近年來,隨著全球汽車工業(yè)的飛速發(fā)展,傳統(tǒng)汽車保有量不斷增長,導(dǎo)致能源危機(jī)和環(huán)境污染問題更加嚴(yán)峻。在全球可持續(xù)發(fā)展的共識下,電動(dòng)汽車逐漸成為汽車行業(yè)的重點(diǎn)發(fā)展方向�，F(xiàn)有技術(shù)條件下,相對傳統(tǒng)汽車來說,電動(dòng)汽車?yán)m(xù)駛里程短且充電補(bǔ)給時(shí)間長,給用戶造成較大的里程焦慮和充電不便利,導(dǎo)致電動(dòng)汽車增長量不及預(yù)期。由于短期內(nèi)電池技術(shù)瓶頸難以突破,目前解決用戶里程焦慮和充電便利問題的有效方法是建設(shè)合理的公共充電站布局網(wǎng)絡(luò)。然而,由于缺少較為成熟的充電站布局理論,造成充電資源浪費(fèi)和用戶充電便利性低,極大地阻礙了電動(dòng)汽車的推廣和普及。因此,研究合理高效的城市電動(dòng)汽車充電站布局規(guī)劃方法具有極高的研究價(jià)值和實(shí)際意義。首先,充電站作為向電動(dòng)汽車提供充電服務(wù)的公共設(shè)施,其選址和定容受到路網(wǎng)中電動(dòng)汽車用戶充電需求參數(shù)狀態(tài)的直接影響。較大的電動(dòng)汽車保有量是獲取充足的用戶充電需求數(shù)據(jù)的重要前提,然而電動(dòng)汽車目前保有量較低,導(dǎo)致不能獲取大量準(zhǔn)確的充電需求信息。充電需求預(yù)測則成為解決該問題的必要手段。因此,本文基于出行鏈數(shù)據(jù),結(jié)合貝葉斯理論和蒙特卡洛模擬法構(gòu)建了電動(dòng)汽車用戶充電需求預(yù)測模型,用以解決充電站布局所需的充電需求信息匱乏的問題。在電動(dòng)汽車充電需求預(yù)測基礎(chǔ)上,構(gòu)建了用戶充電站選擇習(xí)慣模型和站內(nèi)實(shí)時(shí)排隊(duì)模型,實(shí)現(xiàn)了尋址距離與排隊(duì)時(shí)長的準(zhǔn)確預(yù)測。從用戶便利體驗(yàn)和充電站布局平衡的角度出發(fā),兼顧建設(shè)成本,共同構(gòu)成模型約束。結(jié)合主成分分析法,提出了以尋址距離、排隊(duì)時(shí)長、建設(shè)成本和充電停車費(fèi)用為評價(jià)指標(biāo)的充電站選址定容優(yōu)化模型,并設(shè)計(jì)了完整的求解算法。最后,以鎮(zhèn)江市區(qū)為例,確定了電動(dòng)汽車充電站選址定容布局方案,驗(yàn)證了模型的有效性。結(jié)果表明:1)合理地增加充電站建設(shè)數(shù)量,有利于平衡服務(wù)壓力和充電站利用效率,提升用戶尋址便利性;2)充電站建設(shè)數(shù)量和站點(diǎn)選址方案將影響到用戶總尋址距離,合理地調(diào)整充電站建設(shè)數(shù)量和選址可以減少用戶尋址距離,降低建設(shè)成本;3)增加站內(nèi)充電樁建設(shè)數(shù)量,可緩解站內(nèi)排隊(duì),但緩解效果由強(qiáng)轉(zhuǎn)弱,而閑置現(xiàn)象由弱變強(qiáng)。隨著充電樁數(shù)量增加至一個(gè)值時(shí),平均占用數(shù)與閑置數(shù)之差達(dá)到最大值,使充電樁利用效果達(dá)到最大化。當(dāng)充電樁數(shù)量繼續(xù)增加,利用效果開始迅速降低,當(dāng)超過某個(gè)特定值時(shí),不再出現(xiàn)排隊(duì)現(xiàn)象,導(dǎo)致后續(xù)所增加的充電樁完全閑置。4)應(yīng)分別考慮各站實(shí)際排隊(duì)過程,合理分配各站充電樁數(shù)量,使用戶排隊(duì)時(shí)長降到最小。
【學(xué)位單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：U491.8
【部分圖文】：

對鎮(zhèn)江市電動(dòng)汽車充電站選址定容布局規(guī)劃進(jìn)行了探索性研究。本文的技術(shù)路線如圖1.1 所示。本文主要研究內(nèi)容如下：（1）為預(yù)測城市電動(dòng)汽車用戶充電需求信息，本文結(jié)合用戶出行鏈定義，設(shè)計(jì)車輛行駛數(shù)據(jù)采集試驗(yàn)方案，確定數(shù)據(jù)采集車輛的數(shù)量、種類和數(shù)據(jù)采集試驗(yàn)設(shè)備，對鎮(zhèn)江市私家車出行鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。并設(shè)計(jì)問卷，調(diào)查私家車用戶充電習(xí)慣，以確定部分模型參數(shù)。（2）為解決電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃過程中用戶充電需求信息缺乏的問題，本文基于出行鏈數(shù)據(jù)，結(jié)合貝葉斯理論，構(gòu)建電動(dòng)汽車用戶充電需求預(yù)測模型。采用蒙特卡洛法，對路網(wǎng)用戶充電需求參數(shù)進(jìn)行預(yù)測，其中包括城市日充電需求總量，以及用戶充電意愿產(chǎn)生時(shí)的停車點(diǎn)、停車時(shí)刻、剩余電量、毗鄰行程所需電量、停車時(shí)長、充電量、充電時(shí)長、充電模式以及補(bǔ)充時(shí)長等參數(shù)。（3）當(dāng)用戶充電意愿產(chǎn)生后，為描述電動(dòng)汽車用戶如何從周圍眾多充電站中

圖 2.2 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)原理圖Figure 2.2 Schematic diagram of data acquisition system圖 2.3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)管理平臺端工作界面Figure 2.3 Data collection system management platform terminal interface數(shù)據(jù)采集終端OBD 數(shù)據(jù)線

圖 2.3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)管理平臺端工作界面Figure 2.3 Data collection system management platform terminal interface圖 2.4 輕型車數(shù)據(jù)采集終端Figure 2.4 Terminal of data acquisition equipment for light vehicle表 2.3 數(shù)據(jù)采集參數(shù)Table 2.3 Data collection parameters序號 參數(shù)名稱 單位1 時(shí)間 s2 經(jīng)度 °3 緯度 °數(shù)據(jù)采集終端OBD 數(shù)據(jù)線GPS 數(shù)據(jù)線
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 劉青;戚中譯;;考慮空間運(yùn)動(dòng)特性的規(guī)�；妱�(dòng)汽車接入電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測模型[J];現(xiàn)代電力;2015年01期

2 鄭晶晶;;問卷調(diào)查法研究綜述[J];理論觀察;2014年10期

3 王曉寅;劉俊勇;唐現(xiàn)剛;向月;馬瑋;;基于空間負(fù)荷預(yù)測的電動(dòng)汽車有序充電方法研究[J];浙江電力;2014年02期

4 張洪財(cái);胡澤春;宋永華;徐智威;賈龍;;考慮時(shí)空分布的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測方法[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2014年01期

5 張國亮;李波;王運(yùn)發(fā);;多等級電動(dòng)汽車充電站的選址與算法[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2011年06期

6 許文超;牛濤;顏淋麗;韓鑫;;電動(dòng)汽車充電站需求影響因素及預(yù)測方法[J];江蘇電機(jī)工程;2011年03期

7 鮮于建川;雋志才;;出行鏈與出行方式相互影響模式[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2010年06期

8 李國良,初亮,魯和安;電動(dòng)汽車?yán)m(xù)駛里程的影響因素[J];吉林工業(yè)大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào);2000年03期

9 李艷雙,曾珍香,張閩,于樹江;主成分分析法在多指標(biāo)綜合評價(jià)方法中的應(yīng)用[J];河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);1999年01期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 唐會(huì);重慶市電動(dòng)汽車充電站布局研究[D];重慶大學(xué);2016年

本文編號：2886324