移动充电桩选址-路径优化及遗传-RSI两阶段算法

在我国“双碳”政策背景下,考虑载重、电量、充电桩服务能力等约束,构建以最小化总配送距离为目标的移动充电桩选址与电动汽车路径规划模型。随后,设计一种两阶段算法求解模型,第一阶段采用遗传算法规划初始配送路径,第二阶段采用RSI(recharge stations insertion)算法实现充电桩选址及路径调整。基于CVRP基准案例进行求解,结果表明车辆访问充电桩导致的配送距离平均增长率在5%以下。与粒子群和模拟退火作为一阶段的算法对比,遗传-RSI两阶段算法与这两种算法求解结果的Gap值分别为-4.04%和-3.65%。最后对“电耗率”等模型参数进行灵敏度分析。结果表明在物流公司专用电动车配送中,若使用专用充电桩并接受8%以下配送距离增长及相应的充电服务费,可采取移动充电桩选址与路径联合优化模式。

基于信息间隙决策理论的卡车式移动充电站协同调度策略

卡车式移动充电站(TMCS)由于具有良好的移动储能及调度灵活性已经引起国内外业界的高度关注,而其潜在的应用价值尚未得到充分挖掘。为此,提出一种基于信息间隙决策理论(IGDT)的TMCS协同优化调度策略,以协调其在为电动汽车充电服务和电网能量套利之间的协同运行。根据运营商对风险的偏好程度,分别建立鲁棒IGDT模型和机会IGDT模型,在不同风险态度下,探讨了电动汽车充电需求以及电网注入功率的不确定性对运营商优化调度方案的影响。算例分析表明,所提方法能够为考虑多重不确定因素的TMCS优化调度决策提供有效支撑,在兼顾充电服务质量的同时保障充电设施运营商的收益。

改进灰狼算法的移动充电机器人路径规划

移动充电机器人的出现解决了老旧停车场内电动汽车充电的问题,但停车场内复杂与随机的障碍物环境对其路径规划与避障功能提出了更高的要求。通过对传统灰狼算法的改进,对停车场内的电动汽车移动充电机器人的路径规划问题进行了仿真与分析。灰狼算法迭代速度快,但优化精度低,且容易陷入局部最优,在对停车场地图进行栅格化处理后,从适应度函数、收敛因子以及位置更新函数3个方面对传统灰狼算法进行了改进,并利用MATLAB软件进行了仿真。结果表明改进灰狼算法的平均迭代次数较传统灰狼算法减少了39.4%,路径长度缩短了4.7%,在与其他典型改进灰狼算法对比中路径长度最短。对同一停车场不同车位占用率的移动充电机器人的路径规划利用该算法进行了仿真,结果表明该算法在随机地图与不同目标位置的情况下均可以成功运行,验证了算法的稳定性。

一种多移动充电车在线协同充电策略

在大规模无线可充电传感器网络(WRSN)中,引入多部移动充电车(MCV)为传感器补充能量可以有效提高充电可靠性。如何协同多MCV进行充电规划是提高WRSN性能的关键,为此提出一种基于注意力机制的多MCV在线分布式协同充电算法(OCAMD)。首先根据能耗率对传感器进行分级,结合传感器节点的距离和能量属性,采用注意力机制在线选择充电节点,并自适应调整充电时间。其次在满足WRSN正常运行的基础上,确定网络中所需的MCV数量。最后提出分布式协同算法,确保MCV与充电节点一一对应,同时均衡多MCV的充电负载。仿真结果表明,与当前主流的几种协同充电算法相比,OCAMD能有效提高传感器的存活率和MCV的能量利用率。

半开放式的多车场移动充电车路径优化

为解决移动充电平台投入运营成本高的问题,考虑应急服务点时间窗、流量平衡及充电车里程限制等约束,建立包括移动充电车为应急服务点提供充电服务的车辆启动成本、行驶成本和违反应急服务点的时间窗惩罚成本三者总和最小的混合整数非线性规划模型,通过分支定界法和遗传算法研究了半开放式的多车场移动充电车路径优化问题。结果表明:对半开放式的多车场移动充电车路径优化问题进行10次求解,每次运行得到的解与10次中最优解的偏差(g ap)均值为1.22%,说明遗传算法具有良好的稳定性;与单车场独立服务模式对比分析,半开放式多车场联合服务可为移动充电车提供更多路径选择,减少充电车行驶里程,降低平台运营成本;对比顾客点集中分布情形,在顾客点随机分布和混合分布情形下,移动充电平台的成本节约效果更为显著。

计及资源弹性共享的移动充电车时空灵活性优化调控策略

移动充电车作为一种新型的智能充电方式,是固定充电站服务能力的有效补充,可为电动汽车提供灵活的充电服务。为此,提出计及固定充电站和移动充电车弹性协同的多目标优化调控模型。首先,提出电动汽车充电路径动态规划模型为电动汽车提供充电导航服务,并利用改进的Floyd算法模拟移动充电车的行驶过程。其次,提出虚拟资源池优化调控模型对移动充电车的服务路径和充放电行为进行合理调控,通过充分释放移动充电车的时空移动灵活性和源-荷角色互动灵活性实现电动汽车用户、配电网和运营商的多目标优化。最后,以北京市某区域路网和IEEE 33节点配电系统进行仿真实验,结合算例分析验证了所提模型的有效性。

实时需求下的带时间窗移动充电车在线调度算法

在双碳背景下,移动充电车作为新型充电设施,能够缓解电动车保有量迅速增长带来的充电压力。然而成本高、效益低等问题阻碍了移动充电车的进一步发展。针对移动充电车只有在用户发出充电请求时,才能获知充电需求信息的特点,且需求带有时间窗要求的情形,提出实时需求下的带时间窗移动充电车调度问题,以总时间成本最小为目标,采用在线理论与方法,建立优化模型并设计在线算法;给出了不同情形下的调度方案,计算方案的竞争比,并进行对比分析;最后通过数值算例验证了在线算法的可行性和有效性。研究结果表明,用户发出的实时充电需求数量越大、最大单位惩罚时间成本系数越小,在线算法的执行效果越好。本文的模型和在线调度算法可以有效解决实时需求下的带时间窗移动充电车调度优化问题,提高移动充电车的充电效率,平衡充电供需。

新能源汽车移动充电服务一体化平台发展研究

伴随着国家能源战略的转变、化石燃料的短缺以及对环境造成的污染,迫使新能源汽车正逐步取代燃油汽车。目前,新能源汽车以电动汽车为主流手段,消费者从使用传统的燃油车辆转向电动汽车作为替代交通工具的意愿是决定未来对电动汽车的需求的主要因素。其中价格、充电时间和充电地点焦虑是电动汽车制造商面临的主要挑战,也是使用用户在选择汽车时候主要犹豫的问题。着重探索将新能源电动汽车、移动充电站和云平台服务业三种资源连接在一起,移动充电与用户动态相结合,如何提供用户查询移动电站、计算电能消耗以及预约使用的多对一服务APP。使多方面产生协同效应,让三种资源相互支撑,达到效率最大化和收益最大化。

无线可充电传感器网络中能量饥饿避免的移动充电

无线可充电传感器网络(wireless rechargeable sensor networks,简称WRSN)中,如何调度移动充电器(mobile charger,简称MC),在充电过程中及时为传感器节点补充能量,尽量避免节点能量饥饿的同时降低MC充电代价及节点平均充电延迟,成为无线充电问题的研究挑战.大多数现有WRSN充电策略或是不能适应实际环境中传感器节点能量消耗的动态性和多样性,或是没有充分考虑节点及时充电问题和MC对充电响应的公平性,导致节点由于能量饥饿失效和充电策略性能下降.当网络中请求充电的节点数量较多时,节点能量饥饿现象尤为明显.为此,研究了WRSN中移动充电的能量饥饿问题,提出了能量饥饿避免的在线充电策略(energy starvation avoidance online chargings cheme,简称ESAOC).首先,根据各节点能量消耗的历史统计和实时值计算当前能量消耗率.接着,在调度MC时,根据当前能量消耗率计算各请求充电节点的最大充电容忍延迟和当某节点被选为下一充电节点时各节点的最短充电等待时间,通过比较这两个值,始终选择使其他待充电节点饥饿数量最少的节点作为充电候选节点以尽量避免节点陷入能量饥饿.仿真分析表明:与现有几种在线充电策略相比,ESAOC不仅能有效解决节点的能量饥饿问题,同时具有较低的充电延迟和充电代价.

考虑移动充电车路径选择和能源补给的充电服务一体化经济调度

针对移动充电服务运营中车辆路径选择和能源补给缺乏科学的调度模型和工具作为指导的问题,提出了移动充电服务两过程一体化经济调度模型与方法。分析了移动充电服务运营模式。考虑动态路网和移动充电车的可复用性,构建了以物流成本最小为目标、以时间窗等为约束的车辆路径选择模型。考虑离散化的电池组荷电状态,构建了以充电成本最小为目标、以充电机数量等为约束的电池组有序充电整数规划模型。以移动充电车作为2个过程耦合的载体,构建了移动充电服务一体化经济调度模型,并采用遗传算法嵌套lpsolve工具箱对模型进行求解。通过算例对比分析验证了所提模型和算法的可行性和有效性。

RWSN中一种基于移动数据收集和移动充电的全网能量均衡机制

已有研究显示,可充电型无线传感器网络(RWSN)为解决传统网络中节点能耗不均衡等问题提供了新的思路。为了在移动充电器(MC)个数有限的情况下均衡网络中节点的剩余能量,提高网络的性能。提出了一种基于移动数据收集和移动充电相结合的全网能量均衡机制Ms Mc EBP。Ms Mc EBP包括2个部分,即移动充电策略MCS和移动数据收集策略MDCS。在Ms Mc EBP中,首先将整个网络划分为若干个子区域,然后为每一个子区域分配一个MC。MC不仅担任充电器,还担任数据收集器。MCS旨在为网络中能量消耗较高的节点进行能量补充并且由MC收集各个区域的数据。MDCS旨在解决Sink如何从MC处收集数据。最后,对Ms Mc EBP进行了模拟仿真。仿真结果表明,Ms Mc EBP具有较好的性能,在网络寿命结束时,网络中所有节点的剩余能量都趋近于0。并且在数据精确度要求不高的情况下,Ms Mc EBP可以实现网络的永久运作。

无线可充电传感器网络的移动充电问题研究

能量问题一直是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)研究的关键之一。WSN中节点能量由容量有限电池提供,当节点能量状态较低时需要及时进行更换以确保整个网络的有效性,在复杂网络环境下人为地进行电池更换难以实现。无线传输技术的出现有效解决了这一难题。因此采用携带高电容量的移动节点,通过无线传输的方式给普通节点进行能量补充的无线可充电传感器网络(Wireless Rechargeable Sensor Network,WRSN)成为当前研究的热点。用移动电池车携带可进行无线能量传输的高能量电池装置进入传感器网络中,通过达到某一项性能的最优制定对应的移动充电策略,对低能量的节点进行能量补充。进一步的研究发展可以根据实际的网络场景,在充分考虑各项约束的提前下提出综合的最优移动充电策略。

无线传感器网络中受时间窗限制的移动充电调度算法

对于能量受限的无线传感器网络而言,移动充电是一个迫切需要解决的关键问题。针对已有工作认为节点一旦有能量消耗就需要进行充电这一不合理的假设,提出了一种受时间窗限制的移动充电调度算法Schedule Algorithm。该算法将移动充电问题转换为受时间窗约束的车辆多路径问题,同时通过增加虚拟点的方式将多路径转换为单路径问题,从而选择适当的时间来为每个传感器节点进行充电。仿真结果表明,Schedule Algorithm算法比HηCluster Charging(β)算法表现出了明显的优势。

基于预约模式的移动充电车实时需求响应策略研究

预约模式下移动充电车实时需求响应问题是移动充电行业发展过程中的新问题,该问题包含了两类不同特点、存在动态交替影响关系的需求,不仅有时间窗约束、实时响应性要求,也有动态不确定性的特点。针对以上问题特点,本文以最大化整体收益为目标,提出联动的两阶段实时需求响应策略,引用近似动态规划求解决策未来价值,并融入到以下两阶段中:第一阶段基于多阶段随机动态决策模型与禁忌搜索算法生成了可以动态调整的充电服务方案;第二阶段基于第一阶段提出了针对动态需求的实时响应决策流程。最后,对比实验验证了本策略在不同客户规模与动态度下的有效性,并得出管理启示。本研究可以支持制定移动充电车的实时需求响应策略,对类似具有动态特征的需求响应问题具有启发意义。

无线可充电传感器网络中的移动充电调度算法

针对在可充电的传感网络中节点能量损耗的问题,提出一种使用移动充电小车给待充电节点进行充电的方法。首先,建立移动充电小车给传感网络节点进行充电的模型,提出了充电电池的能量利用率的概念;其次对于提出的模型,分别在离线和在线两种模式下设计了离线启发式算法和在线启发式算法;最后通过仿真实验数据对比了离线和在线这两种大小不同规模环境的充电利用率,分析离线和在线模式在大规模环境中充电周期和充电电池总能量对充电利用率的影响。理论分析和实验仿真表明,与在线模式相比,离线模式的充电利用率平均提高了近13个百分点;而在大规模环境的一定范围内,离线和在线的充电利用率随着充电时间和电池总能量的增长而呈线性式增长。所提算法考虑到了小车充电能量的限制,更加贴近现实环境,可以提升充电电池利用率,提高传感网络的工作效率。

基于遗传算法对无线传感器网络移动充电路径规划的研究

为规划无线传感器网络充电路线,节约移动充电器的能源,提高充电效率,根据移动充电器的移动速度,采用模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)规划充电路线,并计算充电时间,以保证无线传感器网络正常运行。分别假设仅存在单个移动充电器和多个移动充电器,规划充电路线,分析无线传感器(Wireless Sensor Network,WSNs)供电效率的变化。得到缩短总路程,增加移动充电器的数量等方法可以提高移动充电器对无线传感器的充电效率。

WSN下移动充电器基于能量的路径优化

为延长WSN的使用寿命,针对可充电传感器节点再充电问题进行了进一步的研究,基于低能耗的路径选择优化,提出了一种能量分簇式优化路径算法ECOPA。在分簇式充电算法的基础上进行优化,并考虑到真实情况下移动充电器携带的能量有限,提出一种新的全局性能量充电模式GEC。添加了一个特殊充电器Libero在其他充电器返回服务站充电时,进行全局充电。本文提出的算法有效降低了高能耗节点死亡,从而达到维持网络稳定的功能,进而延长了WSN的使用寿命。

电动汽车移动充电系统的设计与实现

随着国家新能源政策的不断推进,新能源汽车的使用成为城市环保改善的要主因素。加快充电的便捷性是电动汽车推广的重要因素,因此,介绍了一种用于电动汽车(Electric Vehicles,EV)的移动充电系统(Mobile Charging System,MCS)。该系统以移动充电、快速充电为基础,具有2MWhr的能量存储容量,系统能同时为5个EV进行充电,并且可动态切换变电站为车辆进行充电,从而实现为EV提供的持续性充电服务,通过仿真实验验证了快速充电要求下的系统有效性。

电动客车用车载移动充电系统的研究

介绍了电动客车用车载移动充电系统，主要论述了系统组成、通讯控制结构和控制方法等相关技术，并对充电控制策略和预警判断进行了重点阐述。

移动充电系统的锂电池SOC的估算及检测设计

为了能够实时在线检测移动充电系统的锂电池SOC,防止移动充电系统过度充放电,结合移动充电系统实际工作情况,提出在移动充电系统充放电两种状态下采用新的一种简单、易实现的分阶段算法分别对锂电池进行SOC估算.文中搭建一种新型改进二阶RC等效电路模型,利用最小二乘法理论进行锂电池参数辨识,考虑温度、充电电流和电池寿命SOH等因素对SOC估算的影响,对算法进行参数修正,并设计一种基于Android平台电池荷电状态检测系统,以容量2 750 mAh的比克三元锂电池为对象,进行HPPC实验,将实验值与仿真数据进行对比验证.结果表明:分阶段修正算法能较好地估算锂电池SOC,同时该检测系统能实时在线对锂电池进行SOC估算,验证了新修正SOC估算算法的可行性和检测系统的正确性,对实际工程应用具有一定的参考价值.