考虑消费者偏好的高速公路新能源汽车充电需求分析

吕洁

摘要：随着全球新能源汽车的快速发展，在各城市区域间建设与之相匹配的新能源汽车充电站就变的尤为重要。本文将站在高速公路新能源汽车基础设施建设规划者的角度，针对高速公路新能源汽车的车流情况及充电需求变化，构建考虑消费者偏好的高速公路充电需求预测模型。该模型通过分析消费者偏好对高速公路充电站规划的影响，构建消费者偏好度评价模型，确定影响消费者偏好的主要因素，将主要影响因素引入到充电需求预测建模中，建立考虑了消费者偏好的高速公路新能源汽车充电需求优化模型，以便为后期新能源汽车高速公路充电站站址优化提供参考，避免充电基础设施建设资源的不必要浪费。

Abstract： With the rapid development of global new energy vehicles， it is becoming more important to build matching charging stations for new energy vehicles between cities and regions. In this paper， from the perspective of planners for the construction of expressway new energy vehicle infrastructure， a prediction model for expressway charging demand that takes into account of consumer preferences is constructed in accordance with the traffic conditions of highway new energy vehicles and changes in charging demand. This model analyzes the impact of consumer preferences on the planning of expressway charging stations， constructs an evaluation model of consumer preferences， determines the main factors affecting consumer preferences， introduces the main influencing factors into the charging demand forecasting modeling， and an optimization model for expressway new energy vehicle charging demand considering consumer preferences is established to provide a reference for the optimization of the new energy vehicle expressway charging station site in the future， and to avoid unnecessary waste of the charging infrastructure construction resources.

關键词：新能源汽车;高速公路充电需求;消费者偏好

Key words： new energy vehicles;expressway charging needs;consumer preferences

中图分类号：TU714;TU17                              文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）01-0058-04

0  引言

随着全球能源紧缺和环境污染不断加剧，节能、低耗、零排放、储量丰富、更舒适的新能源汽车，开始受到世界各国政府与企业的重点关注。国际能源署统计数据显示，全球新能源汽车2011年销量仅有5万辆，而截止2014年12月，全球新能演汽车保有量已急剧达到66.5万辆，预计到2030年，全球新能源汽车保有量将达到1.25亿辆。在2014年，作为我国新能源汽车启动元年，全年产量8.40万辆。2017年，我国新能源汽车产销量为58万辆，位居全球第一。根据国务院相关规划，预计到2020年，我国新能源汽车产销量将达到500万辆。于是，建设与之相匹配的充电基础设施对新能源汽车的推广及应用尤为重要。然而新能源汽车因为电池容量与续航里程的限制，目前新能源汽车远距离的行驶需求成为了抑制新能源汽车发展的关键问题之一，这无疑对高速公路充电基础设施建设规划提出了严峻的考验。如何确定新能源汽车高速公路的充电需求，从而保证新能源汽车在高速公路行驶时有充足的电量补给，便具有重要的理论意义和研究价值。

近年来，城市区域内充电基础设施的布点规划已经成为国内外学者的研究热点，杨耿杰[1]基于流体动力学的交通模型来预测电动汽车的到达率，基于排队论和到达率计算充电需求，考虑了单条高速公路上单向、双向以及高速路网的情况，建立了一种针对高速路口附近快速充电站的新能源汽车充电需求时空分布模型。BRAHMA S M[2]基于电量分布及行驶里程提出了一种高速公路上进行充电站选址定容的模型，以某一路段中到充电站充电的新能源汽车数量期望值最大化为目标优化充电站的布局，以充电站的服务成本和顾客的等待成本之和最小为目标来优化容量配置，同时利用排队论原理分析充电站的服务水平和运行效率。贾龙，胡泽春[3]等人基于单条高速公路和高速路网中新能源汽车电池荷电状态变化得出新能源汽车充电需求的分布情况，再采用两阶段法确定新能源汽车充电站的最优建站方案。对于城市区域间高速公路充电基础设施布点规划，冯亮[4]基于新能源汽车在高速公路上行驶的电量分布及行驶里程提出了高速公路充电站的布点规划。董晓红，穆云飞[5]等人在原有充电需求预测模型基础上，构建了一种考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站校正规划的方法，但规划方法仅仅关注了配电网络需求约束。

1  消费者偏好对充电需求预测的影响分析

黄维梁[6]认为消费者行为是指消费者获取、使用、消费和处置产品或服务时所表现出的各种行为及其过程。Ajzen与Fishbein[7]提出理性行为理论（TRA），认为任何因素只能通过态度和主观准则来间接地影响使用行为，假设人有完全控制自己行为的能力。但是，在客观条件下，个体的行为受到管理干预以及外部环境的制约。于是，Ajzen[8]又引入了感知行为控制变量，并提出了计划行为理论（TPB），提出行为意向除了由态度和主观准则决定以外，还会受到感知行为控制的影响。Silk与Urban[9]也基于标准性假设提出，某一商品被选概率取决于消费者对其偏好程度。偏好指的是消费者对同类商品表现出的品牌、价格、产地和设计等的偏好之情，在很大程度上，这种偏好决定了消费者对某种商品的选择。目前，现有的高速公路新能源汽车充电需求对于消费者充电行为观点均基于标准化决策理论基础，认为消费者偏好是稳定的，但对于消费者决策行為，张全成[10]在研究中证实，消费者对特定商品的价值判断、评价和选择都离不开情境、方案的对比参照，因此消费者偏好对高速公路新能源汽车用户在进行充电选择时具有重要影响。

2  考虑消费者偏好的高速公路新能源汽车充电需求预测

由于新能源汽车在高速公路行驶过程中，汽车是单向行驶的，不能掉头，本文仅考虑一个方向的车流情况，对高速公路新能源汽车充电需求进行预测;当新能源汽车用户在行驶过程中发现汽车电池电量不满足其在高速公路上的行驶里程时，前面行驶路段中任一个充电站都可能成为其充电选择对象，消费者可以根据消费者偏好对后面可能遇到的充电站进行排序。本文针对这种情况，在现有仅考虑新能源汽车的电池电量分布的高速公路新能源汽车充电需求预测模型的基础上，根据消费者偏好的影响因素分析，考虑影响消费者偏好的主要因素对高速公路新能源汽车充电需求预测影响，在已有的高速公路新能源汽车充电需求模型基础上建立考虑消费者偏好的新能源汽车充电需求预测模型，最后本文以《2018北京交通发展年报》的出行行为数据为依据，以京开高速公路段新能源汽车出行情况为例，得出考虑了消费者偏好的高速公路充电需求对比分析，为进行高速公路充电站建设合理规划时提供参考。

2.1 考虑新能源汽车电池电量分布的高速公路新能源汽车充电需求预测模型

为了尽可能的接近实际最大续航能力，根据国内常用六款新能源汽车综合续航里程NEDC（New European Driving Cycle）确定新能源汽车在充满电的前提下一直跑到电量耗尽时行驶的平均最大续航里程Lmax。这样，在已知新能源汽车的初始电量S0、行驶路径Di、最大续航里程Lmax的条件下，我们可以得到任意第i辆新能源汽车在高速公路任意地点的电池电量，当最大续航里程Lmax>Di时，则表示该第i辆新能源汽车不需要在高速公路上充电，当最大续航里程Lmax？燮Di时，则表示该新能源汽车在该高速路段上的充电次数N？叟1。当N？叟1时，则根据整个高速路网中的新能源汽车的电池电量分布[3]基础模型，第i辆新能源汽车在经过充电站点k时的电池电量为：

2.2 考虑消费者偏好的高速公路新能源汽车充电需求预测模型

孙鲁平，苏萌[12]研究表明，消费者的不准确知识、购买意愿强度以及购买延迟时间均对其实际偏好（购买行为）具有显著影响。本文结合多种来源的高速公路新能源汽车充电市场消费者相关数据进行调查，从高速公路充电站服务对象的角度出发，通过对服务对象的特性分析和充电需求特性分析，对高速公路充电消费者、消费者目的进行分类，识别影响高速公路充电消费者充电需求偏好的主要因素。如图1结果所示，在消费者对于充电站服务区配套设施齐全度、行车路线熟悉度等所掌握的信息和知识不断更新，以及消费者本身的不准确知识的影响过程中，随着新能源汽车剩余电量分布的变化，消费者的充电意愿强度Ap和充电延迟时间Td对于充电需求的判断就会有最为显著影响。

3  实证分析

为了验证带有消费者偏好的影响因素对于高速公路新能源汽车充电需求的影响，根据已有的新能源汽车充电需求预测模型与考虑了消费者偏好的新能源汽车高速公路充电需求预测结果进行对比分析。首先，分析高速公路新能源汽车充电需求所遵循的规则：

①由于新能源汽车在高速公路行驶过程中，汽车是单向行驶的，不能掉头，于是本次实证分析仅考虑一个方向的车流情况;

②假设高速公路新能源汽车行驶路径总是遵循最短路径原则，路网中每一个起始点之间的路径都是唯一的;

③ 为保证车辆能快速充满电，假设在进入高速公路后，新能源汽车的初始电量如图2所示服从期望为0.7、方差为0.12的正态分布。

④本文以目前电池容量较大的新能源汽车特斯拉model s以及蔚来ES8进行模拟计算，根据相应新能源汽车比例来分别确定电池容量和续航里程的加权平均值分别为85kW·h、467km，设充电站的标准容量配置为20台快充充电桩，充电功率为96kW。

综合考虑以上规则，本文以北京京开高速公路为例，已知通车总里程为670km，日断面交通流量为60069辆，其中，进京为31387辆，出京车辆流量为28282辆。跟据新能源汽车渗透率的预测[13]可知，假设新能源汽车的渗透率为25%，则2018年京开高速公路新能源汽车的日断面交通流量应有15017辆左右，其中，进京新能源汽车为7847辆，出京车辆为7170辆左右。为满足新能源汽车在高速公路上的最大充电需求，本文将以进京新能源汽车数量7847辆为依据进行单向的充电站数量规划。

一般情况下，由于消费者偏好存在很强的主观性，新能源汽车的剩余电量与消费者偏好之间存在的反向相关关系难以用客观的数学模型来进行表述。于是假设引用模糊数学理论，建立从电池电量状态到该集合的隶属度函数，如线性函数式（2）所示，以此来表达新能源汽车用户的消费者偏好[14]：

由新能源汽车国家检测与管理中心发布的2018年4月《全国新能源汽车统计与分析月报》研究显示，大部分新能源车辆在SOC为40%左右时已经开始进行充电。由此可见，当电池电量状态大于80%时，则基本没有充电需求;当电池电量状态低于40%时，则一定会进行充电。于是假定新能源汽车剩余电量少于68kW·h时即产生充电需求，当新能源汽车剩余电量少于34kW·h时便一定会选择充电。

根据《高速公路交通工程及沿线设施设计通用规范》中高速公路上设置的服务区平均间距不宜大于50公里、最大间距不宜大于60公里的规定。假设在高速公路上，新能源汽车充电基础设施点间距均为50km。于是随着行驶里程变化，考虑了消费者偏好的充电需求对比分析如下图3可知，高速公路新能源汽车充电需求受消费者偏好的影响，随着新能源汽车的行驶里程越短，考虑了消费者偏好的充电需求量越低;随着新能源汽车行驶里程的增加，考虑了消费者偏好的充电需求呈曲线逐渐增加，并在行驶接近350km时与未考虑消费者偏好时的充电需求量达成一致。

4  结论

本文提出了一种在考虑了基于消费者偏好的新能源汽车高速公路充电站需求预测模型。以原有的充电需求预测模型为基础，最大程度考虑消费者偏好对新能源汽车充电需求的影响。①首先从高速公路充电站服务对象的角度出发，通过对服务对象的特性分析和充电需求特性分析，对高速公路充电消费者、消费者目的进行分类，识别影响高速公路充电消费者充电需求偏好的主要因素。②基于消费者偏好对消费者充电选择行为进行分析，基于消费者的充电意愿强度和充电延迟时间，建立了考虑消费者偏好的充电需求模型，并引用模糊数学理论，对新能源汽车的剩余电量与消费者偏好之间存在的反向相关关系建立从电池电量状态到该集合的优化隶属度函数。③以北京京开高速公路为例，基于考虑消费者偏好的充电需求模型，对北京京开高速路段的充电需求进行了对比分析。分析结果验证了考虑消费者偏好的优化充电需求模型与仅考虑新能源汽车电池电量分布对充电需求预测结果的差异性影响。

但本次充电需求预测未考虑到在服务区直接更换电池的情况，如果未来国家部门或行业干预出台电池规格或接口等统一标准，换电方式肯定有利于新能源汽车后续的服务市场，于是换电方式对于未来高速公路新能源汽车充电需求量预测的影响可能会成为未来进行高速公路充电站充电桩定容优化考虑的重要因素之一。

参考文献：

[1]杨耿杰.电力系统不对称计算[M].北京：中国电力出版社，2008.

[2]BRAHMA S M. Fault location in power distribution system with penetration of distributed generation[J]. IEEE Trans on Power Delivery，2011，26（3）：1545-1553.

[3]贾龙，胡泽春，宋永华，占恺桥，丁华杰.高速路网上电动汽车充电站布点优化[J].电力系统自动化，2015，39（15）：82-89，102.

[4]冯亮.电动汽车充电站规划研究[D].天津大学博士论文，2013.

[5]董晓红，穆云飞，于力，靳小龙，贾宏杰，余晓丹.考虑配网约束的高速公路快速充电站校正规划方法[J].电力自动化设备，2017，37（6）：124-131.

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[14]俞豪君，梁茜，徐文超，牛涛，韩志锟.慢充与换电方式下的电动汽车充电负荷计算[J].江苏电机工程，2015，3（34）：58-61.