摘要 | 第5-7页 |
abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-18页 |
1.1 课题背景与意义 | 第12-14页 |
1.1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
1.1.2 课题研究意义 | 第13-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
1.2.1 国内外V2R研究现状 | 第14页 |
1.2.2 国内外电动汽车充电调度研究现状 | 第14-16页 |
1.3 课题研究内容 | 第16-17页 |
1.4 论文结构安排 | 第17-18页 |
第2章 相关理论 | 第18-28页 |
2.1 电动汽车行业相关技术 | 第18-19页 |
2.1.1 电动汽车技术简介 | 第18页 |
2.1.2 充电站充电技术介绍 | 第18-19页 |
2.2 车载自组织网络相关理论技术 | 第19-23页 |
2.2.1 车载自组织网络通信架构 | 第19-20页 |
2.2.2 车载自组织网络通信标准 | 第20-22页 |
2.2.3 城市环境下车载自组织网络特点 | 第22-23页 |
2.3 发布/订阅系统概述 | 第23-27页 |
2.3.1 发布/订阅系统原型 | 第23-24页 |
2.3.2 发布/订阅系统特点 | 第24页 |
2.3.3 发布/订阅系统分类 | 第24-25页 |
2.3.4 V2R通信中的发布/订阅机制 | 第25-27页 |
2.4 本章小结 | 第27-28页 |
第3章 模型介绍 | 第28-36页 |
3.1 通信模型 | 第28-30页 |
3.1.1 集中式通信模型 | 第28-29页 |
3.1.2 分布式通信模型 | 第29页 |
3.1.3 两种通信模型应用分析 | 第29-30页 |
3.2 车辆移动模型 | 第30-34页 |
3.2.1 几种随机移动模型 | 第30-32页 |
3.2.2 曼哈顿移动模型 | 第32-33页 |
3.2.3 依赖地图有移动意识的模型 | 第33-34页 |
3.3 本章小结 | 第34-36页 |
第4章 基于移动感知的可预约电动汽车分布式充电策略 | 第36-60页 |
4.1 电动汽车充电调度现存问题分析 | 第36-37页 |
4.2 系统模型及整体流程 | 第37-41页 |
4.2.1 模型场景 | 第37-38页 |
4.2.2 电动汽车充电管理周期 | 第38-39页 |
4.2.3 MDCSR调度策略工作流程详述 | 第39-41页 |
4.3 拉模式下信息分发和预约机制 | 第41-47页 |
4.3.1 V2R环境下充电信息分发中推/拉通信模式 | 第41-42页 |
4.3.2 推/拉模式下获取信息概率分析 | 第42-45页 |
4.3.3 可预约的拉模式 | 第45-47页 |
4.4 充电信息预测机制 | 第47-54页 |
4.4.1 充电站可用充电时间预测算法 | 第47-50页 |
4.4.2 电动汽车等待时间预测算法 | 第50-52页 |
4.4.3 电动汽车行程持续时间预测算法 | 第52-53页 |
4.4.4 电动汽车行程电能增量预测算法 | 第53-54页 |
4.5 基于多因素的充电站选择策略 | 第54-58页 |
4.5.1 可用充电站的选择机制 | 第54-56页 |
4.5.2 多因素最优充电站选择机制 | 第56-58页 |
4.5.3 预约稳定性 | 第58页 |
4.6 本章小结 | 第58-60页 |
第5章 仿真实现与实验分析 | 第60-78页 |
5.1 仿真系统搭建 | 第60-64页 |
5.1.1 ONE仿真器 | 第60-61页 |
5.1.2 基于ONE仿真器的仿真平台搭建 | 第61-64页 |
5.2 仿真器中地图数据的预处理 | 第64-67页 |
5.2.1 Open Street Map与OpenJUMP | 第65页 |
5.2.2 地图数据的处理 | 第65-67页 |
5.3 参数设定与性能指标 | 第67-70页 |
5.3.1 仿真参数设定 | 第67-68页 |
5.3.2 仿真性能指标 | 第68-70页 |
5.4 实验分析 | 第70-76页 |
5.4.1 信息发布周期对相关指标的影响 | 第70-72页 |
5.4.2 节点通信半径对相关指标的影响 | 第72-74页 |
5.4.3 不同充电调度机制对相关指标的影响 | 第74-76页 |
5.5 本章小结 | 第76-78页 |
结论 | 第78-80页 |
参考文献 | 第80-86页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第86-88页 |
致谢 | 第88页 |