(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910698926.5
(22)申请日 2019.07.31
(71)申请人 温州图盛控股集团有限公司
地址 325000 浙江省温州市经济技术开发
区滨海八路788号1号楼第一层东首
(72)发明人 徐盛 温积 王绍荃 李国胜
宋明阳 钟尚染 叶青旭 王慕将
项胜乙 孙浩迈 计安挺
(51)Int.Cl.
G06Q 10/04(2012.01)
G06Q 50/06(2012.01)
(54)发明名称
(57)摘要
种电动车充电桩布局优化算法，包括设置充
f(x)，x为设置充电桩数，当min f(x)取值为最小
值时即为最优解，设置表示第j个驾驶者能否完
成第k次出行的变量函数为y j (k )，并对y j (k )进
行赋值，如果j个驾驶者不能完成第k次出行则将
y j (k)赋值为1，如果j个驾驶者能完成第k则得到
目标函数：而一
个区域内的充电桩数量会根据投资规模以及建
设方案所限制，则一个充电点P的可行域为
其中x i 为i充电站中的总充电桩数量，设
定区域面积为恒定值，并且布局方式为均匀布
局。权利要求书1页 说明书3页CN 112308272 A 2021.02.02
C N 112308272
A
1.一种电动车充电桩布局优化算法，其特征在于：包括设置充电区域内的所有充电用户出行最小损失目标min f(x)，x为设置充电桩数，当min f(x)取值为最小值时即为最优解，设置表示第j个驾驶者能否完成第k次出行的变量函数为y j (k)，并对y j (k)进行赋值，如果j个驾驶者不能完成第k次出行则将y j (k)赋值为1，如果j个驾驶者能完成第k则得到目标函数：而一个区域内的充电桩数量会根据投资规模以及建
设方案所限制，
则一个充电点P的可行域为
其中x i 为i充电站中的总充电桩数量，设定区域面积为恒定值，并且布局方式为均匀布局，优化算法包括如下步骤；步骤一，设定区域内两个相邻充电点为P 1以及P 2，步骤二，P 1以及P 2分别对应驾次出行则将y j (k)赋值为0，设置第j个驾驶者所有的出行情况为y j ，驶者第k以及第k+1次出行，则k+1次出行需要充电的电量则是在P 1点的SOC k 和P 2点的SOC k+1之间的差值，根据电量守恒以及里程换算规则，k到k+1次可行驶的最大行程为E j (k+1)-E j (k)，设定第j个驾驶者的电池容量为C j ，则E j (k+1)-E j (k)＝(SOC k+1-SOC k )*C j ，步骤三，要保证出行损失为0，则要满足该区域内两个相邻充电桩之间的间隔要小于E j (k+1)-E j (k)，而根据工信部提供的电动车最大行驶里程以及对充电用户充电心理分析，可得出一般国产电动车最大行驶里程为100-200公里之间，而用户多在电量剩余至百分之10-30左右开始会有充电需求，步骤四，根据上述数据可推倒出一个区域内充电桩与充电桩之间的间隔应不小于最大行驶里程乘以剩余电量之间的范围，步骤四，在区域地图上制定建桩布局，以现有的充电站为圆心，以最大行驶里程乘以剩余电量为半径做辐射圆，并在P的可行域内为基础以各个圆的交叉或相邻处为重点排布对象，综合考虑实际情况选择排布地。 权 利 要 求 书1/1页CN 112308272 A
一种电动车充电桩布局优化算法
技术领域
[0001]本发明涉及新能源领域，尤其是一种基于用户出行损失的电动车充电桩布局优化算法。
背景技术
[0002]电动汽车作为一种发展前景广阔的绿交通工具，以电能代替石油，能实现“零排放”，噪音小，是解决未来石油危机和环境问题的重要手段。电动汽车充电基础设施，是电动汽车产业链的重要组成部分，电动汽车充电基础设施建设的推进将有力推动电动汽车的发展。目前对充电设施规划的研究已有初步成果，有的文献运用动态交通网络思想建立了充电站布局及最佳规模的多目标优化模型，以期将充电成本和充电站投资成本最小化；有的文献基于排队论建立了充电设施费用最优模型，研究充电站的最优分布。比如专利号为2018100486224专利名称为一种基于电动汽车真实行驶数据的充电桩优化布局方法。但是现有的研究主要集中在电动汽车充电站投资费用的优化，没有考虑消费者使用充电桩的便捷性以及充电桩建成后的利用率。
发明内容
[0003]本发明为了解决上述技术的不足，提供了一种基于用户出行损失的电动车充电桩布局优化算法。
[0004]为了解决上述技术问题，包括设置充电区域内的所有充电用户出行最小损失目标minf(x)，x为设置充电桩数，当minf(x)取值为最小值时即为最优解，设置表示第j个驾驶者能否完成第k次出行的变量函数为y j(k)，并对y j(k)进行赋值，如果j个驾驶者不能完成第k 次出行则将y j(k)赋值为1，如果j个驾驶者能完成第k则得到目标函数：
而一个区域内的充电桩数量会根据投资规模以及建设方
案所限制，则一个充电点P的可行域为其中x i为i充电站中的总充电桩数量，设定区
域面积为恒定值，并且布局方式为均匀布局，优化算法包括如下步骤；步骤一，设定区域内两个相邻充电点为P1以及P2，步骤二，P1以及P2分别对应驾次出行则将y j(k)赋值为0，设置第j个驾驶者所有的出行情况为y j，驶者第k以及第k+1次出行，则k+1次出行需要充电的电量则是在P1点的SOC k和P2点的SOC k+1之间的差值，根据电量守恒以及里程换算规则，k到k+1次可行驶的最大行程为E j(k+1)-
E j(k)，设定第j个驾驶者的电池容量为C j，则E j(k+1)-E j(k)＝(SOC k+1-SOC k)*C j，步骤三，要保证出行损失为0，则要满足该区域内两个相邻充电桩之间的间隔要小于E j(k+1)-E j(k)，而根据工信部提供的电动车最大行驶里程以及对充电用户充电心理分析，可得出一般国产电动车最大行驶里程为100-200公里之间，而用户多在电量剩余至百分之10-30左右开始会有充电需求，步骤四，根据上述数据可推倒出一个区域内充电桩与充电桩之间的间隔应不小于最大行驶里程乘以剩余电量之间的范围，步骤四，在区域地
图上制定建桩布局，以现有的充电站为圆心，以最大行驶里程乘以剩余电量为半径做辐射圆，并在P的可行域内为基础以各个圆的交叉或相邻处为重点排布对象，综合考虑实际情况选择排布地。
[0005]采用了上述技术方案后，以用户出行损失为目标，根据交通局提供的出行数据可以准确得知一个充电站的负荷情况，是否能完成最大限度几个人的出行，以及区域内的电动车充电情况以及充电习惯，基于上述数据，再根据每辆车的行驶里程以及行驶习惯，在满足该区域内的所有人的出行情况下，以电量剩余至百分之10-30为研究目标，转化成相应的里程即为两个充电站之间应建设的距离，其中具体剩余多少电量以及设定电动车普遍续航里程为多少依据区域的实际情况定制。在这一基础上，根据边际递减效益，一个区域内的充电桩并不是越多越好，在满足出行损失为0以及投资范围内，选取最佳布点数。而最后利用在区域地图内建站做圆的方式可以最迅速最有效的到最适合布局的充电站点。
具体实施方式
[0006]包括设置充电区域内的所有充电用户出行最小损失目标minf(x)，x为设置充电桩数，当minf(x)取值为最小值时即为最优解，设置表示第j个驾驶者能否完成第k次出行的变量函数为y j(k)，并对y j(k)进行赋值，如果j个驾驶者不能完成第k次出行则将y j(k)赋值为
1，如果j个驾驶者能完成第k则得到目标函数：而一个区域
内的充电桩数量会根据投资规模以及建设方案所限制，则一个充电点P的可行域为
其中x i为i充电站中的总充电桩数量，设定区域面积为恒定值，并且布局方式为均匀布局，优化算法包括如下步骤；步骤一，设定区域内两个相邻充电点为P1以及P2，步骤二，P1以及P2分别对应驾次出行则将y j(k)赋值为0，设置第j个驾驶者所有的出行情况为y j，驶者第k以及第k+1次出行，则k+1次出行需要充电的电量则是在P1点的SOC k和P2点的SOC k+1之间的差值，根据电量守恒以及里程换算规则，k到k+1次可行驶的最大行程为E j(k+1)-E j(k)，设定第j个驾驶者的电池容量为C j，则E j(k+1)-E j(k)＝(SOC k+1-SOC k)*C j，步骤三，要保证出行损失为0，则要满足该区域内两个相邻充电桩之间的
间隔要小于E j(k+1)-E j(k)，而根据工信部提供的电动车最大行驶里程以及对充电用户充电心理分析，可得出一般国产电动车最大行驶里程为100-200公里之间，而用户多在电量剩余至百分之10-30左右开始会有充电需求，步骤四，根据上述数据可推倒出一个区域内充电桩与充电桩之间的间隔应不小于最大行驶里程乘以剩余电量之间的范围，步骤四，在区域地图上制定建桩布局，以现有的充电站为圆心，以最大行驶里程乘以剩余电量为半径做辐射圆，并在P的可行域内为基础以各个圆的交叉或相邻处为重点排布对象，综合考虑实际情况选择排布地。以用户出行损失为目标，根据交通局提供的出行数据可以准确得知一个充电站的负荷情况，是否能完成最大限度几个人的出行，以及区域内的电动车充电情况以及充电习惯，基于上述数据，再根据每辆车的行驶里程以及行驶习惯，在满足该区域内的所有人的出行情况下，以电量剩余至百分之10-30为研究目标，转化成相应的里程即为两个充电站之间应建设的距离，其中具体剩余多少电量以及设定电动车普遍续航里程为多少依据区域的实际情况定制。在这一基础上，根据边际递减效益，一个区域内的充电桩并不是越多越好，在满足出行损失为0以及投资范围内，选取最
佳布点数。而最后利用在区域地图内建站做圆的方式可以最迅速最有效的到最适合布局的充电站点。
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