面向城市社区电动汽车充电站网络设计的两阶段随机选择建模方法
信号处理
2020-03-19 v1
摘要
电动汽车(EVs)提供了一种更清洁的替代方案，不仅减少温室气体排放，还改善空气质量并降低噪声污染。电动汽车消费市场正快速增长。设计具备充足容量与类型的公共充电站网络，是支撑当前EV市场趋势亟需应对的挑战。本研究提出一种嵌入两阶段随机规划模型的选择建模方法，在确定社区EV供电设备的最优布局与类型的同时，考虑需求与驾驶者行为的随机性。本研究考虑的一些关键随机数据参数包括：EV在停车位置的停留时间、电池荷电状态、距家距离、步行意愿、驾驶者到达模式，以及工作日与周末的交通状况。该两阶段模型采用样本平均近似方法，其渐近收敛于最优解。为应对大规模算例的计算挑战，我们提出一种外近似分解算法。我们开展了广泛的计算实验以量化所提方法的有效性。此外，基于公开数据源，我们给出案例研究的结果与敏感性分析。
引用
@article{arxiv.2002.04668,
title = {Two-Stage Stochastic Choice Modeling Approach for Electric Vehicle Charging Station Network Design in Urban Communities},
author = {Seyed Sajjad Fazeli and Saravanan Venkatachalam and Ratna Babu Chinnam and Alper Murat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.04668},
year = {2020}
}