2-1 集成选址与库存优化 - 创新电动汽车服务网络设计

研报总结

背景与动机

• 背景：电动汽车市场迅速增长，预计到2040年全球将有5亿辆电动汽车上路。
• 动机：换电模式相比充电模式具有更快的服务速度、更小的空间需求和更高的安全性。

模型与算法

• 模型：提出了一种“本地换电，集中充电”的基础设施配置策略，并开发了一种联合选址-库存模型。
• 算法：利用约束生成（CG）技术和参数搜索（PS）技术，设计了一种新的算法框架。

关键发现

• 非泊松需求：分析了非泊松换电需求，发现不同时间段的需求波动较大。
• 库存管理：通过闭合形式分析，解决了混合整数非凸规划问题，提高了模型的可操作性和实用性。

应用案例

• 实际案例：研究了蔚来汽车和北汽新能源等企业的换电服务部署情况，验证了模型的有效性。

主要挑战

• 供需不匹配：换电需求与电力网络之间存在不匹配问题。
• 成本与环境影响：随着换电需求增加，成本和环境影响成为重要考量因素。

结论与展望

• 未来方向：研究团队将继续探讨如何进一步优化换电服务网络，特别是在高密度城市中的应用。

关键数据

• 电动汽车市场：预计到2040年全球将有5亿辆电动汽车上路。
• 非泊松需求：识别出北京地区2019年12月共发生8,333次换电事件。
• 库存管理：通过闭合形式分析，优化了库存管理策略，减少了库存不足的概率。

主要研究方向

• 复杂系统建模与优化算法设计
• 电动汽车充换电系统网络设计
• 用户行为数据分析与优化
• 基于区块链的智能充电引导
• 车辆共享再平衡

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总结内容基于提供的文字，不包含额外编造的信息。