【摘 要】
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为了倡导“绿色出行”,减少CO2排放及降低PM2.5,我国大力推广电动汽车走进千家万户。然而电动汽车的配套设施--充电站发展相对落后,严重阻碍了电动汽车的普及。因此,为了更好推动电动汽车的发展,保障电动汽车的出行,完善充电站布局规划是当下迫在眉睫的重要任务。充电站属于基础设施,耗资巨大,在资金压力下短时间内难以一次性建立大量充电站满足不断增长的充电需求,往往分成多个周期完成。并且电动汽车用户分布不
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为了倡导“绿色出行”,减少CO2排放及降低PM2.5,我国大力推广电动汽车走进千家万户。然而电动汽车的配套设施--充电站发展相对落后,严重阻碍了电动汽车的普及。因此,为了更好推动电动汽车的发展,保障电动汽车的出行,完善充电站布局规划是当下迫在眉睫的重要任务。充电站属于基础设施,耗资巨大,在资金压力下短时间内难以一次性建立大量充电站满足不断增长的充电需求,往往分成多个周期完成。并且电动汽车用户分布不均匀,不同等级充电站在规模、服务能力以及建设成本等方面各不相同。另外由于现实环境的复杂性,实际的充电需求数量、建设成本等参数存在不确定性,因此研究不确定环境下各周期充电站的位置和等级具有重要意义。基于此,本文主要研究内容如下:首先,基于点需求的充电站建设,研究了城市内多等级电动汽车充电站多周期模糊规划问题。考虑充电需求量、充电站建设成本以及运营成本的模糊性,从充电站投资方与电动汽车用户角度出发,集成釆用期望值规划方法和机会约束规划方法,建立了基于可信性的以全周期电动汽车用户充电满意度最大化,充电站总成本最小化为双目标的模糊规划模型。运用两种交互式模糊方法有效处理双目标模型,设计了基于自适应和反向搜索机制的多种群遗传算法求解各周期充电站的建站方案。通过算例对比分析改进与标准遗传算法的结果,两种多目标转化方法的结果,验证算法及模型的有效性,并分析了不同置信水平和充电站服务半径对目标函数的影响。其次,基于路径流量需求的充电站建设,研究了城市间高速公路多等级电动汽车充电站多周期模糊规划问题。基于AC-PC截流选址模型,考虑路径车流量、充电站建设成本以及运营成本的模糊性,在电动汽车续航里程、充电站服务能力以及各周期充电站建设资金预算约束下,构建了基于可信性的以全周期服务车流量最大为目标的模糊规划模型。以Sioux-Fall网络为算例进行求解,与Myopic方法规划方案对比,并分析不同续航里程、资金预算水平以及置信水平对选址规划的影响,验证模型的有效性。
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