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申请/专利权人：湖北工业大学

摘要：本发明公开了一种基于等效感知跨期的电动运营车充电方案的决策方法，包括：构建面向任意时段的电动运营车运营场景收益框架；构建动态充电方案集并在运营场景收益框架下计算出不同方案的收益；通过韦伯‑费希纳定律建立心理量表，结合跨期决策理论，建立综合方案收益及时间成本的电动运营车等效感知跨期决策充电模型；根据充电需求，从动态充电方案集中筛选出多个备选方案，根据每个备选方案的时间和收益通过心理量表计算得到韦伯费希纳算子，将韦伯费希纳算子代入到电动运营车等效感知跨期决策充电模型中进行计算，从而从多个备选方案中选择出最佳充电方案。考虑到车主心理效应的变化对充电行为的影响，筛选出最适合车主且收益最高的充电方案。

主权项：1.一种基于等效感知跨期的电动运营车充电方案的决策方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、对电动运营车的日运营数据进行特征分析，提取运营事件特征和运营收益特征，并在此基础上构建面向任意时段的电动运营车运营场景收益框架；步骤2、综合充电的多因素计算动态心理安全电量，根据动态心理安全电量和峰平电价划分的多个充电决策区间构建动态充电方案集，并在运营场景收益框架下计算出不同方案的收益；步骤3、通过韦伯-费希纳定律建立心理量表，结合跨期决策理论，建立综合方案收益及时间成本的电动运营车等效感知跨期决策充电模型；步骤4、根据充电需求，从动态充电方案集中筛选出多个备选方案，根据每个备选方案的时间和收益通过心理量表计算得到韦伯费希纳算子，将韦伯费希纳算子代入到电动运营车等效感知跨期决策充电模型中进行计算，从而从多个备选方案中选择出最佳充电方案；其中，步骤2中定义心理安全电量Bsaf是每个运营车车主对其剩余电量的心理预期值，警戒电量Bmin是车主选择立刻充电的最低电量；当到达时的剩余电量BN高于Bsaf时，车主选择不充电；低于Bsaf时，车主会选择充电，并将电量充到足以跑至交班时间且大于警戒电量Bmin的值；在车主的日常运营中，心理安全电量会随时间段的不同而变化；建立心理安全电量Bsaf的计算关系如下：Bsaf＝BN+Tc*Vc8式中，Vc为电动车平均充电速度；当运营车车主产生充电需求时，充电时间表示为： 式中，Td为当天开始运营时刻至交班时刻的分钟数，Ta为车主到达充电站的时间，Vr为电动车平均放电速度，W为电动汽车电池容量；若计算出充电结束的剩余电量后小于Bsaf，则需要继续充电，直至达到Bsaf为止；通过韦伯-费希纳定律建立心理量表的方法为：首先，根据韦伯-费希纳定律构建车主身体的反应等级α与客观刺激量的关系： 式中，α取值为0…α_max，其中，α_max表示最大反应等级；为心理量表阈值，c是比例常数，为能够感受到的最小物理强度；根据上述公式16得到： 其次，根据运营数据确定车主的反应等级α，并从运营数据的客单收益中筛选出最低客单收益和最高客单收益，并令α＝0时的为最低客单收益，最高客单收益为最高反应等级α_max对应的进而求出比例常数c；最后，在获得比例常数c后，根据上述公式17计算获得各等级α下的即得到各等级α对应收益区间的运营车主心理量表阈值；根据跨期决策理论确定充电方案的方法为：对动态充电方案集中的备选充电方案u和充电方案v，运营车车主面临在tu和tv两时刻进行充电的选择：在tu时刻充电，获得收益xu；在tv时刻充电，获得收益xv，其中，tvtu，xvxu；在面临多个备选充电方案时，构建车主充电选择的跨期概率PLL： 其中，PLL为选择收益较大、充电时刻较晚的选项的概率，L·＝11+e-·是平均值为0、方差为1的逻辑分布的累积分布函数，β1、βxA、βxR、βtA、βtR分别为各项的权重系数；当PLL的值大于设定值时，选择充电方案v；当PLL的小于设定值时，选择充电方案u；电动运营车等效感知跨期决策充电模型的构建方法为：根据心理量表中的阈值得到韦伯费希纳算子，公式为：其中，x为充电时长Tc内的收益；将韦伯费希纳算子代入上述构建的车主充电选择的跨期概率PLL中，得到： 当PLL的值大于设定值时，选择充电方案v；当PLL的小于设定值时，选择充电方案u；设定值为0.5。

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百度查询： 湖北工业大学 基于等效感知跨期的电动运营车充电方案的决策方法