基于空间语义和个体活动的电动汽车充电站选址方法

针对电动汽车充电站（EVCS）的选址问题,提出一种基于空间语义和个体活动模式的城市充电站选址方法。首先,根据城市规划,采用无监督学习对非服务半径内兴趣点（POI）进行聚类,以确定新建充电站个数;然后,采用受约束的双存档进化算法（CTAEA）求解目标函数,在站间距最大化以及新充电站覆盖POI最多的约束条件下优化电动汽车选址方案。以成都市二环路内出租车的轨迹数据和POI为实验样本,并规划了15个充电站的选址方案。实验结果表明,相较于NSGA2(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm 2）和SPEA2(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2),CTAEA的POI覆盖率指标提高了22.9和20.6个百分点,司机平均选择距离缩短了18.9%和25.5%,验证了所提方法在电动汽车选址方面的便利性与合理性。     

资金约束下单向共享电动汽车系统的充电站选址

针对单向共享电动汽车系统提出了一种充电站位置优化的方法,充电站的容量和服务范围内的需求量相适应;该方法基于混合整数规划模型,其目标考虑了满足服务的收入,车辆折旧成本和充电站的充电桩运行成本,目标函数为最大化共享电动汽车服务商的利润.最后进行了模拟仿真来测试方法的松弛度和性能,模型能够在合理的时间内解决较大规模的问题.     

基于GPU并行计算的电动出租车新建充电站选址模型

针对电动出租车充电站优化选址问题，构建了以未满足的电动出租车充电需求量和新建充电站的固定成本最小为目标函数的电动出租车新建充电站选址模型，并提出基于改进的多目标粒子群算法的模型求解方法。为解决未满足充电需求量计算的性能瓶颈问题，设计了一个基于图形处理器（GPU）的未满足充电需求量并行计算算法，并通过实验验证其运行时间约为基于CPU串行算法运行时间的10%~12%。以北京为例，收集、处理相关多源数据，对提出的选址模型进行了应用示例分析，表明所提出的充电站优化选址方案具有可行性。     

基于轨迹数据的出租车充电站选址方法

针对目前电动汽车充电桩利用率低、充电站盈利困难的问题,提出了一种基于轨迹数据的出租车充电站选址方法.分析了出租车停留状态的轨迹数据特性,提取可支持车辆充电时长的出租车停留点.对停留点进行地图匹配,筛选掉在道路上的停留点.对非道路区域停留点进行聚类,得出多辆车停留密集区域作为充电站地点区域.分析了停留点的时间分布,以充电...     

充电中断情景下电动汽车充电站两阶段多目标区间选址优化决策

考虑到充电站选址用户需求量的不确定性和突发状况的复杂性特点,以充电站选址服务效益最好、充电站风险最小以及预选址-增建选址两阶段经济成本最低为目标,基于传统p-median模型和多目标应急选址模型,构建两阶段多目标区间p-median模型.第1阶段在需求和设施损坏存在不确定因素的情况下,基于不确定需求模型模拟充电站遭...     

时空需求下的电动汽车充电设施选址优化模型

针对电动汽车充电站布局位置不合理、充电利用率较低等问题,提出了一种时空需求下的充电设施选址优化模型STDM。通过对电动汽车出行数据的时空分布特征进行挖掘,结合电动汽车的出行与充电行为构建充电需求预测模型来获得区域内时空需求分布;采用基于时空统计量的方法获取需求热点区域,考虑到充电站服务覆盖问题,定义充电覆盖率作为模型评估参数;在此基础上从用户角度与运营和社会角度综合构建电动汽车到站距离成本、充电站建设运行成本和碳排放成本的优化模型。最后通过实际数据验证模型的可行性和有效性。结果表明,模型得出了区域内12个充电站的选址方案降低综合成本,同时确定充电站的布局位置与充电桩数量;此外,采用所提方法得到的模型选址结果相比于其他文献方法能够有效缩短电动汽车到站距离,并提高到站覆盖率。     

基于多源数据的充电站三阶段选址优化决策

为满足日益增长的充电需求,提出一种计及选址影响因素和建设成本的充电站三阶段规划方案,实现了选址评估-预选址-站点增扩的有机结合。第一阶段,通过多源数据对影响因素展开分析,利用层次分析法建立选址评价体系。第二阶段,从用户和企业的角度出发,建立以成本最小为目标的选址优化模型,同时,提出了一种改进的免疫粒子群优化(immune particle swarm optimization,IPSO)算法,用以实现解在空间范围内的自适应搜索。第三阶段,考虑到充电站的增扩问题,设计了一种利用Voronoi图确定新增站点的方法。最后,以某市为研究对象,通过仿真验证了所提模型的有效性与合理性,为充电站的科学选址提供了必要的决策参考。     

基于DeviceNet的电动汽车充电站控制系统的设计

对基于DeviceNet的电动汽车充电站控制系统进行了研究,在系统中设置中央控制计算机,通过DeviceNet总线控制由单片机系统组成的充电单元,并且充电单元配置温度传感器、数码管显示、按键等环节,从而实现对充电系统的实时监控,这就为将来电动汽车充电站建设的发展提供技术支持和依据。     

电动网约车充电站布局优化研究

电动网约汽车的出现使得人们的交通出行方式更加灵活,也更大程度满足出行个性化和高品质的需求,但是由于电动汽车电池特性,如何合理布局充电站成为关键。因此在建立总出行时间最短模型基础上,通过Python对充电站布局进行多Agent仿真优化,平衡交通密度和充电需求,考虑电动网约车司机充电行为决策问题,构建电动汽车行为模型,并以北京市13座充电站为例,分别从访问频率、绕行时间和等待时间等因素分析充电站布局的合理性,对充电站布局以及充电桩个数进行优化,保证各个充电站访问频率较平均。     

计算智能在电动车充电站规划的应用研究综述

虽然近年来电动汽车销售市场在不断扩大,但过低的充电桩利用率使得电动汽车充换电服务运营商的收益并不乐观。通过大数据分析充电站的部署方式可以有效提升充电桩利用率。阐述了演化计算和群体智能主要算法的原理,研究了充电站规划的多目标优化数学模型,论述了演化计算和群体智能在充电站规划中的应用,研究了演化计算和群体智能在充电站规划过程中的改进方式,讨论了人工神经网络和模糊系统应用于充电站规划的可能性,并对发展现状和未来趋势进行了总结与展望。     

面向最大使用效益的充电站网络优化方法

我国政府目前已建成一定规模的充电站网络.针对充电站网络利用率低,存在大量冗余站点和电动汽车充电难等问题,提出了一种数据驱动的充电站网络优化方法.首先,该方法模拟电动汽车充电行为,对不同时间戳内的充电站分别建立队列系统,进而估计充电站间的到达率情况.在此基础上,分析城市电动汽车的充电行为空间特征,用于挖掘城市电动汽车的充...     

电动汽车充电站监控系统设计

针对电动汽车日渐普及这一情况,本论文设计了一套电动汽车充电站监控系统。首先,给出了监控系统总体结构;其次,选择了系统的通信方式,并给出详细的 CANET转换器配置和通讯编程实现;然后,基于Microsoft Visual Studio平台,利用C#开发了充电站上位机监控系统,该系统可实时监控充电桩及其配电系统的运行情况,保证了电动汽车充电站的安全运行。     

考虑风电消纳的居民小区电动汽车有序充电控制方法

随着电动汽车的保有量不断提升,其充电过程对电网的影响也不断加大。为降低电动汽车无序充电对电网的冲击,提升清洁风电的消纳,提出一种居民小区电动汽车有序充电控制方法。方法使用居民小区的电力预测信息与当地风电产生预测信息,计算获取理想风电消纳的小区电动汽车充电负荷参考曲线。在参考曲线的基础上,使用差分进化算法优化可以得到电动汽车充电功率预分配曲线。在实际应用的实时分配问题上,给出了合适的功率分配策略。最后通过算例仿真实验,验证了算法的有效性。仿真实验表明,提出的电动汽车有序充电控制方法具有较好的有效性和实用性。     

基于机器视觉的新能源电动车充电孔检测与定位方法

针对电动车辆人工充电环节的效率低下、场合限制、漏电隐患等难题,研究了一种基于机器视觉的新能源电动车充电孔检测与定位方法.该方法能有效获取目标充电孔的有用特征,实现机器人的自动化充电.首先采用中值滤波去除强电磁噪声的干扰;然后提出了基于HSI颜色模型的二阶段图像检测方法,包括HSI模型变换、Hue分量阈值分割、形态学操作、Canny算子边缘检测、鲁棒性拟合等步骤,并以亚像素的高精度提取出目标充电孔特征;最后,采用HALCON软件对设计算法进行验证测试,实验结果表明该方法能有效识别充电孔,且定位精度满足机器人作业要求,运行时间约为1051.2 ms.     

电动汽车充电桩数据采集终端设计

针对电动汽车充电桩缺少有效状态监测的情况,设计了基于嵌入式ARM平台的数据采集终端。终端采用模块化设计,包括数据采集处理、ARM处理平台和数据远传等三部分。数据采集部分采用CAN/RS485通讯,抗干扰能力强。通过ARM和无线技术的有效结合,系统能够独立完成充电站系统运行分析所需主要参数的采集、存储和转发工作。该方案对于提高电动汽车充电站运行维护效率,降低运维成本,具有一定的参考价值。     

电动汽车与配电网协调规划方法及应用

为更好地实现电动汽车与配电网协调发展,提出一种电动汽车与配电网协调规划方法。首先,研究电动汽车的充电负荷特性,摸清电动汽车的用电规律;其次,研究电动汽车进站流量密度,计算不同时刻不同类型的电动汽车充电数量。最后,研究考虑配电网容量约束的电动汽车充电站规划方法,保证电动汽车充电站规划方案的经济性和科学性。应用实例表明,此方法确定的电动汽车充电站规划方案科学、合理,验证了此方法的有效性和实用性。