基于多代理技术的电动出租车综合仿真研究

发布时间：2020-04-30 00:11

【摘要】：随着全球化石能源存有量不断减少,能源危机也日益严重。电动汽车作为一种有效的缓解措施因其具有显著的优势,诸如高效、节能、低噪声和零排放等而被广泛关注。未来大规模的电动汽车投入使用也已经成为一种趋势。然而大规模电动汽车的接入会给电网的运行调度带来不小的挑战,如果未加妥善处理甚至会影响到电力系统的安全稳定运行。而电动出租车在众多电动汽车车型中行驶密度最高、行为特性最为复杂,其充电特性也最能代表电动汽车的充电特性,因此研究电动出租车的充电特性具有重要意义。首先,本文基于多代理技术在JADE平台上搭建了包含了电动出租车代理、电网代理、充电站代理等八种代理的多代理电动出租车运营仿真系统,并对每种代理模型功能以及代理间的交互过程进行了详细的介绍。根据不同类型代理的特点划分了多个模块,并将其分布在不同的宿主机上运行,实现电动出租车运营的分布式仿真。针对充电站代理,本文基于排队理论设计了考虑客源到达时间分布和充电时间分布的充电站M/M/c/N/∞排队模型,并加入了考虑充电负荷空间分布的充电引导策略。其次,在综合对比了几种主流学习算法后,本文引入Q_λ学习算法并对电动出租车的行为决策进行学习模型建立,包括对电动出租车状态空间、行为决策空间、行为策略选择及其概率更新和奖惩函数几个角度的强化学习算法模型建立。通过仿真对学习算法效果进行验证,并在此基础上研究了充电引导策略的有效性。结果显示,引入充电引导策略有助于平衡电动出租车充电负荷的空间分布,同时在提高电动出租车车主收益、减少日均排队时间上都有满意的表现。最后,本文对充电站选址定容方案进行了研究。基于本文所搭建的多代理仿真系统,分析比较了通过加建充电站、改变充电站位置和改变充电站容量三种方案下对电动出租车充电负荷空间分布、充电排队时间和充电寻站距离的影响。为充电站在选址定容实验方法提供了新的实用性方法。
【图文】：

产销量,电动汽车,出租车

图 1-1 2014-2018 我国电动汽车产销量动汽车由于其行驶特性，其充电负荷特性也往往较为固定，研究意义车因为其完全不固定的路线选择与充电时间，充电负荷也十分的多充电负荷特性也可以代表电动汽车充电负荷中最为复杂的负荷模型车作为研究主体，搭建了包含电动出租车、充电站、电网的多代理系研究电动出租车的充电负荷特性同其所处环境的关系。此外，本文队理论的电动出租车充电引导策略，有序引导电动出租车充电行为线，提高电网的稳定性。内外研究现状电动汽车技术的不断完善发展和相关政策的扶持，电动汽车占汽车加。然而，大规模电动汽车接入电网对电网安全稳定运行产生了非

框架图,多代理系统,框架

图 2-1 多代理系统代理框架种 MAS 架构模式有着各自的优势，在不同仿真场景中合理的进行代可以最大化仿真效率。实际运行中，，一个多代理系统的稳定性往往统的重要依据。IPA 智能代理行为交互规范A 为一个开发针对智能代理应用规范的组织，该组织旨在为智能多供成熟的标准，目前已推出的多代理规范有 FIPA97，FIPA98 和 FI 6 月，这一组织被正式划为全球电气和电子工程师协会的第十一届标前，FIPA 规范被学术界视为代理计算机学的普遍规范。FIPA 规范包理管理规范、代理交互规范和信息传输服务规范。代理管理规范
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM73

【参考文献】