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原文传递基于空间-时间-电量网络的电动汽车充电站选址-路径问题研究

论文题名：	基于空间-时间-电量网络的电动汽车充电站选址-路径问题研究
关键词：	电动汽车;充电站;选址-路径;空间-时间-电量网络
摘要：	在“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念的引领下，我国的经济社会生活正稳步向好发展。电动汽车具有能源清洁、污染低等特点，与此同时，由于其能耗特性，在出行过程中需要在充电站进行充电服务，以扩大其出行范围和时间。为了解决电动货运车辆短缺、充电站布设不足、车辆行驶路径迂回、驾驶员里程“焦虑”等问题，许多物流公司希望在合理的成本下，构建一个含充电站的电动汽车货运服务网络，从而为客户提供高质量的运输服务。该网络需要同时解决的两个关键问题是：如何根据车辆路径等要素，优化备选充电站选址；如何根据客户需求、充电站选址、路段时变出行时间和其他相关要素，优化电动汽车的路径。　　本文依据上述现实问题，进行本文基于空间-时间-电量网络的电动汽车充电站选址-路径问题研究，内容如下：　　描述城市配送领域的电动汽车网络。分析客运、货运电动汽车分类特征和货运电动汽车在城市配送领域的应用场景，描述与需求节点相对应的需求路段，以南京市为例阐述充电站选址影响因素，分析电动汽车续航里程与能耗，从而形成了电动汽车网络的理论基础。　　构建空间-时间-电量网络。在时空网络的基础上，增加描述出行与充电过程中车辆电量变化的“电量维度”，构建空间-时间-电量网络(Space-Time-EnergyNetwork，记作STE网络)。STE网络构建步骤包括：维度离散化与建立节点集，构建充电路段，设置各个类别的弧集与弧费用，输入相关参数。此外，STE网络为模型的建立奠定了网络基础。　　构建电动汽车充电站选址-路径优化模型。本文将城市配送中的各种现实难题，抽象为STE网络下的选址-路径问题。本文将建立目标函数为最小总出行费用的0-1整数规划模型；模型的约束条件包括各节点流平衡约束、充电站车容量约束、充电站建设成本约束、客户运输需求满足约束、车辆载重能力约束以及决策变量的二元约束。最后进行约束特征与规模分析，为求解算法的选择提供依据。　　针对模型采用拉格朗日松弛分解算法。针对原模型的难约束和耦合约束，引入对应充电站容量的拉格朗日乘子和对应需求路段的拉格朗日乘子，构建原模型的松弛模型。将松弛模型的对偶问题，按照决策变量和约束条件分解为两个子问题。　　利用动态规划算法求解两个子问题。经过拉格朗日分解后的两个子问题分别为多车路径子问题和充电站选址子问题，其实质分别为车辆路径问题和背包问题。设计动态规划算法1，用于求解充电站选址问题；设计包含改进标号修正算法的动态规划算法2，用于求解含充电站的多车路径子问题。　　采用拉格朗日乘子法关联子问题。首先，利用次梯度算法进行LR乘子更新；其次，求解多车路径子问题的目标函数值，作为当前迭代的原问题下界；再次，不考虑可行路径乘子值，求解基于拟建充电站的、原模型所有可行路径的总出行费用，作为当前迭代的原问题上界；最后，通过LR乘子不断更新，得到满足停止条件的上界值，作为原问题的全局近似最优值，从而优化了可行解的质量。　　针对选址-路径优化模型的算例分析。针对简单网络和现实复杂网络的不同情形，实现基于拉格朗日松弛分解的算法求解过程。其中，小规模实例在求解速度和计算规模方面均优于GAMS软件；基于南京市仙林副城的大规模算例得到上下界差距在34.1%以内的车辆路径和充电站选址方案。通过大小算例，验证了模型对现实问题的适用性以及算法的有效性。
作者：	杨思颖
专业：	交通运输工程
导师：	程琳
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2021