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基于自適應變異粒子群算法的電動出租車充電引導

發(fā)布時間:2018-08-23 12:01
【摘要】:通過調(diào)研分析深圳市電動出租車的實際運營數(shù)據(jù),提出充電站充電設備時間利用率的計算方法。針對區(qū)域內(nèi)充電站之間設備時間利用率分布不均衡的問題,提出了基于充電站信息和車輛信息的電動出租車充電引導系統(tǒng),建立了充電引導模型,并采用改進的自適應變異粒子群算法引導電動出租車的充電行為。根據(jù)深圳充電站的實際數(shù)據(jù)進行算例仿真,仿真結果表明,經(jīng)過充電引導后的電動出租車能根據(jù)充電站內(nèi)充電樁的規(guī)模均勻分布到相應的充電站,實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)充電站之間充電設備利用率的均衡分布,從而提高充電設備時間利用率。仿真結果驗證了所提充電引導方法的可行性。
[Abstract]:Based on the investigation and analysis of the actual operation data of electric taxis in Shenzhen, the method of calculating the time utilization ratio of charging equipment in charging station is put forward. In order to solve the problem of uneven distribution of equipment time utilization among charging stations in the region, a charging and guiding system for electric taxis based on charging station information and vehicle information is proposed, and a charging guidance model is established. An improved adaptive mutation particle swarm optimization algorithm is used to guide the charging behavior of electric taxis. According to the actual data of the charging station in Shenzhen, the simulation results show that the electric taxi after charging guidance can distribute evenly to the corresponding charging station according to the scale of charging pile in the charging station. The balanced distribution of charge equipment utilization ratio among charging stations is realized, and the time utilization ratio of charging equipment is improved. The simulation results verify the feasibility of the proposed charging guidance method.
【作者單位】: 國家能源主動配電網(wǎng)技術研發(fā)中心(北京交通大學);
【基金】:北京高等學校青年英才計劃項目(YETP0570)~~
【分類號】:U469.72;TM910.6

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本文編號:2199026

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