實(shí)時(shí)電價(jià)下電動(dòng)出租車優(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)汽車作為一種新型的清潔能源汽車也應(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)汽車的調(diào)度以及與電網(wǎng)互動(dòng)提供了可能。電動(dòng)汽車實(shí)質(zhì)上可以看作一個(gè)儲(chǔ)放電能容器，對(duì)單輛汽車來說，選擇合適的時(shí)槽充電有利于降低運(yùn)營成本，提高收益;從用電特性角度來分，可以將電動(dòng)汽車分為私家車和公共交通用車兩大類。私家車的用電特性相對(duì)簡單固定且用電量較少。相反，以出租車為代表的公共交通車輛長時(shí)間保持運(yùn)營狀態(tài)，用電特性非常復(fù)雜且用電量很大，

2、因此對(duì)這類電動(dòng)汽車的調(diào)度就顯得尤為重要。
　　本文針對(duì)單輛電動(dòng)出租車的優(yōu)化調(diào)度問題，首先假設(shè)出租車運(yùn)營在理想條件下，電池線性充放電并以最小化充電成本為優(yōu)化目標(biāo)。在出租車電量約束的限制條件下將優(yōu)化問題建模為馬爾科夫決策過程，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)營區(qū)間內(nèi)每個(gè)時(shí)槽的價(jià)格閾值，然后出租車只需比較閾值與實(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)營利潤為目標(biāo)，考慮了出租車運(yùn)營過程中的一些額外成本，包括開車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)，將最大化無限長時(shí)間內(nèi)的平均收益問題轉(zhuǎn)化為周期性的有限時(shí)長內(nèi)的最優(yōu)化問題，