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研究背景
以大规模集中型充电站为基础的换电模式可以降低充电成本及无序充电对电网的影响,提高车辆使用效率,是解决电动汽车大规模接入的一种有效方案。然而电池的流通管理、集中型充电站的充电策略是换电模式亟需要解决的问题。电池调配方案与充电策略密切相关,不合理的调配方案不仅会导致各配送站电池组数目分布不合理,同时还可能导致集中型充电站无法合理安排充电,提高充电成本。反之,不合理的充电策略也会带来类似的问题。
主要创新点
建立集中型充电站成本最优调度理论模型
与常规物流车辆调配相比,货物在配送中心和客户间为单向流通,即从配送中心到客户,而电池组在集中型充电站与配送站间是双向流通,配送满电池的同时需要运回配送站中的空电池组,配送能力受多个因素限制。
某地区换电需求曲线以及配送曲线示意如下图所示。
在建立最优化调度理论模型时,综合考虑了电池组物流配送成本和电池组充电成本,在最大化满足换电需求的同时,寻求最低的配送和充电成本。其中,电池组物流配送成本受物流车队规模、运力及交通状况等多方面因素约束;电池组充电成本则受充电电价、充电站中可供充电的空电池数量、电池组需求等因素约束。与常规物流车辆调配相比,货物在配送中心和客户间为单向流通,即从配送中心到客户,而电池组在集中型充电站与配送站间是双向流通,配送满电池的同时需要运回配送站中的空电池组,配送能力受多个因素限制。
集中型充电站一体化调度方案模型的目标函数如下:
该函数包括集中型充电费用和电池物流配送费用两部分。需要求解的变量包括电池物流调配方案和集中型充电站充电方案,其中电池物流调配方案包括每次运送的时间和电池组数量,集中型充电站充电方案包括充电时间和参与充电的电池组数量。约束条件包括车队运力限制、充电站规模等,作为罚函数体现在目标函数中。
建立一体化调度中的多智能体模型
集中型充电站、配送站和物流车队都属于相互独立但又会相互影响的个体,采用多代理模型进行分析将有利于降低求解难度。本文设计了三类智能体:
1)集中型充电站智能体。该智能体可模拟集中型充电站行为,根据充电电价的变化和配送站智能体反馈的需求信息,做出充电或配送的决策。集中型充电站智能体的更新策略即每次的配送和充电方案。
2)配送站智能体。该智能体可以感知外部环境即每个时刻的换电曲线并将该信息反馈给集中型充电站,与物流车辆智能体交换信息,更新自身状态,并反馈给外部环境和集中型充电站。
3)物流车辆智能体。该智能体是集中型充电站智能体和配送站智能体之间的“信使”,负责两者之间的信息交互,同时又可以根据外界环境即交通状态调整自己策略,与集中型充电站智能体协调完成配送和充电任务。
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