基于时空网络的电动汽车节能动态路径规划研究
发布时间:2020-08-25 13:13
【摘要】:目前,全球面临着环境污染和能源短缺问题的困扰,因而能源问题逐渐受到重视。交通出行是能源消耗和环境污染的重要环节,转变传统高能耗、高污染的交通发展模式逐渐成为世界各国的共同选择。基于城市车辆的特点,电动汽车已成为推动汽车节能减排的重要技术方向。相比于内燃机车只有17-21%的能量转化为车轮的动力,电动汽车可以转换的电能约为59-62%。这有望减少对石油的依赖,提高能源效率,改善环境可持续性。因此,在政府补贴、电池技术进步和公众接受电动汽车等多种措施的激励下,电动汽车的市场份额显著增加。电动汽车市场渗透率的提高将影响交通流,这意味着需要新的路径规划方案。本文拟开展对电动汽车的节能动态路径优化研究,采用科学合理的路径规划使得以电动汽车为交通工具的出行方式达到能耗最低,出行效率最高的目标。开展的研究工作如下:(1)分析在电动汽车行驶过程中能耗的影响因素以及计算方式。电动汽车的能耗变化曲线与行驶速度、空气阻力、摩擦、传动、地形、电池荷电状态、温度等因素密切相关。在大幅度变速情况下的能耗相比于恒定行驶速度下的能耗会显著增大。在单位距离内,中速时的能量消耗要远低于在高速时的能量消耗。因此,在电动汽车出行过程中,可以选择中低速行驶的高效节能规划路径,避免频繁加速与制动,消除驾驶高能耗和里程焦虑。(2)本文提出的问题在时空网络中进行描述,为了更加清晰地描述真实道路网络,在此基础上建立了状态-空间-时间网络。具体而言,在不考虑电动汽车充电的情况下,将交叉口信号作为状态纬度和反映网络动态的重要组成部分,引入动态路网中参与路径规划。在考虑电动汽车充电的情况下,在状态维度上描述电动汽车的电量剩余。通过这种描述方式不仅反映路段的动态特性,而且反映各个节点状态的动态特性。(3)本文在路径规划过程中将不充电和充电两种情况下的节能动态路径规划分别进行建模与分析。将能量消耗和出行时间作为评价规划路径有效性的两个性能指标。因此,本文针对于是否充电两种情况,分别设计了最小化能量消耗和出行时间的多目标数学模型。并根据所建立的数学规划模型,分别设计了标号修正算法和遗传算法寻求最优规划路径。为了验证本文所提出的模型及算法的有效性,在测试网络上进行了具体的仿真计算。结果表明,本文提出的针对于电动汽车节能动态路径规划方法能够显著降低出行时间和能耗,并得到相应的规划路径。
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TM73;U491;U471.23
【图文】:
截至2017年,电动汽车在全球的交付量已经达到1223600辆,相比于2016年逡逑增长了邋58%[7]。Becker等预测,到2030年电动汽车可能占美国轻型汽车总数的逡逑24%。图1-1给出了邋2012年-2018年全球电动汽车销售量,图1-2给出了邋2011年-逡逑2018年全球电动汽车市场占有率。由于纯电动汽车在中国市场备受青睐,其重要逡逑性曰益凸显,因此电动汽车所占份额始终处于领先地位。逡逑2000逦1900逡逑1800逦■邋^逡逑1600逡逑i邋1400逦1224邋I逡逑t邋1200逦■邋ll:-逡逑^邋looo逦775逦..m逡逑酬邋g0Q逦逦...邋.逡逑I邋Z逦325逦H逦l逦■逦■逡逑,34逦■逦■逦I逦I逦I逦l逡逑2012逦2013逦2014逦2015逦2016逦2017逦2018逡逑年份(年)逡逑图1-1全球电动汽车销售量逡逑Figure邋1-1邋Global邋Electric邋Vehicle邋Sales逡逑2逡逑
电动汽车市场渗透率的增加将影响交通流变化,这可能意味着需要新的驾驶逡逑模式和路径选择。电动汽车通常配备再生制动系统(RBS),该系统的制动操作由逡逑制动系统控制器、能量转换装置、机械制动系统和能量存储等配合完成,如图1-3逡逑所示。再生制动系统可以在减速制动阶段回收损失的一部分动能,从而转化为蓄电逡逑池电能。在这种情况下,制动能量会随着电池中的热量被吸收而恢复,可以大大增逡逑加电动汽车的续航里程。逡逑能量转换装置<;—^制动能量逡逑图1-3再生制动系统原理逡逑Figure邋1-3邋The邋principle邋of邋Regenerative邋Braking邋System邋(RBS)逡逑由于电池充电时间长,目前在途充电通常不是电动汽车的一个吸引人的选择,逡逑所以电动汽车出行者对于路径选择上会有新的策略,他们会选择节能路径,而不仅逡逑仅是传统意义上的最短路线。因此节能驾驶和能量补充是电动汽车出行者的重要逡逑因素。由于蓄电池的初始充电状态(SOC)可能在开始行程前并不总是满电状态,逡逑或者当行程距离接近行驶里程时,一些电动汽车出行者可能会担心在完成行程前逡逑耗尽蓄电池电量而面临距离焦虑的困境。在这种情况下,电动汽车出行者可以选择逡逑一条拥挤程度较高的路线
1.4论文结构框架逡逑论文主要对电动汽车节能动态路径规划问题进行了研宄,内容主要分为五章,逡逑其框架结构图如图1-1所示,具体结构安排如下:逡逑第一章、引言逡逑本章主要对论文的研宄背景和目的进行了详细地阐述,针对于路径规划问题逡逑进行展开,综述国内外现有的研究成果,并介绍了本文主要内容以及研究框架,为逡逑本文的创新奠定了研究基础。逡逑第二章、论文相关基础理论逡逑本章首先介绍了影响电动汽车能量消耗的主要因素以及能耗计算,并对不同逡逑行驶速度变化的能耗损失进行比较。另外介绍了时空网络的建立以及在时空网络逡逑上的三维扩展,为后文模型的建立提供了知识储备。逡逑第三章、电动汽车节能动态路径优化逡逑本章在时空网络中引入了信号相位节点描述信号灯的状态,并根据其状态调逡逑整路段通行时间。建立多目标整数规划模型,以优化行驶路线,实现最小能耗以及逡逑最小总出行时间。以约束最短路的建模思想,将多目标规划模型转化为单一目标的逡逑模型
本文编号:2803733
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TM73;U491;U471.23
【图文】:
截至2017年,电动汽车在全球的交付量已经达到1223600辆,相比于2016年逡逑增长了邋58%[7]。Becker等预测,到2030年电动汽车可能占美国轻型汽车总数的逡逑24%。图1-1给出了邋2012年-2018年全球电动汽车销售量,图1-2给出了邋2011年-逡逑2018年全球电动汽车市场占有率。由于纯电动汽车在中国市场备受青睐,其重要逡逑性曰益凸显,因此电动汽车所占份额始终处于领先地位。逡逑2000逦1900逡逑1800逦■邋^逡逑1600逡逑i邋1400逦1224邋I逡逑t邋1200逦■邋ll:-逡逑^邋looo逦775逦..m逡逑酬邋g0Q逦逦...邋.逡逑I邋Z逦325逦H逦l逦■逦■逡逑,34逦■逦■逦I逦I逦I逦l逡逑2012逦2013逦2014逦2015逦2016逦2017逦2018逡逑年份(年)逡逑图1-1全球电动汽车销售量逡逑Figure邋1-1邋Global邋Electric邋Vehicle邋Sales逡逑2逡逑
电动汽车市场渗透率的增加将影响交通流变化,这可能意味着需要新的驾驶逡逑模式和路径选择。电动汽车通常配备再生制动系统(RBS),该系统的制动操作由逡逑制动系统控制器、能量转换装置、机械制动系统和能量存储等配合完成,如图1-3逡逑所示。再生制动系统可以在减速制动阶段回收损失的一部分动能,从而转化为蓄电逡逑池电能。在这种情况下,制动能量会随着电池中的热量被吸收而恢复,可以大大增逡逑加电动汽车的续航里程。逡逑能量转换装置<;—^制动能量逡逑图1-3再生制动系统原理逡逑Figure邋1-3邋The邋principle邋of邋Regenerative邋Braking邋System邋(RBS)逡逑由于电池充电时间长,目前在途充电通常不是电动汽车的一个吸引人的选择,逡逑所以电动汽车出行者对于路径选择上会有新的策略,他们会选择节能路径,而不仅逡逑仅是传统意义上的最短路线。因此节能驾驶和能量补充是电动汽车出行者的重要逡逑因素。由于蓄电池的初始充电状态(SOC)可能在开始行程前并不总是满电状态,逡逑或者当行程距离接近行驶里程时,一些电动汽车出行者可能会担心在完成行程前逡逑耗尽蓄电池电量而面临距离焦虑的困境。在这种情况下,电动汽车出行者可以选择逡逑一条拥挤程度较高的路线
1.4论文结构框架逡逑论文主要对电动汽车节能动态路径规划问题进行了研宄,内容主要分为五章,逡逑其框架结构图如图1-1所示,具体结构安排如下:逡逑第一章、引言逡逑本章主要对论文的研宄背景和目的进行了详细地阐述,针对于路径规划问题逡逑进行展开,综述国内外现有的研究成果,并介绍了本文主要内容以及研究框架,为逡逑本文的创新奠定了研究基础。逡逑第二章、论文相关基础理论逡逑本章首先介绍了影响电动汽车能量消耗的主要因素以及能耗计算,并对不同逡逑行驶速度变化的能耗损失进行比较。另外介绍了时空网络的建立以及在时空网络逡逑上的三维扩展,为后文模型的建立提供了知识储备。逡逑第三章、电动汽车节能动态路径优化逡逑本章在时空网络中引入了信号相位节点描述信号灯的状态,并根据其状态调逡逑整路段通行时间。建立多目标整数规划模型,以优化行驶路线,实现最小能耗以及逡逑最小总出行时间。以约束最短路的建模思想,将多目标规划模型转化为单一目标的逡逑模型
【参考文献】
相关期刊论文 前3条
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2 范振平;梁栋;林柏梁;马骁;;车种代用情况下的空车调配模型的改进[J];中国铁道科学;2007年06期
3 宋瑞;何世伟;杨永凯;杨海;罗康锦;;公交时刻表设计与车辆运用综合优化模型[J];中国公路学报;2006年03期
相关博士学位论文 前1条
1 佟路;基于时空可达性的交通网络设计模型及算法研究[D];北京交通大学;2017年
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2 王嘉诚;中国新能源汽车产业发展分析[D];上海师范大学;2012年
3 陈柏谦;基于时空网络的空车动态优化模型研究[D];北京交通大学;2009年
本文编号:2803733
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