Resumen

Los taxis eléctricos se han adoptado como una nueva herramienta energética de transporte público frente a los taxis tradicionales en las ciudades modernas. El diseño de un esquema eficiente de despliegue de estaciones de intercambio se ha convertido en una cuestión importante para mejorar la capacidad de resistencia de los taxis eléctricos. En este estudio, basado en datos reales de la trayectoria de 3.997 taxis en la ciudad de Suzhou, se obtiene la demanda de intercambio de baterías de los taxis en función del flujo de tráfico urbano para construir un modelo de despliegue de cobertura de red bajo restricciones de reglas, donde el principal objetivo de optimización es minimizar el número de estaciones de intercambio y el equilibrio de carga. De acuerdo con este modelo, se presenta un algoritmo de planificación de la conducción basado en la geometría computacional. Los resultados experimentales ilustran que el esquema de despliegue obtenido por el algoritmo propuesto se optimiza significativamente en términos de coste de despliegue y carga de servicio y tiene una complejidad temporal de algoritmo menor que el esquema de despliegue unificado típico. Por tanto, el método propuesto puede aplicarse para mejorar la eficiencia operativa del sistema de taxis eléctricos urbanos.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:esquema eficiente de despliegue de estaciones de intercambio, menor complejidad temporal del algoritmo, modelo de despliegue de cobertura de red, datos reales de trayectoria de operación, algoritmo de planificación de conducción de tráfico, esquema típico de despliegue unificado, sistema urbano de taxis eléctricos, objetivo principal de optimización, herramienta de transporte público, flujo de tráfico urbano.
• Keywords:efficient swapping station deployment scheme, lower algorithm time complexity, network coverage deployment model, real operation trajectory data, traffic drive planning algorithm, typical unified deployment scheme, urban electric taxi system, main optimization goal, public transportation tool, urban traffic flow