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申请/专利权人：国网江苏电动汽车服务有限公司

摘要：本发明公开了一种考虑双边利益的电动汽车充电多目标引导方法，该方法兼顾充电站和用户的利益，构造多目标函数制定充电价格，计算用户充电成本和行驶成本，建立电动汽车充电路径规划模型。包括如下步骤：获取充电站服务信息；建立基于RF‑Spearman综合赋权的多目标充电价格制定模型；获取交通路况信息、电动汽车出行信息；建立电动汽车用电预警模型；建立电动汽车充电路径规划模型。本发明既能够满足用户出行需求，又能够提高充电站运营商收益，实现充电站间的设备利用率均衡分布。

主权项：1.一种考虑双边利益的电动汽车充电多目标引导方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：实时获取充电站服务信息；S2：根据获取的充电站服务信息，建立基于RF-Spearman综合赋权的多目标充电价格制定模型，通过该模型制定充电站各时段的充电价格；S3：实时获取交通路况信息、电动汽车出行信息；S4：根据获取的交通路况信息中的各道路速度、能耗参数以及电动汽车出行信息，建立电动汽车用电预警模型，通过该模型确定当达到预警条件时，进行电量预警；S5：当有电量预警时，根据获取的交通路况信息和电动汽车出行信息，并结合步骤S2制定的充电站各时段的充电价格，对有充电需求的电动汽车建立电动汽车充电路径规划模型，选择最佳充电站，规划最优充电路径；步骤S2中所述根据获取的充电站服务信息，建立基于RF-Spearman综合赋权的多目标充电价格制定模型的具体内容为：S2.1：计算充电站k的总收益f1 式中，M、T分别为到充电站k充电的电动汽车总数和第j辆电动汽车充电的时段数；i0为第j辆电动汽车充电起始时段；cki、ckbi分别为充电站k在i时段的充电价格和购电价格；Pj,ki为到充电站k充电的第j辆车在i时段的充电功率；t为各时段时长；S2.2：计算充电站k的设备利用均衡率f2 式中，Nt为总时段数；K为区域内充电站总数；zk为充电站k内的充电桩数；S2.3：计算在充电站k充电的用户总充电费用f3 S2.4：计算在充电站k充电的用户排队时长f4 式中，Tw,kj为第j辆电动汽车的排队时长；S2.5：基于RF-Spearman确定各因素f1、f2、f3、f4的综合权重式中α1为因素f1的权重、α2为因素f2的权重、α3为因素f3的权重、α4为因素f4的权重；S2.6：构造多目标充电价格制定模型的目标函数F1： 式中f1m、f2m、f3m、f4m分别为充电价格优化前的各目标函数值；S2.7：构造多目标充电价格制定模型的约束条件：充电价格约束为：ck,mini≤cki≤ck,maxi电动汽车充电功率约束：0≤Pj,ki≤Pj,kmaxi 式中，ck,mini、ck,maxi分别为充电站k的充电价格上、下限；Pj,kmaxi为电动汽车最大充电功率；SOCj、SOCj,end分别为电动汽车充电开始和结束时的荷电状态；Ej,B为电池容量；η为充电效率；根据步骤S2.6确定的目标函数F1以及步骤S2.7确定的约束条件即可构建多目标充电价格制定模型。

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