PDF《电动汽车充电负荷时空分布预测》

1 +k 2f m

2 +… +k nf m n ) f u 1f u

2 …f u n (

1 ) 对于 f m , 直接给这个因素赋值系数 k作为权 重;

对于 f u, 采用专家评价法来评价该因素对电动 汽车保有量的影响程度. 对所选取的因素进行无量纲化修正, 消除各个 因素之间的单位和数量级的相互影响, 与电动汽车 每年保有量进行拟合, 得到误差平方和最小的系数 矩阵以及各个因素与电动汽车保有量之间的关系 模型 [

5 ] .

1 .

2 可完全量化因素 文中采用灰色关联度理论处理可完全量化因 素.灰色关联分析可以衡量因素间关联程度的高 低.两个因素变化趋势越相似, 则二者的灰色关联 度越高. 影响电动汽车保有量的可完全量化因素包括 污染物的排放、 使用成本、 购买价格、 G D P 、 汽车工业 生产总值、 原油产量、 汽车研发经费、 驱动电机型号

5 7 数量和分散式充电桩数量等.将这些因素作为比 较数列, 电动汽车的保有量作为参考数列, 计算出 各个比较数列与参考数列之间的灰色关联度 r i, 如式(

2 ) 、 式(

3 ) 所示, 从而找出变化趋势最接近保有 量变化趋势较的因素, 筛选灰色关系度 r i大于

7 5 % 的因素作为有效因素. ξ i ( k )=( m i n i m i n k x

0 ( k ) -x i ( k ) + ρ m a x i m a x k x

0 ( k ) -x i ( k ) ) / ( x

0 ( k ) -x i ( k ) +ρ m a x i m a x k x

0 ( k ) -x i ( k ) ) (

2 ) r i=

1 n ∑ n k =1 ξ i ( k ) (

3 ) 式中: ρ 为分辨系数, 一般在

0 ~ 1之间, 通常取

0 .

5 ;

x 0为无量纲化的电动汽车保有量, x i为无量纲化的 可完 全量化因素;

m i n i m i n k x

0 ( k ) -x i ( k ) 和maximaxkx0(k)-x i ( k ) 分别为其差值的最小值和最大 值;

ξ i ( k ) 为关联系数;

n 为总年份.

1 .

3 不可完全量化因素 对于不可完全量化因素对电动汽车保有量的 影响的评估, 采用专家评价法 [

6 ] .专家评价法是通 过对实际情况进行统计, 建立模型, 规划每种程度 所对应的档位, 让专家进行档位的选择, 以此统计 出具体分数作为评估结果.设定专家有

5 个档位的 评价指标评价 f u对电动汽车发展的影响, 分别是 A (

5 分) 、 B ( 4分) 、 C ( 3分) 、 D ( 2分) 、 E ( 1分) .设 A为提升保有量

1 0

0 %, B为提升保有量

5 0 %, C为 提升保有量

0 %, D为减少保有量

5 0 %, E为减少保 有量

1 0

0 %.按照式(

4 ) 将各评分量化, 其中 ω为专 家的评分. P % =( ω-3 )*1

0 0*0 .

5 % (

4 )

2 充电负荷空间分布预测 电动汽车充电是在静止状态下进行的, 充电负 荷的时空分布 [

7 ] 与其停泊规律密切相关 [

8 ] .因此 可通过求取车辆的停车分布间接预测充电负荷的 时空分布.停车空间分布基本模型如式(

5 ) 所示. P l=E l S l λ l (

5 ) 式中: P l为停车需求;

E l为l类用地单位面积停车 需求;

S l 为l类用地建筑面积;

λ l 为l类用地与停车 需求之间的修正值.但此模型无法反映车辆分布 随时间变化的状态. 在此基础上, 用一个状态转移矩阵 [

8 ] 表示相邻 时刻间停车分布的变化情况, 设某区域车辆状态变 化矩阵为: S t l =[ N t l , i n N t l , o u t ] (

6 ) 式中: N t l , i n为t时刻驶入 l 类地区的车辆数;

N t l , o u t 为t时刻驶离 l 类地区的车辆数.相应的状态转移矩 阵为: T l = n t l , i n i n n t l , i n o u t n t l , o u t i n n t l , o u t o u t ? ? ? ? ? ? ? ? (