区域电动汽车充电站布局优化研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 电动汽车发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 国内电动汽车发展现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国外电动汽车发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 电动汽车发展中遇到的问题 | 第14-17页 |
| 1.3.1 充电站建设滞后 | 第14-15页 |
| 1.3.2 购买费用高 | 第15-16页 |
| 1.3.3 技术的不确定性 | 第16-17页 |
| 1.3.4 集成系统发展不完善 | 第17页 |
| 1.4 论文主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 相关理论及研究综述 | 第19-29页 |
| 2.1 电动汽车及充电站相关概念 | 第19-23页 |
| 2.1.1 电动汽车充电方式 | 第19-21页 |
| 2.1.2 充换电站运营模式 | 第21-22页 |
| 2.1.3 充电站选址布局原则 | 第22-23页 |
| 2.2 选址理论方法究研综述 | 第23-28页 |
| 2.2.1 P-中位问题 | 第23-24页 |
| 2.2.2 覆盖问题 | 第24-25页 |
| 2.2.3 扩展选址问题 | 第25-27页 |
| 2.2.4 截流选址问题 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于满意优化的电动汽车充电站选址 | 第29-44页 |
| 3.1 电动汽车用户满意度评价函数 | 第30-31页 |
| 3.2 基于满意优化的充电站选址数学模型 | 第31-32页 |
| 3.2.1 基本假设 | 第31页 |
| 3.2.2 符号说明 | 第31-32页 |
| 3.2.3 目标函数与约束条件 | 第32页 |
| 3.3 基于免疫算法的模型求解方法 | 第32-37页 |
| 3.3.1 免疫算法流程 | 第32-34页 |
| 3.3.2 编码与初始群体生成 | 第34页 |
| 3.3.3 亲和力的计算 | 第34-35页 |
| 3.3.4 抗体浓度与记忆细胞生成 | 第35-36页 |
| 3.3.5 期望繁殖概率 | 第36页 |
| 3.3.6 变异算子 | 第36-37页 |
| 3.4 算例测试与分析 | 第37-43页 |
| 3.4.1 测试实例 | 第37-38页 |
| 3.4.2 测试结果分析 | 第38-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 多目标电动汽车充电站选址 | 第44-53页 |
| 4.1 充电站排队系统 | 第44-45页 |
| 4.2 多目标电动汽车充电站选址数学模型 | 第45-48页 |
| 4.2.1 基本假设 | 第45-46页 |
| 4.2.2 目标函数 | 第46-48页 |
| 4.2.3 多目标选址模型描述 | 第48页 |
| 4.3 基于禁忌遗传算法的模型求解方法 | 第48-52页 |
| 4.3.1 染色体编码 | 第49页 |
| 4.3.2 适应度函数 | 第49-50页 |
| 4.3.3 禁忌交叉算子和禁忌变异算子 | 第50-51页 |
| 4.3.4 禁忌遗传算法流程 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 多目标电动汽车充电站选址模型仿真分析 | 第53-61页 |
| 5.1 算例测试与分析 | 第53-55页 |
| 5.1.1 测试实例 | 第53-54页 |
| 5.1.2 测试结果分析 | 第54-55页 |
| 5.2 灵敏度分析 | 第55-58页 |
| 5.2.1 充电站的个数对成本的影响 | 第55页 |
| 5.2.2 充电速率对时间成本的影响 | 第55-56页 |
| 5.2.3 充电速率对充电桩个数的影响 | 第56-57页 |
| 5.2.4 客户群增长对充电速率决策的影响 | 第57-58页 |
| 5.3 充电站选址进一步优化 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文结论 | 第61-62页 |
| 6.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
