電動汽車充電設施規(guī)劃與建設

電動汽車充電設施規(guī)劃與建設

0充電站選址優(yōu)化問題電動汽車的傳統(tǒng)汽油車是可持續(xù)發(fā)展汽車產業(yè)的必然趨勢，并在世界范圍內迅速發(fā)展。分類1。電動汽車電池能量補給有充電和換電2種模式。在公交汽車等公共交通領域,換電模式因能量補給快、節(jié)能減排和經濟效益明顯而得到推廣［2］。充電設施的規(guī)劃主要包括選址、定容2個方面,國內外已經展開了大量研究。文獻綜合考慮了電力網絡、交通因素及建設初期購置設備費用和運行期間購買電能費用,建立了集中型充電站定址定容模型。文獻提出了計及地理因素和服務半徑的以規(guī)劃期內充電站總成本最低和年運行收益最大為目標的充電站最優(yōu)規(guī)劃模型。文獻給出了一種基于電網分區(qū)規(guī)劃并以用戶進站充電過程能耗損失最小為目的的充電站選址優(yōu)化方法。文獻[10-11]利用排隊論的方法研究了基于用戶行為的充電站充電機數目定量方法。文獻利用動態(tài)交通網絡思想,建立了基于硬時間窗約束下的確定充電站布局及最佳規(guī)模的多目標優(yōu)化模型。上述研究主要分析了民用汽車領域充電站的規(guī)劃優(yōu)化問題,而國內目前私人轎車普及率不高,公共交通工具在日常出行中仍占很大比重,電動汽車在公共交通領域的發(fā)展日益迅速,需要對電動公交汽車的充換電設施規(guī)劃進行深入研究。本文綜合考慮了電動公交車換電站、電池充電站的工作過程,利用油—電熱值折算的方法確定公交車的換電電量需求,并使用帶加權偏向參數的近鄰傳播聚類(AP)算法對換電需求的空間分布進行聚合分析,完成充電站的選址。然后,使用排隊論方法對電池充電站的工作過程進行建模,提出以拒絕服務率為主要約束、綜合建設成本最小為指標的優(yōu)化模型;并使用遺傳算法對該混合整數非線性約束優(yōu)化問題進行求解,確定了充換電設施及所需電池數目。1運營模式與充電站規(guī)劃1.1電動公交車換電模式公交車是城市居民日常出行的重要交通工具。在政府公布的《電動汽車科技發(fā)展“十二五”專項規(guī)劃》中,中國計劃在“十二五”期間大力發(fā)展電動汽車,并在公共交通車領域率先推廣。由于公交車每日按照固定班次、時刻從首末停車站點出發(fā)并循固定路線往返于首末站之間,運營十分規(guī)律。其車載電池容量大、電池規(guī)格統(tǒng)一,常采用換電模式作為其能量補給方式,并通過在線路首末站建設換電站為其提供電池更換服務。電動公交車換電模式下電池充電站的選址是規(guī)劃問題的關鍵。城區(qū)服務設施建設土地成本高,但公交線路均有專用首末停車站,并且換電過程常在車輛抵達終點站后進行,因此,本文選擇已有公交線路的首末停車站作為電池充電站的備選站址。利用公交車首末停車站點地理信息及站內公交車數目確定公交車的換電需求點的地理分布,并在每個需求點建設換電站滿足換電服務約束。公交車首末停車站點數目眾多,站點內車輛數目各異,站點間距大小不一。在每個站點建設充電設施將使成本過高,需要將空間距離較近的幾個站點劃分為一個充電需求點。即綜合考慮每個換電站的交通便利程度、土地占用面積以及電網改造成本等因素后將空間距離較近的多個換電站劃分為一個充電需求點并挑選出與同一個聚類中其他各站點的電池配送距離之和較小的站點來建設電池充電站。這種劃分聚類后選址的規(guī)劃方法不僅提高了充、換電設備的利用率,減少了充電設備投資,而且能通過對電池組集中管理、統(tǒng)一維護來延長電池使用壽命?；趽Q電站—電池充電站二級模式的電動公交車換電過程如下:待換電公交車到達終點站后由換電機器人進行換電操作,換電完成后經過簡單保養(yǎng)即可投入下一班次運營。當站內的空電池數目積累至一定數目時,通過電池配送車借助電池箱轉運倉將換下的電池送到電池充電站進行更換。配送車往返期間剩余電池數目需滿足換電站內換電需求。1.2基于相似度聚類分析電池充電站作為電池的充電、更換、配送樞紐,其位置分布與充、換電服務網絡的服務能力密切相關。合理的設置服務半徑,既可以充分滿足用戶換電需求,又可以避免站點建設過于密集,減少服務網絡的投資成本。因此,定義充電站的最大服務半徑為:式中:Tchange為電池配送車往返于換電站和充電站的最大時間限值,由于公交車定時排班對電能補給的及時性要求很高,Tchange取值受線路運營時間約束;ΔT1為配送車在換電站裝填/卸載電池的平均耗時;ΔT2為配送車在充電站卸載/裝填電池的平均耗時;v－為配送車平均行駛速度;ξ為城市道路非直線系數。為了確定合適的換電站數目及規(guī)模,本文采用AP算法對散布的站點進行聚類分析。AP算法是一種基于近鄰信息傳播的聚類算法,其目的是找到最優(yōu)的類代表點集合,使得所有數據點到最近的類代表點的相似度之和最大;這種聚類算法不僅能快速得到經典K中心算法花費較長時間計算的結果,而且避免了聚類結果易受初值影響,陷入局部最優(yōu)的不足［13］。AP算法在數據形成的相似度矩陣S的基礎上進行聚類,通常選用歐幾里得距離作為點Pi(xi,yi)和Pk(xk,yk)之間相似度的測度指標,即表示為:S(i,k)反映了數據點Pk在多大程度上適合作為點Pi的類代表點。此外,AP算法要為每個數據點k設定其偏向參數pre作為S的對角線元素S(k,k)=pre(k)。pre(k)的值越大,相應的點k被選中作為類代表點的可能性也就越大。同時pre值的大小也影響最終得到的聚類的個數,可以通過改變pre值來調整聚類半徑的大小,尋找合適的聚類數目。一般情況下,使用基于相似度理論的AP算法均假設所有數據點被選中成為類代表點的可能性相同,即設定所有S(k,k)為相同值pre。但本文模型中各個備選站點的交通便利程度、占地面積、電網改造成本均不同,它們成為聚類代表點的可能性并不相同。因此,本文在常規(guī)AP算法的基礎上做了改進,使用加權偏向參數進行聚類分析。具體方法步驟如下。步驟1:初始化相似度矩陣S。根據現(xiàn)有公交車首末停車站點的位置信息,結合式(2)構造相似度矩陣[S(i,k)]K×K,i≠k,K為站點個數。步驟2:確定加權偏向參數pre。結合各站點的交通、擴建成本以及電網約束信息,對每個站點的偏向參數進行評估:式中:ηj,ηk,ηd用{0;1}表示,反映各備選站點交通便利程度、土地占用面積和線路改造成本的大小(見表1);p為相似度矩陣S中的元素的最小值,表示初始化時算法會得到一個較小數量的聚類。步驟3:迭代求解。按照文獻中的式(1)至式(3)構造信息矩陣Rresponsibilities和Aavailabilities并在阻尼因子取值為0.9時進行迭代更新。同時,對所有數據點的Rresponsibilities和Aavailabilities求和,決定每個點所屬類的代表點。若迭代次數超過某一上限或信息矩陣改變量小于某閾值或選擇的類中心在連續(xù)幾次迭代過程中保持穩(wěn)定,則停止迭代。步驟4:判斷結果中各站點到類代表點的間距的最大值是否滿足充電站服務半徑R的要求。若不滿足則成比例改變pre大小,并跳轉至步驟3。重復進行程序直至結果滿足要求,并輸出最終聚類結果。1.3換電服務mi設換電站i內的電池總數為NSi,換電需求滿足參數為θswapi的平均分布。Ei(t)表示在時間[0,t)內到達的公交車數目的期望值,配送車完成一次更換任務所需最大服務時間為Tchange,換電站內有mi個服務臺提供換電服務,每個服務臺完成一次換電所需的時間為TS。則配送車將使用后的電池運至充電站更換的Tchange時段內,到達換電站i的公交車數目期望值為:將每輛公交車上換下的Nb塊電池視為一組,則Tchange時段內換電站i提供換電的最大服務能力為:顯然,剩余電池組數NSileft以及最大服務能力須滿足:此外,配送車當次運回的電池組數NSidisp還要滿足下一次配送完成之前Tinterval時段內的換電需求:綜上,換電站i內的電池配置總數約束表示為:當且僅當Tinterval=Tchange時,NSi取值最小。2模型建設2.1換電模式下公交車換電分析充電設施必須滿足用戶的換電電量需求。該需求可通過將公共交通運營車輛的每日耗油量利用熱值關系折算成電能進行分析。因此,換電模式下公交車每日換電的電量需求為:式中:Mi為線路i上公交車的日平均耗油量;ηIC為內燃機效率;γ=11.85(kW·h)/kg,為柴油和電能折標準煤系數之比;ηM為電動機效率;α為反映充電需求波動的波動系數。2.2電池充電的soc配送車使用電池箱轉運倉將各個站點更換后使用過的電池集中送到充電站并替換為充滿電的電池送回,由充電機對這些電池充電。實際運營過程中,為了避免對電池造成損傷,公交車動力電池的剩余荷電狀態(tài)(SOC)低于設定值時,電池必須充電。公交車動力電池容量為Cbattery,當電池SOC低于10%時電池電壓迅速下降,內阻增加,電池不適合大電流充放［14］。因此,在保證一定裕度的情況下將電池充電的SOC門檻值設定為20%。結合每日換電的電量需求Ed得出公交車的每日平均充換電次數τ為:若電池充電站i的服務范圍內各個站點的電動公交車總數為Nbusi,則充電站i充換電池組的平均服務率為:式中:T為等值充電時間。2.3電池冗余成本充電站站內電池組數目越多服務能力越強,但昂貴的電池成本使得電池在滿足換電需求的基礎上不宜大量冗余。為了避免浪費,降低運營成本,必須合理確定站內電池數目。2.3.1電池流通過程數學模型充電站內流通的電池可分為3種狀態(tài):待充電狀態(tài)、正在充電狀態(tài)以及充滿電狀態(tài)。設站內的電池數目為N組(一輛公交車上換下的Nb塊電池視為一組),充電機的數目為s(s<N),則每時每刻最多有s組電池可同時充電。若需要充電的電池組(包括待充電和正在充電2種狀態(tài))數目為i(0<i<N),則以上3種狀態(tài)的電池組數目分別為:0,i,N-i(0≤i≤s)或i-s,s,N-i(0≤s≤i)。站內電池組的流通過程主要有以下3種情形:1一組電池充滿了電;2換走一組充滿電的電池;3配送車抵達但無電池組可供替換,這種情形發(fā)生的前提是i=N,被稱為拒絕服務狀態(tài)。2.3.2n的運行指標配送車進站換電過程可用服務容量有限的并列多服務臺排隊系統(tǒng)模型(M/M/s/N/∞)描述。得到該模型下電動汽車充換電服務系統(tǒng)的平衡方程為［10］:式中:λ為電池組進入電池充電站的到達率;μ為服務率(1/μ為充電機充滿一組電池所需時間);Pn為有n組電池需要充電的概率。系統(tǒng)的狀態(tài)概率和運行指標如下:式中:ρ=λ/(sμ),反映系統(tǒng)的服務強度,ρ<1時表示不會形成無限長隊列。由2.3.1節(jié)中情形3可知,出現(xiàn)拒絕服務狀態(tài),即n=N時對應的平衡方程為:為了滿足消費者的需要,充電站需要貯藏足夠的電池為配送車提供換電池服務。本文以配送車進站后出現(xiàn)無法換電情形時的拒絕服務率作為指標確定N。N越大,拒絕服務率越小,當拒絕服務率小于給定的閾值,如0.01時,認為充電站的設計滿足消費者的需求。結合式(13)至式(15)得出拒絕服務率為:2.3.3激發(fā)內壓電機充電功率1)充電站內充電機數目s和電池組數目N的不等式約束:2)為不形成無限隊長,保證服務質量,充電站需要滿足服務強度約束:3)確定拒絕服務率指標為1%,結合式(16)得到充電站拒絕服務率約束:4)充電機必須提供足夠的充電功率來保證電池在規(guī)定的時間能夠充滿電,因此,充電機的充電功率必須滿足:式中:Cbattery為一組電池的電量。2.4設備投資成本本文以充、換電站內充換電設施的投資運營成本最小為目標函數:式中:Ci為電池充電站社會年總成本,包括充電設施、電池的投資成本和年運行成本;fc(si)為充電站的充電設備投資成本等額年金;si為充電站i內充電機的數量;Wc為固定投資,主要是配套設施建設成本;k1為充電機的單價;r0為貼現(xiàn)率;yc為充電站折舊年限;fb(Ni)為充電站i內電池儲備投資成本等額年金;Ni為充電站i內電池組的數量;k2為與電池價格相關的投資系數;yb為電池折舊年限;uc(si)為充電站i的年運行成本,可按比例取自fc(si)。式(16)—式(23)構成充電站最優(yōu)配置數學模型,模型中si和Ni為待優(yōu)化量,通過求解該模型可以確定充電站內充電機和電池組的最佳數目。3公交車換電方案某市公交營運線路277條,公交專用首末停車站120余個,公交車總數3384輛,日行駛里程約64萬km。本文對該市主城區(qū)內58個公交首末站點地理位置及站內公交車數目進行了統(tǒng)計。這些路線的發(fā)車間隔為10~20min,路線運行時間為:非高峰期60~80min,高峰期80~120min。這部分站點所屬公交車數目約占全市公交車總數的35%,若全部使用純電動公交車,對應的電動公交車滲透率η=0.35。其站點地理位置分布如圖1所示,圖中,每一個圓點代表一個首末站點?，F(xiàn)有試點城市電動公交車充換電運營數據表明:所使用純電動公交車車載9塊電池,電池容量180kW·h,最大續(xù)駛里程約為160km。電池充電花費時間為3h。由機械操作完成一次換電服務平均耗時為8min。電池的填充/卸載時間ΔT1=ΔT2=TS。調查可知該市公交車行駛平均柴油能耗約0.4L/km［15］。柴油密度為0.86kg/L,則公交車每日平均耗油量為65.06kg。內燃機的效率為25%~40%,但公交車實際運營時頻繁啟停,多為低速行駛,其內燃機效率較低,取ηIC=25%。電動汽車所用電機能在汽車下坡、制動時向電池回饋能量,能量轉化效率較高,取ηM=85%。另外,考慮到節(jié)假日等特殊時段對充電需求有很大影響,波動系數取為α=1.1。由式(9)可得公交車每日換電電量需求為249.43kW·h。公交車的每日平均換電次數為1.73。對公交車的首末班發(fā)車時間進行調查的結果如圖2所示,該市主城區(qū)公交車的主要運營時段為06:00—23:00。電池的換電過程在公交車運營期間進行。考慮到充電機的停機、涓流、檢修等狀態(tài)均影響等值充電時間的大小,取T=15h。已知每條公交線路的公交車數目平均為12輛,每條線路上的公交車均在首末站點間雙向對開,故每一路車在首末站分別停靠6輛。結合首末站點的公交線路信息可估算每個換電站i的公交車總數Nswapi。設換電行為在07:00—22:00之間滿足均勻分布,則換電站i內公交車換電的平均到達率為:非高峰時段公交車線路的運營時間為60~80min,而車輛換電需求可以提前一個班次確定。提前確定換電安排后為避免公交車回站時被拒絕服務,規(guī)定配送車往返充電站更換電池的最大時間限值Tchange=1h。結合式(4)至式(8)可得到各個換電站的換電工位數以及站內電池的最小配置數,如表2所示。城市道路限速約60km/h,配送車平均速度取v－=30km/h,道路非直線系數ξ=1.2,由式(1)可知,充電站的服務半徑約為6km。根據站點間相對位置來構造S(位置、權值信息