电动汽车私桩共享可持续发展对策思考——以常州市为例

为了实现“碳达峰、碳中和”的目标,大力发展电动汽车产业是可行的措施之一,随之产生了电动汽车充电桩不足、充电难的问题。通过分析私桩共享的可实施条件,从私桩提供者、租赁者、小区物业等相关利益方的角度阐述私桩共享目前面临的问题和痛点,最后提出了促进和推动私桩共享可持续发展的7条对策和建议。

基于换电的共享电动汽车调度与服务定价

为解决共享电动汽车出行模式车辆失衡与电能补给问题,基于集充统配换电模式,考虑共享电动汽车电能补给、换电站选址与电池配送路径间的耦合关系,基于时空网络构建以最大化利润为目标的共享电动汽车调度与服务定价优化模型,并通过共享电动汽车需求-价格函数逆变换,将非线性非凸模型转换成更易求解的非线性凸模型。数值试验结果表明:协同决策换电站位置、电池配送路径、共享电动汽车调度方案与服务价格,可提高共享电动汽车出行服务商利润;基于割线的外逼近算法比基于切线的外逼近算法和拉格朗日松弛算法更适于求解所提出的模型。参数敏感度分析结果显示,潜在共享电动汽车出行需求与电能可得性都是影响共享电动汽车出行服务商利润的重要因素。

计及电动汽车共享储能特性的园区柔性资源低碳运行控制方法

在“双碳”背景下,园区作为节能降碳的主力军,需进一步降低碳排放量,提高能源利用效率。提出了一种计及电动汽车共享储能特性的园区低碳运行控制模型。首先,引入阶梯式碳交易机制,计算节点动态碳排放因子,并将电动汽车减排量纳入碳配额;然后,在源侧引入地源热泵,通过电-热转换,满足园区热负荷需求;在荷侧,考虑电动汽车共享储能特性,建立电动汽车共享储能模型;最后,考虑碳交易成本、购电成本、响应补贴成本等,以运行成本最小为目标建立园区低碳运行优化模型,并采用优化软件CPLEX进行求解。仿真结果表明:考虑电动汽车共享储能特性并采用改进阶梯式碳交易机制,能够有效降低园区运行成本,减少园区碳排放,验证了所提算法的经济性和低碳性。

共享电动汽车服务的减排效果分析

本文首先介绍应用共享电动汽车服务的优势,通过计算共享汽车在制造和使用阶段的碳排放量,并考虑清洁能源占比的影响,评估了共享汽车的年均等效碳排放量,数据分析显示,共享电动汽车服务具有明显的减排优势,并且当前已经取得了一定的减排效果,最后本文针对共享电动汽车服务的减排问题,提出了相应的解决措施,进一步推动共享电动汽车的发展,以实现更大的减排效果。

电动汽车智慧共享充电系统的设计与探索

针对当前电动汽车的充电难和充电安全问题,设计了一种智慧共享充电系统。该系统包含5个子系统17个功能模块,通过“一桩多车”技术降低安装成本,利用“全时段预约”提高充电设备的利用效率并降低闲置率,采用“智慧启停”技术提高充电过程的安全性,以及实现“自主充电”以达成无人值守的目标。模型实践结果表明,该系统的使用可以降低电动汽车的充电成本,提高充电便利性,同时也可以减少充电安全事故的发生,推动电动汽车产业的发展。

基于里程焦虑的共享电动汽车调度研究

为了兼顾用户体验感和减少调度成本,考虑共享电动汽车用户在行驶过程中的里程焦虑,分析供需平衡和运营成本最优化的目标,进而提高共享电动汽车的调度效率。充分考虑用户里程焦虑因素对共享电动汽车调度的影响,依据共享电动汽车调度实际情况,制定4条基本假设;依据电动汽车行驶里程分布函数,分析SOC为S时共享电动汽车用户停驶概率,根据Weber-Fechner定理建立里程焦虑感觉强度的函数。综合考虑调度成本和共享电动汽车用户里程焦虑,设置SOC状态约束、行驶能耗约束和心理效应约束等调度模型的约束条件,构建共享电动汽车的双目标优化模型,采用线性加权法对模型进行求解。并以3种类型的共享电动汽车进行案例分析,结果表明:随着续航里程增加,用户在出行过程中的里程焦虑平均值有所下降。在交通出行过程中的里程焦虑值,在SOC水平达到60%时处于最大值,在50%时处于最小值。综合考虑用户里程焦虑成本和企业调度成本后,在SOC水平为60%时,共享电动汽车运营商综合成本有最大值。合理利用用户里程焦虑这一心理因素可以达到减少企业经营成本、推动共享电动汽车模式可持续发展的目的。

共享电动汽车可调度容量时空预测

针对共享电动汽车通过需求响应参与电力系统备用服务的可调度容量预测问题,基于历史轨迹数据提出一种基于模型无关的元学习(model-agnostic meta-learning,MAML)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM)和注意力机制(attention mechanism)的可调度容量评估模型,采用LSTM对CNN从历史数据中提取有效的特征向量动态变化进行建模学习,并用MAML对CNN-LSTM网络的初始化参数进行训练,在解决传统神经网络难以有效提取历史序列中潜在高维特征且当时序过长时重要信息易丢失的问题的同时,通过多任务训练对元预测网络进行微调以快速适应新预测任务,从而提高模型的预测精度及泛化能力;加入注意力机制突出对预测结果起关键性作用的时序信息,进一步提高预测精度。仿真结果表明所提模型可以有效预测不同日期类型和不同功能区域共享电动汽车的可调度容量,也为后续共享电动汽车通过需求响应参与电网备用服务的风险评估研究提供参考。

基于共享电动汽车时空分布规律的高峰时段车辆调度研究

研究综合考虑了目前共享电动汽车运营公司在车辆调度方面不能很好的满足用户用车的动态需求的情况和忽略用户还车随机性造成的站点间“有车无位”“有位无车”的现象。因此为了满足用户用车需求的动态性,提出了基于共享电动汽车时空分布规律的高峰时段车辆调度数量预测模型,运用基于历史数据的用户需求预测模型和基于残差平方和的线性组合模型,对未来高峰时段内用户车辆使用数和用户订单使用结束时的区域还车数量进行组合预测。最后以青岛市崂山、李沧、市南和市北四区的共享电动汽车使用数据进行预测。模型求解得出预测车辆调度量比当天实际调度量减少了19.6%,有效减少了站点间车辆无效调度,一定程度上为运营公司节省了运营成本。

碳交易规制下的共享电动汽车充放电优化

针对当前电网负荷压力大及调峰困难等问题,以换电模式下共享电动汽车作为研究对象,提出了参与碳交易市场和调峰辅助服务市场的电动汽车充放电优化模型。上层模型以电动汽车运营商日运营成本最小为目标对电动汽车进行充放电调度,下层则以电网负荷波动最小为目标对上层的调度结果进行优化。从电动汽车运营商和电网两个角度对比分析了该文所提的充放电方案,并且将一个运行周期内电动汽车运营商与燃油汽车运营商所产生的碳排放量进行比较。仿真结果表明:所提模型可以在满足用户出行需求的同时,降低运营商的成本,同时减小电网负荷波动。

考虑心理潜变量的共享电动汽车选择意向

基于北京市共享电动汽车选择行为的调查数据,以计划行为理论为基础,探究了个人碳交易、风险及习惯等心理潜变量对共享电动汽车选择意向的影响。通过建立结构方程模型分析了各潜变量之间、个人社会经济属性和潜变量之间的作用机理,揭示了共享电动汽车选择意向的内在形成机理。结果表明,个人碳交易通过主观规范和态度间接影响行为意向;习惯不仅通过主观规范和知觉行为控制间接影响行为意向,还会直接影响行为意向;风险对知觉行为控制存在显著影响,而知觉行为控制是影响行为意向最重要的因素。最后根据模型结果提出了发展共享电动汽车的相关建议。

电动汽车换电服务使用意愿等研究动态

选取来自国际学术期刊的论文,以概述形式对城市交通理论方法、实证分析等学术研究成果进行总结性介绍,旨在增强城市交通业界和学界对国际学术动向和研究热点的关注,促进学术交流。本期共选取4篇论文,前3篇论文与电动汽车充电、换电相关,分别关注电动汽车换电服务使用意愿、共享微出行服务和新型补能基础设施用户使用意愿,以及公众是否支持建设电动汽车换电站,并针对政策制定者提出了富有建设性的意见;最后一篇论文关注北京市城市绿化对共享单车使用的影响,认为城市绿化具有显著潜力,能够降低汽车依赖并减少出行相关的碳排放。

基于联合距离评估法的共享电动汽车驾驶风险评估

基于模糊信息和多属性决策,提出一套共享电动汽车(SEVs)失效模式与影响分析(FMEA)方法,包括采用互评法进行专家筛选与赋权,构建风险评估标准,采用共识理论对专家意见进行检验,采用贴近度最优化法对风险因子进行客观赋权,引入联合距离评估(CODAS)法对失效模式的风险水平进行排序等。结果表明,高风险的失效模式主要分布在动力系统和行车系统。灵敏度分析和对比分析验证了结果稳健性和方法有效性。最后,提出了可行性安全管理措施建议。

自动共享电动汽车的云-边协调优化模型与控制策略

针对自动共享电动汽车(shared autonomous electric vehicles,SAEV)运行出现的车辆分配不平衡以及充电优化问题,提出了一种基于云-边协调计算的SAEV优化控制策略。首先,给出SAEV再平衡优化模型以及再平衡任务分配算法;其次,考虑使用V2G和动态电价进行SAEV车队的充放电优化,给出SAEV车队能量交换模型以及出行订单分配算法,以减少整个SAEV车队系统的充电成本;再次,利用云-边协调通信将这些优化结果信息在不同平台间进行互动传输,实现电动汽车的最优充电与迁移策略;最后,通过MATLAB使用真实的深圳出租车数据对该优化控制方法进行验证。结果表明,该框架可降低充电成本,提高交通效率,有望扩展应用到更大规模的系统中。所提云-边协调控制策略将复杂的SAEV优化问题分解成3个子问题进行求解,为SAEV的最优运行提供了一种新的方法。

共享电动汽车用户参与充电调度意愿预测

为探讨共享电动汽车用户参与充电调度的意愿,提出一种基于累积前景理论的Logit预测模型。首先设计考虑不同停车点与目的地情景中用户在激励措施下对有无充电设施的停车点选择行为的调查问卷,并将非线性回归方法应用于问卷调查数据进行累积前景理论模型的参数标定;其次利用基于累积前景理论的Logit模型对用户参与充电调度的意愿进行预测分析;最后采用弹性分析方法对比分析不同多走距离对用户参与充电调度意愿的影响。结果表明,用户愿意参与充电调度的预测概率为61.82%,与问卷调查所得的实际选择概率58.21%的误差在允许的-1.5%~4.5%范围内;在参与充电调度可以获得奖励的激励下,部分共享电动汽车用户可以忍受多走一段距离将车辆停放到有充电设施的停车点并获得奖励;用户前往目的地多走距离增大时的充电调度参与概率变化幅度大于距离减小时的概率变化幅度,符合累积前景理论中决策者对损失的敏感程度高于对收益的敏感程度的特性。

计及碳减排的共享电动汽车网点选址优化

为解决共享电动汽车网点选址布局不合理问题,从低碳角度出发,以建设共享电动汽车网点成本、用户出行时间成本及建设共享电动汽车网点碳排放和共享电动汽车路径碳排放最小为目标,以共享电动汽车网点覆盖程度为约束,构建计及碳减排的网点多目标选址规划模型,设计多目标优化算法NSGA-Ⅱ(非支配排序遗传算法),以Chicago Sketch(芝加哥写生)网络为算例求解模型得出网点选址结果,并将其与基于K-means(K均值)的聚类算法网点选址结果进行对比。结果表明:计及碳减排的共享电动汽车网点选址模型在车辆路径碳排放、聚类内部平均距离和聚类间平均距离等指标上表现更好。

面向电动汽车自用充电桩协同共享的关键技术研究

针对当前电动汽车领域充电基础设施配套缺口大、居住小区公共充电桩数量匮乏且自用充电桩建设困难,造成大量电动汽车车主充电难的突出问题,本文从充电资源灵活调配、充电服务信息交互、共享商业模式构建层面分析电动汽车自用充电桩协同共享的关键技术,旨在打通居民自用充电桩共享的信息壁垒,创建共享共用的经济模式,实现居民充电设施的高效利用。

双碳目标背景下电动汽车信息共享智慧充电平台研究

文章研究了电动汽车充电行业商业模式及其发展,对电动汽车相关企业及逆行分类并指出了各个类型企业所存在的问题,然后从整个充电运行系统框架分析了充电环节的各个主体及其之间逻辑关系。在此系统基础之上,提出充电平台三个商业模式阶段,并在第三阶段构建了个人与个人之间的消费活动(C2C)信息共享智慧充电电子商务平台运行思路,分析了该平台参与者、运行过程、减碳量及不足。最后对双碳背景下信息共享智慧充电平台在电动汽车行业发展前景进行展望,为电动汽车产业发展提供思路,为国家双碳目标作出贡献。

基于公用配电网的共享电动汽车充电系统设计

公共电动汽车充电站的直流充电桩和私家交流充电桩都存在配电变压器负载率和充电桩使用率较低的问题。针对上述问题,提出了基于公用配电网的共享电动汽车充电系统设计。该系统利用公用配电变压器剩余容量配置直流充电桩,根据车主预约顺序和共享充电桩调度模型进行调度,轮流将充电机切换到对应电动汽车,最后通过采集变压器实时负荷数据动态调控各个充电桩运行功率。共享充电系统可以增加车主充电机会,提高配电变压器和充电桩利用率,稳定配变的负载率。

基于服务站区域互联的共享电动汽车调度方法

用户出行的不规律性和不均衡性造成服务站点保有的共享电动汽车数量存在动态供需不平衡的问题,一定程度上限制了共享车辆服务行业的发展。为此,在准确预测共享电动汽车需求量的基础上,提出了基于服务站区域互联架构的共享电动汽车调度方法。在充分考虑用户实际需求影响因素的基础上,提出服务站区域互联调度模型,采用改进的Elman神经网络预测区域互联站点的车辆需求,以满足用户的出行需求。结合上海EVCARD共享电动汽车行业的实际数据,通过仿真实验将改进的Elman神经网络预测模型和未改进的Elman神经网络预测模型的预测结果与实际需求量进行对比,采用不同指标进行计算和分析,验证了该方法的合理性和优越性。

电动汽车产业共性技术共享的风险评估及防范研究

随着社会经济的发展和机动化的推进,为了缓解交通面临的能源和环境问题,在我国发展电动汽车有着重要的现实意义。文章阐述了电动汽车共性技术在共享过程中存在着技术研发风险,技术扩散风险,管理风险和政策风险,运用模糊评价方法对其进行风险评估分级,提出了相应的防范措施和政策建议。