本文關(guān)鍵詞：電動汽車智能充電服務(wù)優(yōu)化模型的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：能源危機(jī)和環(huán)境惡化給傳統(tǒng)汽車行業(yè)帶來雙重壓力,因此電動汽車已經(jīng)成為了未來汽車的主要發(fā)展方向。由于電動汽車?yán)m(xù)駛里程較短、現(xiàn)有充電站較少等原因會使電動汽車用戶產(chǎn)生充電焦慮,阻礙電動汽車的使用和推廣。為了給電動汽車推薦合適的充電站充電,解決其充電問題,需要研究有效的電動汽車充電指導(dǎo)方案。合理的充電方案對減少電動汽車用戶的充電代價,增加充電站的運營效益,促進(jìn)充電站的建設(shè),推進(jìn)電動汽車的發(fā)展,進(jìn)而改善交通環(huán)境具有重要意義。目前國內(nèi)外對電動汽車充電問題的研究主要是通過對電動汽車進(jìn)行路徑規(guī)劃間接研究其充電問題,沒有綜合考慮充電需要花費的時間、費用、路程等因素,且為多輛電動車提供充電服務(wù)的研究較少。此外,幾乎沒有從充電站運營商的角度探討電動汽車充電問題的研究,而運營商的效益提高了才能能刺激其建設(shè)充電站,并且更好地為電動汽車提供充電服務(wù)。本文分別從電動車用戶和運營商兩個角度出發(fā),建立充電服務(wù)優(yōu)化模型并求解,為電動汽車提供合理實用的充電方案。首先,從電動汽車用戶的角度進(jìn)行充電需求分析,確定影響電動汽車用戶充電選擇的因素：路程、時間和充電費用。并用相關(guān)理論量化這些因素,得到路程、時間、充電費用的量化表達(dá)式。其中,重點研究了時間中的排隊時間,根據(jù)充電站車輛數(shù)、充電樁的實時充電進(jìn)度等,提出排隊時間預(yù)測的理論方法并推導(dǎo)歸納了計算表達(dá)式,為建立面向用戶的充電服務(wù)優(yōu)化模型奠定基礎(chǔ)。其次,從充電站運營商的角度進(jìn)行充電需求分析,確定電動汽車去哪兒充電對運營商效益的影響。運營商效益分別從運營收入、服務(wù)水平、充電分布均衡三個方面體現(xiàn),用相關(guān)理論量化這三個因素,為建立面向運營商的模型奠定基礎(chǔ)。再次,根據(jù)面向用戶的充電需求量化結(jié)果建立面向用戶的模型,根據(jù)面向運營商的充電需求量化結(jié)果建立面向運營商的模型,并用模糊規(guī)劃法和遺傳算法轉(zhuǎn)化求解兩個模型。以此為基礎(chǔ)構(gòu)建考慮用戶和運營商兩個角度的綜合模型并求解。最后,對面向用戶模型、面向運營商模型、綜合模型分別進(jìn)行仿真和實例驗證。仿真驗證通過設(shè)定3個充電站和4輛電動車請求充電場景,詳細(xì)演繹三個模型的實現(xiàn)過程,結(jié)果表明模型可以得到正確合理的電動車充電方案。實例驗證根據(jù)充電服務(wù)平臺上北京市實際的充電站數(shù)據(jù)和大量電動車的充電需求數(shù)據(jù),分別利用本文的三個模型提供充電方案,得出面向用戶和面向運營商模型可以從不同角度提供最優(yōu)充電方案的結(jié)論。將綜合模型結(jié)果與按照最短路程充電的結(jié)果對比,證明綜合模型可顯著降低電動汽車用戶的充電代價,提高充電站的運營效益。
【關(guān)鍵詞】：電動汽車充電服務(wù) 充電站運營商 排隊時間 模糊規(guī)劃 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491.8
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 緒論12-18
• 1.1 研究背景12-14
• 1.2 論文研究目標(biāo)與意義14-15
• 1.2.1 研究目標(biāo)14
• 1.2.2 研究意義14-15
• 1.3 論文研究內(nèi)容和框架15-16
• 1.4 論文研究方法與技術(shù)路線16-18
• 1.4.1 研究方法16
• 1.4.2 技術(shù)路線16-18
• 2 國內(nèi)外相關(guān)行業(yè)現(xiàn)狀和電動汽車充電服務(wù)的研究成果總結(jié)18-26
• 2.1 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀18-23
• 2.1.1 電動汽車的發(fā)展現(xiàn)狀18-20
• 2.1.2 充電站的發(fā)展現(xiàn)狀20-22
• 2.1.3 充電站運營商現(xiàn)狀22-23
• 2.2 電動汽車充電服務(wù)的研究成果總結(jié)23-25
• 2.2.1 電動汽車充電服務(wù)的研究成果23-25
• 2.2.2 研究成果總結(jié)25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 3 電動汽車的充電需求特性26-44
• 3.1 面向電動汽車用戶的充電需求分析26-28
• 3.2 面向電動汽車用戶的充電需求量化28-40
• 3.2.1 路程的量化28-30
• 3.2.2 時間的量化30-39
• 3.2.3 充電費用的量化39-40
• 3.3 面向充電站運營商的充電需求分析40-41
• 3.4 面向充電站運營商的充電需求量化41-42
• 3.4.1 充電站收入的量化41
• 3.4.2 充電站服務(wù)水平的量化41-42
• 3.4.3 充電分布均衡的量化42
• 3.5 本章小結(jié)42-44
• 4 電動汽車智能充電服務(wù)優(yōu)化模型的構(gòu)建與求解44-62
• 4.1 模型假設(shè)44
• 4.2 面向用戶的電動汽車智能充電服務(wù)優(yōu)化模型的構(gòu)建44-47
• 4.2.1 面向用戶模型的目標(biāo)函數(shù)45-46
• 4.2.2 面向用戶模型的約束條件46-47
• 4.3 面向充電站運營商的電動汽車智能充電服務(wù)優(yōu)化模型的構(gòu)建47-50
• 4.3.1 面向運營商模型的目標(biāo)函數(shù)48-49
• 4.3.2 面向運營商模型的約束條件49-50
• 4.4 電動汽車智能充電服務(wù)優(yōu)化模型的求解50-60
• 4.4.1 多目標(biāo)規(guī)劃方法介紹51-53
• 4.4.2 基于模糊規(guī)劃法轉(zhuǎn)化電動汽車智能充電服務(wù)優(yōu)化模型53-59
• 4.4.3 基于遺傳算法求解電動汽車智能充電服務(wù)優(yōu)化模型59-60
• 4.5 電動汽車智能充電服務(wù)綜合模型的構(gòu)建60-61
• 4.6 本章小結(jié)61-62
• 5 模型驗證62-92
• 5.1 仿真驗證62-77
• 5.1.1 仿真場景設(shè)定62-64
• 5.1.2 仿真過程64-68
• 5.1.3 面向用戶的智能充電服務(wù)優(yōu)化模型的仿真結(jié)果及分析68-72
• 5.1.4 面向運營商的智能充電服務(wù)優(yōu)化模型的仿真結(jié)果及分析72-76
• 5.1.5 電動汽車智能充電服務(wù)綜合模型的仿真結(jié)果及分析76-77
• 5.2 實例驗證77-91
• 5.2.1 實例初始條件77-79
• 5.2.2 充電站數(shù)據(jù)的預(yù)處理79-80
• 5.2.3 實例驗證結(jié)果及分析80-91
• 5.3 本章小結(jié)91-92
• 6 總結(jié)與展望92-94
• 6.1 全文總結(jié)92
• 6.2 論文創(chuàng)新點92-93
• 6.3 研究展望93-94
• 參考文獻(xiàn)94-98
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果98-102
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集102

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