论文题名: | 基于移动感知的可预约电动汽车分布式充电策略研究 |
关键词: | 电动汽车;分布式充电;移动感知;时间预测;信息分发 |
摘要: | 近年来,电动汽车在减少尾气排放,促进可再生能源的利用方面的优势促进其迅速发展。由于电动汽车续驶里程较短、充电站建设相对滞后等原因使电动汽车用户产生里程焦虑。现有充电调度策略研究主要集中在通过选择充电时间实现电网负载均衡,而忽略电动汽车的移动因素和里程焦虑问题。为解决上述问题,电动汽车需要获取充电站和其他车辆实时状态来为其充电策略的实施提供信息支撑。车联网(Internet of Vehicles)技术在智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)领域发展迅速,车辆节点与路侧单元(Vehicle to Road Side Unit,V2R)之间数据通信可以获取各车辆节点的充电实时信息以及充电站实时服务能力信息。 为解决高效获取电动汽车充电过程实时状态信息及利用获取的信息进行有效充电调度的问题,本文提出一种城市场景下应用 V2R通信、基于移动感知的可预约电动汽车分布式充电策略(Mobility-aware Distributed Charging Strategy of Electric Vehicles with Reservation,MDCSR)。通过电动汽车和充电站的实时信息交互,考虑移动中充电调度的多种相关因素对调度策略性能进行提升与优化。 本文主要贡献在于: (1)提出基于V2R通信的充电信息分发和预约机制。通过V2R中移动电动汽车和路侧单元(Road Side Unit, RSU)的机会通信,实现实时充电站信息的分发及电动汽车充电预约。信息分发过程中,提出V2R环境下的推/拉通信模式,并对两种通信模式下获取信息的概率进行理论分析。在拉模式的基础上增加预约机制,详细叙述发布/订阅机制下的预约过程。 (2)提出多因素的充电站选择策略,充电站使用可用充电时间预测算法(Available Charge Time Prediction Algorithm,ACTPA)得到充电站状态信息,将该信息和其他车辆预约情况通过RSU定期发布。提出电动汽车等待时间预测算法(Waiting Time Prediction Algorithm,WTPA)、行程持续时间预测算法及电能增量预测算法,根据行程持续时间、净增电量和距离三方面执行多因素充电站选择策略。 (3)根据所建立的系统模型,在ONE仿真器基础上搭建一个集成车辆移动性,无线通信和电池充电过程,适用于移动电动汽车的分布式充电调度平台,并给出一套制作ONE仿真器下不同城市地图的方法。 仿真过程中,从信息分发方式(不同信息发布周期和节点通信半径情况下)和充电站选择策略两个方面仿真MDCSR调度策略,并同现有经典调度策略进行对比。实验分析表明在城市移动电动汽车充电场景中,本文提出的MDCSR调度策略可以满足车辆获取实时充电信息的需求,比现有策略有更短的车辆充电等待时间和更均衡的充电站利用率,尤其在不同充电场景下有更强的适用性。 |
作者: | 钱泽斌 |
专业: | 电子与通信工程 |
导师: | 王桐 |
授予学位: | 硕士 |
授予学位单位: | 哈尔滨工程大学 |
学位年度: | 2017 |
正文语种: | 中文 |