基于灰色局勢(shì)決策的電動(dòng)汽車換電站選址研究*

吳 昊 馬成影 董洪鋒

(馬鞍山學(xué)院智造工程學(xué)院 安徽馬鞍山 243100)

隨著環(huán)境污染問(wèn)題的不斷加劇和化石能源的日益枯竭.新能源電動(dòng)汽車，作為一個(gè)新生事物，基本無(wú)排放，節(jié)能清潔，受到國(guó)家政府和汽車企業(yè)的青睞，但較短的續(xù)航里程限制了人們自由方便的使用電動(dòng)汽車.換電設(shè)施[1]是打斷新能源汽車?yán)m(xù)航堵點(diǎn)的新型基礎(chǔ)設(shè)施，相較于普通充電設(shè)施，換電設(shè)施所用的時(shí)間更短更高效，有助于提升車主的體驗(yàn)，推動(dòng)新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展.如何合理規(guī)劃和建設(shè)換電站基礎(chǔ)設(shè)施[2]，兼顧用戶出行便捷充電的需求和設(shè)施建設(shè)的合理布局，從而達(dá)到資源配置的最優(yōu)化是所需要研究的方向.新能源電動(dòng)汽車在國(guó)內(nèi)發(fā)展較晚，最初對(duì)電動(dòng)汽車換電站的選址研究較少.

研讀選址規(guī)劃相關(guān)文獻(xiàn)，一些學(xué)者采用特定的模型和算法進(jìn)行新能源汽車的換電站選址，能在一定程度上優(yōu)化傳統(tǒng)人工選址結(jié)果.劉光輝[3]提出了一種結(jié)合云模型的基于PRMOETHEE評(píng)價(jià)法的綜合評(píng)價(jià)模型.劉慧等[4]利用基約束魯棒優(yōu)化方法提出基于用戶路徑流量不確定的換電站選址魯棒模型.楊珺等[5]采用帶有兩種交換準(zhǔn)則的禁忌搜索算法設(shè)計(jì)換電站設(shè)施的選址.栗然等[6]結(jié)合城市交通網(wǎng)絡(luò)和配電網(wǎng)系統(tǒng)兩方面對(duì)選址問(wèn)題進(jìn)行了分析，構(gòu)建了綜合考慮用戶和電網(wǎng)雙方利益的規(guī)劃模型，并利用NSGA-Ⅱ進(jìn)行求解.張迪[7]考慮電動(dòng)汽車充/換電設(shè)施選址中存在的不同類型問(wèn)題建立不同模型和算法分別進(jìn)行分析研究.綜上所述，相關(guān)換電站選址方面的研究主要存在對(duì)于空間信息的分析.以強(qiáng)大空間分析能力著稱的GIS可以根據(jù)用戶或服務(wù)對(duì)象的需求和具體設(shè)施布局的要求，完成最佳位置的選擇.文章從社會(huì)、自然、規(guī)劃3個(gè)維度建立換電站選址指標(biāo)體系，以合肥市蜀山區(qū)為研究區(qū)域，分析該研究區(qū)域指標(biāo)體系權(quán)重值，同時(shí)利用GIS平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化，最后構(gòu)建多目標(biāo)灰色局勢(shì)模型來(lái)進(jìn)一步確定最終選址點(diǎn).

1基于AHP-GIS新能源電動(dòng)車換電站選址

1.1選址影響因素

換電站選址的評(píng)價(jià)指標(biāo)[8]應(yīng)基于“統(tǒng)籌規(guī)劃、貼近需求、節(jié)約資源、差異分區(qū)、分散設(shè)置、方便使用”的原則上進(jìn)行考慮.

1.1.1社會(huì)指標(biāo) ①服務(wù)半徑：服務(wù)半徑太小可能會(huì)造成資源的浪費(fèi)，服務(wù)半徑太大會(huì)造成電能補(bǔ)給的不便.②道路連通度：是指電動(dòng)汽車充電站周圍的交通運(yùn)輸情況，包括主干道數(shù)量、公路、高速公路等，交通的便利性直接影響到顧客數(shù)量和服務(wù)質(zhì)量.③分布間距：其中包括換電站與換電站之間的位置距離，同時(shí)換電站的理想距離還應(yīng)盡可能的靠近變電站.

1.1.2自然指標(biāo) ①地形坡度：地形中的坡度影響土地的使用和建筑的布局，是空間選址的重要影響因素.②植被保護(hù)：雖然電動(dòng)汽車的普及會(huì)為生態(tài)環(huán)境作出很大貢獻(xiàn)，但換電站從土地開(kāi)發(fā)到建設(shè)運(yùn)營(yíng)的整體過(guò)程也會(huì)給環(huán)境造成一定的影響.換電站的選址應(yīng)盡量避開(kāi)自然保護(hù)區(qū)、植物繁多的地方.

1.1.3規(guī)劃指標(biāo) ①與城市發(fā)展規(guī)劃的協(xié)調(diào)性：換電站在滿足電動(dòng)汽車用戶出行需求的同時(shí)，還要考慮周圍環(huán)境配套服務(wù)設(shè)施是否齊備以達(dá)到相互作用、相互反饋.②可利用土地資源：研究區(qū)域內(nèi)，不同性質(zhì)和開(kāi)發(fā)強(qiáng)度的土地利用，換電站的選址應(yīng)選擇合適的土地類型.

1.2 AHP方法選址的實(shí)現(xiàn)

1.2.1構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 本節(jié)對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行整合，構(gòu)成具有遞階關(guān)系的層次結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系，將選址影響因素分為社會(huì)指標(biāo)、自然指標(biāo)和規(guī)劃指標(biāo)三類，其中社會(huì)指標(biāo)里的影響因子包括服務(wù)半徑、交通連通度和分布間距.自然指標(biāo)的影響因子包括地形坡度和植被保護(hù)，規(guī)劃指標(biāo)的影響因子包括與城市發(fā)展規(guī)劃的協(xié)調(diào)性和可利用土地資源，具體如圖1所示.

1.2.2構(gòu)建判斷矩陣及一致性檢驗(yàn) 在閱讀文獻(xiàn)，聽(tīng)取專家意見(jiàn)的基礎(chǔ)上，依照判斷矩陣標(biāo)度(1-9)，通過(guò)對(duì)指標(biāo)的兩兩比較，按描述重要性的標(biāo)度，構(gòu)建判斷矩陣，結(jié)果如表1所示.

表1 A-B判斷矩陣

Λmax=3.0858，CI=0.0429，CR=0.0825<0.1.對(duì)表1所示的判斷矩陣進(jìn)一致性檢驗(yàn).通過(guò)計(jì)算A—B矩陣的一致性CR小于閾值0.1，符合一致性要求，則該判斷矩陣符合檢驗(yàn)，符合要求，后續(xù)表格計(jì)算同理.詳見(jiàn)表2～表4

表2 B1-C判斷矩陣

表3 B2-C判斷矩陣

表4 B3-C判斷矩陣

圖1 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

通過(guò)計(jì)算，構(gòu)建的所有判斷矩陣都通過(guò)了一致性檢驗(yàn)，所得的結(jié)果可以被接受.

1.3 GIS方法選址的實(shí)現(xiàn)

1.3.1數(shù)據(jù)的收集 為了使研究結(jié)果更加符合實(shí)際，從OSM地圖上獲取蜀山區(qū)的行政區(qū)劃數(shù)據(jù)以及相關(guān)的主要道路數(shù)據(jù)，在地圖上爬取居民點(diǎn)、景區(qū)以及有關(guān)建筑的經(jīng)緯度等數(shù)據(jù)，從地理空間數(shù)據(jù)云上獲取蜀山區(qū)DEM數(shù)據(jù)，以便后續(xù)分析計(jì)算.

圖2 蜀山區(qū)城市輪廓及道路

1.3.2數(shù)據(jù)的整理和分析

(1)服務(wù)半徑量化標(biāo)準(zhǔn)和空間分析.隨著新能源電動(dòng)車的快速發(fā)展，逐漸實(shí)現(xiàn)了3km“電區(qū)房”的目標(biāo)，所以按照距離居民點(diǎn)、景區(qū)的距離劃分為0～2.5km，2.5～5km，5～7.5km，7.5～10km，10～12.5km，賦值5、4、3、2、1.先將矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為柵格數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行歐氏距離分析以及重分類分析.結(jié)果如圖3所示.

圖3 服務(wù)半徑重分類分析

(2)交通連通度量化標(biāo)準(zhǔn)和空間分析.通過(guò)評(píng)價(jià)城市道路網(wǎng)的連通度可以來(lái)反映新能源電動(dòng)車出行難易程度.假設(shè)車輛平均行駛速度為60km/h，基于道路距離計(jì)算出行駛時(shí)間，然后運(yùn)用反距離權(quán)重法對(duì)所有起點(diǎn)(即終點(diǎn))進(jìn)行插值運(yùn)算，對(duì)運(yùn)算結(jié)果以9min、18min、27min、36min、45min為間隔，賦值1、2、3、4、5，并進(jìn)行柵格重分類，結(jié)果如圖4所示.

圖4 交通連通度重分類分析

(3)分布間距量化標(biāo)準(zhǔn)和空間分析.換電站之間應(yīng)具有合適的距離來(lái)保持服務(wù)覆蓋范圍的最大化，通過(guò)獲取現(xiàn)有換電站坐標(biāo)數(shù)據(jù)，按照距離現(xiàn)有換電站的距離劃分為0～7.8km、7.8～15.6km、15.8～23.4km、23.4～31.2km、31.2～39km，賦值1、2、3、4、5.先進(jìn)行歐式距離分析，然后運(yùn)行柵格重分類.結(jié)果如圖5所示.

圖5 分布間距重分類分析

(4)地形坡度量化標(biāo)準(zhǔn)和空間分析.通過(guò)獲取的蜀山區(qū)DEM數(shù)據(jù)，運(yùn)用工具提取坡度數(shù)據(jù)，根據(jù)蜀山區(qū)實(shí)際坡度情況，按照坡度大小劃分為0～7度、7～14度、14～21度、21～28度、28～35度，賦值5、4、3、2、1，最后進(jìn)行重分類分析.結(jié)果如圖6所示.

圖6 地形坡度重分類分析

(5)植被保護(hù)量化標(biāo)準(zhǔn)和空間分析.蜀山區(qū)作為合肥市第一大區(qū)，轄區(qū)內(nèi)的大蜀山省級(jí)森林公園、紫蓬山省級(jí)地質(zhì)公園屬于國(guó)家級(jí)保護(hù)區(qū)域，因此在選址時(shí)需要避免在保護(hù)區(qū)域.為此按照距離公園的距離劃分為0～8km、8～16km、16～24km、24～32km、32～40km，賦值1、2、3、4、5.先進(jìn)行歐氏距離分析，再運(yùn)行柵格重分類，結(jié)果如圖7所示.

圖7 植被保護(hù)重分類分析

(6)當(dāng)?shù)匕l(fā)展規(guī)劃量化指標(biāo)和空間分析.在OSM地圖中獲取蜀山區(qū)建筑設(shè)施坐標(biāo)數(shù)據(jù)，按照距離建筑設(shè)施的距離劃分為0～1.6km、1.6～3.2km、3.2～4.8km、4.8～6.4km、6.4～8km，賦值5、4、3、2、1.通過(guò)歐氏距離對(duì)數(shù)據(jù)分析，再進(jìn)行柵格重分類,結(jié)果如圖8所示.

圖8 當(dāng)?shù)匕l(fā)展規(guī)劃重分類分析

(7)可利用土地資源量化標(biāo)準(zhǔn)和空間分析.對(duì)蜀山區(qū)土地類型進(jìn)行分析，可將其主要類別歸納為人造地表、耕地、草地、濕地、森林、水體六大類.由于無(wú)法在水體上建設(shè)換電站，篩選去除水體，對(duì)剩余類型土地分別賦值5、4、3、2、1.最后柵格重分類進(jìn)行空間分析，結(jié)果如圖9所示.

圖9 可利用土地資源重分類分析

最終，在ArcGis 10.6軟件中將所有的選址指標(biāo)因子進(jìn)行加權(quán)總和，即第i個(gè)指標(biāo)因子的得分與其權(quán)重因子相乘，并將相同柵格上的結(jié)果進(jìn)行總和，獲得綜合適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果.將結(jié)果劃分為5個(gè)等級(jí)，低適宜，較低適宜，中適宜，較高適宜，高適宜，如圖10所示.

圖10 備選地址分布

1.4結(jié)果分析

通過(guò)軟件分析結(jié)果，得到五個(gè)建設(shè)待選場(chǎng)地，通過(guò)圖10 可以發(fā)現(xiàn)，待選場(chǎng)地1位于高劉村，滬陜高速穿村而過(guò)，周圍有在建道路高洪路及瓦樂(lè)路，服務(wù)設(shè)施較為齊全.待選場(chǎng)地2位于大柏社區(qū)，長(zhǎng)江西路貫穿通過(guò)，車輛流量較大，但沒(méi)有豐富的基礎(chǔ)設(shè)施.待選場(chǎng)地3位于小廟鎮(zhèn)，同樣長(zhǎng)江西路通過(guò)境內(nèi)，居民點(diǎn)居多，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好.待選場(chǎng)地4位于小蜀山附近，附建有大型停車場(chǎng)的安徽省公墓之一，有助于利用現(xiàn)有資源建設(shè)電動(dòng)汽車換電站.待選場(chǎng)地5位于侯店村，周圍交通條件較好，在發(fā)展的合肥創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)園3期未來(lái)可以帶動(dòng)其經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.

2基于多目標(biāo)灰色局勢(shì)決策精確選址模型

灰色局勢(shì)決策是灰色決策的一種，它是基于事件、對(duì)策、目標(biāo)統(tǒng)一的前提下，就某個(gè)事件采取何種對(duì)策，并量化后，按照事件與對(duì)策構(gòu)成的一個(gè)二元組合進(jìn)行決策.而文章所研究的事件是唯一的，即事件a1為新能源電動(dòng)車換電站的選址決策.

2.1確定目標(biāo)與極性

通過(guò)1.4的分析可以得出，蜀山區(qū)新能源電動(dòng)車換電站選擇對(duì)策分別為：b1高劉村、b2大柏社區(qū)、b3小廟鎮(zhèn)、b4小蜀山、b5侯店村.

基于上述選址指標(biāo)基礎(chǔ)上，綜合考慮經(jīng)濟(jì)方面對(duì)選址的影響，來(lái)進(jìn)行換電站的選址決策.因此，新能源汽車換電站精確選址決策的目標(biāo)與極性如下：

目標(biāo)1：P=1，換電站建設(shè)的總投資，越少越好，極性：最小值，記為n；

目標(biāo)2：P=2，換電站運(yùn)營(yíng)的凈利潤(rùn)，越多越好，極性：最大值，記為m；

目標(biāo)3：P=3，換電站運(yùn)營(yíng)的內(nèi)部收益率，越高越好，極性：最大值，記為m；

目標(biāo)4：P=4，換電站建設(shè)的投資回收期，越小越好，極性：最小值，記為n.

各方案樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如表5所示.

表5 樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

2.2計(jì)算效果測(cè)度

為了定量分析不同局勢(shì)的實(shí)際效果及其與決策目標(biāo)P間的比較，進(jìn)行效果測(cè)度計(jì)算，計(jì)算公式如下所示：

(1)上限效果測(cè)度：

(1)

其中，μij—局勢(shì)Sij的實(shí)測(cè)效果，μmax—局勢(shì)Sij的全部實(shí)測(cè)效果的最大值.

(2)中心效果測(cè)度：

(2)

其中，μ0—樣本的參考的.

3)下限效果測(cè)度

(3)

其中，μmin—局勢(shì)Sij的全部實(shí)測(cè)效果的最小值.根據(jù)公式(1)到(3)進(jìn)行計(jì)算，所有效果測(cè)度值見(jiàn)表6.

表6 效果測(cè)度值

2.3決策分析

針對(duì)所選取的4個(gè)目標(biāo)(換電站建設(shè)的總投資、運(yùn)營(yíng)的凈利潤(rùn)、運(yùn)營(yíng)的內(nèi)部收益率和換電站建設(shè)的投資回收期)，經(jīng)過(guò)專家分析，每個(gè)目標(biāo)的的重要性是相等的，因此綜合效果測(cè)度計(jì)算結(jié)果如下所示.

(1)綜合效果測(cè)度：

(2)事件a1的綜合測(cè)度空間：

=(0.73, 0.68, 0.985, 0.865, 0.9925)

3)決策：

表明j*=5，因此S1j*=S15=(侯店村，方案5)為滿意局勢(shì)，方案4為滿意對(duì)策.

因此，該次選址決策最終選址為選址五區(qū)域(侯店村).

3結(jié)語(yǔ)

選址問(wèn)題在生活中廣泛應(yīng)用，選址的恰當(dāng)性對(duì)選址對(duì)象及周邊設(shè)施可持續(xù)發(fā)展具有重要意義，新能源電動(dòng)汽車換電站作為一種新型基礎(chǔ)設(shè)施，其選址更應(yīng)受到關(guān)注.影響電動(dòng)汽車換電站選址的因素眾多，文章以合肥市蜀山與為研究區(qū)域，綜合社會(huì)、自然和規(guī)劃3個(gè)影響方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，確定影響因子權(quán)重值.同時(shí)運(yùn)用地理信息系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)選址指標(biāo)數(shù)據(jù)的可視化，最后通過(guò)多目標(biāo)灰色局勢(shì)建模方法對(duì)換電站的選址決策問(wèn)題進(jìn)行深入的研究分析，獲取滿意局勢(shì)和滿意對(duì)策，確定最終選址點(diǎn)(侯店村).該研究為各方進(jìn)行選址的選擇提供一定的參考與借鑒.