實(shí)時(shí)電價(jià)下電動(dòng)出租車(chē)優(yōu)化調(diào)度策略研究.pdf

1、伴隨著智能電網(wǎng)的興起，電動(dòng)汽車(chē)作為一種新型的清潔能源汽車(chē)也應(yīng)運(yùn)而生。同時(shí)，新型電力市場(chǎng)下時(shí)變的電價(jià)機(jī)制為電動(dòng)汽車(chē)的調(diào)度以及與電網(wǎng)互動(dòng)提供了可能。電動(dòng)汽車(chē)實(shí)質(zhì)上可以看作一個(gè)儲(chǔ)放電能容器，對(duì)單輛汽車(chē)來(lái)說(shuō)，選擇合適的時(shí)槽充電有利于降低運(yùn)營(yíng)成本，提高收益;從用電特性角度來(lái)分，可以將電動(dòng)汽車(chē)分為私家車(chē)和公共交通用車(chē)兩大類(lèi)。私家車(chē)的用電特性相對(duì)簡(jiǎn)單固定且用電量較少。相反，以出租車(chē)為代表的公共交通車(chē)輛長(zhǎng)時(shí)間保持運(yùn)營(yíng)狀態(tài)，用電特性非常復(fù)雜且用電量很大，

2、因此對(duì)這類(lèi)電動(dòng)汽車(chē)的調(diào)度就顯得尤為重要。
　　本文針對(duì)單輛電動(dòng)出租車(chē)的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題，首先假設(shè)出租車(chē)運(yùn)營(yíng)在理想條件下，電池線性充放電并以最小化充電成本為優(yōu)化目標(biāo)。在出租車(chē)電量約束的限制條件下將優(yōu)化問(wèn)題建模為馬爾科夫決策過(guò)程，同時(shí)由于實(shí)時(shí)電價(jià)的隨機(jī)性和不確定性，本文利用隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃原理提出了逆向遞歸的閾值計(jì)算法。該算法可以提前計(jì)算出每一段可運(yùn)營(yíng)區(qū)間內(nèi)每個(gè)時(shí)槽的價(jià)格閾值，然后出租車(chē)只需比較閾值與實(shí)際電價(jià)大小即可做出充放電決策。隨后本文對(duì)

3、此算法進(jìn)行了理論分析，以便了解其作用機(jī)理。其次，本文以最大化運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)為目標(biāo)，考慮了出租車(chē)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的一些額外成本，包括開(kāi)車(chē)去充電站的電量損耗以及頻繁充放電導(dǎo)致的電池?fù)p耗。同時(shí)引入了實(shí)際的電池模型，使之成為更加復(fù)雜的非線性充放電過(guò)程。接著將之前的逆向遞歸閾值算法應(yīng)用于這個(gè)更加貼近實(shí)際的模型，并通過(guò)MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性。最后，本文利用電價(jià)均值的周期性特點(diǎn)，將最大化無(wú)限長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的平均收益問(wèn)題轉(zhuǎn)化為周期性的有限時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的最優(yōu)化問(wèn)題，