基于GPS数据的电动汽车充换电设施选址.pdf
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1、 10.16638/ki.1671-7988.2023.018.033 10.16638/ki.1671-7988.2023.018.033 基于 GPS 数据的电动汽车充换电设施选址 闫 娜(长安大学 汽车学院,陕西 西安 710064)摘要:中国已进入电动汽车快速发展阶段,充换电设施的建设对电动汽车普及有着至关重要的作用。文章根据充电时长将充电分为慢速充电站、快速充电站、换电站,并研究城市区域中此三类充电站的选址问题。基于西安市某区的社会车辆的全球定位系统(GPS)轨迹数据进行算例分析,然后结合 NSGA-II 算法进行求解。选取其中的六个典型解进行方案分析,结果显示:建设成本、用户便利度
2、和平均利用率三者无法同时达到最优,若决策者偏好其中一个指标,则其他两个指标有所下降;若决策者取折中方案,则三者相对于最优值均有所下降。最后根据分析结果为充换电设施的建设提供相关建议。关键词:电动汽车;充换电设施选址;多目标优化;NSGA-II 算法;GPS 轨迹数据 中图分类号:U469.7 文献标识码:A 文章编号:1671-7988(2023)18-168-06 The Location of Electric Vehicle Charging and Switching Facilities Based on GPS Data YAN Na(School of Automobile,Ch
3、angan University,Xian 710064,China)Abstract:China has entered a stage of rapid development of electric vehicles,and the construction of charging and switching facilities plays a crucial role in the popularization of electric vehicles.In this paper,charging is categorized into slow charging station,f
4、ast charging station,and power exchange station according to the charging duration,and the siting problem of these three types of charging stations in urban areas is studied.Based on the global positioning system(GPS)trajectory data of social vehicles in a district of Xian,an arithmetic example is a
5、nalyzed,and then combined with the NSGA-II algorithm to solve the problem.Six typical solutions are selected for scenario analysis,and the results show that:the construction cost,user convenience and average utilization rate cannot be optimized at the same time;if the decision maker prefers one of t
6、he indexes,the other two indexes decrease;if the decision maker takes the compromise solution,all three indexes decrease relative to the optimal value.Finally,based on the results of the analysis,relevant suggestions are provided for the construction of charging and switching facilities.Keywords:Ele
7、ctric vehicle;Charging and switching station location;Multi-objective optimization;作者简介:闫娜(1998),女,硕士研究生,研究方向为交通运输,E-mail:。第 18 期 闫 娜:基于 GPS 数据的电动汽车充换电设施选址 169 NSGA-II algorithm;GPS trajectory data 石油汽车的不断增长导致了世界范围内大量的化石燃料消耗和温室气体排放。电动汽车作为石油汽车的良好替代品吸引了大量的关注,然而,中国电动汽车的普及率仅占汽车总量的 0.5%1。公路网络中缺乏充电基础设施是推广
8、电动汽车的主要障碍之一,因此,建立完善高效的充换电设施网络是推动发展电动汽车的关键。充电设施选址的模型之一是流捕获位置分配模型,该模型基于路径流量需求,输入一组 O-D对和它们之间的交通量,在网络中选择 p 站的位置,以最大限度地获取流量2-3。在基于流量模型的基础上,CHUNG 等建立了电动汽车充电站选址的多时段优化模型,并考虑了多种服务类型对该模型进行扩展4。基于流量的模型通过获取现实场景中的实时交通流量来表达加油需求5。然而,由于电动汽车数据的缺乏和城市内部道路网络的无序流动,导致无法对电动汽车流进行收集和估计。电动汽车充电站选址规划不仅包括充电站的选址,还包括服务类型、选址方式和容量选
9、项的安排5。此外,传统模型中使用的数据难以收集,如外径流数据,这限制了其在实际基础设施规划中的应用6。传统的模型大多是单一的目标,其目标要么是最小化总成本,要么是最大化覆盖7。因此,本文基于研究空白,考虑三种不同的充电服务(快速插入式充电、电池交换和快速充电),建立了一个平衡充电站选址成本、服务质量和充电设施利用率的多目标模型。NSGA-II 是最强大的多目标元启发式遗传算法之一,且已被广泛应用于不同领域的多目标优化问题,如公共设施选址、医院废物管理网络设计、供应网络设计、拥挤设施选址等8。在上述大部分论文中,基于 NSGA-II 的方法在求解质量上优于其他方法9。因此,本文采用并改进了NSG
10、A-II算法来解决上述提出的多目标优化问题。本文主要研究充电设施选址的多目标优化问题。首先描述并建立了该问题的数学模型以及列出了相关的约束条件;其次提出了求解该模型的方法,即利用 NSGA-II 算法进行求解,进而获得一组有效的帕累托解;最后,利用西安市某区车辆的全球定位系统(Global Positioning System,GPS)数据进行实例分析。1 问题描述 在现实城市交通网络条件下,充电设施的选址需要确定位置、容量和类型,在满足所有区域潜在充电需求的同时,达到最低建设成本、最高用户便利度和最高平均利用率的预期目标。本文将城市区域划分为若干个网格,网格的面积即为估计潜在充电需求的最小面
11、积。为了保证所有需求点都能被覆盖,每个网格都有可能作为充换电设施的候选位置,网格中的充电需求点也应就近分配。由于用户便利度是目标之一,因此,需要考虑网格中车辆的充电需求。由于电动汽车的充电效率较低,无法通过电动汽车的真实数据来估算充电需求。但是总的交通流量由城市布局确定,是城市道路网络的固有属性,因此,本文假设电动汽车普及率对交通流分布的影响较小,那么目前燃油车辆较多的地区未来会有更多的电动汽车10。根据上述陈述和假设,估计每个网格的潜在充电需求如下:每个网格中的车辆数(ni)是通过平均车辆行驶速度(vi)得出的,而平均车辆行驶速度(vi)是由行驶车辆的 GPS 轨迹数据获得的。然后,根据电动
12、汽车普及率()、充电概率()和估计的每个网格内的车辆数乘积来估计网格 i中的充电需求11。电动汽车普及率表示电动汽车在汽车总量中所占的比例,充电率表示行驶的电动汽车产生充电需求的概率。基于以上,网格 i的充电需求如式(1)所示。di=ni=iig(vi)(1)式中,i为网格 i 内道路密度,km/km2;i为网格i 的面积,km2;i和 i的乘积为网格 i 中路径的长度。基于平均速度 vi,利用多区域速度-密度方程 g(vi)(车辆/km)估计网格 i 的流量密度。一个电站提供的服务类型(k)有三种:慢速充电站、快速充电站、换电站。假设网格 i 中的电站有几个容量选项,h=1,H。容量单位(x
13、)为电站容量的最低水平,指的是一个充电机每天可服务的电动汽车的最低数量。如果电站的充电机数为 h,则该电站每天可以为 hx 个电动汽车提供服务。网格 j 中电站的最大容量(Hj)随网格位置的不同而变化。170 汽 车 实 用 技 术 2023 年 2 模型建立 2.1 目标函数 第一个目标是最低建设成本,该目标既是选址问题中最常见的目标,也是投资方最看重的问题之一。建设成本函数包括不同服务类型下的建筑成本和设备成本。令 cjk为网格 j 中新建一个 k型充电站的成本,即在网格 j 中新建 k 型充电站的建设成本与设备成本之和。根据 DU 等的研究,建造一个 h 容量的新电站的成本是 hcjk1
14、2。指数(01)表示成本增加的概率,随着容量的增加而增加。由于建站的规模经济,其数值小于 1。第一个目标是最低建设成本,如式(2)所示。=NjkkHhhjkjkjpchF1111Min (2)第二个目标是最高用户便利度,本文引入电力可达性(EA)的概念来衡量用户便利度,电力可达性通过电动汽车完成充电所花费的平均时间来衡量13。在本文中,电力可达性包括两个部分,分别是司机到达最近可用充电站的行驶时间和在充电站的充电时间。设 tij表示电动汽车从网格 i到网格 j 的行驶时间,tk表示 k 型充电站的充电时间。第二个目标是最高用户便利度,即平均电力可达性最小,如式(3)所示。=+=Niiiwjkk
15、ijiNiNjKkWwdqt(tdF111112/)Min (3)第三个目标是最高平均利用率。由于充电站有工作繁忙的时候,也有清闲到无车问津的时候,本文将这两种状态称为非空置期和空置期,如在白天时间段,快速充电站和换电站使用频繁,而在夜晚特别是深夜的时候,慢速充电站的使用较频繁。设 为用户到达率,则每小时到达网格 j中 k 型电站的车辆数如式(4)所示。=NikiiwjkkjksdqE1/(4)式中,Ek为 k 型电站非空置期服务的车辆数占全天服务数的比例,sk(小时)为 k 型电站非空置期的时间。设预估待建充换电设施的数量为 M,第三个目标是最高平均利用率,如式(5)所示。MxhFNjkkj
16、k)/24/(Max 113=(5)2.2 约束条件 1)变量约束:需求网格的用户一次只能到一个充电站充电:=Njkkiwjkq111 i=1,2,N;w=1,2,W (6)同一时间段需求网格 i 中的电动汽车 w 到候选网格 j中 k型电站充电的车辆数不能超过电站中的充电机数:=WwHhhjkiwjkjpq11 i=1,2,N;j=1,2,N;k=1,K (7)01 变量:,phjk10j=1,2,N ,qiwjk10i=1,2,N;j=1,2,N (8)2)充电设施不等式约束:充电站服务的车辆数不能超过充电站的容量:=NiKkWwiwjkiqd111 =jHhKkhjk,hxp11j=1,
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