電動(dòng)汽車行駛路徑優(yōu)化及其價(jià)格響應(yīng)特性分析.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及交通基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善,區(qū)域內(nèi)物資和人員的流通日益頻繁,物流業(yè)逐漸成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。配送是物流業(yè)的終端,配送環(huán)節(jié)的車輛路徑優(yōu)化是提高運(yùn)輸速度、降低運(yùn)輸成本的重要手段。目前,普通燃料汽車是物流配送的主要工具,但隨著石油危機(jī)、能源安全和環(huán)境保護(hù)等問(wèn)題的凸顯,電動(dòng)汽車作為新型經(jīng)濟(jì)環(huán)保的交通工具,有取代普通燃料汽車的趨勢(shì),進(jìn)而引出了電動(dòng)汽車行駛路徑優(yōu)化問(wèn)題。電動(dòng)汽車使用電能,與普通燃料汽車在能量補(bǔ)給方式和使用

2、特性上有明顯區(qū)別,使得電動(dòng)汽車行駛路徑優(yōu)化問(wèn)題比傳統(tǒng)車輛路徑問(wèn)題更加復(fù)雜。因此,對(duì)該問(wèn)題的研究在理論和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用方面都有重要意義。
  首先,構(gòu)建了固定電價(jià)下的單輛電動(dòng)汽車行駛路徑優(yōu)化模型。該模型同時(shí)考慮了電動(dòng)汽車在配送過(guò)程中的快速充電行為,載貨量對(duì)單位里程耗電量的影響以及快速充電對(duì)電池壽命的損耗,在滿足路徑約束和電池容量約束條件下實(shí)現(xiàn)配送成本最小。由電動(dòng)汽車在同一充電站多次快速充電所帶來(lái)的模型表述困難,通過(guò)引入充電站虛擬節(jié)點(diǎn)加以解

3、決。模型采用遺傳算法求解,在種群初始化階段構(gòu)建染色體標(biāo)準(zhǔn)化操作,使得構(gòu)造的染色體適應(yīng)于遺傳算法的交叉操作。算法使用MATLAB編程,32節(jié)點(diǎn)配送系統(tǒng)的數(shù)值仿真顯示了電動(dòng)汽車在使用成本方面的優(yōu)勢(shì),驗(yàn)證了模型的有效性。
  其次,構(gòu)建了考慮分時(shí)充電成本的多輛電動(dòng)汽車行駛路徑優(yōu)化模型。該模型同時(shí)考慮了電動(dòng)汽車的快速充電行為,返回配送中心的常規(guī)充電優(yōu)化以及快速充電對(duì)電池壽命的損耗,在滿足路徑約束、時(shí)間約束、載貨量約束和電池容量約束條件下,

4、實(shí)現(xiàn)配送成本最小。構(gòu)建學(xué)習(xí)型單親遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解,該算法在種群初始化階段制定了初始化規(guī)則,克服了多約束條件下初始可行解生成困難的問(wèn)題;在基因變異階段構(gòu)建充電站節(jié)點(diǎn)刪除算子和節(jié)點(diǎn)添加算子,保證算法的全局收斂性;構(gòu)建包含了精英個(gè)體知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的知識(shí)模型,通過(guò)個(gè)體對(duì)知識(shí)的學(xué)習(xí),提升算法求解效能?;?2節(jié)點(diǎn)配送系統(tǒng)和112節(jié)點(diǎn)配送系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)值仿真,與遺傳算法和禁忌算法的優(yōu)化結(jié)果比較,顯示出學(xué)習(xí)型單親遺傳算法在求解速度、求解質(zhì)量和穩(wěn)

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