本文選題：無人駕駛汽車 + 充電調(diào)度��； 參考：《電子科技大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著無人駕駛汽車技術(shù)的不斷發(fā)展,其安全、高效的優(yōu)勢日益凸顯。但由于無人駕駛汽車的最大里程(即續(xù)航里程)受到驅(qū)動電能的制約,在行駛的過程中需要充電站或充電樁對其進行充電,所以解決無人駕駛汽車如何尋找、選擇充電站充電和充電站如何布局,就成為無人駕駛汽車得到普遍應(yīng)用中關(guān)鍵的問題,同時解決這些問題對提高未來城市交通效率和城市生活效率具有重要的意義。然而目前大多數(shù)的充電站規(guī)劃側(cè)重考慮對智能電網(wǎng)的影響,缺乏對城市環(huán)境下交通流量結(jié)合路網(wǎng)的研究。而車輛充電中產(chǎn)生的競爭導(dǎo)致充電效率和充電站利用效率不高,針對這個問題直接用已有的車輛充電調(diào)度方案的效果并不是很理想。針對充電調(diào)度和充電站布局問題,本文設(shè)計了相應(yīng)的解決方案。首先,本文結(jié)合未來城市環(huán)境下,無人駕駛汽車車輛比較多、充電需求比較大的特點,在VANET環(huán)境下尋找充電站的場景,由于信息的局限性導(dǎo)致車輛之間會產(chǎn)生不良的競爭,使得車輛節(jié)點產(chǎn)生更大的路徑開銷以及充電站的利用率不高的情況,從而在此基礎(chǔ)上設(shè)計了車輛協(xié)作充電調(diào)度機制。該機制在一定程度上解決車輛節(jié)點尋找充電站時自私競爭引起的不當后果,通過車輛節(jié)點之間的協(xié)同合作減少了車輛尋找充電站的時間,并且有效地提高了充電站的利用率。然后,本文分析了在VANET環(huán)境下車輛節(jié)點在尋找充電站充電的應(yīng)用場景,并設(shè)計了性能指標和仿真參數(shù),最后通過對基于搶占式原則以及協(xié)作式原則機制的仿真對比,證明了車輛協(xié)作算法在尋找充電站時間、充電站的空閑時間和充電站的利用率存在一定的優(yōu)勢,可以實現(xiàn)車輛有效的充電。最后,本文設(shè)計了一種城市環(huán)境下面向自主充電調(diào)度的充電站規(guī)劃的方法,在分析城市交通路口節(jié)點的車流量和由此產(chǎn)生的充電需求的基礎(chǔ)上,利用聚類算法產(chǎn)生充電需求集群和每個集群中的類代表點,然后以類代表點為初始充電站選址進行充電站服務(wù)區(qū)域的劃分,進而不斷的優(yōu)化,并根據(jù)加權(quán)的Voronoi圖來確定充電站的最終服務(wù)范圍,最后通過仿真驗證了方案的可行性,為充電站的規(guī)劃提供了參考。
[Abstract]:With the continuous development of driverless vehicle technology, its advantages of safety and efficiency are becoming increasingly prominent. However, since the maximum mileage of driverless vehicles (i.e., the range of the driverless vehicles) is restricted by the driving power, charging stations or charging piles are required to charge the driverless cars during the driving process, so how to find the driverless cars is solved. How to select charging stations and how to layout charging stations has become a key problem in the universal application of driverless vehicles. At the same time, solving these problems is of great significance to improve the urban traffic efficiency and urban life efficiency in the future. However, most of the current charging station planning focuses on the impact on the smart grid, and lack of research on the combination of traffic flow and road network in urban environment. However, the competition in vehicle charging leads to the low efficiency of charging and charging station, so it is not very ideal to use the existing vehicle charging scheduling scheme directly to solve this problem. Aiming at the problem of charging dispatching and charging station layout, the corresponding solution is designed in this paper. First of all, considering the characteristics of more driverless vehicles and higher charging demand in the future urban environment, this paper looks for charging stations in VANET environment. Due to the limitation of information, there will be a bad competition between vehicles. It makes the vehicle node produce more path overhead and lower utilization rate of charging station, so the vehicle cooperative charging scheduling mechanism is designed. To a certain extent, the mechanism solves the improper consequences caused by selfish competition when the vehicle nodes are looking for charging stations. The cooperative cooperation between the vehicle nodes reduces the time for vehicles to find charging stations, and effectively improves the utilization rate of charging stations. Then, this paper analyzes the application scene of vehicle nodes looking for charging station in VANET environment, and designs the performance index and simulation parameters. Finally, through the simulation comparison based on preemptive principle and cooperative principle mechanism. It is proved that the vehicle cooperation algorithm has some advantages in finding the charging station time, the idle time of the charging station and the utilization ratio of the charging station, which can realize the effective charging of the vehicle. Finally, this paper designs a charging station planning method for autonomous charging scheduling in urban environment. Based on the analysis of the traffic flow and the resulting charging demand at the intersection of urban traffic, Cluster algorithm is used to generate charging demand cluster and cluster representative points in each cluster. Then the service area of charging station is divided by cluster representative point as initial charging station location, and then the service area of charging station is continuously optimized. According to the weighted Voronoi diagram, the final service range of the charging station is determined. Finally, the feasibility of the scheme is verified by simulation, which provides a reference for the charging station planning.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U491.8

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本文編號：2092306