本發(fā)明屬于電動(dòng)汽車(chē)充放電領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于歷史gis數(shù)據(jù)分析的共享ev可調(diào)容量計(jì)算方法。

背景技術(shù)：

1、電力市場(chǎng)環(huán)境下，共享電動(dòng)汽車(chē)的逐步普及和智能電網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展成熟，擴(kuò)展了共享電動(dòng)汽車(chē)運(yùn)營(yíng)商的角色范圍，使其扮演分散式電源提供者的角色成為可能。共享ev的調(diào)度所有權(quán)歸其運(yùn)營(yíng)商所有，電網(wǎng)調(diào)度部門(mén)與運(yùn)營(yíng)商簽訂包含共享ev放電量、放電時(shí)刻等信息的需求響應(yīng)(demandresponse,dr)合同，購(gòu)入調(diào)度控制權(quán)，從而能夠控制其通過(guò)v2g(vehicle-to-grid)為電網(wǎng)提供瞬時(shí)響應(yīng)，協(xié)調(diào)電力系統(tǒng)供需平衡。

2、然而受限于共享電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)出行數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題以及商業(yè)原則，目前并沒(méi)有公開(kāi)數(shù)據(jù)支撐其參與車(chē)網(wǎng)互動(dòng)方面的研究。本發(fā)明提出一種基于歷史gis數(shù)據(jù)分析的共享ev可調(diào)容量計(jì)算方法，通過(guò)該方法能夠建立共享ev可調(diào)容量樣本數(shù)據(jù)集，為共享ev參與車(chē)網(wǎng)互動(dòng)研究提供數(shù)據(jù)支撐。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供一種基于歷史gis數(shù)據(jù)分析的共享ev可調(diào)容量計(jì)算方法及系統(tǒng)。

2、本發(fā)明旨在解決共享ev可調(diào)容量計(jì)算問(wèn)題。受限于共享ev用戶(hù)出行數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題以及商業(yè)原則，目前并沒(méi)有公開(kāi)數(shù)據(jù)支撐共享ev參與電網(wǎng)需求響應(yīng)等方面的研究。本發(fā)明假設(shè)城市用戶(hù)選用共享交通工具的出行需求和交通狀況保持不變，使用共享燃油汽車(chē)的停車(chē)位經(jīng)緯度坐標(biāo)及poi(興趣點(diǎn))數(shù)據(jù)計(jì)算共享ev可調(diào)容量，上述數(shù)據(jù)信息不涉及共享電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)出行數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題，易于獲取。

3、本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案。

4、本發(fā)明的第一方面提供了一種一種基于歷史gis數(shù)據(jù)分析的共享ev可調(diào)容量計(jì)算方法，該方法包括以下步驟：

5、步驟1，基于共享燃油汽車(chē)歷史gis數(shù)據(jù)集，對(duì)交通路網(wǎng)進(jìn)行建模，并就所選研究區(qū)域劃分空間網(wǎng)格；

6、步驟2，計(jì)算任兩個(gè)相鄰空間網(wǎng)格出行量的person相關(guān)系數(shù)和jaccard相似系數(shù)，進(jìn)行功能區(qū)聚類(lèi)；

7、步驟3，基于聚類(lèi)結(jié)果，根據(jù)歷史gis數(shù)據(jù)，提取單輛共享燃油汽車(chē)一天內(nèi)交通起止點(diǎn)的變化軌跡，并基于dijkstra最短路徑算法求解交通起止點(diǎn)的最短路徑；

8、步驟4，基于得到的路徑信息，假設(shè)用戶(hù)選用共享交通工具的出行需求和交通狀況保持不變，估算第i輛共享ev單次出行里程的耗電量；

9、步驟5，基于得到的估算結(jié)果，計(jì)及dr對(duì)電池帶來(lái)的損耗和防止電池過(guò)放電，計(jì)算保底電量；

10、步驟6，根據(jù)對(duì)保底電量的計(jì)算基礎(chǔ)，計(jì)算某功能區(qū)共享ev在t時(shí)刻的可調(diào)容量值。

11、優(yōu)選地，步驟1中，所述基于共享燃油汽車(chē)歷史gis數(shù)據(jù)集對(duì)交通路網(wǎng)進(jìn)行建模，并就所選研究區(qū)域劃分空間網(wǎng)格，具體包括：

12、步驟1.1，獲取共享燃油汽車(chē)歷史gis數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；

13、步驟1.2，基于歷史gis數(shù)據(jù)中的經(jīng)緯度坐標(biāo)數(shù)據(jù)確定研究區(qū)域，進(jìn)行網(wǎng)格建模。

14、優(yōu)選地，步驟1.1中，所述數(shù)據(jù)集中包括5分鐘分辨率的共享燃油汽車(chē)停車(chē)點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)及poi信息：

15、ct＝{t，(loni，t，lati，t)，ti，t,poi}

16、其中，t∈[0,96]，i∈[1,m]，m為共享燃油汽車(chē)總數(shù)，loni,t為第i輛共享燃油汽車(chē)在t時(shí)刻的經(jīng)度坐標(biāo)，lati,t為第i輛共享燃油汽車(chē)在t時(shí)刻的緯度坐標(biāo)，ti,t,poi為第i輛共享燃油汽車(chē)在t時(shí)刻的poi類(lèi)型；

17、所述數(shù)據(jù)預(yù)處理，具體包括：

18、剔除字段均為空或均為零、經(jīng)緯度異常等數(shù)據(jù)，刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)，將歷史采集數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量、可深入挖掘的待分析歷史gis數(shù)據(jù)。

19、優(yōu)選地，步驟1.2，具體包括：

20、步驟1.2.1，將經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的歷史gis數(shù)據(jù)中經(jīng)緯度坐標(biāo)數(shù)據(jù)映射到網(wǎng)格建模的空間區(qū)域中，確定研究區(qū)域，具體包括：

21、取α＝max(loni,t)，β＝max(lati,t)，γ＝min(loni,t)，δ＝min(lati,t)；a＝(α,β),b＝(α,δ),c＝(γ,β),d＝(γ,δ)，依次連接abcd四點(diǎn)作為研究區(qū)域的邊界，即所選研究區(qū)域?yàn)橐詀b和ac為邊長(zhǎng)的長(zhǎng)方形區(qū)域。

22、將經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為歐幾里得距離：

23、

24、

25、其中，r為地球半徑，取值6371km；

26、步驟1.2.2，對(duì)所選研究區(qū)域劃分空間網(wǎng)格，具體包括：

27、

28、其中，n為歷史gis數(shù)據(jù)集中起始點(diǎn)的個(gè)數(shù)，經(jīng)劃分得到n*n的空間網(wǎng)格；

29、步驟1.2.3，判斷空間網(wǎng)格所屬poi類(lèi)型，具體包括：

30、g(n)poi＝max(count((loni,t,lati,t)n,poi,j))

31、其中，g(n)poi為空間網(wǎng)格g(n)的poi類(lèi)型，(loni,t,lati,t)n,poi,j為空間網(wǎng)格g(n)內(nèi)的所有坐標(biāo)點(diǎn)的poi類(lèi)型，j∈{居民區(qū),工業(yè)區(qū),商業(yè)區(qū),休閑區(qū),公共服務(wù)區(qū)}。

32、優(yōu)選地，步驟2中，所述計(jì)算任兩個(gè)相鄰空間網(wǎng)格出行量的person相關(guān)系數(shù)和jaccard相似系數(shù)，進(jìn)行功能區(qū)聚類(lèi)，具體包括：

33、步驟2.1，計(jì)算任意2個(gè)相鄰網(wǎng)格g(m)和g(n)時(shí)間序列變化下出行量的person相關(guān)系數(shù)：

34、

35、其中，表示網(wǎng)格g(m)在t時(shí)段的出行量，為起點(diǎn)出行量，即出行起始點(diǎn)位于網(wǎng)格g(m)內(nèi)且正處于行駛狀態(tài)的車(chē)輛數(shù)，為終點(diǎn)出行量，即出行終止點(diǎn)位于網(wǎng)格g(m)內(nèi)且上一時(shí)刻正處于行駛狀態(tài)的車(chē)輛數(shù)；表示網(wǎng)格g(n)在t時(shí)段的出行量，為起點(diǎn)出行量，即出行起始點(diǎn)位于網(wǎng)格g(n)內(nèi)且正處于行駛狀態(tài)的車(chē)輛數(shù)，為終點(diǎn)出行量，即出行終止點(diǎn)位于網(wǎng)格g(n)內(nèi)且上一時(shí)刻正處于行駛狀態(tài)的車(chē)輛數(shù)；

36、步驟2.2，計(jì)算任意2個(gè)相鄰網(wǎng)格g(m)和g(n)時(shí)間序列變化下出行量的jaccard系數(shù)：

37、

38、步驟2.3，判斷任意2個(gè)相鄰網(wǎng)格g(m)和g(n)的相關(guān)性：

39、

40、其中，r(g(m),g(n))為任意2個(gè)相鄰網(wǎng)格g(m)和g(n)的相關(guān)系數(shù)，當(dāng)r(g(m),g(n))<0.7時(shí)，認(rèn)為該相鄰網(wǎng)格的相似性為0，不可以聚類(lèi)，即不歸屬同一功能區(qū)；而當(dāng)γmn≥0.7時(shí)，認(rèn)為該相鄰網(wǎng)格可以聚類(lèi)，即歸屬于同一功能區(qū)。

41、優(yōu)選地，步驟3中，所述基于歷史gis數(shù)據(jù)，提取單輛共享燃油汽車(chē)一天內(nèi)交通起止點(diǎn)的變化軌跡，并基于dijkstra最短路徑算法求解交通起止點(diǎn)的最短路徑，具體包括：

42、步驟3中，所述建立共享ev起止點(diǎn)坐標(biāo)集合np,q，p和q分別為某一行程的起始點(diǎn)和終止點(diǎn)，p,q∈np,q，具體包括：

43、步驟3.1，將所有節(jié)點(diǎn)的距離初始化為無(wú)窮大，并將起點(diǎn)的花費(fèi)時(shí)間初始化為0；

44、步驟3.2，創(chuàng)建一個(gè)未標(biāo)記的節(jié)點(diǎn)集合，并將起點(diǎn)添加到集合中；

45、步驟3.3，當(dāng)集合不為空時(shí)，從集合中選擇到起點(diǎn)距離最近的節(jié)點(diǎn)作為出發(fā)點(diǎn)，并將其標(biāo)記；

46、步驟3.4，更新從起點(diǎn)到所有與已標(biāo)記節(jié)點(diǎn)相鄰的未標(biāo)記節(jié)點(diǎn)的距離。如果發(fā)現(xiàn)通過(guò)已標(biāo)記節(jié)點(diǎn)到達(dá)某個(gè)未標(biāo)記節(jié)點(diǎn)的距離更短，則將距離更新為該新距離；

47、步驟3.1，重復(fù)步驟3.3和步驟3.4，直到集合為空，選出該行程的起始點(diǎn)和終止點(diǎn)之間的最短路徑sp,q。

48、優(yōu)選地，步驟4中，假設(shè)用戶(hù)選用共享交通工具的出行需求和交通狀況保持不變，所述估算第i輛共享ev單次出行里程的耗電量，具體包括：

49、步驟4.1，計(jì)算空調(diào)能耗：

50、eac,te,p,q＝ete/100*sp,q

51、其中，eac,te,p,2為te溫度下經(jīng)過(guò)sp,q路線的空調(diào)能耗，ete為te溫度下百公里空調(diào)能耗；

52、步驟4.2，計(jì)算行駛能耗：

53、edrive,p,q＝fp,q*sp,q

54、

55、

56、其中，edrive,p,q為路段sp,q的行駛能耗，fp,q為共享ev經(jīng)過(guò)路段sp,q的受力，λ為牽引系數(shù)，為δt時(shí)間內(nèi)行駛里程為sp,q的行駛平均速度，單位為km/h，m為車(chē)輛質(zhì)量，θp,q為道路坡度；

57、ep,q＝∑eac,te,p,q+edrive,p,q步驟4.3，計(jì)算總能耗：

58、ep,q＝∑eac,te，p，q+edrive，p，q

59、其中，ep,q為經(jīng)過(guò)sp,q路線的總能耗，單位為kwh/km。

60、優(yōu)選地，步驟5中，計(jì)及dr對(duì)電池帶來(lái)的損耗和防止電池過(guò)放電，所述計(jì)算保底電量，具體包括：

61、計(jì)及dr對(duì)電池帶來(lái)的損耗和防止電池過(guò)放電，當(dāng)電池容量低于20％時(shí)應(yīng)停止放電，定義t時(shí)刻的保底電量eg(t)為防止過(guò)放電和保證(t+1)時(shí)刻某功能區(qū)用戶(hù)出行需求而需要預(yù)留的最小電量：

62、eg(t)＝20％en×q-max(ej,t+1)

63、其中，eg(t)為t時(shí)刻的保底電量，en為單輛共享ev的電池能量，q為t時(shí)刻某功能區(qū)內(nèi)共享ev車(chē)輛總數(shù)，max(ej，t+1)為(t+1)時(shí)刻某功能區(qū)歷史出行軌跡最大耗電量。

64、優(yōu)選地，步驟6中，所述計(jì)算某功能區(qū)共享ev在t時(shí)刻的可調(diào)容量socj,t值，具體包括：

65、假設(shè)共享ev晚上只充不放、白天只放不充，定義共享ev在t時(shí)刻的“可調(diào)容量”為當(dāng)前時(shí)刻處于停泊狀態(tài)的共享ev剩余電量總和減去保底電量eg(t)，以保證優(yōu)先保障電動(dòng)ev的電池健康和電動(dòng)ev用戶(hù)的出行需求，即：

66、

67、其中，socj,t為功能區(qū)j在t時(shí)刻的可調(diào)容量值,u為t時(shí)刻該功能區(qū)內(nèi)處于停泊狀態(tài)的電動(dòng)汽車(chē)總輛數(shù)，為當(dāng)天t時(shí)刻之前的所有行程耗電量之和。

68、本發(fā)明的第二方面提供了一種基于歷史gis數(shù)據(jù)分析的共享ev可調(diào)容量計(jì)算系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、空間網(wǎng)格建模、功能區(qū)聚類(lèi)、路線規(guī)劃、能耗估算、電池管理以及可調(diào)容量計(jì)算；運(yùn)行如權(quán)利要求1至9中任一項(xiàng)所述的一種基于歷史gis數(shù)據(jù)分析的共享ev可調(diào)容量計(jì)算方法：

69、數(shù)據(jù)采集用于系統(tǒng)收集歷史gis數(shù)據(jù)，包括共享ev的位置、路網(wǎng)信息、停車(chē)點(diǎn)、poi信息；

70、數(shù)據(jù)預(yù)處理用于對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、篩選、去重和轉(zhuǎn)化，以準(zhǔn)備用于后續(xù)分析的高質(zhì)量數(shù)據(jù)；

71、空間網(wǎng)格建模用于將研究區(qū)域劃分為空間網(wǎng)格，通常采用矩形或其他形狀的網(wǎng)格來(lái)表示地理空間；

72、功能區(qū)聚類(lèi)用于計(jì)算相鄰空間網(wǎng)格之間的相關(guān)性，將它們聚類(lèi)成不同的功能區(qū)；

73、路線規(guī)劃用于基于歷史gis數(shù)據(jù)，提取單輛共享ev一天內(nèi)的交通起止點(diǎn)變化軌跡，并使用最短路徑算法來(lái)規(guī)劃最佳路線；

74、能耗估算用于估算每輛共享ev在單次出行中的能耗，包括空調(diào)能耗和行駛能耗；

75、電池管理用于計(jì)及電池健康和防止過(guò)放電，計(jì)算保底電量以確保電池的可用性；

76、可調(diào)容量計(jì)算用于計(jì)算每個(gè)功能區(qū)在特定時(shí)刻的可調(diào)容量，滿(mǎn)足用戶(hù)出行需求和電池管理。

77、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果至少包括：本發(fā)明創(chuàng)新性提出一種基于歷史gis數(shù)據(jù)分析的共享ev可調(diào)容量計(jì)算方法，根據(jù)此方法，可以得到不同功能區(qū)內(nèi)共享ev在任意時(shí)刻的可調(diào)容量；受限于共享ev用戶(hù)出行數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題以及商業(yè)原則，目前并沒(méi)有公開(kāi)數(shù)據(jù)支撐共享ev參與電網(wǎng)需求響應(yīng)等方面的研究。本發(fā)明假設(shè)城市用戶(hù)選用共享交通工具的出行需求和交通狀況保持不變，使用共享燃油汽車(chē)的停車(chē)位經(jīng)緯度坐標(biāo)及poi(興趣點(diǎn))數(shù)據(jù)計(jì)算共享ev可調(diào)容量，上述數(shù)據(jù)信息不涉及共享電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)出行數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題，易于獲取，因此本發(fā)明所提方法可操作性強(qiáng)；通過(guò)該方法能夠建立共享ev可調(diào)容量樣本數(shù)據(jù)集，可用于ev可調(diào)容量的時(shí)空預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練及驗(yàn)證。