清华大学学报(自然科学版)

作者：毕军, 杜宇佳, 王永兴, 左小龙

单位：1. 北京交通大学 交通运输学院, 北京 100044;<br>2. 北京交通大学 综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室, 北京 100044

关键词：电动汽车,充电诱导,路径规划,用户综合满意度,免疫算法

基金：国家自然科学基金面上项目(72171019);北京交通大学人才基金项目(2023JBRC006)

随着电动汽车(electric vehicle,EV)在城市交通系统不断普及,充电诱导服务成为在充电设施有限条件下解决充电问题的有效手段。在分析电动汽车用户充电满意度的基础上,提出一种综合用户绕行距离、排队时间和充电费用的电动汽车充电诱导优化模型。为准确推导用户在充电站的排队时间,充分考虑电动汽车用户充电站选择决策的相互影响,建立充电站运营状态预测模型。针对模型特点,结合免疫算法求解模型。通过面向多充电请求的优化算例验证模型的可行性和有效性,结果表明：通过求解模型可以获得用户综合满意度最大化情况下的用户最优充电站决策及其行驶路径;与绕行距离最小、排队时间最短和充电费用最少等单目标优化方案相比,所提模型的充电诱导方案的用户综合满意度分别提升了15.0%、17.8%和11.4%。

来源：2023年第11期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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