基于引力模型的电动汽车充电站选址规划

作为电动汽车的配套设施,充电站的收益与服务的电动汽车的数量及其充电次数有关,而电动汽车的数量及充电次数会受到充电站使用便捷性的影响。为了解决此问题,本文分析了充电站等级、电动汽车规模以及距离之间的相互影响关系,得到了充电站与电动汽车之间的相互吸引模型,在考虑相互影响的基础上,得到电动汽车数量发展的引力模型函数;定义充电便捷性函数,得到了充电次数和便捷性之间的引力关系,在此基础上得到考虑未来发展的电动汽车充电站规划模型。最后,采用微分进化算法对建立的模型进行求解,针对某一具体算例进行了仿真分析,结果表明,本文选址规划符合实际,为充电站的选址规划提供了参考。     

基于Huff模型的电动汽车充电站选址定容方法

对于用户充电选择行为随机性的欠考虑,导致充电站服务范围划分和容量配置不合理的问题,提出了一种基于Huff模型的电动汽车充电站选址定容方法。综合考虑充电站规模、充电价格、用户充电成本对用户充电选择行为的影响,利用Huff模型分析用户对不同充电站的选择概率,并基于用户的选择概率确定充电站的服务范围和充电需求;综合考虑用户充电可达性、规划区域总功率、电动汽车充电功率,以充电站年总成本最小为目标,建立充电站的选址定容模型,并采用免疫克隆选择-变邻域搜索混合算法求解模型。MATLAB仿真结果表明所提选址定容方法能合理地划分服务范围,提高充电站规划的经济性。     

基于实物期权的电动汽车充电站投资决策评估研究

目前关于电动汽车充电站建设的研究局限于选址和定容,考虑投资风险并进行长期规划的研究较少。为避免传统投资决策方法忽略不确定性的投资风险,提出基于实物期权的电动汽车充电站投资决策评估方法。首先,针对充电站投资的收益进行分析,提出充电站投资收益具有多重不确定性;然后,在B-S模型基础上嵌套充电量波动和充电站成本变动的波动率模型;最后,通过对不同区域充电站投资的实物期权价值进行仿真分析,验证了模型的有效性。     

基于用户出行需求的电动汽车充电站规划

结合出行链的概念,对电动汽车(EV)一周的出行活动及充电过程进行动态仿真。在此基础上,提出一种基于用户出行需求的EV充电站优化规划模型。该模型考虑充电站布局对EV充电需求空间分布的影响,以EV群体空驶成本最小化为目标进行充电站选址,以充电站的周最大充电负荷确定建设容量,并选取建设成本最小和充电桩利用率最大的规划方案,兼顾运营商和EV用户的利益。以一个典型的城区为例,验证了该规划模型的可行性和有效性。     

考虑电动汽车充电站布局优化的配电网规划

充电站的布局不仅应考虑电动汽车用户充电的方便性,还应考虑充电站接入电网的成本。研究满足传统负荷增长和新增电动汽车充电负荷需求的配电网规划问题,以馈线的扩容与新建、变电站的扩容、充电站的新建为手段,以包含充电站配电网投资与运行成本最小为目标,建立了考虑充电站布局优化的配电网规划模型。该模型不仅考虑配电网的安全运行约束,还...     

基于条件风险价值的电动汽车充电站规划

针对电动汽车充电负荷的假日性以及负荷预测的不确定性,基于条件风险价值构建了电动汽车充电站规划模型。基于出行链,结合Dijkstra最短路径算法,利用蒙特卡洛随机模拟得到快慢充负荷的时空分布。以充电站建设数量最少为目标,满足所有充电需求点为约束,建立选址模型。考虑用户等待时长,以充电站建设成本最小为目标,建立定容模型。为解决定容模型中充电负荷假日性以及负荷预测随机性,利用鲁棒优化将定容模型转化为机会约束规划,引入条件风险价值工具进行求解。以某区域充电站规划为仿真算例,算例结果验证了该方法能够增强充电站规划模型的鲁棒性,具有可行性。     

考虑充电站需求特性的电动汽车充电站与配电网联合规划方法

提出一种考虑充电站需求特性的电动汽车充电站和配电网联合规划方法。考虑环境温度、用户行为、交通网拓扑结构等因素,建立电动汽车充电站需求模型。进一步提出考虑充电站需求特性的电动汽车充电站与配电网联合规划模型,该模型综合考虑交通网和配电网耦合关系,以充电站与配电网的投资成本、运行成本、用户充电时间损耗成本最小为优化目标,满足交通网与配电网运行安全约束,求解该模型得到电动汽车充电站位置和容量的最优配置及配电网线路改建方案。选取重庆某主城区交通网与配电网为算例,验证了所提方法的有效性。仿真结果表明联合规划策略在满足电动汽车用户充电需求的同时降低了综合成本。     

高速公路充电站电动汽车有序充电策略

为了解决高速公路充电站电动汽车的无序充电问题,考虑充电站的运行状态和电动汽车用户的充电习惯,提出了一种基于新电价机制激励用户调整充电时间的有序充电策略。为了验证有序充电的有效性,建立了充电站排队模型,并根据相关数据通过蒙特卡罗方法和排队算法分别对746、480以及240辆纯电动汽车00∶00—24∶00在充电站中的充电情况进行了仿真。仿真结果表明:与无序充电相比,有序充电不仅可以减少用户的充电成本和等待时间,还可以提高充电站的充电设施利用率,减小对高速公路交通的影响。     

电动汽车充电站多阶段选址规划

电动汽车充电站作为电动汽车运营所需的配套设施,其建设时间、位置与规模对电动汽车的推广有着重要意义。现有研究将电动汽车充电站的规划选址作为一个静态规划问题处理,忽视了电动汽车充电站的建设时间,因此提出了一种电动汽车充电站选址的多阶段规划模型,并应用伪动态规划的思想求解该模型。首先提出了一种计及电动汽车充电站投资成本、运行维护成本以及用户充电损耗费用的多阶段规划模型;其次在准确预测各阶段充电需求的基础上,通过遗传算法确定规划期末的规划方案;最后通过动态规划逆序解法获得各阶段的规划方案,算例分析验证该方案的优越性。     

电动汽车充电站最优规划的两阶段方法

计及道路网络对电动汽车充电需求的影响,提出了充电站最优规划的两阶段方法。该方法的第一阶段基于电动汽车行驶特性,综合考虑电动汽车日剩余电量以及电动汽车动态运行状态和位置,采用随机模拟技术和最短路径法,获得道路网络上电动汽车充电需求在时间和空间上的分布;第二阶段以第一阶段获得的电动汽车充电需求为基础,以充电需求不可达率、不满足率和投资限额等为约束,充电站运行成本和投资成本综合最小为目标,建立充电站最优选址定容数学模型。针对该模型的复杂性,采用遗传算法求解混合整数非线性规划问题。通过对某区域的电动汽车充电站规划的模拟分析,表明了所提方法的有效性。     

考虑V2G模式的电动汽车充电站规划

考虑到V2G模式和电动汽车充电站规划之间的联系,在分时电价机制的基础上,分析了电动汽车用户的充放电行为,并建立了电动汽车充电站的充电收益、放电成本和固有成本模型,同时以电动汽车充电站年总收益最大为目标函数。针对充电站候选站址的选择问题提出了包含环境条件、社会条件和政策因素等在内的外在选择条件。同时在Voronoi图的基础上结合路网交通流量对电动汽车充电站的容量进行确定。通过离散二进制粒子群算法实现了考虑V2G模式的电动汽车充电站的规划。最后,算例分析验证了规划模型的合理性和有效性。     

（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。     

考虑电动出租车随机概率行为特性的充电站规划

电动出租车的规模化运营需要以充电设施为支撑,考虑到时间价值对以盈利为目的的电动出租车驾驶员的重要性,以及出租车在选择充电站时兼顾时间损耗大小和寻找乘客便捷性的特点,基于效用函数建立了出租车对充电站的概率选择函数,进而构建全社会年总成本目标函数,以配电网容量和站址间距离为约束建立模型。基于排队理论的M/G/c模型,采用带约束条件的整数规划模型对充电站容量进行优化配置,通过改进的量子遗传算法实现电动出租车充电站的选址定容规划。最后,以49节点的路网和32节点的配电网为例说明了模型和方法的有效性和实用性。     

基于粒子群遗传算法的电动汽车充电站的布局规划

电动汽车充电站属于电动汽车重要的配套设施,充电站的布局规划对电动汽车的推广有重要意义。提出了区域内车辆流量守恒原理,将区域内的电动汽车数量视为恒定,对电动汽车的总量以及分布进行预测。提出了电动汽车充电站的年最小年综合费用模型,以某城市小区为例,采用粒子群遗传算法对模型进行求解。计算结果表明,基于粒子群遗传算法的电动汽车充电站的布局划具有全局最优、适应性强、经济性好、简单实用等优点。     

考虑用户出行特性和配电网线路可用裕度的充电站规划

考虑到电动汽车用户、电动汽车充电站和配电网三者之间的相互影响关系,根据路网交通流量和用户出行特性建立了电动汽车用户的年总耗时成本模型。在计及电动汽车充电站和配电网的年总成本的基础上建立了全社会年总成本模型,以此对电动汽车充电站进行优化规划。针对电动汽车充电站接入配电网的馈线布局,考虑了线路的通道资源问题,并建立了可用裕度模型。根据环境条件、社会条件、自然条件等外在条件对充电站的候选站址进行初步筛选。然后,以单位时间内充电站的综合成本最小为目标对充电站的容量进行优化配置。利用离散二进制粒子群算法和删除路径算法实现了电动汽车充电站的选址定容及接入配电网的馈线规划。最后,以33节点的路网和19节点的配电网为例,验证了所提模型及求解方法的合理性和有效性。     

电动汽车充电站的最优选址和定容

提出了能够计及地理因素和服务半径的2步筛选法,以此来确定充电站的候选站址。以规划期内充电站的总成本(包括投资、运行和维护成本)和网损费用之和最小为目标,考虑了相关的约束条件,构造了电动汽车充电站最优规划的数学模型,并采用改进的原对偶内点法来求解。修改的IEEE 123节点配电系统算例说明了所发展模型和算法的基本特征。     

“车-站-网”多元需求下的电动汽车快速充电引导策略

提出一种面向电动汽车(车)、快速充电站(站)、配电网(网)多元需求的电动汽车快速充电引导策略。首先介绍了“车-站-网”协同模式下充电引导架构,并基于起讫点分析得出的快充需求分布结果,提出一种双层队列模型模拟快速充电站动态队列。然后,根据动态队列和节点电压约束下配电网快充负荷接纳能力,采用动态电价需求函数建立充电电价模型,以用户充电成本最小为目标引导用户选择快速充电站。最后,以某市部分主城区为例,对1 000辆具有快充需求的电动汽车在不同参与度下进行仿真。结果表明,所提充电引导策略能够在节约用户充电成本的同时,提高快速充电站的运营效率,保证配电网的运行安全。     

含高速公路集中充电站的双层经济调度

电动汽车因其具有清洁性及储能的特点,有着广阔的应用前景。但为了解决其续航里程短的缺点,需要在高速公路建立电动汽车充电站。文中采用换电的模式对电池集中管理,首先,建立了含集中充电站的双层经济调度模型。在上层模型中,以总成本最小为目标函数;在下层模型中,以优化网络损耗为目标函数。其次,针对此模型提出新的求解方法,在上层模型中,利用粒子群优化算法优化每个时刻集中充电站和火电机组的总出力,利用综合灵敏度优化分配每个时刻各个火电机组的出力;在下层模型中,利用网损灵敏度优化分配每个时刻各个集中充电站的出力。最后,利用改进的IEEE 30节点6机组算例进行仿真,验证模型的正确性和有效性。结果表明,通过文中提出的方法求解,优化结果能够满足经济性要求,同时求解速度也得到提高。