基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的城市配送電動汽車充電行為分析及模型建立.pdf

1、在當前全球汽車工業(yè)面臨能源短缺和環(huán)境污染兩大問題的雙重挑戰(zhàn)下，電動汽車憑借其零污染、低噪聲等優(yōu)勢成為人們所關注的焦點。物流業(yè)作為我國重要的服務產(chǎn)業(yè)，成為電動汽車推廣的重要領域。在電動汽車及配套的充電設施產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中，出現(xiàn)很多新的問題亟待解決。例如，如何在物流配送中心合理地規(guī)劃建設充電設施？物流企業(yè)如何最優(yōu)地進行車輛充電的時空分配，以避免產(chǎn)生車輛“充電排隊擁堵”的現(xiàn)象？如何規(guī)劃具有充電約束的物流電動汽車最優(yōu)的配送路徑？這些問題背后蘊含

2、的道理都與城市配送物流電動汽車的充電行為緊密相關，因此分析城市配送物流電動汽車的充電行為規(guī)律，建立充電行為模型具有十分重要的理論意義和應用價值。
　　目前國內(nèi)外對充電行為的研究主要是從電力網(wǎng)系統(tǒng)運行的角度來研究電動汽車的充電行為給電網(wǎng)帶來的影響，而從電動汽車出行角度分析電動汽車用戶的充電行為的研究成果相對較少。此外，上述研究基本上都是建立在模擬數(shù)據(jù)或者小樣本數(shù)據(jù)的基礎上。而本文基于城市配送物流電動汽車實際運行的海量數(shù)據(jù)，挖掘城市配

3、送物流電動汽車的充電行為規(guī)律，并在此基礎上建立了充電行為預測模型，更具有實用性和普適性。
　　為研究城市配送中物流電動汽車用戶的充電行為規(guī)律，本文采集70輛物流電動車在2014年一年的充放電數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)刪除、插值等一系列的數(shù)據(jù)處理方法對原始數(shù)據(jù)進行處理，并識別有效充電過程。在此基礎上，采用數(shù)據(jù)挖掘相關分析方法，建立考慮物流電動汽車充電電量狀態(tài)的充電行為模型。研究結(jié)果表明:用戶一般在剩余電量為30％-50％之間時為車輛進行充電，車

4、輛開始充電時的剩余電量服從μ=0.48、σ=0.22的正態(tài)分布;車輛開始充電時刻主要集中在14:00-16:00之間。通過數(shù)據(jù)實驗表明，該模型具有較高的準確度。
　　為了準確預測充電時長，本文對采集的數(shù)據(jù)之間的耦合關系進行了詳細的分析。分析表明，充電時長與已充電量SOCc之間存在著明顯的正線性相關關系。由此，本文建立了關于已充電量SOCc和充電時長的線性方程。但是在對回歸方程的誤差序列進行分析時發(fā)現(xiàn)，誤差序列不符合正態(tài)分布。針對這