电-路耦合网络下电动汽车充电站选址定容低碳规划

针对现有电动汽车充电站规划研究鲜有考虑碳排放的问题,提出了一种电-路耦合网络下电动汽车充电站选址定容低碳规划的方法。首先,建立电-路耦合网络,考虑不同车辆的相互影响并计及电动汽车用户里程焦虑,利用蒙特卡洛法模拟车流;其次,对耦合网络碳排放进行溯源和追踪;然后,考虑经济成本和碳排放量,建立多目标充电站规划模型,并利用帕累托前沿求取最优解;最后,以IEEE 33节点配电网和12节点交通网组成的耦合网络作为算例,验证所提方法的有效性。     

计及引导型充电控制策略的电动汽车充电设施与配电系统协同规划

对电动汽车(electric vehicle, EV)充电设施与配电网络进行协同规划可减少EV充电负荷对配电系统的负面影响,并降低各参与方的总社会成本。在开展二者的协同规划时,需要适当考虑引导型充电控制策略对充电负荷时空分布的影响。在此背景下,研究考虑引导型充电控制策略的EV充电设施与含有分布式光伏、储能的配电系统的协同规划问题,建立双层优化模型。上层优化模型以充电设施与配电网络协同规划的总投资成本最小为优化目标,考虑电力系统运行安全约束与EV充电站建设和运行约束,系混合整数非线性规划问题;下层优化模型则以配电系统运行成本与EV充电设施周围交通道路阻塞的时间等效成本之和最小为优化目标,并考虑配电网络运行约束与EV用户充电需求约束,也是混合整数非线性规划问题。求解上层优化模型得到充电设施与配电网络协同规划结果并作为下层优化模型的输入,而由下层优化模型求得的充电需求时空分布结果作为上层优化模型的输入。采用商业求解器CPLEX确定下层引导型充电控制策略,利用遗传算法对所构建的双层优化模型进行求解。最后,以宁波市海曙区东部区域的EV充电设施与配电网络协同规划为例,对所提出的方法进行说明。     

非平衡交通分配的离散网络平衡设计模型与算法

交通网络设计问题是指对一个已经存在的交通网络,用定量的方法确定添加哪些新路段、对哪些已有路段进行改造以提高其通行能力的问题,并分为连续网络设计问题和离散网络设计问题.针对该问题提出了一种新的离散网络平衡设计二层规划模型,模型不仅考虑了新增路段及已有路段的扩容,而且允许不同等级的扩容选择.模型求解中,上层问题采用粒子群算法,下层问题采用路径生成式logit非平衡交通分配算法.数值结果显示,本文提出的算法可以快速有效地求解这类新的网络平衡设计二层规划模型.     

基于随机用户均衡的路网拥挤收费模型与算法

为了减轻交通路网拥堵问题,结合现实交通流分配,采用随机用户均衡配流模型,以最小化路网总体出行时间为目标建立了一个拥挤收费的双层模型.对于这种模型,提出了一种新的求解算法,这种算法是将仿射尺度算法与遗传算法相结合.具体地,对给定的收费值,由仿射尺度算法来求解下层随机用户均衡问题得均衡路段流,将其带入上层可求得系统总出行时间.当选取1组初始收费值,可以求得在取各个收费值下的系统总出行时间.这样便可以根据遗传算法来求得最优收费值.数值实验结果表明,在实施收费之后,系统总出行时间得到有效减少,这种模型及算法可以有效地应用于减缓交通路网的拥堵问题.     

高速公路出入口选址双层规划模型研究

针对高速公路出入口选址,建立了双层规划模型.上层规划以高速公路出入口的用地和建设成本、改进交通网络的成本和区域内的出行成本最小为目标函数,下层规划考虑了交通网络车辆弹性需求用户均衡配流.最后设计了一个迭代优化算法对模型进行求解.     

计及交通拥堵的电动汽车充电站规划方法

电动汽车充电站规划,既要考虑充电站接入配电网的成本、电动汽车用户的便捷性,还要考虑交通拥堵对用户出行的影响。根据电动汽车分布特点建立电动汽车时空分布模型,充分考虑城市路网交通拥堵指数对电动汽车用户出行特性及充电站选取的影响,推算出不同时刻电动汽车用户出行时间,从而得出电动汽车入网的容量,以总投资成本、总运行成本和总用户出行成本最小为目标,建立考虑交通拥堵的电动汽车充电站的混合整数二阶锥规划模型。以假定规划区域验证计及交通拥堵的电动汽车充电站规划方法的有效性和可行性。     

考虑电动汽车充电站的主动配电网“源-网-荷-储”协调规划

提出了协同考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网“源-网-荷-储”多主体协调规划模型。该模型充分考虑配电网规划过程中多方主体的利益,基于已有的“源-网-荷-储”规划研究成果,以电动汽车充电站为枢纽,引入配电网与交通网间的耦合关系,将配网公司作为充电站投资主体,在网层规划中纳入充电站选址定容问题进行网架与电动汽车充电站的协同规划。采用改进粒子群算法求解模型,并采用改进IEEE 33节点算例进行仿真分析,结果表明该规划方法可有效提高规划过程中各主体的经济收益。     

不确定网络中基于鲁棒用户均衡的交通拥挤收费模型

交通网络拥挤收费通过在路段上收取一定的通行费用,调节道路网络中的交通流量分布,使流量从拥挤路段转移到畅通路段,达到缓解交通拥挤的目的.由于用户出行模式选择、节假日或者天气状况等因素的影响,交通网络拥挤收费问题具有不确定性.这些不确定因素影响着交通网络拥挤收费问题,因此有必要研究交通网络拥挤收费问题中的不确定因素.同时考虑交通网络拥挤收费问题中路段费用和O-D需求2种不确定因素,利用鲁棒优化方法建立了基于情景的鲁棒交通拥挤双层规划模型,然后将双层规划模型转化为带均衡约束的数学规划问题,利用松弛算法求解,得到了鲁棒均衡路段流.数值算例表明,求解鲁棒交通拥挤收费模型得到的鲁棒均衡路段流量对不确定因素的扰动具有鲁棒性.     

考虑充电排队时间的电动汽车混合交通路网均衡

为分析充电排队时间对电动汽车用户路径选择以及路网均衡的影响,分别考虑充电排队时间与充电站充电流量、充电时间与充电量的关系,构建了相应的混合交通路网模型。证明了解的唯一性,并推导了混合交通网络模型对应的KKT条件,证明其与Wardrop第一原理等价。基于梯度投影法设计了求解算法,构建了一个算例验证了模型及算法的有效性。研究结果表明:固定排队时间下的最优解对应的充电站充电流量分布不唯一,非固定排队时间下的最优解对应的充电站充电流量分布唯一。在非固定排队时间下,电动汽车用户为了规避过长的充电排队时间,充电站充电流量分布会更加均衡;服务能力对充电站利用率的均衡性有显著影响;路网的总充电排队时间以及总出行时间随充电站服务能力的增大而逐渐减少。     

城市出租车拥挤收费

建立了多方式分担模型来分析拥挤收费背景下出租车是否也应征收拥挤费问题,并设计了求解模型的遗传算法。研究利用双层规划模型对该问题进行了描述,其中下层规划为组合网络均衡模型,刻画了出租车拥挤收费前后对出行产生、出行方式划分、出行路径选择及出行分布的影响,构建了与之等价的变分不等式;上层规划为社会福利的最大化。算例结果表明,是否应该对拥挤收费区域内的出租车征收拥挤费主要取决于私家车与出租车的单位距离运营成本之比。通常情况下(当二者的比值小于5.6时),对出租车进行拥挤收费就能获得更大的社会福利。     

城市交通中交通平衡模型的研究

本文讨论具有固定交通需求量的非对称性连续交通平衡模型，即解决在给定的城市道路网络中，已知网络中的各交通小区之间在某的交通需求量，探讨出行者遵循片样的原则选择片样的出行路线的问题。国外主要研究了道路网络中只有机动车一种交通方式的平衡模型。Dafermos对单一用户的交通平衡模型出了变差不等式的数学模型，并且给出求解模型的一种迭代算法。本文针对我国城市中动车和非机动车两种用户混合交通结构。基于Wardrop平衡原则，提出了交通平衡模型的数学模型，并给出了其解的存在和唯一性条件。本文还给出了求解平衡模型的投影法算法。简化了Dafermos的迭代方法，并最后给出了其线性收敛性。     

区域综合能源系统接入的配电网扩展规划研究

采用目前方法对区域综合能源系统的配电网扩展规划时,忽略分析综合能源系统中各系统的结构和运行特点,导致规划后的配电网污染物排放量高,用电量和用气量高。针对区域综合能源系统,提出配电网扩展规划方法。首先,分析区域综合能源系统结构,构建供热、供冷、供电等模型;然后建立双层优化模型,上层模型的目标为最小化规划总成本,下层模型目标为最大化能源利用率,上、下两层模型分别可扩展规划系统配电网和优化区域综合能源系统。对某个区域综合能源系统接入的配电网的仿真计算结果表明,所提方法规划后的配电网网损率降低至4%～5%,负载均衡率可达90%以上,用电量、用气量以及污染物排放量、负荷功率均得到显著控制。     

基于双层规划的拥挤定价模型及算法

城市道路拥挤定价具有双层特性,上层为城市交通管理部门,下层为道路使用者．本文假设用户出行成本仅与出行时间相关,应用双层规划模型建立拥挤定价模型,并讨论双层规划模型的遗传算法．研究表明,双层规划模型能有效解决复杂的拥挤定价问题,遗传算法收敛较快,容易实现计算精度要求．     

考虑灵活性的含分布式光伏配电网双层优化调度方法

间歇性分布式光伏电站的大量接入,增加了配电网运行的不确定性,给配电网的运行灵活性带来很大的冲击.首先分析配电网中,与主网联络点、储能和需求响应负荷所能够提供灵活性大小的计算方法;然后,建立考虑灵活性的含分布式光伏配电网双层优化调度模型,上层模型求解在某一光伏电站出力场景下最小化配电网运行费用的调度方案,而下层模型则求解光伏电站出力波动范围内最严峻的出力场景;其次,为解决满足极端场景的灵活性要求往往需要付出较大的经济代价的问题,引入直觉模糊规划,将原优化调度模型转化为直觉模糊规划模型以得到综合最优的调度方案;最后,以某个实际含光伏配电网为算例,计算结果验证所提出方法的正确有效性.     

基于累积前景理论的组合出行交通分配模型

城市交通网络是包含多种交通方式的不确定性复杂系统,出行者作为交通网络的直接参与者,对交通方式和路径的选择行为将直接影响交通网络的均衡状态。以累积前景理论为基础,在随机交通网络中,考虑出行者的观测误差和风险决策行为,分析了组合出行下的随机用户均衡条件,并建立了相应的变分不等式模型,根据变分不等式定理,分析了模型的等价性和解的存在性,采用基于路径的相继平均算法对问题进行求解。引入超级网络作为算例,对模型进行了验证,并对模型参数进行了敏感度分析。计算结果表明:基于累积前景理论的组合出行交通分配模型,能够更加有效地刻画出行者在不确定交通环境下的交通方式和换乘站点的选择行为,为城市交通方式划分和换乘站点选址等工作提供理论支持。     

考虑出行成本不确定性的路网交通疏散策略

为提高应急管理水平,考虑突发事件影响下的交通出行成本不确定性,对城市交通疏散问题进行研究。首先,根据交通疏散问题的时空特性创建时空耦合网络图,并且结合行程时间成本和冲突风险成本,提出了城市交通路网出行成本的量化方法。进一步考虑路段资源权重上限的影响,通过增加边际约束,构建基于预算不确定集的先验疏散策略的鲁棒优化模型,以最小化路网疏散过程的总交通出行成本。然后运用模型重构技术,将搭建的鲁棒模型转化为混合整数线性规划模型,并设计改进的拉格朗日松弛方法进行解耦求解。最后以SiouxFalls网络进行算例分析,数值结果表明,随着不确定集和模型规模的增大,行程时间成本和冲突风险成本的增速分别提高约29.13%和236.46%,模型预算参数控制在一定的区间,能够较好地权衡解的鲁棒性与最优性。通过南京部分区域路网案例测试验证所述方法在更大规模网络算例的适用性,研究结果表明:相比于传统拉格朗日松弛方法,所提出的改良方法可以在较少的迭代次数内得到高质量的可行解。研究结果可以为应急指挥部门制定可靠的交通疏散策略提供思路。     

收费情形下多用户类随机用户均衡交通分配的效率损失上界

研究了收费情形下多用户类随机交通分配网络中,随机用户均衡相对系统最优的效率损失问题,运用变分不等式方法得到它的上界。研究发现,无论采用时间度量准则还是费用度量准则,相对于系统最优的效率损失上界都与路段出行时间函数类、出行者的社会经济特性、道路收费、网络复杂程度、网络总出行需求以及出行者对网络的熟悉程度相关。     

城市轨道交通车站双层选址模型

为保证城市轨道交通车站选址的合理性,避免建成后分担率低的情况,建立基于既定线路和候选车站的双层选址模型.上层模型以客流量最大为目标,且在对候选车站进行客流量预测时,建立地理加权回归模型.下层模型考虑经济属性,将乘客出行成本和运营方成本作为城市轨道交通综合交通成本,以单位乘客综合交通成本最小为目标.通过对比多个启发式算法,确定基于模拟退火算法的求解流程.以哈尔滨地铁1号线为例,运用所建立模型对该线路的车站进行重新选址.结果表明:采用该模型所得到的车站选址方案其各车站每日上车乘客量之和为191 553人,较现有的177 010人,增长了14 543人,增长比例为8.2%;而新选址方案的牵引能耗成本为每日15 972元,较现有车站的17 501元,减少了1 529元,减少比例为8.7%。所建立的城市轨道交通车站双层选址模型能同时保证选址结果的社会效益和经济效益.     

双模式的拥挤收费双层规划模型

为了解决私家车和公交车行驶时相互影响条件下的实际阻抗问题,提出了一个广义阻抗,即包含车辆行驶时受其他交通模式影响所花费的时间、车辆行驶固定的费用（如燃油费和车辆磨损费等）、拥挤收费及由拥挤构成的早到或延迟惩罚的广义阻抗函数。在此基础上,建立了以交通网络系统收益与网络成本之差最大化为目标的上层模型,以多模式交通网络的随机用户平衡为目标的下层模型,出行模式及路径的选择满足Logit模型的数学双层规划模型。最后,应用基于步长加速法和惩罚函数法的直接搜索法对该模型进行求解。     

基于道路出行者行为的大型活动停车模型

针对高速公路驾车出行的观众,在出行分布和交通分配混合模型基础上发展了大型活动停车场模型。出行者选择停车场的行为采用了基于Logit的效用模型,考虑了驾车时间、停车费用、公交费用和行走费用等主要因素。通过将停车场与场馆间的路段转化为场馆吸引度,使得单目的地停车场网络转化为固定出行多目的地的网络。建立了等价的数学规划模型描述该均衡分配,并证明了其等价性。实验表明,该模型的数学规划模型可以描述基于高速公路出行的大型活动停车选择行为。