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电动汽车公共充电站布局的最优规划 总被引:2,自引:0,他引:2
电动汽车未来大规模发展需要众多公共充电站服务,公共充电站应根据电动汽车分布进行合理布局。给出电动汽车分布的预测方法,采用基于排队论的充电机配置方法,提出公共充电站布局最优规划的数学模型。采用与充电站布局有相似数学特点的Voronoi图划分充电站服务区域,服务区内电动汽车考虑快充随机性,采用排队论M/M/s模型,以电动汽车排队等候时间为标准确定充电站规模。为解决Voronoi图全局寻优的困难,与具备全局随机寻优能力的改进粒子群优化算法结合,提出了最优规划的联合求解流程。算例分析验证了规划方法和算法的有效性和实用性。 相似文献
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为了确定合理的电动汽车充电站位置及规模,建立了一种考虑多因素的电动汽车充电站选址定容模型,目标是使充电站的综合成本及建站位置最优化.在电动汽车充电站的建设费用、运行费用等条件的约束下,目标函数还考虑了充电站的供电损耗费用、人员工资和配电变压器的投资等因素.针对建立的模型,采用自适应粒子群算法进行求解,并通过一个算例验证了该模型的可行性. 相似文献
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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。 相似文献
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基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图变电站规划 总被引:3,自引:0,他引:3
针对变电站规划问题,提出一种基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图(weighted Voronoi diagram,WVD)变电站规划方法,在变电站数量和容量组合确定的情况下,对变电站的位置和供电范围进行优化。根据变电站及负荷分布的特点,给出全新的权重计算方法,其权重可自适应调整,从而形成基于加权伏罗诺伊图的变电站规划方法。该方法在保证算法收敛的同时,使变电站的位置及供电范围更合理。利用粒子群优化算法的全局搜索特点,实现了基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图(particle swarm optimization-weighted voronoi diagram,PSO-WVD)变电站选址及供电范围规划。算例结果表明所提方法无论在变电站站址的确定方面,还是在变电站供电范围的划分方面都比单一方法可靠、合理。 相似文献
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针对城市电动汽车充电站规划布局及服务范围划分的问题,提出一种基于变权Voronoi图和混合离散粒子群算法的优化算法。为解决离散粒子群算法在达到最优解时容易发生变异的问题,改进了离散粒子群算法中的概率映射函数,提高算法迭代中后期的全局搜索能力;引入加权Voronoi图生成过程中可随充电站的服务能力和最大服务半径约束动态调整的变权重系数,使充电站服务范围的划分可控且更为合理;利用最短路径法求得用户充电行驶过程中的交通路径距离来取代传统的欧式距离,提高算法的准确性。运用改进后的混合离散粒子群-变权Voronoi图算法求解算例模型,通过算例结果验证了所提算法用于电动汽车充电站规划的有效性。 相似文献
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考虑交通网络流量的电动汽车充电站规划 总被引:2,自引:0,他引:2
充电站的合理选址和定容对电动汽车的规模化应用具有重要意义.考虑到充电站具有城市交通公共服务设施以及普通用电设施的双重属性,以俘获的交通流量最大、配电系统网络损耗最小以及节点电压偏移最小为目标,建立了充电站最优规划的一个多目标决策模型.首先,采用超效率数据包络分析评价方法,确定归一化后各个目标函数合理的权重系数,把多目标优化问题转换成单目标优化问题.之后,采用改进的二进制粒子群优化算法求解该单目标优化模型.最后,以33节点配电系统以及25节点交通网络为例,说明了所发展的模型和方法的基本特征. 相似文献
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电动汽车充电站是电动汽车相关基础设施的重要组成部分,也是电动汽车未来大规模应用的必要前提。首先用网格法确定规划区充电站站址,并提出了负荷率控制系数和充电负荷密集区等概念,接着建立了充电站规划模型和充电站盈利模型。运用充电站负荷率、投资回收期、充电行驶里程和综合满意度4类评价指标对充电站的选址与整体经济性进行了评价。案例分析表明了规划方法的有效性和适应性。 相似文献
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基于混沌模拟退火粒子群优化算法的电动汽车充电站选址与定容 总被引:1,自引:0,他引:1
针对城市电动汽车充电站的选址与定容问题,建立了考虑充电站运营商、电动汽车用户以及电网企业综合利益的充电站选址定容规划模型。采用Voronoi图思想和需求点栅格化理论,结合Floyd最短路径算法划分充电站的服务范围。提出采用一种混沌模拟退火粒子群优化算法对问题进行求解,通过引入混沌理论使粒子更高效地遍历搜寻空间,并结合模拟退火算法的概率突跳特性使算法在迭代后期仍具有较高的全局寻优能力。通过算例分析表明,采用所提算法对城市电动汽车充电站选址定容进行优化规划的可行性和有效性。 相似文献
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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* 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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考虑到电动汽车的普及,对充电站的需求越来越大,合理规划充电站是保证快速发展电动汽车的一项重要举措。根据某地区现有电动汽车的保有量,考察电动汽车的集中充电所需最大负荷,结合市场充电站的固定建设成本、运维成本、用户充电途中的耗时成本以及电池配送成本,综合考虑上述几种主要成本因素,以总成本最小为目标函数,建立充电站的规划模型。将交叉操作引入到PSO算法中,加强了PSO算法后期的寻优能力,通过采用加权Voronoi图和GA-PSO算法对模型进行计算。结果表明,在结合了多种成本并考虑用户需求的情况下,能够使得规划方法达到最优。 相似文献
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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。 相似文献
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合理规划电动汽车充电站的选址,直接关系到配电网稳定运行、电能质量及电动汽车事业的发展。为此综合考虑了政府、供电公司以及充电用户三方面的需求,针对影响充电站规划的多种因素及充电站的具体情况,获取影响充电站最关键的因素,建立了5个方面,共9个评估指标的一种新型充电站选址评价体系,分析了每个指标的含义和构成。在充电站选址的实际案例中,对候选站址的原始数据,利用德尔菲法对评价体系中各指标进行量化,并以此评价指标体系为基础,结合层次分析法和灰色评价法得到候选站址的最优评价值,为充电站选址的最优决策提供依据。 相似文献
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电动汽车充电设施规划方法 总被引:18,自引:3,他引:18
电动汽车作为新能源汽车的主要发展方向之一,越来越受到人们的重视.充电设施的规划建设是电动汽车推广的重要前提.电动汽车充电设施的规划不同于变电站、加油站等服务终端的规划,具有鲜明的特点.将电动汽车充电设施规划划分为示范阶段、公益阶段和商业运营阶段,并分析每个阶段的特点;提出了充电方式的选择优化模型,并基于此对各充电方式进行充电需求预测;提出了间距比、充电容量冗余度、充电电量冗余度等概念,以及充电设施规划的原则、流程和模型.案例分析表明了规划方法的适用性. 相似文献