城市纯电动汽车快速充电设施的布局选址优化模型研究

发布时间：2020-10-24 04:43

　　 电动汽车的推广作为解决化石能源紧缺、治理大气污染的重要举措,得到了国家相关政策的大力支持。除了电动汽车技术的成熟度,完善的基础设施建设亦是电动汽车发展的重要推手,这其中须首要解决的问题便是充电设施的布局选址。为了在电动汽车推广初期,对快速充电设施进行科学合理的布局规划,适当缓解“里程焦虑”,进而提高电动汽车在乘用车领域的接受度,本文建立了考虑用户需求、投资成本、土地区位、紧急充电里程限制、实际路况以及服务网络可靠性等多种因素的快速充电设施布局选址优化模型,提出了基于改进遗传算法的模型求解步骤,在实例研究中完成了模型及算法的验证。本研究主要包含以下内容：(1)剖析了电动汽车快速充电设施布局选址的影响因素。主要考虑了用户需求、经济因素、交通影响、电网影响以及服务网络可靠度,并对每种因素在建模时的考量方式进行了详细的分析。(2)建立了城市电动汽车快速充电设施布局选址的多目标优化模型。该模型以投资成本最小、用户充电成本最小为双目标,在满足用户充电需求、充电站能力限制的基础上,考虑了充电桩及充电站的冗余设计,保证了服务网络的可靠性。在用户充电需求的分配上,本文综合考虑时间、距离两个因素,在紧急充电里程的限制下,采用等时间负荷距法进行分配。进行路段平均行驶速度的计算时,考虑因拥挤程度不同造成的差异性,提出基于土地利用级别的核算方法。(3)提出了基于改进遗传算法的模型求解算法。采取拒绝策略与改进遗传算子策略相结合的方式对约束条件进行处理,采取线性加权法对目标函数进行归一化处理,进而结合枚举法与遗传算法的思想,提出了模型的求解步骤。(4)完成了本文提出的模型与算法的实例验证。以临沂市电动汽车充电站规划为实例,对遗传算法中最大进化代数与种群数量进行标定实验的基础上,借助MATLAB软件编程实现了模型的求解,验证了模型及算法的有效性。(5)实现了模型的拓展研究。通过简单调整本文提出的模型结构,实现了基础设施数量约束、投资成本约束、服务水平约束等不同规划前提下的布局选址优化,提高了模型的适用范围。并对给定建站数量约束前提下的规划模型完成了求解验算。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：U491.8
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究情况
        1.2.1 国内外选址问题
        1.2.2 国外电动汽车充电设施布局选址问题
        1.2.3 国内电动汽车充电设施布局选址问题
    1.3 研究内容、方法及技术路线
        1.3.1 研究内容及研究方法
        1.3.2 技术路线
    1.4 本章小结
2 电动汽车快速充电设施布局选址的影响因素
    2.1 电动汽车概述
        2.1.1 电动汽车种类
        2.1.2 充电模式
        2.1.3 充电基础设施
        2.1.4 充电站的选址原则
    2.2 快速充电设施布局选址的影响因素
        2.2.1 用户需求
        2.2.2 经济因素
        2.2.3 交通影响
        2.2.4 电网影响
        2.2.5 服务网络可靠性
    2.3 本章小结
3 电动汽车快速充电设施布局选址优化模型
    3.1 模型假设条件
    3.2 目标函数之投资成本最小
        3.2.1 土地成本
        3.2.2 建设及运营成本
        3.2.3 目标函数整理
    3.3 目标函数之用户充电成本最小
        3.3.1 路段行驶时间
        3.3.2 等待服务时间
        3.3.3 目标函数整理
    3.4 约束条件
        3.4.1 满足用户充电需求
        3.4.2 满足充电站能力限制
        3.4.3 保证服务网可靠性
    3.5 电动汽车快速充电设施布局选址优化模型
        3.5.1 模型参数、变量及符号
        3.5.2 模型的建立
    3.6 模型主要参数
        3.6.1 充电站占地面积
        3.6.2 建设成本
        3.6.3 单位出行时间成本
        3.6.4 紧急充电里程
        3.6.5 候选站点快速充电桩数量上限
        3.6.6 需求点到候选站行驶时间
        3.6.7 用户分配比例
    3.7 本章小结
4 基于改进遗传算法的模型求解
    4.1 基本遗传算法
        4.1.1 算法概述
        4.1.2 基本遗传算法
        4.1.3 遗传算法的改进
    4.2 多目标规划求解及约束条件处理策略
        4.2.1 多目标规划问题的求解
        4.2.2 约束条件处理策略
    4.3 基于改进遗传算法的模型求解步骤
j的改进遗传算法'>    4.4 求解m_j的改进遗传算法
        4.4.1 初始种群的生成
        4.4.2 适应度函数
        4.4.3 选择算子
        4.4.4 交叉算子
        4.4.5 变异算子
        4.4.6 参数的确定
    4.5 本章小结
5 案例研究
    5.1 城市电动汽车发展概况
    5.2 路网拓扑图
        5.2.1 规划区域
        5.2.2 路网的提取
        5.2.3 需求分布与候选站址
    5.3 模型相关参数的取值
        5.3.1 单位面积土地价格
        5.3.2 需求点到候选站行驶时间
        5.3.3 其他参数取值
    5.4 模型的求解
        5.4.1 遗传算法参数标定
        5.4.2 求解结果及分析
        5.4.3 续航里程对布局选址的影响
    5.5 模型的扩展研究
        5.5.1 模型的扩展研究
        5.5.2 实例验证
    5.6 本章小结
6 结论及展望
    6.1 研究结论及成果
    6.2 研究新意
    6.3 研究展望
参考文献
附录A
附录B
附录C
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集

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本文编号：2854033