诱导人类行为以缓解插电式电动汽车充电站过久占用
系统与控制
2019-12-09 v1 系统与控制
信号处理
摘要
随着全球插电式电动汽车（PEV）市场的扩张，PEV渗透率已超出公共PEV充电可及性。除充电基础设施部署外，充电站运营是提升充电服务可及性的另一关键因素。本文提出一种数学框架，用于最优运营服务能力受可用充电桩数量约束的PEV充电站。该数学框架特别利用人类行为建模来缓解车辆充满电后发生的“过久占用（overstaying）”问题。我们的行为模型有效捕捉了人类在面对价格与服务质量各异的多种充电产品选项时的决策过程。我们通过Young-Fenchel变换将相关的非凸问题重构为多凸问题，随后应用块坐标下降（Block Coordinate Descent）算法高效求解该优化问题。数值实验说明了所提方法的性能。仿真结果表明，采用最优定价充电选项的站点运营者可获得三方面收益：（i）净利润增长，（ii）过久占用减少，（iii）服务质量提升。
引用
@article{arxiv.1912.02341,
title = {Inducing Human Behavior to Alleviate Overstay at PEV Charging Station},
author = {Sangjae Bae and Teng Zeng and Bertrand Travacca and Scott Moura},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.02341},
year = {2019}
}
备注
Submitted to 2020 American Control Conference