一种考虑碳排放的高速公路换电站优化配置方法与流程

技术特征：
1.一种考虑碳排放的高速公路换电站优化配置方法，其特征在于，包括：s1、根据高速公路历史交通数据，基于路段传输模型，建立高速公路动态车流量计算模型；s2、根据高速公路历史交通数据，对进入高速公路的电动汽车进行soc变化预测，结合所述高速公路动态车流量计算模型，构建高速公路电动汽车能量补给需求模型；s3、根据国家发布的《建筑碳排放计算》，构建高速公路换电站碳排放总量ec计算模型；s4、基于高速公路电动汽车能量补给需求模型和高速公路换电站碳排放总量ec计算模型，建议目标模型，所述目标模型以低碳效益最大化和换电站经济效益最大化构建目标函数，以电池储备量作为约束条件；s5、采用改进的自适应遗传算法对目标模型进行求解，得到高速公路换电站优化配置方案。2.根据权利要求1所述的考虑碳排放的高速公路换电站优化配置方法，其特征在于，步骤s1中，高速公路动态车流量计算模型，包括：根据路段传输模型所提出的车流量和车流密度定义及公式如下：车流量q(x,t)：在单位时间内通过x位置的车辆数目；车流密度ρ(x,t)：通过单位长度x的车辆数目；其中，s(x,t)为高速公路x位置t时刻之前通过的车辆的总数；根据车流密度的定义，将高速公路分为以下几种状态：(1)畅通状态：指该时刻车流密度ρ(x,t)小于ρ
max
(x)；(2)临界状态：指该时刻车流密度ρ(x,t)等于ρ
max
(x)；(3)拥挤状态：指该时刻车流密度ρ(x,t)大于ρ
max
(x)，且ρ(x,t)小于ρ
max
(x,s)；(4)静止状态：指该时刻车流密度ρ(x,t)等于ρ
max
(x,s)；其中，ρ
max
(x)为该路段容纳最多车辆且保持畅通的车流密度；ρ
max
(x,s)该路段最多容纳车辆且保持缓慢前进的车流密度；设定高速公路每一个路段的容量与前后路段接受输出相关：o
a
(t) o
g
(t)＝i
b
(t)o
b
(t)＝i
c
(t) i
e
(t)其中，o
a
(t)、o
g
(t)、o
b
(t)分别为t时刻a、g、b路段输出的车辆数目，i
b
(t)、i
c
(t)、i
e
(t)分别为b、c、e路段接收到的车辆数目；所以每个节点的车流量如下：f
a
(t)＝min{s
a
(t δt)-s
a
(t),i
a
(t)}f
b
(t)＝min{o
a
(t) o
g
(t),i
b
(t)}f
c
(t)＝min{o
b
(t),i
c
(t) i
e
(t)}f
d
(t)＝min{o
c
(t) o
f
(t),i
d
(t)}
f
e
(t)＝min{o
e
(t),i
f
(t)}f
f
(t)＝o
d
(t)f
g
(t)＝min{s
g
(t δt)-s
g
(t),i
g
(t)}其中，f.(t)为该节点接受/输出的车流量的能力，s
a
(t)、s
g
(t)分别为t时刻通过节点a处的车辆数，t时刻通过节点g的车辆数；所以任意路段任意时刻的车流量计算方法如下：其中，s(x δx,t)为高速公路x δx位置t时刻之前通过的车辆的总数；δt为测量的单位时间。3.根据权利要求1所述的考虑碳排放的高速公路换电站优化配置方法，其特征在于，步骤s2包括：进行条件设定：当电动汽车电量能够支持到达高速出口，并且支持到达出高速公路后的充电站，则该电动汽车设定为不会在高速公路换电站进行换电；当电动汽车电量能够支持达到高速出口，但电量处于警戒线附近，考虑到目前大多数新能源汽车用户拥有的里程焦虑，设定该类型电动汽车在出高速之前进行换电；当电动汽车电量无法抵达高速公路出口，则该电动汽车设定会在高速公路换电站进行能量补给；对高速公路单侧通道构建能量补给模型，包括：(1)获取该段高速公路入口驶入的电动汽车的车辆数量m、每辆车的电荷状态soc以及行驶的目的地d；(2)读取每辆车的电荷状态soc，判断电量能否支持其到达预定目的地；其中，x
d-c
为该车目前所处位置c到目的地d的距离，x
soc
为该车剩余的续航里程；(3)若能够支撑，则该辆车直接驶出高速公路；如无法支持抵达目的地，则需要判断其离开高速剩余电量是否到达警戒线，从而判断是否在高速公路换电站进行能量补给；其中，x
e-c
为该车目前所处位置c到高速公路出口e的距离，其中高速公路出口e为目的地必经的出口；(4)若达到警戒线，则在高速公路换电站进行换点，影响换电站选择主要因素是电动汽车的电荷状态soc以及途径充电站的排队等待时间t
w
；(5)完成充换电站的选择后，抵达换电站，排队等待，进行换电；(6)完成换电后，驶出高速公路，该辆车完成仿真，进行下一辆。4.根据权利要求1所述的考虑碳排放的高速公路换电站优化配置方法，其特征在于，步骤s3包括：
建设过程碳排放e
c1
为：e
c1
＝e
m
e
t
e
bbb
其中，e
m
为生产建设阶段所需材料的碳排放，m
i
为每种材料的所需质量；e
t
为运输各类材料的碳排放，k
i
为运输单位材料所需能耗，l
i
为各种材料运输距离；e
b
为建造过程的碳排放，w
i
为各种机器单位工作时间产生能耗，h
i
为各类机器对应的工作时间；η
i,m
、η
i,t
、η
i,b
为生产、运输、建设中各类能源碳排放系数；运营过程碳排放e
c2
为：e
c2
＝e
barry
e
eq
e
car
e
treetreetreetree
其中，e
barry
为电池充电所产生的碳排放，b
i
为单位电池组充满所需耗能，r
i
配备的电池数，γ
i
为电能对应的碳排放；e
eq
为换电站日常运营所产生的碳排放；pe
i
为各类用电器单位工作时间产生能耗，h
i
为各类用电器工作时间；e
car
为在换电站服务点各类车辆经过所产生的碳排放，cl
i
为各类车辆在换电站包含范围行驶距离，cq
i
为各类车型单位距离产生能耗，η
i,car
为车辆经过时各类能源碳排放系数；e
tree
为换电站所种绿植吸收的二氧化碳，tree
i
为各类绿植单位面积所吸收的二氧化碳，各类绿植栽种面积；高速公路换电站碳排放总量为：e
c
＝e
c1
z
year
·
e
c2
其中，z
year
为换电站运营年限。5.根据权利要求1所述的考虑碳排放的高速公路换电站优化配置方法，其特征在于，步
骤s4中，所述目标模型包括：目标函数：max f＝f
4-f
1-f
2-f
33
f3＝αe
c
小型电动汽车电池规格：sq
1,max
＝m1中型电动汽车电池规格：sq
2,max
＝λ
·
m1大型电动汽车电池规格：sq
2,max
＝μ
·
m1其中，f为综合成本；f1为充换电站建设投资成本，包括固定成本b
i
和该换电站配备的电池数量g
i
，k为电池组最小规格单价，n
h
为换电站数量；f2为充换电站运营成本，运营成本与建设规模成正比，θ为设定的比例系数，z
year
为换电站运营年限；f3为碳排放成本，e
c
为高速公路换电站碳排放总量，α为碳排放成本折算率；f4为充换电站运营收益，j
m
为更换单位电池价格，sq
d
为单位电池容量，sq
j,max
为各类型电动汽车电池最大容量，sq
a.k
为k时刻a电动汽车剩余容量；λ、μ分别为中型电动汽车和大型电动汽车与小型电动汽车的电池比例系数，m1为小型电动汽车配备电池容量；换电站电池储备约束：g
i
≥g
need_max
；每日电池储备g
i
应大于等于历史数据中该充电需求最大g
need_max
的一天。6.根据权利要求4或5所述的考虑碳排放的高速公路换电站优化配置方法，其特征在于，z
year
为20年。7.根据权利要求1所述的考虑碳排放的高速公路换电站优化配置方法，其特征在于，步骤s5中，采用改进的自适应遗传算法对目标模型进行求解，包括：考虑到自适应遗传算法在解决多极值问题时容易陷入局部最优，所以对自适应遗传算法中的复制率、交叉率、突变率进行了改进，使跳出局部最优，获得全局最优；(1)对种群进行适应度计算，通过分析种群适应度的集中程度，对复制率copy进行设定，具体设定规则如下：当种群适应度越集中，c越大，复制率copy越高；最大适应度越大，则当前迭代种群样本数据越好，则复制率越低；f
max-f
avg
为个体适应度跨度范围，跨度越大，复制率则越高；其中，c为适应度集中程度，f
max
为最大适应度，f
avg
为适应度平均值；(2)考虑到随着迭代次数的增加，种群趋于最优，交叉率随之下降，交叉率p
c
的设定规则
如下：其中，f
′
为要交叉的两个个体中适应度更大的个体适应值，t为迭代次数；(3)考虑函数多极值的情况，与种群数量相关，当种群数量越大，突变应越小，同时与交叉率相似，与迭代次数和种群集中程度相关，所以变异率p
m
的设定如下：其中，n为种群总数；通过改进的自适应遗传算法对目标模型进行求解，使得结果跳出局部最优，找到全局最优解。8.一种考虑碳排放的高速公路换电站优化配置装置，其特征在于，包括处理器及存储介质；所述存储介质用于存储指令；所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1至7任一项所述方法的步骤。9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种考虑碳排放的高速公路换电站优化配置方法，方法包括：通过高速公路系统实际道路容量和车流量的分析，利用LTM模型对高速公路进行路段和节点建模，构建动态车流模型，结合电动汽车SOC变化预测，获得该场景下的电动汽车充电需求模型。此外，高速公路换电站作为高速公路上重要的交通设施，其低碳建设、运营能够加速发展低碳交通。所以本发明充分考虑换电站在建设、运营过程中碳排放的控制，以低碳效益和换电站经济效益最大化作为目标函数，以低碳效益为导向，采用改进的遗传算法对其进行求解，选择最为适宜的选址定容方案。案。案。


技术研发人员：徐怡悦 晏阳 钱康 王欣怡 乐小龙 贾振宏 周元强 朱东升 王佐君 耿路 彭宇菲 李晓琪 田济源 王旗 王张帆
受保护的技术使用者：中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司
技术研发日：2022.11.01
技术公布日：2023/2/6