利用实时交通信息感知的电动汽车路径选择和充电导航策略OA北大核心CSCDCSTPCD
Route Selection and Charging Navigation Strategy for Electric Vehicles Employing Real-time Traffic Information Perception
适当选择电动汽车(EV)路径并优化充电导航,有助于提高用户出行效率及缓解大量EV同时充电对配电系统安全运行的影响.在此背景下,提出借助群智感知技术来获得实时交通路况和充电站服务信息,并在此基础上利用矩阵分解得到交通信息矩阵.之后,在考虑路径选择、到达时间、电池容量及充放电状态互斥约束的前提下,构建了分时电价机制下以用户出行总成本最小为目标的EV路径选择和充电导航优化模型.以某市中心25 km×25 km区域内所包含的4座快速充电站连接到IEEE …查看全部>>
A route selection and charging navigation optimization model for electric vehicles (EVs) is presented for reducing traveling costs of EV users and improving the security of the distribution system concerned.With the aid of crowd sensing, a traffic information matrix acquisition method based on the matrix factorization technique is first addressed.The formulated objective of the presented model is to minimize the sum of driving and waiting costs, fast and reg…查看全部>>
杨洪明;李明;文福拴;邓友均;邱靖;赵俊华
湖南省电动交通与智能配网工程技术研究中心,长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南省长沙市 410114国网江苏省电力公司兴化市供电公司,江苏省兴化市 225700浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市 310027文莱科技大学电机与电子工程系,斯里巴加湾 BE1410,文莱湖南省电动交通与智能配网工程技术研究中心,长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南省长沙市 410114澳大利亚联邦科学与工业研究组织,ACT 2600,澳大利亚
电动汽车路径选择充电导航群智感知实时交通信息
electric vehicleroute selectioncharging navigationcrowd sensingreal-time traffic information
《电力系统自动化》 2017 (11)
智能电网环境下面向需求响应的电价机制设计及市场行为研究
106-113,8
国家自然科学基金资助项目(71331001)中国南方电网有限责任公司科技项目(WYKJ00000027)湖南省重点研发科技项目(2016WK2015).This work is jointly supported by National Natural Science Foundation of China (No.71331001), China Southern Power Grid Company Limited (No.WYKJ00000027) and Science and Technology Projects of Hunan Province (No.2016WK2015).
评论