Hadoop平台下基于移动充电器模式的电动汽车充电研究

摘要

随着我国机动车保有量的快速增长，传统的化石能源汽车对环境的破坏日益严重，相较而言电动汽车具有环保、安静、节能的天然优势，在完全解决容量、成本等因素后，电动汽车产业必将快速发展。为满足日益增长的电动汽车充电需求，充电设施的建设必须同步。然而，固定式充电设施的建设受所在区域电力基础设施、土地面积和停车位数量等限制，存在一定的局限性，需要寻求一种有效的解决方式。同时，随着电动汽车的大规模推广，如何对海量的电动汽车充电数据进行高效的存储和分析，以指导充电设施的建设和调整，亦成为电动汽车产业快速发展过程中需要解决的问题。
　　本文提出了一种基于移动充电器模式的电动汽车充电方法，在不适合建设大规模固定式充电设施的区域，规划已有中大型停车场作为移动充电服务站，配置移动充电器为电动汽车提供充电服务。在解决了固定式充电设施局限性的同时，有效解决了固定充电桩模式下充电位被不合理占用而导致的充电资源利用率低等问题。
　　同时，论文引入了分布式系统基础架构Hadoop，并搭建了Hadoop平台，对电力数据基于Hadoop平台的存储性能和计算性能进行了测试，验证了平台的数据存储有效性和计算有效性。基于分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)对各充电服务站每日的电动汽车充电需求数据进行存储，解决了海量电动汽车充电数据的存储问题;通过运行电动汽车充电方案计算算法和移动充电器投放台数优化算法，提取存储于HDFS的电动汽车充电需求数据，计算电动汽车的充电方案和不同台数的移动充电器所对应的电动汽车充电需求满足比例均值，解决了海量电动汽车充电数据的计算问题，实现了电动汽车充电数据的有效利用。
　　论文从充电服务站选址、充电服务站移动充电器投放台数初始值计算、电动汽车充电方案计算和基于电动汽车充电需求历史数据的移动充电器投放台数优化四个方面进行了算例分析。基于具体的电动汽车充电需求数据，对电动汽车充电方案计算算法和移动充电器投放台数优化算法基于Hadoop平台的运行步骤进行了详细说明，验证了所设计算法对电动汽车充电情形定义的全面性和合理性，能够应用于实际充电环境下为电动汽车计算具体的充电方案并指导充电服务站移动充电器投放台数的调整，克服固定式充电设施的局限性。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 电动汽车充电方式和充电基础设施

1．2．1 电动汽车充电方式

1．2．2 电动汽车充电基础设施

1．2．3 固定式充电设施的局限性

1．3 国内外研究现状

1．4 本文的主要工作及章节安排

第二章 Hadoop平台搭建及平台有效性验证

2．1 Hadoop分布式系统基础架构

2．2 Hadoop分布式计算关键技术

2．2．1 HDFS分布式文件系统

2．2．2 MapReduce并行计算框架

2．2．3 HBase分布式数据库

2．3 Hadoop平台搭建

2．4 Hadoop平台性能测试

2．4．1 测试数据说明

2．4．2 RMS转化程序说明

2．4．3 Hadoop平台性能测试实验

2．5 本章小结

第三章 Hadoop平台下基于移动充电器模式的电动汽车充电方法

3．1 移动充电器模式

3．1．1 移动充电器说明

3．1．2 固定充电桩模式和移动充电器模式对比

3．1．3 移动充电器模式利润模型

3．2 充电服务站参数初始化

3．2．1 充电服务站选址

3．2．2 充电服务站移动充电器投放台数初始值计算

3．3 Hadoop平台下基于移动充电器模式的电动汽车充电方法

3．3．1 充电方法说明

3．3．2 充电方法设计

3．4 充电服务站移动充电器投放台数优化

3．4．1 充电服务站移动充电器投放台数优化算法思路

3．4．2 充电服务站移动充电器投放台数优化算法设计

3．5 本章小结

第四章 算例分析

4．1 充电服务站选址

4．2 移动充电器投放台数初始值计算

4．3 电动汽车充电方案计算

4．3．1 移动充电器工作状态参数初始值

4．3．2 电动汽车充电需求数据

4．3．3 电动汽车充电方案计算和移动充电器工作状态参数更新计算

4．3．4 算法合理性与全面性分析

4．3．5 结果分析

4．4 基于充电需求历史数据的移动充电器投放台数优化

4．4．1 基于HDFS存储的电动汽车充电需求历史数据

4．4．2 基于Hadoop平台的移动充电器投放台数优化计算

4．4．3 计算结果分析

4．5 本章小结

第五章 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

附录

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况