文摘
促进电动汽车和充电设施实现碳减排是交通领域的一个研究热点。针对电动汽车充电站的综合决策(EVCS)位置,本文构造一个EVCS位置评价指标体系包括五个指标的电网负荷、交通设施、用户偏好,建筑成本和服务半径。首先,我们确切数字转化为区间判断矩阵,引入夏普利模糊测度计算的重量因素,并使用两级优化模型进一步优化重量。然后,我们结合多标准决策(指标)方法在毕达哥拉斯模糊环境分区的归一化加权Bonferroni意味着(PFPNWBM)操作符,并计算备选方案的优化排名根据性能函数和准确性。最后,用数值例子分析一阶线性优化和两级优化的区别在替代方案评价,并使用模型的实用价值评估EVCS位置验证。
1。介绍
碳减排和碳中立的压力下,新能源汽车的推广和使用由电动汽车正变得越来越受欢迎。的位置和建设EVCS吸引了学术界的广泛关注(1]。EVCS位置是受许多客观和主观的因素影响,如服务半径(2),电动汽车(EV)里程(3),和用户偏好(4]。有很大的不确定性决策过程(5),它变得越来越不可能分配准确值在评价方案(6]。模糊集理论(7和指标模型8),依赖主观判断数据选择、方案选择中经常使用这样的问题的9]。
普通模糊集的评价形式不能充分描述实际情况与大量的模糊性和不确定性10]。应对这一挑战,曾庆红et al。11)提出了加权双犹豫模糊集的概念(WDHFS)和加权双犹豫模糊元素(WDHFE)和在群体决策中应用它们。风扇和肖12)提出了一个二维的直觉模糊集(TDIFS)模型集成的不确定性和可靠性的直觉模糊集(IFS)的表达,它可以携带更多的信息比简单的索引。为了准确反映备选方案之间的相对关系,陶等。13)扩展了经典替代排队方法(包)通过使用模糊偏好关系(玻璃钢)。然而,由于IFS只能描述情况的总和会员和nonmembership不超过114),狙击兵和汗15)成功地扩展IFS毕达哥拉斯模糊集(PFS),它允许一个更大的空间来描述特定的,不确定的,犹豫的信息。PFS方法用于回收电动自行车共享供应商的选择(16),现场评估家庭垃圾加工厂(17),和其他优化方案选择决策。由于现实的不确定性在毕达哥拉斯模糊环境下,重量的选择往往是受到客观限制。在此基础上,聂et al。18)定义的约束不完全已知的权重,建立了一个线性规划模型的最大性能值替代方案作为最优目标。重量收购夏普利模糊指标进行优化的过程。
此外,王et al。19)开发出一种快速充电设施规划模型,考虑电池恶化和车辆在练习场异质性。相应的指标概念框架也广泛应用于位置决定。倪et al。20.),在指标的框架,提出了一个综合模型来描述疫苗接种决策过程受社会的影响。高et al。21)提出了一个基于概率指标方法语言术语集和后悔理论。美妙的意义模糊测量方法的测量的重要性元素和元素之间的组合的交互特点,谭等。22)利用夏普利全面授权利益分布法分析储能和充电桩项目。和经常使用这种方法与指标研究计划决策问题。京et al。23)提出了一种决策方法集成产品概念方案基于Shapley值法和模糊逻辑模型。
杨和马24)认为,判断矩阵的顺序的增加,规模的粒度不够细致,这限制了判断矩阵的一致性。之间有一个权衡的简单性和精度在选择一个数字。Pasman和罗杰斯(25)提出,专家们的意见是笼罩在不确定性,包括偶然的不确定性(缺乏准确性和精度观测手段)和认知不确定性(数量和质量的数据)。徐和华26)发现,针对不同的专业知识,熟悉问题,社会背景,以及其他方面的评估团队成员,他们更倾向于代表评价情况通过自己的首选信息形式,以便评价结果往往呈现出复杂的情况多种类型的信息共存。由于主观判断的困难和矛盾,以及时间的压力,相对不完整信息的因素在决策过程中,专家的专业知识,和其他原因的局限性27),邓和刘28)提出了一种新的群决策方法在概率语言分析感兴趣的子组之间的交互和标准之间的关系。李(29日)认为,因为不同的量化属性有不同的物理维度,归一化处理是需要确切的数字转换成一个区间模糊数隶属度和nonmembership学位。
节2,我们简要回顾PFS和夏普利模糊测度的概念的基础上,现有的研究成果。在第三节基于相关研究文献的回顾,系统、完整的评价指标体系EVCS构造,然后进行实证研究是5的地区很大的充电需求。在第四节,我们建立一个两阶段优化模型来确定最优夏普利模糊测量背景下不完整的重量信息是已知的,这是确定标准体重的基础。然后,基于PFPNWBM操作符、性能和准确性函数,每个备选方案的综合性能值计算,以确定最优方案排名。第五节提供了详细的解决步骤。第六节通过一个例子说明了该方法的可用性。最后,第七节比较之间的差异最优夏普利模糊测量确定的两阶段动态优化模型与一阶线性优化模型通过一个数值例子。研究证明了评价指标体系和评价方法具有良好的实用性,准确性和灵活性。
总之,从EVCS位置决策分析的角度,本文构造了一个全面和系统的EVCS位置评价指标体系包括五个指标的电网负荷、交通设施、用户偏好,建筑成本和服务半径。和专家的异质性和评价中权重的不完全信息处理通过建立一个两阶段优化模型来确定最优夏普利模糊度量,它提供了一些理论支持和实践方法EVCS位置建设。
2。预赛
在本节中,介绍了一些基本概念和理论方法,得出IFS, PFS和夏普利函数。
2.1。直觉模糊集
定义1。(见[30.])。让X是一个有限论域。 被定义为一个假设条件: 的 , 的隶属度 表示支持和不支持的程度。
2.2。毕达哥拉斯的模糊集
定义2。(见[31日])。让X域的参数。 是一个PFSX,在那里 代表的成员和nonmembership元素X来一个和 ,分别。不确定性的程度表达的是 。
定义3。(见[32])。让 是一个PFN,其得分函数和精确函数定义如下:
定义4。(见[33])。让 和 是两个PFNs。然后,之间的距离和表示为 如图1PFS和IFS的适用范围是1/4圆和直角三角形在第一象限的飞机笛卡儿坐标系统,分别。显然,PFS的使用范围比IFS的大,所以PFS更广泛的计算空间。
2.3。沙普利函数
定义5。(见[34])。让X是一个有限集合,是权力的X。模糊测度上定义 满足下列条件:(1) (2)如果 和 ,然后 沙普利函数是用来衡量收入分配每个成员联盟的比赛。关于模糊测量上面的定义为有限集,它可以表示为
3所示。EVCS位置的评价指标体系
随着电动汽车技术的快速发展,电动汽车已成为一个主要参与者在未来新能源汽车的发展。然而,由于数量有限的快速充电器和增加居民的收费要求,电动汽车充电操作可能会遇到的问题,增加排队延迟和增加充电操作成本(35]。为此,世界各国政府正在促进电动汽车的使用方法和发行各种优惠政策,鼓励电动汽车企业与能源公司合作建立EVCS [4]。因此,建立一个综合评价指标体系和完整的EVCS位置是最有效的方法促进电动汽车的普及,解决供需之间的矛盾。基于相关文献综述和分析,我们选择以下五个指标来自10个指标,如电网负荷、交通设施、用户偏好、建设成本、服务半径,电动汽车所有权,驾驶里程,政策支持,区域服务水平,弹性需求2- - - - - -4,35- - - - - -37]。
3.1。电网负荷
强大的网格负载能力EVCS建设的基本要求。电网负荷是指区域电网承受电压负载的能力。许多车辆在固定站的同时充电,快速充电技术对电网可能产生巨大的额外要求,可能会导致功率损耗,这必然会有一定的要求的承载力和供应水平网格。
3.2。交通设施
EVCS的位置直接影响到车主的驾驶在路上成本(时间和能源消耗在路上充电站)。电动汽车用户会优先EVCS与短期旅行距离和方便的道路通行,减少开车成本。因此,区域交通设施的完善,即客户旅行费用的最小化影响EVCS位置是一个重要的因素。
3.3。用户的偏好
用户偏好主要是为用户本身,也就是说,司机可能形成的习惯充电电池电动汽车(BEV)每日旅行,包括购买电动汽车的电池容量,可接受的充电时间,熟悉公共充电站和旅游模式(总旅行时间的下一个旅行一天,间隔一天的开始,开始下一个旅行和当前收费事件),等等。
3.4。工程造价
EVCS位置应该最小化总成本和网损成本的充电站规划期间为目标的最优规划的充电站38]。充电站的建设成本位置包括投资成本、运行成本和维护成本。其中,投资成本指的是每单位投资成本变压器容量和充电设备,其他设备的投资单位容量成本除了变压器和充电设备,和土地使用成本。营业成本包括收费成本,电力能源消耗成本的电气设备,过滤补偿充电站的成本和劳动力成本。维护成本指的是每单位容量变压器、充电设备维护成本和其它设备的维护成本单位能力除了变压器和充电设备。
3.5。服务半径
当充电站的数量很大,泰森多边形法图区域服务的区域越小,相应的充电站,车主的驾驶成本越低。为了最大化的电动车电池循环寿命和EVCS资源,在满足用户的前提下充电需求,充电站的服务半径应小于实际距离两个相邻充电站的前提下满足充电需求的用户最多等于合理的电动车辆连续行驶距离以恒定速度。
4所示。EVCS位置评价方法
4.1。确切的数字转换
比较规模指的是成对比较的相对重要性指标并给出准确的数量判断结果根据自己的偏好。我们使用1 - 9:的范围范围是 。做定性的两两比较时,人们通常有五个不同的水平。假设方案包括方案设置 和评价指标分为指标集 ,然后具体的评分值j由专家给出评价对象我性能指标 它可以转换为直觉模糊集由以下公式: 在哪里和分别代表成本类别和利益指标的设置。的测定方法和如下:
, , ,和四个调整参数,给出实际的决策环境和决策者的经验(29日]。它们的值都是在0和1之间,和他们见面 和 。因此,准确的数量可以转换为一个区间模糊数 。
4.2。确定最优夏普利模糊测量
在实际指标问题,属性和决策者的权重(DM)总是部分已知或完全未知的。为了克服这个限制,王等。39)开发的最大偏差方法(MDM)来处理更复杂的决策程序。众所周知,更容易选择更好的选择排名融合值,以便更清楚地反映所有备选方案之间的差异。MDM的主要原理是,当一个属性优先级排名结果有很大的影响,很明显,属性应给予更大的权重影响决策的结果。相反,如果一个属性只造成一个小的变化的顺序选择,这意味着属性对决策过程的影响不大,应该放在减少重量。
设置方案 ,n评价指标集 ,和加权向量组 。在相同的条件下,组两两方案的偏差值 。然后我们可以计算通过MDM每个替代的程度的区别。偏差的计算公式如下:
为了确定最佳的夏普利模糊测度,本文建立了一个两阶段动态编程模型,旨在实现所有标准的最大偏差。
4.3。计算综合性能值
让 PFNs集合,聚合结果导出了PFPNWBM [18运营商仍PFN,表示为
5。的决策步骤和特点
在本节中,评价指标体系的详细步骤EVCS位置提供:步骤1:建立一个规范化的判断矩阵。我们采用1 - 9相对规模和邀请专家给一个确切的分数的性能Jth评价对象下我th指标根据他们的偏好。如果有标准成本,决策矩阵 需要归一化由以下方程(18]: 步骤2:计算每个替代的距离。替代方案之间的距离我和k根据标准j可以通过公式计算。步骤3:确定最优夏普利模糊测量。使用上面的距离值和公式(7),线性规划模型和最优夏普利模糊测量得到解决。步骤4:使用公式(9)的综合性能值来计算每个选择。第五步:使用公式(2)来计算得分和准确性函数的值。
在图所示的决策框架2。
6。一个说明性的例子
测试EVCS位置评价指标体系的实用性,我们选择五个可选的领域 :电动加油区 ,高速服务区 ,用户住宅区 ,商业购物区 ,和公民工作区域 。索引设置包括五个评价指标:网格负载 ,交通设施 ,用户的偏好 ,工程造价 ,和服务半径 。基于关联模式,它假定的标准分为两类 和 。上述潜在的替代方案评估专家根据这些标准使用毕达哥拉斯模糊信息。这个评估提供了不完整的信息重要性权重:
现在论文的方法可以用来解决这个问题。详细的决策步骤如下所示:步骤1:建立规范化的判断矩阵。由专家给出的准确定量评价矩阵如表所示1转换成表2由公式(10)。成本类型,他们应该规范化成表3由公式(5)。步骤2:计算的距离的选择。在相同的标准下,两两方案的距离值通过使用公式(3)如表所示4。步骤3:确定最优夏普利模糊测量。索引分为和 ,分别和他们的夏普利模糊测量计算。在第一类标准作为一个例子,夏普利模糊测量每个标准可以从方程(4): 基于上面的推导,可以建立一个线性规划模型如下: 通过求解这个模型,我们可以获得 一轮匿名专家评级后,返回给合作各方的收益。 发现,这意味着两个合作后的利润值低于单独创造的价值。所以他们会选择最终合作。为了保证联盟合作的坚定和可靠性,各方在合作的好处至少应该大于或等于没有合作各方收益的总和。因此,最初的线性规划的基础上,我们增加约束条件: 我们可以获得 。根据公式(4),夏普利模糊测量计算 。类似于标准的加工过程 ,美妙的模糊程度的和在 ,我们可以得到 步骤4:使用公式(9)的综合性能值来计算每个选择。当 ,的综合性能值可以计算为每个替代 第五步:分数和准确性函数值计算使用方程(2)。
性能和准确性函数如表所示5。
7所示。比较和分析
应用情况表明,构造EVCS位置评价体系和评价方法可以优先考虑最后的选择,可以更好的处理问题,如专家的异质性和权重的不完全信息的评估。
从的角度指标体重,五项指标的重要性“网格负载 ,交通设施 ,用户的偏好 ,工程造价 ,和服务半径“在EVCS位置评价体系是明显不同的。重要性排名如下: 。可以看出,对于政府EVCS位置,了解充电区域用户的偏好和旅游模式是EVCS获取最大利润的关键。服务半径的重要性排名第二,表明区域充电需求EVCS的基本要求来执行其服务功能。
从评价结果来看,5的位置EVCS领域获得的两阶段优化规划模型相对较好,特别是高速公路,拥有完善的基础设施,交通便利,和巨大的客流。只有通过决策的第一阶段,我们得到的综合性能值五个备选方案:
最佳的排名是 。
结果表明,由于特殊的复杂性决定状态,两级优化修改夏普利模糊度量,改变原来的重量值,然后影响的最佳排名最后的选择。这支持EVCS位置由本研究评价方法。
8。结论
使用科学的方法来评估EVCS位置改善设计具有重要意义,发展,电动汽车的推广和应用。本文构建一个系统性EVCS位置评价指标体系的基础上,综合国内外研究成果EV评估和评价各种充电站位置。
首先,为了更好地处理异构性,模糊性,专家评价信息的不完整和不确定性,本研究介绍了1 - 9定性评价量表成对比较和区间数模糊定量评价矩阵构造的确切数字转化为直觉模糊集和其他相关理论的结果。此外,两级优化模型来确定最优夏普利模糊测度建立了充分考虑权重的不完整的知识在实际的决策环境。和五个代表EVCS位置被作为实证研究对象的应用程序。最后,实用性、有效性和灵活性的分析验证了评价指标体系和评价方法评价结果的差异之间的一阶线性优化和两级优化。
不可否认,这项研究也有一些局限性,如相对较小的选择研究样本,地理覆盖面不足,相对较少的评价者,样本收集的数据。虽然专家群体的异质性在评估过程被认为是,评估标准的多样性和决策信息的multigranularity没有考虑。在后续的研究中,我们将进一步扩大研究对象,丰富示例数据,优化研究方法,并考虑研究EVCS建设问题,从用户体验的角度,以提高用户体验,让它更好的使用收费服务。
数据可用性
数据来自专家评级。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项工作是由安徽省哲学和社会科学规划项目(不一般。AHSKY2017D70)。