电动汽车隧道照明负荷影响的蒙特卡洛模拟系统及方法与流程

本发明涉及交通电气化与隧道照明节能控制，具体为一种电动汽车隧道照明负荷影响的蒙特卡洛模拟系统及方法。

背景技术：

1、随着电动汽车的快速增长，电动汽车的出行对交通基础设施的电力负荷有着显著影响。隧道照明系统是公路隧道的主要能耗设备，其功率可达数十千瓦甚至上百千瓦。

2、传统的隧道照明控制主要依赖固定时序或简单的车流量检测，未考虑电动汽车数量波动和出行时间分布带来的动态影响，存在的问题具体表现为：

3、（1）受政策、补贴、技术更新等因素影响，电动汽车正处于爆发增长期，每日实际通行数量波动较大。传统基于固定车流量预测的照明控制策略难以适应这种高随机性，容易导致照明不足或能源浪费。

4、（2）电动汽车在晚高峰后回家充电，其充电负荷可能与隧道夜间基本照明负荷在时间上叠加，造成区域电网的双重压力。

5、（3）车主为利用夜间波谷电价或满足通勤需求，其出行时间在早晚高峰呈现出更尖锐的集中特征。这种集中效应会导致隧道车流量在短时间内快速增长，使加强照明的触发频率更高、持续时间更长，从而推高瞬时峰值负荷。

6、此外，现有技术还缺乏对电动汽车季节性变化、自然光强度等多元因素的综合建模，导致隧道照明负荷预测精度低，难以支撑电网调度和隧道节能改造。因此，亟需一种能够科学评估电动汽车对隧道照明负荷影响的模拟方法，为隧道照明智能控制提供决策依据。

技术实现思路

1、为解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种电动汽车隧道照明负荷影响的蒙特卡洛模拟系统及方法。

2、为实现上述目的，本发明的技术方案为：提供包括如下步骤：

3、s1、设定待评估隧道的年平均日电动汽车基础数量和各月的季节性调节因子，计算任意月平均每日电动汽车数量，并采用泊松分布生成当日的电动汽车总数；

4、s2、建立24小时出行时间概率质量函数，并以s1生成的电动汽车总数为总试验次数，以每小时对应的概率质量函数为概率向量，采用多项分布生成当日每小时新增的电动汽车出行量；

5、s3、计算隧道外归一化自然光强度，并基于隧道外归一化自然光强度计算自然光强度因子；

6、s4、将待评估隧道分为引入段、过渡段、出口段三个区段，设定夜间开启加强照明所需的最小车流量的基准阈值和各区段系数，计算各区段的照明控制动态阈值；

7、s5、设隧道无电动汽车时的基础车流量，加上s2得到的电动汽车总数，计算得到隧道总车流量，将总车流量和s4得到的照明控制动态阈值的比值作为车流比，根据车流比进行调光等级决策；

8、s6、设定隧道基本照明总功率，并计算各区段的加强照明功率，将各区段的加强照明功率和基本照明总功率相加得到隧道照明总功率，将各小时的隧道照明总功率合成负荷曲线，并计算当日用电量、日峰值负荷和峰谷差；

9、s7、重复步骤s1-s6，通过蒙特卡洛模拟并统计隧道的当日用电量、日峰值负荷和峰谷差样本，计算样本均值、标准差和95%置信区间，实现电动汽车对隧道照明负荷影响的概率性评估。

10、优选的，s1的具体过程为：设定待评估隧道的年平均日电动汽车基础数量，单位为辆/日，设定各月的季节性调节因子，；计算任意月平均每日电动汽车数量：

11、

12、采用泊松分布生成当日的电动汽车总数：

13、。

14、优选的，s2的具体过程为：建立24小时出行时间概率质量函数，公式为：

15、

16、式中，为一天内的时间索引，；为未归一化的权重，在7-9时的早高峰和17-19时的晚高峰时段赋予较高权重；为权重总和；为归一化后的概率质量函数值。

17、满足如下约束：

18、

19、以s1生成的为总试验次数，以为概率向量，采用多项分布生成当日每小时新增的电动汽车出行量，公式为：

20、

21、式中，单位为辆/小时，表示第小时出现的次数。

22、优选的，s2中，在7-9时的取值分别为0.3、0.4和0.3，在17-19时的取值分别为0.25、0.5和0.25，其余时段取0。

23、优选的，s3的具体过程为：计算时刻隧道外归一化自然光强度：

24、

25、仅在时产生正值，其余时段为0。

26、基于隧道外归一化自然光强度计算基础自然光强度因子：

27、

28、为反映云量对自然光的随机衰减影响，引入随机扰动项，则最终自然光强度因子为：

29、

30、式中，和为截断函数，分别为取最小和最大值，为独立同分布的正态随机变量，用于模拟包括晴天、多云、阴天的天气变化对自然光强度的随机调制。

31、优选的，s4的具体过程为：将待评估隧道划分为三个区段：引入段、过渡段、出口段，引入段为隧道入口处适应外界亮度变化的区段，过渡段为连接引入段且亮度逐渐降低的区段，出口段为隧道出口处适应外界亮度的区段，具体划分方式为依据距离划分或依据隧道长度比例划分：

32、（1）依据距离划分：引入段为入口端向内的50~100m；过渡段连接引入段，长度为100~200m；出口段为出口端向隧道内的50~100m；

33、（2）依据隧道长度比例划分：引入段占隧道总长10%~15%；过渡段占隧道总长20%~30%；出口段占隧道总长10%~15%，其余为基本照明段。

34、设定夜间开启加强照明所需的最小车流量的基准阈值，单位为pcu/h；设定各区段的区段系数，在引入段、过渡段和出口段分别表示为、和：

35、

36、各区段在时刻的照明控制动态阈值为，计算公式为：

37、

38、的单位为，表示每个小时、每个区段，触发加强照明的车流量阈值；、和对应计算得到的照明控制动态阈值分别为、和；为或，取值范围为0.4-1，在夜晚值为1，在白天的值小于1，最低取值为0.4。在仅反映昼夜规律（白天低、夜晚高）时，为；在需要反映晴天/多云/阴天等对自然光的随机衰减时，为。

39、优选的，s5的具体过程为：设无电动汽车时各小时的隧道基础车流量为，单位为pcu/h，则时刻的总车流量为：

40、式中，为s2计算得到的每小时新增的电动汽车出行量。

41、计算车流比，公式为：

42、

43、、和对应得到的车流比分别为、和；

44、根据进行调光等级决策：

45、

46、调光等级0表示加强照明关闭，调光等级0.5表示加强照明灯具以50%额定功率运行，调光等级1表示加强照明灯具以100%额定功率全开。

47、通过、和计算得到的分别为、和。

48、优选的，s6的具体过程为：设定基本照明总功率，单位为kw；设定各区段加强照明额定功率，分别对应引入段、过渡段、出口段，单位为kw，则时刻隧道照明总功率为：

49、设定单辆电动汽车的平均充电功率为，单位为kw，建立24小时充电时间概率分布，满足，模拟电动汽车晚高峰后回家充电的行为模式：

50、时刻的总充电负荷为：

51、

52、式中，为当日电动汽车总数。

53、将总充电负荷叠加至照明负荷，得到时刻系统总功率为：

54、

55、以小时为横坐标，计算得到的为纵坐标，依次连接时刻隧道照明总功率各离散点得到当日隧道照明日负荷曲线，基于负荷曲线计算以下三个特征量：

56、计算当日用电量，公式为：

57、

58、计算日峰值负荷，公式为：

59、

60、计算峰谷差，公式为：

61、

62、当日用电量的单位为kwh；日峰值负荷和峰谷差的单位均为kw；为或，如果需要评估电动汽车充电对区域电网的叠加影响，则取照明与充电之和，即为，否则为。

63、优选的，s7的具体过程为：重复s1-s6共次，，收集次模拟得到的日用电量、日峰值负荷、峰谷差样本，计算以下统计量：

64、计算样本均值，公式为：

65、

66、式中，为模拟轮次索引；为第次模拟得到的指标值；

67、计算标准差，公式为：

68、

69、计算95%置信区间，公式为：

70、

71、将三个统计量用于电动汽车对隧道照明负荷影响的概率性评估。

72、本发明还包括一种实现上述方法的电动汽车隧道照明负荷影响的蒙特卡洛模拟系统，包括电动汽车数量生成模块、出行时间分配模块、自然光计算模块、照明阈值计算模块、调光等级决策模块和负荷合成与统计模块；

73、所述电动汽车数量生成模块用于执行步骤s1、出行时间分配模块用于执行步骤s2、自然光计算模块用于执行步骤s3、照明阈值计算模块用于执行步骤s4、调光等级决策模块用于执行步骤s5和负荷合成与统计模块用于执行步骤s6和s7。

74、本发明提供了电动汽车隧道照明负荷影响的蒙特卡洛模拟系统及方法，具备以下有益效果：

75、（1）本发明通过大量重复模拟，收集日用电量、日峰值负荷、峰谷差等样本，并计算期望值、标准差及置信区间，能够量化电动汽车渗透率变化下隧道照明负荷的波动范围，帮助电网运营者合理预留容量、避免变压器过载，同时为隧道照明系统的节能改造和智能控制策略制定提供数据支撑。

76、（2）本发明采用泊松分布和多项分布，分别模拟电动汽车数量的日波动性以及早晚高峰出行的集中特征，克服了传统确定性模型无法处理随机波动的缺陷，能够定量评估电动汽车不确定性对隧道照明负荷波动范围及极端工况的影响。

77、（3）本发明根据车流比与预设阈值的比较，将加强照明划分为关闭、半功率开启、全功率开启三个等级，既避免了频繁开关造成的设备损耗，又能根据实际车流需求精准匹配照明功率，提升照明系统的运行经济性。

78、（4）本发明建立了归一化自然光强度模型及自然光强度因子，并以此动态调节各区段的照明控制阈值，使隧道照明能够根据白天黑夜的自然光变化自动调整开启加强照明的门槛，在保证行车安全的前提下实现节能。