本文主要是介绍交通 | 优化快充慢充配置，提高电动共享汽车系统，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
编者按：
这篇文章介绍了快速充电技术对共享电动汽车系统运营的影响，建立了时间-空间-电池电量网络模型，追踪每辆车的电池电量，并讨论了电价、需求数、快充数等对系统的影响。
1.引言
单向电动汽车共享系统(OWECS)提供环境友好的交通服务，使用户能够在一个区域内的预设站点开始和结束行程。然而，OWECS的运行较为复杂，主要原因是:(1)需求时空分布不平衡，导致站点车辆短缺或过剩;(2)电池充电要求过高，充电时间可达8小时。为了保证客户的车辆可用性，汽车共享公司雇佣人员重定位车辆，以恢复供需平衡和提高顾客服务率。如今，快充技术的发展可以大大缩短充电时间，并帮助汽车共享公司应对因电池充电时间过长而导致的低效率问题。因此，快速充电技术具有提高OWECS运行性能的潜力。
在本研究中，该文章提出了一个整数规划模型来确定在OWECS中实施的快速充电器的数量和位置，同时考虑车辆重定位和电池可用性。他们提出了一个时间-空间-电池电量网络模型，可以跟踪每辆车的电池电量。随着站点数量的增加，所创建的重定位变量的数量呈多项式增长，这使得该模型难以处理实际中的问题实例。因此，他们将引入三种启发式方法，其中两种是基于车辆重定位变量缩减的概念，而第三种是基于站点分组的启发式方法。
2.模型
文章考虑了一个基于预定的系统，用户提前发出行程请求，说明出发点和目的地车站。在预定期结束后，共享汽车公司通知用户请求是否被接受。每天的运营都从站点保持预定数量的满电车辆开始，车队中的所有电动汽车都是相同的，兼容交流与直流充电桩。车辆每次重定位/服务后，都会接入可用充电桩充电。值得注意的是，如果站点存在快充和慢充的充电桩时，系统需要通知进入站点的车辆前往哪一个充电桩充电。站点内不允许更换充电桩和停车位，即使车辆电池已充满仍会连接在充电桩上，直到车辆分配给新的行驶需求。模型假定电池充电与消耗为线性，车辆重定位时间为固定。
2.1集合与索引
2.2参数
2.3变量
2.4.数学模型
目标函数(1)考虑所有需求情景时，期望日利润最大化。约束（2）用于跟踪场景s下通过旅行或重定位在时段t到达站点j的电量k的车辆数。约束（3）同理，用于跟踪离开站点j的车辆数。约束（4）-（6）保证场景s中，时段t在站点j的充电桩类型p充电的车辆数=时段t-1到达站点j的车辆数-时段t离开站点j的车辆数。约束（7）-（9）保证每个站点有足够数量的各类型p的充电桩。约束（10）保证每个需求最多只被服务一次。约束（11）限制了搬迁工作人员数量以及连续时间内的重定位次数。约束（12）-（13）保证每个场景的每个站点在初始时段存在充满电的车辆。约束（14）确保一天结束后，每个场景下每个站点的可用车辆数与一天初始状态一致。
3.数值实验
3.1站点组数的影响
图8显示了不同组数实验下组内最大距离的变化。我们观察到，当组数从10个变化到15个时，组内最大距离急剧下降，而组数大于15个时，组内最大距离变化得较为平缓。组数为15时，组内最大距离为1.5公里，这意味着组内站点之间电量消耗可以忽略不计。因此，对于40个站点的共享汽车系统，组数选择为15个较为合适。
3.2快充数量的影响
图10是在60个站点场景实例上，通过GroRelRes2启发式算法固定充电器数量得到的。请注意，我们也在不考虑充电水平的情况下解决相同的实例。换句话说，我们假设一个系统与内燃机(ICE)车辆。有许多瓶颈可能会阻止汽车共享系统满足所有请求的需求，例如站点容量、需求分布、车辆数量。在我们的分析中，我们认为ICE收益电动汽车收益的上限，因为电动汽车增加了电量约束，会拒绝更多的顾客需求。由于分组启发式算法使步骤2模型的利润最大化(利用站群求解精确模型)，可以看出，第二步利润值表现为离散凹函数，当快速充电器数量固定为17个时，得到最优解(见图10中步骤2利润值)。另一方面，当快速充电桩数量大于4个时，总利润波动较大。当快速充电器数量固定为20时，总利润达到最大值。17个快速充电器的组内搬迁成本高于20个快速充电器的组内搬迁成本。然而，安装17个和20个快速充电器的总利润相差不到0.2%。图10还说明了每增加一个快速充电器实施时总利润的边际增长，实施17个快速充电器将使总利润增加25%。
3.3充电价格的影响
图12说明了快速充电桩折旧成本变化时，其系统状态与无快充配置系统的区别。可以发现，引入快速充电桩后，预期的日利润、服务行程数和车辆利用率分别显著提高25.3 29.1%，63.1-65.2%和37.3-37.9%。然而，系统的性能对快速充电器的成本不敏感，当成本降低至25%时，总利润值、服务里程数和车辆利用率的平均增长分别为0.8%、0.4%和0.1%。
3.4需求数量的影响
图13描述了电动汽车需求规模从250到1000时，快速充电桩总利润和数量的变化情况。我们还添加了相同的分析，显然没有考虑充电器，用于比较ICE车队。当需求量在250 - 500之间增加时，快速充电器的数量显著增加，平均每增加50个需求增加3个快速充电器。当需求量超过500个时，快速充电器的数量在16 ~ 18个之间波动。这种波动可能有很多原因。首先，我们在实验中同时使用旅行的持续时间和距离信息。由于模型正在选择要服务的行程，每增加50个行程可能会改变所选择的要服务的行程。请注意，在我们的模型中，我们并不是试图满足所有需求，而是在容量允许的情况下选择最有利可图的需求。我们的系统有很多限制，包括站点的容量。在任何时间间隔内，我们在任何车站的出租次数不能超过3次。如果模型能找到更有利可图的、减少搬迁活动的行程或时间更长但驾驶距离较短的行程，则可以利用其有限的容量进行这些行程。当选择的行程和生成的重新定位发生变化时，快速充电器的位置和数量可能会发生变化。显然，系统的利润随着需求规模的增加而增加。然而，对于较小的需求规模(规模在250到500之间)，额外的50个请求比较大的需求规模产生更多的利润。例如，额外的50个请求为需求大小提供22%和0.7%的总利润增长
4.总结
在共享经济和智慧城市的大背景下，共享汽车运营模式蓬勃发展。电动汽车与智能驾驶概念的结合，使得共享汽车系统更加智能与环保。该文章探索了快速充电技术对电动共享汽车系统运营的影响，建立了更加贴合实际的电动共享汽车系统模型，对改善共享汽车系统以及城市交通系统有很大的参考价值。
参考文献：
Seyma Bekli, Burak Boyacı∗, Konstantinos G. Zografos.Enhancing the performance of one-way electric carsharing systems through the optimum deployment of fast chargers.Transportation Research Part B: Methodological, 2021
这篇关于交通 | 优化快充慢充配置，提高电动共享汽车系统的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
