考虑城市交通流的电动公交车换电站选址与定容优化方法

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在交通运输领域电动汽车逐渐成为产业发展的热点。电动汽车由电能驱动,不会有尾气排放,既能缓解对化石能源的依赖又能改善环境,是未来城市交通的理想选择。随着电动汽车的普及,相应的充电设施需要同步建设。基于上述背景,本文针对公交运输系统电气化以及换电池模式,研究服务电动公交车的换电站的选址与定容优化问题。本研究中,提出了一种换电站选址与定容优化方法。该方法考虑了公交线路中公交车的实际运行状况,换电站的成本因素,分布式发电资源以及当地电力系统的运行状况。以及尝试构建优化方法中目标函数对自变量的导数链路,进而设计了一种改进梯度下降法作为换电站选址问题的优化算法。另外,为了比较不同类型的优化算法的求解效果,分别运用传统的动态规划和遗传算法作为选址问题的优化算法。本研究的主要工作如下:(1)设计了一种电动公交车运行模型用来分析公交线路的运营状况,以此计算电动公交车在运营过程中出现的充电需求。以及针对该模型提出了一种改造方法。根据改造方法构建的电动公交车运行模型可以构建模型的输出变量对输入变量的导数链路,进而在后续优化计算中可以利用优化问题的目标函数的梯度值对换电站的选址位置进行优化。(2)提出了一种优化模型用来以换电站总成本最低为优化目标对换电站的选址位置进行优化。优化模型中,根据计算获得的充电需求分析换电站的容量(即充换电设备配置数量)和换电站在运营期间的用电负荷,进而计算换电站的总成本(目标函数的输出)。在分析换电站成本时,考虑了充换电设备、分布式发电设备、站房建造的成本及土地价格和用电成本。其中用电成本采用电力系统的经济调度模型进行分析,分析换电站的用电负荷实际对电力系统的运行成本所造成的影响。(3)提出了一种基于ADMM和ADAM算法的改进梯度下降法用来作为选址优化方法的优化算法,该算法可以根据优化问题的目标函数的梯度值对换电站的选址位置进行优化。以及分别运用传统的动态规划和遗传算法对选址优化问题进行求解,从而对比不同类型优化算法的优化效果。(4)使用现实中的公交线路运营数据构成的试验案例来验证本文提出的选址优化方法和改进梯度下降法的有效性。对优化结果进行分析,以及对比不同优化算法在优化问题中的优化效果。另外针对试验案例中的参数进行了敏感性分析。
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