基于NSGA-II算法的低碳多目标电动冷藏车路径优化

随着国家对物流行业的绿色化和可持续发展的日益重视,新能源相关行业正在蓬勃发展。针对引入电动冷藏车的冷链物流企业,构建了一个同时考虑综合运输成本、碳排放量与企业配送水平的多目标优化模型,并结合NSGA-II算法对使用电动冷藏车的冷链物流配送路径进行优化求解。对模型求解得到了Pareto前沿面,并对Pareto解集中的几个典型解进行了分析,分析结果可为引入电动冷藏车的冷链物流企业在考虑降低碳排放和提高企业物流服务水平的前提下进行路径优化提供一定的决策参考。

考虑不确定能耗和个性化客户需求的电动冷藏车辆路径优化

在国家“双碳”战略下,采用电动冷藏车替代传统燃油车,开展城市冷链配送是大势所趋.电动冷藏车配送作业易受诸多不确定因素的影响,导致电能消耗难以精准估算.如何在能耗不确定条件下确保车辆电池续航里程能完成配送任务,并满足客户对产品新鲜度和个性化时间窗的需求,是电动冷藏车辆路径优化面临的挑战.本文借助车辆纵向动力学模型和微分方程及鲁棒优化理论分析了电动冷藏车配送作业中的能耗影响因素,如电池续航能力限制、能耗不确定性、产品新鲜度和客户软时间窗约束等,及其产生的各项成本,构建了以总成本最小为目标的两阶段路径优化模型,并设计混合遗传粒子群算法对模型求解,最后以案例验证了模型和算法的有效性.

极端温度条件下电动冷藏车配送路径及充电策略研究

如今气候变化加剧,电动冷藏车的工作环境逐渐恶化.温度和充电造成的电池损耗对企业配送成本影响较大,以不同温度场景下车辆采取不同SOC充电策略一次充电造成的电池容量衰退成本估计电池损耗成本,研究了可多次充电的冷藏车城市物流配送路径规划问题,建立起以总成本之和最小为目标函数的路径规划模型,并采用蚁群算法求解.结果表明在一般温度条件下(15℃、25℃),电动冷藏车选择80%的充电策略可获得最低的总运营成本;当温度增加到(35℃、45℃)时,充电策略应选择70%,此时电池损耗成本、行驶成本和时间惩罚成本都会降低;当温度降低到(5℃、-15℃、-25℃)时,充电策略应选择90%,此时行驶成本将明显降低.

电子膨胀阀对纯电动冷藏车制冷性能的影响

电子膨胀阀的阀门开度会影响冷藏系统制冷剂的流量,从而影响冷藏系统的制冷性能。在标准焓差实验室中,搭建中压补气型冷藏系统试验台,研究主阀过热度设定值与补阀开度对系统制冷性能的影响。结果表明:系统不补气、补阀开度为0的情况下,主阀过热度设定值为6 K时,冷藏系统的制冷性能最好。系统中压补气、主阀过热度值设定值为6 K的情况下,补阀开度从5%增加到20%时,压缩机排气温度下降了2.52%~6.16%,压缩机功率升高了0.81%~1.57%;补阀开度为10%时,制冷量最大,为4.12 kW,COP最大,为1.66。研究表明,主阀过热度设定值为6 K、补阀开度为10%时,冷藏系统的制冷性能最佳。

时变路网下电动冷藏车配送路径优化研究

为了解决时变路网中电动车在冷链物流配送过程中的路径选择问题,根据冷链产品和电动冷藏车的特性,引入多模糊时间窗约束及配送车辆电量约束,建立时变路网下考虑充电站的多时间窗约束的电动冷藏车路径优化模型。运用AP聚类算法划分配送区域,在明确配送范围的基础上采用改进的遗传算法对模型进行求解。通过算例仿真,验证模型和算法的有效性和可行性,并将静态路网与时变路网下的配送方案进行对比,利用随机生成不同规模的案例对模型的普适性进行验证。结果表明,与静态路网相比,基于时变路网规划出的配送方案可以减少12.201%的配送成本。研究成果对于帮助企业科学的规划配送路径,降低配送成本等方面具有一定的指导意义。

生鲜产品的纯电动冷藏车配送路径问题研究

根据生鲜产品和纯电动冷藏车的特性,研究了供应商使用同一车型的纯电动冷藏车给需求多样化的零售商配送生鲜产品的路径优化问题,考虑了车辆在行驶途中可以多次前往充电站充电以及零售商对于被服务时间的要求,以总配送成本最小为目标,构建了有客户软时间窗约束和车辆里程约束的生鲜产品配送路径问题的数学模型,以Solomn标准算例为基础构造算例,并设计了蚁群算法对模型进行求解,得到了包括充电计划在内的车辆路径方案,并与传统冷藏车配送路径方案相比较,结果发现两种方案的总成本相差不大,纯电动冷藏车虽然路线长度更长,但是可以减少温室气体的排放,运输成本较低,并且享有政府补贴,更加符合供应商的需求。

考虑电池损耗的电动冷藏车路径及充电策略

电池充电造成的电池损耗对企业运营成本影响较大,以不同SOC区间内一次充电造成的电池容量衰退成本模型估计电池损耗成本,研究了车辆途中可多次进入充电站充电的路径优化问题,在考虑运输成本、制冷成本、货损成本、充电时间成本、惩罚成本的基础上,将电动冷藏车的电池损耗成本纳入总成本最小的目标函数,并建立了线性规划数学模型。采用增加粒子间共享信息类型的改进粒子群算法对该模型进行求解。将改进粒子群算法应用于构造的算例中,得到包括充电策略在内的车辆最优路径方案和最小运营成本,结果表明充电上限为80%的车辆路径方案可得到最低的运营成本,同时与标准粒子群算法求得的计算结果进行了比较分析,证明该改进粒子群算法在求解该问题上的可行性。

时变网络下电动冷藏车配送优化研究

冷链物流是生鲜食品运输的关键环节,纯电动冷藏车作为冷链物流运输的主要工具,既能有效保证生鲜食品的质量,也符合国家“节能减排”的要求.为此,研究纯电动冷藏车参与的冷链物流配送问题.首先对时变网络下纯电动冷藏车的实际能耗进行综合分析,在车辆载重、电池容量和客户时间窗等约束条件下,建立总配送成本最小的优化模型;然后根据模型特点设计节约里程和禁忌搜索算法;最后结合重庆市某连锁超市的实际地理位置等数据验证模型和算法的有效性.

能耗与时间窗协同考虑的电动冷藏车辆路径优化

当前电动冷藏车配送面临电池续航里程限制和客户基于产品新鲜度提出的时间窗要求难以满足等问题。采用两阶段法构建了协同考虑能耗与时间窗的电动冷藏车辆路径优化模型。第一阶段考虑了车辆速度、摩擦、制动、动力系统转换效率和车辆在配送过程中载重变化,建立能耗估算模型。第二阶段综合考虑运输成本、固定成本、货损成本、制冷成本、时间窗惩罚成本,构建成本最优模型。最后以XSH公司为背景,验证模型及算法的有效性并进行敏感性分析。研究表明:在合理范围内提高车辆行驶速度有助于持续降低配送成本,使能源消耗呈上升-下降-再上升的趋势;增加服务时间将导致配送成本与能耗同时增加。

纯电动冷藏车在冷链物流行业的发展研究

随着人们对于节能环保的重视程度不断提升,在冷链物流行业也越来越多的去注重了节能减排的效果,再有效的去保证整体冷藏车能够高效完成配送任务时,能够降低冷藏车需要耗费的能量以及排放,从而提升整体节能减排的效用,因此纯电动冷藏车逐渐的在冷链物流行业发展起来并越来越多的去应用到实际的运输过程当中,增强了冷链物流行业节能减排的效用。

基于整车安全的EV冷藏车高压附件控制策略研究

针对一款纯电动冷藏车高压附件的能量管理,研究了一种基于整车安全的能量优化管理控制策略。通过将整车控制器接收到的故障信息进行等级划分,利用不同等级情况对高压附件请求进行不同的控制策略。