基于量子粒子群优化算法的城市电动汽车充电站优化布局

针对如何确定电动汽车充电站位置及规模的问题,建立考虑地理信息、建设成本和运行成本的综合优化目标函数。此目标函数以土地成本、配电变压器的投资等建设成本及包含供电损耗的运行费用为基础,以交通流量为约束条件,比较科学、全面地反映电动汽车充电站选址、定容问题的实质。电动汽车充电站选址定容问题是非凸、非线性、组合优化问题。在确定目标函数的基础上,提出用量子粒子群优化算法对此问题进行求解。此算法采用了量子理论中的叠加态特性和概率表达特性,潜在地增加了种群的多样性和全局寻优能力及寻优效率。运用此算法和构建的优化模型,对某区域的电动汽车充电站进行规划,通过对比分析,表明该方法可行、有效。     

城区电动汽车充电站布局规划研究

电动汽车的大量推广必须以科学合理的充电设施规划为基础。提出一种城区电动汽车充电站布局规划方法。首先,在城区电动汽车快充需求分布预测基础上,以充电站内充电机数量、充电站与快充需求点间距离以及充电站间距离为约束,充电站社会年总成本最小为目标,建立兼顾充电站、电动汽车用户以及电网三方利益的充电站选址定容模型。然后,采用Voronoi图联合改进粒子群算法对模型进行求解。通过Voronoi图划分充电站服务区域,再利用改进粒子群算法进行全局寻优,得到规划区域内充电站选址定容最优方案。最后,以某城区为例进行仿真,验证了所提方法的有效性。     

基于计算几何方法的电动汽车充电站规划

综合分析了影响电动汽车充电站规划的若干因素,建立了电动汽车充电站规划的最大收益模型。根据电动汽车充电特性和出行特征,计算电动汽车充电功率需求期望值,从而得出规划区充电站的容量需求。根据电动汽车的分布特点,通过调节加权伏罗诺伊图的权重,使得服务区域划分更合理,同时保持各充电站负载率的均衡。利用粒子群优化算法的全局寻优能力,结合加权伏罗诺伊图,对充电站进行选址定容和服务区域划分的优化规划。算例分别针对不同电动汽车数量和不同分布方式的情况进行计算,结果验证了所述模型和方法的有效性和可行性。     

考虑网络转移性能的城市快速充电网络规划

针对当前充电站规划布局研究未考虑电力系统和交通系统的深度交互以及用户在充电站之间的转移问题,提出了一种考虑网络转移性能的城市快速充电设施规划方法。首先,结合充电站的多重属性,分析了充电网络、用户出行特性、交通路网和配电网之间的耦合交互关系,并进一步基于复杂网络分析了用户的出行规律;其次,分别构建了考虑道路流量水平约束的充电网络模型和基于用户多样决策的站间转移行为模型;再次,以兼顾电动汽车充电站运营商、电动汽车用户以及配电网的全社会年成本建立充电站选址定容模型;在此基础上,采用基于小世界网络模型交互的粒子群优化算法进行求解,通过在粒子之间构建小世界网络拓扑结构实现信息的交互和传递,并根据粒子的多样性自适应调整粒子间的重连概率;最后,通过实际算例验证了所提规划模型和优化算法的有效性。     

基于改进免疫克隆选择算法的电动汽车充电站选址定容方法

随着电动汽车渗透率的提高,充电基础设施规划应更加科学、合理,提出一种基于改进免疫克隆选择算法的电动汽车充电站选址定容方法。首先,分析充电站的容量、位置和服务范围之间的关系,以充电站的覆盖率和重合度、规划区域内的功率以及充电站的充电功率为约束条件,建立以充电站年总成本最小为目标的充电站选址定容模型。然后,提出一种抗体间亲和力的计算方法以及多项式变异对免疫克隆选择算法进行改进,使其更适用于电动汽车充电站选址定容模型的寻优迭代求解。最后,利用MATLAB进行算例分析,结果验证了模型和算法的有效性。     

计及全寿命周期成本的两阶段电动汽车充电网络规划模型

电动汽车产业推进依赖于其充电网络,设计了电动汽车充电网络的两阶段规划模型,模型第一阶段运用伏罗诺伊图,根据充电站数目以全体充电站服务半径之和最大对充电站进行选址。模型第二阶段基于全寿命周期成本理论,考虑规划过程中的不确定性因素,建立了计及用户便利度修正因子的充电网络定容模型。定容模型在第一阶段选址基础上,通过充电负荷转移效应确定充电负荷需求,以最小全寿命周期成本为目标,规划定容结果。最后,运用将莱维飞行与传统粒子群算法相结合的混合搜索算法对上述规划模型进行求解,通过规划实例验证了所提模型的有效性。     

（12期拿下）基于权重自适应调整的混沌量子粒子群算法的城市电动汽车充电站优化布局

针对城市电动汽车充电站的定容和选址的问题,从实际情况出发,建立将土地价格、建设成本、运行成本、交通流量、服务距离、服务能力考虑在内的数学模型,该模型以年均综合费用最小为目标,以充电能力,充电距离为约束条件。采用权重自适应调整的混沌量子粒子群算法对北方的某市某区进行规划,该算法在迭代过程中会根据粒子不同的适应值,对惯性权重做出相应的调整,从而调整对粒子的搜索能力。利用混沌算子的遍历性,使得该算法具有很好的收敛速度和精度。利用该算法对所建立的数学模型进行求解,经过进一步的筛选,确定了该地区充电站的建址坐标、容量和费用。     

计及碳排放的电动汽车充电站多目标规划

合理的电动汽车充电站规划是推广应用电动汽车的基础。提出一种计及碳排放的电动汽车充电站多目标选址定容规划模型,模型以充电站建设运行成本、用户充电耗费时间和驶向充电站引起的碳排放为综合优化目标,以充电站的容量限制为约束条件,并采用Pareto最优前沿分析可选的选址定容方案。为确定可选站址所服务的区域范围,提出一种基于需求点栅格化和Voronoi图求解的计算方法。最后,通过案例分析验证了该规划模型和求解方法的实用性和有效性,为电动汽车充电站的选址定容提供了新的思路。     

考虑电动汽车充电站选址定容的配电网规划

针对电动汽车充电站选址定容的配电网规划问题,建立了以配电网投资及运行成本、电动汽车充电站投资及运行成本最小为优化目标的模型.采用带精英策略的改进树形结构编码单亲遗传算法ITSE-PGA(improved tree structure encoding partheno-genetic algorithm),在配电网规划的同时进行了电动汽车充电站位置和容量的优化.不同于用于传统的配电网规划的树形结构编码单亲遗传算法,该方法在含电动汽车充电站的优化过程中,配电网络不一定连通,所以要对不可行解做特殊处理.通过算例仿真,验证了该方法的可行性和有效性.     

考虑用户便捷性和配网接纳能力的EV充电站选址定容

充分考虑规模化电动汽车(EV)使用过程中受限于交通便利性、接入过程中不宜超过配电网接纳能力的问题,提出一种区域范围内EV充电站选址定容优化规划方法。首先,应用蒙特卡罗方法分析有序、无序充电2种不同场景下EV接入配电网的负荷需求特点;其次,构建考虑交通便利性和配电网接纳能力的EV充电站选址定容优化模型,并应用粒子群和Voronoi相结合的方法对其进行求解,先后实现区域范围内EV充电站选址确定、充电站内充电桩个数优化;最后,通过典型的北方城区实际案例,验证所提优化规划模型的合理性,以期为我国EV充电站的规划建设提供借鉴。     

电动汽车充电站规划布局与选址方案的优化方法

在兼顾充电站运营者和电动汽车用户双方利益的前提下,提出了一种基于全社会成本最小化的充电站规划布局的优选模型。在充分考虑路网结构、车流信息和用户路程损耗等影响因素的情况下,提出了充电站选址定容的优化方法。该方法以路口节点的交通流量来表示路网中的车流情况,以权重来反映车流密度对充电站服务范围的影响,以用户在充电路程中的损耗成本最小为目标进行选址,并利用加权Voronoi图来实现充电站服务范围的自动划分。最后,以全社会成本最小为目标从多种规划方案中选择最优方案作为规划区充电站最终的规划方案。算例表明,所提出的方法和模型对于城市区域电动汽车充电站的优化规划具有一定的可行性和合理性。     

电动公交车换电站—电池充电站优化规划

充电设施的规划与建设是解决电动汽车发展瓶颈的重要问题。电动汽车在公共交通领域发展迅速,并广泛采用换电模式。文中充分考虑了电动公交汽车换电电量需求和充换电行为,提出了一种换电站—电池充电站建设模式,并给出了相应的优化规划方法。该方法首先使用近邻传播聚类算法对换电需求点进行空间聚类,以确定电池充电站的站址和规模,并利用化石燃料与电能的热值关系,将当前柴油公交车日消耗能量折算成电能以确定换电电量需求。然后,利用排队论方法对电池充电站内的工作情形进行建模,提出以拒绝服务率为主要约束,以综合建设成本最小为目标的优化模型。最后,以某城市实际统计数据为例给出了该市公交汽车换电站、电池充电站以及其充电设备、换电设备、电池的规划方案,为电动公交车充、换电站的实际规划提供参考。     

基于LCC和量子遗传算法的电动汽车充电站优化规划

电动汽车充电站优化规划是电动汽车与智能电网灵活互动的重要研究内容之一。面向电动汽车充电站运营周期,详细分析了充电站的成本效益及全寿命周期成本（LCC）的计算方法;基于上述工作,提出利用交通路网车流量信息估算充电站容量,以充电站运营商获得的净现值收益最大为优选目标,以交通路网车流量、电网电能质量和经济性、用户充电需求为约束条件,确定充电站的选址和容量;进一步地,提出了计及LCC的充电站优化规划模型,并采用量子遗传算法求解该模型。算例仿真表明,优化规划模型及其求解方法有效。     

基于区块链的电动汽车充电桩两阶段交易优化

为了解决电动汽车大规模发展带来的充电交易主体之间的信任问题,提出了基于区块链的电动汽车充电桩两阶段交易优化方法。首先,设计电动汽车充电桩两阶段交易优化框架;然后,为了避免电网负荷过载给电网的安全稳定运行带来影响,以电网容量裕度为约束,引入双向交易市场、P2P交易市场,在各个充电站之间进行充电权交易,构建电网与电动汽车充电桩交易优化模型;其次,为了降低充电站的偏差惩罚成本以及引导电动车车主有序充电,构建了基于需求响应的电动汽车充电桩与车主交易优化模型;最后,以某一仿真场景为例进行算例分析,验证模型的有效性。算例结果表明:基于区块链的两阶段交易优化模型,能提高充电站的收益,降低系统峰谷差。     

考虑临时驻车充放电管理的电动汽车配送路径规划方法

随着充电基础设施保障能力的提升,电动汽车配送工作过程中的长时间驻车行为与电网存在的交互行为与能量转移存在研究价值。为提高电动汽车参与物流配送的效率,提出日调度背景下考虑临时驻车充放电管理的电动汽车配送路径规划方法。计及实时电价、车载电量、载货限重、单侧送达时间窗约束,考虑电池损耗、充电站服务时间、分时电价及实时服务费,构建以配送时间、耗电成本、车辆成本、配送延迟惩罚之和最小为目标的电动汽车配送路径优化模型,采用模拟退火改进的非支配排序遗传算法求解。以某26节点路网系统为算例,验证了所提方法能有效减少配送总成本,降低续航不足的风险,提升交通与能源互动潜力。     

基于Voronoi图的多站融合变电站选址定容优化

多站融合变电站是支撑泛在电力物联网建设的基础保障,其发展也给传统变电站规划带来新的挑战。考虑多站融合变电站高效连接储能、数据中心负荷、电动汽车充电负荷、新能源微电网等多元主体的服务特性,提出一种多站融合变电站选址定容优化规划方法。考虑变电站服务主体的个性化需求,结合Voronoi图理论,以多维度负荷距成本最小为优化目标,建立优化模型及其求解方法流程。结合某地区电网规划实例,仿真分析多站融合变电站选址定容优化规划方案,并与传统规划方案进行成本比对,验证了模型的有效性。结果表明:所提的多站融合变电站选址定容优化模型有利于促进配网中站、源、荷、储、充多资源的紧密协同。     

基于引入模拟退火思想的改进粒子群算法的电动汽车充电站最优规划*

未来电动汽车的大规模发展,需要建设大量的充电站,充电站的合理布局对充电站投资者和用户具有非常重要的意义。文中提出了一种计及交通道路结构、车流信息及用户成本的电动汽车充电站最优规划模型。采用加权Voronoi图对待规划区进行服务区域划分,对传统粒子群算法引入模拟退火思想,并且对惯性权重更新机制做出改进。使用加权Voronoi图和引入模拟退火思想的改进粒子群算法相结合优化充电站的建设位置和容量配置。算例分析验证了规划模型和算法的正确性和实用性。     

基于改进粒子群算法的电动车参与负荷平抑策略

建立了电动车参与负荷平抑的数学模型,在考虑电动车充放电功率及可用容量等约束条件的前提下,应用粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）对模型进行了求解。针对PSO处理高维问题过早局部收敛的缺陷,提出了基于子向量的改进型PSO算法,在保证算法搜索到空间中的每个区域的同时,将搜索空间分...