能源和環(huán)境是當(dāng)今社會(huì)人類發(fā)展所面臨的兩大問(wèn)題,隨著社會(huì)的進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人們的生活水平不斷提高,在滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的生活品質(zhì)需求的同時(shí),過(guò)度的能源消耗造成的能源短缺和環(huán)境污染問(wèn)題已經(jīng)全面的暴露出來(lái)。利用可再生的電能作為動(dòng)力來(lái)源的電動(dòng)汽車,為人類緩解能源和環(huán)境危機(jī)提供了新的思路。現(xiàn)階段隨著電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的社會(huì)化發(fā)展,電動(dòng)汽車數(shù)量的急速增加,能否為用戶提供全面、快捷、高效、準(zhǔn)確和友好的服務(wù),以及能否保證電動(dòng)汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)充電時(shí)的電網(wǎng)運(yùn)行安全等問(wèn)題,將成為制約電動(dòng)汽車發(fā)展的關(guān)鍵因素。本課題給出了考慮用戶應(yīng)急充電實(shí)時(shí)性、快捷性、準(zhǔn)確性需求的用戶側(cè)實(shí)時(shí)充電導(dǎo)航模型,以及考慮電網(wǎng)側(cè)安全運(yùn)行需求和分時(shí)電價(jià)信息的電網(wǎng)側(cè)充電成本優(yōu)化導(dǎo)航模型。運(yùn)用A*算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等經(jīng)典算法解決了短時(shí)間交通流量預(yù)測(cè)問(wèn)題,建立了動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃模型,作為電動(dòng)汽車充電導(dǎo)航模型的基礎(chǔ),滿足用戶充電導(dǎo)航需求。電動(dòng)汽車充電導(dǎo)航模型的實(shí)現(xiàn),需要電網(wǎng)側(cè)數(shù)據(jù)、充電站運(yùn)行數(shù)據(jù)、交通流量和電動(dòng)汽車運(yùn)行數(shù)據(jù)及其它相關(guān)數(shù)據(jù)信息的融合。隨著電動(dòng)汽車行業(yè)發(fā)展,在多源信息融合過(guò)程中,將會(huì)產(chǎn)生海量的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),在對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、存儲(chǔ)和計(jì)算時(shí),傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和單機(jī)處理模式已經(jīng)不能滿足需求。因此,本課題利用Hadoop的開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了基于云計(jì)算平臺(tái)的電動(dòng)汽車充電導(dǎo)航系統(tǒng)。利用HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)電網(wǎng)負(fù)荷信息、充電站運(yùn)行數(shù)據(jù)、交通流量信息和電動(dòng)汽車運(yùn)行數(shù)據(jù),解決系統(tǒng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)問(wèn)題。利用MapReduce框架實(shí)現(xiàn)充電導(dǎo)航的算法,解決系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的實(shí)時(shí)性需求。課題按照提出問(wèn)題、需求分析、算法模型設(shè)計(jì)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的順序,逐漸展開(kāi)研究,利用HTML5技術(shù)設(shè)計(jì)、并實(shí)現(xiàn)了可以在安裝有不同操作系統(tǒng)的移動(dòng)設(shè)備上應(yīng)用的電動(dòng)汽車充電導(dǎo)航APP。
【學(xué)位單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U469.72
【部分圖文】：

住宅區(qū)域負(fù)荷曲線

工廠區(qū)域負(fù)荷曲線

商業(yè)區(qū)域負(fù)荷曲線圖
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2853886