電動汽車的推廣作為解決化石能源緊缺、治理大氣污染的重要舉措,得到了國家相關政策的大力支持。除了電動汽車技術(shù)的成熟度,完善的基礎設施建設亦是電動汽車發(fā)展的重要推手,這其中須首要解決的問題便是充電設施的布局選址。為了在電動汽車推廣初期,對快速充電設施進行科學合理的布局規(guī)劃,適當緩解“里程焦慮”,進而提高電動汽車在乘用車領域的接受度,本文建立了考慮用戶需求、投資成本、土地區(qū)位、緊急充電里程限制、實際路況以及服務網(wǎng)絡可靠性等多種因素的快速充電設施布局選址優(yōu)化模型,提出了基于改進遺傳算法的模型求解步驟,在實例研究中完成了模型及算法的驗證。本研究主要包含以下內(nèi)容：(1)剖析了電動汽車快速充電設施布局選址的影響因素。主要考慮了用戶需求、經(jīng)濟因素、交通影響、電網(wǎng)影響以及服務網(wǎng)絡可靠度,并對每種因素在建模時的考量方式進行了詳細的分析。(2)建立了城市電動汽車快速充電設施布局選址的多目標優(yōu)化模型。該模型以投資成本最小、用戶充電成本最小為雙目標,在滿足用戶充電需求、充電站能力限制的基礎上,考慮了充電樁及充電站的冗余設計,保證了服務網(wǎng)絡的可靠性。在用戶充電需求的分配上,本文綜合考慮時間、距離兩個因素,在緊急充電里程的限制下,采用等時間負荷距法進行分配。進行路段平均行駛速度的計算時,考慮因擁擠程度不同造成的差異性,提出基于土地利用級別的核算方法。(3)提出了基于改進遺傳算法的模型求解算法。采取拒絕策略與改進遺傳算子策略相結(jié)合的方式對約束條件進行處理,采取線性加權(quán)法對目標函數(shù)進行歸一化處理,進而結(jié)合枚舉法與遺傳算法的思想,提出了模型的求解步驟。(4)完成了本文提出的模型與算法的實例驗證。以臨沂市電動汽車充電站規(guī)劃為實例,對遺傳算法中最大進化代數(shù)與種群數(shù)量進行標定實驗的基礎上,借助MATLAB軟件編程實現(xiàn)了模型的求解,驗證了模型及算法的有效性。(5)實現(xiàn)了模型的拓展研究。通過簡單調(diào)整本文提出的模型結(jié)構(gòu),實現(xiàn)了基礎設施數(shù)量約束、投資成本約束、服務水平約束等不同規(guī)劃前提下的布局選址優(yōu)化,提高了模型的適用范圍。并對給定建站數(shù)量約束前提下的規(guī)劃模型完成了求解驗算。
【學位單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2016
【中圖分類】：U491.8
【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究情況
        1.2.1 國內(nèi)外選址問題
        1.2.2 國外電動汽車充電設施布局選址問題
        1.2.3 國內(nèi)電動汽車充電設施布局選址問題
    1.3 研究內(nèi)容、方法及技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容及研究方法
        1.3.2 技術(shù)路線
    1.4 本章小結(jié)
2 電動汽車快速充電設施布局選址的影響因素
    2.1 電動汽車概述
        2.1.1 電動汽車種類
        2.1.2 充電模式
        2.1.3 充電基礎設施
        2.1.4 充電站的選址原則
    2.2 快速充電設施布局選址的影響因素
        2.2.1 用戶需求
        2.2.2 經(jīng)濟因素
        2.2.3 交通影響
        2.2.4 電網(wǎng)影響
        2.2.5 服務網(wǎng)絡可靠性
    2.3 本章小結(jié)
3 電動汽車快速充電設施布局選址優(yōu)化模型
    3.1 模型假設條件
    3.2 目標函數(shù)之投資成本最小
        3.2.1 土地成本
        3.2.2 建設及運營成本
        3.2.3 目標函數(shù)整理
    3.3 目標函數(shù)之用戶充電成本最小
        3.3.1 路段行駛時間
        3.3.2 等待服務時間
        3.3.3 目標函數(shù)整理
    3.4 約束條件
        3.4.1 滿足用戶充電需求
        3.4.2 滿足充電站能力限制
        3.4.3 保證服務網(wǎng)可靠性
    3.5 電動汽車快速充電設施布局選址優(yōu)化模型
        3.5.1 模型參數(shù)、變量及符號
        3.5.2 模型的建立
    3.6 模型主要參數(shù)
        3.6.1 充電站占地面積
        3.6.2 建設成本
        3.6.3 單位出行時間成本
        3.6.4 緊急充電里程
        3.6.5 候選站點快速充電樁數(shù)量上限
        3.6.6 需求點到候選站行駛時間
        3.6.7 用戶分配比例
    3.7 本章小結(jié)
4 基于改進遺傳算法的模型求解
    4.1 基本遺傳算法
        4.1.1 算法概述
        4.1.2 基本遺傳算法
        4.1.3 遺傳算法的改進
    4.2 多目標規(guī)劃求解及約束條件處理策略
        4.2.1 多目標規(guī)劃問題的求解
        4.2.2 約束條件處理策略
    4.3 基于改進遺傳算法的模型求解步驟
j的改進遺傳算法'>    4.4 求解m_j的改進遺傳算法
        4.4.1 初始種群的生成
        4.4.2 適應度函數(shù)
        4.4.3 選擇算子
        4.4.4 交叉算子
        4.4.5 變異算子
        4.4.6 參數(shù)的確定
    4.5 本章小結(jié)
5 案例研究
    5.1 城市電動汽車發(fā)展概況
    5.2 路網(wǎng)拓撲圖
        5.2.1 規(guī)劃區(qū)域
        5.2.2 路網(wǎng)的提取
        5.2.3 需求分布與候選站址
    5.3 模型相關參數(shù)的取值
        5.3.1 單位面積土地價格
        5.3.2 需求點到候選站行駛時間
        5.3.3 其他參數(shù)取值
    5.4 模型的求解
        5.4.1 遺傳算法參數(shù)標定
        5.4.2 求解結(jié)果及分析
        5.4.3 續(xù)航里程對布局選址的影響
    5.5 模型的擴展研究
        5.5.1 模型的擴展研究
        5.5.2 實例驗證
    5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論及展望
    6.1 研究結(jié)論及成果
    6.2 研究新意
    6.3 研究展望
參考文獻
附錄A
附錄B
附錄C
作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果
學位論文數(shù)據(jù)集

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本文編號：2854033