考虑车流信息与配电网络容量约束的充电站规划

提出一种计及路网结构、车流信息、配电网络结构和容量约束等因素的城市区域电动汽车充电站的规划模型.该模型在配电网络的容量约束条件下,以用户在充电路程中的损耗成本和充电站线路投资之和最小为目标来进行站址和接入位置的选择,通过加权Voronoi图来实现充电站服务范围的自动划分,并利用排队论原理进行充电站的容量优化配置.最后,在兼顾电力公司和电动汽车用户双方利益的前提下,以全社会成本最小化为目标来进行充电站规划方案的优选.算例分析表明,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.     

考虑用户便捷性的电动汽车充电站规划

电动汽车充电站的主要功能是为用户提供方便快捷的充电服务,针对这个问题提出了一种计及用户充电便捷性的电动汽车充电站规划方法。该方法在考虑路网结构和充电站容量限制的基础上,对规划区进行了网格式的分区,分区内以用户在充电路程中的损耗成本最小为目标,并利用遗传算法实现了充电站最优站址的选择。通过反复计算、调整分区的覆盖范围和充电站的站址,最终得到整个规划区电动汽车充电站合理的规划方案。实际算例表明本文所提出的方法和模型具有一定的可行性。     

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。     

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。     

集中充电站和电池更换点的联合规划选址

完善充、换电基础设施建设,有利于电动汽车的推广普及。在"集中充电,统一配送"背景下,提出了一种集中充电站和电池更换点的联合规划选址方法。首先,以规划方案的年基建投资成本、电池配送成本和用户换电行驶成本之和最小为目标,构建联合规划选址模型。其次,基于排队理论以电池更换点的运行成本和用户等待成本综合最小为原则,优化电池更换点内的换电服务台数和换电机器人数。然后,利用加权Voronoi图划分各集中充电站和电池更换点的服务范围。最后,以包含49个路网节点区域的联合规划选址进行算例仿真,并分析了不同区域基建成本对规划选址的影响。结果表明,集中充电站和电池更换点的联合规划选址能使系统的基建投资、电池配送和用户的换电成本达到综合最优。     

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。     

基于社会效益视角的充电站优化规划研究

基于社会效益视角提出一种兼顾电动汽车用户和电网利益的电动汽车充电站优化规划方法。以包含电动汽车车主行驶途中电量损耗成本和配电网网损成本在内的总体社会成本最小为目标函数,考虑充电站服务半径、变压器和线路负载率、节点电压幅值等约束,采用粒子群算法结合Voronoi图求解得到最优的充电站选址方案。选取某市城区某区域为案例,表明本文所提方法相较传统方法可取得更优的社会效益。     

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。     

基于两步规划的电动汽车充换电服务设施选址方法

综合考虑交通、电力双层网络的实际情况,提出一种包含电池集中充电站、电池更换点的电动汽车充换电服务设施的两步规划及校验方法。首先,综合考虑用户和投资运营者的成本,构建两步规划选址模型。其次,以用户时间成本和电池更换点运行成本最小为目标,利用遗传算法并结合Voronoi图,得到最优的电池更换点的数量、位置及其服务范围,完成第一步规划。然后,确定电池集中充电站站址与服务范围,形成第二步规划选址方案。最后,将规划区域内交通网络和电网信息相结合,进行方案校验并判断其可行性。算例分析验证了该规划方法的有效性和实用性。     

基于自适应量子遗传算法的电动出租车充电站规划

电动出租车充电基础设施的科学布局与建设对于电动出租车的推广具有重要的意义。考虑到对于以收益最大为目的的电动出租车驾驶员而言,时间价值具有重要的意义,以充电站建设及运行维护年费用、出租车前往充电站耗时年成本、充电等待时间年成本及配电网网络损耗年费用构建全社会年总成本目标函数,以配电网安全运行为充电站布局规划的约束条件建立模型。在量子遗传算法中引入自适应调整策略,并与Voronoi图法相结合对模型进行求解,基于Voronoi图划分的充电站服务范围,采用排队论的M/G/c对充电站容量进行优化配置,从而实现电动出租车充电站的选址定容。最后,以36节点的路网和33节点的配电网络为例说明了模型和方法的有效性和实用性。     

考虑交通流量俘获的电动汽车充电负荷预测和充电站规划

针对电动汽车(EV)的充电需求,考虑路径的交通流量,以最大交通流量俘获、最小配电系统网络损耗和最小节点电压偏移为目标,构建了一个多目标决策模型对EV充电站进行规划。运用网络扩展技术确定交通流量俘获路径;运用蒙特卡罗模拟算法,确定规划区内EV的最大充电负荷,从而推算得到充电站的容量;运用超效率数据包络分析评价方法,确定经过归一化处理后各目标函数的权重系数,从而将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并采用改进的二进制粒子群优化算法进行求解。以一个包含25个节点的交通网络耦合33节点配电系统为算例进行仿真,验证所建模型和所提方法的有效性,并进一步分析EV最大行驶里程、充电站负荷接入不同节点以及不同时刻对各目标函数的影响。     

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。     

城市EV时空充电负荷预测及充电站规划研究

针对目前城市电动汽车（electric vehicle, EV）充电站存在盲目建设、规划不合理导致的部分充电站利用率低、用户充电满意度低等问题,同时为适应“双碳”目标下发展大规模EV的充电站规划需求,提出一种基于蒙特卡洛模拟和回声状态网络（echo state network, ESN）拟合的城市EV时空充电负荷预测方法,进一步开展EV充电站规划研究。首先考虑城市交通路网结构和区域主要功能,将待规划区域进行网格划分并作为待建充电站备选位置;利用蒙特卡洛方法对各类EV进行多种模式的出行链模拟,获取各网格区域内的EV充电负荷数据集;为拟合各网格内EV充电负荷的多样化分布特征,建立基于回声状态网络ESN学习算法的EV时空充电负荷预测模型,实现一定EV保有量下待规划区内EV时空充电负荷的预测。进一步考虑待规划网格区域内的最大充电预测负荷等约束条件﹑以充电站的建设和运维成本、EV用户充电出行成本以及配网损耗的综合成本最小为目标,建立EV充电站的规划模型,利用粒子群算法进行模型求解得到待规划区的充电站建设位置、数量及容量;最后以某城区EV充电负荷预测及充电站规划为例进行计算,验证了所提方法及模型的...     

电动汽车充电站最优分布和规模研究

为未来电动汽车充电站建设提供研究思路和理论支持,文中运用动态交通网络思想建立了基于硬时间窗约束下的充电站布局及最佳规模确定的多目标优化模型,该模型将充电者充电成本和充电站投资者成本最小化作为优化目标。提出了求解该模型的两阶段启发式算法。在此基础上,通过一个算例验证了所提模型的准确性和有效性。     

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。     

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。     

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

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。