电动汽车充换电站多模态优化配置：理论与实证研究

本文主要探讨了"基于多范式建模与仿真的电动汽车充换电站优化配置研究"这一主题，由刘熙媛和别朝红两位作者共同完成，发表在《中国科技论文在线》上。该研究聚焦于电动汽车充电设施的高效管理和优化，尤其是在复杂运营环境中，通过结合多范式建模理论，即Agent-based Model and Simulation (ABMS)和Discrete Event Modeling and Simulation (DEMS)方法。 首先，研究者们采用了多范式建模与仿真理论，这是一种综合运用多种建模技术，如Agent模型（用于描述系统中的智能行为体及其交互）和离散事件模型（处理事件驱动的动态系统），来构建电动汽车充换电站的运营模型。这种模型考虑了不同类型电动汽车和充电设施的存在，以及它们之间复杂的交互关系。 作者们利用Anylogic这样的多范式建模与仿真平台，设计了一套全面的仿真模型，涵盖了各种车辆和充电设施的运营情况，旨在模拟真实的充换电站运行环境。通过这种方法，可以为充换电站的决策制定提供定量评估依据，比如优化车辆接入策略、设施布局和服务效率。 接着，研究者提出了一个针对电动汽车充换电站的优化配置模型，这个模型不仅考虑了系统的经济性，还关注了能源效率和社会效益。模型的求解方法可能涉及到线性规划、动态规划或其他优化算法，旨在找到在给定条件下最优化的资源配置方案。 通过实例分析，作者们将模型应用到某一地区的电动汽车和充换电站的实际数据上，展示了模型的有效性和准确性。这不仅验证了他们提出的模型方法的实用性，也为其他地区和未来的充换电站规划提供了宝贵的参考。 最后，论文的关键词包括多类型电动汽车、多类型充换电设施、充换电站优化配置、多范式建模与仿真、基于Agent的建模与仿真以及离散事件建模与仿真，这些关键词反映了研究的核心内容和学术贡献。该研究对于推动电动汽车基础设施的发展，提升能源管理效率，以及实现绿色交通目标具有重要意义。