电动汽车充电服务诱导策略及优化问题研究

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能源危机和环境污染是当今世界面临的热点问题,而以传统燃油汽车为主要载体的交通运输业是造成能源和环境问题的重点行业之一。因此,转变传统运输方式,发展高效、低碳和可持续的交通出行模式是缓解能源危机和环境污染的有效手段之一,并已成为世界各国的共识。在此背景下,电动汽车以其较高的能源利用效率和良好的环境保护效应成为推动节能减排和交通可持续发展的重要技术方向。近几年,随着政策和市场的双重驱动,电动汽车在城市交通中扮演着越来越重要的角色。但是,不同于传统燃油汽车,电动汽车的续驶里程相对较短,故用户在出行过程中通常需要为车辆充电。同时,充电设施建设相对滞后以及充电时间较长等问题也为电动汽车用户的出行带来新的挑战。鉴于现阶段电池技术和充电设施发展水平的限制,解决充电难题的最可行方法是借助充电诱导服务为用户推荐合适的充电及路径规划方案,而实现该目标的核心任务是建立可行、有效的电动汽车充电诱导算法、模型和策略。因此,随着电动汽车在交通系统的逐步普及,如何在有限的交通出行条件下规划高效的充电及出行方案是当前及未来城市交通发展面临的重要问题。本文以充电诱导服务为应用背景,通过分析电动汽车运行特性、交通路网特征、充电站运营状态等因素,结合用户的充电需求特征,针对电动汽车充电及路径规划问题展开研究,建立面向不同复杂场景及应用环境的电动汽车充电诱导算法、模型和策略。考虑当前及未来的电动汽车发展趋势,以满足用户充电需求为主要切入点,分别建立基于行驶方向特征的电动汽车充电诱导快速算法、面向多阶段充电场景的电动汽车充电诱导优化模型、考虑随机行驶状态的电动汽车多目标充电诱导优化模型、面向动态充电请求的电动汽车充电服务诱导策略,将方法实时性、需求多样性、路网随机性和充电请求动态性等特征有机融入电动汽车充电诱导方法,并且通过仿真实验对方法的可行性和有效性加以验证,研究结果将为实现充电诱导服务提供决策支持。具体地,本文的主要研究内容如下:(1)考虑电动汽车用户的充电需求特征,从工程应用的角度出发,提出基于行驶方向特征的电动汽车充电诱导快速算法。通过分析电动汽车的剩余里程特性,借助地理学研究成果设计了一种可达充电站快速搜索方法。同时,算法在考虑行驶距离的基础上,进一步将行驶方向特征融入充电站选择过程,并且借鉴几何学方法设计量化表达式以表征充电路径和终点之间行驶方向趋势一致性。仿真实验结果表明,算法所得充电站选择方案从出行链的角度优于或不亚于传统的距离优先算法,并且在计算效率方面显著优于距离优先算法及其改进算法。(2)考虑电动汽车在长距离出行下的运行特点,提出面向多阶段充电场景的电动汽车充电诱导优化模型。基于充电站位置分布、电动汽车续驶里程和路网结构等特征,建立面向长距离出行场景的电动汽车可行路径搜索方法。考虑电动汽车在长距离出行中需要多次充电的特点,针对每条可行路径建立多阶段充电规划模型,其中,优化问题的阶段数等于充电站数量。鉴于不同充电阶段之间的内在关联及相互影响,基于动态规划方法将原模型分解为多个相互关联的子问题,实现模型的转换和求解。数值实验结果表明,模型和算法具有可行性和有效性。同时,终点剩余电量对电动汽车长距离出行下的最优充电方案具有显著影响。(3)考虑实际出行环境对车辆运行状态的影响,结合用户多样化需求特征,提出融入随机行驶状态的电动汽车多目标充电诱导优化模型。通过分析行驶速度和能耗的随机变化特征,构建行驶速度和能耗的随机表达式。为保证决策方案在随机行驶状态下的抗干扰能力,基于鲁棒优化方法建立路径搜索模型,并且以鲁棒行驶速度为基础建立多目标组合优化模型,优化目标包括行驶能耗、出行时间和充电费用。基于模糊数学方法将多个目标函数转换为单目标函数,并且设计遗传算法和相对比较法实现模型求解。数值实验结果表明,模型和算法具有可行性和有效性。同时,算法测试结果表明遗传算法对于模型具有较高的求解效率。(4)针对规模化电动汽车运行场景,结合交通路网的时变特征,提出面向动态充电请求的电动汽车充电服务诱导策略。通过分析实际路网中产生充电请求的时空特征,挖掘电动汽车充电请求的动态特性,结合规模化充电请求对充电站运营状态的影响,建立面向充电站车辆数变化特性的动态表达式,并且提出考虑动态充电请求的电动汽车充电诱导问题。鉴于规模化充电请求对用户充电效率和充电站运营状态的影响,分别以用户出行需求和充电站车辆均衡为基础建立电动汽车充电服务诱导策略。设计动态仿真实验对两种充电服务诱导策略在不同参数场景下的运行结果进行比较分析,并且针对不同场景特征给出策略的应用建议。
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