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基于排队论的电动汽车充电站规模优化研究
| 论文题名： | 基于排队论的电动汽车充电站规模优化研究 |
| 关键词： | 电动汽车;充电站;排队模型;分支定界法 |
| 摘要： | 电动小汽车以其绿色环保低能耗的优点被大力推广，而充电设施和电动汽车的使用之间存在着一种相互激励的关系。本文研究电动汽车充电行为及充电站的规模优化，主要工作及结论是: (1)对比分析传统小汽车的弊端和电动小汽车的优点，揭示了电动小汽车或将长远发展的前景，从而体现出电动汽车充电行为研究的必要性和实用性。综述了电动汽车规模布局、需求预测以及排队论在服务设施配置优化上应用的一些研究进展，发现结合排队论对服务设施配置优化进行研究具有极高的应用价值。 (2)以上海市第四次、第五次全市交通调查成果报告为依据分析传统小汽车出行行为特征，得出电动汽车出行时间及距离分布规律。综述定量预测的方法、特点以及适用性等。综合考虑人口、服务范围等，通过指数平滑和线性回归相结合的方法，对纯电动汽车保有量分近远期进行预测。分析纯电动汽车续驶里程对充电需求的影响，建立纯电动汽车充电需求预测模型。 (3)介绍M(n)/M/c/N排队模型推导过程，对电动汽车排队充电行为进行描述和建模。针对模型目标函数和约束条件的特点，运用分支定界法进行求解，并对其算法思想和计算步骤进行了说明。 (4)设计算例并做相关分析，对纯电动汽车充电需求进行预测。运用MATLAB数值分析、JMT数值模拟以及AnyLogic微观仿真对M(n)/M/c/N排队模型的有效性及正确性进行验证。基于MATLAB软件平台，运用分支定界法得出该算例的最优解。并对单位时间系统总费用的期望与服务强度ρ、到达率影响程度参数a及充电站容量N之间的相互关系进行分析。研究表明:当a取值在0到1之间时，模型能较好地描述实际充电行为;在此条件下，当充电机数量越接近充电站容量，模型波动幅度越小;当充电站容量充足时，服务强度越大，模型波动幅度越小。 |
| 作者： | 郑梦雷 |
| 专业： | 交通运输规划与管理 |
| 导师： | 肖峰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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