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申请/专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司

摘要：本发明公开了一种基于智能体仿真的城市电动汽车充电需求预测方法及系统，属于城市公共交通管理中的信息技术领域，包括：S1、出行者行为参数的确定以及轨迹数据的形成：出行者行为参数由概率密度函数确定，概率密度函数利用Python对现有数据进行拟合得到，轨迹数据使用的是NHTS2017的真实调查数据；S2、电动汽车充电选择确定：通过效用理论构建出行者充电选择模型；S3、充电需求分布预测模型：通过出行活动模拟优先的策略，克服在充电桩资源有限的条件下，传统模型决定出行者充电先后顺序上的不足。本发明充分考虑了充电桩数量的限制以及出行者的异质性偏好；引入充电桩的数量限制使得模型预测结果更加符合实际情况。

主权项：1.一种基于智能体仿真的城市电动汽车充电需求预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、出行者行为参数的确定以及轨迹数据的形成：所述出行者行为参数由概率密度函数确定，所述概率密度函数利用Python对现有数据进行拟合得到，轨迹数据使用的是NHTS2017的真实调查数据；S2、电动汽车充电选择确定：通过效用理论构建出行者充电选择模型；S3、通过出行活动模拟优先的策略，建立充电需求分布预测模型，克服在充电桩资源有限的条件下，传统模型决定出行者充电先后顺序上的不足；在S1中，通过用户出行活动数据生成平台完成出行链分析，确定了与出行链有关的时空特性参数，随后基于已有出行数据对出行的时空特性参数进行拟合得到相应的概率分布；电动汽车在时间和空间上的随机移动被表示成一系列的出行链，该出行链是一系列有序出行的序列，并由到达、停车及出发的位置和时间序列组成；单个Agent的出行链可表示为如下变量的集合：[td,mn,gd,mn,dmn,ta,mn,ga,mn,tp,mn]n1其中，n表示出行者Agent的索引，第n名出行者Agent的出行链由Mn次个体出行组成，一条出行链的变量可以分为以下2大类：时间变量，包括：td,mn：第n名出行者Agent的第m次出行的出发时间；ta,mn：第n名出行者Agent的第m次出行的到达时间；tp,mn：第n名出行者Agent的第m次出行的停车时间；空间变量，包括：gd,mn＝xd,mn,yd,mn：第n名出行者Agent的第m次出行的出发地点；ga,mn＝xd,mn,yd,mn：第n名出行者Agent的第m次出行的到达地点；dmn：第n名出行者Agent的第m次出行的行驶距离；出行者Agent的出行链变量同时满足以下约束条件：td,m+1n＝ta,mn+tp,mn2xd,m+1n,yd,m+1n＝xa,mn,ya,mn3NHTS数据提供了一系列的出行链空间转移数据，基于这些数据并结合MonteCarlo方法，出行者Agent通过强化学习完成出行链时空变量的选择；用户出行活动数据生成过程包括：收集出行数据；获取、维护、整理以及分类出行数据；对出行数据进行清洗筛选，并通过概率拟合得到用户出行的时间、物理特征；对用户出行特征的调参以及评估；用户出行数据的批量预测；在S2中，运用机器学习模型对出行者的充电数据进行训练学习，并根据得到的模型来预测出行者的充电选择行为；具体为：引入效用函数来描述用户充电行为选择的过程；该效用函数满足以下几个条件：1当其他时段的充电价格增加时，当前时段用户的效用也随之增加，即其中C-t表示非t时段的充电价格；2当t时段的充电价格增加时，t时段用户的效用随之减少，即其中Ct表示t时段的充电价格；3当用户的里程焦虑水平增加时，相同的充电量对其产生的效用随之增加，即其中Ai表示电动汽车用户i的里程焦虑水平；记t时间段内到达的出行者i的停车时间为tpi，t，电池电量SOCti，电池容量记为CB，充电到最大可允许充电荷电状态的时间为则其有效充电时间为充电荷电状态变化量ΔSOCti： 记t时间段的充电价格为Ct，平均电价记为Ca，下面的效用函数被用作用户充电决策的效用函数：UCi，tCt，Ca，ΔSOCti，Ai＝1+AiΔSOCtiCBCa-ΔSOCtiCBCt其中，Ca表示加权平均电价，其表达式如下：Ca＝Cp|Spanp|+Cf|Spanf|+Cv|Spanv|T效用函数满足上述3个条件，该效用函数衡量了用户选择充电后所得效用；如果效用函数值为正，则表明用户选择充电后所得的收益是大于0的；若为负，则表明用户选择充电后所得收益小于0；将电动汽车用户的充电决策机制表示如下：11为了保证车辆能够顺利完成日出行，不论处于什么条件，当下式成立时电动汽车必定发出充电请求：SOCti-dn+1R≤0.2当电动汽车的电量减去下一次出行的耗电量低于20％时，必定要发出充电请求；12除了上述的充电情形外，当下面的条件满足时，出行者Agent也会发出充电请求：SOCti≤AiORSOCti-dn+1R≤AiANDUCi，tCt，Ca，ΔSOCti，Ai＞0该条件表明当出行者发生里程焦虑时由于每一Agent是理性的，此时其并不会立即发出充电请求，此时，Agent会自动学习环境信息并根据环境信息计算出自身的充电效用，如果充电效用大于0则选择充电，否则选择不充电。

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