特斯拉电动汽车充电站选址与数量优化研究

针对如何确定电动汽车充电站选址及数量问题,建立充电站投资运行维护成本的目标函数,利用量子粒子群优化算法对目标函数求解.基于建立的模型,通过实例分析对美国和韩国的电动汽车充电站进行规划,并对未来电动汽车充电网络的发展提出建议.     

基于Voronoi图和改进引力搜索算法的电动汽车充电站选址定容

电动汽车充电站的选址定容属于多变量、多约束及高维度的非线性数学问题,针对该问题提出一种基于Voronoi图和改进引力搜索算法(Improved Gravity Search Algorithm,IGSA)的选址定容方法.综合考虑主观权值和客观权值,运用层次分析熵权法,建立以建设运行成本、用户充电时间成本及配网损耗成本为...     

考虑通勤需求的电动汽车充电站选址与定容模型

为满足电动汽车通勤用户在工作地点附近的充电需求,构建了以充电站建设成本和用户广义充电成本最小为目标的充电站选址和定容模型。引入了便捷系数量化用户的充电期望以得到充电站需要服务的电动汽车数量和电能需求。计算实例表明:充电站选址对便捷系数阈值不敏感,但建设经济性随便捷系数阈值的减小而变差,由此提出了不同规划目标下便捷系数阈值取值范围的建议。     

计及交通拥堵的电动汽车充电站规划方法

电动汽车充电站规划,既要考虑充电站接入配电网的成本、电动汽车用户的便捷性,还要考虑交通拥堵对用户出行的影响。根据电动汽车分布特点建立电动汽车时空分布模型,充分考虑城市路网交通拥堵指数对电动汽车用户出行特性及充电站选取的影响,推算出不同时刻电动汽车用户出行时间,从而得出电动汽车入网的容量,以总投资成本、总运行成本和总用户出行成本最小为目标,建立考虑交通拥堵的电动汽车充电站的混合整数二阶锥规划模型。以假定规划区域验证计及交通拥堵的电动汽车充电站规划方法的有效性和可行性。     

考虑集中充电站的电池换电站选址定容规划

电动汽车电池换电站的选址定容是具有多变量和多约束的复杂非线性问题,?难以用一般的数学方法进行求解,本文对此提出一种Voronoi图与改进蝙蝠算法(Improved?Bats?Algorithm,?IBA)联合求解的选址定容方法.考虑集中充电站的影响,?建立以年建设投资成本、选址满意度和年电池换电成本为目标的多目标决策模...     

多等级电动汽车充电站的选址与算法

作为电动汽车运营所必须的基础配套服务设施,充电站的建设位置与规模对推广电动汽车有着重要的意义。提出了一个多等级电动汽车充电站的选址与求解算法,考虑电动汽车用户分布的特性,基于目标规划思想,建立了使得充电站初始建设成本及用户充电总成本最小化的多等级充电站选址模型。为求解该模型,发展了一个改进的禁忌搜索算法。针对其中表示站址等级和相关用户分配的两个决策变量,设计了禁忌编码和初始解构建相结合的新颖设计方案,并采用2-opt邻域搜索策略,可同时确定出充电站的建址位置、建设的等级及各个需求点的分配。最后通过仿真算例表明,该算法具有很好的站址寻优能力及收敛性能,验证了本文提出的模型的有效性。     

考虑电动汽车充电站的主动配电网“源-网-荷-储”协调规划

提出了协同考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网“源-网-荷-储”多主体协调规划模型。该模型充分考虑配电网规划过程中多方主体的利益,基于已有的“源-网-荷-储”规划研究成果,以电动汽车充电站为枢纽,引入配电网与交通网间的耦合关系,将配网公司作为充电站投资主体,在网层规划中纳入充电站选址定容问题进行网架与电动汽车充电站的协同规划。采用改进粒子群算法求解模型,并采用改进IEEE 33节点算例进行仿真分析,结果表明该规划方法可有效提高规划过程中各主体的经济收益。     

基于差分进化粒子群算法的城市电动汽车充电站最优规划

针对如何确定电动汽车充电站的位置及充电机数量问题,分析了快速充电站的服务对象,建立了考虑建设成本、充电途中行驶成本、充电站等待成本的综合优化模型。模型考虑了城市地理信息,以充电便捷、等待时间为约束条件,以充电站固定成本、车主充电行驶成本和在充电站等待成本之和最小为目标函数。电动汽车充电站规划问题是非凸、非线性、组合优化问题。为此,对目标函数的求解,提出用差分进化混合粒子群算法,该算法增加了种群的多样性和全局寻优能力。算例分析验证了所提规划方法的有效性和实用性。