混合交通网络充电站选址模型

电动汽车充电站的合理布局对减少里程焦虑,提高出行舒适度及电动汽车的普及起到了关键作用。本文针对电动汽车充电站建立了基于随机用户均衡的双目标双层规划选址模型。上层模型考虑政府的目标,为系统最优模型,以最小化系统旅行时间和温室气体排放为目标,采用NSGA-II算法求解;下层模型考虑用户的目标,为随机用户均衡模型,考虑带里程约束的多车型混合交通网络分配问题,采用MSA算法求解。最后的算例结果表明电动汽车渗透率、交通组成模式、财政预算水平对充电站最佳选址有较大影响,论证了该模型和算法的有效性以及在实践中的可行性。     

基于部分随机用户平衡的可靠性网络设计

为减少交通事故导致的路网性能不确定性,基于部分随机用户平衡描述交通事故影响下的路网状态,建立了可靠性网络设计问题的双层规划模型.上层模型将期望总行程时间作为路网可靠性指标,并将其与投资费用的加权和作为优化目标;下层模型综合考虑出行者信息的不完备以及交通事故影响的局部性,扩展了部分用户平衡模型,描述交通事故发生时的交通流模式.用基于蒙特卡洛模拟的遗传算法求解模型.算例表明:与已有确定性网络设计方法相比,本文方案鲁棒性更好,在需求水平为100、150和200辆/h时,社会成本平均增加了18%,社会成本的增加率随交通需求的增加而减少.     

路网最优费率的双层规划模型及算法

为寻求系统、科学的路网最优费率测算方法,提出用双层规划模型描述路网管理者、收费道路经营者和车辆用户三者在费率决策中的博弈关系,其中上层以路网用户盈余最大化为目标,下层是弹性需求下的多车型随机用户均衡模型,设计了遗传-模拟退火混合优化的求解算法。计算发现路网收费收入目标的高低将直接影响测算所得费率的高低,进而影响各车型OD出行量,且时间价值低的车型用户比时间价值高的车型用户受费率变化的影响要更为显著,表明双层模型在费率决策过程中能兼顾相关各方的利益,建模时考虑车型分类能更合理地反映现实情况;与遗传算法、模拟退火算法相比,遗传-模拟退火算法计算结果最优。     

路径信息诱导的双层规划模型

为了缓解交通拥堵与提高路网运行效率,建立了路径诱导信息的双层规划模型。上层模型描述信息发布者通过交通诱导信息发布手段优化路网层面的性能函数,下层模型采用效用函数描述驾驶员最优路径选择行为,其决策变量为交通信息类型,从而将交通信息对于驾驶员路径选择行为的影响引入模型中。利用极点搜索算法对一个简单路网的双层规划模型进行算例分析,得出了各种交通信息条件下上层目标函数值。虽然计算结果存在8%~13%的波动范围,但交通拥堵时发布的拥堵消散信息是最优方案,定性信息带来的总体效益要好于指示信息,因此,该模型可行。     

基于粒子群算法的双目标可靠性网络设计

用离散的路段通行能力变量来刻画路网的随机性,建立了网络设计的双层规划模型。上层模型为基于路网期望总走行时间最小和路网净经济效益可靠度最大的双目标规划模型,下层模型为弹性需求下的用户平衡配流模型。采用增设多余需求路段的方法求解下层模型,采用基于向量的粒子群算法(VEPSO)求解整个双层规划模型。计算结果表明:所得到的解为一组Pareto解,路网期望总走行时间和净经济效益可靠性为2个相悖目标;随着期望总走行时间下降,可靠度也有所降低;在可靠度不变的情况下,减少期望总走行时间,会导致总投资额的增加。在进行网络设计时,应结合总投资额和现实需要来选取最优解作为网络设计方案。     

城市道路立交桥选型的双层规划模型

为考虑通行能力和路网对立交桥选型的影响,建立了立交桥选型的双层规划模型。上层模型以带转向延误的路网总延误最小为目标,同时考虑立交节点的现状以及具体路网的实际运行情况等设定约束条件;下层模型为带转向延误的随机用户平衡交通流分配模型。在此基础上,给出了上层规划模型求解的随机搜索和改进自适应遗传算法的组合算法,以及下层模型的求解的逐次平均法(MSA算法)。算例分析结果表明,该选型方法具有可行性。     

考虑生态足迹和可持续的公共交通最优补贴策略

以票价补贴、运营补贴和生态足迹成本为策略,基于可持续发展理念构建了财 政预算约束下公共交通的最优补贴模型.上层模型是在有限的财政预算、运输容量及生态 足迹限制下,获得最优的票价补贴、运营补贴及消化运输活动产生的生态足迹成本,实现 社会效用最大化;下层模型采用Logit 模型和用户均衡分配模型获得公交及小汽车的出 行方式和路网流量,实现出行成本最小化.为了验证模型的实用性,构建了简单路网进行 算例分析.结果显示：增加公共交通乘客的票价补贴,会吸引更多乘客使用公共交通,其效 果优于增加公交企业的运营补贴;考虑生态足迹约束下,实施82%的票价补贴和8%的运 营补贴其效用值最优.     

城市路网交通信号分层分布式控制优化方法

合理的路网信号控制结构对提高城市交通系统运行效率具有重要意义。本文综合考虑控制性能和计算效率，提出路网交通信号分层分布式控制策略。在控制结构的上层，引入Webster方法实时更新周期时长；在下层，采用模型预测控制方法对交叉口信号控制问题进行建模，以最小化路网总行程时间为目标，优化信号绿信比，并利用Benders分解思路将原问题分解为独立求解单个交叉口信号配时方案的Primal问题和协调优化相邻交叉口间交通流交互作用的Master问题，提出一种基于Benders分解的双层分布式信号协调控制优化算法。通过两个实际路网算例，验证分层分布式控制方法的有效性，并针对上下层的控制方法设置对比实验。结果表明：基于Benders分解的分布式模型预测控制方法能求得接近集中式控制的整体优化解(路网总行程时间差在3.26%以下)，在兼顾控制性能的同时大幅提升优化求解的计算效率，相较于集中式控制，计算时间减少的幅度可达42.24%；在不同实验场景下，分布式控制方法的控制效果均优于定时控制方法，路网总行程时间约减少9.40%～20.57%。此外，在上层加入周期优化层后，分层控制方法能根据实时交通状态调整周期时长...     

基于随机退化路网的碳排放收费优化模型

结合随机通行能力退化路网和双参考点累计前景用户择路模型,构建了引导低碳出行的碳排放收费多准则双层优化模型.上层模型以系统碳排放量最少为目标,搜索最优收费路段并识别最优费率.下层模型基于双参考点累积前景用户和随机退化路网,构建综合考虑行程时间、累积到达时间感知价值、过路费和油费的多准则流量分配模型.设计了基于路段碳密度的启发式算法对模型求解,并采用双向 Nguyen Dupuis路网验证了模型和算法的有效性.研究表明,合理设置收费路段和收费标准能够有效降低全网碳排放总量,但若收费标准设置过高,会降低原瓶颈路段的通行能力,并人为制造新的瓶颈,反而使全网碳排放量上升.     

基于随机退化路网的碳排放收费优化模型

结合随机通行能力退化路网和双参考点累计前景用户择路模型,构建了引导低碳出行的碳排放收费多准则双层优化模型.上层模型以系统碳排放量最少为目标,搜索最优收费路段并识别最优费率.下层模型基于双参考点累积前景用户和随机退化路网,构建综合考虑行程时间、累积到达时间感知价值、过路费和油费的多准则流量分配模型.设计了基于路段碳密度的启发式算法对模型求解,并采用双向 Nguyen Dupuis路网验证了模型和算法的有效性.研究表明,合理设置收费路段和收费标准能够有效降低全网碳排放总量,但若收费标准设置过高,会降低原瓶颈路段的通行能力,并人为制造新的瓶颈,反而使全网碳排放量上升.     

考虑回路因素的电动汽车最短路问题研究

电动汽车保有量迅速增长，但仍存在里程焦虑、充电设施缺乏等问题，导致驾驶员有时必须绕路才能给电动汽车充电. 基于电动汽车在长途出行过程中绕路充电产生的回路现象，对电动汽车最短路径问题进行深入探索. 对路网进行重构，考虑驾驶员在不同充电速度和排队情况下的充电站选择行为，构造寻求电动汽车最短路径的混合整数规划模型，使用成熟的商业规划软件求解. 为提高大型路网下的模型求解速度，基于动态规划的思想提出一种改进的标签设置算法，高效求解路网中存在回路时的电动汽车最短路径问题. 通过算例验证所提模型和算法的合理性及高效性.     

电动汽车充电站的选址优化研究

电动汽车的充电系统是发展电动汽车的重要基础支撑系统,进行电动汽车充电站的选址优化研究对于电动汽车的推广具有重要意义。首先对影响电动汽车充电站的选址因素进行分析;在充分考虑电动汽车充电站建设原则的基础上,构建基于充电站运营费用和用户充电费用最小化的电动汽车充电站的选址模型;然后采用遗传算法对模型进行求解;最后通过算例对模型和算法进行验证。     

电动汽车混入条件下随机动态用户均衡分配模型

为分析电动汽车动态充电需求对公共充电设施服务水平的影响, 给充电设施网络规划与运营提供参考, 在考虑燃油汽车和电动汽车出行者行为差异、路段拥堵状态、车辆能源消耗、充电设施布局与服务水平等因素的基础上, 采用巢式Logit模型描述了包含充电需求判断、充电设施和路径选择的电动汽车出行联合选择行为; 建立了考虑用户在途快速充电行为的动态交通流分配模型, 提出了混合交通下随机动态用户均衡条件及等价的变分不等式模型, 并设计了融合电动汽车充电排队仿真的动态交通流迭代算法; 通过算例验证了模型与算法的有效性, 并进一步探究了在电动汽车推广的不同阶段, 需求和供给关键因素对充电设施服务水平的影响。研究结果表明: 受路网交通流量分布和充电设施布局的影响, 充电设施利用率在时间和空间上具有明显的非均衡性; 电动汽车混入率的提高会增加平均充电等待时间, 并改变充电高峰期的时间分布; 电动汽车电池初始电量和充电设施处的排队长度均对用户的充电需求判断呈负效应; 当路网中充电设施数量与需求规模不匹配时, 会导致服务水平急剧下降, 同时极易诱发局部拥堵; 用户在充电设施处的逗留时间以15~20 min居多, 约90%用户的等待时间在9 min以内, 因此, 提出的模型符合实际, 能够充分反映混合交通网络中电动汽车充电行为引发的一系列影响。      

电动汽车充电站布局优化研究

快速充电站的布局优化需同时考虑因电动汽车续驶里程短、充电时间长等特性引起的不确定性决策问题以及长期建设过程中的连续性优化问题。由此,建立基于仿真的满足总绕行时间最短的电动汽车充电站动态布局优化模型。考虑建设时序的连续性需求,提出基于逐步优化和比较备选方案服务能力的连续性优化方法。通过实证分析探讨模型的优化布局特征和适用性。结果表明,在案例路网中应用该方法可以得到连续性较好的布局,可为快速充电站分期建设提供规划决策依据。随着充电站数量的增加,布局方案既覆盖了需求产生和通过量最大的几个节点,也缓解了因充电需求大量聚集而选择备选充电站的绕行问题。     

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使用电动汽车可以有效缓解能源危机和环境污染等问题,对于电动汽车用电问题的研究是非常必要和迫切的.本文首先通过对电动汽车充换电产业链结构进行分析,在充分兼顾产业链上各经济主体利益的基础上建立了电动汽车用电相关因素的系统动力学模型.然后收集一类特定规模充换电站的基础数据,采用Vensim软件对系统进行模拟,在调整收益率调节度的基础上通过改变收益率、用户电价敏感程度等因素,量化用电量、供充电电价等指标,得到与投资回收期和充换电模式有关的均衡值以及对比曲线,为寻找最优决策提供参考依据,具有现实意义.最后总结了该模型的优缺点,并为模型改进提出建议.     

基于渐进优化方法的电动汽车充电站选址研究

面对日益紧张的环境和资源的双重压力,电动汽车是未来汽车发展的方向,而电动汽车充电站是电动汽车发展所必需的基础设施,布局合理的电动汽车充电站对电动汽车的普及与发展起着重要的作用。在完成充电需求小区划分的基础上,以规划区域所有充电者到其临近充电站的广义距离之和最小,同时每个充电者都只距其所属充电需求小区的充电站广义距离最近为目标函数,建立整个规划区域内系统最优的充电站选址模型,采用充电需求小区划分一充电站选址一广义距离比较一充电需求小区划分调整的渐进优化法,不断循环求解,寻求充电站的最佳选址。最后针对南京市某区域,通过建模和渐进优化,得到了该区域内的充电站最佳选址。     

基于网联数据的电动车快速充电影响因素分析

基于北京市私家电动汽车网联数据，按照充电行为类型提取车辆行程，并对行程中影响快速充电行为的潜在因素进行细致分析；基于Logistic回归模型进行显著性影响因素识别，结果表明，电动汽车续航里程、出行距离、出行时间等因素显著影响电动汽车的快速充电行为；最后，基于显著影响因素建立模型，对私家电动汽车快速充电行为进行预测，预测结果表明，预测模型具有较好的预测效果和可靠度.本文研究成果将有助于优化私家电动汽车的充电行为，提高充电效率.     

基于网联数据的电动车快速充电影响因素分析

基于北京市私家电动汽车网联数据，按照充电行为类型提取车辆行程，并对行程中影响快速充电行为的潜在因素进行细致分析；基于Logistic回归模型进行显著性影响因素识别，结果表明，电动汽车续航里程、出行距离、出行时间等因素显著影响电动汽车的快速充电行为；最后，基于显著影响因素建立模型，对私家电动汽车快速充电行为进行预测，预测结果表明，预测模型具有较好的预测效果和可靠度.本文研究成果将有助于优化私家电动汽车的充电行为，提高充电效率.     

电动汽车充电站选址优化研究

电动汽车充电站是影响电动汽车发展的一个重要因素,对电动车的推广具有重要意义。当前充电站配套设施建设的滞后阻碍电动汽车的发展。充电站建设前期选址是否合理影响着充电站的运营效益、服务质量以及安全性。针对当前电动汽车充电站选址布局的研究现状,总结影响充电站选址布局的因素和充电站选址布局原则。在满足选址原则的基础上,考虑充电需求点分布,建立以充电服务半径和充电站最大服务数量为约束的充电站收益最大化的非线性目标函数。为求解目标函数,利用遗传算法对目标函数进行寻优处理。最后通过仿真算得充电站的位置和服务充电需求点的范围。算例仿真表明,该模型能够实现较优的选址方案,为充电站的选址工作提供参考。     

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.