[发明专利]一种电动汽车充电负荷时空概率分布模型计算方法

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1.一种电动汽车充电负荷时空概率分布模型计算方法，其特征在于；

先利用OD矩阵的车辆出行统计数据，结合路网节点的人口数量、车辆行程耗时、路径选择、和车辆充电过程，计算路网中同种类型车辆单次出行概率分布及单辆车单次出行充电功率的时空概率分布；

再结合交通分布情况、车辆的出行耗时和耗能特性，利用节点综合SOC和车流群综合SOC概率密度函数计算该路网中电动汽车充电负荷的时空概率分布；

其中利用OD矩阵的车辆出行统计数据的步骤如下：

将路网节点按照功能进行划分且至少划分成N种类型，并根据出发地orgin-目的地destination的组合至少形成N²个OD对，N≥3；

统计路网节点区域内一定数量车辆在一天中的出行数据，出行数据包含辆车在当天每次出行的出发地-目的地的DO对类型，以及起始出发时刻；

通过统计车辆的出行数据进行拟合，获取不同类型OD对-时间的联合概率分布矩阵P_ODT；

其中结合路网节点的人口数量步骤如下：

对路网节点按照人口数量分配权重W，并得到T类型区域中节点n_j的概率P_n(T,n_j)，

结合P_ODT生成OD矩阵，即在t时刻OD对i发生的概率P_OD(i,t)，

P_OD(i,t_s)＝P_n(T_OD,i,d,des(i))·P_ODT(T_OD,i,t_s)P_n(T_OD,i,s,sta(i))

式中，T_OD,i为OD对i的类型；T_OD,i,s、T_OD,i,d分别表示OD对i的起点和终点的节点类型；

sta(·)、des(·)分别为求取OD对i的起始节点和终点节点编号的运算；

其中所述车辆行程耗时为不同OD对的路径消耗时间，其计算步骤如下：

利用车速流量实用模型-BPR模型，计算t时刻OD对i在路程中消耗的时间和车辆在道路分布的期望值矩阵N_cr；

再通过矩阵中值的正态分布特性计算出不同OD对的路径消耗时间；

在车辆的路径选择中，车辆有P_st的概率选择以最短时间的路径出行，1-P_st的概率以最短路程路径出行，分别基于路段出行时间和路段长度的邻接矩阵，使用Dijkstra算法计算出行路径；在计算过程中，默认车辆的能耗与形式里程为线性关系；

在车辆充电过程中，OD对i的车辆出行结束时SOC概率密度函数为f_ODa,i(s)；

车辆抵达目的地后的充电时长t_c概率密度函数f_ODa,ct,i(t_c)，由f_ODa,i(s)的线性变化获得，计算公式为

同时引入补偿系数c(n_j,t)，以补偿因出行需求而中途离开的车辆，其物理意义为t时刻节点n_j充电功率中，由于车辆离开而剩余的部分

式中，N_NN(n_j,t)，N_NL(n_j,t)，N_NA(n_j,t)分别为t时刻节点n_j的停放车辆数，离开车辆数和抵达车辆数；

则可得到在车辆的一次出行中，在t时刻充电的概率P_C(n_j,t)为：

式中，表示的路程行驶时间的概率密度函数，为节点n_j的额定充电功率。