一种基于轨迹数据的城市私家电动汽车可调度潜力时空分布量化方法

本发明涉及电动化城市交通系统，尤其涉及一种基于轨迹数据的城市私家电动汽车可调度潜力时空分布量化方法。

背景技术：

1、电动化是当前城市交通系统的转型升级趋势之一，是实现交通领域碳达峰、碳中和的关键落脚点。然而，电动汽车的快速发展也给电网带来了一系列挑战，一方面，大规模电动汽车接入电网会造成负荷冲击、电能质量降低等问题，给电网的安全运行和调度带来不利影响；另一方面，电动汽车集群的充电负荷具有可调节特性，对其充电行为进行合理引导调度能够有效响应电网削峰填谷、调压调频等需求，进而促进电网高效、平稳、经济运行。

2、2021年发表在《电力建设》第42卷第5期的文章“基于用户出行链和调控意愿的城市级私家电动汽车调控能力评估”对私家电动汽车的可调控潜力进行了评估，然而，该方法仅考虑了电动汽车负荷在时间上的可前移特性，未考虑电动汽车负荷的可后移特性，且该方法忽略了现实中用户差异化的充电偏好，导致调度潜力评估结果与实际情况存在较大误差。

3、2019年发表在期刊《电力科学与技术学报》第34卷第2期的文章“计及调度－用户两侧差异化需求的电动汽车可调度潜力评估”，该方法计及调度－用户两侧差异化需求对不同类型电动汽车的可调度潜力进行了评估，但是其仅得到了电动汽车可调度潜力的时间分布，无法获得电动汽车可调度潜力的空间分布情况。

4、2021年3月12日公开的发明专利“基于电动汽车用户行为特性的可调度潜力评估方法”，该发明基于停车生成率对电动汽车用户的行为特性进行建模，并根据用户的充电需求和电池电量约束计算出电动汽车可调度潜力上限和下限。然而，该方法未考虑电动汽车负荷的可后移特性，且未提出各城市功能区的划分依据，导致所得到的潜力评估结果与实际情况存在偏差，难以应用于实际为电力调度部门提供指导。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提出一种能够为电力调度部门制定车网协同互动策略提供定量参考和支撑的城市私家电动汽车可调度潜力时空分布量化方法。

2、为达到上述目的，本发明提出一种基于轨迹数据的城市私家电动汽车可调度潜力时空分布量化方法，包括以下步骤：

3、s1:基于poi兴趣点分布和正六边形网格划分方法对城市功能区进行划分；

4、s2:基于蒙特卡洛仿真获取私家电动汽车集群的全天时空状态分布；

5、s3:考虑电动汽车充电负荷的时间可平移特性，量化评估私家电动汽车在不同城市功能区的全天可上调潜力和可下调潜力。

6、进一步的，所述s1中，包括以下步骤：

7、s1.1:采用正六边形网格对待评估区域进行完整的镶嵌划分；

8、s1.2:获取待评估区域内的poi兴趣点分布情况，并根据兴趣点的类别属性将其划分为多种类型；

9、s1.3:统计各个正六边形内的poi总数及各种类型poi的数量同时，考虑到不同类别的poi占地面积及公众认知度有所不同，因而，结合公众认知度和占地面积对各类poi进行加权；进而计算各正六边形网格单元内不同类型poi的数量占比；

10、s1.4:根据计算结果将每个正六边形区域的功能标记为数量占比最高的poi的类型，并将直接相邻的同类型正六边形合并标记为同一功能区，完成对评估区域的功能区划分。

11、进一步的，结合公众认知度和占地面积对各类poi进行加权的公式如下：

12、

13、计算各正六边形网格单元内不同类型poi的数量占比的公式如下：

14、

15、式中，为正六边形i中类型j的poi点加权后的数量，nfi为正六边形i中全部类型poi点加权后的总数，为正六边形i中类型j的poi的数量占比。

16、进一步的，所述s2中，包括以下步骤：

17、s2.1：随机抽取确定全天目的地个数，并随机确定该辆车的充电偏好；

18、s2.2：根据首次出行的soc概率分布确定车辆初始soc；

19、s2.3：根据首次出行时刻概率分布确定全天首次出行时刻和位置；

20、s2.4：根据目的地转移概率矩阵确定此次出行的目的地；

21、s2.5：根据目的地距离矩阵确定本次出行行驶里程，并计算相应的行驶能耗、行程时长，并相应更新车辆soc；

22、s2.6：判断行程数量是否达到全天出行目的地总数，若是，进入步骤s2.10；若否，进入s2.7；

23、s2.7：根据目的地停留时长概率分布确定本次目的地的停留时长；

24、s2.8：判断本次停留期间用户是否进行充电，并相应更新车辆soc状态；

25、s2.9：基于s2.8确定下次出行时刻，返回s2.4；

26、s2.10：单辆车全天时空分布状态模拟结束，输出车辆全天soc变化曲线。

27、进一步的，所述充电偏好包括三类充电行为：阈值充电、即停即充和理性充电；

28、所述阈值充电为充电用户在某一阈值进行充电，直至充满或开始下一次行程；

29、所述即停即冲为用户停车后即进行充电，直至充满或开始下一次行程；

30、所述理性充电为用户行驶到某个目的地时是否进行充电取决于电池现有剩余电量是否足以完成下一段行程需求，另为确保安全还需留有10％的冗余电量。

31、进一步的，所述s3中，在电动汽车的一次完整停车期间，考虑原本在电网调控期之前的充电量及调控期之后的充电量能否转移至调控期，参与调度的前提条件为电动汽车i在电网调控期t内没有移动需求，即：

32、首先，计算电动汽车i在调控期的原本充入电量：

33、

34、式中，电动汽车i在调控时刻t的原本充入电量；电动汽车i在电网调控开始时刻的电池荷电状态；电动汽车i在电网调控结束时刻的电池荷电状态；capacity:电动汽车电池容量。

35、其次，计算调控期调整后的最大充电量：

36、

37、式中，电动汽车i在时刻t响应电网调控需求的最大充入电量，电动汽车i上次停车时刻的电池荷电状态，pmax:电动汽车最大充电功率，t：电网调控期的持续时长。

38、最后，对两者作差得到电动汽车i的本次可上调潜力：

39、

40、式中，电动汽车i在时刻t的可上调潜力，电动汽车i在时刻t响应电网调控需求的最大充入电量，电动汽车i在调控时刻t的原本充入电量。

41、将所有可以参与调度的群体的响应容量进行累加得到总体可上调潜力：

42、

43、式中，电动汽车集群在时刻t的可上调潜力，时刻t可以贡献可上调潜力的电动汽车集合。

44、进一步的，所述s3中，在一次停车期内，考虑电网调控期间的原本充电量能否转移至调控期之前或调控期之后，若能，则计算能够转移的最大容量，同样，参与调度的前提条件为电动汽车i在电网调控周期内没有移动需求，即：

45、首先，计算调控期间内该辆车最多可以下调的容量：

46、

47、电动汽车i在时刻t的充入电量；电动汽车i在电网调控开始时刻的电池荷电状态；电动汽车i上次停车时刻的电池荷电状态；capacity:电动汽车电池容量。

48、其次，计算该辆车在本次停车时段内调控期外最多可以增大的容量：

49、

50、式中，电动汽车i在时刻t的调控期外最多可以上调的容量，pmax:电动汽车最大充电功率，t3：车辆的下次用车时刻，t0：车辆的上次停车时刻，t：电网调控期的持续时长，电动汽车i下次用车时刻的电池荷电状态。

51、然后，对两者进行取小得到该辆车在该时段的最大可下调潜力：

52、

53、电动汽车i在时刻t的可下调潜力，电动汽车i在时刻t的充入电量，电动汽车i在时刻t的调控期外最多可以上调的容量。

54、最后，将所有电动汽车的响应容量进行累加得到集群可下调潜力：

55、

56、电动汽车集群在时刻t的可下调潜力；时刻t可以贡献可下调潜力的电动汽车集合；电动汽车i在时刻t的可下调潜力。

57、与现有技术相比，本发明的优势之处在于：

58、1、本发明提出了一种基于兴趣点分布和正六边形网格的城市功能区划分方法，该方法能够准确反映城市各区域的实际功能情况，划分过程简单便捷，可操作性和可移植性强，且划分精度可通过调整正六边形边长的方式进行灵活调整。

59、2、本发明针对电动汽车可调度潜力的评估，所提出的方法能够计及用户差异化充电行为，且同时考虑了电动汽车充电负荷的可前移特性和可后移特性，更加全面准确地反映了电动汽车充电负荷的时间可平移特性，因而，所得到的潜力评估结果更加符合实际情况，评估结果更准确。