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。     

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。     

数据驱动的电动汽车充电站选址方法

电动汽车在缓解能源压力和环境污染中起着重要的作用,充电不方便成为制约电动汽车发展的一个重要原因.为了合理布局电动汽车充电站位置,本文提出一种数据驱动的电动汽车充电站选址方法.利用海量的移动位置数据提取潜在的交通需求位置,包括出发点和目的地;将地图划分为等间隔的网格,将潜在的交通需求位置与网格关联,统计每个网格内的交通需求量,需求量大的网格作为电动汽车充电站选址的候选位置.实证研究表明,该方法能够精准定位潜在用户需求量大的位置,为电动汽车充电站选址提供数据支持和决策依据.     

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。     

基于免疫算法的共享电动汽车网点选址研究

综合考虑共享电动汽车行业中面临的基础设施不足、租赁网点较少、布局不合理以及无法满足顾客租车需求等问题,探讨了共享电动汽车网点选址相关影响因素、模型的构建及求解方法.考虑了以公司收益最大、运营成本最小、出行总距离最短为目标,以共享电动汽车网点与需求点间的距离、网点间的距离和网点覆盖率等约束条件,构建了共享电动汽车网点选址...     

充电站阶梯电价与电动汽车普及

自2012年开始国内不少地方开始实行居民用电电费阶梯式计价．其基数是按居民每户的户口根据人数的设定标准用电量．全年核算。超过基数部分提高计费单价并且分为三档．单价依档翻番。这个计费依据是按居民正常用电量为计费基础的．若在正常情况下一般居民用户不会超出基数．即不会支付高价电费,不会增加额外的电费支出．故社会上虽有异议但也默默承受。但是如果使用电动汽车,     

计及碳减排的共享电动汽车网点选址优化

为解决共享电动汽车网点选址布局不合理问题,从低碳角度出发,以建设共享电动汽车网点成本、用户出行时间成本及建设共享电动汽车网点碳排放和共享电动汽车路径碳排放最小为目标,以共享电动汽车网点覆盖程度为约束,构建计及碳减排的网点多目标选址规划模型,设计多目标优化算法NSGA-Ⅱ(非支配排序遗传算法),以Chicago Sketch(芝加哥写生)网络为算例求解模型得出网点选址结果,并将其与基于K-means(K均值)的聚类算法网点选址结果进行对比。结果表明：计及碳减排的共享电动汽车网点选址模型在车辆路径碳排放、聚类内部平均距离和聚类间平均距离等指标上表现更好。     

物流中心选址与规模的层次优化模型

同时考虑生产商和分销商的利益,采用双层规划模型来描述物流中心选择以及规模问题.上层规划从生产商的角度出发,通过调整物流中心位置及规模使生产商的生产成本、运输成本和经营成本最小;下层规划从分销商的角度出发,通过调整从各个物流中心进货的数量使自身的平均运输成本最低.设计了基于遗传算法的求解方法,并用数值算例验证了模型和算法的有效性.     

应急服务设施选址优化研究

从提高应急服务水平的角度出发,构建应急服务设施选址优化模型.所建立的模型以最大化应急服务设施覆盖总权重和最小化投资建设费用为目标.先采用定性方法找到候选点,然后在规划设施点数目、土地投资费用及服务能力限制下,使用定量方法建立多目标0-1整数规划模型,并使用线性加权和法将多目标问题转化为单目标问题进行求解.使用MATLAB中的BINTPROG函数与遗传算法两种方法对模型进行求解.以泗洪县消防站的选址规划为例,通过两种方法求解结果的对比验证了遗传算法的合理性,并确定准确的消防选址点.研究结果表明采用所提出的优化模型与求解算法能够得到准确的选址点,进而提高应急服务水平.     

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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.     

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。     

基于纯电动公交车的场站设施体系规划研究

纯电动公交车推广已成为城市低碳交通方式重要引擎,结合盐田纯电动汽车场站设施概念规划,分析充电流程及场站规模发展诉求,可为制定地区纯电动汽车场站体系构建模式提供参考。     

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.     

半开放式的多配送中心纯电动车辆路径优化问题

电子商务促使越来越多的物流企业采用多配送中心模式优化车辆的配送路径,纯电动汽车逐渐替代了传统的燃油配送车辆,以改善生态环境. 结合多配送中心联合服务模式的特点和纯电动物流车辆的行驶特征,构建带时间窗的半开放式多配送中心纯电动车辆路径优化模型,设计蚁群算法对其求解. 算例对比分析结果表明：半开放式的多配送中心联合服务,能合理利用相关物流资源,改善车辆路径,降低物流费用,但需要寻找合适数量和位置的配送中心进行联合,才能达到节约成本的最佳效果;相比单配送中心,多配送中心联合服务提供了更多潜在的较低价格的充电点,在配送中心补充电量可在一定程度上节约物流成本.     

半开放式的多配送中心纯电动车辆路径优化问题

电子商务促使越来越多的物流企业采用多配送中心模式优化车辆的配送路径,纯电动汽车逐渐替代了传统的燃油配送车辆,以改善生态环境. 结合多配送中心联合服务模式的特点和纯电动物流车辆的行驶特征,构建带时间窗的半开放式多配送中心纯电动车辆路径优化模型,设计蚁群算法对其求解. 算例对比分析结果表明：半开放式的多配送中心联合服务,能合理利用相关物流资源,改善车辆路径,降低物流费用,但需要寻找合适数量和位置的配送中心进行联合,才能达到节约成本的最佳效果;相比单配送中心,多配送中心联合服务提供了更多潜在的较低价格的充电点,在配送中心补充电量可在一定程度上节约物流成本.