電動汽車智能充電服務優(yōu)化模型的研究.pdf

1、能源危機和環(huán)境惡化給傳統(tǒng)汽車行業(yè)帶來雙重壓力，因此電動汽車已經(jīng)成為了未來汽車的主要發(fā)展方向。由于電動汽車續(xù)駛里程較短、現(xiàn)有充電站較少等原因會使電動汽車用戶產(chǎn)生充電焦慮，阻礙電動汽車的使用和推廣。為了給電動汽車推薦合適的充電站充電，解決其充電問題，需要研究有效的電動汽車充電指導方案。合理的充電方案對減少電動汽車用戶的充電代價，增加充電站的運營效益，促進充電站的建設，推進電動汽車的發(fā)展，進而改善交通環(huán)境具有重要意義。
　　目前國內(nèi)外對

2、電動汽車充電問題的研究主要是通過對電動汽車進行路徑規(guī)劃間接研究其充電問題，沒有綜合考慮充電需要花費的時間、費用、路程等因素，且為多輛電動車提供充電服務的研究較少。此外，幾乎沒有從充電站運營商的角度探討電動汽車充電問題的研究，而運營商的效益提高了才能刺激其建設充電站，并且更好地為電動汽車提供充電服務。本文分別從電動車用戶和運營商兩個角度出發(fā)，建立充電服務優(yōu)化模型并求解，為電動汽車提供合理實用的充電方案。
　　首先，從電動汽車用戶的角

3、度進行充電需求分析，確定影響電動汽車用戶充電選擇的因素:路程、時間和充電費用。并用相關理論量化這些因素，得到路程、時間、充電費用的量化表達式。其中，重點研究了時間中的排隊時間，根據(jù)充電站車輛數(shù)、充電樁的實時充電進度等，提出排隊時間預測的理論方法并推導歸納了計算表達式，為建立面向用戶的充電服務優(yōu)化模型奠定基礎。
　　其次，從充電站運營商的角度進行充電需求分析，確定電動汽車去哪兒充電對運營商效益的影響。運營商效益分別從運營收入、服務水

4、平、充電分布均衡三個方面體現(xiàn)，用相關理論量化這三個因素，為建立面向運營商的模型奠定基礎。
　　再次，根據(jù)面向用戶的充電需求量化結果建立面向用戶的模型，根據(jù)面向運營商的充電需求量化結果建立面向運營商的模型，并用模糊規(guī)劃法和遺傳算法轉(zhuǎn)化求解兩個模型。以此為基礎構建考慮用戶和運營商兩個角度的綜合模型并求解。
　　最后，對面向用戶模型、面向運營商模型、綜合模型分別進行仿真和實例驗證。仿真驗證通過設定3個充電站和4輛電動車請求充電場景