【摘 要】
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新能源汽车具有零排放或者节能减排等方面的优势,对于减少2排放以及控制全球变暖有重要贡献,目前越来越多的汽车制造商开始研究和制造纯电动汽车等“绿色汽车”,在实际生活中,越来越多的消费者选择购买纯电动车。现有交通道路网络处于燃油车和纯电动车的混行状态,因此有必要研究两种车型的混合配流模型。此外,影响纯电动车渗透率的一个很重要的因素就是充电设施的密度,合理决策充电设施选址,对于提高电动汽车的渗透率以及保
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新能源汽车具有零排放或者节能减排等方面的优势,对于减少2排放以及控制全球变暖有重要贡献,目前越来越多的汽车制造商开始研究和制造纯电动汽车等“绿色汽车”,在实际生活中,越来越多的消费者选择购买纯电动车。现有交通道路网络处于燃油车和纯电动车的混行状态,因此有必要研究两种车型的混合配流模型。此外,影响纯电动车渗透率的一个很重要的因素就是充电设施的密度,合理决策充电设施选址,对于提高电动汽车的渗透率以及保护环境有重要意义。本文首先对国内外相关文献进行梳理总结,然后构建了考虑中途充电情况下的燃油车、纯电动车的混合配流模型,模型中考虑了安全电量以及充电站容量的影响,通过引入拉格朗日乘子推导最优性条件,得出燃油车的广义一般成本包括行驶时间,纯电动车的广义一般成本还可能包括等待延迟。在混合配流模型的基础上,本文还建立了充电设施选址的双层规划模型,包括充电站以及充电道路的选址,模型的上层是交通规划管理者在既定预算水平下,合理决策充电设施选址来提升和改进整个交通网络的性能,模型的下层是考虑充电站容量约束的混合配流模型,由于双层规划模型求解非常复杂,本文在求解上使用的是遗传算法。Gradient Projection（GP）算法可以用来求解带有容量约束的配流模型,因此本文选用GP算法求解下层配流模型。最后本文选用Nguyen-Dupius路网以及Sioux Falls路网进行数值实验,本文比较了不同驾驶者比例以及不同充电站容量对于系统总出行成本的影响,另外,在充电设施选址上,本文对比了不同预算水平下的选址方案,验证了遗传算法以及GP算法能够有效的求解带有容量约束的双层规划模型,结果表明算法收敛较快,能在较短的时间内得到结果。
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