致谢 | 第4-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7页 |
第一章 绪论 | 第14-24页 |
1.1 研究背景及意义 | 第14-16页 |
1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
1.2.1 充电设施的规划布局 | 第16-17页 |
1.2.2 电动汽车的充电调度 | 第17-18页 |
1.2.3 V2G辅助服务 | 第18-19页 |
1.3 本文工作和章节安排 | 第19-23页 |
1.3.1 研究动机和重要性 | 第20页 |
1.3.2 前人工作的不足 | 第20页 |
1.3.3 主要内容安排 | 第20-23页 |
1.4 本章小结 | 第23-24页 |
第二章 电动出租车仿真平台的搭建 | 第24-40页 |
2.1 仿真平台中基本对象模型的建立 | 第24-29页 |
2.1.1 城市的仿真模型 | 第24-25页 |
2.1.2 电动出租车的仿真模型 | 第25-28页 |
2.1.3 充电站的仿真模型 | 第28-29页 |
2.2 平台数据的更新 | 第29-33页 |
2.2.1 系统的更新 | 第29页 |
2.2.2 电动出租车的数据更新 | 第29-31页 |
2.2.3 充电站的数据更新 | 第31-33页 |
2.2.4 电动出租车对排队时间的估计 | 第33页 |
2.3 仿真平台的基本性能 | 第33-39页 |
2.3.1 电动出租车的运营过程演示 | 第34-36页 |
2.3.2 充电站的运营过程演示 | 第36-38页 |
2.3.3 燃油汽车的调度需求研究 | 第38-39页 |
2.4 本章小结 | 第39-40页 |
第三章 时间维度上的充电调度问题 | 第40-54页 |
3.1 问题的分析及建模 | 第40-43页 |
3.1.1 场景描述 | 第40-42页 |
3.1.2 充电代价与充电调度问题 | 第42-43页 |
3.2 基于逆向递推阈值方法的充电调度问题解决方案 | 第43-45页 |
3.3 算法的仿真分析 | 第45-51页 |
3.3.1 阈值决策过程的演示 | 第46页 |
3.3.2 阈值算法的次优性能 | 第46-48页 |
3.3.3 与其它决策方法的比较 | 第48-49页 |
3.3.4 时间维度上充电调度的统计分析 | 第49-51页 |
3.3.5 算法3.1的特点总结 | 第51页 |
3.4 本章小结 | 第51-54页 |
第四章 空间维度上的充电调度问题 | 第54-72页 |
4.1 问题的分析及建模 | 第54-57页 |
4.1.1 充电的行驶代价 | 第54-55页 |
4.1.2 充电的排队代价 | 第55-56页 |
4.1.3 充电的代价函数 | 第56-57页 |
4.2 基于博弈论的公平解决方案 | 第57-61页 |
4.3 算法的仿真分析 | 第61-65页 |
4.3.1 博弈算法的性能 | 第61-64页 |
4.3.2 空间维度上的充电调度仿真分析 | 第64-65页 |
4.4 时空联合充电调度的仿真分析 | 第65-70页 |
4.5 本章小结 | 第70-72页 |
第五章 总结与展望 | 第72-76页 |
5.1 本文工作总结 | 第72-73页 |
5.2 研究工作展望 | 第73-76页 |
参考文献 | 第76-82页 |
发表文章目录 | 第82页 |