基于出行链的电动汽车充电负荷预测模型

提出了一种基于电动汽车行驶出行链的考虑充电频率的电动汽车充电负荷预测方法。由居民出行调研统计数据将家用车辆出行目的分为五大类,构建简单和复杂出行链,分别采用三参数威布尔函数和对数正态概率分布函数拟合每段行程的结束时间和行驶距离,建立车辆一天行驶的时空分布模型;考虑温度、交通路况等因素对电动汽车耗电量的影响,采用模糊算法计算得到每公里实时耗电量结果。用蒙特卡洛仿真方法对不同渗透率、夏冬季、工作日和周末等不同情景电动汽车充电负荷进行计算,结果表明,电动汽车充电负荷具有季节性、假日性,电动汽车无序充电将使电网最大负荷发生一定增长,并随其渗透率逐步加大。

美国人的短距离出行

美国五年一次的全国家庭出行调查数据，给学者．研究者们的各种各样的研究提供了很好的材料。最近，加拿大学者托德·利特曼（Todd Litman）利用美国全国家庭出行的调查数据研究了美国民众的短距离（即依靠白行车．步行完成的）出行。