管理學(xué)院吳嘉彬博士在能源管理領(lǐng)域頂級(jí)期刊連續(xù)發(fā)表三篇研究論文

發(fā)表時(shí)間：2024-10-12

近日,，我校管理學(xué)院吳嘉彬博士分別以第一作者,、通訊作者在能源領(lǐng)域國(guó)際知名期刊《Energy》（中國(guó)科學(xué)院一區(qū)Top）和《Applied Energy》（中國(guó)科學(xué)院一區(qū)Top）連續(xù)發(fā)表3篇學(xué)術(shù)論文,，題名分別為“Location-routing optimization problem for electric vehicle charging stations in an uncertain transportation network: An adaptive co-evolutionary clustering algorithm”、“Optimal Electric Bus Scheduling Method under Hybrid Energy Supply Mode of Photovoltaic-Energy Storage System-Power Grid”和“Method for Designing Fuel-Efficient Highway Longitudinal Slopes for Intelligent Vehicles in Eco-Driving Scenarios”,?！禘nergy》為中國(guó)科學(xué)院一區(qū)Top（工程技術(shù)前3.3%）、JCR一區(qū)期刊,，影響因子9,，在熱力學(xué)領(lǐng)域JIF排名位居全球第3?！禔pplied Energy》為中國(guó)科學(xué)院一區(qū)Top（工程技術(shù)前2.5%）,、JCR一區(qū)期刊，影響因子11.2,，高被引論文ESI全球工程期刊排名第4,，谷歌學(xué)術(shù)全球?qū)W術(shù)期刊第49。

電動(dòng)汽車（Electric vehicles, EVs）的快速增長(zhǎng)造成了充電站數(shù)量不足,、分布不均等問(wèn)題,，這些問(wèn)題日益嚴(yán)重,。這不僅意味著EV用戶在前往充電點(diǎn)的路途上需要花費(fèi)更多經(jīng)濟(jì)和時(shí)間成本,，還表明了EVs需要承擔(dān)額外的行程能耗來(lái)解決續(xù)航問(wèn)題，大幅度削弱了EVs使用清潔能源帶來(lái)的環(huán)境效益,。為了解決上述問(wèn)題,，本文首先建立了擴(kuò)展時(shí)空狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)用于描述路網(wǎng)交通環(huán)境的時(shí)變性與不確定性。其次,，考慮EV前往充電站（charging station, CS）產(chǎn)生的行程能耗對(duì)CS選址布局的影響,，以涵蓋用戶吸引程度、環(huán)境效益,、經(jīng)濟(jì)成本的社會(huì)總成本最小化為目標(biāo)函數(shù),，提出了EVCS選址-路徑問(wèn)題的協(xié)同優(yōu)化模型（co-evolutionary optimization model of Location-routing problem, CEOLRP），并設(shè)計(jì)了集自適應(yīng)聚類框架與協(xié)同進(jìn)化機(jī)制于一體的兩階段自適應(yīng)協(xié)同進(jìn)化聚類算法（Adaptive Co-evolutionary Clustering Algorithm, ACECA）對(duì)模型進(jìn)行求解,。最后,，通過(guò)搭建確定性和不確定的時(shí)變交通網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境，開(kāi)展敏感性分析和多種算法性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了ACECA的有效性,。結(jié)果表明,，CS選址方案的建設(shè)成本與行程能耗成本存在對(duì)立的博弈關(guān)系，即短期的經(jīng)濟(jì)投入和長(zhǎng)期的節(jié)能減排效益之間的博弈,；此外,，ACECA的求解性能和魯棒性比其他算法更強(qiáng),，求解得到的選址方案在節(jié)能減排、減少用戶充電成本方面具有卓越的優(yōu)勢(shì),。研究結(jié)果可為城市地區(qū)電動(dòng)汽車的充電站選址規(guī)劃問(wèn)題提供理論支持,。

當(dāng)前電動(dòng)公交車輛(Electric Buses, EBs)主要依靠電網(wǎng)提供的電能進(jìn)行充電，而電能的生產(chǎn)仍會(huì)產(chǎn)生碳排放(carbon emission),。近年來(lái)光伏發(fā)電技術(shù)逐漸成熟,，如果能夠采用光伏(photovoltaic, PV)產(chǎn)生的電能為公交車充電，則可以從源頭降低電動(dòng)公交系統(tǒng)碳排放,?？紤]到光伏出力的波動(dòng)性，本文提出了“光-儲(chǔ)(Energy Storage System, ESS)-網(wǎng)”的混合供電模式(hybrid electricity supply mode),。首先考慮各種供電方式的特征,，提出了不同場(chǎng)景下的充電策略，構(gòu)建了電動(dòng)公交車輛排班方案與充電方案的協(xié)同優(yōu)化模型,。其次,，將模型拆解為車輛排班(bus dispatching)與充電調(diào)度(charging scheduling)兩個(gè)子問(wèn)題，并采用非支配排序遺傳算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,，NSGA-II）進(jìn)行求解,，以輸出線路車輛排班方案、車輛充電方式以及充電開(kāi)始時(shí)刻,、充電時(shí)長(zhǎng),。最后，以一條實(shí)際電動(dòng)公交線路以及實(shí)際的光伏出力(photovoltaic output power)數(shù)據(jù)對(duì)所提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證,，并分析了天氣類型,、能源存儲(chǔ)系統(tǒng)容量以及車載電池容量對(duì)優(yōu)化方案的影響。結(jié)果表明：與傳統(tǒng)單一電網(wǎng)供電模式(unitary grid electricity supply mode)相比,，本文所提出的方法可將公交線路的每日充電費(fèi)用降低25.48%,、碳排放降低68.71%。

合理的道路設(shè)計(jì)不僅能提高通行效率,、保障行車安全,、減少施工成本，還能夠降低道路運(yùn)輸能源消耗,。然而,，現(xiàn)有的道路設(shè)計(jì)研究主要關(guān)注安全、效率,、經(jīng)濟(jì)等因素,，鮮有研究考慮實(shí)際施工難度和交通運(yùn)輸?shù)墓?jié)能減排。為了填補(bǔ)現(xiàn)有研究空白,，本文針對(duì)高速公路區(qū)間路段,，提出了考慮車輛油耗最小化和施工可行性的縱坡設(shè)計(jì)方法,。首先，采集了中國(guó)廣東省廣州市北環(huán)高速公路小汽車軌跡數(shù)據(jù)和油耗數(shù)據(jù),，利用車輛運(yùn)行工況,、道路坡度等參數(shù)提取隨機(jī)森林算法的最優(yōu)組合特征，進(jìn)而建立高速公路小汽車油耗預(yù)測(cè)模型,。其次,，將油耗預(yù)測(cè)模型和動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法相結(jié)合，建立高速公路小汽車生態(tài)車速規(guī)劃模型（Ecological Speed Planning,，ESP）,。最后，面向智能車輛生態(tài)駕駛場(chǎng)景,，基于嵌套蒙特卡洛樹(shù)搜索算法提出了節(jié)油縱坡設(shè)計(jì)方法（Fuel-efficient slope design,，F(xiàn)SD），并考慮填挖方平衡因素篩選了最佳的節(jié)油縱坡方案,。結(jié)果表明,，F(xiàn)SD能夠降低小汽車在路段行駛的油耗約4.50%-6.52%；考慮填挖方平衡的節(jié)油縱坡設(shè)計(jì)方案不僅可降低小汽車在路段行駛的油耗約5.21%,，還具有工程量較低的優(yōu)點(diǎn),。研究成果有助于建立適用于智能車輛生態(tài)駕駛場(chǎng)景的高速公路節(jié)油縱坡設(shè)計(jì)理論與標(biāo)準(zhǔn)，能在兼顧通行效率的同時(shí),，長(zhǎng)期降低高速公路車流的行程油耗,，對(duì)降低碳排放、節(jié)省通行費(fèi)用及保護(hù)不可再生資源都有重要意義,。

       以上研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金,、教育部人文社會(huì)科學(xué)基金,、廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金等項(xiàng)目的支持,。                                             

稿件來(lái)源：管理學(xué)院

通訊員：李遠(yuǎn)輝