电动汽车充电站布局优化研究

发布时间：2017-05-03 22:09

  本文关键词：电动汽车充电站布局优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着石油资源的日趋枯竭以及环境污染的不断加剧,各国均面临较为严重的能源与环境危机。积极发展电动汽车,能够加快燃油替代、减少尾气排放,对保障能源安全、促进节能减排、防治大气污染具有重要意义。但电动汽车在发展过程中面临诸多障碍,尤其是充电设施的缺乏严重制约着电动汽车的推广。考虑到充电站建设成本较高,如何在有限的财政预算约束下,提高其布局效率,显得尤为重要。本文即以此为切入点,研究电动汽车充电站布局优化方法。首先,论文介绍了电动汽车、充电设施的基本概念与特点,发现电动汽车具有续航里程短、充电时间长的固有特性,易引起充电时的排队等待,进而影响充电站选址。论文随后分析了电动汽车“里程焦虑”问题,并结合统计资料,挖掘电动汽车用户的出行特性、充电行为,并在此基础上提出了基于到达率的充电需求预测方法。然后,论文按照从整体到局部的思路,分三步完成了电动汽车充电需求预测：①通过弹性系数法预测未来电动汽车保有量以及充电桩需求量；②通过重力模型法,量化各交通小区出行产生强度、出行吸引强度、交通阻抗,并标定参数,预测电动汽车在各交通小区之间的出行分布量；③根据高峰小时流量比和不同充电倾向人群占比,预测各交通小区的充电需求率。最后,论文对影响充电站选址的因素进行分析,对电动汽车充电行为作出合理假设,并结合充电设施发展规模限制条件,建立了以所有用户总耗时最小为目标函数的充电站选址模型,并给出了基于遗传算法的模型求解方法。论文以成都市高新区为例,在MATLAB软件平台上编写程序,求解了在不同充电设施规模限制条件下,充电站的选址与优化配置方案。研究发现,当可用充电桩总数增多时,充电站布局呈分散化的趋势；在一定范围内,增加充电桩的边际收益十分明显,应保证充电设施建设适度超前。算例验证了充电站选址模型的有效性,对解决更大城市范围的充电站选址问题有一定推广意义。
【关键词】：电动汽车充电站 选址布局 充电需求 遗传算法
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.8
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-19
• 1.1 研究背景与意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-14
• 1.3 国内外应用现状14-17
• 1.4 研究内容与技术路线17-19
• 1.4.1 研究内容17-18
• 1.4.2 技术路线18-19
• 第2章 电动汽车与充电设施特性研究19-30
• 2.1 电动汽车概况19-22
• 2.1.1 电动汽车基本概念与优势19-21
• 2.1.2 电动汽车“里程焦虑”问题21-22
• 2.2 电动汽车充电设施概况22-26
• 2.2.1 电动汽车充电设施类型22-24
• 2.2.2 快速充电站使用流程24-25
• 2.2.3 快速充电时间曲线25-26
• 2.3 电动汽车用户出行特性分析26-29
• 2.3.1 空间特性26-28
• 2.3.2 时间特性28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第3章 电动汽车充电需求预测30-42
• 3.1 电动汽车充电需求预测总体思路30-31
• 3.2 电动汽车发展规模预测31-35
• 3.2.1 小汽车保有量预测31-33
• 3.2.2 电动汽车保有量预测33-34
• 3.2.3 电动汽车充电桩规模预测34-35
• 3.3 电动汽车出行分布预测35-39
• 3.3.1 出行产生地特征36
• 3.3.2 出行吸引地特征36-37
• 3.3.3 出行距离特征37-38
• 3.3.4 参数标定38-39
• 3.4 电动汽车充电需求预测39-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第4章 电动汽车充电站布局优化模型研究42-52
• 4.1 电动汽车充电站布局优化模型建立42-45
• 4.1.1 充电站布局优化影响因素分析42-43
• 4.1.2 模型假设43
• 4.1.3 模型构建43-45
• 4.2 遗传算法介绍45-50
• 4.2.1 编码46-47
• 4.2.2 适应度计算47-48
• 4.2.3 选择48
• 4.2.4 交叉48-49
• 4.2.5 变异49
• 4.2.6 重插入49-50
• 4.3 模型求解步骤50-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第5章 算例分析52-66
• 5.1 算例地区基本情况52-53
• 5.2 充电需求预测53-56
• 5.2.1 出行阻抗计算53
• 5.2.2 出行分布预测53-56
• 5.2.3 高峰时段充电需求预测56
• 5.3 基于遗传算法的充电站布局优化模型求解56-65
• 5.3.1 模型参数设定56-57
• 5.3.2 模型寻优过程57-58
• 5.3.3 模型优化结果58-64
• 5.3.4 优化结果分析64-65
• 5.4 本章小结65-66
• 结论与展望66-68
• 参考文献68-73
• 致谢73-74
• 附录74-78

【参考文献】

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本文编号：343847