一种新能源汽车动力电池召回选址的决策方法

摘要

本发明提供一种新能源汽车动力电池召回选址的决策方法，包括：S1、构建考虑召回风险的多目标设施新能源汽车动力电池逆向物流网络结构；S2、采用傅里叶预测模型，预测多个周期内的新能源汽车销售量及动力电池的召回量；S3、构建考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中多目标设施的选址模型；S4、基于步骤S2和步骤S3，确定考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中各目标设施的拟选位置；S5、基于步骤S4构建非线性混合整数规划模型，求解全局最优解，所述最优解即为考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中多目标设施的选址。本发明可以实现新能源汽车动力电池物流网络各目标设施的最优选址。

说明书

技术领域

本发明涉及选址技术领域，具体涉及一种新能源汽车动力电池召回选址的决策方法。

背景技术

新能源汽车是指采用非常规的车用燃料作为动力来源(或使用常规的车用燃料、采用新型车载动力装置)，综合车辆的动力控制和驱动方面的先进技术，形成的技术原理先进、具有新技术、新结构的汽车。

新能源汽车一般会采用电池提供动力源，新能源汽车的动力电池有一定的寿命，在寿命结束时，需要对动力电池进行回收，既可以提高资源的利用率又可以避免电池污染环境。

由于新能源汽车属于新兴产业，动力电池的平均报废时间为五年，并且国内关于新能源汽车动力电池召回的相关法律法规还不完善，因此很少有人关注考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络设计。

然而，随着新能源汽车的使用量和使用范围越来越大，有必要对新能源汽车动力电池物流网络选址问题进行研究，以保护环境和提高资源利用率。

发明内容

本发明的目的是提供一种新能源汽车动力电池召回选址的决策方法，首先构建包括服务网点、召回网点、召回处理中心、召回转运中心和梯次利用中心在内的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构，其次，在采用傅里叶模型预测多个周期内新能源汽车动力电池召回量的基础上，考虑新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中的各拟建设施的固定成本、检测成本、包装成本、运营成本、运输成本、仓储成本以及设施在运营和运输过程中对安全和环保影响等因素，以安全环保风险和响应时间最小、对经济效益最大为目标，构建多周期多目标动态选址模型，确定网络中各目标设施的数量和选址。该方法合理考量了多重影响因素，更有利于确定各目标设施的最优选址。

为了达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现：

一种新能源汽车动力电池召回选址的决策方法，所述方法包括：

S1、构建考虑召回风险的多目标设施新能源汽车动力电池逆向物流网络结构；

S2、采用傅里叶预测模型，预测多个周期内的新能源汽车销售量及动力电池的召回量；

S3、构建考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中多目标设施的选址模型；

S4、基于所述步骤S2和步骤S3，设置考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中各目标设施的拟选位置；

S5、基于所述步骤S4构建非线性混合整数规划模型，求解全局最优解，所述最优解即为考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中多目标设施的选址。

进一步的，所述多目标设施包含：召回网点、召回处理中心、召回转运中心和梯次利用中心。

进一步的，所述傅里叶预测模型表示为：

f(x)＝a

sin(2x*w)，其中，x表示年份，f(x)表示新能源汽车销售量或动力电池的召回量，a

进一步的，所述步骤S3中，构建多目标设施的选址模型时，以安全环保风险和响应时间最小、经济效益最大为目标，构造目标函数max F＝(SR-SET)+EB，其中，SR表示社会责任影响，SET表示安全环保风险和响应时间，EB表示经济效益。

进一步的，所述考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络各周期安全环保和响应时间SET包含各周期召回网点、召回处理中心、召回转运中心之间的距离以及梯次利用中心的规模大小，采用以下公式计算：

其中，dt

进一步的，所述考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络各周期对社会责任的影响SR包含在各周期内召回网点、召回处理中心、召回转运中心以及梯次利用中心创造的就业岗位数量，采用以下公式计算：

其中，

进一步的，所述考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络各周期对经济效益的影响EB包含在各周期内召回的新能源汽车动力电池被梯次利用中心处理后所产生的价值，采用以下公式计算：

EC＝C

其中，

进一步的，所述多目标设施的选址模型中，约束条件设置为：

第p个周期确保每个召回网点都有一个对应的处理中心；

第p个周期确保每个被选择召回处理中心都有一个对应的召回转运中心；

第p个周期确保每个被选择召回转运中心都有一个对应的梯次利用中心；

第p个周期从召回网点运往召回处理中心的动力电池数量等于召回网点回收的数量；

第p个周期从召回网点运送到召回处理中心的新能源汽车动力电池的数量等于从召回处理中心运送到召回转运中心的新能源汽车动力电池的数量；

第p个周期从召回处理中心运送到召回转运中心的新能源汽车动力电池的数量等于从召回转运中心运送到梯次利用中心的新能源汽车动力电池的数量；

第p个周期从召回网点运送到召回处理中心的新能源汽车动力电池的数量等于召回处理中心的库存量；

第p个周期从召回处理中心运送到召回转运中心的新能源汽车动力电池的数量等于召回转运中心的库存量；

第p个周期从召回转运中心运送到梯次利用中心的新能源汽车动力电池的数量等于梯次利用中心的库存量；

第p个周期从召回网点运送到召回处理中心的新能源汽车动力电池的数量不超过召回处理中心的最大处理能力；

第p个周期从召回处理中心运送到召回转运中心的新能源汽车动力电池的数量不超过召回转运中心的最大处理能力；

第p个周期从召回转运中心运送到梯次利用中心的新能源汽车动力电池的数量不超过梯次利用中心的最大处理能力；

第p个周期召回处理中心的新能源汽车动力电池数量不超过召回处理中心的最大库存量；

第p个周期召回转运中心的新能源汽车动力电池数量不超过召回转运中心的最大库存量；

第p个周期梯次利用中心的新能源汽车动力电池数量不超过梯次利用中心的最大库存量；

第p个周期召回处理中心的建设数量小于最大可建数量；

第p个周期召回转运中心的建设数量小于最大可建数量；

第p个周期梯次利用中心的建设数量小于最大可建数量。

本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：

(1)本发明的一种新能源汽车动力电池召回选址的决策方法，首先构建包括服务网点、召回网点、召回处理中心、召回转运中心以及梯次利用中心在内的考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构，其次，在预测多个周期内新能源汽车动力电池召回量的基础上，考虑新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中的各拟建设施的固定成本、检测成本、包装成本、运营成本、运输成本、仓储成本以及设施在运营和运输过程中对安全和环保影响等因素，安全环保风险和响应时间最小、对经济效益最大为目标，构建多周期多目标动态选址模型，确定新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中各目标设施的数量、选址和目标设施间流量分配，该方法合理考量了多重影响因素，更有利于确定各目标设施的最优选址；

(2)本发明的一种新能源汽车动力电池召回选址的决策方法，以安全环保风险和响应时间最小、对经济效益最大为目标建立模型，降低了新能源汽车动力电池逆向物流网络结构的安全风险，也减少了对环境的影响；

(3)本发明的一种新能源汽车动力电池召回选址的决策方法，以安全环保因素、社会责任因素、经济因素对新能源汽车动力电池逆向物流网络结构选址决策进行了敏感性分析，采用傅里叶预测模型和非线性混合整数规划模型相结合，优化了新能源汽车动力电池逆向物流网络结构在各周期内召回网点、召回处理中心、召回转运中心以及梯次利用中心的数量、选址以及目标设施间流量分配和库存量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图：

图1为本发明一实施例提供的一种新能源汽车动力电池召回选址的决策方法的流程示意图；

图2为本发明的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中的多目标设施示意图；

图3为参数λ和μ的变化对目标函数最佳值的影响图；

图4为参数

具体实施方式

以下结合附图和具体实施方式对本发明提出的技术方案作进一步详细说明。根据下面说明，本发明的优点和特征将更清楚。需要说明的是，附图采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施方式的目的。为了使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂，请参阅附图。须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。

如图1所示，本发明提供了一种新能源汽车动力电池召回选址的决策方法，该方法具体包含：

S1、构建考虑召回风险的多目标设施新能源汽车动力电池逆向物流网络结构。在本实施例中，如图2所示，考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中的多目标设施包含：召回网点、召回处理中心、召回转运中心和梯次利用中心。动力电池发生问题后，由工信部公布的服务网点(具体相关网店地址在工信部的官网上进行公示)进行召回，服务网点收集存在问题的动力电池后，运输送往召回网点，在召回网点进行汇总后送往召回处理中心，在召回处理中心进行简单的包装检测以后，接着由召回处理中心送往召回转运中心，最后由召回转运中心送往梯次利用中心进行最后处理。

S2、采用傅里叶预测模型，预测多个周期内的新能源汽车销售量及动力电池的召回量。

其中，所述傅里叶预测模型表示为：

f(x)＝a

其中，x表示年份，f(x)表示新能源汽车销售量或动力电池的召回量，a

由于预测汽车销售量和动力电池召回量与年份相关，因此将x代表年份，公式(1)求出的f(x)为销售量或召回量。

模型参数a

S3、构建考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中多目标设施的选址模型。

在本实施例中，构建多目标设施的选址模型时，以安全环保风险和响应时间最小、经济效益最大为目标，构造目标函数maxF＝(SR-SET)+EB(2)，其中，SR表示社会责任影响，SET表示安全环保风险和响应时间，EB表示经济效益。

所述新能源汽车动力电池召回逆向物流网络结构中，包含P个周期、R个召回网点、S个召回处理中心、T个召回转运中心、E个梯次利用中心，周期的集合为P＝{1,2，…，P}、召回网点的集合为R＝{1,2，…，R}、召回处理中心的集合为S＝{1,2，…，S}、召回转运中心的集合为T＝{1,2，…，T}、梯次利用中心的集合为E＝{1,2，…，E}，r∈R,s∈S,t∈t,e∈E,p∈P，即p表示第p个周期，r表示第r个召回网点，s表示第s个召回处理中心，t表示第t个召回转运中心，e表示第e个梯次利用中心。

优选地，所述考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络各周期安全环保和响应时间SET包含：各周期召回网点、召回处理中心、召回转运中心之间的距离以及梯次利用中心的规模大小。

优选地，所述考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络各周期对社会责任影响SR包含：在各周期内召回网点、召回处理中心、召回转运中心以及梯次利用中心创造的就业岗位数量。

优选地，所述考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络各周期对经济效益影响EB包含：在各周期内召回的新能源汽车动力电池被梯次利用中心处理后所产生的价值。

EC＝C

各周期的召回处理中心建设费用、召回转运中心建设费用之和

各周期的各个设施之间运输费用之和

各周期的新能源汽车动力电池检测费用之和

各周期的新能源汽车动力电池包装费用之和

各周期的召回处理中心、召回转运中心、梯次利用中心仓储费用之和

各周期的召回处理中心、建召回转运中心、梯次利用中心人工费用之和

各周期的召回处理中心、召回转运中心、梯次利用中心运营费用之和

另外，所述多目标设施的选址模型中，约束条件设置为：

第p个周期确保每个召回网点都有一个对应的处理中心，表示为：

第p个周期确保每个被选择召回处理中心都有一个对应的召回转运中心，表示为：

第p个周期确保每个被选择召回转运中心都有一个对应的梯次利用中心，表示为：

第p个周期从召回网点运往召回处理中心的动力电池数量等于召回网点回收的数量，表示为：

第p个周期从召回网点运送到召回处理中心的新能源汽车动力电池的数量等于从召回处理中心运送到召回转运中心的新能源汽车动力电池的数量，表示为：

第p个周期从召回处理中心运送到召回转运中心的新能源汽车动力电池的数量等于从召回转运中心运送到梯次利用中心的新能源汽车动力电池的数量，表示为：

第p个周期从召回网点运送到召回处理中心的新能源汽车动力电池的数量等于召回处理中心的库存量，表示为：

第p个周期从召回处理中心运送到召回转运中心的新能源汽车动力电池的数量等于召回转运中心的库存量，表示为：

第p个周期从召回转运中心运送到梯次利用中心的新能源汽车动力电池的数量等于梯次利用中心的库存量，表示为：

第p个周期从召回网点运送到召回处理中心的新能源汽车动力电池的数量不超过召回处理中心的最大处理能力，表示为：

第p个周期从召回处理中心运送到召回转运中心的新能源汽车动力电池的数量不超过召回转运中心的最大处理能力，表示为：

第p个周期从召回转运中心运送到梯次利用中心的新能源汽车动力电池的数量不超过梯次利用中心的最大处理能力，表示为：

第p个周期召回处理中心的新能源汽车动力电池数量不超过召回处理中心的最大库存量，表示为：

第p个周期召回转运中心的新能源汽车动力电池数量不超过召回转运中心的最大库存量，表示为：

第p个周期梯次利用中心的新能源汽车动力电池数量不超过梯次利用中心的最大库存量，表示为：

第p个周期召回处理中心的建设数量小于最大可建数量，表示为：

第p个周期召回转运中心的建设数量小于最大可建数量，表示为：

第p个周期梯次利用中心的建设数量小于最大可建数量，表示为：

其中，

下标说明：

(1)r：备选召回网点的序号，r∈R，R表示所有的召回网点集合；

(2)s：备选召回处理中心的序号，s∈S，s表示所有备选召回处理中心的集合；

(3)t：备选召回转运中心的序号，t∈T，T表示所有备选的召回转运中心集合；

(4)e：备选梯次利用中心，e∈E，E表示所有备选的梯次利用中心集合；

(5)p：运营周期的序号，p∈P，P表示召回网点、召回处理中心、召回转运中心、梯次利用中心的选址问题中运营期数的集合，如P＝{1,2,3}为考虑三个周期的选址问题，每一周期运营时间以天为单位来表示。

参数说明：

(1)d：每运营周期的运营天数；

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)sc：每个召回动力电池每单位距离的运输费用(Shipping Cost)；

(9)pkc：每个召回动力电池的包装费用(Packing Cost)；

(10)dc：：每个召回动力电池的检测费用(Detect Cost)；

(11)wc

(12)wc

(13)wc

(14)oc

(15)oc

(16)oc

(17)lc

(18)lc

(19)lc

(20)dt

(21)dt

(22)dt

(23)N

(24)M

(25)M

(26)

(27)

(28)

(29)L

(30)L

(31)L

(32)Q

(33)Pr：动力电池梯次利用产生的价值(扣除成本以后)；

(34)β是梯次利用中心e的梯次利用率,0≤β≤1；

(35)δ

(36)γ

(37)f(T

(38)

(39)

决策变量的说明：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

S4、基于所述步骤S2和步骤S3，确定考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中各目标设施的拟选位置。

示例地，如表1-4所示，为本实施例中设置的服务网点、召回网点、召回处理中心、召回转运中心、梯次利用中心的拟选位置坐标。

表1召回网点位置

表2召回处理中心备选点

表3召回转运中心备选点

表4梯次利用中心备选点

由表1-4可知，在考虑召回的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中，共有6个召回处理中心备选点、4个召回转运中心备选点，2个梯次利用中心备选点，通过优化模型可决策出3个召回处理中心、2个召回转运中心和1个梯次利用中心的最优解，即最多构建3个召回处理中心、2个召回转运中和1个梯次利用中心。以上海市为例，各个动力电池召回量按照预测数据得到，相关坐标由模拟数据设置。

S5、基于所述步骤S4构建非线性混合整数规划模型，求解全局最优解，所述最优解即为考虑召回风险的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中多目标设施的选址。在本实施例中，构建了包含822个变量和247个约束条件的混合整数非线性规划模型，利用DELLXPS 13通过Lingo 18.0求解了全局最优解。

案例所示的上海市新能源汽车动力电池逆向物流网络在三个周期内，构建和运营的最小成本为最大收益为433,126,300元，逆向物流网络的选址方案如下表所示。

表5选址方案

下面对本发明的决策方法进行敏感性(灵敏度)分析。

本发明提出的一种新能源汽车动力电池召回选址的决策方法，充分权衡安全、环保、经济效益，在模型部分分为两个重要内容，即安全环保社会责任层面(SR-SET)与经济效益层面(EB)。安全环保责任层面包括社会安全风险和环境污染风险(SET)最小化，社会责任(SR)最大化；经济效益层面即企业在保证安全环保的条件下，应保持一定的收益或将损失控制在一定范围内。

影响安全环保责任层面(SR-SET)的参数为λ，影响经济效益EB的参数为μ，影响社会责任SR的参数为

这些参数数值的增加或减少都会对动力电池召回逆向物流网络产生重要的影响，对其进行灵敏度分析有利于企业管理者做出合理的召回决策，也有助于政府相关部门制定符合实际的引导或监管政策。本发明进行一个灵敏度实验，扩大或缩小每个参数值，以测试参数变化对整体目标的影响。对于每个参数，分别有三种不同的变化率，即0.5、1、1.5，如表6第三列,如表7第三列所示。实验组各参数对应的参数变化分别为0.5倍、1倍、1.5倍，其余四个参数的设置为单位值1。

表6λ和μ的灵敏度分析

表7

从表6和图3可以看出，安全环保社会责任参数λ对函数目标结果影响较小，经济效益参数μ影响较大。由此可以看出，参数λ对召回逆向物流网络的性能影响不显著，但参数μ对召回逆向物流网络的性能的影响显著。这一明显的利益差距，使得部分企业在制定召回决策或设计召回逆向物流网络时往往会驱逐利益最大化，而忽视安全问题、环境污染问题。

参数λ由

综上所述，本发明的一种新能源汽车动力电池召回选址的决策方法，首先构建包括服务网点、召回网点、召回处理中心、召回转运中心和梯次利用中心在内的新能源汽车动力电池逆向物流网络结构，其次，在采用傅里叶模型预测多个周期内新能源汽车动力电池召回量的基础上，考虑新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中的各拟建设施的固定成本、检测成本、包装成本、运营成本、运输成本、仓储成本以及设施在运营和运输过程中对安全和环保影响等因素，以安全环保风险和响应时间最小、对经济效益最大为目标，构建多周期多目标动态选址模型，确定新能源汽车动力电池逆向物流网络结构中各目标设施的数量、选址和目标设施间流量分配和库存量，同时，该方法以安全环保因素、社会责任因素、经济因素对新能源汽车动力电池逆向物流网络结构选址决策进行了敏感性分析，采用傅里叶预测模型和非线性混合整数规划模型相结合，优化了新能源汽车动力电池逆向物流网络结构在各周期内召回网点、召回处理中心、召回转运中心以及梯次利用中心的数量、选址以及目标设施间流量分配和库存量。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。