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清华大学学报(自然科学版)  2018, Vol. 58 Issue (3): 279-285    DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2018.25.008
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基于信息交互的大规模电动汽车充电路径规划
张书玮1, 冯桂璇1,2, 樊月珍2, 万爽1,2, 罗禹贡1
1. 清华大学 汽车安全与节能国家重点实验室, 北京 100084;
2. 北京林业大学 工学院, 北京 100083
Large-scale electric vehicle charging path planning based on information interaction
ZHANG Shuwei1, FENG Guixuan1,2, FAN Yuezhen2, WAN Shuang1,2, LUO Yugong1
1. State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing 100084, China;
2. School of Engineering, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China
全文: PDF(0 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 随着电动汽车的不断普及,在充电高峰时段大规模电动汽车聚集充电,将会导致充电站附近局部交通拥堵,带来用户充电等待、电网负荷大幅波动等问题。该文基于实时的信息交互系统,提出了综合考虑交通网、充电站、配电网信息的大规模电动汽车充电路径规划方法。设定包括路段通行、车辆充电需求、充电站负荷、电网运行等约束条件,建立考虑路段通行时间、充电站车辆数目、充电负荷等因素的多目标优化函数,采用改进的Dijkstra方法对该优化问题进行求解。仿真分析结果表明:该充电路径规划方法在保证配电网正常运行的前提下,可缓解充电站附近的交通拥堵,减少电动汽车用户充电等待时间,提高充电设施的利用率。
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作者相关文章
张书玮
冯桂璇
樊月珍
万爽
罗禹贡
关键词 智能交通系统路径规划信息交互电动汽车交通拥堵    
Abstract:With the increasing numbers of electric vehicles, electric vehicle charging can result in traffic congestion near the charging stations during peak charging times with long wait times, power grid load fluctuations and other issues. Real-time information communication systems can be used in a charging path planning method for electric vehicles based on traffic network, charging stations and distribution network information. The system constraints include the traffic conditions, vehicle charging requirements, charging station loads, and grid loads. The multi-objective optimization function includes the travel time, number of vehicles in the charging stations, and charging loads with an improved Dijkstra method used to solve the optimization problem. Simulations show that this method improves the distribution operations, relieves traffic congestion around the charging stations, reduces the wait times and improves the usability of the charging infrastructure.
Key wordsintelligent transportation    path planning    information interaction    electric vehicle    traffic congestion
收稿日期: 2017-08-20      出版日期: 2018-03-14
ZTFLH:  U495  
基金资助:国家“九七三”重点基础研究发展计划(2013CB228202);国家自然科学基金资助项目(U1564208)
通讯作者: 罗禹贡,副教授,E-mail:lyg@tsinghua.edu.cn     E-mail: lyg@tsinghua.edu.cn
作者简介: 张书玮(1988-),男,博士研究生。
引用本文:   
张书玮, 冯桂璇, 樊月珍, 万爽, 罗禹贡. 基于信息交互的大规模电动汽车充电路径规划[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2018, 58(3): 279-285.
ZHANG Shuwei, FENG Guixuan, FAN Yuezhen, WAN Shuang, LUO Yugong. Large-scale electric vehicle charging path planning based on information interaction. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2018, 58(3): 279-285.
链接本文:  
http://jst.tsinghuajournals.com/CN/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2018.25.008  或          http://jst.tsinghuajournals.com/CN/Y2018/V58/I3/279
  表1 不同时段权重系数
  图1 充电调度流程图
  图2 交通路网示意图及充电站分布图
  表2 不同时段电动汽车的引入数量
  图3 早高峰时段充电站附近路段重度拥堵率
  图4 晚高峰时段充电站附近路段重度拥堵率
  图5 早高峰时段私家车充电站附近路段通行速度
  图6 晚高峰时段私家车充电站附近路段通行速度
  图7 私家车充电站服务车辆数目
  表3 私家车充电等待统计表
  表4 出租车充电等待统计表
  图8 配电网平均网损率
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