【摘要】：電動汽車成為城市低碳交通發(fā)展的重要方向,其相對有限的續(xù)航里程卻在一定程度上制約其進(jìn)一步發(fā)展。為此,大力發(fā)展電動汽車充電設(shè)施,成為促進(jìn)電動汽車發(fā)展的重要手段。然而,目前我國公用充電設(shè)施領(lǐng)域面臨設(shè)施使用率低下的問題,其中主要的原因是缺乏合理考慮出行者日常出行活動的充電需求估計及充電設(shè)施布局方法。因此,有必要在綜合考慮出行者出行活動和充電選擇行為的基礎(chǔ)上,研究充電需求估計方法及充電設(shè)施布局優(yōu)化方法。本文首先從充電選擇行為、充電需求估計和充電設(shè)施布局等方面開展了國內(nèi)外研究綜述,分析現(xiàn)有研究的進(jìn)展和有待改進(jìn)之處。在此基礎(chǔ)上,本文提出了出行者充電決策過程判斷邏輯,并基于意向(Statedpreference,SP)調(diào)查數(shù)據(jù),考慮風(fēng)險態(tài)度和不同的決策機理,深入分析出行者的充電選擇行為機理;在出行者的既有出行活動和時間預(yù)算不變的假設(shè)前提下,以出行者的出行滿足率最高為目標(biāo)構(gòu)建充電設(shè)施布局優(yōu)化模型,并基于北京市實際出行數(shù)據(jù)和路網(wǎng)數(shù)據(jù),對比分析了各種方案下的需求滿足效果。具體而言,本文開展的研究工作及成果如下:(1)電動汽車充電選擇行為特征分析。對電動汽車車主開展充電選擇行為SP調(diào)查,通過場景實驗設(shè)計、態(tài)度調(diào)查和個人社會經(jīng)濟屬性調(diào)查等獲取充電選擇行為數(shù)據(jù),并研究上述變量和充電比率之間的關(guān)系;與北京市整體人群相比,被調(diào)查者群體更加年輕且學(xué)歷相對較高,群體的收入水平要低于整體人群的收入水平;對上述變量特征分析結(jié)果表明,場景變量中,車輛電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)、目的地活動類型、充電費用、停車費用、富余里程等變量對于充電比率具有明顯影響,風(fēng)險態(tài)度指標(biāo)中的最低可接受SOC及個人屬性中的購買電動汽車時長等變量對于充電比率的影響較為明顯。(2)電動汽車出行者充電選擇模型。提出了確定性和隨機性充電決策過程,并在隨機性充電決策過程中,考慮采用充電選擇模型估算充電概率;在變量特征分析的基礎(chǔ)上,考慮風(fēng)險態(tài)度和偏好異質(zhì)性,分別采用binarylogit(BL)模型、潛在分類BL模型和引入結(jié)構(gòu)方程的混合選擇模型(Hybrid choice model,HCM)構(gòu)建充電選擇模型,同時考慮屬性無視(Attribute non-attendance,ANA)的選擇機理,剖析個人屬性、充電狀態(tài)、車輛狀態(tài)、目的地狀態(tài)、后續(xù)活動狀態(tài)等傳統(tǒng)影響因素和風(fēng)險態(tài)度對電動汽車充電選擇行為的影響,并分析不同人群的充電選擇行為特點;模型結(jié)果表明,電動汽車出行者主要被劃分為考慮SOC、充電費用、充電地點、停車費用等多種影響因素的風(fēng)險喜好類人群和重點關(guān)注富余里程的風(fēng)險規(guī)避類人群。(3)構(gòu)建以最大化滿足電動汽車出行者日常出行需求為目標(biāo)的充電設(shè)施布局優(yōu)化模型。分別構(gòu)建靜態(tài)充電需求和動態(tài)充電需求下布局優(yōu)化模型,在模型的充電需求估算部分,結(jié)合出行者充電決策判斷過程,出行者基于既定出行鏈、分時段充電設(shè)施滿空狀態(tài)等實時自主進(jìn)行充電決策,同時充電設(shè)施滿空狀態(tài)根據(jù)出行者充電決策實時更新,實現(xiàn)充電決策和充電設(shè)施之間的互饋;在布局優(yōu)化部分,基于出行者的日常出行鏈,假定不改變出行者日常出行活動和時間預(yù)算的前提下,以充電設(shè)施資源條件有限等為約束條件,量化出行者的日常出行完成度,以最大化日常出行完成度為目標(biāo),構(gòu)建充電設(shè)施布局優(yōu)化模型;靜態(tài)充電需求下布局優(yōu)化模型以小區(qū)為單位進(jìn)行充電設(shè)施優(yōu)化,假設(shè)小區(qū)內(nèi)的充電設(shè)施足夠滿足其日常充電需求;進(jìn)一步地,提出動態(tài)充電需求下布局優(yōu)化模型,考慮充電需求隨時間變化的特性,并考慮了充電設(shè)施的占用狀態(tài),在研究區(qū)域整體充電設(shè)施數(shù)量一定的情況下優(yōu)化各小區(qū)各類型充電設(shè)施的數(shù)量。(4)以北京市為例分析充電設(shè)施布局優(yōu)化及需求滿足效果。通過實際的北京市路網(wǎng)數(shù)據(jù)和出行者出行鏈和活動數(shù)據(jù),以北京市四環(huán)內(nèi)作為研究區(qū)域,針對不同的充電設(shè)施數(shù)量限制條件提出并分析了公用充電設(shè)施布局優(yōu)化方案,分析充電設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的空間分布情況、設(shè)施服務(wù)水平等網(wǎng)絡(luò)指標(biāo);對現(xiàn)狀布局和優(yōu)化布局的充電需求滿足效果進(jìn)行了分析,并分析了不同的充電設(shè)施總量、家庭充電樁比率等場景下的充電設(shè)施網(wǎng)絡(luò)滿足效果;結(jié)果表明,優(yōu)化布局相比現(xiàn)狀布局能夠有效降低出行損失總量,且能夠有效增加公用充電樁利用率(由7.2%增加至15.3%);空間分布上,優(yōu)化布局結(jié)果相對更為分散且更為契合充電需求的空間分布;敏感性分析結(jié)果表明,增加公用充電設(shè)施和家庭充電設(shè)施均能夠有效降低出行損失,然而增加公用充電設(shè)施會導(dǎo)致利用率迅速下降,因此,配置充電設(shè)施網(wǎng)絡(luò)需要兼顧充電需求的滿足效果和更大規(guī)模充電設(shè)施網(wǎng)絡(luò)可能帶來的利用率低和資源浪費問題。
【圖文】：

Ｆｉｇｕｒｅ邋１．１邋Ｆｌｏｗ邋ｃｈａｒｔ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ逡逑１．４研究方法逡逑為了實現(xiàn)上述研究目標(biāo)和研究內(nèi)容，，本文主要采用了文獻(xiàn)研究、問卷調(diào)查、基逡逑于離散選擇理論的建模方法、最優(yōu)化方法等。逡逑６逡逑

邐３．１．１場景實驗設(shè)計逡逑場景實驗設(shè)計部分通過將充電狀態(tài)、車輛狀態(tài)、目的地狀態(tài)和后續(xù)活動狀態(tài)等逡逑因素進(jìn)行組合，形成不同的場景，并讓被調(diào)查者根據(jù)場景選擇是否充電。圖３．１表逡逑示的是兩種場景實驗的示例。逡逑在場景調(diào)查前，電動汽車的基本信息將會提供給被調(diào)查者，為了盡量保證實驗逡逑中的變量數(shù)量不要過多，實驗中假設(shè)被調(diào)查者的使用統(tǒng)一的電動汽車模型。本研究逡逑選取在北京市較為普及的北汽Ｅ１５０作為實驗車型，該車型的續(xù)航里程大約為１５０逡逑公里，電池容量２５．６ｋＷｈ，慢充需要６至８小時，快充至８０％電量需要３０分鐘以逡逑上陶。逡逑在電動汽車模型確定的情況下，通過向被調(diào)查者提供充電狀態(tài)、車輛狀態(tài)、目逡逑的地狀態(tài)和后續(xù)活動狀態(tài)等信息，獲取被調(diào)查者是否在某一目的地充電的行為選逡逑擇結(jié)果。圖３．１展示了兩個場景示例。逡逑：
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U491.8

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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本文編號：2644485