電動汽車充電站最優規劃的兩階段方法
2017-5-14 19:43:58??????點擊：
華北電力大學電氣與電子工程學院、國網江蘇省電力公司連云港供電公司、中國長江三峽集團公司的研究人員舒雋、唐剛、韓冰，在2017年第3期《電工技術學報》上撰文，計及道路網絡對電動汽車充電需求的影響,提出了充電站最優規劃的兩階段方法。
該方法的第一階段基于電動汽車行駛特性,綜合考慮電動汽車日剩余電量以及電動汽車動態運行狀態和位置,采用隨機模擬技術和最短路徑法,獲得道路網絡上電動汽車充電需求在時間和空間上的分布;第二階段以第一階段獲得的電動汽車充電需求為基礎,以充電需求不可達率、不滿足率和投資限額等為約束,充電站運行成本和投資成本綜合最小為目標,建立充電站最優選址定容數學模型。
針對該模型的復雜性,采用遺傳算法求解混合整數非線性規劃問題。通過對某區域的電動汽車充電站規劃的模擬分析,表明了所提方法的有效性。
當前，氣候變化和能源短缺已成為威脅人類社會可持續發展的重要原因。在環境和能源的雙重壓力下，電動汽車越來越受重視，發展前景良好，預計中國電動汽車的保有量在2020年將會達到500萬輛。
為了適應電動汽車的規模化發展，需要配套建設相應數量和容量的充電站，充電站規劃成為值得研究的重要問題。文獻[2]提出了一種基于電動汽車駕駛、停放特性的考慮時空分布的電動汽車充電負荷預測方法，得到城市內各功能區的充電負荷的時間分布集合。
文獻[3]通過用戶的用車習慣、電動汽車規模建立充電需求負荷模型，并探討了對充電需求的影響因素；文獻[4]通過分析電動出租車的行為特性，采用排隊論建立了電動出租車充電站兩種服務系統模型，最后以整個電動出租車充電站服務系統的總費用最小化為目標函數，建立了電動出租車充電樁的優化配置模型。
文獻[5]結合我國具體情況，針對充電基礎設施的建設和規劃布局中的核心問題提出若干指導性原則與建議；文獻[6]利用聚類分析方法將路況信息轉變為充電需求，以此來進行電動汽車充電站的選址操作；文獻[7]以城市交通網絡流量為約束，建立了充電站多目標規劃模型。
文獻[8]提出了集中型充電站容量優化的電動汽車電池組充電需求模型；文獻[9]基于排隊論和到達率計算充電需求，建立了高速路口附近充電站的分布模型；文獻[10]通過預測規劃區電動汽車的數量從而預測充電站的充電需求，以社會成本的最小化為目標，并利用Voronoi圖確定充電站的選址以及服務區域。
文獻[11]提出了一種考慮城市交通因素的公共充電站選址定容方法，該方法以ENS和充電站的投建運行費用最小化為目標；文獻[12]以充電站建設的投資成本和用戶的運行成本綜合最小為目標，考慮容量、服務范圍和用戶方便性約束，通過改進的遺傳算法確定充電站的站址和容量。
文獻[13]提出一種實現充電站位置及容量、配電網架建設和改造綜合協調規劃方法；文獻[14]在分時電價的基礎上，將充電成本最小化和負荷方差最小化作為目標函數，建立了電動汽車集中充電的多目標優化調度模型。
充電站規劃建設的目的是滿足電動汽車充電需求，因此，能否真實地模擬城市內充電需求在時間和空間上的分布情況是提高充電站規劃精細化水平的決定性因素。
現有國內外對電動汽車充電站規劃的研究[15-21]一般基于以往的路況信息、車流信息等統計數據間接地估計電動汽車充電需求，而實際上電動汽車充電需求與電動汽車的起始運行電量、運行狀態以及行駛路徑選擇有關，不考慮電動汽車行駛特性，將很難正確反映充電需求的分布情況。
現有考慮電動汽車行駛特性的電動汽車充電需求估計方法[3,15,22-27]考慮用戶的出行習慣、出行時間以及行駛距離，可以得到各時刻整個規劃區域或各子功能區域的總充電需求，但這些文獻都沒有考慮充電需求在道路網絡上的分布情況，從而無法精細刻畫充電需求在空間上的分布。
為了提高充電站規劃的精細化水平，本文提出了充電站最優規劃的兩階段方法。并通過對某區域的電動汽車充電站規劃問題進行模型分析，表明了本文所提出方法的有效性。
結論
本文提出了一個電動汽車充電站最優規劃的兩階段方法，該方法采用馬爾科夫鏈模型和Dijkstra最短路徑算法量化充電需求，在此基礎上建立一個考慮電動汽車運行特性的充電站選址定容新模型，并采用遺傳算法對模型進行求解，得出以下結論：
1)將馬爾科夫鏈模型和Dijkstra最短路徑算法相結合，模擬電動汽車的運行，能夠合理量化城市電動汽車充電需求點沿道路網絡的時間和空間分布。
2)在已知充電需求精細化時空分布的前提下，本文所建立的電動汽車充電站最優規劃模型能夠精確計算充電站的充電電量、電動汽車不可達率和充電需求不滿足率，提高了電動汽車充電站選址定容方案的適應性和精細化水平。
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