[发明专利]考虑用户选择行为的换电站鲁棒选址定容方法和系统

说明书

本发明公开了一种考虑用户选择行为的换电站鲁棒选址定容方法和系统，其中方法包括：基于多项Logit模型建立用户选择行为模型，构建选址模型，等价转化形成SOCP约束；采用分布鲁棒优化方法处理不确定参数，表达满足预设服务水平的最少电池数，等价转化形成SOCP约束；表达满足预设服务水平的最少换电机器人数，等价转化形成SOCP约束；结合SOCP约束和收益最大化的目标函数，以MISOCP模型为基础构建换电站分布鲁棒选址定容模型；调用求解器进行求解，得到换电站的选址定容结果。通过本发明的技术方案，综合考虑用户选择行为和不确定性，同时实现利润最大化，提高了选址建站及定容的科学性。

技术领域

本发明涉及运营管理及运筹学技术领域，尤其涉及一种考虑用户选择行为的换电站鲁棒选址定容方法和一种考虑用户选择行为的换电站鲁棒选址定容系统。

背景技术

随着全球能源危机与气候变化的加剧，世界各国都在寻求解决方案。在运输领域，电动汽车的推广受到了大力支持。当前，电动汽车能源补充有两种模式：充电模式和换电模式。但是充电模式有以下不足之处：充电时间长、投资成本高和车辆行驶里程有限。为了解决电动汽车充电模式的不足，电动汽车行业开始探索换电模式。虽然换电模式在2013年由于Better Place公司的破产而宣布失败。但是近年来，多家企业开始重新探索换电模式。例如，北汽新能源推出“擎天柱计划”，旨在将新能源汽车、动力电池、换电站、光伏发电进行深度融合，计划到2022年在全国超过100个城市，建成3000座光储换电站，投放换电车辆50万台。2019年起，北汽和奥动在集团层面确立了“纵向深化融合，横向快速开拓”的战略合作方向，共同推进换电模式的全面推广和应用。未来5年，奥动计划进入全国50个城市，建成5000座换电站，支撑200万辆新能源汽车换电运营，为城市提供更高效的能源补给服务。

电动汽车换电站的选址定容对于换电服务运营至关重要。关于选址问题，最早出现的是确定性的选址模型。确定性选址模型可以分为三类：基于节点的选址模型、基于弧的选址模型和基于路径的选址模型。目前，大多数选址模型都是基于路径的模型。Hodgson最早开始研究基于路径的选址模型，他提出了截流选址(Flow Capturing Location,FCL)模型，在给定建站个数的约束下，该模型的目标是最大化给定起始终点(Origin-Destination,OD)对间服务的总需求。该模型假设一条路径上只要有一个站，这条路径上的需求即可被服务，但是该模型没有考虑到车辆的有限续航里程。在Hodgson提出FCL模型之后，很多学者提出了改进的模型：考虑车辆续航里程的流量续航选址(Flow RefuelingLocation,FRL)模型，考虑车站容量约束的有约束的流量续航选址(Capacitated FlowCapturing Location,CFRL)模型等。但上述模型都需要预生成大量的可行选址点组合，因此有学者对其进行改进提出新的模型：新的基于节点和基于弧的FRL模型，扩展网络模型。但这些模型都没有考虑到需求的不确定性、用户选择行为以及服务水平要求。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种考虑用户选择行为的换电站鲁棒选址定容方法和系统，通过建立用户选择行为模型、选址模型，以及构建在满足预设服务水平条件下的站点所需最少电池数和最少换电机器人数，在收益最大化的目标函数下，构建换电站分布鲁棒选址定容模型，并等价转化为混合整数二阶锥规划(Mixed Integer Second Order ConeProgramming,MISOCP)模型，从而求解得到电动汽车换电站的选址定容结果。通过本发明提供的方法，综合考虑不确定性和用户选择行为，同时能够使得运营商选址建站及设置电池和换电机器人的利润最大化，提高选址建站及定容的科学性。