合理有效的加氢站网络规划布局,对于大规模推广燃料电池汽车等氢能产业具有重要意义。综合考虑加氢站网络的上下游环节,基于氢源以及交通网络对加氢站进行经济性分析,搭建了加氢站网络用氢成本模型以及流量捕获模型。结合快速非支配遗...合理有效的加氢站网络规划布局,对于大规模推广燃料电池汽车等氢能产业具有重要意义。综合考虑加氢站网络的上下游环节,基于氢源以及交通网络对加氢站进行经济性分析,搭建了加氢站网络用氢成本模型以及流量捕获模型。结合快速非支配遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)与理想解评价法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS),以最小化加氢站网络用氢成本、最大化捕获交通流量为目标,得到加氢站网络的最优规划布局方案(站点个数、规模、位置及氢源选择)。最后,以一个27节点氢源、25节点交通网络为例,分别针对不同氢源原料价格以及运输距离的情况进行优化计算,在优化布局方案下,加氢站网络用氢成本远远低于当前国内加氢站用氢成本(约70元/kg),而捕获的交通流量也达到了总交通流量的70%,算例优化结果进一步说明了规划布局方法的可行性与有效性,对中国加氢站网络的规划布局具有一定的指导意义。展开更多
文摘合理有效的加氢站网络规划布局,对于大规模推广燃料电池汽车等氢能产业具有重要意义。综合考虑加氢站网络的上下游环节,基于氢源以及交通网络对加氢站进行经济性分析,搭建了加氢站网络用氢成本模型以及流量捕获模型。结合快速非支配遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)与理想解评价法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS),以最小化加氢站网络用氢成本、最大化捕获交通流量为目标,得到加氢站网络的最优规划布局方案(站点个数、规模、位置及氢源选择)。最后,以一个27节点氢源、25节点交通网络为例,分别针对不同氢源原料价格以及运输距离的情况进行优化计算,在优化布局方案下,加氢站网络用氢成本远远低于当前国内加氢站用氢成本(约70元/kg),而捕获的交通流量也达到了总交通流量的70%,算例优化结果进一步说明了规划布局方法的可行性与有效性,对中国加氢站网络的规划布局具有一定的指导意义。