本發(fā)明涉及采暖系統(tǒng)領(lǐng)域，具體涉及一種電動汽車充電站規(guī)劃方法及裝置。
背景技術(shù)：
電動汽車因為在解決資源緊缺問題和環(huán)境污染問題中具有不可比擬的優(yōu)勢，得到了社會各界廣泛的關(guān)注。國家政策導(dǎo)向也日益明顯，電動汽車正得到大力推廣。但是由于續(xù)航里程的限制，電動汽車不能滿足長時間、遠(yuǎn)距離的行駛要求，推廣受到了阻力。因此大規(guī)模推廣電動汽車必須以合理的充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)作為前提。
目前，國內(nèi)外已有眾多學(xué)者對電動汽車充電站優(yōu)化規(guī)劃問題進(jìn)行了研究，建立了很多典型數(shù)學(xué)模型，包括系統(tǒng)網(wǎng)損和投資成本之和最小、充電站截獲的交通流量最大為目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化模型。有人結(jié)合電動汽車充電設(shè)施規(guī)劃每個階段的特點提出了充電方式的選擇優(yōu)化模型以及充電設(shè)施規(guī)劃的原則、流程和模型和電動汽車充電站規(guī)劃中的兩階段模型，第一階段采用聚類分析法，將區(qū)域的路況信息轉(zhuǎn)化為充電需求集群；第二階段利用優(yōu)化算法，在考慮一定的約束和資金因素等條件下進(jìn)行電動汽車充電站的選址工作。在此基礎(chǔ)上，考慮充電站運行效益分析和負(fù)荷特性預(yù)測，以居民負(fù)荷的分布情況模擬電動汽車的數(shù)量，以投運至目標(biāo)年最大化充電站運營收益作為目標(biāo)函數(shù)來進(jìn)行充電站的選址規(guī)劃，基于排隊論的充電設(shè)施配置模型，并分析了不同充電設(shè)施對電網(wǎng)負(fù)荷率的影響。綜合電動汽車的運行機制和動力電池的功率變化特性構(gòu)建了電動汽車充電站的定容模型，確定了在功率工況下的充電機制。除了建立模型之外，有人提出了一種新的輻射狀約束，保證可行解對應(yīng)的規(guī)劃方案均為輻射狀網(wǎng)絡(luò)，對實際充電站布點優(yōu)化和相應(yīng)配電網(wǎng)升級改造具有一定的指導(dǎo)意義；還有學(xué)者采用加權(quán)voronoi圖法對充電站進(jìn)行選址定容，并考慮了充電站的社會效益，為充電站的經(jīng)濟性研究提供了重要依據(jù)。
電動汽車作為一個交通工具，是城市路網(wǎng)的參與者，城市路網(wǎng)會影響電動汽車能否滿足用戶的出行需求，即能否順利到達(dá)既定目的地；電動汽車也是一個充放電設(shè)施，是配電網(wǎng)的參與者，配電網(wǎng)會受到電動汽車的充放電特性影響。因此，電動汽車充電站的規(guī)劃需要綜合考慮城市路網(wǎng)和配電網(wǎng)。在能源互聯(lián)網(wǎng)的背景下，綜合城市路網(wǎng)和配電網(wǎng)的電動汽車充電站規(guī)劃，對于能源互聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)建與綜合發(fā)展具有十分重要的意義。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
針對上述需求，本發(fā)明提出一種電動汽車充電站規(guī)劃方法及裝置，構(gòu)造了綜合考慮城市路網(wǎng)和配電網(wǎng)可靠性的約束條件及目標(biāo)函數(shù)，采用博弈論確定電動汽車的行駛路徑，結(jié)合充電站投入產(chǎn)出效益提供充電站規(guī)劃的優(yōu)選方案。
本發(fā)明的目的是采用下述技術(shù)方案實現(xiàn)的：
一種電動汽車充電站規(guī)劃方法，所述方法包括：
分別構(gòu)建電動汽車用戶方與充電站投資運營方的目標(biāo)函數(shù)及約束條件；
對車流進(jìn)行模擬，獲得電動汽車的行駛路徑；
確定所述目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解。
優(yōu)選的，以電動汽車放電階段配電網(wǎng)可靠性最大化作為所述電動汽車用戶方的目標(biāo)函數(shù)，其表達(dá)式為：
maxe1＝edn(1)
上式中，e1為電動汽車放電量，edn為整個區(qū)域配電網(wǎng)的缺供電量；其中，
上式中，edn,u表示負(fù)荷區(qū)域節(jié)點u的缺供電量；pj表示元件j發(fā)生故障時相應(yīng)自動開關(guān)裝置的可靠動作率；λj表示元件j的年平均破壞性故障率；tju表示元件j發(fā)生故障時造成負(fù)荷區(qū)域節(jié)點u的停電時間；lju表示元件j故障時造成負(fù)荷區(qū)域節(jié)點u的平均停電負(fù)荷；i(u)表示負(fù)荷區(qū)域內(nèi)所有節(jié)點的集合，當(dāng)發(fā)生故障時，引起負(fù)荷區(qū)域節(jié)點u的持續(xù)停電。
優(yōu)選的，以充電站綜合效益最大化作為所述充電站投資運營方的目標(biāo)函數(shù)，其表達(dá)式為：
maxb＝-psc+pso+psr(4)
上式中，b為充電站收益與用戶成本的綜合年費用，psc為充電站建設(shè)成本的年費用，pso為充電站運營收益的年費用，psr為充電站退出運行時殘值的年費用。
進(jìn)一步地，通過式(5)確定所述充電站建設(shè)成本年費用：
上式中，mj為充電站j的充電機配置數(shù)量，a為充電機的單價，bj為充電站j的固定投資費用，r為折現(xiàn)率，z為運行年限；
通過式(6)確定所述充電站運營收益年費用：
上式中，nt為模擬的周期，單位h；a為充電單價；qmax和qi,j,k分別為電動汽車的最大電量和模擬周期內(nèi)第k時段位于充電站j的電動汽車i的剩余電量值；ci,j,k為該車的充電判斷標(biāo)識；
通過式(7)確定所述充電站殘值年費用：
上式中，ε為充電站殘值對于投資建設(shè)成本的折算系數(shù)。
優(yōu)選的，所述約束條件包括路網(wǎng)可靠性約束和配電網(wǎng)可靠性約束。
進(jìn)一步地，通過式(7)確定所述路網(wǎng)可靠性約束：
上式中，ern為整個區(qū)域路網(wǎng)的缺失距離，ern,k表示用戶在選擇路段k的情況下產(chǎn)生的缺失距離。
上式中，pi表示路段i被破壞者攻擊后，用戶選擇同一區(qū)域內(nèi)另一路段k的概率；qi表示路段i被破壞者攻擊的概率；rik表示路段i被破壞者攻擊后，用戶選擇所述路段k行駛產(chǎn)生的實際行駛距離rreal與按預(yù)期選擇路段k所需行駛距離r之差，其表達(dá)式如式(10)所示：
進(jìn)一步地，所述配電網(wǎng)可靠性約束包括充電站容量約束、節(jié)點電壓幅值的上下限約束、饋線最大電流約束和充電站接入點容量約束；其中，
所述充電站容量約束條件如式(11)所示：
上式中，j’為配電網(wǎng)負(fù)荷節(jié)點；k為充電站在配電網(wǎng)中接入的負(fù)荷節(jié)點；jj為充電站j所供負(fù)荷集合；kj為充電站j供電范圍內(nèi)作為充電站接入點的負(fù)荷節(jié)點集合；sj為充電站j的容量；e(sj)為充電站j負(fù)載率；
所述節(jié)點電壓幅值的上下限約束如式(12)所示：
vi'min≤vi'≤vi'max,i'＝1,2,...,m(12)
上式中，vi為配電網(wǎng)節(jié)點i'的電壓幅值；vi'max和vi'min分別為該節(jié)點電壓幅值的上、下限；m為配電網(wǎng)的節(jié)點數(shù)目；
所述饋線最大電流約束如式(13)所示：
|ii'j'|≤ii'j'max,i',j'＝1,2,...,m(13)
上式中，ii'j'和ii'j'max分別為配電網(wǎng)中饋線i'j’的電流和允許流經(jīng)的最大電流；
所述充電站接入點容量約束如式(14)所示：
pcj'j≤p'jmax(14)
上式中，pcjj’為接入j’點的充電站j的最大充電功率，pj’max為配電網(wǎng)負(fù)荷節(jié)點j’最大允許接入功率。
優(yōu)選的，獲得所述電動汽車的行駛路徑包括：
a.選取策略k，基于博弈理論對路網(wǎng)可靠性進(jìn)行博弈仿真，確定車流量分布和電動汽車用戶行車路線；
b.對策略k的選取概率進(jìn)行修正，并返回步驟a，獲取新的車流量分布和電動汽車用戶行車路線，即電動汽車的行駛路徑。
進(jìn)一步地，所述確定車流量分布和電動汽車用戶行車路線包括：
通過式(15)確定電動汽車用戶a的行駛距離：
上式中，da為行駛距離，k表示在自定義策略庫中選取的策略，da(k)表示在策略k條件下的行駛距離；pal’表示電動汽車用戶a選擇路徑l’的概率；
對電動汽車用戶進(jìn)行博弈仿真，獲得博弈最小值表達(dá)式為：
上式中，s表示自定義策略庫，qk表示電動汽車用戶選擇策略k的概率，
上式中，βu和γu表示路段u上的延遲系數(shù)，cl表示在選取策略k情況下對應(yīng)路徑l的車流量容量；當(dāng)路網(wǎng)未被破壞者攻擊時，cl與正常道路容量相同，被所述破壞者攻擊后，cl與衰減后的容量相同；lthlk表示l與k之間的實際距離；
上式中，hl’表示路徑l’上的交通車流量，all’表示路徑l被選擇的概率，當(dāng)路徑l被選擇時，all’＝1；當(dāng)其他路徑被選擇時，all’＝0。
進(jìn)一步地，所述對策略k的選取概率進(jìn)行修正包括：
通過式(19)確定破壞者攻擊行車路段的概率：
上式中，θk,r表示在電動汽車用戶選取策略k的情況下，破壞者攻擊行車路段r的概率，σ為修正系數(shù)，h為車流量矩陣h0中的元素，s表示選擇策略k后的相關(guān)節(jié)點，αk為在電動汽車用戶選擇策略k后的車流量均衡系數(shù)，表示破壞者對路網(wǎng)進(jìn)行攻擊后的影響程度；
通過式(19)確定從路徑l’到路徑l：
上式中，
θk表示在確定車流量的情況下，破壞者優(yōu)先選取其中最大值θk，max(r)對應(yīng)的城市路網(wǎng)位置進(jìn)行破壞的概率；
當(dāng)路段受到破壞者攻擊后，通過式(21)對策略k的選取概率qk進(jìn)行修正，獲得修正后的策略選取概率：
優(yōu)選的，所述確定目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解包括：采用多目標(biāo)算法nsga-ii求解電動汽車用戶方與充電站投資運營方的目標(biāo)函數(shù)，并利用topsis對pareto前沿中的個體進(jìn)行排序，確定目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解；具體包括：
a.輸入路網(wǎng)信息和配網(wǎng)信息；
b.令t＝0，隨機產(chǎn)生初始迭代種群a；
c.生成配電網(wǎng)可靠性約束下的父代種群，確定充電站充電樁數(shù)量和充電站所在位置的路網(wǎng)節(jié)點，執(zhí)行車流模擬，淘汰不滿足配電網(wǎng)可靠性約束的個體，通過式(1)和式(4)確定目標(biāo)函數(shù)，并交叉變異生成子代種群b；
d.淘汰不滿足配電網(wǎng)可靠性約束的個體，確定充電站充電樁數(shù)量和充電站所在位置的路網(wǎng)節(jié)點，執(zhí)行車流模擬，淘汰不滿足配電網(wǎng)可靠性約束的個體，合并種群a、b并通過式(1)和式(4)確定目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)精英保留策略進(jìn)行非支配排序，選取前n個個體生成子代種群，并判斷迭代次數(shù)是否達(dá)到上限，若未達(dá)到，則令t＝t+1，返回步驟b；若迭代次數(shù)已達(dá)上限，則終止操作；其中，t表示迭代次數(shù)。
優(yōu)選的，所述裝置包括：
第一構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建電動汽車用戶方的目標(biāo)函數(shù)及其約束條件；
第二構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建充電站投資運營方的目標(biāo)函數(shù)及其約束條件；
模擬模塊，對車流進(jìn)行模擬，獲得車流量分布和電動汽車用戶行車路線；
采用多目標(biāo)算法nsga-ii確定所述目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解。
與最接近的現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：
本發(fā)明針對當(dāng)前電動汽車作為城市路網(wǎng)的重要參與者和充放電設(shè)施，但其電動汽車充電站的規(guī)劃未能綜合考慮城市路網(wǎng)和配電網(wǎng)的問題。本發(fā)明提出一種電動汽車充電站規(guī)劃方法及裝置，首先構(gòu)造了綜合考慮城市路網(wǎng)和配電網(wǎng)可靠性的目標(biāo)函數(shù)及約束條件；其目標(biāo)函數(shù)具體包括電動汽車用戶方的目標(biāo)函數(shù)和充電站投資運營方的目標(biāo)函數(shù)，電動汽車用戶方的目標(biāo)函數(shù)重點考慮城市配電網(wǎng)的可靠性，而充電站投資運營方的目標(biāo)函數(shù)則主要考慮了充電站的建設(shè)成本、運營收益、殘值等。配電網(wǎng)作為充電設(shè)施必須考慮配電網(wǎng)的容量限制和安全運行的約束，作為放電設(shè)施可以改善配電網(wǎng)的可靠性，減少缺供電量。其次采用博弈論確定電動汽車的行駛路徑，并結(jié)合充電站投入產(chǎn)出效益確定最優(yōu)解，由此獲得充電站規(guī)劃的優(yōu)選方案，具有高效性和實用性。
附圖說明
圖1是本發(fā)明提供的總方法流程圖；
圖2是本發(fā)明提供的多目標(biāo)算法nsga-ii確定目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解的方法流程圖；
圖3是本發(fā)明實施例中某地區(qū)城市路網(wǎng)和配電網(wǎng)模擬樣圖。
具體實施方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式作詳細(xì)說明。
當(dāng)前電動汽車充電站規(guī)劃未能綜合考慮城市路網(wǎng)和配電網(wǎng)，然而電動汽車作為一個交通工具，是城市路網(wǎng)的參與者，城市路網(wǎng)會影響電動汽車能否滿足用戶的出行需求，即能否順利到達(dá)既定目的地；電動汽車也是一個充放電設(shè)施，是配電網(wǎng)的參與者，配電網(wǎng)會受到電動汽車的充放電特性影響。
因此，電動汽車充電站的規(guī)劃需要綜合考慮城市路網(wǎng)和配電網(wǎng)。在能源互聯(lián)網(wǎng)的背景下，綜合城市路網(wǎng)和配電網(wǎng)的電動汽車充電站規(guī)劃，對于能源互聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)建與綜合發(fā)展具有十分重要的意義。針對上述問題，本發(fā)明提出一種電動汽車充電站規(guī)劃方法，如圖1所示，其方法包括：
1、分別構(gòu)建電動汽車用戶方與充電站投資運營方的目標(biāo)函數(shù)及約束條件；
以電動汽車放電階段配電網(wǎng)可靠性最大化作為所述電動汽車用戶方的目標(biāo)函數(shù)，其表達(dá)式為：
maxe1＝edn(1)
上式中，e1為電動汽車放電量，edn為整個區(qū)域配電網(wǎng)的缺供電量；其中，
上式中，edn,u表示負(fù)荷區(qū)域節(jié)點u的缺供電量；pj表示元件j發(fā)生故障時相應(yīng)自動開關(guān)裝置的可靠動作率；λj表示元件j的年平均破壞性故障率；tju表示元件j發(fā)生故障時造成負(fù)荷區(qū)域節(jié)點u的停電時間；lju表示元件j故障時造成負(fù)荷區(qū)域節(jié)點u的平均停電負(fù)荷；i(u)表示負(fù)荷區(qū)域內(nèi)所有節(jié)點的集合，當(dāng)發(fā)生故障時，引起負(fù)荷區(qū)域節(jié)點u的持續(xù)停電。
以充電站綜合效益最大化作為所述充電站投資運營方的目標(biāo)函數(shù)，其表達(dá)式為：
maxb＝-psc+pso+psr(4)
上式中，b為充電站收益與用戶成本的綜合年費用，psc為充電站建設(shè)成本的年費用，pso為充電站運營收益的年費用，psr為充電站退出運行時殘值的年費用。
通過式(5)確定所述充電站建設(shè)成本年費用：
上式中，mj為充電站j的充電機配置數(shù)量，a為充電機的單價，bj為充電站j的固定投資費用，r為折現(xiàn)率，z為運行年限；
通過式(6)確定所述充電站運營收益年費用：
上式中，nt為模擬的周期，單位h；a為充電單價；qmax和qi,j,k分別為電動汽車的最大電量和模擬周期內(nèi)第k時段位于充電站j的電動汽車i的剩余電量值；ci,j,k為該車的充電判斷標(biāo)識；
通過式(7)確定所述充電站殘值年費用：
上式中，ε為充電站殘值對于投資建設(shè)成本的折算系數(shù)。
所述約束條件包括路網(wǎng)可靠性約束和配電網(wǎng)可靠性約束。
通過式(7)確定所述路網(wǎng)可靠性約束：
上式中，ern為整個區(qū)域路網(wǎng)的缺失距離，ern,k表示用戶在選擇路段k的情況下產(chǎn)生的缺失距離。
上式中，pi表示路段i被破壞者攻擊后，用戶選擇同一區(qū)域內(nèi)另一路段k的概率；qi表示路段i被破壞者攻擊的概率；rik表示路段i被破壞者攻擊后，用戶選擇所述路段k行駛產(chǎn)生的實際行駛距離rreal與按預(yù)期選擇路段k所需行駛距離r之差，其表達(dá)式如式(10)所示：
配電網(wǎng)可靠性約束包括充電站容量約束、節(jié)點電壓幅值的上下限約束、饋線最大電流約束和充電站接入點容量約束；其中，
充電站容量約束條件如式(11)所示：
上式中，j’為配電網(wǎng)負(fù)荷節(jié)點；k為充電站在配電網(wǎng)中接入的負(fù)荷節(jié)點；jj為充電站j所供負(fù)荷集合；kj為充電站j供電范圍內(nèi)作為充電站接入點的負(fù)荷節(jié)點集合；sj為充電站j的容量；e(sj)為充電站j負(fù)載率；
所述節(jié)點電壓幅值的上下限約束如式(12)所示：
vi'min≤vi'≤vi'max,i'＝1,2,...,m(12)
上式中，vi為配電網(wǎng)節(jié)點i'的電壓幅值；vi'max和vi'min分別為該節(jié)點電壓幅值的上、下限；m為配電網(wǎng)的節(jié)點數(shù)目；
所述饋線最大電流約束如式(13)所示：
|ii'j'|≤ii'j'max,i',j'＝1,2,...,m(13)
上式中，ii'j'和ii'j'max分別為配電網(wǎng)中饋線i'j’的電流和允許流經(jīng)的最大電流；
所述充電站接入點容量約束如式(14)所示：
pcjj'≤pj'max(14)
上式中，pcjj’為接入j’點的充電站j的最大充電功率，pj’max為配電網(wǎng)負(fù)荷節(jié)點j’最大允許接入功率。
2、將電動汽車將城市路網(wǎng)、配電網(wǎng)和用戶的三者聯(lián)系起來，對車流進(jìn)行模擬，獲得電動汽車的行駛路徑；
對電動汽車做車流模擬的必要性在于：電動汽車的行駛是受用戶主觀意愿影響的電量在路網(wǎng)上的流動行為。對車流模擬需考慮路徑選擇和充電需求判斷兩部分。其中，電動汽車的行駛路徑應(yīng)結(jié)合博弈論思想，引入“城市破壞者”概念，對復(fù)雜城市路網(wǎng)可靠性進(jìn)行博弈仿真從而得到電動汽車的行駛路徑。而充電需求判斷是指在預(yù)先設(shè)定的行程路徑受到破壞者攻擊的情況下，用戶必須改變行駛路線才有可能到達(dá)目的地，但是由于電動汽車電池特性的限制，路網(wǎng)受到破壞者攻擊后，將出現(xiàn)以下兩種情況：
1)雖然用戶單程行駛距離增大，但在回家途中仍不需要充電，只是回家后向配電網(wǎng)的放電量有所減少；
2)用戶在回家途中需要進(jìn)行充電，但回家途中沒有充電站，導(dǎo)致用戶無法順利回家。
當(dāng)出現(xiàn)第二種情況時，用戶產(chǎn)生充電需求，為了順利完成行駛過程，必須建立充電裝置?？紤]到充電的便捷性，考慮在路網(wǎng)節(jié)點建設(shè)充電站。
進(jìn)而在破壞者對某一路網(wǎng)節(jié)點進(jìn)行攻擊之后，對于某種充電站建設(shè)方案，需要計算該區(qū)域城市路網(wǎng)中的電動汽車缺失距離和充電站綜合效益，并且檢驗該方案下配電網(wǎng)的可靠性。
破壞者造成的后果是使得電動汽車在行駛過程產(chǎn)生的缺失距離最大化，電動汽車用戶和城市破壞者進(jìn)行競爭博弈；其主要解決電動汽車用戶如何依靠城市路網(wǎng)提供的信息進(jìn)行最佳行駛路徑選擇的問題。一般情況下，電動汽車用戶都會選擇成本最小的路徑。
獲得電動汽車的行駛路徑具體包括以下步驟：
a.在現(xiàn)有策略集中選取策略k，基于博弈理論對路網(wǎng)可靠性進(jìn)行博弈仿真，確定車流量分布和電動汽車用戶行車路線；其中，確定車流量分布和電動汽車用戶行車路線包括：
通過式(15)確定電動汽車用戶a的行駛距離：
上式中，da為行駛距離，k表示在自定義策略庫中選取的策略，da(k)表示在策略k條件下的行駛距離；pal’表示電動汽車用戶a選擇路徑l’的概率；
對電動汽車用戶進(jìn)行博弈仿真，獲得博弈最小值表達(dá)式為：
上式中，s表示自定義策略庫，qk表示電動汽車用戶選擇策略k的概率，
上式中，βu和γu表示路段u上的延遲系數(shù)，cl表示在選取策略k情況下對應(yīng)路徑l的車流量容量；當(dāng)路網(wǎng)未被破壞者攻擊時，cl與正常道路容量相同，被所述破壞者攻擊后，cl與衰減后的容量相同；lthlk表示l與k之間的實際距離；
上式中，hl’表示路徑l’上的交通車流量，all’表示路徑l被選擇的概率，當(dāng)路徑l被選擇時，all’＝1；當(dāng)其他路徑被選擇時，all’＝0。
b.對策略k的選取概率進(jìn)行修正，并返回步驟a，獲取新的車流量分布和電動汽車用戶行車路線，即電動汽車的行駛路徑。該步驟中的博弈主要針對破壞者，假設(shè)破壞者在攻擊路網(wǎng)節(jié)點的過程中會導(dǎo)致路網(wǎng)中的電動汽車用戶改變行駛路徑，但并不直接控制電動汽車用戶對路線的具體選擇，通過步驟a獲得的車流量分布，選取對電動汽車用戶造成最大損失的節(jié)點。
所述破壞者選擇破壞的節(jié)點的概率由城市路網(wǎng)中的車流量決定，即破壞者更傾向于攻擊車流量比較集中的區(qū)域。
對策略k的選取概率進(jìn)行修正包括：
通過式(19)確定破壞者攻擊行車路段的概率：
上式中，θk,r表示在電動汽車用戶選取策略k的情況下，破壞者攻擊行車路段r的概率，σ為修正系數(shù)，h為車流量矩陣h0中的元素，s表示選擇策略k后的相關(guān)節(jié)點，αk為在電動汽車用戶選擇策略k后的車流量均衡系數(shù)，表示破壞者對路網(wǎng)進(jìn)行攻擊后的影響程度；
通過式(19)確定從路徑l’到路徑l：
上式中，
θk表示在確定車流量的情況下，破壞者優(yōu)先選取其中最大值θk，max(r)對應(yīng)的城市路網(wǎng)位置進(jìn)行破壞的概率；
當(dāng)路段受到破壞者攻擊后，通過式(21)對策略k的選取概率qk進(jìn)行修正，獲得修正后的策略選取概率：
3、采用多目標(biāo)算法nsga-ii確定所述目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解，如圖2所示。
確定目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解包括：采用多目標(biāo)算法nsga-ii求解電動汽車用戶方與充電站投資運營方的目標(biāo)函數(shù)，并利用topsis對pareto前沿中的個體進(jìn)行排序，確定目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解；具體步驟為：
a.輸入路網(wǎng)信息和配網(wǎng)信息；
b.令t＝0，隨機產(chǎn)生初始迭代種群a；
c.生成配電網(wǎng)可靠性約束下的父代種群，確定充電站充電樁數(shù)量和充電站所在位置的路網(wǎng)節(jié)點，執(zhí)行車流模擬，淘汰不滿足配電網(wǎng)可靠性約束的個體，通過式(1)和式(4)確定目標(biāo)函數(shù)，并交叉變異生成子代種群b；
d.淘汰不滿足配電網(wǎng)可靠性約束的個體，確定充電站充電樁數(shù)量和充電站所在位置的路網(wǎng)節(jié)點，執(zhí)行車流模擬，淘汰不滿足配電網(wǎng)可靠性約束的個體，合并種群a、b并通過式(1)和式(4)確定目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)精英保留策略進(jìn)行非支配排序，選取前n個個體生成子代種群，并判斷迭代次數(shù)是否達(dá)到上限，若未達(dá)到，則令t＝t+1，返回步驟b；若迭代次數(shù)已達(dá)上限，則終止操作；其中，t表示迭代次數(shù)。
綜上，上述方法首先構(gòu)造了綜合考慮城市路網(wǎng)和配電網(wǎng)可靠性的目標(biāo)函數(shù)及約束條件；其目標(biāo)函數(shù)具體包括電動汽車用戶方的目標(biāo)函數(shù)和充電站投資運營方的目標(biāo)函數(shù)，電動汽車用戶方的目標(biāo)函數(shù)重點考慮城市配電網(wǎng)的可靠性，而充電站投資運營方的目標(biāo)函數(shù)則主要考慮了充電站的建設(shè)成本、運營收益、殘值等。配電網(wǎng)作為充電設(shè)施必須考慮配電網(wǎng)的容量限制和安全運行的約束，作為放電設(shè)施可以改善配電網(wǎng)的可靠性，減少缺供電量。其次采用博弈論確定電動汽車的行駛路徑，并結(jié)合充電站投入產(chǎn)出效益確定最優(yōu)解，由此獲得充電站規(guī)劃的優(yōu)選方案，具有高效性和實用性。
實施例：基于本發(fā)明提供的方法，規(guī)劃出如圖3所示的某地區(qū)城市路網(wǎng)和配電網(wǎng)模擬樣圖。
圖3中虛線代表配電網(wǎng)中的10kv線路，實線代表城市道路。區(qū)域a和b表示電動汽車用戶的行駛出發(fā)地，區(qū)域c表示電動汽車用戶的行駛目的地，區(qū)域節(jié)點間相應(yīng)的城市道路長度見表1。
假定該區(qū)域內(nèi)的電動汽車平均分布在a到c與b到c路徑上，平均每天充電車輛為100臺，每輛車的電池容量為57kwh，在滿電的狀態(tài)下能夠行駛120km(假定電動汽車電池電量的最低限度為0)，一年按365天計算，充電單價為0.8元/kwh，貼現(xiàn)率為6％，使用年限為10年。
各節(jié)點建設(shè)維護費用、原始缺供電量和約束條件見表2。
表1區(qū)域節(jié)點間相應(yīng)的道路長度
表2各節(jié)點建設(shè)維護費用、原始缺供電量和約束條件
以下所列的節(jié)點為加裝后可以支持電動汽車順利返回家中的節(jié)點，計算得到每個節(jié)點建設(shè)充電站后電動汽車放電階段缺供電量的變化、綜合效益和各約束條件的滿足情況。
計算結(jié)果見表3，其中“----”代表滿足約束條件，寫明數(shù)值的代表不滿足約束條件。
表3可建充電站的各節(jié)點對應(yīng)目標(biāo)函數(shù)和約束條件滿足情況
在表3中，節(jié)點13，18建設(shè)充電站不滿足約束也不能改善缺供電量；節(jié)點17建設(shè)充電站滿足約束條件但不能改善缺供電量；節(jié)點11，15建設(shè)充電站可以改善缺供電量但不滿足約條件；節(jié)點12，14，16，19建設(shè)充電站滿足約束也能改善缺供電量，還要考慮建設(shè)充電站年投入產(chǎn)出效益最大。因為是多目標(biāo)函數(shù)，所以利用topsis對這些個體進(jìn)行排序，理想度由大到小排序:16，12，19，14。因此選擇最理想的節(jié)點16建設(shè)充電站。
基于同一發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明還提出一種電動汽車充電站規(guī)劃裝置，包括：
第一構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建電動汽車用戶方的目標(biāo)函數(shù)及其約束條件；
第二構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建充電站投資運營方的目標(biāo)函數(shù)及其約束條件；
模擬模塊，對車流進(jìn)行模擬，獲得車流量分布和電動汽車用戶行車路線。
該裝置的提出解決了考慮城市路網(wǎng)和配電網(wǎng)的電動汽車充電站規(guī)劃問題。配電網(wǎng)作為充電設(shè)施必須考慮配電網(wǎng)的容量限制和安全運行的約束，作為放電設(shè)施可以改善配電網(wǎng)的可靠性，減少缺供電量。其次確定電動汽車的行駛路徑，并結(jié)合充電站投入產(chǎn)出效益確定最優(yōu)解，由此獲得充電站規(guī)劃的優(yōu)選方案，具有高效性和實用性。對于能源互聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)建與綜合發(fā)展具有十分重要的意義。
本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本申請的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機程序產(chǎn)品。因此，本申請可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本申請可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、cd-rom、光學(xué)存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。
本申請是參照根據(jù)本申請實施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計算機程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合?？商峁┻@些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。
這些計算機程序指令也可存儲在能引導(dǎo)計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。
這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備上，使得在計算機或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。
最后應(yīng)當(dāng)說明的是：以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非對其限制，盡管參照上述實施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：依然可以對本發(fā)明的具體實施方式進(jìn)行修改或者等同替換，而未脫離本發(fā)明精神和范圍的任何修改或者等同替換，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求保護范圍之內(nèi)。