基于信息交互的大规模电动汽车充电路径规划

随着电动汽车的不断普及,在充电高峰时段大规模电动汽车聚集充电,将会导致充电站附近局部交通拥堵,带来用户充电等待、电网负荷大幅波动等问题。该文基于实时的信息交互系统,提出了综合考虑交通网、充电站、配电网信息的大规模电动汽车充电路径规划方法。设定包括路段通行、车辆充电需求、充电站负荷、电网运行等约束条件,建立考虑路段通行时间、充电站车辆数目、充电负荷等因素的多目标优化函数,采用改进的Dijkstra方法对该优化问题进行求解。仿真分析结果表明:该充电路径规划方法在保证配电网正常运行的前提下,可缓解充电站附近的交通拥堵,减少电动汽车用户充电等待时间,提高充电设施的利用率。     

电动公交更换式充电站的优化设计

更换式充电站具有提高车辆利用率、电池充电温度可控和电池维护便利等优点,成为国内纯电动公交车最主要的能源补给模式,同时更换式充电站也具有使用电池数量大、占地面积大、投资规模大等缺点.本文建立了基于高峰发车间隔、平峰发车间隔、高峰持续时间、平峰持续时间、电池回站SOC等参数的更换式充电站的车辆数量、电池数量和更换工位数量计算方法,建立了基于锂离子电池充电曲线的充电站总充电功率的计算方法,通过实际充电站的运行数据测试,验证了本文提出的相关方法的可行性和准确性.     

电动公交车线路和充电设施及策略规划方法研究

针对电动公交车充电设施配置不合理的现象,对电动公交车线路和充电设施及策略规划方法进行研究。综合考虑充电站及充电桩配置与公交线路运营特征设计参数两者的相互影响,以充电等待时间和运力为约束条件,建立社会福利最大化模型。基于两种不同的充电策略,讨论其对充电站内车辆排队充电等待时间的影响。以拉格朗日函数求解算法和遗传算法对模型进行求解,并以苏州市931路纯电动公交线路为算例对模型与算法进行了验证。研究结果表明,相比于遗传算法,基于拉格朗日函数的求解算法效率更高,求解结果更稳定。根据所构建模型设计的充电桩数量及线路运营特征参数,在满足充电等待时间约束的条件下可以实现社会福利最大。该研究所提出的模型可为电动公交车线路规划提供决策依据。     

基于用户综合满意度的电动汽车充电诱导优化模型

随着电动汽车(electric vehicle, EV)在城市交通系统不断普及，充电诱导服务成为在充电设施有限条件下解决充电问题的有效手段。在分析电动汽车用户充电满意度的基础上，提出一种综合用户绕行距离、排队时间和充电费用的电动汽车充电诱导优化模型。为准确推导用户在充电站的排队时间，充分考虑电动汽车用户充电站选择决策的相互影响，建立充电站运营状态预测模型。针对模型特点，结合免疫算法求解模型。通过面向多充电请求的优化算例验证模型的可行性和有效性，结果表明：通过求解模型可以获得用户综合满意度最大化情况下的用户最优充电站决策及其行驶路径；与绕行距离最小、排队时间最短和充电费用最少等单目标优化方案相比，所提模型的充电诱导方案的用户综合满意度分别提升了15.0%、 17.8%和11.4%。     

纯电动公交时刻表和车辆排班计划整体优化

研究单线路的纯电动公交车辆运营时刻表和车辆排班计划的整体优化方法,以发车间隔平滑、使用车辆数少和充电费用低为目标建立多目标优化模型,考虑包括不同时段发车间隔范围、可用车辆数量的限制和纯电动公交续航里程约束在内的多个约束.采用多目标粒子群算法进行求解,基于多目标优先级寻找模型的最优解集合.案例表明:和现有的运营计划相比,模型能够平滑发车间隔,减少使用车辆数,充分利用非高峰时段充电以降低充电费用.     

高速公路电动汽车充电站日充电负荷随机模糊建模

提出了一种高速公路电动汽车充电站日负荷随机模糊建模方法。首先,基于某高速公路实际数据,分析工作日与节假日两种时间类型下的日车流量概率分布特征并拟合其概率密度函数,发现该函数参数具有模糊特性。然后,采用极大似然法分别对该两种时间类型下的日车流量函数参数进行模糊特征挖掘,在置信区间内定义其边界,从而分别建立两种时间类型下的日车流量随机模糊模型。进而考虑车辆类型、充电开始时间、各时段进站车流量和初始荷电状态(State of Charge,简称SOC)等因素,建立高速公路充电站日充电负荷随机模糊模型。最后,运用蒙特卡洛模拟输出结果,验证了该方法的有效性和正确性。     

多因素下基于路网拓扑的电动汽车充电路径规划策略

随着电动汽车产业的发展,电动汽车的充电需求也日益增加.为了满足电动汽车用户充电多样性需求并提高充电设施利用率,本文在考虑出行距离、充电电价以及充电站排队情况等三种影响因素下构建混合整数线性规划模型,提出了一种多因素下基于充电站路网拓扑结构的电动汽车充电路径规划方法,为用户规划充电路径与充电站选择.首先,该方法在能耗约束的前提下基于Dijkstra最短路径算法进行充电引导,为求解多目标最优引入信息熵的概念来确定各参数影响权重.其次,针对用户充电需求的差异性问题,提出了三种不同目标下的规划方法以降低用户充电成本.此外,本文构建了站点随机充电服务排队模型并进行敏感性分析以研究充电站服务能力对充电成本的影响.以某地区路网为算例进行仿真,结果表明本文提出的方法能够有效降低用户充电出行成本并合理规划出行路径,验证了所提模型的可行性和有效性,对充电选择和站点配置具有一定的决策参考意义.     

某中等城市一条公交线路的车辆调度模型

对公交车调度进行了讨论,确定了高峰期及一段时间内的各站车上人数和平均所需车次,求出了高峰期发车时间间隔和所需车辆数;一个工作日内平均发车时间间隔和平均所需车辆数;高峰期外的发车时间间隔;定出了与之相匹配的公交公司派到该路线上的最少车辆数.该模型最大限度地兼顾了公交公司和乘客的利益.     

物联网协调的电动汽车快速充电最优预约算法

电动汽车是未来社会经济可持续发展的必然选择,也是新能源汽车发展的主流方向。充电问题是电动汽车发展普及的重要技术障碍。为提高快速充电的效率,提出了一种有序充电的优化预约算法。给定一组发出快速充电申请的电动汽车,将实现不同的电动汽车与不同的充电站进行最优预约匹配,以确保最大数量的电动汽车能够在同一时段内成功预约到某个充电站。本算法解决的是避免排长队等待的问题,同时也是解决运筹学中一类配对问题的算法,该算法的有效性通过定理予以了证明。     

公交车调度问题的数学模型及应用

本文针对公交车调度问题,在车辆载客限制、乘客等待时间等约束条件下,以公交公司运营的公交车数最少为目标函数,建立整数规划模型。通过具体数据分析,将公交车运行时段分为早高峰、平峰、晚高峰,进而计算出发车时间间隔。由于考虑到乘客和公交公司的利益,对发车时间间隔做出调整并计算出公交车的平均满载率。     

基于分时电价的纯电动公交的充电优化

合理规划电动公交线路备用电池数目,优化调度电池充电,能够降低公交线路投资与运营成本.在满足纯电动公交线路运输要求的约束下,基于分时电价机制,考虑了电池放电深度对电池寿命损耗的影响,在描述纯电动公交车辆数目、电池数目与电池每个时段充放电状态之间的关系基础上,提出了以充电费用和电池投资综合成本最低为目标的优化模型.该模型能够求解出最优电池数目,在满足运输需求的前提下,通过调度电池每一时段的充电状态将充电费用降到最低,并减小电池寿命损耗.仿真算例为5辆电动公交车的调度优化,利用CPLEX软件包对提出的整数规划模型进行求解.计算结果表明:10块电池为最优电池数目,充电费用与无序充电相比下降了11.7％,且电池寿命延长9.2％;所提出的换电模式下的充电模型可以有效地降低充电费用,延长电池寿命,并且能够得到合理的备用电池数目,降低投资成本.     

“一路一线直行式”公交模式下公交车行驶诱导和调度集成方法

为了充分发挥"一路一线直行式"公交模式的优越性,在车站与路口协同设计与控制的基础上,在交叉口信号配时的约束下,提出一种公交车行车速度优化和诱导、公交车调度的集成方法.该方法根据公交线路各个站点之间的距离、公交车辆的平均行驶速度、各个站点的平均上下客时间,优化公交车辆的行驶速度和发车时间.通过该方法可确保公交车到达有站点的信号交叉口时,利用红灯等候时间上下客;到达无站点信号交叉口时,无需停车,顺利通行,从而避免信号交叉口信号控制对公交车辆通行造成的负面影响,减少公交车在信号交叉口的停车次数和延误.基于概率论分析了该方法的效益,并通过实例说明该方法的可行性.     

公路主枢纽客运系统运营模式比较

分析了单站发车和多站发车两种公路主枢纽客运系统运营模式下的客运网络结构和费用构成，结合实例计算比较了不同运营模式下客运网络中旅客总出行时间和总运输费用的差异。单站发车模式下旅客的市内总出行时间和使用公交的时间分别为多站发车模式下的91．39％、200％；多站发车模式下旅客的总运输费用和在公路客运站内总滞留时间分别为单站发车模式的74．80％、245％。分析表明，单站发车模式适宜于公交系统完善、旅客对出行时间敏感的经济发达的公路主枢纽城市，多站发车模式适宜于旅客对运输费用敏感的经济欠发达的公路主枢纽城市。     

基于用户行为和分时电价的充电定价策略优化

考虑用户充电行为和竞争对手定价等因素,研究公共充电站的充电定价问题.建立用户价格响应模型,量化分析充电价格与用户需求的内在关系.基于用户价格响应和分时电价,提出一种两阶段充电定价策略:第1阶段基于用户的充电频率分布,采用K-means聚类算法将一天划分为峰时段、平时段和谷时段;第2阶段,分析各时段的充电供需,峰时段以充电站利润最大化为优化目标,平谷时段以充电站利润和利用率最大化为目标,构建分段式定价优化模型,并分别采用遗传算法和NSGA-Ⅱ算法求解模型.基于某市充电站的运营数据,完成案例分析.结果 表明:峰时段总体利润提升约13.4％,充电桩利用率提高约26.8％;平谷时段共获得17组Pareto最优解,均优于固定电价机制.所提出的充电定价策略可以为充电站运营与规划提供决策参考.     

基于公平权重的电动汽车充电功率分配策略

为满足规模化电动汽车用户多样性的充电需求,提出一种基于公平权重的电动汽车充电功率分配策略.首先,在M/M/C/N排队模型的基础上加入优先级惩罚机制,初步优化用户等待时长和充电功率;其次,针对用户充电时的满意度问题,提出一种基于惩罚因子的用户满意度函数;最后,利用优化的熵权法在满足用户需求的前提下,将用户间的充电公平因子以权重的形式参与到功率分配中,实现对区内可用负荷的公平分配,并运用用户满意度函数对功率分配方法进行评价.仿真算例表明,新用户加入充电方式分配算法和基于公平权重的功率分配策略能进一步优化用户等待时长和充电功率;所提出的用户满意度函数也能有效地评价用户对充电站的态度,有助于各充电站改进服务,进一步优化用户体验.     

计及中等城市充电需求潜力与碳减排等效收益下的充电站规划策略

针对中等城市电动汽车充电设施过度分散、应用潜力未知等问题,构建动、静态充电需求结合的充电需求指标来分析不同区域的充电需求潜力.首先,基于区域充电需求潜力与充电站市场潜力、电动汽车用户出行数据等,提出中等城市充电需求承载力模型,结合马尔可夫链模型,构建充电需求潜力空间分布指数;其次,在考虑用户侧、充电站侧、电网侧成本与收益的基础上,构建区域充电站碳减排等效收益函数,通过免疫算法制定待选充电站选址定容方案;然后,采用熵权法改进的TOPSIS综合评价模型在保证电网接纳能力的基础上,确定相对最优规划方案;最后,选取中等城市湖北省宜昌市西陵区部分城区作为算例进行分析,通过IEEE33节点系统潮流计算检验规划结果的有效性和合理性,证明充电站能够在低碳减排方面带来高收益.     

基于双边满意度匹配电动汽车充电调度策略

电动汽车因节能减排而被大力推广,但其续航能力差,需要频繁充电。为了提高用户的出行体验和充电站收益,提出了一种基于双边满意度匹配的电动汽车充电调度策略(Bilateral Satisfaction Charging Schedule,BSCS),对分布在一定区域内的电动汽车与充电站实现一对一匹配。为了便于比较分析,进行了实验分析,与随机分配和面向用户行驶计划的调度策略进行了对比,实验结果证明,本匹配调度模型能够有效提高电动汽车主体与充电站主体的满意度,并优于上述两种调度模型。     

智能充换电服务网络调度技术研究

针对电动汽车智能充电服务网络的一体化调度管理技术进行了研究,以物流费用和充电费用最小为目的,在考虑多种约束条件的情况下计算集中型充电站的最优调度配送策略.主要分析了电池充电调度、电池调度以及车辆调度三者之间的一体化调度问题,以实现平衡电池分布,合理地调配电池,维持和确保各站能够保持与其服务需求相适应的电池储量.     

基于DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测

对电动公交车进行较为精准的短期充电负荷预测,有利于电网合理调度,从而在一定程度上缓解大规模电动公交车接入对电网冲击的影响。因此,提出一种基于DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测方法,以提高负荷预测精度。首先,结合电动公交车充电负荷具有的间歇性和波动性特点,提出基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)的改进谱聚类(Spectral Clustering, SC)方法,对公交车日充电负荷曲线进行聚类;其次,对每类负荷综合考虑时间、日类型、温度及历史负荷值等影响因素,利用双向长短期记忆(bi-directional-long short-term memory, Bi-LSTM)构建电动公交车短期充电负荷预测模型;最后,利用某市实际天气数据和历史负荷数据进行仿真验证,并与其它预测方法进行对比分析。实验结果表明,所提方法能提高短期充电负荷预测准确度。     

部分充电电动物流车配送研究

电动物流车在物流配送过程中的行驶里程往往小于传统燃油车,在配送时部分电动物流车需要进行充电。分析进入充电设施后的部分充电成本,研究了电动物流车在配送过程中的路径优化问题。首先在考虑固定成本、运输成本、惩罚成本、车辆使用成本的基础上,也将电动物流车的部分充电成本纳入到总成本最小的目标函数中,并建立了数学模型。其次,利用改进选择、交叉、变异算子的改进遗传算法对该模型进行求解。最后,将算法应用于算例中,得到车辆最优路径方案、最小的总配送成本,并且通过与完全充电模式下的配送成本进行比较,证明该改进遗传算法在求解该问题上的可行性。