交通检测点分布规则及其数学模型

针对估计ＯＤ出行分布矩阵需检测路段流量的问题，分析了检测点合理分布的４种规则，并在已知ＯＤ对间的有效出行路径的条件下，建立了相应的数学规划模型，同时也提出了有效的启发式算法．

基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标优化配置

针对可再生分布式电源(DG)及电动汽车(EV)大规模接入给配电网带来的用电量增长以及电压波动问题,提出一种基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标协调优化配置方法。通过提取城市路网的拓扑结构,监测路网流量,基于交通规划软件TransCAD进行起讫点(OD)矩阵反推,构建出行概率矩阵以描述用户的出行特性;基于蒙特卡洛方法模拟EV的时空分布特性,考虑EV、DG与常规负荷的时序特性,并基于改进K-means算法构建风-光-负荷的典型运行场景;兼顾电网侧与用户侧,以综合效益、系统负荷波动以及充电耗时成本为目标,构建DG和EV充电站的多目标联合配置模型,并采用改进粒子群优化算法进行求解。结合IEEE 33节点配电网与某城区主干道路网模型进行仿真分析,结果验证了所建模型的有效性与可行性。

ATIS环境下的多用户多准则交通均衡模型分析

为分析先进出行者信息系统(advanced traveler information system,ATIS)对交通均衡的影响,建立一个考虑多用户多准则的交通均衡模型.在模型中,根据ATIS市场占有率和用户收入水平差异将出行者分为4类,对每一类出行者,基于出行时间和出行费用线性组合的出行成本,根据Logit模型进行路径选择.以中国深圳市梅林关的一个起讫点(origin-destination,OD)进行实证分析,发现市民出行成本与路段拥堵系数不能同时降低.在现今经济水平下,ATIS可减少人们平均出行成本.随着经济水平的提升,人们才会慢慢利用ATIS选择可以减少平均拥堵系数的路径.最后,对模型参数进行了灵敏度分析.