【摘要】：近年來,因汽車尾氣的大量排放,導致環(huán)境污染加重,同時,化石燃料越發(fā)稀少,而隨著國家經(jīng)濟的發(fā)展,汽車生產(chǎn)越來越多,能源越發(fā)緊張。因為使用的清潔以及能源的可再生性,電動汽車(Electric Vehicles,EV)展現(xiàn)了廣闊的發(fā)展空間。成為了各國政府及企業(yè)紛紛大力發(fā)展的對象。其中電動汽車電池能量補給有充電和換電兩種模式。因公交車的運營往往遵循提前制訂的發(fā)車計劃和較為固定的行駛路線,并且車輛和電池規(guī)格統(tǒng)一,換電模式因能量補給快在電動公交車內(nèi)得到廣泛推廣。伴隨著電動公交車換電站的快速發(fā)展,電動公交車的行車計劃雜亂、換電站電池組和充電樁等資源的冗余、充電的無序等問題開始出現(xiàn),亟需解決。換電站的定容以及充換電調(diào)度成為了影響電動電動公交車換電站發(fā)展的關(guān)鍵因素。本文以換電站的定容以及充換電調(diào)度為核心、公交車的行車計劃優(yōu)化為輔展開了深入研究。針對換電站的行車計劃調(diào)度問題,本文根據(jù)電動公交車的續(xù)駛里程以及客流數(shù)據(jù),考慮到電量是否能滿足下一次行駛需要以及換電次數(shù)和換電時間對行車計劃的影響,以換電站日運營成本最低為目標函數(shù),提出了一種改進遺傳算法(Improved Genetic,IG),優(yōu)化了公交車的行車計劃調(diào)度,節(jié)約了換電站的運營成本,同時為后面換電站的定容及充換電調(diào)度做好了準備工作。針對換電站的定容以及充換電調(diào)度問題。本文提出了兩種算法,首先根據(jù)現(xiàn)有相關(guān)換電站容量配置算法和充換電調(diào)度算法的不足,提出一種以電動公交車換電站成本最低為目標函數(shù)的定容-調(diào)度算法(Constant Volume-Scheduling,CV-S)。該算法首先解決換電站的定容問題,提出一種以電動公交車換電站成本(電池組成本和充電樁成本)最低為目標函數(shù)的定容算法,并采用差分進化算法(Differential Evolution,DE)對模型進行優(yōu)化求解,很大程度地節(jié)約了換電站的成本。在求解出了最優(yōu)的電動公交車換電站容量配置后,提出一種以電動公交車換電站充電成本最低為目標函數(shù)的充換電調(diào)度算法,然后利用0-1整數(shù)規(guī)劃(0-1 Integer Programming,0-1IP)對算法進行優(yōu)化求解,節(jié)省了換電站的充電成本。接著,本文提出了一種聯(lián)合算法(Joint Optimization,JO),是對CV-S算法的優(yōu)化和改進�？紤]到充電成本對換電站總成本有影響,同時會影響換電站的電池組數(shù)量及充電樁數(shù)量的配置,聯(lián)合算法以電動公交車換電站成本(電池組成本、充電樁成本和充電成本)最低為目標函數(shù),采用JO算法,同時優(yōu)化求解出電動公交車換電站的充電樁數(shù)量、電池組數(shù)量以及電池組的充換電調(diào)度,更加優(yōu)化了換電站的容量配置及充換電調(diào)度。
【圖文】：

電動公交車輛外觀

EV充電設(shè)施
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：O221.4;U491.8

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