基于用戶出行特征分析的電動汽車快速充電站選址定容優(yōu)化方法.pdf

1、環(huán)境污染及石油緊缺迫使交通行業(yè)朝著綠色、節(jié)能的方向發(fā)展，具有低能耗、零排放、低噪音等特點的電動汽車受到廣泛關注。電動汽車大規(guī)模應用可有效減少汽車尾氣排放量以及對石油資源的依賴，而普及電動汽車的重要保障是具備完善的快速充電站服務網(wǎng)絡。電動汽車快速充電站是為電動汽車進行快速電能補給而建立的至關重要的配套設施，充電站規(guī)劃是推動充電站設施建設、電動汽車普及以及支持電動汽車大范圍運營的前提條件。
　　首先，從用戶出行總量、出行時間分布、出行

2、方式、出行距離等特征出發(fā)，提出了一種基于用戶出行特征分析的電動汽車快速充電需求計算方法。根據(jù)用戶全天出行總量與出行時間分布（居民在各個時段的出行量占全天出行總量的比例），得到各時段的路網(wǎng)出行總流量。通過累積前景理論分析充電站建設對用戶路徑選擇的影響，并借助基于累積前景理論的隨機用戶平衡配流模型，計算各時段路網(wǎng)中各路徑的交通流量。依據(jù)燃油汽車與電動汽車兩類出行工具，基于離散Logit模型分析了居民選擇電動汽車作為出行工具的出行量占出行總量

3、的比例（電動汽車出行分擔率），獲得各時段各路徑斷面上的電動汽車數(shù)量。通過單位時段行駛里程的電動汽車電池荷電狀態(tài)(State of Charge，SOC)，分析了電動汽車在行駛過程中當電池容量不足時需要充電的概率，確定各個時段進入充電站的電動汽車數(shù)量，相應獲得充電站在各個時段的充電功率。
　　其次，在分析電動汽車進入充電站行為特征的基礎上，以混合制排隊模型刻畫電動汽車的排隊行為。以高峰時段用戶逗留時間、排隊損失率以及平谷時段充電機利

4、用率為約束，提出了基于混合制M/M/s/K排隊模型的快速充電站容量優(yōu)化配置方法，以確定最優(yōu)的充電機數(shù)量。以25節(jié)點交通網(wǎng)絡為例，對比分析了不同候選站址下的充電機數(shù)量優(yōu)化結(jié)果，并探討了用戶出行時間分布、電動汽車出行分擔率對快速充電站定容的影響，算例結(jié)果表明充電機數(shù)量與高峰時段用戶出行量和充電概率的積成正相關、與電動汽車出行分擔率成正比。
　　最后，在電動汽車快速充電需求計算和充電機定容優(yōu)化的基礎上，以滿足充電站接入配電網(wǎng)的功率平衡約

5、束、線路傳輸功率約束、電壓約束，充電站截獲流量和服務半徑約束為條件，考慮最小化充電站投資運營成本、電動汽車用戶充電成本之和，提出了快速充電站的選址優(yōu)化模型。采用二進制粒子群算法對優(yōu)化模型進行求解，以25節(jié)點交通網(wǎng)絡和33節(jié)點配電網(wǎng)絡耦合系統(tǒng)進行數(shù)值仿真。對比分析不同快速充電站數(shù)量下的充電站選址優(yōu)化結(jié)果，重點探討了充電站建設前后用戶路徑選擇和出行時間分布、電動汽車出行分擔率等行為特征對快速充電站選址的影響。結(jié)果表明充電站建設前后用戶路徑選