电动汽车充电与换电模式定价及投资策略

考虑消费者对电动汽车充电与换电模式的不同价值偏好,以电动汽车制造商和换电站投 资商为视角,构建三方博弈决策分析模型,揭示充电、换电模式下电价与投资均衡的机理。通过 引入投资商的投资建设水平,构建由充电汽车制造商、换电汽车制造商和换电站投资商三方组成 的3级斯坦科尔伯格模型,得到电动汽车充电与换电模式的最优定价及投资策略。对影响电动汽 车市场需求、充换电模式的最优定价及最优投资水平的主要因素进行敏感性分析,探究换电汽车 制造商与投资商合作与否对换电站的投资建设水平及充电与换电模式定价的影响。研究发现, 换电汽车制造商和换电站投资商的合作能降低竞争对手(充电汽车制造商)的利润。不合作时的 投资建设水平会受到换电模式的利润分成比例影响,出现投资过低或投资过高的现象。     

国内最大的电动汽车充换电站试运营

国内规模最大的电动汽车充换电站——北京高安屯站，目前已进入试运营阶段。高安屯充换电站集国内所有充换电模式于一站，集成使用了十余种自主研发的充换电设备，年累计换电服务能力可达14．6万次，居全国之首。该站共设置4条换电流水线、1条配送线，     

有轨电车燃料电池混合动力多目标匹配优化

有轨电车燃料电池混合动力系统配置对整车动力性能、系统效率及经济效益具有重要影响，但是目前缺乏有效的优化匹配方法. 基于有轨电车沿线动态工况下的牵引功率计算，提出了面向服役周期成本最低的燃料电池有轨电车混合动力系统匹配优化方法. 以混合动力系统整车服役周期成本最低、体积/重量最小为目标函数，以动力性能、直流母线电压、电源输出功率、功率/能量实时平衡、储能系统充放电倍率及其充放电深度和SOC （state of charge） 为约束条件，建立了多目标多约束配置优化模型. 采用多目标优化方法获取Pareto前沿，同时给出了体积/重量可接受、经济性最优的推荐方案确定方法. 仿真结果表明，多目标匹配优化方法配置的有轨电车燃料电池混合动力系统满足了所有设计指标，混合动力系统全寿命周期成本从7 000万元降为1 500万元.      

北京市机动车电动化换电模式普及路径

机动车电动化换电模式的普及是北京市实现碳中和国家战略的一种发展方向.通过分析北京市现有道路交通车辆使用特征,预测得出普及换电模式下全市平均每小时电动汽车换电需求量.基于现有换电站技术,提出一种面向大规模换电服务的集中换电站基础设施,并计算得出全市集中换电站新增用电量和用电负荷.碳中和目标下,北京市新增用电量应来自零碳排放的风力和光伏新能源电力.根据华北地区风电和光电波动性和随机性特征,提出500 kV两端柔性直流输电系统搭配换电站电池储能的荷随源动电力供应解决方案,计算得到风电和光电装机最小规模和全市每天应储备的电动汽车动力电池数量.     

我国电动汽车充换电基础设施标准的现状和发展建议

为了能够更加合理地制修订我国电动汽车充换电基础设施的相关标准,进一步促进电动汽 车推广应用目标的顺利实现,对我国现有的充换电基础设施相关标准开展了研究。首先,对国外 充换电基础设施标准概况和我国相关的主要国家标准、行业标准、地方标准和企业标准进行了介 绍;接着,对我国现有标准中关于充换电设备、充电接口及通信协议、充换电计量装置、充换电 站的相关规定进行了分类介绍,明确了现有标准对于确保电动汽车用户充换电体验质量的重要意 义;然后,针对电动汽车用户完整的充换电流程,对实际中用户存在的充换电服务需求进行了分 析;最后,根据用户的实际服务需求,提出了我国未来充换电基础设施标准的制修订建议。研究 结果表明,我国现有的充换电基础设施标准基本确保了充换电设备的可用性和易操作性、充电接 口的通用性、充电计量装置的准确度以及充换电站的运营安全等,未来应针对充换电设备状态查 询、直流充电桩的兼容性、统一支付、充换电站规模和布局等方面制定相关标准,以提高电动汽 车用户体验质量和促进电动汽车的进一步推广应用。     

含光伏和混合储能的同相牵引供电系统日前优化调度

既有牵引供电系统中以负序为主的电能质量问题以及电分相环节严重制约了其安全、高效运行，目前理想的解决方案是基于对称补偿理论的同相供电技术. 通过同相补偿装置中的直流母线接入光伏发电系统以及混合储能装置，进一步实现再生回馈能量利用和牵引负荷削峰填谷，提高光伏渗透率. 因此，建立了一种同相牵引供电系统优化运行模型，该模型以同相牵引变电所日运行成本最低为目标，以混合储能装置充放电策略、光伏出力以及潮流控制器功率为决策变量，尤其考虑了电网侧三相电压不平衡度约束；进一步将原始优化模型中非线性约束进行线性化处理，得到混合整数线性规划模型，并利用商业规划求解器CPLEX进行求解. 算例分析结果表明:接入光伏与混合储能装置后日运行成本可节省36.45%，且三相电压不平衡度满足国标上限2%的要求.      

《成都市充换电基础设施建设专项规划》日前获批

正四川成都市电动汽车充换电基础设施建设专项规划日前获批。根据规划,至2020年,成都市共建设约8.8万个自用充电桩,780个充换电站,实现所有停车场库自用充电设施全覆盖。随着全球能源紧缺与环境危机,节能减排已成为全球各国普遍关注的问题,汽车作为石油能源的主要消耗产业,是新能源技术研发     

基于城市交通网络均衡的共享停车容量优化

为研究共享停车容量优化分配对用户出行选择的影响，建立了双层规划模型，上层模型根据停车管理平台总收益与步行费用最小确定共享停车用地的最优停车容量，下层建立共享停车、普通停车与乘坐公交出行的多用户均衡分配模型，用于描述共享停车用户出行方式的选择，通过共享停车选择概率实现上、下层模型之间的联系；设计了相继平均算法求解下层模型，并内嵌于差分进化算法，进而求解上层模型. 对常州市金坛区CBD区域的部分路网进行模拟测试. 研究表明:在不同共享停车容量分配下，停车管理平台收益随着容量的增加呈先递增后减少的趋势，而用户的出行费用随着共享停车容量的增加呈先减少后上升的趋势，说明合理地分配共享停车容量可以实现停车管理平台收益与共享停车需求之间的均衡.      

电气化铁路同相储能供电系统能量管理及容量配置策略

为进一步降低电气化铁路对三相电网的负序影响,兼顾牵引变电所节能经济运行,提出了一种电气化铁路同相储能供电系统能量管理策略和容量配置方案.首先,以三相电压不平衡度限值为约束,确定了不同负序超标情况下储能装置启动阈值;而后,建立了储能供电系统负序补偿模型,计算储能装置充放电电流;最后,以牵引变电所实测数据为例,给出储能装置容量配置方案,并计算验证了所提能量管理策略的可行性和正确性.研究结果表明：该同相储能供电系统通过实时控制储能装置充放电,可实现负序满意度补偿、负荷削峰填谷、兼顾再生能量利用,负序补偿度由储能装置放电功率决定,削峰填谷效果和再生能量利用率由储能装置启动阈值和储能容量决定;储能容量一定时,越小阈值,再生制动能量利用率越高.     

新建牵引变电所的负荷预测及变压器容量优化配置

为了获得新建牵引变电所的负荷情况并校验优化所内牵引变压器的配置容量，将高斯混合模型用于牵引变电所实测数据聚类，然后引入神经网络对新建牵引负荷进行匹配分类. 依据聚类和分类结果，结合概率密度及蒙特卡洛抽样方法，实现新建电气化铁路牵引负荷的预测. 根据热传递原理和相对老化计算，建立新建牵引变电所牵引变压器温升与寿命损失的差分方程模型，对新建牵引变电所的牵引变压器容量进行优化配置. 通过对大量牵引变电所实测数据的分析，聚类后伪-F统计量达12.81，匹配分类后伪-F统计量进一步上升至12.90，表明本文聚类分类方法效果良好. 通过牵引变压器建模，将算例中变压器容量利用率从60%提高到96%，即使考虑安全裕度适当提高安装容量也能使容量利用率达到75%，实现了变压器容量的优化，充分利用了变压器的温度指标和寿命损失.      

基于动态规划的列车节能运行两阶段优化方法

针对地铁列车多站间节能运行优化问题，提出将列车节能驾驶优化过程和时刻表优化过程结合的两阶段优化方法，分别求解两优化过程的全局最优解，从而获取列车在多站间运行的最优操纵策略. 首先考虑节能和节时两个目标，构建列车节能驾驶多目标优化模型，结合动态规划多阶段寻优思路，建立一系列包含多个过程指标及约束的子阶段求解模型，逆序求解后获取列车站间运行最优操纵策略的Pareto前沿；其次建立时刻表优化模型，基于动态规划方法，调用各站间Pareto前沿，搜索站间运行时间最优分配方案；最后以北京地铁亦庄线为例，验证两阶段优化方法的有效性和高效性. 试验结果表明，与最速操纵策略相比，经过两个阶段优化后的列车牵引能耗分别降低了53.87%和54.69%，两阶段优化过程分别用时258.90 s和0.08 s.      

基于极值优化的综合运输路网连续网络设计双层规划模型

本文提出了综合交通运输系统路网连续投资配置的双层规划模型，其中上层规划者在投资预算及其他约束条件下，考虑环境污染、土地占用及能源消耗等外部成本，对线路及综合交通运输枢纽做出连续的投资配置，以实现系统最优；下层网络用户在上层规划者的投资配置下，其路径选择满足确定用户平衡原则。最后，基于极值优化设计了求解该模型的算法，并给出了具体算例对算法进行验证。计算结果表明：所建立的模型符合实际情况，且采用的启发式算法也较有效。     

面向地震应急的救援路径规划模型

地震灾害场景下,面向应急的救援路径规划需要兼顾救援效率和交通抢通对救援的影响,以支撑有限交通资源的高效利用,避免交通拥堵或瘫痪耽误应急救援行动.通过定义面向应急需求的交通网络、交通路线的通行成本和交通线的通过性等,对救援与抢通路径规划问题进行了描述;将最优救援路径和最优交通抢通方案作为该问题的约束条件,基于双层优化方法建立了双层路径规划模型以实现集成优化并构建了模型求解方法.经案例仿真分析,本文提出的救援路径规划模型可以生成准确、高效的应急救援与交通抢通集成方案,可以为具有针对性的交通管制措施的拟定提供科学依据,助力地震应急救援行动的顺利实施.     

基于多目标优化的智能车辆换道轨迹规划

为提高智能车辆换道轨迹规划的拟人性和实时性,提出了安全、舒适、节能等多目标协同优化的换道轨迹规划算法,该轨迹规划方法的适应性取决于车辆换道时间、纵横向速度及加速度等关键变量的约束条件;基于车辆运动学和动力学理论,分析了动态未知环境下车辆换道安全区域,建立了六次多项式车辆理想换道轨迹模型,并运用遗传算法-BP神经网络理论对换道终止时刻及目标位置进行预测,得到了复杂场景下车辆换道轨迹簇;分析了基于可行解空间的车辆换道安全性、舒适性、经济性等性能评价函数,构建了多性能目标协同优化目标函数和约束条件,运用鲸鱼优化算法对换道轨迹簇进行优化,实现多性能目标协同的智能车辆换道轨迹最优规划;为进一步验证多目标优化轨迹规划算法的准确性,运用L3级智能车辆测试平台对结构化道路场景下多目标优化换道轨迹规划算法进行了试验验证。仿真和试验结果表明:提出的轨迹规划算法在满足各项约束的情况下可成功实现平稳、安全换道,并且与传统驾驶人换道相比,换道过程的安全性、舒适性及多目标综合性能分别提升了5.1%、3.3%和1.7%,有效提升了动态环境下智能车辆换道轨迹规划的拟人性。      

基于ADVISOR二次开发的Plug-in HEV模糊控制研究

针对插电式混合动力电动汽车(PHEV)运行特点,提出了PHEV最优模糊控制策略.模糊控制器将发动机的工作点控制在发动机最小燃油消耗的高效率区间内,使发动机具有较好的燃油经济性.根据路况功率需求和蓄电池SOC,调节发动机给定功率,并对能量回收不足SOC下降的情况进行改进,实现电池SOC平衡控制.将建立的模糊控制模型嵌入A...     

高速公路收费广场车道合理化配置研究

为评估ETC使用率提升后对收费广场通行效率的影响，并提出合理车道配置方案，依托深圳机荷高速福民收费站车道布设和收费数据，建立包含跟驰和换道行为的收费广场交通行为模型，开发收费广场交通运行微观仿真平台。分别针对平、高峰时段，以ETC车道数及使用率为变量设计80组仿真方案，综合评价不同方案下收费广场通行效率。与实测结果的对比表明：仿真平台对平、高峰时段交通量误差仅为3.46%和6.45%，为收费广场车道配置仿真分析提供了准确、可靠的实验平台；未来ETC使用率提升至90%时，福民收费站最优车道配置方案为“4条ETC车道加 5条ETC/MTC混合车道”，此时高峰时段单车平均延误可降至2.93 s·veh-1，较目前的60.23 s·veh-1 降低95%。结合交通量、交通组成及ETC使用率开展收费广场车道合理化配置研究，可为收费广场设计、运营提供关键技术支撑。     

基于动态规划算法的增程式电动汽车能量管理策略优化

提出了一种动态规划改进算法, 根据约束条件确定未来可达状态序列, 通过计算离散状态点间的转移代价, 在保证求解精度的同时, 降低了离线优化计算量; 利用改进动态规划算法设计了增程式电动汽车能量管理策略, 根据能量管理优化问题特点, 建立了动力系统模型和适用于全局优化求解的系统状态方程, 并确定了以动力电池荷电状态为系统状态量和增程器发电功率为系统控制量; 在迭代计算过程中, 将发动机燃油费用和动力电池电能费用之和作为目标函数, 构建了基于北京主干道不同行驶里程仿真工况, 得到了驱动电机需求功率最优分配结果; 提取了增程器启停状态与动力电池荷电状态和驱动电机需求功率二者之间的控制规则, 利用最小二乘法对增程器功率分流比与驱动电机需求功率的分布规律进行拟合, 建立了基于优化规则的能量管理策略。仿真结果表明: 对于行驶里程为100km的仿真工况, 动态规划改进算法计算时间为7 239s, 与经典动态规划算法相比计算效率提高了78.2%;基于优化规则的能量管理策略能够获得类似动态规划改进算法的控制效果, 2种控制策略的动力电池荷电状态误差小于2.5%;相比实车电能消耗-电能维持型控制策略, 基于优化规则的控制策略能够使整车经济性提高5.4%, 使燃油经济性提高7.9%。      

考虑补货周期偏移的最优库存控制双层规划

研究了物流系统中多产品共用仓库的存贮策略.假设库存系统的平均总费用包括每次订货的固定订购费、产品所需仓库空间决定的固定存贮费,以及实际存贮产品数量决定的可变存贮费.通过多产品补货周期的相对偏移节省存贮空间和费用.最优库存控制双层规划模型中,以库存系统的平均总费用最小为上层目标,以库存系统所需的仓库空间最小为下层目标,上下层模型的决策变量分别为补货周期和补货周期的偏移量.设计了求解该模型的粒子群优化算法,求得最优补货周期和补货周期偏移量.用算例验证了模型和算法的有效性.     

铁水运输调度双层多目标约束优化模型

为实现铁水运输作业排程与资源分配的协同优化，基于约束程序累积调度和字典序多目标优化理论，研究了铁水运输调度双层多目标约束优化方法.首先，基于铁水罐周转率最高和作业效率最高2个字典序优化目标，考虑作业时序、作业实施逻辑、铁水温降时限、铁水罐作业次数限制、资源容量限制和铁水罐资源池等约束条件，建立了上层的铁水运输作业排程约束优化模型；其次，以资源利用均衡度最高为目标，将作业实施唯一性和资源容量限制作为约束条件，建立了下层的铁水运输资源分配约束优化模型；最后，通过约束传播与多点构建性搜索的混合算法迭代求解整个模型.通过实例验证表明：设计的混合算法求得的铁水罐周转率目标和运输作业效率目标，比基本深度优先回溯算法分别提高了14.29%和60.53%；字典序多目标模型比加权和单目标模型求解效率和求解质量分别提高了20.3%和11.11%.     

运营事件下基于韧性的地铁网络保护决策优化

为缓解地铁运营事件的负面影响，提高地铁网络应对运营事件的能力，研究了地铁网络保护决策优化问题；以网络韧性为目标，考虑了网络性能降级和恢复过程中韧性曲线的变化特性和累积性能损失，构建了地铁网络保护决策的双层优化模型，上层模型为随机整数规划模型，用于获取不确定运营事件场景下待保护站点的最优选择，下层模型为用户均衡配流问题，特别考虑了容量有限站点内排队客流和乘客等待恢复时间的变化，以准确估计运营事件下乘客出行延误；基于遗传算法和Frank-Wolfe算法分别求解上层模型和下层模型；以西安市中心区域地铁网络为例，验证并分析了提出的模型和算法。分析结果表明：基于韧性的保护决策通过保护研究区域37.5%的站点，可以使网络性能损失降低超过50%,优于基于脆弱性的保护决策和不考虑公交网络替代作用的保护决策；当保护网络中1/2的地铁站点时，相比基于脆弱性的保护决策，基于韧性的保护决策的网络性能损失和客流时间损失分别降低了6.18%和582 h;公交网络的替代作用会导致地铁网络中超过2/3的站点保护优先级发生变化；同一类型的站点中，客流量越大，越依赖公交网络的替代作用；地铁站点的保护优先级主要取决于经过的...