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原文传递电动汽车智能充电优化调度策略研究

论文题名：	电动汽车智能充电优化调度策略研究
关键词：	电动汽车调度;排队时间;遗传算法;非合作博弈;纳什均衡
摘要：	为降低化石能源的消耗和温室气体的排放，摆脱能源进口依赖，创建清洁、和谐、高效、美好的生存环境，我国政府郑重承诺2030年实现碳达峰，2060年实现碳中和。在这一愿景下，着力发展与推广电动汽车是关键措施之一。然而制约我国电动汽车发展的主要因素集中在核心关键技术的缺乏、续航里程的不足（电池能量密度低）、配套设施（充电桩建设）不完善三个方面。因此，通过合理规划并建设集中的公共充电站，并制定行之有效的电动汽车智能充电优化调度策略，在保证充电站利益的同时，为每一位电动汽车用户提供最优的充电调度策略，尽可能降低排队等候时间。这一策略将会是未来相当长一段时间内，缓解充电焦虑的重要手段。　　现有针对电动汽车智能充电服务优化调度研究主要集中在充电站选址规划、电动汽车大规模充电对电网的影响、有序充电技术、电动汽车充电静态路径规划等方面。但实际上，电动汽车用户的充电（需求侧）和充电站运营商的收入（供给侧）间天然对立，相互之间存在博弈关系。即供给侧期望所有的充电桩满负荷运行，最大程度创造收益，并不会考虑用户排队的情况；而需求侧则期望在有限的续航里程下，前往能直接进行充电或只需要等待少量时间便能进行充电的充电站。因此，为缓解充电焦虑，从降低用户充电出行成本和最大程度确保运营商经济效益两方面进行研究，得出电动汽车的优化调度方案具有十分重要的意义。　　首先，对现在电动汽车用户的出行需求和充电站运营商期望改善的目标进行需求分析，分别确定充电过程中对双方的影响因素。从电动汽车用户的角度分析出三个指标：行驶总路程、花费总时间、充电总费用，其中，重点对电动汽车用户排队等待充电的时间进行了详细的研究；从充电站运营商角度同样分析出三个指标：充电站收入、充电站服务水平、充电站拥挤度。最后对各个影响因素根据调研偏好和期望优化方向计算了相应的权重系数，为后续建立充电服务优化模型奠定基础。　　其次，根据需求分析和权重计算分别建立电动汽车智能充电用户模型、运营商模型、全局最优综合模型以及非合作博弈的综合模型。前三种模型通过多目标优化方法中的模糊规划法对多目标模型进行转化，再根据遗传算法求解；最后的非合作博弈的综合模型则用博弈的思想，双方完成对优势策略的寻找达到纳什均衡。　　最后，对本文建立的四种调度优化模型进行仿真验证分析。从研究结果中可以看出，首先电动汽车智能充电用户模型比起单一目标的模型，能很好的降低用户的出行代价，给用户更好的充电体验；同时电动汽车智能充电运营商模型比起单一目标模型，也能很好的提高充电站运营商整体效益；其次，全局优化的电动汽车智能充电综合模型与电动汽车用户和运营商模型相对比，得到了一种折中优化的结果，该方案能在降低用户出行代价的同时，提高充电站综合收益；最后将非合作博弈综合模型与全局优化综合模型对比分析，发现用户和运营商根据自身得到的信息做出相应决策，尽管无法达到全局最优，但是双方在利益均衡的基础上达成共识，得到双方实际能接受的调度结果。
作者：	周丽莹
专业：	控制工程
导师：	夏昌浩
授予学位：	硕士
授予学位单位：	三峡大学
学位年度：	2021