基于DATA模型的电动汽车充电需求时空演化规律分析

刘超; 李青; 马明明; 周立秋; 刘家国

doi:10.7500/AEPS20220921002

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基于DATA模型的电动汽车充电需求时空演化规律分析

学术研究 | 更新时间：2023-06-19

- 基于DATA模型的电动汽车充电需求时空演化规律分析
- Analysis on Spatial-temporal Evolution Law of Electric Vehicle Charging Demand Based on Dynamic Activity-Travel Assignment Model
- 电力系统自动化 2023年47卷第12期页码：86-94
- 作者机构：
  
  1.南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司),江苏省南京市 211106
  2.国电南瑞科技股份有限公司,江苏省南京市 211106
  3.南京信息工程大学管理工程学院,江苏省南京市 210044
- 作者简介：
  
  刘超(1987—)，男，学士，中级工程师，主要研究方向：电力系统及其自动化、集控系统。E-mail：liuchao@sgepri.sgcc.com.cn
  李青(1988—)，女，通信作者，博士，副研究员，主要研究方向：交通系统的建模与优化、交通与电力系统耦合均衡模型。E-mail：liqing321@nuist.edu.cn
  马明明（1987—），男，学士，中级工程师，主要研究方向：智能电网调度自动化。E-mail：mamingming@sgepri.sgcc.com.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(72271127)
- DOI：10.7500/AEPS20220921002
  中图分类号：
- 收稿：2022-09-21，
  
  修回：2023-01-27，
  
  网络出版：2023-05-05，
  
  纸质出版：2023-06-25
- 稿件说明：
移动端阅览
刘超,李青,马明明等.基于DATA模型的电动汽车充电需求时空演化规律分析[J].电力系统自动化,2023,47(12):86-94.

LIU Chao,LI Qing,MA Mingming,et al.Analysis on Spatial-temporal Evolution Law of Electric Vehicle Charging Demand Based on Dynamic Activity-Travel Assignment Model[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(12):86-94.
刘超,李青,马明明等.基于DATA模型的电动汽车充电需求时空演化规律分析[J].电力系统自动化,2023,47(12):86-94. DOI： 10.7500/AEPS20220921002.

LIU Chao,LI Qing,MA Mingming,et al.Analysis on Spatial-temporal Evolution Law of Electric Vehicle Charging Demand Based on Dynamic Activity-Travel Assignment Model[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(12):86-94. DOI： 10.7500/AEPS20220921002.

摘要

“双碳”目标下，分析电动汽车（EV）交通需求与充电需求的时空分布规律是交通与电力系统协同运行的基础性工作，但现有研究较少能系统阐明私家EV及其充电需求的时空分布机理。文中从交通需求产生的源头出发，首先，分析了多模式交通系统中EV用户的交通行为与充电行为的关联；然后，综合考虑出行者的有限理性决策行为以及出行者之间的异质性，基于可接受规则建立了融合EV的动态活动-出行交通流分配（DATA）模型，刻画EV及其充电需求的时空演化机理；最后，基于route-swapping算法进行算例分析，结果表明所构建的模型能够描述EV及其充电需求的时空分布规律，且充电价格、初始荷电状态与其他出行方式都对充电需求的时空演化规律具有较大影响。

Abstract

Under the goals of carbon emission peak and carbon neutrality

the analysis of spatial-temporal distribution rules of travel and charging demand of electric vehicles (EVs) is foundational for the coordinated operation of the traffic and power systems. However

few existing studies can systematically describe the spatial-temporal distribution mechanism of private EVs and their charging demand. Starting from the source of travel demand

firstly

the relevance between travel and charging behaviors of EV users is analyzed in a multi-modal transportation system. Secondly

considering the bounded-rationality decision-making behaviors and the heterogeneity of travelers

a tolerance-based dynamic activity-travel assignment (DATA) model is established to depict the spatial-temporal evolution mechanism of EVs and their charging demand. Finally

the case analysis is carried out based on the route-swapping algorithm. The results show that the proposed model can describe the spatial-temporal distribution rules of EVs and their charging demand. Moreover

the charging price

initial state of charge

and the existence of other travel modes have a significant influence on the spatial-temporal evolution rules of charging demand.

关键词

Keywords

references

新华社 . 国务院印发《2030年前碳达峰行动方案》［EB/OL］. （ 2021-10-26 ）［ 2022-05-04 ］. http：//www.gov.cn/xinwen/2021-10/26/content_5645001.htm http://www.gov.cn/xinwen/2021-10/26/content_5645001.htm .

Xinhua News Agency . State Council issues “Action Plan for Carbon Dioxide Peaking Before 2030 ”［EB/OL］. （ 2021-10-27 ）［ 2022-05-04 ］. http：//www.gov.cn/xinwen/2021-10/26/content_5645001.htm http://www.gov.cn/xinwen/2021-10/26/content_5645001.htm .

王贺武 . 能源-交通-汽车协同实现碳中和［J］. 智能网联汽车， 2022 （ 2 ）： 9 - 11 .

WANG Hewu . Collaboration of energy-transport-vehicle for carbon neutrality ［J］. Intelligent Connected Vehicles ， 2022 （ 2 ）： 9 - 11 .

李佳琪，徐潇源，严正 . 大规模新能源汽车接入背景下的电氢能源与交通系统耦合研究综述［J］. 上海交通大学学报， 2022 ， 56 （ 3 ）： 253 - 266 .

LI Jiaqi ， XU Xiaoyuan ， YAN Zheng . A review of coupled electricity and hydrogen energy system with transportation system under the background of large-scale new energy vehicles access ［J］. Journal of Shanghai Jiao Tong University ， 2022 ， 56 （ 3 ）： 253 - 266 .

胡泽春，邵成成，何方，等 . 电网与交通网耦合的设施规划与运行优化研究综述及展望［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 12 ）： 3 - 19 .

HU Zechun ， SHAO Chengcheng ， HE Fang ， et al . Review and prospect of research on facility planning and optimal operation for coupled power and transportation networks ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 12 ）： 3 - 19 .

张晨彧，丁明，张晶晶 . 基于交通出行矩阵的私家车充电负荷时空分布预测［J］. 电工技术学报， 2017 ， 32 （ 1 ）： 78 - 87 .

ZHANG Chenyu ， DING Ming ， ZHANG Jingjing . A temporal and spatial distribution forecasting of private car charging load based on origin-destination matrix ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 2017 ， 32 （ 1 ）： 78 - 87 .

苏舒，林湘宁，张宏志，等 . 电动汽车充电需求时空分布动态演化模型［J］. 中国电机工程学报， 2017 ， 37 （ 16 ）： 4618 - 4629 .

SU Shu ， LIN Xiangning ， ZHANG Hongzhi ， et al . Spatial and temporal distribution model of electric vehicle charging demand ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2017 ， 37 （ 16 ）： 4618 - 4629 .

谢仕炜，胡志坚，王珏莹 . 考虑时-空耦合的城市电力-交通网络动态流量均衡［J］. 中国电机工程学报， 2021 ， 41 （ 24 ）： 8408 - 8424 .

XIE Shiwei ， HU Zhijian ， WANG Jueying . Dynamic flow equilibrium of urban power and transportation networks considering the coupling in time and space ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2021 ， 41 （ 24 ）： 8408 - 8424 .

刘健辰，张淏源，刘傲阳，等 . 动态无线充电下电气化交通网-配电网运行机理与协同优化［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 12 ）： 107 - 118 .

LIU Jianchen ， ZHANG Haoyuan ， LIU Aoyang ， et al . Operation mechanism and co-optimization for electrified transportation-distribution networks with dynamic wireless charging ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 12 ）： 107 - 118 .

罗江鹏，张玮，王国林，等 . 基于出行链数据的电动汽车充电需求预测模型［J］. 重庆理工大学学报（自然科学）， 2020 ， 34 （ 6 ）： 1 - 8 .

LUO Jiangpeng ， ZHANG Wei ， WANG Guolin ， et al . An electric vehicle charging demand forecast model based on trip chain data ［J］. Journal of Chongqing University of Technology （Natural Science）， 2020 ， 34 （ 6 ）： 1 - 8 .

李含玉，杜兆斌，陈丽丹，等 . 基于出行模拟的电动汽车充电负荷预测模型及V2G评估［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 21 ）： 88 - 96 .

LI Hanyu ， DU Zhaobin ， CHEN Lidan ， et al . Trip simulation based charging load forecasting model and vehicle-to-grid evaluation of electric vehicles ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 21 ）： 88 - 96 .

HE F ， YIN Y F ， ZHOU J . Deploying public charging stations for electric vehicles on urban road networks ［J］. Transportation Research Part C： Emerging Technologies ， 2015 ， 60 ： 227 - 240 .

刘志强，张谦，朱熠，等 . 计及车-路-站-网融合的电动汽车充电负荷时空分布预测［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 12 ）： 36 - 45 .

LIU Zhiqiang ， ZHANG Qian ， ZHU Yi ， et al . Spatial-temporal distribution prediction of charging loads for electric vehicles considering vehicle-road-station-grid integration ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 12 ）： 36 - 45 .

吴赋章，杨军，林洋佳，等 . 考虑用户有限理性的电动汽车时空行为特性［J］. 电工技术学报， 2020 ， 35 （ 7 ）： 1563 - 1574 .

WU Fuzhang ， YANG Jun ， LIN Yangjia ， et al . Research on spatiotemporal behavior of electric vehicles considering the users’ bounded rationality ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 2020 ， 35 （ 7 ）： 1563 - 1574 .

LI Z C ， LAM W H K ， WONG S C ， et al . An activity-based approach for scheduling multimodal transit services ［J］. Transportation ， 2010 ， 37 （ 5 ）： 751 - 774 .

FU X ， LAM W H K . A network equilibrium approach for modelling activity-travel pattern scheduling problems in multi-modal transit networks with uncertainty ［J］. Transportation ， 2014 ， 41 （ 1 ）： 37 - 55 .

LIAO F X ， ARENTZE T ， TIMMERMANS H . Incorporating space-time constraints and activity-travel time profiles in a multi-state supernetwork approach to individual activity-travel scheduling ［J］. Transportation Research Part B： Methodological ， 2013 ， 55 ： 41 - 58 .

LIU P ， LIAO F X ， HUANG H J ， et al . Dynamic activity-travel assignment in multi-state supernetworks ［J］. Transportation Research Procedia ， 2015 ， 7 ： 24 - 43 .

LI Q ， LIAO F X ， TIMMERMANS H J P . Incorporating free-floating car-sharing into an activity-based dynamic user equilibrium model： a demand-side model ［J］. Transportation Research Part B： Methodological ， 2018 ， 107 ： 102 - 123 .

LI Q ， LIAO F X . Incorporating vehicle self-relocations and traveler activity chains in a bi-level model of optimal deployment of shared autonomous vehicles ［J］. Transportation Research Part B： Methodological ， 2020 ， 140 ： 151 - 175 .

LO H K ， YIP C W ， WAN K H . Modeling transfer and non-linear fare structure in multi-modal network ［J］. Transportation Research Part B： Methodological ， 2003 ， 37 （ 2 ）： 149 - 170 .

LIAO F X . Modeling duration choice in space-time multi-state supernetworks for individual activity-travel scheduling ［J］. Transportation Research Part C： Emerging Technologies ， 2016 ， 69 ： 16 - 35 .

赵传林，黄海军 . 基于满意准则的有限理性用户均衡流量分配性质研究［J］. 系统工程理论与实践， 2014 ， 34 （ 12 ）： 3073 - 3078 .

ZHAO Chuanlin ， HUANG Haijun . Properties of boundedly rational user equilibrium under satisficing rule in traffic assignment problem ［J］. Systems Engineering-Theory & Practice ， 2014 ， 34 （ 12 ）： 3073 - 3078 .

SZETO W Y ， LO H K . Dynamic traffic assignment： properties and extensions ［J］. Transportmetrica ， 2006 ， 2 （ 1 ）： 31 - 52 .

Projected dynamical systems in the formulation， stability analysis， and computation of fixed-demand traffic network equilibria ［J］. Transportation Science ， 1997 ， 31 （ 2 ）： 147 - 158 .

NGUYEN S ， DUPUIS C . An efficient method for computing traffic equilibria in networks with asymmetric transportation costs ［J］. Transportation Science ， 1984 ， 18 （ 2 ）： 185 - 202 .

曲大鹏，范晋衡，刘琦颖，等 . 考虑配电网综合运行风险的充电桩接纳能力评估与优化［J］. 电力系统保护与控制， 2022 ， 50 （ 3 ）： 131 - 139 .

QU Dapeng ， FAN Jinheng ， LIU Qiying ， et al . Assessment and optimization of charging pile acceptance capacity considering the comprehensive operational risk of a distribution network ［J］. Power System Protection and Control ， 2022 ， 50 （ 3 ）： 131 - 139 .

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