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  • 頭條電動汽車充電站的選址定容不再是難題
    2020-09-24 作者:本社報道  |  來源:《電氣技術(shù)》雜志社  |  點擊率:
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    導(dǎo)語電動汽車充電設(shè)施布局是否合理,將直接影響用戶的充電滿意度,進(jìn)而影響未來電動汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。目前在對充電樁/站規(guī)劃時,鮮有專家學(xué)者考慮充電需求在路網(wǎng)上的時空分布問題?;诖?,鄭州大學(xué)電氣工程學(xué)院的姜欣、馮永濤等,國網(wǎng)湖北省電力有限公司電力科學(xué)研究院的熊虎,提出了一種基于城市路網(wǎng)特征和電動汽車出行概率矩陣的電動汽車充電站規(guī)劃模型。

    近年來,圍繞新能源汽車的話題不斷:新能源車的免購置稅、新能源車將有專門車險,持續(xù)上漲的銷售量、新能源車車牌搖號……我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)正處于快速發(fā)展階段,其中純電動汽車的發(fā)展更為迅猛。

    據(jù)統(tǒng)計,2018年中國純電動汽車銷量為98.4萬輛,比上年同期增長50.8%,已經(jīng)連續(xù)四年保持純電動汽車銷量世界第一。截至2019年上半年,我國純電動汽車保有量達(dá)到281萬輛,占新能源汽車總量的81.74%。

    電動汽車充電站的選址定容不再是難題

     

    目前,主流電動汽車的續(xù)航里程已經(jīng)達(dá)到450km水平,而且在2019年將會有續(xù)航超過500km,甚至600km的車型上市。根據(jù)中國充電聯(lián)盟發(fā)布的數(shù)據(jù),截至2019年6月,我國充電樁保有量已超過100萬臺,同比增長69.3%。其中,國內(nèi)各企業(yè)建設(shè)的公共充電樁超過41萬臺,私人充電樁保有量超過59萬臺,車樁比達(dá)到3.5:1。

    一輛電動汽車,需要每天回到家或到單位給車插上電,或者每300km要去找充電樁并等待30min以上的充電時間;如果要跑長途,還得計劃好路線、計算好路程并了解沿途充電樁的情況。因此,電動汽車用戶的主要關(guān)注點不外乎是續(xù)航里程、電量衰減、充電樁分布、充電速度等。

    電動汽車充電設(shè)施布局是否合理,將直接影響用戶的充電滿意度,進(jìn)而影響未來電動汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。針對電動汽車充電需求時空分布的復(fù)雜性,目前已經(jīng)有很多專家學(xué)者做了相關(guān)理論的研究,如利用馬爾科夫鏈模擬電動汽車運行規(guī)律,得到充電需求的時空分布特征;利用交通出行矩陣和云模型預(yù)測充電負(fù)荷時空分布;基于出行鏈的電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測方法等,但這些都沒有考慮電動汽車的多樣性,也忽略了交通路況對充電需求的影響。

    精確的電動汽車充電需求預(yù)測是充電樁/站規(guī)劃的前提,但目前在對充電樁/站規(guī)劃時,鮮有專家學(xué)者考慮充電需求在路網(wǎng)上的時空分布問題?;诖耍嵵荽髮W(xué)電氣工程學(xué)院的姜欣、馮永濤等,國網(wǎng)湖北省電力有限公司電力科學(xué)研究院的熊虎,提出了一種基于城市路網(wǎng)特征和電動汽車出行概率矩陣的電動汽車充電站規(guī)劃模型。

    首先,基于城市道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和改進(jìn)速度-流量關(guān)系模型模擬電動汽車行駛特征。在此基礎(chǔ)上,通過構(gòu)建電動汽車出行概率矩陣,采用蒙特卡洛方法預(yù)測電動汽車快充需求的時空分布。然后,從便于用戶友好充電的角度出發(fā),以充電站建設(shè)運行成本和用戶充電途中行駛成本最小為目標(biāo),基于出行概率矩陣建立了電動汽車充電站選址定容模型:采用Voronoi圖劃分充電站服務(wù)范圍,通過改進(jìn)粒子群算法確定充電站最優(yōu)位置,利用排隊論優(yōu)化各充電站容量,得到統(tǒng)計意義上更為合理的結(jié)果。

    最后,他們以某市中心城區(qū)電動汽車充電站規(guī)劃為例進(jìn)行了仿真分析,結(jié)果表明:這一模型和方法是可行和有效的。有關(guān)研究成果已發(fā)表于2019年《電工技術(shù)學(xué)報》增刊1上,論文題目為“基于出行概率矩陣的電動汽車充電站規(guī)劃”。

    學(xué)者們認(rèn)為,根據(jù)OD出行概率矩陣,并結(jié)合Dijkstra最短路徑算法可以模擬電動汽車出行特征,通過改進(jìn)速度-流量實用關(guān)系模型,能夠更加精確地預(yù)測電動汽車充電需求時空分布特征;該充電站最優(yōu)規(guī)劃模型,無需給出規(guī)劃區(qū)域充電站數(shù)量、待選站址。該模型可以根據(jù)充電需求時空分布,自動生成充電站最優(yōu)數(shù)量、位置、容量和服務(wù)范圍,所得結(jié)果可以作為實際充電設(shè)施規(guī)劃的參考依據(jù)。

    他們表示,下一階段需要進(jìn)一步研究的是:考慮紅綠燈位置、數(shù)量和電動汽車用戶個人實際行駛習(xí)慣等影響因素,優(yōu)化充電需求預(yù)測模型;充電站規(guī)劃時考慮站間聯(lián)系,這樣用戶可以自發(fā)選擇到空閑的充電站進(jìn)行充電等。