隨著電力系統(tǒng)中電動汽車的高比例接入,換電作為電動汽車能源的重要補給形式受到廣泛關(guān)注。電動汽車的移動具有時空隨機性,換電需求也具有時空分布特性。針對這一問題,現(xiàn)有研究往往采用馬爾科夫決策過程（Markov decision process,MDP）來計算汽車出行路徑,即在每一個路口都以某一概率隨機產(chǎn)生下一個目的地。但這種方式和人們的日常出行經(jīng)驗嚴重不符,即在熟悉的道路環(huán)境中,駕駛員路徑的選擇方式不是在每一個路口的MDP過程,而是事先有一條或多條候選路徑,從中依概率選取一條�；诖�,采用深度優(yōu)先搜索（depth first search,DFS）和隨機出行鏈確定了電動汽車1天的實際出行路徑,完成了電動汽車出行空間分布規(guī)律建模;根據(jù)出行時間、停放時間等,確定了電動汽車在時間上的隨機分布。通過時間和空間兩個維度的結(jié)合,模擬電動汽車出行過程,為電動汽車的換電時刻、換電地點以及換電數(shù)量的確定提供了依據(jù)。最后,針對某一具體的交通網(wǎng)絡(luò)和10000輛電動汽車,采用蒙特卡洛方法驗證了所提模型和算法的有效性。研究成果可用于研究換電站的規(guī)劃、交通規(guī)劃以及對電網(wǎng)規(guī)劃的影響等。 

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【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3691623