一种高速公路新型交通能源设施规划方法

本发明涉及交通运输工程领域，尤其是涉及一种高速公路新型交通能源设施规划方法。

背景技术：

1、随着电动汽车行驶里程增加以及城市交通能源设施快速建设，电动汽车的出行需求已经从城市内扩展到高速公路，合理布局高速公路新型交通能源设施是保证电动汽车续航里程满足出行需求的关键。高速公路新型交通能源设施是以快速充电站为主的交通用能基础设施，通过交通运输、能源系统、基础设施的联动发展，实现交通能源的深度融合。此外，绿色交通要求优化交通能源结构，推进交通能源清洁低碳转型，大力发展风光能源应用是交通能源转型的可行路径。规划新型交通能源设施的位置与配置，将风光能源纳入高速公路充电设施，将促使更多驾驶员选择电动汽车替代燃油车进行长途出行。因此，研究高速公路新型交通能源设施规划方法，对保证电动汽车持续发展和交通能源转型升级具有重要意义。

2、目前，国内外对新型交通能源设施规划研究集中于充电站的选址定容。然而研究存在以下不足：首先，电动汽车的参数刻画不精确，没有考虑电动汽车出行的随机性；其次，往往采用静态交通模型，缺少对电动汽车出行时间变化的考量；最后，较少考虑风光能源，缺少对风光能源可利用性能的评估。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种高速公路新型交通能源设施规划方法，针对现有规划方法刻画参数不精确、交通模拟不准确、未考虑风光能源的技术问题，提出一种高速公路新型交通能源设施规划方法，从电动汽车参数的刻画、动态交通仿真、风光能源评估等方面，改进现有选址定容方法，对高速公路新型交通能源设施的选址定容提供指导。

2、本发明的构思历程如下：

3、首先，针对电动汽车的参数刻画不精确，没有考虑电动汽车出行的随机性，应当采用更精确的参数刻画电动汽车出行；其次，针对往往采用静态交通模型，缺少对电动汽车出行时间变化的考量，应采用动态交通模型模拟电动汽车出行的时空变化；最后，针对较少考虑风光能源，缺少对风光能源可利用性能的评估，应对风光能源的可利用性能进行评估，将风光能源纳入选址影响因素当中。

4、考虑到以上规划方法的不足，本发明提出一种高速公路新型交通能源设施规划方法，方法考虑了电动汽车、服务区、风光能源等因素的影响，为新型交通能源设施的布局提供参考。合理的新型交通能源设施布局不仅有利于缓解电动汽车续航焦虑，推动风光能源的应用，而且加速能源结构转型升级，促进交通能源深度融合。

5、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

6、本发明提供一种高速公路新型交通能源设施规划方法，包括以下步骤：

7、s1：确定电动汽车和高速公路的基本参数；

8、s2：基于s1中获取的基本参数，通过动态交通模型仿真高速公路电动汽车出行；

9、s3：基于s1中获取的基本参数和s2中建立的动态交通模型，利用蒙特卡洛方法模拟电动汽车充电负荷时空分布；

10、s4：评估高速公路服务区风光能源利用潜力和互补性；

11、s5：建立新型交通能源设施规划模型，包括：建立目标函数和约束条件；

12、s6：根据电动汽车充电负荷时空分布和规划模型，采用改进的遗传算法求解新型交通能源设施规划方案。

13、进一步地，s1中，确定电动汽车和高速公路的基本参数的过程包括：

14、s-1-1：获取电动汽车在高速公路的初始时间，对电动汽车进入收费站的时间概率抽样，获取电动汽车进入高速公路的初始时间；

15、s-1-2：获取电动汽车在高速公路的起讫点，电动汽车的起讫点由od概率分布矩阵pn×n确定，将odn×n分布矩阵转化为od概率分布矩阵pn×n；

16、

17、式中：pij为从i点和j点的出行概率；qij为从i点到j点的交通流量；

18、s-1-3：获取电动汽车在高速公路的电池电量，包括初始电量、变化电量、充电电量，其中电池电量采用soc(state of charge)表征，其中soc是电动汽车现阶段电池电量与满电电池电量的比值。

19、进一步地，s1中，初始电量、变化电量、充电电量的获取过程包括：

20、s-1-3-1：获取电动汽车的初始soc：

21、

22、式中：soc0为电动汽车初始soc，μ为电动汽车进入高速公路初始soc期望值；σ为电动汽车soc0标准差；

23、s-1-3-2：获取电动汽车的变化soc：

24、

25、式中：et为电动汽车电池电量；pev为电动汽车运行能耗；

26、s-1-3-3：获取电动汽车的充电soc：

27、

28、式中：tc为电动汽车充电时长；soce为期望目标soc；soct为当前soc；ηsc为充电效率；psc为充电功率，eev为电池满电电量。

29、进一步地，s2中，通过动态交通模型仿真高速公路电动汽车出行的过程为：采用路段传输模型(link transmission model,ltm)对高速公路电动汽车时空分布建模，计算高速公路中交通流变化，具体包括：

30、(1)构建路段模型接收流

31、其中包括获取路段接收能力r(t)，在路段传输模型中，所述路段的接收能力是指在[t,t+δt]时段内驶入该路段的最大车辆数，接收流受到路段下游边界条件xl的约束，路段接收能力r(t)如下：

32、

33、其中，x0为上游边界；xl为下游边界；l为上下游路段距离；w为车辆超过路段最大容量所对应速度；kj为拥堵密度；qm为最大容量；

34、(2)构建路段模型发送流

35、其中包括获取路段发送能力s(t)，所述路段的发送能力是指在[t,t+δt]时段内驶出某路段的最大车辆数量，发送流受到路段上游x0边界条件的约束，路段发送能力s(t)为：

36、

37、其中，vf为自由流速度。

38、进一步地，s3中，利用蒙特卡洛方法模拟电动汽车充电负荷时空分布的过程包括：

39、s3-1：获取已经确定的高速公路路网、电动汽车的基本参数；

40、s3-2：基于s-1-2中确定的od概率分布矩阵和电动汽车进入高速公路时间概率分布，利用蒙特卡洛方法对每辆电动汽车分配起讫点和初始出发时间，得到电动汽车在高速公路上的行驶路径和行驶里程；

41、s3-3：通过初始s-1-3-1中构建的soc概率分布模型，确定电动汽车初始soc和初始电量；

42、s3-4：利用s2中构建的ltm路段模型模拟高速公路电动汽车行驶，计算电动汽车行驶过程中的电量消耗，输出电动汽车的电量消耗、剩余电量和充电策略；

43、s3-5：利用s3-4输出的结果，选择合适的充电策略，确定充电效率、充电电量及充电时间，输出充电需求产生的时空坐标，预测电动汽车充电负荷时空分布。

44、进一步地，s4中，具体采用资源丰富度和相关性分析评估能源利用潜力和互补性，即：

45、s4-1：进行风能资源丰富度评估：采用有效风功率密度(ewpd)进行评估，

46、

47、式中：ewpd为有效风功率密度，w/m2；n为小时风速处于有效风速范围内的个数；ρ为空气密度，kg/m3；vi为小时风速处于[3,20]m/s之间；

48、s4-2：进行光能资源丰富度评估，利用era5数据库，获取年太阳水平面总辐射量，评价太阳能资源丰富度；

49、s4-3：进行高速公路风光互补性评估。

50、进一步地，s4中，具体使用kendall相关系数来衡量风光能源的互补性，其中：

51、(pw(t1),ps(t1))和(pw(t2),ps(t2))分别是风能时间序列pw(t)和光能时间序列ps(t)中的两个独立对，kendall相关系数为：

52、τ＝p{(pw(t1)-pw(t2))(ps(t1)-ps(t2))＞0}

53、-p{(pw(t1)-pw(t2))(ps(t1)-ps(t2))＜0}

54、式中：τ为kendall相关系数；p为事件的发生概率。

55、进一步地，s5中，建立新型交通能源设施规划模型具体包括构建目标函数，具体为：

56、s5-1-1：构建最大截流目标函数：

57、

58、式中：l为所有路径od的集合，l∈l；fl为路段l上电动汽车的充电需求量；yl表示如果路段l上电动汽车的充电需求量被获取为1，否则为0；

59、s5-1-2：建设运营成本最小化目标函数

60、minc＝ccstr+copm

61、式中：ccstr为新型交通能源设施的建设投资成本；copm为新型交通能源设施的运行维护成本；

62、

63、式中：k为建设充电站的候选点；mk为在候选点k建设交流充电桩的数量；nk为在候选点k建设直流充电桩的数量；为建设一个交流充电桩的成本；为建设一个直流充电桩的成本；为建设风力发电设施的成本；为建设光伏发电设施的成本；xk、yk和zk表示在节点k处建设为1，否则为0；

64、

65、式中：ζ为折算系数；r0为折现率；为建设风力发电设施的收益；为建设光伏发电设施的收益。

66、进一步地，s5中，建立新型交通能源设施规划模型具体还包括构建约束条件，具体为：

67、s5-2-1：建立充电站距离约束，相邻充电站之间的距离小于电动汽车的续航里程：

68、lmin≤dij≤lmax

69、式中：dij为新型交通能源设施距离；lmin为最小间距；lmax为最大间距；

70、s5-2-2：建立设施服务能力约束，设施服务能力满足截流需求：

71、flyl≤ikxk

72、式中：ik为候选站点k能承受的最大容量；

73、s5-2-3：建立经典截流选址模型的基本约束，要求必须存在一组选址点满足要求：

74、

75、s5-2-4：建立新型交通能源设施的逻辑约束，当k处不建设新型交通能源设施的同时也不建设充电桩m和n：

76、m+n≤xkm

77、式中：m为一个预设的极大值；

78、s5-2-5：建立对风光能源设施的容量进行约束：

79、

80、式中：为风力发电设施的容量；为风力发电设施的最大容量；为光伏发电设施的容量；为光伏发电设施的最大容量；

81、s5-2-7：建立充电设施的容量的约束，考虑最大小时充电需求容量：

82、

83、式中：mk为在候选点k建设交流充电桩的数量；nk为在候选点k建设直流充电桩的数量；pac为单个交流充电桩的充电功率；pdc为单个直流充电桩的充电功率；为在候选点k电动汽车最大的小时充电需求容量。

84、进一步地，s6中，采用改进的遗传算法求解新型交通能源设施规划问题如下：

85、s6-1：输入路网、出行矩阵和车辆参数，设置改进遗传算法参数；

86、s6-2：利用遗传算法随机生成初始的父代规划方案；

87、s6-3：通过选择、交叉、变异操作，生成新的子代规划方案，每个规划方案包括一组新型交通能源设施的站址和设施数量；

88、s6-4：利用s2中动态交通仿真和s2中蒙特卡洛模拟，计算所有父代和子代规划方案中电动汽车的充电需求，然后利用s5中建立的新型交通能源设施规划模型计算每个父代和子代规划方案的成本；

89、s6-5：对所有父代和子代规划方案的收益进行比较，从中选取收益高的规划方案作为新的父代规划方案；

90、s6-6：判断当前进化代数w是否已达到最大进化代数，如达到最大进化代数则输出成本最低的规划方案；否则当前进化代数w＝w+1，重新执行s6-4，直至达到最大进化代数，输出最优的一个新型交通能源设施规划方案。

91、与现有技术相比，本发明充分考虑了电动汽车、服务区和风光能源等因素的影响，具有以下技术优势：

92、1)首先，精确刻画电动汽车基本参数，利用lmt动态交通模型和蒙特卡洛方法模拟多个电动汽车在高速公路的出行，得到出行时间、行驶里程和电量消耗等参数，继而获得高速公路电动汽车充电负荷的时空分布，从而保证了规划方案的精确性和合理性；

93、2)以截取流量最大化和建设运营成本最小化为目标函数，对距离、服务能力、容量、数量等参数建立约束条件，构建新型交通能源设施规划模型，通过服务区的利用减少规划方案投资，降低了总成本；

94、3)利用改进的遗传算法得到新型交通能源设施规划方案，给出最优的规划方案。随着电动汽车的发展和风光能源深入利用，该方法可为高速公路新型交通能源设施建设提供有效的指导。