本文選題：群智感知 + 電動(dòng)汽車��； 參考：《南方電網(wǎng)技術(shù)》2017年02期

【摘要】：為了提高電動(dòng)汽車參與物流配送的效率,同時(shí)避免大規(guī)模無(wú)序充電對(duì)配電系統(tǒng)安全運(yùn)行的影響,借助群智感知技術(shù),獲得實(shí)時(shí)交通路況和充電站信息,提出了基于實(shí)時(shí)交通信息感知的充電站充電服務(wù)費(fèi)計(jì)價(jià)模型和基于排隊(duì)論的充電排隊(duì)等候時(shí)間估算模型;考慮路徑選擇、時(shí)間、電池容量、載貨量及配電系統(tǒng)運(yùn)行電壓約束,構(gòu)建了以參與配送的電動(dòng)汽車路徑行駛時(shí)間成本、充電排隊(duì)等候時(shí)間成本、電池?fù)p耗成本以及快速充電成本之和最優(yōu)為目標(biāo)的電動(dòng)汽車路徑優(yōu)化和充電導(dǎo)航模型。以某市50×50 km區(qū)域內(nèi)33節(jié)點(diǎn)配送系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)值仿真,算例結(jié)果表明,考慮實(shí)時(shí)信息感知可以有效減少物流配送成本和緩解大量電動(dòng)汽車充電對(duì)配電系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行造成的不良影響。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of participating in logistics distribution of electric vehicles and to avoid the influence of large-scale disordered charging on the safe operation of distribution system, real-time traffic conditions and charging station information can be obtained by means of group intelligence perception technology. This paper presents a charging service charge pricing model based on real-time traffic information perception and a charging queuing waiting time estimation model based on queuing theory, considering path selection, time, battery capacity, load capacity and distribution system operating voltage constraints. The route optimization and charging navigation model of electric vehicle is constructed, which aims at the cost of routing time, the cost of waiting time, the cost of battery loss and the sum of the cost of fast charging. The numerical simulation of a distribution system with 33 nodes in a 50 脳 50 km area shows that considering real-time information perception can effectively reduce the cost of logistics distribution and alleviate the adverse effects of charging a large number of electric vehicles on the stable operation of the distribution system.
【作者單位】： 長(zhǎng)沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司興化市供電公司;
【基金】：湖南省杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目(10JJ010)~~
【分類號(hào)】：TM73;U492.3

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本文編號(hào)：1974071