电动出租车预约-违约充电机制及优化决策模型

来源 :电网技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hqianhua
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
预约充电机制下违约情况的存在对电动汽车和充电站产生不良影响,为规范电动汽车充电和约束充电站服务行为,该文提出一种预约-违约充电机制,并提出了相应的违约判据和违约豁免准则,进而建立了电动出租车的优化充电决策模型。首先明确了预约-违约充电机制下的电动出租车(electrical taxi, ET)充电成本,预约系统可根据ET优化充电决策模型为用户提供最优的充电方案;然后基于价格需求弹性系数表征了充电负荷的转移;最后,计算了充电站净收益。算例表明,预约-违约机制下,电动出租车的单位电量综合成本发生改变,通过选择最优充电方案,一方面,电动出租车充电成本约降低8.3%,另一方面,优化充电决策模型通过价格杠杆起到调节充电负荷分布的作用,同时由于违约惩罚的存在,充电站净收益约增加7%。该文所得结果可为电动出租车用户的充电决策提供参考,同时可为规范电动汽车用户行为、提高现有充电站设备利用率及提升充电站承担公共服务功能提供新思路。
其他文献
学位
针对目前充电桩和后台管理系统之间通讯的局限性问题,设计基于全球开放性的一个通讯协议标准OCPP充电桩和后台管理系统之间的通讯交互系统。首先,基于对OCPP 1.6的解读,采用Scala设计语言编写出充电桩端框架,使该框架具备良好运行的可靠性,能够向服务器端发送特定的指令;接着,运用MySQL数据库技术、Apache-maven技术、Java开发等技术构建出Web Socket服务器端,使服务器端能
随着汽车保有量的增长,汽车使用环节低碳发展的重要性日益凸显,汽车行业实现“双碳”目标,使用环节的减排降碳是重中之重。建立健全新能源汽车使用环节的扶持政策体系成为下一步的重点方向。对新能源汽车使用环节碳减排量核算的研究是未来实施新能源汽车使用环节减排量奖励相关措施的基础。本研究借鉴温室气体自愿减排方法学中涉及新能源汽车使用环节的相关方法学的核算思路,结合纯电动乘用车数据可获得性,提出一套符合汽车行业
面对“双碳”目标下各种环境问题所带来的压力,全球各国政府开始加快电动汽车研发与产业应用的步伐,并大力促进充电桩等电动车配套产业的快速发展。本文首先介绍了我国充电桩产业的优势及面临的问题,然后运用计量分析方法论述了中国充电桩产业的研究与发展现状,并通过科学知识图谱方式全方位展示了充电桩产业的热点领域,以期为领域研究人员和从业人员提升参考和借鉴。
函数与导数的综合应用常以压轴题的形式出现在数学高考题中,是具有一定难度,具有较高区分度的试题,是众多考生无法逾越的“鸿沟”.本文中以高考题为背景,突出对导数的几何意义、函数的零点与极值、不等式中恒成立和能成立三个方面的解法研究.渗透数形结合、参数分离、主元法等基本解题思路和方法.
为解决电动汽车面临的充电难题,提出面向“代客加电”服务的电动汽车充电引导策略。首先,充分考虑“代客加电”服务,对电动汽车充电引导场景及充电影响因素进行分析。其次,以最优化电动汽车用户充电经济成本、代充电服务侧利益以及充电站设备利用率为目标建立充电引导模型,并采用改进的灰狼优化算法引导电动汽车的充电行为。最后,对某城市主要城区内具有充电需求的电动汽车进行仿真。结果表明:面向“代客加电”服务的电动汽车
针对电动汽车充电站(EVCS)的最佳数量、站址以及容量难以确定的问题,提出了一种在备选站址既定的情况下含不同容量充电桩的EVCS选址定容优化方法。首先,根据电动汽车(EV)的行为特征和待规划充电桩的容量,计算EV产生充电需求时选用不同容量充电桩进行充电的概率,并结合目标年城市预计的车流量采用蒙特卡罗方法对EV充电需求的时空分布、不同容量充电桩的平均充电速率和EV用户选用不同容量充电桩时的平均停车持
目的:探讨接骨木提取物对酒精性骨重构大鼠模型氧化应激、炎症反应及肠道菌群的影响。方法:雄性SD大鼠30只随机分为空白组、模型组和中药组,每组10只。模型组和中药组大鼠按照酒精性骨重构模型造模方法采用乙醇腹腔注射,日1次,共12周;空白组给予等体0.9%氯化钠溶液腹腔注射。在造模开始第1天,中药组在乙醇造模基础上给予接骨木提取物灌胃,日1次,共12周;空白组和模型组给予等体积0.9%氯化钠溶液灌胃。
电动汽车的大量推广必须以科学合理的充电设施规划为基础。提出一种城区电动汽车充电站布局规划方法。首先,在城区电动汽车快充需求分布预测基础上,以充电站内充电机数量、充电站与快充需求点间距离以及充电站间距离为约束,充电站社会年总成本最小为目标,建立兼顾充电站、电动汽车用户以及电网三方利益的充电站选址定容模型。然后,采用Voronoi图联合改进粒子群算法对模型进行求解。通过Voronoi图划分充电站服务区