自动驾驶按需出行系统中电动汽车智能充电的效益
系统与控制
2020-10-05 v3 系统与控制
摘要
本文研究了为提供自动驾驶按需出行(AMoD)服务的电动汽车(EV)车队进行智能充电的潜在效益。我们首先考虑一个利润最大化平台运营商,其基于网络流模型对行车路线、充电、再平衡以及乘车定价进行决策。显然,这些决策中的每一个都直接影响车队的智能充电潜力;然而,在经典网络流模型下,无法直接刻画各种系统参数对智能充电的影响。为此,我们提出一种建模变体,使得运营商所面临的充电与路径规划问题得以解耦。该变体使我们能够提供将充电成本与车辆最大电池容量以及车队运营成本相关联的闭式数学表达式。我们表明,投资更大电池容量并运营更多车辆用于再平衡会降低充电成本,同时增加车队运营成本。因此,我们研究了运营商所面临的权衡,分析了最小成本车队充电策略,并给出了说明智能充电对运营商效益的数值结果。
引用
@article{arxiv.1907.00106,
title = {Smart Charging Benefits in Autonomous Mobility on Demand Systems},
author = {Berkay Turan and Nathaniel Tucker and Mahnoosh Alizadeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.00106},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 1 figure, ITSC 2019