城市纯电动公交系统资源配置经济性的鲁棒评估方法

技术特征：
1.一种城市纯电动公交系统资源配置经济性的鲁棒评估方法，其特征在于，包括如下步骤：s1、获取公交系统基础数据；s2、以最小化运营成本为目标构建考虑充电站容量的城市混合车型纯电动公交调度的基本模型；s3、采用自适应大邻域搜索算法作为问题的求解算法，并进行参数调优；s4、基于s1生成行程时间和能耗的随机样本数据集；s5、进行敏感性分析，评估不同能耗和行程距离情景下充电策略和资源配置方案经济性。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1具体如下：s11、通过全球定位系统和车载诊断系统收集公交车辆在待评估公交线路上不同时段的逐秒行驶数据，包括卫星定位坐标、瞬时行驶速度、电池荷电状态、车辆充电状态、电机转速、电机扭矩、电池电压和电池电流，经过数据清洗后计算各个行程的行驶时间和能耗水平，以及行程的平均行驶时间和平均能耗水平；s12、获取待评估公交线路的基本信息，包括线路长度、总班次数、行程时刻表、公交车司机时薪和车辆安全电量水平；s13、获取公交车辆的基本信息，包括各车型的电池容量和单日折旧成本；s14、获取充电站的基本信息，包括各时段可用充电桩数量、充电桩功率和单位充电成本。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2具体如下：s21、提出基本假设：所有车辆在完成当天所有行程任务后会返场并充满电以满足第二天的服务需求；所有车辆在同一个充电站充电；所有车辆的充电函数可用线性函数近似替代；所有车辆在运营期间的单次充电时长固定；s22、定义集合：车辆类型集合k＝{1,2,
…
,k
max
}，其中k
max
为车辆类型总数；车场节点集合d＝{o,d}，其中，o和d分别表示出场节点和返场节点；服务行程集合t＝{1,2,
…
,t
max
}，其中，t
max
为服务行程总数；充电节点集合充电时段集合r＝{r1,r2,
…
,r
n
}，其中，n为充电时段总数；弧的集合a＝{(i,j)|i,j∈d∪t∪f}；充电指示向量集合i＝{(f,r)|f∈f,r∈r}，δ

(i)和δ-(i)分别表示从节点i出发和到达节点i的弧的集合，其中，i∈d∪t∪f；s23、定义变量：车型与节点连接决策变量其中，(i,j)∈a∪i，k∈k；节点剩余电量其中，i∈d∪t∪f，k∈k；充电开始时间s
f
，其中，f∈f；充电结束时的剩余电量其中，f∈f，k∈k；s24、定义参数：对行程i∈t，其发车时刻为s
i
，行程时间为t
i
；对空驶行程(i,j)∈a，其行驶时间为t
ij
；对车辆类型k∈k，其单日折旧成本为c
k
，电池容量为e
k
，充电速率为v
k
，行程能耗为空驶行程能耗为车辆的安全电量水平为σ；对充电时段r∈r，其起始时间为s
r
，可用充电桩数量为c
r
，充电时段划分间隔为δ，单次
充电时间所需间隔数为u，单次充电时长为u
·
δ，b
u
(r)表示充电时段r前u个间隔的充电时段；c
e
表示单位电价，c
t
表示公交司机时薪；s25、定义目标函数：minz1 z2 z3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)(1)(1)式中，z1表示总车辆折旧成本，z2表示充电成本，z3表示总人工成本；s26、定义约束条件：s26、定义约束条件：s26、定义约束条件：s26、定义约束条件：s26、定义约束条件：s26、定义约束条件：s26、定义约束条件：s26、定义约束条件：s26、定义约束条件：s26、定义约束条件：s26、定义约束条件：s26、定义约束条件：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s3具体为：采用贪婪插入算法生成初始解作为当前解，初始化破坏和修复算子权重以及模拟退火温度t＝t0；根据轮盘赌规则选择一个破坏算子和一个修复算子对当前解进行破坏和修复生成新解，根据解的接受规则选择是否接受新解作为当前解和最优解，并更新算子权重，根据冷却率α调整模拟退火温度t＝α
×
t；重复算子选择、破坏和修复、接受新解以及调整权重和温度的过程，直到循环次数达到n
max
。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，贪婪插入算法生成初始解的具体过程为：指派第一辆车执行第一个行程，并在行程链中不断插入出发时间最近的、可执行的行程，以保证车辆的高利用率；当车辆因电量不足无法完成下一个行程时，插入充电行程并指派最近的、容量未满的充电时间段；当无可指派的行程时，插入返场行程，并为新的车辆构造行程链；为了进一步减少车辆数和车辆购置成本，算法首先指定车辆为电池容量较大的车型，以提高行程执行的连续性；在行程链构造完成后，检查是否可用容量较小的车型替代，以降低车辆购置成本。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，破坏算子包括随机移除算子、时间关联移除算子和相邻移除算子，修复算子包括随机插入算子和贪婪插入算子；破坏过程中，破坏算子从当前行车计划移除γ∈[γ
min
,γ
max
]个行程节点及其充电节点，其中，γ
min
和γ
max
分别为最小移除量和最大移除量；为了尽可能减少车辆数，当行车计划行程数少于2个时，将该计划中的行程全部移除；随机移除算子随机选择γ个行程节点进行移除；时间关联移除首先随机移除一个行程，然后在已移除的行程中随机选择一个行程并移除其时间关联性最强的行程，直至移除γ个节点，行程i和j的时间关联性为r(i,j)＝w1·
|s
i-s
j
| w2·
|t
i-t
j
|，其中，s
i
和s
j
表示行程i和j的起始时间，t
i
和t
j
表示行程i和j的起始时间，这两组差值的权重分别为ω1和ω2，r(i,j)越小，表明两个行程的时间关联性越大；相邻移除每次随机移除一个行程的同时将其在当前行车计划中前后相邻的行程一并移除；随机插入算子在每次循环中，随机选择一个行程，并将其插入至任意可插入位置，若无可插入位置，则将该行程插入新的车辆行程链中，并随机指定车型；每插入一个行程后，以概率p
charge
插入充电节点，并随机指派至一个时间相容的充电时段；贪婪插入算子为每个充电节点选择时间相容的、充电站容量空余的且电价最低的充电时段；同时，在所有节点插入完成后，贪婪插入算子会在保证行程链不变的情况下尝试对车型进行替换，若替换后的总成本低于原车型且不违反能耗相容约束，则接受替换车型；当所有插入操作结束后，算法会检查生成的解是否违反能耗和充电站容量约束，并相应地在成本中增加能耗约束罚数和充电站容量约束罚数7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，解的接受规则的具体内容为：
使用模拟退火算法中的接受机制，当新的解并不是较优解时，选择接受该解的概率为e-(f(s
′
)-f(s))/t
，其中，f(s
′
)和f(s)分别是新的解和当前解的目标函数值，t>0是当前循环的温度。8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该程序被处理器执行时实现如权利要求1～7中任一项所述的城市纯电动公交系统资源配置经济性的鲁棒评估方法中的步骤。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～7中任一项所述的城市纯电动公交系统资源配置经济性的鲁棒评估方法中的步骤。

技术总结
本发明公开了一种城市纯电动公交系统资源配置经济性的鲁棒评估方法，属于城市公交运营管理技术领域。包括如下步骤：S1、获取公交系统基础数据；S2、以最小化运营成本为目标构建考虑充电站容量的城市混合车型纯电动公交调度的基本模型；S3、采用自适应大邻域搜索算法作为问题的求解算法，并进行参数调优；S4、基于S1生成行程时间和能耗的随机样本数据集；S5、进行敏感性分析，评估不同能耗和行程距离情景下充电策略和资源配置方案经济性。本发明能够用于不确定环境下的城市电动公交系统充电资源分配的经济性评估。源分配的经济性评估。源分配的经济性评估。


技术研发人员：涂然 陈秋梓
受保护的技术使用者：东南大学
技术研发日：2022.11.09
技术公布日：2023/2/3