【摘 要】
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由于电动汽车电池技术限制及相关配套设施不完善等原因,电动汽车在行驶途中仍存在较大的抛锚风险,由此产生的驾驶员出行焦虑问题极大地限制了电动汽车出行品质的提升,成为当前电动汽车推广和发展亟需解决的难题.本文提出一种考虑电动汽车电量补给的出行路径规划方法,首先,基于实时路况建立综合考虑行驶能耗和附件能耗的电动汽车动态能耗模型.其次,构建了以行程距离、行程时间、行程能耗、充电价格为优化目标的考虑电量补给的多目标出行路径规划模型.最后,以某市15 km×15 km实际交通路网为研究对象,基于Dijkstra最短路径
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由于电动汽车电池技术限制及相关配套设施不完善等原因,电动汽车在行驶途中仍存在较大的抛锚风险,由此产生的驾驶员出行焦虑问题极大地限制了电动汽车出行品质的提升,成为当前电动汽车推广和发展亟需解决的难题.本文提出一种考虑电动汽车电量补给的出行路径规划方法,首先,基于实时路况建立综合考虑行驶能耗和附件能耗的电动汽车动态能耗模型.其次,构建了以行程距离、行程时间、行程能耗、充电价格为优化目标的考虑电量补给的多目标出行路径规划模型.最后,以某市15 km×15 km实际交通路网为研究对象,基于Dijkstra最短路径算法在MATLAB中对模型进行仿真验证.结果表明,相比于传统路径规划方法,本文提出的电动汽车出行最优路径规划方法,虽然在行程总距离方面增加了1.18%,但在出行能耗、充电费用和出行时间方面分别减少了11.62%,41.26%,11.00%,有效降低了电动汽车经充电站到达目的地的出行成本,提高了电动汽车出行品质.“,”Because of the limitations of electric vehicle (EV) battery technology and relevant supporting facilities, there is a great risk of breakdown of EVs during driving. The resulting driver“range anxiety”greatly affects the travel quality of EVs. These limitations should be overcome to promote the use of EVs. In this study, a method for travel path planning considering EV power supply was developed. First, based on real-time road conditions, a dynamic energy model of EVs was established considering the driving energy and accessory energy. Second, a multi-objective travel path planning model of EVs was constructed considering the power supply, taking the distance, time, energy, and charging cost as the optimization objectives. Finally, taking the actual traffic network of 15 km×15 km area in a city as the research object, the model was simulated and verified in MATLAB based on Dijkstra shortest path algorithm. The simulation results show that compared with the traditional route planning method, the total distance in the proposed optimal route planning method increased by 1.18%, but the energy consumption, charging cost, and driving time decreased by 11.62%, 41.26%and 11.00%, respectively, thus effectively reducing the travel cost of EVs and improving the driving quality of EVs.
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