(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 202111561364.3 (22)申请日 2021.12.19 (71)申请人 东北电力大 学 地址 132012 吉林省吉林市船 营区长春路 169号 (72)发明人 肖白　高峰　姜卓　 (74)专利代理 机构 吉林市达利专利事务所 22102 代理人 陈传林 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 含有不同类型充电桩的电动汽车充电站选 址定容优化方法 (57)摘要 本发明是一种含有不同类型充电桩的电动 汽车充电站选址定容优化方法， 其特点是， 包括 的内容有： 计算电动汽车选用不同类型充电桩的 概率、 基于用户出行特征的电动汽 车充电需求预 测、 建立电动汽 车充电站选址定容规划优化模型 和对电动汽 车充电站选址定容模 型的求解。 能够 提升电动汽 车充电站内充电桩的充电效率、 提高 充电桩的全天利用率、 降低电动汽 车充电站投资 经营者的成本。 具有科学合理， 适用性强， 效果 佳， 准确率高等优点。 并通过算例分析结果验证 了本发明方法的正确性和有效性。 权利要求书7页 说明书17页 附图5页 CN 114186754 A 2022.03.15 CN 114186754 A 1.一种含有不同类型充电桩的电动汽车充电站选址定容优化方法， 其特征是， 它 包括： 计算电动汽车选用不同类型充电桩的概率、 基于用户出行特征的电动汽车充电需求预测、 建立电动汽车充电站选 址定容规划优化模型， 具体内容 为： 1)计算电动汽车选用不同类型充电桩的概 率 ①计算电动汽车在停车持续时间内采用A类型充电桩进行充电不能满足其充电需求 时， 即采用B类型充电桩 对电动汽车进行充电的条件表示 为： 式中， PA为A类型充电桩在恒流充电阶段的充电功率； η为充电桩的充电效率； TP为电动 汽车的停车持续时间； SCC为电动汽车的荷电状态充电阈值； Sstart为电动汽车起始充电时刻 的荷电状态； C为目标区域内电动汽车电池的平均额定额定容 量； ②计算式(1)出现的概率， 即电动汽车到站充电时选用B类型充电桩进行充电的概率； 其表达式由式(2)表示： 式中， Pf为式(1)出现的概 率， TP和Sstart两个变量相互独立， 则根据二维随机变量的概 率公式， 将公式(2)转 化为： 式中， fT(t)为电动汽车停车持续时间的概率密度函数； fsoc(c)为电动汽车起始充电时 刻荷电状态的概 率密度函数， 并且其满足正太分布， 其表达式如式(4)所示： 式中， σsoc为正太分布的标准差， μsoc为电动汽车起始充电时刻 荷电状态的均值； ③计算电动汽车到站选用A类型充电桩的概 率 Ps＝1‑Pf        (5) 式中， Ps为电动汽车到站选用A类型充电桩的概 率； 2)基于用户出 行特征预测电动汽车的充电需求 ①首先， 对目标区域所在城市内其他 区域已有电动汽车充电站内电动汽车的充电数据 进行分析； 然后， 对数据进行筛选并拟合得出目标区域内电动汽车起始充电时刻满足的概 率密度分布函数fEV(t)； ②计算目标区域内每天到站进行充电的电动汽车 数量， nev,B＝Pfnev         (7) nev,A＝Psnev        (8) 式中， nev为目标区域内每天到站进行充电的电动汽车数量； nc目标区域内路口节点数 量； qk为路口节点k每日产生的交通流量； β为交通流量中每天到站充电的电动汽车比例；权　利　要　求　书 1/7 页 2 CN 114186754 A 2nev,B和nev,A分别为目标 区域内每天到站进行充电的电动汽车中， 选用B类型充电桩和A类型 充电桩进行充电的电动汽车 数量； ③随机抽取目标区域每天到站充电的所有电动汽车的停车持续 时间、 起始充电时的荷 电状态和起始充电时刻， 并根据式(1)判断其选用的充电桩类型， TP,n＝rand(fT(t)),n＝1,2,...nev      (9) Sstart,n＝rand(fsoc(c))       (10) tstart,n＝rand(fEV(t))       (11) 式中， Tp,n为第n辆产生充电需求的电动汽车在电动汽车充电站内的停车持续时间； Sstart,n为第n辆电动汽车起始充电时刻的荷电状态； tstart,n为第n辆电动汽车起始充电的时 刻； rand(·)表示取满足括 号内概率密度函数的随机数； ④目标区域内电动汽车产生的充电需求由式(12) ‑(16)表示， 式中， Pn为第n量电动汽车产生的充电需求； f为判断站内是否处于充电高峰时期的变 量， 当电动汽车充电站处于充电高峰时期f的值为1， 反之为0； Send,n为第n辆电动汽车充电结 束时刻的荷电状态， 式中， SCV,n为第n辆电动汽车在停车持续时间内采用恒压充电模式所充荷电状态值； TCC,n为第n辆电动汽车采用恒流充电模式充电的时长； Tn为第n辆电动汽车将荷电状态从当 前状态充至100％所需的时长； M为充电桩类型变量， 当第n辆电动汽车到站选用A类型充电 桩时， M为A， 当第n辆电动汽车到站选用B类型充电桩时， M为B； PM为M类型充电桩在恒流充电 阶段的功率； PM(t)为恒压充电阶段M类型充电桩的实时功率； ⑤将目标区域内电动汽车每日相同时刻产生的不同功率的充电需求、 停车持续时间和 充电时长分别进行叠加并储 存， 然后进行 下一次循环， 直到循环结束； ⑥对所有次循环得到的目标区域内电动汽车每日在相同时间产生的同一功率的充电 需求、 停车持续时间和充电时长取平均值， 最终结合各路口节点的车流量占目标区域全天 总车流量的比例， 得到电动汽车充电需求的时空分布、 电动汽车选用不同类型充电桩充电 时的平均充电时长以及平均停车持续时间； 3)建立电动汽车充电站选 址定容规划优化模型 ①建立电动汽车充电站上层优化模型目标函数权　利　要　求　书 2/7 页 3 CN 114186754 A 3