【摘 要】
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化石能源的枯竭,环境污染的加剧,导致各个国家都在探寻清洁能源的利用。电动汽车的零尾气、零排放、零污染等特点,使其成为未来交通领域的发展趋势。出租车作为城市日常生活中一种流行的交通工具,在交通污染物排放中占有很大的比重,严重阻碍了“30·60”双碳目标政策的实施,因此,出租车电动化是城市环境治理及构建清洁低碳能源体系的重要措施,是发展绿色交通体系的必然趋势。由于电动汽车电池技术的限制,电池充电时长直
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化石能源的枯竭,环境污染的加剧,导致各个国家都在探寻清洁能源的利用。电动汽车的零尾气、零排放、零污染等特点,使其成为未来交通领域的发展趋势。出租车作为城市日常生活中一种流行的交通工具,在交通污染物排放中占有很大的比重,严重阻碍了“30·60”双碳目标政策的实施,因此,出租车电动化是城市环境治理及构建清洁低碳能源体系的重要措施,是发展绿色交通体系的必然趋势。由于电动汽车电池技术的限制,电池充电时长直接影响了电动出租车的正常运营,换电模式成为解决电动出租车广泛推广和城市交通清洁化发展的重要方式。电池配送站是推进电动出租车换电模式的配套基础设施,其选址和配送路径优化是否科学合理极大的影响了电动出租车的推广与普及。因此,合理规划电池配送站的位置,优化配送车辆的运输路径,对电动出租车的发展具有重要的现实意义和战略意义。换电站、配送站及配送线路构成了电池供应网络,本文以换电站和配送站为网络节点,以节点之间的路径为链路,考虑到电动出租车的动态分布特点,通过选址模型和路径优化模型对电池配送网络节点进行选址研究和路径优化研究,从而形成电池配送网络优化研究。本文的主要研究内容和创新点如下所述:首先,分析了电池配送网络优化的结构,对电池配送网络节点（换电站和配送站）的功能进行了重新界定和描述。另外,对电动汽车充电方式的概念和特点进行了概述,详细表述了本文所研究的换电模式。其次,对电池配送网络节点进行选址研究。基于典型时刻的出租车位置分布,运用K-means算法对样本进行聚类分析,从而得到换电站的选址地点和换电需求量。然后,考虑到换电站的调度需求量和电池配送站的容量约束,以建设成本和配送成本最小为目标函数,建立了电池配送站选址模型。针对该模型,设计了自适应遗传算法进行求解。再次,建立了电池配送路径优化模型。基于选址模型得到的电池配送站位置及其所服务的换电站,考虑到换电站的电池调度需求量以及车辆装载容量约束,以电池配送成本最小为目标,构建了电池配送路径优化模型。针对该模型,设计了改进的蚁群算法对模型进行求解。最后,基于本文构建的模型,以C市二环区域为案例,得出了电池配送站的选址地点和配送路径,并对路径优化模型中的参数进行灵敏度分析。结果表明,本文所构建的电池配送网络节点选址模型和配送路径优化模型能够解决现实中的电池配送网络规划问题,验证了模型的有效性和可行性,为未来电动出租车的电池配送提供有效借鉴。
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