黄色 和方法 红色 在捕获 流量情况下巴塞罗那地图快速充电站分布网络 计算结果 由上述可知该模型是个整数线性问题，可使用通用数学建模系 统进行求解，并且运用 优化准则选择求出的结果。 两个模型被用于 对捕获 ,和 的巴塞罗那的年度交通流量情况下 寻找最优的 位置快速充电站。最终获得的结果是 充电设施 建设的最佳网络节点位置和充电站建设的总成本。为了确保 模型 的捕获的年度交通流量可以达到 和 ，所以要不断增加充电站的数量 直到达到所要求的捕获值。 在图 中显现了 两种 方法在捕获巴塞罗那 的年度交通流量的结果。从图中可以看出，方法 和方法 所选出快速充电站的 位置有两个是 相同 的 。 方法求出的 个快速充电站位置中有 个处于巴塞罗那的南部地区 方法二对北部的充电站位置重新规划了还可知有两条主要的公路进入巴塞罗那城内。除此之外，方法二还有确定了 个快速充电站 位置， 方法也会确定些与现有加油站不重合的电动汽车充电站建设点 。 两种方法确定快速充电站位置都处于网络节点，当前那些位置也正在建设加油站。 建设 充电站位置附近存在有洗车服务的加油 ， 他们 将会大大的降低 配电网重构的投入 。 可以看出，运用方法二求解 捕获的巴塞罗那的年流量 所建设的充电站数量有所增加，比方法要多建设两个。然而，从表 中可以计算出方法二的总成本费用比方法二少 。 虽然方法二最终确定的充电站的个数较多 ， 但确定的充电站 建设位置附近存在加油站大型超市和商场 。通过对原有的加油站大型超市和商场利用，可 使 充电站的 建设成本 降低 。 表 中显示了运用两种方法在不同的捕获交通流量下，所需的电动汽车充电站的总数和充电站建设成本。 可以看出，在所有参数确定时采用方法可以减少建设充电站的数量。如果追求成本最小化，可运用方法二 使 其建设成本将减少 。 在其他城市应用第二种方法所节约的成本，由建设位置附近的交通流量加油站和共用停车场 情况 决定。 结论 可靠的充电站不仅是电动汽车运行技术前提，还是 让消费者接受电动汽车的重要组成部分。考虑到电动汽车充电时间前期建设成本和市场需求情况，快速充电站是作为共用 充电基础设施的最好选择。然而，由于城市里空间狭小和配电网中负荷较重， 导致 充电站建设费用 增加 。运用传统的流量捕获法对快速充电站进行选址规划可以得到系列的建设 位置，这些点只专注于在充电站数量固定时最大限度的满足消费者充电站需求，没有对其建设成本进行考虑。在巴塞罗那的交通网络中建设快速充电站工作中需要对其成本进行考虑。我们 通过对 原有的加油站大型超市和商场利用， 可 使 充电站的建设成本和配电网加固的费用有所 减少。这种选址方法可以 使充电站规划目标有很好的可行性和项目资金管理更加完善 ， 可 降低 成本。这种选址规划方法可以很容易借鉴给其他城市， 但其节约的成本需要结合当地的的交通流量加油站和共用停车场情况来定 。 参考文献 等 计及快速充电站微网小建设 成本 。如方 法，模型二的二进制决策变量如下 𝑥𝑘，当 𝑘位置存在充电设备时为 ，否则为 ，利用二元变量表示路径是否被捕获，当路径 被捕获则为 ，不能捕获为 。 约束方程 充电设备必须满足路径中的最小充电需求 约束方程式 可以确保在条路径当 中 至 少有 个公共充电设备对过往车辆进行充电约束方程 确保在路径当中了定有充电设备存在。约束方程 防止了路径被多个充电站重复捕获充电。约束条 件 和 用 二进制来定义决策变量。          ,      ,    式中，与模型参数不相同的有 之路上每年的电动汽车充电最小需求量 辆 年 在 位置建设充电站的成本欧元 案例研究 选择 了巴塞罗那作为此次案例分析的对象。通过分析所给的两个原始数据矩阵的信息，构建整个城市交通路径和交通流量模型。个是来自 年巴塞罗那 交通 署调查交通流量数据另外个是加泰罗尼亚自治政府公布的道路分布情况。 通过 最短路径算法可以估算出路网的交通流量 。 表 方法 和方法 性能比较 捕捉流量百分数 模型 加油站的数量 建设总成本 € , 模型 成本最小化 加油站的数量 建设总成本 € , 节约百分比 第 类 节 点第 类 节 点第 类 节 点图 用到快速充电站最小成本选址规划当前的燃料站大型超市和购物中心分布情况 区域信息 本项工作 基于 交通署调查的交通流量信息之上来实现的。从调查的数据可知，巴塞罗那被交通署划分成 个区域，其中 个区域在巴塞罗那城市内。 加泰罗尼亚地方政府发布了简化版本道路图，其中包含了被用来构建最短路径的 个巴塞罗那区域。此图只是过滤与巴塞罗那的城市信息 ,它由 个节点和 个边缘组成。 车流量假设 该数据描述了巴塞罗那城区内 与城外 各区域的 私家车 流动情况。本文假设巴塞罗那城区内的电动汽车的分布是均匀的。上下班的人分配到不同的区域，他们通过搜索最近的高速公路进去城区。 建设成本 电动汽车充电站的运行成本可以根据以下标准把 个充电站建设的候选点分为四类第类充电站既可以充电还可以提供洗车服务第二类充电站可以同时给 辆电动汽车充电第三类充电站其同时充电数小于 ，其内部建设了超市或商场第四类充电站和以前的充电站完全相同。为此， 城市的能源补给站大型超市和商场的建设位置需要选择离网络最近的候选点。这些 能源补给站的相关数据都是由西班牙的工业旅游业和商业部 通过 网 公布 的 配电网的费用设备的费用按市 场给定的价格 进行计算 ，建设的征地成本按照巴塞罗那土地均价进行计算。 方 法 二 求 得 充 电 站方 法 求 得 充 电 站带 有 洗 车 服 务 的 充 气 站不 带 洗 车 服 务 的 充 气 站图 方法 规模，首先，前馈补偿器用于解耦循环流化床锅炉燃烧过程然后，用两个参数自整定模糊控制器对该系统进行解耦控制。参数自整定模糊控制器具有像复杂控制器样智能特征并且有像传统控制器样简单结构，它具有比传统控制器和常规模糊控制器更高控制精度适应性和鲁棒性，并通过仿真实验证明了上述理论。本文控制理论是值得作为个具有大滞后强耦合对象控制技术加以推广。构图根据补偿原则，通过这些关系可以得到然后可以得到解耦控制器作为动态解耦结果，控制变量之间耦合基本消除，循环流化床锅炉燃烧系统解耦成两个相对独立控制系统，即次风量床温系统和给煤量主蒸汽压力系统。然后，这两个系统分别通过控制器加以控制。第三章循环流化床锅炉燃烧控制系统常规模糊控制器设计常规模糊控制器结构模糊控制是适用于多变量大迟延强耦合非线性并且缓慢时变控制方法，模糊控制对于变化对象具有鲁棒性。而且解耦系统中存在时变和非线性因素，模糊控制器是用于解决这类问题。因此，控制器首先选择常规模糊控制器。这两个常规模糊控制器具有几乎相同结构，如图所示。在图中，分别为输出设定值输出实际值输出控制值分别为系统失效，误差变化率分别为模糊集分别为模糊因素模糊因素反模糊中文字出处,,对循环流化床锅炉燃烧系统多变量解耦控制系统研究摘要循环流化床锅炉燃烧系统是个具有多变量大迟延耦合紧密非线性并且缓慢时变特点复杂对象。对于这类复杂对象很难建立精确数学模型或者用传统控制方法进行精确控制。在本文中，循环流化床锅炉燃烧系统通过个前馈补偿器动态解耦，然后被三个控制器，即控制器，模糊控制器和参数自整定模糊控制器分别控制。在仿真环境下对上述三种控制器进行了对比仿真实验，仿真结果表明，参数自整定模糊控制器在快速性稳定性适应性鲁棒性和抗干扰能力方面优于般控制器和常规模糊控制器。第章绪论循环流化床锅炉作为种燃烧效率高煤种适用性广负荷调节性能好污染低清洁煤燃烧技术已经被广泛使用。然而，由于其特殊结构和复杂燃烧机理，其燃烧过程存在着很多复杂特征，如高度非线性时变大滞后多变量耦合等。建立其精确地数学模型或者采用传统控制方法加以控制是非常困难。目前，常用方法是对主蒸汽压力进行集中控制，同时，根据最佳风煤比对次风进行调节使床层温度保持在规定范围内。这种方法不能在保持主蒸汽压力同时使床层温度保持在最佳温度范围内。本文中，在主蒸汽压力和床层温度解耦模型基础上，将具有更强适应性和更好鲁棒性模糊自整定控制器用于主蒸汽压力以及床层温度控制，以获得更好控制效果。第二章循环里化床锅炉特点以及解耦循环流化床锅炉控制系统结构循环流化床锅炉燃烧系统难以控制主要原因在于多输入煤次风二次风引风循环灰和多输出床温主蒸汽压力炉膛负压含氧量之间强耦合关系，在这些耦合关系中最重要是床层温度和主蒸汽压力之间耦合关性和鲁棒性。通过比较三种控制方法仿真结果我们可以得出结论参数自整定模糊控制系统与常规控制和常规模糊控制相比具有更好稳定时间超调量，控制精度更高，适应性好，鲁棒性强。第六章结论循环流化床锅炉燃烧过程具有复杂黄色 和方法 红色 在捕获 流量情况下巴塞罗那地图快速充电站分布网络 计算结果 由上述可知该模型是个整数线性问题，可使用通用数学建模系 统进行求解，并且运用 优化准则选择求出的结果。 两个模型被用于 对捕获 ,和 的巴塞罗那的年度交通流量情况下 寻找最优的 位置快速充电站。最终获得的结果是 充电设施 建设的最佳网络节点位置和充电站建设的总成本。为了确保 模型 的捕获的年度交通流量可以达到 和 ，所以要不断增加充电站的数量 直到达到所要求的捕获值。 在图 中显现了 两种 方法在捕获巴塞罗那 的年度交通流量的结果。从图中可以看出，方法 和方法 所选出快速充电站的 位置有两个是 相同 的 。 方法求出的 个快速充电站位置中有 个处于巴塞罗那的南部地区 方法二对北部的充电站位置重新规划了还可知有两条主要的公路进入巴塞罗那城内。除此之外，方法二还有确定了 个快速充电站 位置， 方法也会确定些与现有加油站不重合的电动汽车充电站建设点 。 两种方法确定快速充电站位置都处于网络节点，当前那些位置也正在建设加油站。 建设 充电站位置附近存在有洗车服务的加油 ， 他们 将会大大的降低 配电网重构的投入 。 可以看出，运用方法二求解 捕获的巴塞罗那的年流量 所建设的充电站数量有所增加，比方法要多建设两个。然而，从表 中可以计算出方法二的总成本费用比方法二少 。 虽然方法二最终确定的充电站的个数较多 ， 但确定的充电站 建设位置附近存在加油站大型超市和商场 。通过对原有的加油站大型超市和商场利用，可 使 充电站的 建设成本 降低 。 表 中显示了运用两种方法在不同的捕获交通流量下，所需的电动汽车充电站的总数和充电站建设成本。 可以看出，在所有参数确定时采用方法可以减少建设充电站的数量。如果追求成本最小化，可运用方法二 使 其建设成本将减少 。 在其他城市应用第二种方法所节约的成本，由建设位置附近的交通流量加油站和共用停车场 情况 决定。 结论 可靠的充电站不仅是电动汽车运行技术前提，还是 让消费者接受电动汽车的重要组成部分。考虑到电动汽车充电时间前期建设成本和市场需求情况，快速充电站是作为共用 充电基础设施的最好选择。然而，由于城市里空间狭小和配电网中负荷较重， 导致 充电站建设费用 增加 。运用传统的流量捕获法对快速充电站进行选址规划可以得到系列的建设 位置，这些点只专注于在充电站数量固定时最大限度的满足消费者充电站需求，没有对其建设成本进行考虑。在巴塞罗那的交通网络中建设快速充电站工作中需要对其成本进行考虑。我们 通过对 原有的加油站大型超市和商场利用， 可 使 充电站的建设成本和配电网加固的费用有所 减少。这种选址方法可以 使充电站规划目标有很好的可行性和项目资金管理更加完善 ， 可 降低 成本。这种选址规划方法可以很容易借鉴给其他城市， 但其节约的成本需要结合当地的的交通流量加油站和共用停车场情况来定 。 参考文献 等 计及