多种类多规模纯电动汽车充电站选址问题研究
发布时间:2023-03-19 02:17
由于环境问题加剧以及公众对环保问题的重视,近几年来很多公司对于电动汽车生产研发投入的资金和成本都越来越多,政府也采取了诸如购车补贴等政策来推动纯电动汽车的快速发展。对于电动汽车来说,需要解决的主要问题之一就包括续航及充电问题,也有很多学者对于电动汽车补充能源的方式进行探索及研究,而其中大部分还是倾向于研究基于有线充电方式来进行相关研究,因此关于电动汽车充电站的建设,选址成为主要的研究方向之一,解决好充电站如何建设以及在哪建的问题,不仅对于政府能有效减少建设成本,对于用户来说也可以方便出行,进一步促进电动汽车在人们生活中的使用。其次,由于目前快速充电技术的水平不断成熟,用户在不同场景下充电需求的不同,而且建造常规充电站与快速充电站成本相距较大,我们在本研究中考虑了纯电动汽车不同类型(主要通过充电速率来衡量),不同规模(主要通过充电站内所含充电桩的数量来衡量)的充电站的选址问题,本文的研究,考虑了不同用户,同一用户不同场景下的充电需求,据此来决定应该建何种类型及何种规模的充电站,既帮助政府在最大程度上减少建设成本,节省预算,也使得用户在纯电动汽车行驶过程中能够尽快的找到符合自己需求的充电站...
【文章页数】:98 页
【学位级别】:硕士
【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 研究目的
1.3 研究内容
1.4 技术路线
2 国内外电动汽车现状分析及相关理论基础
2.1 国内外电动汽车充电站的发展现状
2.1.1 电动汽车能源供给的几种方式
2.1.2 国内外电动汽车充电站的发展现状
2.2 国内外电动汽车充电站选址问题研究现状
2.2.1 国外研究现状
2.2.2 国内研究现状
2.3 选址布局原则
2.4 本章小结
3 考虑多规模的纯电动汽车充电站选址问题研究
3.1 基本假设及模型主要参数
3.1.1 基本假设
3.1.2 模型主要参数
3.1.3 可用路径的定义
3.2 考虑多规模的纯电动汽车充电站选址模型
3.3 考虑多规模纯电动汽车充电站选址问题实证分析
3.3.1 Nguyen—Dupius网络模型验证及灵敏度分析
3.3.2 Sioux-Fall网络分析
3.4 本章小结
4 考虑多种类多规模的纯电动汽车充电站的选址问题研究
4.1 模型的基本假设与主要参数
4.1.1 基本假设
4.1.2 模型主要参数设置
4.2 考虑多种类多规模的纯电动汽车充电站选址模型
4.3 考虑多种类多规模的纯电动汽车充电站选址模型实证分析
4.3.1 Nguyen-Dupius网络模型验证及灵敏度分析
4.3.2 Sioux-Falls网络分析
4.4 本章小结
5 案例分析
5.1 背景介绍
5.1.1 引言
5.1.2 城市概况
5.2 问题描述
5.3 结果分析
5.4 本章小结
6 结论与展望
6.1 本文研究总结
6.2 未来研究展望
参考文献
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
本文编号:3764344
【文章页数】:98 页
【学位级别】:硕士
【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 研究目的
1.3 研究内容
1.4 技术路线
2 国内外电动汽车现状分析及相关理论基础
2.1 国内外电动汽车充电站的发展现状
2.1.1 电动汽车能源供给的几种方式
2.1.2 国内外电动汽车充电站的发展现状
2.2 国内外电动汽车充电站选址问题研究现状
2.2.1 国外研究现状
2.2.2 国内研究现状
2.3 选址布局原则
2.4 本章小结
3 考虑多规模的纯电动汽车充电站选址问题研究
3.1 基本假设及模型主要参数
3.1.1 基本假设
3.1.2 模型主要参数
3.1.3 可用路径的定义
3.2 考虑多规模的纯电动汽车充电站选址模型
3.3 考虑多规模纯电动汽车充电站选址问题实证分析
3.3.1 Nguyen—Dupius网络模型验证及灵敏度分析
3.3.2 Sioux-Fall网络分析
3.4 本章小结
4 考虑多种类多规模的纯电动汽车充电站的选址问题研究
4.1 模型的基本假设与主要参数
4.1.1 基本假设
4.1.2 模型主要参数设置
4.2 考虑多种类多规模的纯电动汽车充电站选址模型
4.3 考虑多种类多规模的纯电动汽车充电站选址模型实证分析
4.3.1 Nguyen-Dupius网络模型验证及灵敏度分析
4.3.2 Sioux-Falls网络分析
4.4 本章小结
5 案例分析
5.1 背景介绍
5.1.1 引言
5.1.2 城市概况
5.2 问题描述
5.3 结果分析
5.4 本章小结
6 结论与展望
6.1 本文研究总结
6.2 未来研究展望
参考文献
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
本文编号:3764344
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