基于云重心理論的電動(dòng)汽車充電站選址方法

彭澤君，蘭劍，陳艷，鄒芹，賈樂剛，楊軍

(1.武漢供電公司，武漢市 430010；2.武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院，武漢市 430072)

(1. Wuhan Power Supply Company, Wuhan 430010, China;2. School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China)

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基于云重心理論的電動(dòng)汽車充電站選址方法

彭澤君1，蘭劍1，陳艷1，鄒芹1，賈樂剛2，楊軍2

(1.武漢供電公司，武漢市 430010；2.武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院，武漢市 430072)

對(duì)于電動(dòng)汽車充電站的建設(shè)，前期選址工作直接影響到后期充電站的運(yùn)營效益、服務(wù)質(zhì)量等方面，因此必須采用科學(xué)的方法進(jìn)行評(píng)估和決策。綜合考慮影響充電站選址的相關(guān)因素，建立電動(dòng)汽車充電站選址評(píng)估指標(biāo)體系，提出基于云重心理論的電動(dòng)汽車充電站選址規(guī)劃評(píng)估方法，將定量指標(biāo)和定性指標(biāo)分別進(jìn)行處理并建立相應(yīng)的云模型，應(yīng)用加權(quán)偏離度來評(píng)判充電站地址偏離理想狀態(tài)的程度，并依據(jù)評(píng)語集給出評(píng)估結(jié)果。以某地區(qū)10個(gè)備選電動(dòng)汽車充電站站址為例進(jìn)行計(jì)算可知：該方法能夠全面考慮充電站選址的相關(guān)因素，綜合處理定量指標(biāo)和定性指標(biāo)，從而確定充電站的最優(yōu)建站地址，為充電站選址規(guī)劃提供了科學(xué)依據(jù)。

電動(dòng)汽車；充電站選址；云重心理論；加權(quán)偏離度

0 引 言

電動(dòng)汽車的大規(guī)模發(fā)展對(duì)于改善環(huán)境、緩解石油能源危機(jī)具有重要的意義。然而，制約電動(dòng)汽車大規(guī)模發(fā)展的一個(gè)重要原因是充換電設(shè)施建設(shè)的滯后和不完善[1]，這些因素大大降低了電動(dòng)汽車的推廣力度，也嚴(yán)重影響了消費(fèi)者的購買意愿。迅速建設(shè)一批充電站等配套服務(wù)設(shè)施，對(duì)于電動(dòng)汽車的推廣和普及具有重要意義。對(duì)于電動(dòng)汽車充電站的建設(shè)，前期選址工作非常重要，直接影響到后期充電站的運(yùn)營效益、服務(wù)質(zhì)量等方面，必須采用科學(xué)的方法進(jìn)行評(píng)估和決策。

在此背景下，電動(dòng)汽車充電站選址規(guī)劃的研究成為了一個(gè)很重要的問題[2-3]。文獻(xiàn)[4]分析了整車充電系統(tǒng)和地面充電系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)，并從充電站的安裝容量、外部接入方式及其影響因素等角度，對(duì)充電站的規(guī)劃建設(shè)問題作了初步研究。文獻(xiàn)[5]對(duì)充電站的布局規(guī)劃問題，提出了應(yīng)滿足充電站服務(wù)半徑要求，與電動(dòng)汽車交通密度、充電需求分布、城市總體規(guī)劃、道路規(guī)劃相配合等的原則性建議。文獻(xiàn)[6]構(gòu)造了一種適用于區(qū)域電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃的優(yōu)化模型，該模型以候選站址與變電站之間的距離、充電站安裝費(fèi)用和電動(dòng)汽車數(shù)量為約束條件，以投運(yùn)至目標(biāo)年充電站運(yùn)營收益最大化為目標(biāo)。

到目前為止，國內(nèi)外在充電站選址規(guī)劃方面的研究還處于初級(jí)階段，尚未形成完整、系統(tǒng)的充電站規(guī)劃模型和方法。電動(dòng)汽車充電站選址需要考慮的因素有很多，不僅需要考慮現(xiàn)有電網(wǎng)結(jié)構(gòu)、可用容量、負(fù)荷等電力因素[7]，還需要考慮站址建設(shè)的經(jīng)濟(jì)性以及附近的交通便利性等非電力因素[8]。針對(duì)以上問題，本文綜合考慮這些因素，建立了電動(dòng)汽車充電站選址評(píng)估指標(biāo)體系，提出了基于云重心理論[9]的電動(dòng)汽車充電站選址規(guī)劃評(píng)估方法，將定量指標(biāo)和定性指標(biāo)分別進(jìn)行處理并建立相應(yīng)的云模型，應(yīng)用加權(quán)偏離度來評(píng)判充電站地址偏離理想狀態(tài)的程度，并依據(jù)評(píng)語集給出評(píng)估結(jié)果。通過對(duì)某地區(qū)10個(gè)備選地址的實(shí)例計(jì)算與分析，驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。

1 電動(dòng)汽車充電站選址評(píng)估指標(biāo)體系

1.1 指標(biāo)體系的建立

電動(dòng)汽車充電站選址評(píng)估的指標(biāo)體系應(yīng)考慮不同選址區(qū)域的客觀差異，使評(píng)價(jià)滿足合理性和可比較性[10]。本文結(jié)合相關(guān)技術(shù)規(guī)范，綜合考慮多方面因素，從電網(wǎng)指標(biāo)、交通指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和規(guī)劃指標(biāo)等4個(gè)方面出發(fā)，構(gòu)建了如圖1所示包含3個(gè)層次共12個(gè)指標(biāo)組成的指標(biāo)體系。

圖1 電動(dòng)汽車充電站選址規(guī)劃評(píng)估指標(biāo)體系

1.2 指標(biāo)體系說明

在經(jīng)濟(jì)指標(biāo)方面：建設(shè)總投資費(fèi)用包括土地成本、拆遷費(fèi)用、設(shè)備和工程投資[11]；月運(yùn)行費(fèi)用包括每月充電站工人工資、電費(fèi)、財(cái)務(wù)費(fèi)用、營業(yè)稅、電池?cái)備N等費(fèi)用；盈利水平按月利潤計(jì)算，為每月營業(yè)收入減去月運(yùn)行費(fèi)用。

在交通指標(biāo)方面：主要從電動(dòng)汽車充電站所處位置的主干道情況、道路狀況、車道數(shù)、路口數(shù)等情況來衡量交通便利性[12]；服務(wù)能力指電動(dòng)汽車充電站每天可為多少輛各種電動(dòng)汽車進(jìn)行充電服務(wù)，以及日充電量及充電站最大充電量等主要因素；服務(wù)半徑則指充電站覆蓋的可充電區(qū)域距離，可結(jié)合人口密度考慮。

在規(guī)劃指標(biāo)方面：與城市路網(wǎng)規(guī)劃的協(xié)調(diào)性主要考慮城市主要干線相交處、城市各主要出入口道路及公路相交處、重要的人口居住區(qū)及城市規(guī)劃的主要功能分區(qū)[13]，這4點(diǎn)是與城市路網(wǎng)規(guī)劃保持協(xié)調(diào)性的關(guān)鍵；對(duì)于充電站布局規(guī)劃，如果與城市電網(wǎng)規(guī)劃協(xié)調(diào)發(fā)展，可以提高充電站電能供應(yīng)的安全性和穩(wěn)定性，為充電站運(yùn)營提供可靠的電力供應(yīng)[14]，該指標(biāo)要充分參考當(dāng)?shù)氐碾娋W(wǎng)規(guī)劃綱要。

本文所建立的電動(dòng)汽車充電站選址規(guī)劃評(píng)估指標(biāo)體系既包括定量指標(biāo)也包括定性指標(biāo)[15-16]，其中電網(wǎng)指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)下的7個(gè)子指標(biāo)為可量化指標(biāo)，而交通指標(biāo)和規(guī)劃指標(biāo)由于難以具體量化，應(yīng)作為定性指標(biāo)處理。對(duì)于定性指標(biāo)，可以采用專家測(cè)評(píng)法，供云重心理論評(píng)價(jià)處理；對(duì)于定量指標(biāo)，可以通過建立隸屬函數(shù)[17]來形成標(biāo)準(zhǔn)化分?jǐn)?shù)，供云重心理論評(píng)價(jià)處理。

2 基于云重心理論的電動(dòng)汽車充電站選址規(guī)劃評(píng)估模型

2.1 云理論介紹

云理論的主要特點(diǎn)在于將模糊性和隨機(jī)性特征集成在一起，解決了系統(tǒng)定性概念與定量數(shù)值之間的不確定性轉(zhuǎn)換問題。

定義論域U為一個(gè)精確的定量數(shù)值集的集合U={x}。T是與U相聯(lián)系的定性概念。若U中元素x對(duì)T的隸屬度(或稱x與T的相容度)是具有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)，則u(x)在論域U上的分布稱為隸屬云，簡(jiǎn)稱云(cloud)。其中，u(x)取值范圍為[0,1]，云是指從論域U到區(qū)間[0,1]的映射，即

(1)

映射u(x)稱為T的云模型，其中的每一個(gè)x稱為一個(gè)云滴。大量的云滴可以組成云。云可以是一維的，也可以是多維云，主要取決于論域U的維數(shù)。

云模型用3個(gè)數(shù)字特征期望Ex、熵En和超熵He來表征概念的整體特性。其中，期望Ex是最能夠代表這個(gè)定性概念的點(diǎn)，是云的重心位置，反映定性概念的中心值。云重心可表示為T=a×b，a表示云重心位，b表示云重心高度。云重心位置即反映定性概念中心值的期望，云重心高度反映相應(yīng)的云在系統(tǒng)中的權(quán)重。云重心的改變?nèi)Q于期望值和權(quán)重的變化，一個(gè)系統(tǒng)的狀態(tài)變化可以通過云重心的改變來度量。

2.2 基于云重心理論的評(píng)價(jià)過程

(1)根據(jù)評(píng)價(jià)目的分層建立各級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)：U={U1,U2,…,Un}，其中Ui(i∈[1,n])為系統(tǒng)一級(jí)指標(biāo)的第i個(gè)指標(biāo)；Ui={Ui1,Ui2,…,Uin}，其中Uij(i∈[1,m])是Ui第j個(gè)指標(biāo)；Uij={Uij1,Uij2,…,Uijn}，Uijk是Uij的第k個(gè)指標(biāo)；依次類推，可確定多層評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

(2)評(píng)語集云模型。由專家確定指標(biāo)的評(píng)語集，如評(píng)語集{好，良好，一般，較差，差}，規(guī)定S所對(duì)應(yīng)的數(shù)域?yàn)閇0，100]，表1為S對(duì)應(yīng)數(shù)域的變化區(qū)間。其云模型表示的計(jì)算公式如下：

(2)

式中Exi、Eni分別為某個(gè)定性評(píng)語的期望和熵。

表1 各定性評(píng)語的數(shù)域變化區(qū)間

Table 1 Number field change interval for each qualitative comment

(3)云模型指標(biāo)計(jì)算。

1)定量指標(biāo)的云模型表示。

針對(duì)本文的充電站選址評(píng)估問題，對(duì)于可以量化的數(shù)據(jù)，提取n組樣品組成決策矩陣，那么n個(gè)精確數(shù)值型的指標(biāo)就可以用一個(gè)云模型來表示。其中：

(3)

(4)

式中：Ex1～Exn為各指標(biāo)量的值。

2)定性指標(biāo)的云模型表示。

各評(píng)判專家對(duì)某一定性指標(biāo)按照評(píng)語集給出如優(yōu)秀、良好等評(píng)語。設(shè)有n位專家，則某一定性指標(biāo)可獲得n組評(píng)語，把每組評(píng)語按照式(2)求出其云模型的期望和熵，那么此定性指標(biāo)的n組評(píng)語可以用1個(gè)一維云模型來表示：

(5)

(6)

因此，有N個(gè)定性指標(biāo)的系統(tǒng)可以用1個(gè)N維綜合云表示。

(4)確定指標(biāo)權(quán)重。

指標(biāo)權(quán)重是以定量方式反映各項(xiàng)指標(biāo)在整體中所占的比重，本文采用平均權(quán)重來確定各指標(biāo)權(quán)重。

(5)求加權(quán)綜合云的云重心向量。

m個(gè)性能指標(biāo)可用m個(gè)云模型來描述，則m個(gè)指標(biāo)所反映的系統(tǒng)狀態(tài)就可用1個(gè)m維綜合云來表示。當(dāng)m個(gè)性能指標(biāo)發(fā)生變化時(shí)，該m維綜合云的形狀亦發(fā)生變化，云重心也會(huì)隨之改變。m維綜合云的重心T用m維向量表示：

(6)計(jì)算加權(quán)偏離度。

(8)

經(jīng)過歸一化之后，表征系統(tǒng)狀態(tài)的綜合云重心向量均為有大小、有方向、無量綱的值。把各指標(biāo)歸一化后的向量值乘以權(quán)重值，然后再相加，得到加權(quán)偏離度θ的值，即

(9)

式中：0≤θ≤1；wi為第j個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)的歸一化權(quán)重值。

(7)確定備選站址的評(píng)價(jià)結(jié)果。

對(duì)于電動(dòng)汽車充電站的選址規(guī)劃結(jié)果評(píng)語集分為5個(gè)類別：差、較差、一般、良好和好，將各級(jí)評(píng)語置于連續(xù)的語言值標(biāo)尺上，并將每個(gè)評(píng)語值都用云模型來實(shí)現(xiàn)，構(gòu)成一個(gè)定性評(píng)測(cè)的云發(fā)生器(如圖2所示)。對(duì)于一個(gè)具體的案例將求得的加權(quán)偏離度值輸入定性評(píng)測(cè)云發(fā)生器中，通過激活某個(gè)云來確定評(píng)估模型的最終評(píng)語。

圖2 定性評(píng)測(cè)云發(fā)生器

將系統(tǒng)的理想狀態(tài)視為好，則θ值越小則表示系統(tǒng)在某狀態(tài)下與理想狀態(tài)越接近，性能越好，反之亦然。

3 算例驗(yàn)證

基于某地區(qū)實(shí)際數(shù)據(jù)，本文應(yīng)用所提出的充電站選址指標(biāo)體系和基于云重心理論的電動(dòng)汽車充電站選址規(guī)劃評(píng)估方法，對(duì)10個(gè)電動(dòng)汽車充電站的備選站址進(jìn)行評(píng)估計(jì)算，得出最優(yōu)站址。

評(píng)分標(biāo)度采用百分制。電網(wǎng)指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中的7個(gè)子指標(biāo)的隸屬函數(shù)(評(píng)分值)如表2所示。

根據(jù)所選取的電網(wǎng)的實(shí)際數(shù)據(jù)，將這10個(gè)備選充電站的等值模型加入到所選電網(wǎng)進(jìn)行仿真計(jì)算和規(guī)范化處理，得到的電網(wǎng)指標(biāo)下的各子指標(biāo)規(guī)范化值如表3所示。

將經(jīng)濟(jì)指標(biāo)下的定量值經(jīng)規(guī)范化處理，得到的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)下的各子指標(biāo)規(guī)范化值如表4所示。

運(yùn)用云重心理論對(duì)規(guī)范化定量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算，可得到10個(gè)備選站址下的電網(wǎng)指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的加權(quán)偏離度，計(jì)算結(jié)果如表5所示。

表2 電網(wǎng)指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)下的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

Table 2 Evaluation standard under power grid index and economy index

表3 電網(wǎng)因素下各指標(biāo)的規(guī)范化定量數(shù)據(jù)

對(duì)于定性指標(biāo)中交通指標(biāo)的計(jì)算，采用專家測(cè)評(píng)法處理，共選取6位專家參加測(cè)評(píng)。以備選地址1為例，其各指標(biāo)測(cè)評(píng)結(jié)果見表6(因篇幅所限，其他備選地址的專家測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)省略)。

表4 經(jīng)濟(jì)因素下各指標(biāo)的規(guī)范化定量數(shù)據(jù)

Table 4 Quantitative data of standardization under economy index

表5 經(jīng)計(jì)算后的電網(wǎng)指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)下的加權(quán)偏離度

表6 交通因素下的6位專家對(duì)選址1評(píng)判結(jié)果

公式(2)計(jì)算得到的評(píng)語集的云模型見表7。

將其置于連續(xù)的數(shù)域區(qū)間[0，100]上，其對(duì)應(yīng)的變化區(qū)間見表8。

表7 評(píng)語集的云模型

Table 7 Cloud model of comment set

表8 評(píng)語集所對(duì)應(yīng)的數(shù)域變化區(qū)間

表9 交通指標(biāo)和規(guī)劃指標(biāo)下的各站址的加權(quán)偏離度

Table 9 Weighting deviation degree of each location under traffic index and planning index

將各個(gè)備選站址的綜合加權(quán)偏離度輸入云發(fā)生器，生成的云圖如圖3所示。

從圖3中可以得出充電站備選站址從好到差依次為：6、4、8、1、3、2、9、10、5、7。其中備選站址6和4都介于好與良好之間，為最優(yōu)的建站地址。

表10 各備選站址的綜合加權(quán)偏離度

Table 10 Comprehensive weighting deviation degree of alternative station location

圖3 電動(dòng)汽車充電站10個(gè)站址的規(guī)劃評(píng)估云圖

4 結(jié) 論

對(duì)電動(dòng)汽車充電站進(jìn)行科學(xué)的選址規(guī)劃評(píng)估是推動(dòng)電動(dòng)汽車充電站建設(shè)的前提。本文提出了用云理論來解決充電站選址評(píng)估過程中的定性描述與定量表示的轉(zhuǎn)換問題，建立了電動(dòng)汽車充電站選址評(píng)估指標(biāo)體系，提出了基于云重心理論的電動(dòng)汽車充電站選址規(guī)劃評(píng)估方法。某地區(qū)10個(gè)備選電動(dòng)汽車充電站站址計(jì)算結(jié)果表明，該方法能夠考慮充電站選址的各個(gè)相關(guān)因素，綜合處理定量指標(biāo)和定性指標(biāo)，進(jìn)而確定充電站的最優(yōu)建站地址，為充電站選址規(guī)劃提供了科學(xué)的指導(dǎo)。

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(編輯:張媛媛)

EV Charging Station Sitting Method Based on Cloud Focus Theory

PENG Zejun1, LAN Jian1, CHEN Yan1, ZOU Qin1, JIA Legang2, YANG Jun2

For the construction of electric vehicle (EV) charging station, the sitting of EV charging station is very important to the operation benefit, the service quality, etc. So it is necessary to use scientific method for the evaluation and decision of EV charging station sitting. Comprehensively considering the related factors of the charging station sitting, this paper constructed the evaluation index system for the sitting of EV charging station, proposed the planning evaluation method based on the cloud focus theory, and used quantitative index and qualitative index to process and build corresponding cloud models, respectively. The weighting deviation degree was introduced to judge the deviation degree of EV charging station from the ideal position, and the assessment results could be obtained according to the remark set. Taking ten alternative locations of EV charging station as examples, the calculation results show that the proposed method can comprehensively consider the related factors of the charging station sitting and process quantitative index and qualitative index, then, determine the optimal location of charging station, which can provide scientific basis for charging station sitting planning.

electric vehicle; sitting of charging station; cloud focus theory; weighting deviation degree

Ex=(Ex1+Ex2+…+Exn)/n

En=En1+En2+…+Enn

Τ=(Τ1,Τ2,…,Τm)=a×b

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51277135)。

(1. Wuhan Power Supply Company, Wuhan 430010, China;2. School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China)

TM 715，U 469.72

A

1000-7229(2015)04-0001-07

10.3969/j.issn.1000-7229.2015.04.001

2014-12-01

2015-01-12

彭澤君(1966)，男，工學(xué)碩士，高級(jí)工程師，主要從事電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制方面的研究工作；

蘭劍(1974)，男，博士，高級(jí)工程師，主要從事電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制方面的研究工作；

陳艷(1973)，女，工學(xué)碩士，高級(jí)工程師，主要從事電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制方面的研究工作；

鄒芹(1976)，女，工學(xué)碩士，高級(jí)工程師，主要從事電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制方面的研究工作；

賈樂剛(1987)，男，碩士研究生，本文通信作者，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行與控制；

楊軍(1977)，男，博士，副教授，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)保護(hù)與控制。

Project Supported by National Nature Science Foundation of China(51277135).