未来交通环境下,大规模的智能电动车辆将与城市智能交通网和智能配电网相互作用并相互影响.本文将三者有机结合起来,建立了“车一网一路”智能交互系统模型.该模型包括城市中压配电网模型、道路交通网模型和以快速充电方式充电的大规模智能纯电动汽车模型.在此基础上,基于Dijkstra 最短路径算法,提出了具有实时电网和交通信息反馈的智能电动车辆最优充电路径规划方法.最后,通过MATLAB 和MATPOWER 联合仿真系统对该规划方法进行了仿真评价.仿真评价结果表明,本文提出的最优充电路径规划方法,相比目前广泛采用的最近充电路径规划策略,将能有效降低大规模智能电动车辆快速充电对道路交通网和中压配电网的不利影响.
未来交通环境下,大规模的智能电动车辆将与城市智能交通网和智能配电网相互作用并相互影响.本文将三者有机结合起来,建立了“车一网一路”智能交互系统模型.该模型包括城市中压配电网模型、道路交通网模型和以快速充电方式充电的大规模智能纯电动汽车模型.在此基础上,基于Dijkstra 最短路径算法,提出了具有实时电网和交通信息反馈的智能电动车辆最优充电路径规划方法.最后,通过MATLAB 和MATPOWER 联合仿真系统对该规划方法进行了仿真评价.仿真评价结果表明,本文提出的最优充电路径规划方法,相比目前广泛采用的最近充电路径规划策略,将能有效降低大规模智能电动车辆快速充电对道路交通网和中压配电网的不利影响.
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