(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111624558.3 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南 开区卫津路9 2号 (72)发明人 丁研　朱燕　鄢睿　 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/12(2006.01) (54)发明名称 一种面向办公建筑的电动汽车充电设施优 化配置方法 (57)摘要 本发明公开一种面向办公建筑的电动汽车 充电设施优化配置方法。 包括以下步骤： 在分析 实测充电负荷分布特征的基础上建立面向办公 建筑的充电设施 配置评价指标； 建立基于遗传算 法的电动汽 车充电设施优化配置模 型； 在配置模 型计算出的结果集合中确定最佳的配置方案。 本 发明可以在最大限度满足车主充电需求的同时， 还能够尽可能降低停车场内充电桩闲置情况； 同 时考虑了长期的综合效益， 避免投资和维护成本 的浪费， 改善了面向办公建筑的电动汽车充电设 施优化配 置方案的综合效果。 权利要求书3页 说明书5页 附图4页 CN 114418193 A 2022.04.29 CN 114418193 A 1.一种面向办公建筑的电动汽车充电设施优化配置方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1)： 建立 面向办公建筑的充电设施配置 评价指标 通过实际测量电动汽车的充电负荷， 在分析实测充电负荷分布特征的基础上， 从兼顾 设施利用情况和用户充电需求情况出发， 提出平均充电设施利用率和平均充电需求满足率 两大配置 评价指标。 步骤2)： 建立基于 遗传算法的电动汽车充电设施优化配置模型 采用单目标遗传算法， 以配置方案的平均充电设施利用率和平均充电需求满足率之和 为目标函数， 以充电桩数为变量， 建立电动汽车充电设施优化配置模型。 步骤3)： 在计算结果 集合中确定最佳的配置方案 根据上述配置模型计算出的结果， 提出考虑充电设施和变压器成本的辅助评价指标， 从诸多结果中确定最佳配置方案 。 2.根据权利要求1所述的计算方法， 其特征在于： 所述步骤1)建立面向办公建筑的充电 设施配置 评价指标， 具体为： 通过实际测量电动汽车的充电负荷， 在分析实测充电负荷分布特征的基础上， 从兼顾 设施利用情况和用户充电需求情况出发， 提出平均充电设施利用率和平均充电需求满足率 两大配置 评价指标。 (1)平均充电设施利用率 平均充电设施利用率指标的含义是计算未来数年内， 每年某典型 日中充电桩逐时利用 率的平均值， 以此衡量充电设施的使用情况。 该指标数值越 大， 则在评估时段(即办公时间) 内逐时同时处于充电状态的桩数量越多， 则 设施的整体利用率越高， 配置方案实际效果越 好。 其计算公式为： 式中， Y为规划考虑的总年限； 为未来Y年内充电桩的平均 逐时利用率； ηi(t)为第i年， 一日内t时刻的充电桩利用率； t0～tN为一日内的评估时段， 即办公时段； M为充电桩数量； ni， ch(t)为预测的第i年， 一日内t时刻正在充电的车辆数， 由电动汽车充电负荷模型计算得 到。 根据式(2)， 当t时刻正在充电的车辆数小于充电桩数量时， 仅有一部分充电桩在使用， 这一部分占所有充电桩的比例即为该时刻的充电桩利用率； 当预测的正在充电的车辆数大 于等于充电桩数量时， 所有的充电桩都将投入使用， 此时的充电桩使用率 为1。 (2)平均充电需求满足率 由于是办公建筑停车场， 车主在下班之前基本不会中途离开或在停车场内移动车位， 本文假设不考虑排队的情况， 一台桩一天内供应一辆车 的充电， 所以车主能否充上电取决 于到达时剩余可用的充电桩数量。 故该指标 的含义是计算未来数年内， 每年某典型日中逐 时到站车辆可进行充电的比例的平均值。 该指标数值越大， 则在评估时段内越多车辆可以 在停车场内进行充电， 充电需求满足率越高， 配置方案实际效果越好。 其计算公式为： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114418193 A 2式中， 为未来Y年内的平均充电需求满足率； λi(t)为第i年， 一日内t时刻的充电需求满 足率； ni， arr(t)为预测的第i年， 一日内t时刻累计已到达车辆数， 由电动汽车充电负荷模型 计算得到。 根据式(4)， 当t时刻的预计累计到达车辆数小于等于充电桩数量时， 所有 车辆的 都可以进 行充电， 满足率为 1； 当预计累计到达车辆数大于充电桩数量时， 只有M辆车可以进 行充电， 它占此时累计到 达车辆数的比例即为此时刻的充电需求满足率。 3.根据权利要求1所述的计算方法， 其特征在于： 所述步骤2)建立基于遗传算法的电动 汽车充电设施优化配置模型， 具体为： (1)确定优化变量 理想的停车场充电设施配置方案应在规划年限内， 首先最大限度满足车主的充电需 求， 同时在此基础上， 尽可能避免充电桩的闲置情况， 减少前期投资和后期维护成本的浪 费。 所以在办公建筑停车场的充电桩配置方案优化设计中充电桩的数量配置是一个关键因 素， 故优化变量确定为充电桩数量。 (2)确定目标函数 充电桩配置方案应同时兼顾充电设施利用率和充电需求满足率， 两个指标同时越大则 配置方案效果越好， 故目标函数为： 式中， 为未来Y年内充电桩的平均逐时利用率； 为未来Y年内的平均充电需求满足率。 (3)确定约束条件 配置问题中的优化变量 为充电桩的数量， 需要根据实际情况对其搜索范围进行约束： Mmin≤M≤Mmax  (6) Mmin＝Np×10％  (7) NY＝Mmin×ωY  (8) Mmax＝NY×1.15  (9) 其中， Mmin为充电桩数量的最小 值， 取国家标准中的下限值 即设计停车位数量的10％； Np 为建筑设计停车位数量； NY为Y年后该楼内员工电动汽车的数量， 假设在设计当年， 该建筑 内的电动汽 车数量和Mmin相同， 之后按照一定的速度逐年增加； ω为电动汽车数量的年平均 增长系数， 根据公开的历年电动汽车渗透率统计数据进行预测； Mmax为充电桩数量的最大 值， 以NY为基础， 并留出15％的余 量。 4.根据权利要求1所述的计算方法， 其特征在于： 所述步骤3)在计算结果集合中确定最 佳的配置方案， 具体为： (1)根据已提出的电动汽车充电负荷预测模型， 得到若干组未来Y年内逐年的充电负荷 抽样结果并组成集合， 将统计计算结果形成箱线图， 并对每一个样本分别进行充电桩配置 优化计算。 (2)为对可能出现的备选方案进行比较， 提出成本评价指标。 以总成本作为辅助评价指 标。 其计算公式为： Call＝Cb+Cr  (10) 式中， Call为总成本， 元； Cb为充电设施建设成本， 元； Cr为配电网新建改造成本， 元。 其权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114418193 A 3