考虑运营成本与电池衰减的热感知换电站多目标优化

《Scientific Reports》：Thermal-aware multi-objective optimization of battery swapping station with operational cost and battery degradation considerations

　　

摘要

电动汽车使用的快速增长和高性能能源供应链需求已成为研究热点。电池换电站（BSS）方案被认为是传统充电方案的有前景的替代方案。然而，BSS运营的有效控制问题面临若干重要挑战，因为它需要同时最小化成本和电池退化。在当前的研究中，提出了一种多目标混合整数线性规划（MILP）框架，用于BSS运营，以重点优化运营成本、电池退化和热应力。所提出的模型考虑了电池荷电状态（SoC）动态、分时电价、需求不确定性、电池老化现象、电网交互约束和车网互动（V2G）功能。增强的ε-约束法有助于生成帕累托有效解，使决策者能够评估财务效率和运营可持续性之间的权衡。在包含清华大学出租车车队、NEPRA电价和NASA电池老化数据的公开数据集上评估所提出的模型，实现了成本降低（11.1%）和电池寿命延长（38.0%）的显著改善。关于峰谷电价比、车队规模、环境温度和电池化学的敏感性分析证实了所提出模型的鲁棒性。该框架提供了一个公平的热感知解决方案，在能源消耗和成本可持续性之间保持平衡。