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。     

电动汽车充电站分层递进式选址方法研究

从交通、环境、电力、规划、土地等6个方面界定了电动汽车充电站的选址条件,给出了基于熵权模糊物元法的充电站初步选址的技术流程,然后在初步选址的基础上建立了充电站总建设成本最低的精确选址模型,设计了精确选址模型的遗传求解算法。选取40×40平面内随机产生20个充电需求点和8个备选站点的案例,验证了电动汽车充电站分层递进式选址方法的科学性和可行性。     

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。     

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。     

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。     

电动汽车充电站选址优化——以哈尔滨市为例

为解决电动汽车充电站选址布局不合理问题，从城市充电基础设施布局规划视角，采用ArcGIS网络分析法对原有充电站站点进行优化。以哈尔滨市为例，基于道路路网、充电站站点、停车场场点、人口及电动汽车数量等基础数据，运用ArcGIS构建最小化阻抗和最小化设施点模型。对模型输出结果以经营者年综合成本进行量化对比分析，并利用泰森多边形(Voronoi图)对模型结果的充电站选址进行可行性验证。综合对比模型输出结果可得：最小化阻抗模型在原有6个站点的基础上新增5个站点，能够将服务覆盖面积占比由58.87%提升至81.43%;被服务的充电需求点数量占比由75.4%提升至95.8%;同时，优化后的站点布局能够较好地契合Voronoi图，契合度达90%以上。     

考虑续航能力的新能源汽车充电站递阶延时布局研究

递阶延时布局对降低新能源汽车充电站选址成本投资决策具有重要作用.本文分析递阶延时布局特征：空间维,以续航能力为半径的邻域衔接覆盖性;时间维,随交通流密度的双螺旋同步增长性;投资维,公共资源配置的有效性.在此基础上,基于截流选址方法建立扩展的OD交通路网,构建续航能力约束下的递阶延时布局优化模型;利用改进的逐步推进法求解,对实际案例进行测试和应用,以及相应投资决策分析.结果表明：递阶延时建设可以节约投资,资金成本越高效果越明显;续航里程增加可以减少充电站建设数量,达到节约投资的目的.本文为实际区域递阶延时充电站布局提供决策依据.     

基于上落客时空特征的出租车停靠站选址模型

为了规范出租车运营,改善出行者候车环境,提高出租车经营效益,进行基于出租车出行需求特征的停靠站选址研究有着十分重要的现实意义.本文首先界定了出租车出行需求时空热点的含义,基于样本出租车GPS数据研究出行需求的时空聚集特征,得到了出行高峰时段和出行热点区域.将出行需求作为依据应用于出租车停靠站选址,提出了基于最大覆盖的停靠站选址模型,同时结合出行者的不确定性交通行为和消费特点,在车站服务能力、出行者步行距离和计划修建数量等方面分析了模型的适用条件.实例区域的选址研究结果表明,以客观需求为依据的选址方法,可以更好地契合出行者的出行需求,具有较高的实用性.     

考虑续航能力的新能源汽车充电站递阶延时布局研究

递阶延时布局对降低新能源汽车充电站选址成本投资决策具有重要作用.本文分析递阶延时布局特征：空间维，以续航能力为半径的邻域衔接覆盖性；时间维，随交通流密度的双螺旋同步增长性；投资维，公共资源配置的有效性.在此基础上，基于截流选址方法建立扩展的OD交通路网，构建续航能力约束下的递阶延时布局优化模型；利用改进的逐步推进法求解，对实际案例进行测试和应用，以及相应投资决策分析.结果表明：递阶延时建设可以节约投资，资金成本越高效果越明显；续航里程增加可以减少充电站建设数量，达到节约投资的目的.本文为实际区域递阶延时充电站布局提供决策依据.     

浅谈公交型移动充电车技术的应用与推广

正我国新能源汽车快速发展,截至2019年6月保有量已达344万辆,其中纯电动汽车281万辆,到2020年将超过500万辆。500万辆的电动汽车充电需求,要有相应的充电配套设施来满足,然而对一线大城市,在市中心或旧城区建设大型的集中充电站非常困难,主要受限于土地使用紧张及用电负荷大。对此,发展公交型移动补电车将是电动汽车充电需求的一个重要补充及发展方向。目前广州主要中心城区约有800辆纯电动公交车运营,有两个大型的集中充电站。为保障纯电动公交车运行,我公司与客车制造厂家合作研制出了公交型移动充     

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。     

车辆能源补给诱发交通拥堵的元胞自动机模拟

车辆能源补给需求的产生存在空间和时间上的随机性,可能会在能源供应站点形成聚集,进而影响正常道路交通.为此,本文将能源供应站点抽象为多服务台单排队系统,通过需求车辆行驶特征、能源补给行为特点的分析和元胞矩阵的设计,构建了开放边界条件下的能源供应站点元胞自动机模型.模型实验结果表明:模型能够实现车辆能源补给行为的模拟;需求聚集和补给行为会诱发道路拥堵现象,并会在需求高度聚集时加剧道路拥堵状态;通过模型实验可以明确需求聚集诱发拥堵的边界条件,而不同聚集程度下的边界条件对比结果证明了实施需求车辆引导的必要性.     

基于出租车GPS大数据的城市热点出行路段识别方法

连续两个出租车 GPS定位点之间的时空间隔使得乘客上下车的位置必然介于一个线性区间内,据此提出轨迹线密度方法,用于在位置界限模糊的热点出行区域进一步搜索热点路段.利用成都市出租车 GPS数据,借助核密度估计分析出租车上下客位置的时空特性;基于轨迹线密度方法,计算了成都市春熙路商圈的路网密度值,划分路段热点强度,识别出了热点路段的位置,结合实际的出行需求分布完成方法有效性的验证.结果表明,本文所采用的方法能够有效识别出行需求旺盛的城市热点路段,不仅可以为出租车司机寻找客源提供重要的参考,还能够在交通相关部门选择出租车停靠站的位置时提供数据支持.     

观测站交调资料的轴载换算方法研究

笔者采用加权平均的方法 ,结合漯周路的交通状况 ,得到交通量观测站中车型大类交通量换算为标准轴次的车型大类换算系数 ,能较准确地将交通量观测站资料换算为路面结构设计中所需的标准轴载作用次数