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基于充电需求时空分布预测的电动汽车充电站最优规划

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发电技术 2024年

作者：孙立明杨博广州水沐青华科技有限公司昆明理工大学电力工程学院

【目的】为解决电动汽车(electric vehicle,EV)快1速增长导致的充电需求与供给之间不匹配，以及电动汽车充电站(electric vehicle charging station,EVCS)规划不合理导致的用户不满意度高、对电网冲击大等问题，提出一种基于EV充电需求... 详细信息

【目的】为解决电动汽车(electric vehicle,EV)快1速增长导致的充电需求与供给之间不匹配，以及电动汽车充电站(electric vehicle charging station,EVCS)规划不合理导致的用户不满意度高、对电网冲击大等问题，提出一种基于EV充电需求时空分布预测的多目标EVCS最优规划方法。【方法】首先，通过OpenStreetMap开源网站获取路网数据，采用QGIS软件将其可视化，建立路网拓扑结构模型，并以此为基础建立包含道路等级、车流量、速度等参数的动态路网模型；其次，利用兴趣点数据对路网节点进行功能区划分，并以影响充电需求预测的相关因素分析、能耗模型建立和充电需求判断3个步骤为基础，实现对充电需求时空分布预测；再次，以EVCS综合成本、用户不满意度和电网电压波动为目标函数，建立多目标EVCS规划模型；最后，将规划模型应用于实际区域，并采用具有档案进化路径的快速收敛多目标均衡优化器(fast convergence multi?objective equilibrium optimizer with archive evolution path,FC-MOEO/AEP)对模型进行优化求解。【结果】所提EVCS最优规划模型在实际区域具有一定的可行性，且充电需求预测模型能够准确地预测实际区域的充电需求分布，在一定程度上为EVCS的合理规划提供了必要数据支撑。【结论】所提规划方法为EVCS的布局和EV参与电网调度提供了参考，实现了投资者、电动车用户和电网的三方共赢。

关键词：电动汽车动态路网充电需求时空分布预测充电站规划

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基于充电需求的电动汽车充电站选址优化

基于充电需求的电动汽车充电站选址优化

作者：丁梓琼安徽师范大学

学位级别：硕士

随着我国工业化进程的加速,环境问题日益受到重视。电动汽车作为低碳、环保和经济的交通工具正受到社会的广泛关注。现如今我国电动汽车市场正在蓬勃发展,而电动汽车的充电设施却存在需求和供给不匹配的问题。因此,对充电站进行科学高... 详细信息

随着我国工业化进程的加速,环境问题日益受到重视。电动汽车作为低碳、环保和经济的交通工具正受到社会的广泛关注。现如今我国电动汽车市场正在蓬勃发展,而电动汽车的充电设施却存在需求和供给不匹配的问题。因此,对充电站进行科学高效地布局和容量配置至关重要。本文基于用户充电需求,综合用户和运营商成本,开展以下研究:针对未来时刻交通流数据预测问题,本文提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的预测模型。通过引入考虑天气因素的LSTM*模型,提高在短期交通流预测上的准确性。针对LSTM*模型在长期数据预测中存在精度降低的问题,通过引入参数优化后的PSO算法,形成改进型PSO-LSTM*模型,提高在长期交通流预测上的准确性。最后通过仿真验证了模型的有效性和优越性。针对电动汽车充电站选址问题,本文提出了一种基于用户需求的改进遗传算法。该算法的目标函数综合考虑了用户成本和充电站的建设、运营、维护成本等因素。针对目标函数求解时容易过早收敛和陷入局部最优的问题,本文通过优化个体选择方法、交叉变异算子以及自适应交叉变异概率这三个关键方面,改进遗传算法。针对电动汽车充电站选址开展仿真研究。通过选取30个用户充电需求点作为研究样本,以最小化用户和运营商的综合成本为目标,采用改进的遗传算法求解。仿真结果表明,在电动汽车充电站选址过程中,充电站容量配置的考虑对于降低综合成本至关重要。而改进的遗传算法在相同和不同容量配置下均表现出更低的成本,显示出其在充电站选址优化中的显著效果,为电动汽车充电站选址优化提供了有效的解决方案。

关键词：交通流预测充电需求充电站选址遗传算法

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考虑用户有限理性的电动汽车充电需求

综合运输 2024年第1期46卷 71-78页

作者：邱元森张奕源付玉雪麦启欣西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都610031

电动汽车用户充电行为实际上是一种风险决策,具有不确定性和有限理性,本文基于累积前景理论建立充电决策模型以精准刻画充电决策过程及行为特点。在对电动汽车出行行为概率特征建模的基础上,建立城市电动汽车充电需求仿真框架,通过蒙特... 详细信息

电动汽车用户充电行为实际上是一种风险决策,具有不确定性和有限理性,本文基于累积前景理论建立充电决策模型以精准刻画充电决策过程及行为特点。在对电动汽车出行行为概率特征建模的基础上,建立城市电动汽车充电需求仿真框架,通过蒙特卡洛方法模拟车辆出行和充电过程,可以得到较为准确的城市充电需求估计结果。以成都市为实例,本文研究了充电需求时空分布规律及充电时电池状态等充电行为微观特征,验证了仿真框架的可行性。结果表明,城市电动汽车充电需求双峰特征明显,且其与出行需求密切相关。此外,通过敏感度分析发现,用户个人偏好和风险态度属性对于充电行为有明显影响,用户有限理性程度越低,表现出的充电行为越保守。

关键词：电动汽车充电需求累积前景理论蒙特卡洛模拟出行链

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基于用户时空活动与模糊决策的电动汽车充电需求预测

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东南大学学报（自然科学版） 2022年第6期52卷 1209-1218页

作者：鲍琼谭旭屈琦凯沈永俊东南大学交通学院南京211189

为科学指导充电设施规划、进一步发展和推广电动汽车,建立了电动汽车用户充电需求时空分布的精细化预测方法.基于用户实际出行与充电行为特征,构建其出行-充电行为链及其时空活动转移与模糊化充电决策模型,采用蒙特卡洛方法规模化仿真... 详细信息

为科学指导充电设施规划、进一步发展和推广电动汽车,建立了电动汽车用户充电需求时空分布的精细化预测方法.基于用户实际出行与充电行为特征,构建其出行-充电行为链及其时空活动转移与模糊化充电决策模型,采用蒙特卡洛方法规模化仿真用户行为以预测充电需求时空分布,并分析其影响因素.仿真结果表明:居住区、工作区、休闲区充电需求总量分别占59.8%、35.7%与4.5%,充电高峰时刻分别为21:00、10:27与18:50;用户规模、停车时长、百公里耗电、首次出行时间对充电需求时空分布的影响最为显著;电动汽车电池技术进步可显著减少用户充电需求总量与充电次数,并缩短其充电时间.该预测方法与研究结论对电动汽车基础设施规划建设具有指导作用.

关键词：电动汽车充电需求行为链模糊决策蒙特卡洛方法

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融合交通信息的电动汽车充电需求预测及快充站优化配置

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融合交通信息的电动汽车充电需求预测及快充站优化配置

作者：胡佳彤华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

在能源转型和低碳发展的大背景下,电动汽车因其能耗低、污染小、环境友好的特性在全球范围内得到了大规模推广。由于其快速、便捷的优点,快速充电正越来越获得人们的关注和青睐,亟需规划快充站以满足日益增长的快速充电需求。科学合理... 详细信息

在能源转型和低碳发展的大背景下,电动汽车因其能耗低、污染小、环境友好的特性在全球范围内得到了大规模推广。由于其快速、便捷的优点,快速充电正越来越获得人们的关注和青睐,亟需规划快充站以满足日益增长的快速充电需求。科学合理的充电站规划对推动电动汽车产业的可持续发展,助力“双碳”目标的实现具有重要意义。因此,本文针对电动汽车的充电需求预测以及快充站优化配置展开研究,以期基于更精确的电动汽车充电需求预测实现更合理的充电站配置。首先,将电动汽车充电需求影响因素总结为电动汽车性能、充电模式、用户行为以及外部环境四类,并对每类因素展开具体分析。重点探讨了用户行为的随机性、电动出租车的运营特性以及交通拥堵状况对充电需求的影响,并基于此开展后续的充电需求预测研究。其次,对电动汽车充电需求预测展开研究,提出了基于交通路网动态模型的充电需求预测方法。该方法首先针对交通路网的拥堵状况随时间变化的特性,建立了交通路网动态拥堵模型;紧接着提出了基于交通路网动态拥堵模型的电动汽车路径模拟方法,通过对Dijkstra算法加以改进,以耗时最短为目标模拟电动汽车的行驶路径;同时,考虑电动出租车的充电需求与乘客乘车需求之间的关系以及充电价格对用户充电时间选择的影响,提出了适用于电动出租车的充电需求判断方法,并将其与以耗时最短为目标的路径模拟方法相结合,为电动出租车选择耗时最短的快充站;通过对日内所有电动出租车的行驶路径进行模拟,获得快速充电需求数量的时空分布;最后以某市路网为算例,模拟电动汽车用户的行驶和充电行为,并对重要参数进行灵敏度分析,证明了所提方法的有效性和较普遍的适用性。最后,基于电动汽车快速充电需求的预测结果,研究了快充站的优化配置方法。该方法首先基于排队论模型描述电动汽车到达快充站的过程,用于计算电动汽车的平均等待时间;然后,在计及配电网运行负荷时变特性的基础上,以综合考虑快充站收益和电动汽车用户收益的社会效益最大化为目标函数,建立快充站的优化配置模型,以获得最优的充电桩数量和等待车位数量的配置方案,并采用粒子群优化算法求解;最后通过多种方法的分析对比,证明了本文的方法可以提高快充站及电动汽车用户的收益,实现社会效益最大化,同时在多种场景下进行快充站配置结果的适用情况分析,算例结果验证了本文方法得到的配置结果具有较好的适用性。

关键词：电动汽车快充站交通路网动态拥堵模型充电需求优化配置

考虑充电需求的露天矿纯电动卡车运输路径优化研究

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考虑充电需求的露天矿纯电动卡车运输路径优化研究

作者：白家铭西安建筑科技大学

学位级别：硕士

随着绿色发展理念的深入普及,建设绿色矿山已成为矿山企业发展的重要趋势。在此背景下,纯电动矿卡成为露天矿企业运输工具的主要选择之一。然而,如何合理安排卡车在装载点和卸载点之间的运输路径问题亟待解决。目前以纯电动矿卡作为研... 详细信息

随着绿色发展理念的深入普及,建设绿色矿山已成为矿山企业发展的重要趋势。在此背景下,纯电动矿卡成为露天矿企业运输工具的主要选择之一。然而,如何合理安排卡车在装载点和卸载点之间的运输路径问题亟待解决。目前以纯电动矿卡作为研究对象的路径优化研究相对较少,加之纯电动矿卡能量回收、充电需求以及电池损耗等因素也未在相关研究中受到重视。针对上述问题,本文构建了考虑充电需求的露天矿纯电动卡车运输路径优化模型,并设计了多策略融合蚁群算法用于模型求解,为露天矿纯电动卡车正确选择装、卸载点之间的最优路径提供解决方案。主要工作内容包含以下四个部分:(1)露天矿卡车路径优化研究进展及相关理论。首先,从露天矿纯电动卡车发展与应用、露天矿卡车路径优化模型和路径优化算法三方面出发,对国内外研究现状进行了总结和评价。其次,对电动矿卡、露天矿路径优化和路径优化问题求解方法的基本理论进行梳理,为提出多策略融合蚁群算法求解考虑充电需求的露天矿纯电动卡车运输路径优化模型提供理论支持。(2)建立考虑充电需求的纯电动卡车路径优化模型。通过分析露天矿纯电动卡车充放电特性,明确在模型中考虑卡车充电需求的必要性,并设计纯电动卡车的耗电量计算方法。综合考虑卡车行驶状态、充电速率、道路环境、重载下坡能量回收、电池损耗等因素的影响,以行驶成本、充放电成本、碳排放成本之和的运输成本为优化目标,建立考虑充电需求的露天矿纯电动卡车运输路径优化模型。(3)设计多策略融合蚁群求解算法。针对建立的模型,设计了基于多策略融合蚁群算法的路径优化求解算法。为更好地平衡种群全局搜索和局部搜索,防止种群陷入局部最优,该算法引入改进的启发式函数并对参数进行自适应设计。通过算法测试表明,该算法能够高效求解路径优化问题,并显著提高所获方案的质量。(4)露天矿纯电动卡车路径优化实际应用。将提出的模型和算法应用到河南省某露天矿山中,在经过收集矿山实际生产数据、数据预处理等一系列前期准备工作后,进行仿真实验。最后的实验结果表明,采用本文设计的算法求解提出的模型,能得到满足生产需求的路径优化方案;此外,本文模型考虑因素更加全面,能反映出纯电动卡车在露天矿山生产运输中的工作状态,具有更好地降低卡车运输成本的表现。论文的研究成果为解决具有充电需求的纯电动卡车路径优化问题提供了解决方案,在一定程度推动了纯电动卡车在露天矿山领域的普及,进而推动绿色矿山建设。

关键词：露天矿纯电动卡车充电需求路径优化多策略融合蚁群算法

考虑用户充电需求及充电站未来客流的充电引导策略研究

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考虑用户充电需求及充电站未来客流的充电引导策略研究

作者：贾泽瑞北京交通大学

学位级别：硕士

近年来,伴随着全球脱碳化和对传统燃油汽车的政策演变,电动汽车产业飞速发展。在电动汽车产业及其用户群体规模不断扩大的背景下,为电动汽车用户提供高效的充电引导服务具有重要意义。一方面,对电动汽车用户而言,适当的充电引导策略可... 详细信息

近年来,伴随着全球脱碳化和对传统燃油汽车的政策演变,电动汽车产业飞速发展。在电动汽车产业及其用户群体规模不断扩大的背景下,为电动汽车用户提供高效的充电引导服务具有重要意义。一方面,对电动汽车用户而言,适当的充电引导策略可以在降低其寻桩难度的同时,减少其充电排队等待时间,提升其充电便捷度;另一方面,当出现空间聚集性充电需求时,可通过适当的充电引导,在满足用户充电需求的情况下,将电动汽车用户分散至周围的充电站,减轻部分充电站服务压力、缓解充电站服务不均衡问题,进而提高充电设施的整体利用率。基于此,本文综合考虑电动汽车用户充电利益和充电站资源利用率均衡度,提出考虑用户充电需求及充电站未来客流的充电引导策略,主要研究内容如下:(1)考虑电动汽车用户行为特性的充电需求分析。首先,基于西安市城市居民出行行为数据与第三方充电运营服务商所覆盖业务区域内的充电行为数据,分析电动汽车用户的出行行为特性和充电行为特性。其次,基于词频—逆向文件频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)方法,对研究区域的功能区进行识别,建立相同功能区属性的不同区域的到达概率矩阵。最后,基于出行链理论对电动汽车用户进行出行模拟,得到用户的充电需求时空分布,并基于充电站真实数据验证充电需求的合理性。(2)基于时空图卷积网络(Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks,STGCN)的充电站客流预测。首先,基于西安市新能源汽车及充电设施信息综合管理平台的充电站客流数据,分析充电站客流的时间特性以及充电站之间的空间相关性。其次,结合充电站所在位置的功能区属性,实现充电站的类别划分。最后,综合考虑充电站客流的时空信息,建立基于STGCN的充电站客流预测模型,实现充电站客流预测,并通过与多种预测算法对比,验证了所提预测模型的有效性。(3)考虑用户充电需求及充电站未来客流的电动汽车充电引导策略。以电动汽车用户行为特性与充电站客流预测模型为基础,考虑电动汽车用户的剩余电量行驶可达性以及动态交通信息,构建以电动汽车用户充电总成本(路途成本、排队等待时间成本和充电时间成本)以及充电站服务均衡度为目标的优化模型,进一步为电动汽车用户制定充电引导策略,并通过研究区域的仿真结果验证了本文所提充电引导策略的有效性。

关键词：电动汽车充电需求充电站客流预测时空图卷积网络充电引导

基于数据驱动的电动汽车充电需求预测与充电站选址研究

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基于数据驱动的电动汽车充电需求预测与充电站选址研究

作者：李永竞山东交通学院

学位级别：硕士

当前,各国均面临较为严重的能源与环境危机。电动汽车具有低污染、零(低)排放、能源转换效率高等优点,已成为各国关注的焦点。电能是电动汽车的主要能量来源,当大规模的电动汽车接入电网时,会增加电网的负担,影响电网的正常运行。同时,... 详细信息

当前,各国均面临较为严重的能源与环境危机。电动汽车具有低污染、零(低)排放、能源转换效率高等优点,已成为各国关注的焦点。电能是电动汽车的主要能量来源,当大规模的电动汽车接入电网时,会增加电网的负担,影响电网的正常运行。同时,由于在充电站建设初期未对充电需求及影响条件等因素充分考虑,导致充电难、充电贵等问题频出,充电站发展不平衡与充电需求之间的矛盾日益加大。因此,开展充电负荷预测及充电站的布局优化研究具有重要的现实意义。基于此,本文从以下几个方面展开研究:(1)电动汽车充电需求的时空分布预测。精准高效的充电需求分布预测是充电设施选址的必备条件。通过对电动汽车行驶轨迹数据的分析,提取用户出行特征参数和车辆充电特征参数:单次行程轨迹、日首次出行时刻、出行始发地与目的地、停留时长、车辆基本参数等,搭建用户出行活动链及单体电动汽车充电模型,从而得到具有出行特征的概率密度函数,构建基于蒙特卡洛模拟的充电需求预测模型。最后分析了不同车辆规模的情况下,电动汽车充电负荷时空分布的变化情况。(2)构建充电站选址模型。为更好的了解充电需求对选址的影响,在文中,通过借鉴传统P中位模型与集覆盖模型的思想建立了两种不同的选址模型:静态充电需求下的以成本最小为目标的选址模型;基于动态充电需求预测的以综合成本最小为目标的选址模型,且在其中考虑了选址方案的变化对碳排放的影响。在建立选址模型时主要从用户和企业两个角度进行考虑。从运营商的角度考虑了充电站的投资成本:建设成本、运营成本、用地成本等;从用户角度考虑了充电的便捷性、充电的时间成本等。同时考虑到为满足日益增长的充电需求需要新增充电站的问题,设计了一种利用Voronoi图的空心圆特性快速确定新建充电站位置的方法。(3)模型求解算法改进。针对充电站选址问题符合离散选址模型中P中位问题的特点,首先选用免疫算法与粒子群算法相结合,解决了单纯使用免疫算法或粒子群算法时收敛速度慢、求解精度差、调整参数多的问题,并将混合算法应用到了静态充电需求的充电站选址模型的求解中,通过仿真实验对算法改进的有效性进行了验证;然后使用改进的鲸鱼优化算法解决了原算法求解精度低、搜索能力不足的问题,并通过15个基准测试函数分析了算法改进的有效性,并将改进的鲸鱼优化算法应用到多目标选址模型的求解中。综上所述,本文主要研究了动态充电需求下的电动汽车充电站选址问题,考虑用户与企业双方的利益建立了选址布局模型,基于充电站选址问题具有大规模、多约束、非线性的特点,对模型求解算法进行了针对性的改进,提高了算法的收敛速度和求解精度,为电动汽车充电需求的准确预测与充电站的合理规划提供了决策参考。

关键词：电动汽车充电需求选址规划优化算法

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大规模电动汽车充电需求及影响因素

电工技术学报 2013年第2期28卷 22-27,35页

作者：杨冰王丽芳廖承林中国科学院电力电子与电力传动重点实验室电工研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

通过分析传统汽车的行驶规律,建立了大规模通勤用电动汽车充电需求模型,探讨了对充电需求的影响因素。论文在用户行驶开始时间、结束时间和行驶里程三个因素无关的条件假设下,采用蒙特卡洛模拟方法建立了规模化电动汽车充电需求模型。... 详细信息

通过分析传统汽车的行驶规律,建立了大规模通勤用电动汽车充电需求模型,探讨了对充电需求的影响因素。论文在用户行驶开始时间、结束时间和行驶里程三个因素无关的条件假设下,采用蒙特卡洛模拟方法建立了规模化电动汽车充电需求模型。基于用户行驶规律,分析了电动汽车类型、充电功率、渗透率和充电情景等因素对规模化电动汽车充电需求的影响,通过仿真实验分别得到各影响因素对充电需求的影响情况。

关键词：充电需求电动汽车蒙特卡洛影响因素

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