电池电动汽车多目标生态路径模型开发及评估
物理与社会
2021-04-20 v1 多智能体系统
系统与控制
系统与控制
摘要
本文在微观交通仿真环境中开发并研究了大规模路网下电池电动汽车（BEV）与内燃机汽车（ICEV）的多目标纳什最优（用户均衡）交通分配的影响。生态路径是一种寻找最节能路径的技术。ICEV 与 BEV 的能耗模式对其驾驶循环的敏感性显著不同。与 ICEV 不同，BEV 在低速度干线行程上比高速公路行程更节能。不同的能耗模式要求对 ICEV 和 BEV 采用不同的生态路径策略。本研究发现生态路径可降低 BEV 能耗，但也显著增加了其平均行程时间。仿真研究发现，在“不拥堵”、“轻微拥堵”、“中度拥堵”和“高度拥堵”条件下，多目标路径分别使 BEV 能耗降低 13.5、14.2、12.9 和 10.7 个百分点，使 ICEV 油耗降低 0.1、4.3、3.4 和 10.6 个百分点。研究还发现，在高度拥堵条件下，多目标用户均衡路径相较标准用户均衡交通分配使平均车辆行程时间降低至多 10.1%，产生更接近系统最优交通分配的解。结果表明，多目标生态路径可在对行程时间影响最小的情况下有效降低 BEV 与 ICEV 的燃料/能耗。
引用
@article{arxiv.2104.09336,
title = {Multi-objective Eco-Routing Model Development and Evaluation for Battery Electric Vehicles},
author = {Kyoungho Ahn and Youssef Bichiou and Mohamed Farag and Hesham A. Rakha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.09336},
year = {2021}
}
备注
Paper submitted to Transportation Research Board Annual Meeting