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。      

基于改进核密度估计的电动出租车快速充电行为研究

电动汽车充电行为研究是充电负荷时空分布预测、充电基础设施规划和有序充电管理的 基础。本文基于上海市电动出租车的实测数据，划分充电片段并提取快速充电行为特征变量，开 展相关性分析以揭示变量之间的内在相关性，从工作日和休息日两个时间维度揭示快速充电行 为规律，提出一种基于扩散方程的自适应扩散核密度估计模型应用于快速充电行为特征变量的 概率建模并使用拟合优度检验指标验证该模型的有效性。研究结果表明：电动出租车的快速充 电行为在工作日和休息日具有明显的差异性，自适应扩散核密度估计模型可使电动汽车充电行 为特征变量的概率建模更加准确，且具有更高的拟合精度。     

基于数据驱动的物流电动汽车充电行为分析

为研究城市配送中物流电动汽车用户的充电行为规律,本文采集70辆物流电动车2014年一年的充放电数据,并采用数据挖掘相关分析方法,建立考虑物流电动汽车的充电电量状态及充电时刻的充电行为模型.研究结果表明:用户一般在SOC为30%~50%时为车辆进行充电,车辆开始充电时的剩余电量服从μ=0.48、σ=0.22的正态分布;车辆开始充电时刻主要集中在14:00-16:00之间.通过数据实验证明本文所建立的充电行为模型具有较高的精确性,同时具有较好的实用性,为车辆的充电调度和用户的出行安排提供科学的决策支持.     

电动汽车动力蓄电池快速充电关键技术探究

以动力蓄电池为能源的电动汽车被认为是２１世纪的绿色工程，而快速充电技术是电动汽车推广的一个关键；本文深入分析了铅酸蓄电池的微观与宏观充电特性，在一个蓄电池的四阶动态模型的基础上。提出了一种能够按马斯定律对蓄电池快速无伤害充电的智能充电算法，并提出了模型的动态修正和充电电流在线实时调整的方法。     

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.     

电动汽车驶离充电桩行为研究

电动汽车驶离充电桩行为能使充电设施资源得到充分利用,是目前车桩发展不平衡问题下需要关注的问题.现有研究缺乏对用户充电后驶离行为的分析,为探求电动汽车驶离行为的驱动因素,首先,通过引入社会责任意识和感知转换成本两个态度潜变量,融合结构方程模型与离散选择模型,构建了混合选择模型(HCM).该模型框架下包含结构模型、测量模型...     

基于出行链的有车家庭假日出行方式组合研究

为了研究有车家庭居民出行链与出行方式组合的影响关系,将出行链划分为5种类型,并将出行链属性分为4类.利用2009年济南市居民出行调查数据,用基于多项logit模型的基本理论与建模方法,对影响城市居民出行方式组合的因素进行了研究,重点分析了出行链各项属性对居民出行方式选择的影响.模型分析结果表明,出行链中往返行程数量、出行链模式、出行链时间、出行链费用对于出行者选择何种出行方式组合有显著的影响.出行链复杂性的增加并不会直接导致私家车出行的增加,而随着往返行程数的增加会导致单一非私家车出行效用的显著增加.     

考虑排放约束的电动汽车混行交通路网均衡模型

随着电动汽车的推广和使用,电动汽车与燃油汽车在路网中交互运行,形成了混行交通环境.本文构建考虑排放约束和途中充电的电动汽车混行交通路网均衡模型.首先,分别定义了电动汽车用户与燃油汽车用户的出行成本函数,其中电动汽车用户出行成本包含行驶时间、充电排队时间及充电时长.其次,构建了考虑排放约束的混行交通路网均衡模型,证明了解的唯一性,推导了模型对应的KKT条件,且与Wardrop第一原理等价.然后,将均衡模型表述为包括用户均衡条件、排放约束、守恒约束的互补性条件形式,通过引入间隙函数,进一步将其转化为等价的无约束最优化问题,并利用基于梯度的算法进行求解.最后,通过算例验证了均衡模型及算法的有效性,结果表明:(1)考虑路网排放约束将影响混行交通量和充电站充电流量空间分布;(2)总需求和电动汽车渗透率不变的条件下,提高减排力度会导致路网总行程时间的增加;(3)给定减排力度时,可以确定路网总行程时间最小时对应的电动汽车最优渗透率.     

考虑环保意识和出行习惯的公交出行选择行为模型

为解决公交出行选择行为、环保意识与出行习惯之间缺少定量分析交互作用的问题，基于计划行为理论(TPB)，结合习惯驱动行为理论，构建公交出行选择行为结构方程基本模型A，增加环保意识的扩展模型B，以及涵盖环保意识和出行习惯的扩展模型C，对比分析公交出行选择行为各影响因素之间的定量关系.最后，将模型运用于重庆市实例分析，共回收有效问卷401份.结果表明：模型C的拟合效果及解释性最好，模型B其次；环保意识、出行习惯均对公交出行方式选择行为存在影响，但影响程度低于行为意向和知觉行为控制.     

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。     

考虑偏好差异的后疫情时代居民出行方式选择行为研究

为探究后疫情时代居民出行方式选择行为，运用选择实验的方法，基于问卷调查获得选择行为数据，构建出行方式选择的混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型。采用Stata软件标定模型参数，得到后疫情时代影响居民出行方式选择的主要因素。结果表明，两种模型均体现了个体出行方式选择的异质性，潜在类别条件Logit模型与混合Logit模型相比拟合优度提高了13%， 预测精度提高了3.03%，为突发公共卫生事件下分析出行行为的个体异质性提供了一种有效工具。潜在类别条件Logit模型根据居民所处低、中风险区两种情景，分别将居民划分为4类、5类人 群。从出行方式属性上看，等待时间和在途时间成为居民选择出行方式最重要的影响因素。从个人社会经济属性上看，在后疫情时代收入更高的女性更倾向选择私家车出行，年龄越大对行程费用越敏感，男性更愿意选择公交、地铁出行。     

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。     

考虑负效应最小化的电动汽车补能诱导研究

随着政府对“碳达峰”等环保政策的贯彻落实,电动汽车凭借节能环保等优点得到了迅速发展。由于电动汽车续航里程短,充电时间长,且路网中的补能需求与充电桩存在时空错配的现象,导致电动汽车补能排队时间长和驾驶员产生里程焦虑等一系列负效应。为此,本文首先从整体路网补能负效应最小化角度,通过引入激励手段实现最优补能方案,建立电动汽车补能诱导双层优化模型。其中,上层为路网补能负效应最小化诱导激励模型;下层为带有补能站点选择的混行路网均衡模型。然后,采用遗传算法求解上层模型,下层模型通过Frank-Wolfe算法求解,得出路网中补能车辆的最优诱导方案。最后,以经典Nguyen-Dupius路网为例验证模型,并进行灵敏度分析。结果表明,尽管本文提出的补能诱导模型增加了规划者的激励成本,但总社会补能负效应成本降低,证明了补能诱导的有效性。     

基于双闭环控制的三相PWM整流充电技术研究

随着环境污染和资源短缺问题日趋严重,电动汽车的研究备受人们的关注。而研究电动汽车中蓄电池充电装置及充电技术对于推动电动汽车产业发展具有一定的意义。传统的充电装置通常采用三相不可控整流器和DC-DC变换器组成,此类充电装置使得网侧谐波电流大且变换效率低。本文采用双闭环控制的三相PWM（脉宽调制）整流器作为充电装置,其中电流内环可提高网侧功率因素,电压外环可稳定输出的直流电压。为缩短蓄电池充电时间,电压外环参考电压设置为蓄电池浮充电压,使得充电电流的变化符合其充电接收曲线。最后在MATLAB／SIMULINK中搭建仿真模型,验证该控制策略的可行性。     

伦敦拥堵收费政策、效果与启示

在对伦敦交通拥挤收费计划的实施方案进行简要介绍的基础上,综合诸多研究跟踪报告资料,从收费区交通流量、交通拥挤水平、居民出行行为与出行结构、收费策略对社会经济的影响等方面详细阐述了伦敦拥挤收费政策的实际运作效果,结合伦敦市长交通战略,介绍了伦敦拥挤收费的最新动向.根据伦敦的经验与教训,结合北京实际,从公众态度、出行备选方案以及技术水平等方面进行了北京当前实施拥挤收费的可行性分析.结论表明,虽然拥挤收费可调节交通流量,但北京条件尚不成熟,暂时不具备可行性.     

基于路段的拥挤收费与停车收费组合优化研究

确定性路段拥挤收费对收费路段的交通拥挤缓解有很好的效果,停车收费对抑制区域路网出行需求有重要影响,将两者组合起来系统研究具有重要意义. 本文通过将路段拥挤收费与停车收费进行组合,分析组合收费策略下出行成本和出行需求变化的基础上,建立了双层规划模型. 以收费社会效益最大化为目标,以拥挤收费和停车费可行区间为约束条件作为上层优化模型,下层模型是考虑广义交通出行费用(含行程费用和停车费用)的弹性需求条件下用户平衡模型,进行路段拥挤收费与停车收费组合优化. 设计了模式搜索算法进行求解,得到不同初始步长和迭代精度下模型的最优解. 数值计算结果表明,联合收费使得路网流量分布更加均衡,缓解了收费路段的交通拥挤,同时出行需求得到了一定抑制,证明该模型与算法具有有效性.