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作为人口和资源消耗大国,中国目前正面临城市化和工业化进程所带来的能源问题,由其导致的能源紧缺、环境污染等一系列问题正越来越大的制约着我国的快速健康发展。电动汽车低碳环保,与我国秉持的可持续发展观理念不谋而合,我国已经出台了多项政策来推动电动汽车的发展。然而,电动汽车在我国的推广进展却很缓慢。电动汽车的普及率还不高,在实际使用环节中,缺乏相应的配套设施建设,尤其是对电动汽车至关重要的充换电基础设施数按量还很少,这已经成为影响消费者购买电动汽车的最大障碍。为电动汽车提供发达的充换电服务设施,对电动汽车产业化发展进程有着重要影响。基于此,本文研究电动汽车充换电设施选址问题,并深入探讨续航里程等因素对选址决策和选址成本造成的影响。论文首先介绍了本文的研究背景,阐述了研究电动汽车充换电设施选址问题的必要性和紧迫性。其次,总结和回顾了三类经典的选址模型和国内外关于新能源汽车能源补充设施的选址问题。第三,研究了电动汽车换电站的选址-库存问题。在单路径换电站选址-库存模型的基础上提出多路径换电站选址-库存模型,然后针对一个数值算例,分别采用遗传算法和模拟退火算法对模型进行求解,在数值算例与分析中,将两种算法与CPLEX的计算结果进行比较,证明了算法的有效性。此外,还对续航里程和建站成本以及电池库存成本、服务水平之间的关系分别进行了深入的分析,得出电动汽车的续航里程对其他因素的影响。第四,研究了路径流量不确定的电动汽车换电站选址鲁棒模型。假设交通网络上的路径流量取值在有界的对称区间上,通过控制不确定参数的变动个数来规避参数的扰动,提出用户流量不确定的电动汽车换电站选址问题的鲁棒模型,然后将约束条件中含有最大化问题的鲁棒模型转化为线性模型。应用数值算例分析了解的鲁棒水平对换电站选址成本的影响,并对网络路径流量的扰动做了敏感性分析,得出换电站选址总成本对路径流量扰动的敏感性。第五,研究了考虑电动汽车充换电设施服务半径的双目标选址问题。将电动汽车充换电设施网络上的用户分为产生于交通网络节点的需求和产生于交通网络路径的需求两大类,提出了最小化充换电设施建设成本和最大化覆盖用户数量的双目标数学规划模型,并设计拉格朗日松弛算法求解该模型。最后,通过随机生成的数值算例说明从算法的精确度和运行时间两方面看,拉格朗日松弛算法求解该模型十分有效,并利用Nguyen-Dupius网络作为算例,分析建立的充换电设施数目与充换电设施覆盖的用户数量之间的权衡关系。第六,研究了多等级充换电设施选址问题。提出了同时最小化充换电设施建设成本和充电时间的数学模型,由于该数学规划是非线性规划,利用引入辅助变量的方法将非线性规划等价的转化为线性规划。然后求出多目标问题的Pareto最优解,最后通过湖北省高速公路充换电设施网络建设的实例,得到问题的Pareto前沿,并分析了充换电设施建设成本和充电时间之间的权衡关系。最后,对全文做了总结,同时提出未来需要进一步研究的问题。