考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法

为解决电动汽车(electric vehicle,EV)负荷建模困难且精度低的问题,提出了考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法。首先,对5种状态下EV的荷电状态进行划分;其次,对出行时间、停驻时长等与EV出行相关的内部因素以及道路拥堵、天气状况、空调启停等外部因素进行分析,并据此构建考虑内外部因素的EV复杂出行链模型;最后,在确定主链和辅链的状态转移概率矩阵基础上,推导双链马尔科夫的一步转移概率矩阵,建立不同状态下考虑复杂出行链的EV负荷模型。对所提EV负荷模型进行仿真验证,并与典型日EV负荷数据及其他建模方法进行对比,结果表明,所提负荷模型的精度更高,能够更加准确地描述EV充放电负荷。

考虑行程时间可靠性的城市冷链末端配送站选址研究

城市冷链“最后一公里”的配送时效性对冷链产品货损率和客户满意度影响很大,因此提升城市冷链末端配送时效性具有重要意义.恶劣的城市交通环境及高度分散的客户常导致配送时效性难以提升.从行程时间可靠性角度出发,基于复杂网络理论提出一种城市冷链末端配送站选址方法.先利用复杂网络理论构建城市冷链末端需求点网络模型,充分考虑行程时间可靠性;再利用社团检测方法,对冷链末端客户进行阶段性聚类;然后,利用度中心性和强度中心性进行选址决策;最后,对选址方案进行配送时效性评估.通过模拟构建城市冷链末端物流需求点网络并进行选址决策,表明所提方法准确有效,能充分保证配送时效性.