基于数据的多目标优化,用于电动汽车充电基础设施
Farzaneh Farhadi1, Shixiao Wang2, Roberto Palacin1
1School of Engineering, Newcastle University, Stephenson Building, Newcastle upon Tyne NE1 7RU, UK.
这项研究通过结合模拟和多目标优化来优化电动汽车 (EV) 充电基础设施. 调查结果优先考虑较慢的充电点,以实现高效的电动汽车部署.
科学领域:
- 运输工程 运输工程
- 计算可持续性的计算可持续性
- 能源系统分析 能源系统分析
背景情况:
- 越来越多的电动汽车 (EV) 需要对充电基础设施进行战略规划.
- 现有的运输政策需要有效的实施方法来实现电动汽车充电部署.
- 泰恩河上的纽卡斯尔是开发可扩展方法的案例研究.
研究的目的:
- 开发和应用数据驱动的方法来优化电动汽车充电基础设施.
- 根据各种未来能源场景,确定充电点的最佳类型,位置和数量.
- 为了平衡基础设施部署与资本和运营支出.
主要方法:
- 利用基线模拟模型预测从2020年到2050年的电动汽车需求.
- 采用多目标优化来确定最佳的充电点配置.
- 分析了四种不同的未来能源场景,以评估强度.
主要成果:
- 最优的解决方案优先考虑较慢的充电点.
- 较快的充电点占总量的较小比例 (10% - 13%).
- 在不同情景中,充电点类型分布的变化保持在3%的范围内.
结论:
- 拟议的方法允许有效地实施对电动汽车基础设施的交通政策承诺.
- 这些发现为规划具有成本效益和需求响应的收费网络提供了战略框架.
- 较慢的充电解决方案被认为是广泛部署电动汽车基础设施的主要组成部分.
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