基于出行链及轨迹大数据的综合商业体充电站选址规划.pdf

基于出行链及轨迹大数据的综合商业体充电站选址规划周思佳,高赟鹏,陈知琨,翟蓉,奚宇,王逸涵(南京工程学院,江苏 南京 )摘要:针对综合商业体内充电站的规划问题,首先提出基于出行链的电动私家车用充电需求模型;其次通过A r c G i s对成都市出租车轨迹大数据进行研究,获得电动出租车的时空充电需求;最后分析综合商业体内影响客户充电需求的因素,并建立基于T O P S I S的综合商业体停车充电混合充电站选址模型,确定综合商业体内可改造为充电桩的停车位,建设停车充电混合充电站.关键词:充电站规划;出行链;A r c G i s轨迹大数据;混合充电站中图分类号:U D O I:/j c n k i d g j s C h a r g i n gS t a t i o nL o c a t i o nP l a n n i n g f o r I n t e g r a t e dC o mm e r c i a lC o m p l e x e sB a s e do nT r a v e lC h a i na n dT r a j e c t o r yB i gD a t aZ HOUS i j i a,G A OY u n p e n g,CHE NZ h i k u n,Z HA IR o n g,X IY u,WAN GY i h a n(N a n j i n gI n s t i t u t eo fT e c h n o l o g y,N a n j i n g ,C h i n a)A b s t r a c t:T oa d d r e s s t h ep r o b l e mo fp l a n n i n gc h a r g i n gs t a t i o n sw i t h i ni n t e g r a t e dc o mm e r c i a l c o m p l e x e s,at r a v e l c h a i n b a s e dc h a r g i n gd e m a n dm o d e l f o re l e c t r i cp r i v a t ev e h i c l e sw a sp r o p o s e d T h e n,A r c G i sw a su s e dt os t u d yt h eb i gd a t ao ft a x i t r a j e c t o r y i nC h e n g d u t oo b t a i n t h e s p a t i o t e m p o r a l c h a r g i n gr e q u i r e m e n t so f e l e c t r i c t a x i s F i n a l l y,t h e f a c t o r s a f f e c t i n gt h e c h a r g i n gd e m a n do f c u s t o m e r s i n t h e c o m p r e h e n s i v e c o mm e r c i a l b o d yw e r ea n a l y z e d,a n d t h e l o c a t i o nm o d e l o f t h ep a r k c h a r g i n gh y b r i dc h a r g i n gs t a t i o no f t h ec o m p r e h e n s i v ec o mm e r c i a lb o d yb a s e do nT O P S I Sw a se s t a b l i s h e d,a n dt h ep a r k i n gs p a c e s t h a t c o u l db e t r a n s f o r m e d i n t oc h a r g i n gp i l e s i nt h ec o m p r e h e n s i v ec o mm e r c i a l b o d yw e r ed e t e r m i n e d,a n dt h ep a r k c h a r g i n gh y b r i dc h a r g i n gs t a t i o nw a sc o n s t r u c t e d K e yw o r d s:c h a r g i n gs t a t i o np l a n n i n g;t r a v e l c h a i n;A r c G i s t r a j e c t o r yb i gd a t a;h y b r i dc h a r g i n gs t a t i o n s基金项目:南京工程学院电力工程学院项目(编号T B )收稿日期:引言经济社会发展过程中,全球资源和环境问题逐渐加剧.在能源短缺和大气污染的双重压力下,我国电动汽车 行 业 发 展 迅 猛,年 电 动 汽 车 销 量 同 比 增 长 .然而,充电站建设不完备导致了充电需求无法及时得到满足,成为行业发展的一大阻碍.考虑到我国城市用地紧张,并且充电站与传统停车场在停车方面存在功能重叠,因此建设停车充电一体化型的充电站是最优方案.鉴于城市内部不同功能区之间充电需求差异较大,本文选取车流量较大的综合商业体为研究对象.综合商业 体 一 般 分 布 于 交 通 网 发 达 区 域,具 有 高 可 达性、集约性、多功能性等特征,对混合型充电站选址定容的研究更具参考价值.基于出行链的综合商业体充电站选址 E V用户出行链按照 活 动 类 型 可 以 将 出 行 目 的 划 分 为 回 家H(H o m e)、工作W(W o r k)、购物吃饭S E(S h o p p i n ga n dE a t i n g)、社交休闲S R(S o c i a l a n dR e c r e a t i o n a l)和其他事务O(O t h e re r r a n d s)五大类.通过调查发现,下班途中停留一次的人数约占 ,回家后出行一次的约占 ,因此假设种主要活动(包括W H、W H S R/S E/O、H S R/S E/O)行 程 的 概 率 分 别 为 、.E V用户每日起始出行时刻T可近似为正态分布,其概率密度函数为:fs(T)se(Ts)s()式中,s为起始出行时刻均值,s ;s为初始出行时刻方差,s h.出行链中途各类出行活动花费的时间呈现不同的概率电力自动化电工技术 分布 特 性.由 美 国 家 庭 交 通 出 行 调 查(N a t i o n a lH o u s eh o l dT r a v e lS u r v e y,NHT S)数据统计可知,W及S R类出行活动花费时间近似满足正态分布,S E、H及O类出行活动花费时间近似满足指数分布:f(T)seTsTT()基于出行链的E V充电需求E V用户根据自身的出行需求选定目的地,并计算出发点与目的地的最短路径距离,记为Lm i n.假设各地停车场均已设慢速充电桩,如果剩余行驶里程LsLm i n,那么E V无需充电,可以根据最短规划路径直接前往目的地,到目的地再进行充电;否则E V需要在剩余行驶里程Ls内选取一个充电站进行快速充电,再前往目的地.本文主要针对一个城区进行仿真,假设E V通过一次充电后均可以到达目的地,暂不考虑E V长途行驶的情况.为了减少E V的电量消耗,提高充电的舒适度,E V用户会选择空驶成本和车流量小的充电站进行充电.空驶成本指E V为了充电额外行驶的距离.E V从出发点直接到达目的地的行驶距离为LS D,从出发点到达充电站i的行驶距离为LiS C,从充电站i出发到达目的地的行驶距离为LiC D,则空驶成本最小化的目标函数为:m i niSC SLiLiS CLiC DLS D()式中,SC S为E V剩余电量可达的快速充电站集合.基于出租车轨迹大数据的综合商业体充电站规划 数据预处理比起传统的燃油出租车,电动出租车数量仍然仅占非常小的一部分,所以本文仍然使用传统燃油出租车的轨迹数据来进行研究,用它们替代电动出租车以研究充电需求.出租车轨迹数据来自 年月日至月 日的G P S记录(鉴于 年至今成都的路网状况与现在并无较大变化,所以仍然沿用 年的数据).行车数据分布在早上:到晚上:之间,包括车辆序列号、所处位置的纬度和经度、是否空载以及日期与时间段.由于原始数据不连续,因此从原始数据集中选取了天完整和连续的数 据(年月 日 至月 日 数 据)进 行研究.电动出租车时间充电需求分析此次研究数据共有 条,经过重复数据的筛选,发现有 条重复数据,因此共有 条有效数据.经过E x c e l的数据筛查后,将各时间段的空载率以降序排列.由于研究的数据内有周末数据,考虑周末与平时的道路状况不同,可能会产生很大的偏差,因此也研究了每日的空载率情况.每日空载率见表.表每日空载率表日期总数据空载量载客量空载率 总计 为了使数据更合理,删除了天的极端数据,其中一天(月 日)的数据表现出空载率最高,并且该日为周末,与其他日的空载率差距非常大,可以判定该日数据为异常数据;另一天(月 日)的数据表现出空载率最低,删除该数据可以使数据更加平滑.电动出租车运营中司机必然需要考虑收益问题,在乘车高峰期充电会影响收益,因此选择空载次数高的非高峰时间段来充电.然而电池容量有限,据调查,大部分电动出租车每天至少充电次,因此可以选择个非高峰时间段来研究.考虑到时间段:、:为乘车高峰期,极有可能出现交通堵塞导致出租车空载率上升,所以舍弃这个时间段的数据.另外:已处于深夜,一般情况下路面交通状况良好,空载率大幅度降低,并且这个时间段的数据容量相比于其他时间段来说非常小,出租车有效工作数较少,没有代表性,所以舍弃这个时间段.综上所述,本文选用月 日月 日、月 日月 日:、:时间段的数据作为最终研究对象,筛选排序后结果见表.表最终筛选结果(按空载率降序排列)时间段总数据空载量载客量空载率:总计 根据表,在:时间段与:时间段,:与:空载率最高,因此选用这个时间段作为最终研究时间段.电动出租车空间充电需求分析根据空载高峰期,提取空载高峰期空载起始位置的分电工技术电力自动化布,将空载高峰期的空载起始位置作为充电需求点.每辆车由转为的时刻说明乘客下车,出租车开始空载,这个过程中由转为的第一个状态的数据为出租车开始空载的数据.将拥有有效数据的这一片区域划分为 网格,将这些由转为的空载起始位置的坐标数据在a r c G I S软件中进行空间统计,统计落在各个区域内的空载频率.每个空载坐标都是一个点,将每天的空载位置用不同颜色进行可视化展现,某区域内空载出租车越多,占有的点数的频率越多,空载出租车越少,占有的点数的频率越低,白色区域代表没有空载,即充电需求为.划分网格后,每日空载坐标分布如图所示.图空载数据集合经过最后统计,在可视化后视图中选出空载点数最多的地方,作为充电需求最高的充电需求点.由图可知,中间 的网格中的充电需求最高,向四周开始充电需求逐渐减少.综合商业体充电桩选址 商业区停车功能类型分析商业区停车场停车功能类型分析见表.表商业区停车功能类型功能类别停车时长特征停车需求时段特征餐饮快餐小吃停车时长较短,远低于正餐白天需求量较低,晚间呈现高峰娱乐一般为 h午间有一个小高峰.晚间晚饭时段有显著停车高峰文化教育与一场培训或文化会展时长接近白天需求量较低,晚间呈现高峰公共服务较为迅速,m i n上下多集中于晚间 影响混合充电桩改造的因素由于将停车位改造成充电车位需要考虑停车以及充电双方需求,因此停车需求主要体现为平均停放时间T、周转率Z和泊位距离D.()平均停放时间.停放时间从一定程度上说明了某个停车泊位点的使用情况,一般来说,停车时间越长则停车场的周转率会偏低,停车时间越短则停车场的周转率会偏高.平均停放时间的具体计算公式为:Tnitin()式中,ti为第i辆车的停车时间,h;n为实际车辆停放的总次数,次.目前,电动汽车使用快充从电池完全放电到充满的平均充电时间为 h,但据调查,大部分电动汽车用户都具有里程焦虑,在电量剩余 就会进行充电,故推测平均充电总时间为h.因此,平均停放时间越接近h的停车位越适合改造为电动汽车充电车位.()周转率.停车场周转率指停车泊位点在某一段连续的时间内被不断重复使用的次数,通常表示为一段时间内的停车累计数量与商业体停车场运营时间的比值,表征了停车泊位在一段时间内的空间利用程度.一般来说,停车场周转率越高,车辆进入和离开该停车场也就越频繁,进而停车泊位的空间利用效率会越高,计算公式为:ZNT()式中,N为一定时间内某停车泊位点的停车累计数量;T为该商业体的运营时间.周转率越高,则车位的停车需求越高,因此周转率越低的停车位越适合改造为电动汽车充电车位.()泊位距离.考虑到大型商业体内用户往往需要通过电梯前往商业区,更倾向于靠近电梯的充电桩,故采用D i j k s t r a算法.目标充电桩Pi距出口的距离为D i s(R,i r),R为车辆从入口至目标充电桩最短距离的集合,d R(i)为其权值;D i s(s,i s)为用户行人从目标车位走到电梯的距离,s为用户从目标车位走到电梯最短距离的集合,d s(i)为其权值;i为目标停车区域产生停车冲突的权重.考虑到用户停车时,通常希望能够选择靠近电梯的充电桩,因此基于距离电梯最近原则定义最终权为最佳车位选择:m a xiad R(i,j)(a)d s(i,j)()式中,a为目标车位的地理位置权重,为固定值.定义矩阵d R(i,j)为计算R时,以空闲车位为节点的邻接矩阵,d R中的元素i、j分别表示各相邻节点(Pi,Pj)间的权重值;矩阵d s(i,j)为计算s时,以空闲车位为节点的邻接矩阵,d s中的元素i、j分别表示各相邻节点(Pi,Pj)间的权重值,若Pi、Pj不相邻,则矩阵中的元素置为.通过计算,筛选出集合P中的所有空闲车位的最终权值,数值最大的则为最优泊位Pb e s t,相应的Db e s t(i)所对应的路径即为从入口到最优泊位Pb e s t的最短路径.由于用户往往倾向于选择靠近入口以及电梯的车位,因此泊位距离越小的车位越适合改造成电动汽车充电车位.电力自动化电工技术 T O P S I S综合评价法采用T O P S I S综合评价法对原有车位的改造优势进行排序,采用平均停放时间、周转率、泊位距离作为评价指标,其基本原理如下.()根据归一化的指标建立属性决策问题的决策矩阵A(ai j)m n,规范化决策矩阵B(ai j)m n,bi jai jmiai j,i,m,j,n.()构造加权规范阵C(ai j)m n.设决策人给定各属性的权重向量为,nT,则ci jjbi j,i,m,j,n.()确定正理想解C和负理想解C.设正理想解C的第j个属性值为Cj,负理想解C的第j个属性值为Cj,则:正理想解Cjm a xci j,j为效益型属性m i nci j,j为成本型属性j,n负理想解Cjm i nci j,j为效益型属性m a xci j,j为成本型属性j,n()()计算各方案到正理想解与负理想解的距离.备选方案di到 正 理 想 解 的 距 离sinj(ci jcj),i,m;备 选 方 案di到 负 理 想 解 的 距 离 为sinj(ci jcj),i,m.()计算各方案的排序指标值,即:fisi(sisi),i,m()结语本文针对综合商业体内充电站的规划问题,提出了基于出行链的电动私家车用充电需求模型,再结合对成都市出租车轨迹大数据的研究,获得电动出租车的时空充电需求、电动私家车以及出租车的充电需求热点布局,从而选择出适合建立充电站的综合商业体;其次,分析综合商业体内影响客户充电需求的因素,并建立基于T O P S I S的综合商业体停车充电混合充电站选址模型,最终确定综合商业体内可改造为充电桩的停车位,建设停车充电混合充电站.参考文献 徐青山,蔡婷婷,刘瑜俊,等考虑驾驶人行为习惯及出行链的电动汽车充电站站址规划J电力系统自动化,():,王立晓,王忠辉基于充电选择行为的充电设施布局研究J/O L系 统 仿 真 学 报:D O I:/j i s s n x j o s s 王宇飞,张飞,郭俊超,等城市E V时空充电负荷预测及充电站规划研究J/O L现代电力:D O I:/j c n k i 陈静鹏,艾芊,肖斐基于用户出行需求的电动汽车充电站规划J电力自动化设备,():何欢基于轨迹大数据的电动出租车充电站选址定容研究D镇江:江苏科技大学,曾欢,徐良杰考虑综合商业体功能分类的地下停车场分区组织优化设计J武汉理工大学学报(交通科学与工程版),():(上接第 页)的稳定安全运行提供了保证.参考文献 刘霞丽,董俊丽三电源供电切换控制系统的设计及应用J移动电源与车辆,():,李臻博,代林旺,李少林,等双馈风电机组电压源电流源双模式运行平滑切换控制策略J电气传动,():孙江鹏电石炉电极电流智能切换控制系统J/O L控制工程:曹京荥,陈杰,何康,等高压直流海底电缆快速放电系统设计J自动化与仪表,():,周波,田军涛,刘波,等 k V同塔双回输电线路短接技术研究及应用J山西电力,():杨婷调频发射机N自动切换控制系统设计研究J西部广播电视,():潘光辉,张琦,兰海,等 k V输电线路直流融冰快速短接装置的研制J电工技术,():,刘沆气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究D北京:华北电力大学,胡宇电网运行关键指标智能溯因推理及评估技术研究D南京:东南大学,王烨飞机维修机库中频电源供电系统分析J现代建筑电气,():兰洲两台互为备用泵的自动切换控制系统J电工技术,():乐蒙蒙 t干熄焦备用变频器切换系统设计使用C 年(第十四届)焦化节能环保及干熄焦技术研讨会论文集,陶俭基于P L C系统的皮带连锁控制功能的实践C 冶金智能制造创新实践暨钢铁行业数字化技术应用交流会论文集,范广荣探伤间电气设计与连锁控制J工程技术研究,():电工技术电力自动化