基于车辆定位信息的城市电动汽车充电站选址方法

摘要

本发明公开了一种基于车辆定位信息的城市电动汽车充电站选址方法，包括如下步骤：(A)采集车辆定位信息；(B)确定充电站数量M；(C)根据步骤(A)获取的车辆定位信息，得到车辆在城市中的矩形行驶区域Region(Latr,Lonr),将Region划分为Q个矩形子区域；(D)根据车辆定位信息，统计车辆经过每个矩形子区域regq的频次countq；(E)以充电站设置区域的频数之和最大为优化目标构建约束问题，求解该约束问题，得到表征每个矩形子区域是否设置充电站的值，进而确定各充电站的地址。该方法通过将充电站设置在电动汽车行驶及停靠时最常经过的区域，减少其充电时的绕行，实现了充电站的较优选址。

说明书

技术领域

本发明属于城市交通规划与优化领域，具体涉及基于车辆定位信息的城市电动汽车充电站选址方法。

背景技术

电动汽车指以车载电源为动力，用电机驱动车轮行驶，符合道路交通、安全法规各项要求的车辆。由于对环境影响相对传统汽车较小，电动汽车的前景被广泛看好，但当前电动汽车在我国的发展仍然处于起步阶段，相关的技术标准尚不成熟。现阶段而言，电动的汽车续航里程段、充电时间长的缺点在短期内仍无法克服，这就要求必须在合理的位置恰当的布置充电站，以支持电动汽车的运行。

从我国电动汽车的实际发展来看，自2013年以来，电动汽车的保有量增长显著，特别是在东部沿海地区。一方面，是政策法规的推动，对推广电动汽车起到了重要的作用，城市中的新能源汽车保有量也得到了非常大的提高。另一方面，一系列具有我国自主知识产权、质高价美的电动汽车也是推动电动汽车快速增长的重要原因之一。根据我国据乘联会统计的数据显示，2016年1-12月的纯电动车销售24万辆，同比增长116％，占新能源汽车总销量的75％。其中，比亚迪、吉利、北汽稳居新销量榜的前三。

虽然电动汽车的增长非常迅速，然而，在实际的使用过程中，充电设施(充电站、充电桩等)的数量与设施的布局大大限制了电动汽车的使用率，很多电动汽车的拥有者在使用电动汽车前，均会考虑充电设施的便利情况。若充电并不方便，其往往会放弃使用电动汽车转而使用其他方式出行。

发明内容

发明目的：为解决上述问题，本发明公开了一种基于车辆定位信息的城市电动汽车充电站选址方法，该方法通过将充电站设置在电动汽车行驶及停靠时最常经过的区域，减少其充电时的绕行，实现了充电站的较优选址。

技术方案：本发明采用如下技术方案：

一种基于车辆定位信息的城市电动汽车充电站选址方法，包括如下步骤：

(A)采集车辆定位信息；所述定位信息包括车辆的编号P_i、车辆定位位置经纬度坐标(Lat_i,Lon_i)、车辆的定位速度V_i；其中下标i为车辆定位信息的序号，1≤i≤N，N为车辆定位信息的数量；

(B)确定充电站数量M；

(C)根据步骤(A)获取的车辆定位信息，得到车辆在城市中的矩形行驶区域Region(Lat_r,Lon_r)，其中将矩形行驶区域Region划分为Q个矩形子区域；

(D)根据车辆定位信息，统计车辆经过每个矩形子区域reg_q的频次count_q，1≤q≤Q；

(E)以充电站设置区域的频数之和最大为优化目标构建约束问题，所述优化目标函数为：

其中γ_q用于表征矩形子区域q是否设置有充电站，γ_q＝1表示矩形子区域q设置有充电站；d_pq为矩形子区域q的几何形心到矩形子区域p的几何形心的曼哈顿距离，d_min为充电站之间的最小允许距离；

求解该约束问题，得到γ_q的值，进而确定各充电站的地址。

优选地，充电站数量M由下式确定：

其中P_c为城市的电动汽车的保有量规模、C_c为电动汽车的日均充电次数、F_c为电动汽车充电的高峰小时系数，即高峰小时电动汽车的充电需求占全日总充电需求的比值，C_a为单位小时内单个充电站所能满足的最大充电需求。

优选地，对矩形行驶区域Region在经度和纬度方向进行网格化均等分，将Region划分为Q个矩形子区域。

作为另一种优选，对矩形行驶区域Region以h×h单位网格进行网格化划分，步骤为：

(C1)对矩形行驶区域Region进行扩展，扩展后的矩形行驶区域Region′四个顶点分别为(minLat_i,minLon_i)、(minLat_i,minLon_i+Kh)、(minLat_i+Jh,minLon_i)、(minLat_i+Jh,minLon_i+Kh)；

其中子区域总数Q＝JK；为向上取整运算；

(C2)对扩展后的矩形行驶区域Region′进行网格化，分为Q个矩形子区域，第q个矩形子区域reg_q的四个顶点分别为：

其中1≤q≤Q。

具体地，统计车辆经过每个矩形子区域reg_q的频次count_q包括如下步骤：

(D1)初始化每个矩形子区域的频数为0，即count_q＝0；

(D2)对步骤(A)采集的车辆定位信息依次进行判断，当其中第i条车辆定位信息满足如下两个条件中的任一个条件时，将第q个矩形子区域的频数count_q增加1：

条件一、若第i条车辆定位信息的定位位置(Lat_i,Lon_i)处于第q个矩形子区域内，且车辆的定位速度V_i＝0；

条件二、若第i条车辆定位信息的定位位置(Lat_i,Lon_i)处于第q个矩形子区域内，且车辆的定位速度V_i>0，且车辆的编号P_i与第1条至第i-1条车辆定位信息中满足条件二的车辆的编号P_j均不相同，1≤j<i。

优选地，步骤(E)中应用遗传算法求解约束问题，得到γ_q的值，进而确定各充电站的地址。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下优点：(1)本发明公开的基于车辆定位信息的城市电动汽车充电站选址方法，摒弃了以往城市充电站选址过于随意，且充电站位置多位于城市偏远地区的问题，通过本发明方法获取与确定的充电站点位置均位于车辆最常行驶与停靠的区域内，一方面交通需求与充电需求很大，另一方面也降低了电动汽车充电时的绕行距离；(2)本发明公开的充电站选址方法主要基于车辆定位信息数据。未来随着城市的发展与变革，在出行的分布与车辆的位置信息发生变化后，可以在保留现有充电设施的基础上，单独考虑变化区域新的车辆出行与充电需求，并对充电站的选址进行同步更新。

附图说明

图1为本发明公开的城市电动汽车充电站选址方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明。

如图1所示，本发明基于车辆定位信息的城市电动汽车充电站选址方法，包括以下步骤：

(A)采集车辆定位信息；

步骤(A)采集车辆定位信息，包含了步骤A1)、步骤A2)两个子步骤：

A1)确定城市中可以采集定位信息的，且装有车辆定位设备的车辆的数量T，并对这些车辆进行唯一性编号，使得任意两辆车的编号均不相同。车辆的编号为从1开始至T的正整数。

A2)以条为单位，采集T辆车的车辆定位信息，其中，第i条车辆定位信息包含：车辆的编号P_i、车辆的定位位置经纬度坐标(Lat_i,Lon_i)、车辆的定位速度V_i。其中，下标i为车辆定位信息的序号，i为大于0的整数且i≤N，N为采集得到的车辆定位信息的总条数，P_i∈[1,T]且P_i为整数，Lat_i和Lon_i分别为第i条车辆定位信息的定位位置的纬度、经度；

步骤A中，车辆定位信息均通过定位设备自动采集。定位设备包含但不限于车载GPS，外置式GPS，内置定位设备的手机、平板、电脑等。由于定位设备会自动采集车辆的位置与速度等信息，同时记录下定位信息采集时的时间，因而步骤A中的车辆定位信息是很容易采集得到的。

为了便于数据的管理，采集到车辆定位信息后，将其输入数据库中，即构建车辆定位信息数据库；

将步骤A中采集得到的N条车辆定位信息存入车辆定位信息数据库中。车辆定位信息数据库的结构如下所示：

(B)确定充电站数量M；

根据城市的充电需求，确定充电站数量M。充电站数量M可由下式确定：

其中，P_c为城市的电动汽车的保有量规模、C_c为电动汽车的日均充电次数、F_c为电动汽车充电的高峰小时系数，为高峰小时电动汽车的充电需求占全日总充电需求的比值，C_a为单位小时内单个充电站所能满足的最大充电需求。

(C)根据步骤(A)获取的车辆定位信息，得到车辆在城市中的矩形行驶区域Region(Lat_r,Lon_r)，其中将矩形行驶区域Region划分为Q个矩形子区域；

对矩形行驶区域Region的划分可以采用均等分的方式，即在经度和纬度方向进行网格化均等分，将Region划分为Q个矩形子区域。

也可以采用固定单位网格大小的划分方式，对矩形行驶区域Region以h×h单位网格进行网格化划分，包括如下步骤：

(C1)对矩形行驶区域Region进行扩展，扩展后的矩形行驶区域Region′四个顶点分别为(minLat_i,minLon_i)、(minLat_i,minLon_i+Kh)、(minLat_i+Jh,minLon_i)、(minLat_i+Jh,minLon_i+Kh)；

其中子区域总数Q＝JK；为向上取整运算；

(C2)对扩展后的矩形行驶区域Region′进行网格化，分为Q个矩形子区域，第q个矩形子区域reg_q的四个顶点分别为：

其中1≤q≤Q。

h值的大小影响到方法的精度和计算量，本发明优选h＝0.005，根据地球半径的值，可以计算出经纬度为0.005×0.005的单元网格大致相当于500m×500m的区域，可以满足实际的精度要求，且计算量较小。

(D)根据车辆定位信息，统计车辆经过每个矩形子区域reg_q的频次count_q，1≤q≤Q；具体包括：

(D1)初始化每个矩形子区域的频数为0，即count_q＝0；

(D2)对步骤(A)采集的车辆定位信息依次进行判断，当其中第i条车辆定位信息满足如下两个条件中的任一个条件时，将第q个矩形子区域的频数count_q增加1：

条件一、若第i条车辆定位信息的定位位置(Lat_i,Lon_i)处于第q个矩形子区域内，且车辆的定位速度V_i＝0；

条件二、若第i条车辆定位信息的定位位置(Lat_i,Lon_i)处于第q个矩形子区域内，且车辆的定位速度V_i>0，且车辆的编号P_i与第1条至第i-1条车辆定位信息中满足条件二的车辆的编号P_j均不相同，1≤j<i。

(E)以充电站设置区域的频数之和最大为优化目标构建约束问题，所述优化目标函数为：

其中γ_q用于表征矩形子区域q是否设置有充电站，γ_q＝1表示矩形子区域q设置有充电站；d_pq为矩形子区域q的几何形心到矩形子区域p的几何形心的曼哈顿距离，d_min为充电站之间的最小允许距离；

求解该约束问题，得到γ_q的值，进而确定各充电站的地址。

本实施例中，选取我国某城市的一个主要区域，验证本发明公开的方法。包括如下步骤：

(A)采集车辆定位信息；

本实施例中可以采集9126辆车辆的定位信息，T＝9126；共采集得到车辆定位信息N＝18668037条。

将采集得到的18668037条车辆定位信息放入车辆定位信息数据库中。车辆定位信息数据库如下所示：

(B)确定充电站数量M；

根据城市的充电需求，确定充电站数量通过计算M＝2。

(C)对车辆矩形行驶区域Region划分；

本实施例采用固定单位网格大小的划分方式，对矩形行驶区域Region以h×h单位网格进行网格化划分，h＝0.005。经计算，对矩形行驶区域Region进行扩展，扩展后的矩形行驶区域Region′四个顶点分别为(31.23,118.35)，(31.23,119.24)，(32.63,118.35)，(32.63,119.24)；子区域总数Q＝49840；

(D)根据车辆定位信息，统计车辆经过每个矩形子区域reg_q的频次count_q，1≤q≤Q；

(E)以充电站设置区域的频数之和最大为优化目标构建约束问题；本实施例应用遗传算法求解约束问题，得到表征每个矩形子区域是否设置充电站的值，进而确定各充电站的地址。

通过求解，最终确定两个电动充电站位于矩形子区域q＝4589和矩形子区域q＝12358内。