、早高峰拥堵道路、晚高峰拥堵道路、无明显拥堵道路四种典型道路，将除电动汽车充电站以外的负荷设为常规负荷，在一年的四个季度中常规负荷具有明显不同的负荷曲线，并且电动汽车的交通流量在工作日与周末有显著的不同，通过K-means聚类算法将一年划分为春、夏、秋、冬的工作日与周末八个典型日，获取四种典型道路在八种典型日时的交通流量数据，拟合获得四种典型道路在各典型日的交通流量数据，将每个典型日离散为n个时间段，每个时间段设为Δt＝1440/n分钟，在每个时间段内所有电动汽车状态均不改变，令所有电动汽车采用目的地充电模式，即电动汽车前往目的地附近的电动汽车充电站进行充电，统计每个典型日城市区域内所有参与充电的电动汽车总数及每个典型日内电动汽车驶停和充电数据，并根据统计的每个典型日城市区域内所有参与充电的电动汽车总数及每个典型日内电动汽车驶停和充电数据拟合获得各典型日内每辆电动汽车的目的地节点编号、到达目的地节点时间，驶离目的地节点时间及充电起止时间。
优选的，在步骤A5中，获取电动汽车用户充电满意度数据，即电动汽车用于普遍接受的目的地与电动汽车充电站之间的距离数据，并结合获取的电动汽车用户充电满意度数据设置电动汽车最大允许充电调度距离Dmax；根据获取的四种典型道路的交通流量数据，并结合获取的四种典型道路的交通流量数据建立城市区域内各条道路在各典型日、各时间段的出行时间指数TTI。
优选的，在步骤A6中，结合电动汽车用户、交通网和配电网的利益关系，获取电动汽车充电额外行驶距离、拥堵路段规避程度和配电网线损数据并进行归一化处理，并以额外行驶距离成本、出行时间成本和配电网线损成本作为构建电动汽车实时充电引导优化模型的目标函数，则电动汽车实时充电引导优化模型的目标函数如公式(2)所示：
min Cost＝CNL+CTL+CTI
Figure BDA0004160654050000051
Figure BDA0004160654050000052
Figure BDA0004160654050000053
其中，CNL表示配电网线损成本，CTL表示充电额外行驶距离成本，CTI表示充电出行时间成本；
s表示季节，则s＝1表示春季、s＝2表示夏季、s＝3表示秋季、s＝4表示冬季；
t表示时间段，NB表示配电网总节点数，ev为车辆编号，
Figure BDA0004160654050000054
表示季节s的工作日/周末城市区域内参与充电的电动汽车总数，cnl为单位线路损失成本，ctl为单位额外行驶距离成本，cti为单位出行时间成本，/>
Figure BDA0004160654050000055
季节s的工作日/周末t时段配电网ij支路上的电流，表示/>
Figure BDA0004160654050000061
为0-1决策变量，B＝0表示在s季节的工作日/周末以i为目的地节点的电动汽车ev未选择在j节点处的电动汽车充电站进行充电，/>
Figure BDA0004160654050000062
表示在s季节的工作日/周末以i为目的地节点的电动汽车ev选择在j节点处的电动汽车充电站进行充电，/>
Figure BDA0004160654050000063
表示在季节s的工作日/周末的t时段从节点i至节点j路段的出行时间指数距离，/>
Figure BDA0004160654050000064
Figure BDA0004160654050000065
的计算公式如公式(3)所示：
Figure BDA0004160654050000066
其中
Figure BDA0004160654050000067
表示在季节s的工作日/周末的t时段第w类道路的出行时间指数；
w表示路段ij的典型道路类型，则w＝1表示早晚高峰拥堵道路、w＝2表示早高峰拥堵道路、w＝3表示晚高峰拥堵道路、w＝4表示无明显拥堵道路。
优选的，在步骤A7中，基于配电网安全运行需求和电动汽车用户充电需求，建立电动汽车实时充电引导优化模型的约束条件，电动汽车实时充电引导优化模型的约束条件包括配电网潮流约束、配电网安全运行约束、分布式发电资源约束和电动汽车充电约束；
配电网安全运行约束包括节点电压约束和支路电流约束；
分布式发电资源约束为分布式发电站出力约束；
电动汽车充电约束包括电动汽车充电额外行驶距离约束、电动汽车充电功率需求约束和动汽车充电站容量约束。
优选的，配电网潮流约束的计算公式如公式(4)所示：
Figure BDA0004160654050000068
Figure BDA0004160654050000071
Figure BDA0004160654050000072
Figure BDA0004160654050000073
Figure BDA0004160654050000074
其中，Ps,t,ij与Qs,t,ij表示在季节s的第t时段支路ij上的有功功率与无功功率，
Figure BDA0004160654050000075
与/>
Figure BDA0004160654050000076
表示在季节s的第t时段节点j处等效负荷的有功需求与无功需求，/>
Figure BDA0004160654050000077
Figure BDA0004160654050000078
与/>
Figure BDA0004160654050000079
表示在季节s的第t时段节点j处常规负荷的有功需求与无功需求，/>
Figure BDA00041606540500000710
与/>
Figure BDA00041606540500000711
表示在季节s的第t时段节点j处光伏发电站PV的有功输出与无功输出，/>
Figure BDA00041606540500000712
表示在季节s的第t时段节点j处微型燃气轮机发电站MT的有功输出，/>
Figure BDA00041606540500000713
表示在季节s的第t时段节点j处的电动汽车充电站功率需求,v(j)和u(j)分别表示j节点的上游节点和下游节点，Us,t,i表示在季节s的第t时段i节点的电压幅值(kV)，Rij和Xij分别表示支路ij上的电阻和电抗，ΩN为配电网所有节点构成的集合；
节点电压约束的计算公式如公式(5)所示：
Figure BDA00041606540500000714
其中，Umin和Umax分别表示电压幅值下限和上限；
支路电流约束的计算公式如公式(6)所示：
Figure BDA00041606540500000715
Figure BDA00041606540500000716
其中，Iij,max表示支路ij上电流值的上限；
分布式发电站出力约束的计算公式如公式(7)所示：
Figure BDA0004160654050000081
Figure BDA0004160654050000082
Figure BDA0004160654050000083
Figure BDA0004160654050000084
Figure BDA0004160654050000085
其中，
Figure BDA0004160654050000086
表示在s季节的t时刻该城市区域内单台光伏发电机实际输出有功功率，irs,t表示在s季节的t时刻该城市区域内实际光照强度，irrated表示额定光照强度，/>
Figure BDA0004160654050000087
表示在s季节的t时刻单台光伏发电机无功功率输出上限；
电动汽车充电额外行驶距离约束的计算公式如公式(8)所示：
Figure BDA0004160654050000088
Figure BDA0004160654050000089
其中，Bs,I,ev,j表示
Figure BDA00041606540500000810
且电动汽车充电额外行驶距离小于等于电动汽车最大允许充电调度距离Dmax；
电动汽车充电功率需求约束的计算公式如公式(9)所示：
Figure BDA00041606540500000811
电动汽车充电站容量约束的计算公式如公式(10)所示：
Figure BDA00041606540500000812
电动汽车充电站采用单枪单桩充电设施，每个电动汽车充电站内同时充电的电动汽车总数小于等于电动汽车充电站内的充电设施总数。
优选的，在步骤A8中，结合电动汽车实时充电引导优化模型的约束条件，使用二阶锥松弛方法将复杂非线性电动汽车实时充电引导优化模型松弛转化为能够被高效准确求解的混合整数二阶锥规划模型，具体转化公式如公式(11)所示：
Figure BDA0004160654050000091
经过上述公式(11)转化变换，将(Is,t,ij)2与(Us,t,ij)2视为变量而非变量的平方，即使用变量
Figure BDA0004160654050000092
替换式中所有的(Is,t,ij)2、(Us,t,ij)2，可得到混合整数二阶锥规划；
通过求解器求解转换成混合整数二阶锥规划的电动汽车实时充电引导优化模型，输出获得满足交通网、配电网及电动汽车用户需求的电动汽车实时充电引导方案。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明能够在一个建设有完备电动汽车充电设施的城市区域内依据道路交通流量状况、配电网荷载状况对电动汽车充电行为进行合理引导，所提方法同时兼顾电动汽车用户充电行为习惯、电动汽车充电站容量大小、分布式发电资源出力情况等因素，从多角度多方位研究构建电动汽车实时充电引导优化模型，提出电动汽车实时充电引导方法，从而缓解城市区域内交通道路拥堵状况、优化配电网负荷分布，在提高电动汽车充电一次成功率、充电设施利用率、交通运行效率以及配电网安全经济运行水平多方面起到显著作用。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为发明实施例中所用到的包含交通网-配电网耦合信息的实际城市区域结构图；
图3为本发明实施例中所用到的4种典型道路的出行时间指数曲线示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。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。
请参阅图1-图3，本发明提供的基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法，包括如下步骤：
A1：获取城市区域内功能区分布数据，按功能区类型将城市区域划分为住宅区、商业区、办公区和绿地；
A2：获取城市区域内的交通网数据，统计交通网中的道路数量，并对交通网中的道路数量从1-20进行道路编号；将交通网中的道路按照道路类型划分为主干道、次干道和支路，并统计主干道、次干道和支路的道路编号及所在功能区；
在步骤A2中，获取城市区域内的交通网数据，统计交通网中的道路数量，并结合该城市区域内的交通网道路结构，对交通网中的道路数量从1-20进行道路编号；根据交通网中的道路规模，将交通网中的道路按照道路类型划分为主干道、次干道和支路，并统计主干道、次干道和支路的道路编号及所在功能区，如下表1所示：
表1：
Figure BDA0004160654050000111
A3：获取城市区域内的配电网数据，统计配电网中的节点数量、节点所在功能区、各条支路阻抗，并对配电网中的节点数量从1-33进行节点编号；统计城市区域内分布式发电资源的类型、数量及所在节点编号；统计城市区域内每个电动汽车充电站的充电设施个数、单机充电功率及所在节点编号；
在步骤A3中，获取城市区域内的配电网数据，统计配电网中的节点数量、节点所在功能区、各条支路阻抗，并对配电网中的节点数量从1-33进行节点编号，预设各配电网中的节点位于节点所在功能区的中心位置，各节点所在功能区位置如下表2所示，
表2：
功能区划分 配电网节点编号
住宅区 {4，8，10，11，12，14，15，16，17，19，25，27，30，32，33}
商业区 {2，7，9，18，21，22，26，28，29，31}
办公区 {3，5，6，13，20，23，24}
绿地 {1}
；
结合交通网中的节点分布位置，获得各节点间实际最短通行距离Dij，统计各条支路阻抗，支路阻抗的计算公式如公式(1)所示：
Zij＝Rij+jXij，其中，i∈1，2，…，33(1)；
其中，i表示节点，j表示节点i的下游节点，ij表示支路，Zij表示支路ij上的阻抗，Rij表示支路ij上的电阻，Xij表示支路ij上的电抗；
统计城市区域内分布式发电资源类型、数量及所在节点编号，分布式发电资源类型包括微型燃气轮机发电站MT和光伏发电站PV，统计微型燃气轮机发电站MT和光伏发电站PV所在配电网中的节点编号i以及在该节点编号i处的装机数量
Figure BDA0004160654050000121
以及单机发电容量/>
Figure BDA0004160654050000122
统计城市区域内每个电动汽车充电站CF所在配电网中的节点编号i以及该节点编号i处的充电设施个数/>
Figure BDA0004160654050000123
以及单机充电功率/>
Figure BDA0004160654050000124
微型燃气轮机发电站MT、光伏发电站PV、电动汽车充电站CF所在的节点集合的结果如表3所示：
表3：
设施类型 单机容量 所在节点编号 对应节点装机数量
MT 10KW {18} {14}
PV 10KVA {15，17，32} {41，34，43}
CF 30KW {2，7，10，14，17，21，31} {11，37，21，10，10，12，19}
；
A4：获取城市区域内的电动汽车交通流量状况、道路类型及道路所在功能区，通过聚类算法将交通网中的道路聚类为若干种典型道路，结合配电网中常规负荷在不同时间段的特征，将一年划分为若干个典型日，统计每个典型日城市区域内所有参与充电的电动汽车总数及每个典型日内电动汽车驶停和充电数据，并根据统计的每个典型日城市区域内所有参与充电的电动汽车总数及每个典型日内电动汽车驶停和充电数据拟合获得各典型日内每辆电动汽车的目的地节点编号、到达目的地节点时间，驶离目的地节点时间及充电起止时间；
在步骤A4中，获取城市区域内的电动汽车交通流量状况、道路类型及道路所在功能区，通过K-means聚类算法将交通网中的道路聚类划分为早晚高峰拥堵道路、早高峰拥堵道路、晚高峰拥堵道路、无明显拥堵道路四种典型道路，将除电动汽车充电站以外的负荷设为常规负荷，在一年的四个季度中常规负荷具有明显不同的负荷曲线，并且电动汽车的交通流量在工作日与周末有显著的不同，通过K-means聚类算法将一年划分为春、夏、秋、冬的工作日与周末八个典型日，获取四种典型道路在八种典型日时的交通流量数据，拟合获得四种典型道路在各典型日的交通流量数据，将每个典型日离散为96个时间段，每个时间段设为Δt＝15分钟，在每个时间段内所有电动汽车状态均不改变，令所有电动汽车采用目的地充电模式，即电动汽车前往目的地附近的电动汽车充电站进行充电，统计每个典型日城市区域内所有参与充电的电动汽车总数及每个典型日内电动汽车驶停和充电数据，并根据统计的每个典型日城市区域内所有参与充电的电动汽车总数及每个典型日内电动汽车驶停和充电数据拟合获得各典型日内每辆电动汽车的目的地节点编号、到达目的地节点时间，驶离目的地节点时间及充电起止时间；
A5：获取电动汽车用户充电满意度数据，并结合获取的电动汽车用户充电满意度数据设置电动汽车最大允许充电调度距离；获取若干种典型道路的交通流量数据，并结合获取的若干种典型道路的交通流量数据建立城市区域内各条道路在各典型日、各时间段的出行时间指数；
在步骤A5中，获取电动汽车用户充电满意度数据，即电动汽车用于普遍接受的目的地与电动汽车充电站之间的距离数据，并结合获取的电动汽车用户充电满意度数据设置电动汽车最大允许充电调度距离Dmax；根据获取的四种典型道路的交通流量数据，并结合获取的四种典型道路的交通流量数据建立城市区域内各条道路在各典型日、各时间段的出行时间指数TTI，出行时间指数TTI表示车辆在某段交通道路上实际的行驶时间与流畅通行状态下行程时间的比，或者是流畅通行状态下的速度与实际通行速度的比值，各时间段出行时间指数见附图3所示；
不同出行时间指数对应的典型道路运行等级如下表4所示：
表4：
TTI 道路运行等级
[1，1.3) 畅通
[1.3，1.6) 基本畅通
[1.6，1.9) 拥堵
[1.9，2.2) 轻度拥堵
≥2.2 严重拥堵
；
城市区域内交通网道路对应的典型道路如下表5所示：
表5：
典型道路划分 道路编号
早晚高峰拥堵道路 3，9，6，11，12，13
早高峰拥堵道路 7，8，19，20
晚高峰拥堵道路 10，14，15，16，17，18
无明显拥堵道路 1，2，4，5
；
A6：结合电动汽车用户、交通网和配电网的利益关系，获取电动汽车充电额外行驶距离、拥堵路段规避程度和配电网线损数据并进行归一化处理，构建电动汽车实时充电引导优化模型；
在步骤A6中，结合电动汽车用户、交通网和配电网的利益关系，获取电动汽车充电额外行驶距离、拥堵路段规避程度和配电网线损数据并进行归一化处理，并以额外行驶距离成本、出行时间成本和配电网线损成本作为构建电动汽车实时充电引导优化模型的目标函数，则电动汽车实时充电引导优化模型的目标函数如公式(2)所示：
min Cost＝CNL+CTL+CTI
Figure BDA0004160654050000151
Figure BDA0004160654050000152
Figure BDA0004160654050000153
其中，CNL表示配电网线损成本，CTL表示充电额外行驶距离成本，CTI表示充电出行时间成本；
s表示季节，则s＝1表示春季、s＝2表示夏季、s＝3表示秋季、s＝4表示冬季；
t表示时间段，NB表示配电网总节点数，ev为车辆编号，
Figure BDA0004160654050000154
表示季节s的工作日/周末城市区域内参与充电的电动汽车总数，cnl为单位线路损失成本，ctl为单位额外行驶距离成本，cti为单位出行时间成本，本实施例中，cnl＝80$/MWh、ctl＝0.5$/km、cti＝0.24$/km、/>
Figure BDA0004160654050000155
季节s的工作日/周末t时段配电网ij支路上的电流，表示/>
Figure BDA0004160654050000156
为0-1决策变量，/>
Figure BDA0004160654050000157
表示在s季节的工作日/周末以i为目的地节点的电动汽车ev未选择在j节点处的电动汽车充电站进行充电，/>
Figure BDA0004160654050000158
表示在s季节的工作日/周末以i为目的地节点的电动汽车ev选择在j节点处的电动汽车充电站进行充电，/>
Figure BDA0004160654050000159
表示在季节s的工作日/周末的t时段从节点i至节点j路段的出行时间指数距离，ID的计算公式如公式(3)所示：
Figure BDA0004160654050000161
其中
Figure BDA0004160654050000162
表示在季节s的工作日/周末的t时段第w类道路的出行时间指数；
w表示路段ij的典型道路类型，则w＝1表示早晚高峰拥堵道路、w＝2表示早高峰拥堵道路、w＝3表示晚高峰拥堵道路、w＝4表示无明显拥堵道路；
A7：基于配电网安全运行需求和电动汽车用户充电需求，建立电动汽车实时充电引导优化模型的约束条件；
在步骤A7中，基于配电网安全运行需求和电动汽车用户充电需求，建立电动汽车实时充电引导优化模型的约束条件，电动汽车实时充电引导优化模型的约束条件包括配电网潮流约束、配电网安全运行约束、分布式发电资源约束和电动汽车充电约束；
配电网安全运行约束包括节点电压约束和支路电流约束；
分布式发电资源约束为分布式发电站出力约束；
电动汽车充电约束包括电动汽车充电额外行驶距离约束、电动汽车充电功率需求约束和动汽车充电站容量约束；
配电网潮流约束的计算公式如公式(4)所示：
Figure BDA0004160654050000163
Figure BDA0004160654050000164
Figure BDA0004160654050000165
Figure BDA0004160654050000171
Figure BDA0004160654050000172
其中，Ps,t,ij与Qs,t,ij表示在季节s的第t时段支路ij上的有功功率与无功功率，
Figure BDA0004160654050000173
与/>
Figure BDA0004160654050000174
表示在季节s的第t时段节点j处等效负荷的有功需求与无功需求，/>
Figure BDA0004160654050000175
Figure BDA0004160654050000176
与/>
Figure BDA0004160654050000177
表示在季节s的第t时段节点j处常规负荷的有功需求与无功需求，/>
Figure BDA0004160654050000178
与/>
Figure BDA0004160654050000179
表示在季节s的第t时段节点j处光伏发电站PV的有功输出与无功输出，/>
Figure BDA00041606540500001710
表示在季节s的第t时段节点j处微型燃气轮机发电站MT的有功输出，/>
Figure BDA00041606540500001711
表示在季节s的第t时段节点j处的电动汽车充电站功率需求,v(j)和u(j)分别表示j节点的上游节点和下游节点，Us,t,i表示在季节s的第t时段i节点的电压幅值(kV)，Rij和Xij分别表示支路ij上的电阻和电抗，ΩN为配电网所有节点构成的集合；
节点电压约束的计算公式如公式(5)所示：
Figure BDA00041606540500001712
其中，Umin和Umax分别表示电压幅值下限和上限，本实施例中，Umin＝0.9p.u.，Umax＝1.1p.u.；
支路电流约束的计算公式如公式(6)所示：
Figure BDA00041606540500001713
Figure BDA00041606540500001714
其中，Iij,max表示支路ij上电流值的上限，本实施例中，Iij,max＝0.4kA；
分布式发电站出力约束的计算公式如公式(7)所示：
Figure BDA00041606540500001715
Figure BDA0004160654050000181
/>
Figure BDA0004160654050000182
Figure BDA0004160654050000183
Figure BDA0004160654050000184
其中，
Figure BDA0004160654050000185
表示在s季节的t时刻该城市区域内单台光伏发电机实际输出有功功率，irs,t表示在s季节的t时刻该城市区域内实际光照强度，irrated表示额定光照强度，/>
Figure BDA0004160654050000186
表示在s季节的t时刻单台光伏发电机无功功率输出上限；
电动汽车充电额外行驶距离约束的计算公式如公式(8)所示：
Figure BDA0004160654050000187
Figure BDA0004160654050000188
其中，Bs,I,ev,j表示
Figure BDA0004160654050000189
且电动汽车充电额外行驶距离小于等于电动汽车最大允许充电调度距离Dmax，本实施例中，Dmax＝0.6km；
电动汽车充电功率需求约束的计算公式如公式(9)所示：
Figure BDA00041606540500001810
电动汽车充电站容量约束的计算公式如公式(10)所示：
Figure BDA00041606540500001811
电动汽车充电站采用单枪单桩充电设施，每个电动汽车充电站内同时充电的电动汽车总数小于等于电动汽车充电站内的充电设施总数。
A8：结合步骤A7中建立的约束条件，使用二阶锥松弛方法将非线性问题转化为能够被高效准确求解的混合整数二阶锥规划问题，并通过求解器求解电动汽车实时充电引导优化模型，输出获得满足交通网、配电网及电动汽车用户需求的电动汽车实时充电引导方案；
在步骤A8中，结合电动汽车实时充电引导优化模型的约束条件，使用二阶锥松弛方法将复杂非线性电动汽车实时充电引导优化模型松弛转化为能够被高效准确求解的混合整数二阶锥规划模型，具体转化公式如公式(11)所示：
Figure BDA0004160654050000191
经过上述公式(11)转化变换，将(Is,t,ij)2与(Us,t,ij)2视为变量而非变量的平方，即使用变量
Figure BDA0004160654050000192
替换式中所有的(Is,t,ij)2、(Us,t,ij)2，可得到混合整数二阶锥规划；
通过求解器求解转换成混合整数二阶锥规划的电动汽车实时充电引导优化模型，输出获得满足交通网、配电网及电动汽车用户需求的电动汽车实时充电引导方案；
电动汽车实时充电引导方案如下表6所示，由于数据过多，本实施例仅展示春季典型日的电动汽车实时充电引导方案：
表6：
Figure BDA0004160654050000201
验证本发明所提方法的有效性，现给出对比示例，对比示例一中未考虑交通网络运行状态，即未考虑道路出行时间指数；对比示例二中未考虑配电网络运行状态，即未计及线路损失成本，两种对比示例中的其余模型与参数均与本发明实施例中的保持一致，各个实例的成本构成与金额如下表7所示：
表7：
Figure BDA0004160654050000211
根据上表7数据，对比本发明实施例与对比示例一可以验证考虑交通网运行状态对优化电动汽车充电实时引导策略的有效性，本发明实施例的出行时间成本相较于对比示例一有明显的降低，因此本发明实施例所提供的实时充电引导方案能够引导待充电的电动汽车前往交通较为通畅的电动汽车充电站充电，由于此方案可能引导电动汽车行驶至与目的地距离更远、交通更为便利的充电站充电，因此会增加额外行驶距离成本，由于综合考虑了交通网、配电网等多方利益需求，导致线损成本有所增加；对比本发明实施例与对比示例二可以验证考虑配电网运行状态对优化电动汽车充电实时引导策略的有效性，通过成本对比发现，当电动汽车实时充电引导策略不考虑线损成本时，会造成线损大幅度增加，由此可能造成个别配电网节点负荷压力过重，增加配电网安全隐患，此时配电网运行状态并不安全经济，而本发明中考虑了配电网线损这一指标，能够很好地兼顾配电网安全经济运行需求，提高配电网运行安全性；综合对比本发明实施例与对比示例一、二的实例结果可知，本发明实施例的多方年化社会成本最低，表明本发明实施例能够很好地兼顾交通网、配电网运行需求，同时兼顾电动汽车用户充电行为习惯，能够为电动汽车用户提供更优的充电体验。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神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，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法，其特征在于，包括如下步骤：
A1：获取城市区域内功能区分布数据，按功能区类型将城市区域划分为住宅区、商业区、办公区和绿地；
A2：获取城市区域内的交通网数据，统计交通网中的道路数量，并对交通网中的道路数量从1-N进行道路编号；将交通网中的道路按照道路类型划分为主干道、次干道和支路，并统计主干道、次干道和支路的道路编号及所在功能区；
A3：获取城市区域内的配电网数据，统计配电网中的节点数量、节点所在功能区、各条支路阻抗，并对配电网中的节点数量从1-M进行节点编号；统计城市区域内分布式发电资源的类型、数量及所在节点编号；统计城市区域内每个电动汽车充电站的充电设施个数、单机充电功率及所在节点编号；
A4：获取城市区域内的电动汽车交通流量状况、道路类型及道路所在功能区，通过聚类算法将交通网中的道路聚类为若干种典型道路，结合配电网中常规负荷在不同时间段的特征，将一年划分为若干个典型日，统计每个典型日城市区域内所有参与充电的电动汽车总数及每个典型日内电动汽车驶停和充电数据，并根据统计的每个典型日城市区域内所有参与充电的电动汽车总数及每个典型日内电动汽车驶停和充电数据拟合获得各典型日内每辆电动汽车的目的地节点编号、到达目的地节点时间，驶离目的地节点时间及充电起止时间；
A5：获取电动汽车用户充电满意度数据，并结合获取的电动汽车用户充电满意度数据设置电动汽车最大允许充电调度距离；获取若干种典型道路的交通流量数据，并结合获取的若干种典型道路的交通流量数据建立城市区域内各条道路在各典型日、各时间段的出行时间指数；
A6：结合电动汽车用户、交通网和配电网的利益关系，获取电动汽车充电额外行驶距离、拥堵路段规避程度和配电网线损数据并进行归一化处理，构建电动汽车实时充电引导优化模型；
A7：基于配电网安全运行需求和电动汽车用户充电需求，建立电动汽车实时充电引导优化模型的约束条件；
A8：结合步骤A7中建立的约束条件，使用二阶锥松弛方法将非线性问题转化为能够被高效准确求解的混合整数二阶锥规划问题，并通过求解器求解电动汽车实时充电引导优化模型，输出获得满足交通网、配电网及电动汽车用户需求的电动汽车实时充电引导方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法，其特征在于：在步骤A2中，获取城市区域内的交通网数据，统计交通网中的道路数量，并结合该城市区域内的交通网道路结构，对交通网中的道路数量从1-N进行道路编号；根据交通网中的道路规模，将交通网中的道路按照道路类型划分为主干道、次干道和支路，并统计主干道、次干道和支路的道路编号及所在功能区。
3.根据权利要求1所述的一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法，其特征在于：在步骤A3中，获取城市区域内的配电网数据，统计配电网中的节点数量、节点所在功能区、各条支路阻抗，并对配电网中的节点数量从1-M进行节点编号，预设各配电网中的节点位于节点所在功能区的中心位置，结合交通网中的节点分布位置，获得各节点间实际最短通行距离Dij，统计各条支路阻抗，支路阻抗的计算公式如公式(1)所示：
Zij＝Rij+jXij，其中，i∈1，2，…，M (1)；
其中，i表示节点，j表示节点i的下游节点，ij表示支路，Zij表示支路ij上的阻抗，Rij表示支路ij上的电阻，Xij表示支路ij上的电抗；
统计城市区域内分布式发电资源类型、数量及所在节点编号，分布式发电资源类型包括微型燃气轮机发电站MT和光伏发电站PV，统计微型燃气轮机发电站MT和光伏发电站PV所在配电网中的节点编号i以及在该节点编号i处的装机数量
Figure FDA0004160654040000011
以及单机发电容量
Figure FDA0004160654040000012
统计城市区域内每个电动汽车充电站CF所在配电网中的节点编号i以及该节点编号i处的充电设施个数/>
Figure FDA0004160654040000013
以及单机充电功率/>
Figure FDA0004160654040000014
4.根据权利要求1所述的一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法，其特征在于：在步骤A4中，获取城市区域内的电动汽车交通流量状况、道路类型及道路所在功能区，通过K-means聚类算法将交通网中的道路聚类划分为早晚高峰拥堵道路、早高峰拥堵道路、晚高峰拥堵道路、无明显拥堵道路四种典型道路，将除电动汽车充电站以外的负荷设为常规负荷，在一年的四个季度中常规负荷具有明显不同的负荷曲线，并且电动汽车的交通流量在工作日与周末有显著的不同，通过K-means聚类算法将一年划分为春、夏、秋、冬的工作日与周末八个典型日，获取四种典型道路在八种典型日时的交通流量数据，拟合获得四种典型道路在各典型日的交通流量数据，将每个典型日离散为n个时间段，每个时间段设为Δt＝1440/n分钟，在每个时间段内所有电动汽车状态均不改变，令所有电动汽车采用目的地充电模式，即电动汽车前往目的地附近的电动汽车充电站进行充电，统计每个典型日城市区域内所有参与充电的电动汽车总数及每个典型日内电动汽车驶停和充电数据，并根据统计的每个典型日城市区域内所有参与充电的电动汽车总数及每个典型日内电动汽车驶停和充电数据拟合获得各典型日内每辆电动汽车的目的地节点编号、到达目的地节点时间，驶离目的地节点时间及充电起止时间。
5.根据权利要求1所述的一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法，其特征在于：在步骤A5中，获取电动汽车用户充电满意度数据，即电动汽车用于普遍接受的目的地与电动汽车充电站之间的距离数据，并结合获取的电动汽车用户充电满意度数据设置电动汽车最大允许充电调度距离Dmax；根据获取的四种典型道路的交通流量数据，并结合获取的四种典型道路的交通流量数据建立城市区域内各条道路在各典型日、各时间段的出行时间指数TTI。
6.根据权利要求1所述的一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法，其特征在于：在步骤A6中，结合电动汽车用户、交通网和配电网的利益关系，获取电动汽车充电额外行驶距离、拥堵路段规避程度和配电网线损数据并进行归一化处理，并以额外行驶距离成本、出行时间成本和配电网线损成本作为构建电动汽车实时充电引导优化模型的目标函数，则电动汽车实时充电引导优化模型的目标函数如公式(2)所示：
min Cost＝CNL+CTL+CTI
Figure FDA0004160654040000021
Figure FDA0004160654040000022
Figure FDA0004160654040000023
其中，CNL表示配电网线损成本，CTL表示充电额外行驶距离成本，CTI表示充电出行时间成本；
s表示季节，则s＝1表示春季、s＝2表示夏季、s＝3表示秋季、s＝4表示冬季；
t表示时间段，NB表示配电网总节点数，ev为车辆编号，
Figure FDA0004160654040000031
表示季节s的工作日/周末城市区域内参与充电的电动汽车总数，cnl为单位线路损失成本，ctl为单位额外行驶距离成本，cti为单位出行时间成本，/>
Figure FDA0004160654040000032
季节s的工作日/周末t时段配电网i j支路上的电流，表示/>
Figure FDA0004160654040000033
为0-1决策变量，/>
Figure FDA0004160654040000034
表示在s季节的工作日/周末以i为目的地节点的电动汽车ev未选择在j节点处的电动汽车充电站进行充电，/>
Figure FDA0004160654040000035
表示在s季节的工作日/周末以i为目的地节点的电动汽车ev选择在j节点处的电动汽车充电站进行充电，/>
Figure FDA0004160654040000036
Figure FDA0004160654040000037
表示在季节s的工作日/周末的t时段从节点i至节点j路段的出行时间指数距离，/>
Figure FDA0004160654040000038
Figure FDA0004160654040000039
的计算公式如公式(3)所示：
Figure FDA00041606540400000310
其中
Figure FDA00041606540400000311
表示在季节s的工作日/周末的t时段第w类道路的出行时间指数；
w表示路段ij的典型道路类型，则w＝1表示早晚高峰拥堵道路、w＝2表示早高峰拥堵道路、w＝3表示晚高峰拥堵道路、w＝4表示无明显拥堵道路。
7.根据权利要求1所述的一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法，其特征在于：在步骤A7中，基于配电网安全运行需求和电动汽车用户充电需求，建立电动汽车实时充电引导优化模型的约束条件，电动汽车实时充电引导优化模型的约束条件包括配电网潮流约束、配电网安全运行约束、分布式发电资源约束和电动汽车充电约束；
配电网安全运行约束包括节点电压约束和支路电流约束；
分布式发电资源约束为分布式发电站出力约束；
电动汽车充电约束包括电动汽车充电额外行驶距离约束、电动汽车充电功率需求约束和动汽车充电站容量约束。
8.根据权利要求7所述的一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法，其特征在于：配电网潮流约束的计算公式如公式(4)所示：
Figure FDA00041606540400000312
Figure FDA00041606540400000313
Figure FDA00041606540400000314
Figure FDA00041606540400000315
Figure FDA00041606540400000316
其中，Ps,t,ij与Qs,t,ij表示在季节s的第t时段支路i j上的有功功率与无功功率，
Figure FDA00041606540400000317
与
Figure FDA00041606540400000318
表示在季节s的第t时段节点j处等效负荷的有功需求与无功需求，/>
Figure FDA00041606540400000319
与/>
Figure FDA00041606540400000320
表示在季节s的第t时段节点j处常规负荷的有功需求与无功需求，/>
Figure FDA00041606540400000321
与/>
Figure FDA00041606540400000322
表示在季节s的第t时段节点j处光伏发电站PV的有功输出与无功输出，/>
Figure FDA00041606540400000323
表示在季节s的第t时段节点j处微型燃气轮机发电站MT的有功输出，/>
Figure FDA00041606540400000324
表示在季节s的第t时段节点j处的电动汽车充电站功率需求,v(j)和u(j)分别表示j节点的上游节点和下游节点，Us,t,i表示在季节s的第t时段i节点的电压幅值(kV)，Rij和Xij分别表示支路i j上的电阻和电抗，ΩN为配电网所有节点构成的集合；
节点电压约束的计算公式如公式(5)所示：
Figure FDA0004160654040000041
其中，Umin和Umax分别表示电压幅值下限和上限；
支路电流约束的计算公式如公式(6)所示：
Figure FDA0004160654040000042
Figure FDA0004160654040000043
其中，Iij,max表示支路i j上电流值的上限；
分布式发电站出力约束的计算公式如公式(7)所示：
Figure FDA0004160654040000044
Figure FDA0004160654040000045
Figure FDA0004160654040000046
Figure FDA0004160654040000047
Figure FDA0004160654040000048
其中，
Figure FDA0004160654040000049
表示在s季节的t时刻该城市区域内单台光伏发电机实际输出有功功率，irs,t表示在s季节的t时刻该城市区域内实际光照强度，irrated表示额定光照强度，/>
Figure FDA00041606540400000410
表示在s季节的t时刻单台光伏发电机无功功率输出上限；
电动汽车充电额外行驶距离约束的计算公式如公式(8)所示：
Figure FDA00041606540400000411
Figure FDA00041606540400000412
其中，Bs,I,ev,j表示
Figure FDA00041606540400000413
且电动汽车充电额外行驶距离小于等于电动汽车最大允许充电调度距离Dmax；
电动汽车充电功率需求约束的计算公式如公式(9)所示：
Figure FDA00041606540400000414
电动汽车充电站容量约束的计算公式如公式(10)所示：
Figure FDA00041606540400000415
电动汽车充电站采用单枪单桩充电设施，每个电动汽车充电站内同时充电的电动汽车总数小于等于电动汽车充电站内的充电设施总数。
9.根据权利要求1所述的一种基于交通网和配电网的电动汽车实时充电引导方法，其特征在于：在步骤A8中，结合电动汽车实时充电引导优化模型的约束条件，使用二阶锥松弛方法将复杂非线性电动汽车实时充电引导优化模型松弛转化为能够被高效准确求解的混合整数二阶锥规划模型，具体转化公式如公式(11)所示：
Figure FDA0004160654040000051
经过上述公式(11)转化变换，将(Is,t,ij)2与(Us,t,ij)2视为变量而非变量的平方，即使用变量
Figure FDA0004160654040000052
替换式中所有的(Is,t,ij)2、(Us,t,ij)2，可得到混合整数二阶锥规划；
通过求解器求解转换成混合整数二阶锥规划的电动汽车实时充电引导优化模型，输出获得满足交通网、配电网及电动汽车用户需求的电动汽车实时充电引导方案。
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