Please wait a minute...
图/表 详细信息
低碳自动化码头AGV物流调度和有序充电的联合经济优化
王轩, 汪宝, 陈艳萍, 刘洪, 马晓慧
上海交通大学学报    2024, 58 (9): 1370-1380.   DOI:10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.027
摘要   (2058 HTML8 PDF(pc) (3702KB)(557)  

针对现有自动化码头自动导航集卡(AGV)充电策略未能与分布式电源出力充分协同等问题,提出一种自动化码头AGV物流调度和有序充电联合经济优化方法.首先,解析AGV物流调度和充电调度之间的协同关系,构建联合优化框架;其次,针对AGV物流调度模块,提出考虑码头内外集卡道路隔离要求的AGV行驶距离计算方法;再次,针对AGV充电模块,定义AGV充电状态的判断条件和选桩方法;进而以码头购电费用最小为目标,考虑分时电价、风光上网电价、电量平衡约束、终止时刻的剩余电量约束、决策变量的上下限约束、物流调度约束,构建物流调度和有序充电联合优化模型,提出基于改进粒子群优化算法的快速求解方法;最后,通过某码头的实际案例,验证所提方法的有效性和经济性.



View image in article
图6 多岸桥并行作业的AGV充电结果
正文中引用本图/表的段落
由于岸桥并行作业数决定了AGV物流调度的需求量,所以本算例采用联合优化方法分别选取1、3、5、7座岸桥进行并行作业调度,起始SOC均为95%,调度结束时刻SOC均值不低于75%,求解出各场景下的决策变量区间,如图6所示.由图可见,当岸桥数为1座和3座时,寻优的EminEmax区间差值分别为28%和34%,说明对充电电量要求低,从频次较低可以看出物流可调度AGV充裕;当岸桥数为5座和7座时,寻优的EminEmax区间差值分别为55%和57%,说明对充电量需求提高,且从充电频次增多可以看出,随着岸桥并行作业数量的提高,AGV消耗电量增多,充电时长从短时段递进为长时段以保证物流调度作业的连续性和稳定性,从而提升优化效果.
本文的其它图/表