基于不确定需求的集中式充电站分级选址鲁棒优化研究

以集中式充电站为研究对象,采用多面体不确定集描述不同用地性质下异质充电需求的不确定性,考虑运营商和用户双方利益,构建以建设运营成本、充电成本和寻站成本最优为目标,充电距离和充电需求等约束协同的鲁棒优化模型,并通过Bertsimas和Sim鲁棒对等转换,将半无限优化模型转换成易于求解的0~1整数规划问题。数值仿真结果表明:首先,集中式充电站选址不确定水平因素发生变化时,系统成本呈现阶梯式上升,并且建设运营成本对系统成本影响最为显著;其次,充电需求变化幅度越小,模型鲁棒性越高,集中充电设施选址适应度越高,充电站建设运营商根据自身的风险偏好程度选择不同参数组合,实现在异质需求下集中式充电站充电需求与社会总成本的平衡,获得充电站选址的科学方案;最后,对比分析不同情景下的充电站设置方案验证模型有效性。

阐述电动汽车集中式充电桩的电能技术规划

伴随着世界范围内的能源短缺,世界各国除了进行资源抢夺大战,还在本国积极地开展节约能源的运动。我国作为能源使用大国,能源储备并不是非常丰富。在这种大背景下,电动汽车已经作为新型的汽车种类不断地向前发展,同时国家也在鼓励这种汽车发展模式。因此电动汽车在我国已经占有了一定的市场,为了解决电动汽车充电问题,我国进行了电动汽车的充电桩的设计和研发。充电桩的设备构架是EV框架形式,这种形式的充电桩可以有效地提高电动汽车的行驶速度。现阶段上市的电动汽车,大多数都是具备多重身份的电动汽车,这样的电动汽车能够搭建出很多种的衔接端口,这样可以最大程度上适用每一种电动汽车的充电连接。

电动汽车集中式充电桩的电能技术规划的研究

本文针对电动车发展的限制因素进行剖析,通过研究电动汽车集中式充电桩的模型设计、充电流程、预设接口等技术规划,目的在于提高电动汽车集中式充电桩动能,推动电动汽车行业的快速发展。

集中型充电站高维多目标优化调度模型研究

为了增强电动汽车电池调度的合理性,在集中型充电站换电模式下,结合集中型充电站、配送站和换电站,分析电池的联合调度问题。首先,考虑充电成本、充电负荷、运输成本和时间成本,提出了一种集中型充电站换电模式高维多目标优化调度模型。然后,采用非支配排序遗传算法-Ⅲ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ,NSGA-Ⅲ)对该调度模型进行优化。同时,根据实际调度问题,对NSGA-Ⅲ的交叉和变异方式进行改进。最后,通过仿真实验测试算法的性能。实验结果表明,与其他高维多目标优化算法相比,该算法在换电模式下的优化性能具有明显的优势。

蜂群无人机充电排队优化方法

针对蜂群无人机快速充电排队问题,首次提出以平均队列长度和平均等待时间作为蜂群无人机充电排队优劣的评价指标。并通过理论分析和数值计算,在多充电平台的条件下,对蜂群无人机的分布式充电和集中式充电2种充电排队方式进行了比较和分析。得出蜂群无人机在泊松到达的条件下,随着服务强度的增加,评价指标对应的曲线出现了一个交叉点。在这个交叉点前,即服务强度较弱时,集中式充电排队方式优于分布式充电排队方式。在交叉点之后,即随着服务强度的增强,分布式充电排队方式将逐渐优于集中式充电排队方式。本文为蜂群无人机高效地完成任务提供了快速充电排队解决方案。