电动汽车的时空行为包括时空转移行为和时空充电行为。如何对电动汽车时空行为进行精确建模已成为大规模电动汽车与电网进行有效互动的关键。武汉大学电气与自动化学院的研究人员吴赋章、杨军、林洋佳、徐箭、孙元章,在2020年第7期《电工技术学报》上撰文,通过分析用户决策心理及交通流量分配规律,提出了一种电动汽车时空行为特性描述方法。计算结果表明所提方法能够更加合理地刻画用户选择心理及描述电动汽车用户时空行为,且发现电动汽车占比和充电站服务能力均对其有较大影响。
电动汽车(Electric Vehicle, EV)作为一种绿色出行工具,替代燃料汽车成为未来主要交通工具已是时代发展的趋势。然而,大规模电动汽车的出行及充放电势必给城市交通和电网的协调发展带来巨大挑战,不仅会造成交通堵塞,还可能带来电能质量、电网稳定性恶化等影响。因此,准确把握电动汽车时空行为是满足城市居民出行需求和保证电网安全经济运行的基础。
电动汽车时空行为指的是时空转移行为和时空充电行为,其中时空转移行为包括不同出行(链)之间的转移关系和电动汽车在每条出行(链)中的时空分布特性,属于用户行为研究范畴,涉及交通科学、心理学及电气学科等多领域。传统用户行为研究经历了从集计研究方法到非集计研究方法的发展过程。集计方法难以分析用户出行选择的真正原因。
从20世纪60年代开始对用户行为研究进入了非集计阶段,研究主要集中在数学模型的构建,先后建立了分析用户决策行为的多项Logit模型和树状分对数Logit模型。F. S. Chapin结合经济学中的最大效用理论,对城市居民出行进行了相关研究,证明了用户的出行规律受社会经济影响较大。
但这些数学模型均遵循效用最大化理论,其假设人为完全理性,而现实中人们往往并不按照效用理论的预测结果行事。M. Allias悖论、D. Ellsberg悖论等行为经济学均对人的完全理性假设提出了质疑,且Logit模型不能很好地反映单次出行中出行发生、方式选择、出行分布等之间的密切联系及相互依赖性。
国内外针对电动汽车时空行为建模已经做了初步研究,主要集中在集计统计学分析方法、仿真分析方法和完全理性假设分析。这些研究工作均没有考虑实际情况中电动汽车用户的充电、出行等行为的不完全理性,将影响对电动汽车充电负荷的精确建模。
武汉大学电气与自动化学院的研究人员通过分析用户决策心理及交通流量分配规律,提出了一种电动汽车时空行为特性描述方法。
将电动汽车的时空行为分为活动链之间的转移行为和在活动链上的转移行为。首先引入活动分析法,考虑用户行为的时空约束,将用户一天的出行活动在三维空间中进行表达;将用户每日活动进行分类,基于贝叶斯法分析了用户不同活动-出行链之间的转移关系;研究了每条活动-出行链上的转移行为,考虑用户在出行方式、出发时刻及出行路径选择之间的相互联系和有限理性心理,基于累计前景理论提出了用户感知满意的出行三参考点规则及出行选择模型;最后,计及交通网的动态特性和电动汽车充电特性,结合动态交通分配模型分析了电动汽车在活动-出行链上的时空分布特征,得出了电动汽车每日出行次数、充电次数等的变化规律。
图1 用户的活动行为三维时空表达
图2 模型求解算法
图3 不同模型下场景A、B交通流量分配情况
作者通过仿真分析可得出如下结论:
1)电动汽车的时空行为特性受多重因素的影响,不同条件下的用户行为特性会有较大差异,本文所提方法能够更加合理地描述不同场景下的电动汽车时空行为特性。
2)电动汽车占比的变化对电动汽车无需中途充电的路径流量和出发时刻无影响;对于电动汽车需要中途充电的路径,电动汽车占比的降低将使得该路径上的电动汽车出行率降低而出发时刻提前;同时电动汽车每日平均出行次数和充电次数将逐渐减少。
3)随着充电站服务能力的下降,电动汽车在需要中途充电的路径上的出行率降低,出发时刻推迟;无需中途充电的路径上出发时刻提前;电动汽车每日平均出行次数的降低,但将引起电动汽车每日平均充电次数的增加。
文中考虑用户具有相似的参考点选择标准,即用户的“同质化”,为本文的不足之处;同时,在用户选择决策模型中仅考虑了时间成本,对于电动汽车而言,不同的时空电价是否会对其出行行为产生影响未进行考虑。后续研究工作将围绕用户的“异质化”、不同时空电价以及交通故障或交通管制产生的拥堵情况对电动汽车时空行为的影响展开进一步工作。
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