基于充电需求预测的电动汽车充电站选址规划研究

TM721; 针对目前电动汽车充电站选址规划问题,提出了一种基于充电需求分布预测的充电站选址优化策略.该策略建立了基于Dijkstra最短路径的Voronoi图方法和双层动态排队方法的充电站选址定容模型,来满足电动汽车保有量持续增长下的充电需求;在充电站年均建设、运营成本,配电网惩罚成本以及电动汽车充电成本多目标约束下,得到以电动汽车充电站规划总成本最小化为目标函数.最后基于改进粒子群优化算法求解目标函数,对新增充电站进行多场景实例分析.MATLAB和MATPOWER仿真结果表明,在不同电动汽车保有量的场景下,通过合理规划充电站布局,可以提高电动汽车充电站选址规划的经济性,从而验证了模型的有效...

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Bibliographic Details
Published in电测与仪表 Vol. 61; no. 10; pp. 39 - 49
Main Authors 张智禹, 王致杰, 杨皖昊, 张洪玮
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 上海电机学院 电气学院,上海 201306%上海理工大学机械工程学院,上海 200093 15.10.2024
Subjects
Voronoi diagram method
load demand pre-diction
动态排队
充电站选址
dynamic queuing
粒子群优化算法
location selection of charging station
负荷需求预测
particle swarm optimization algorithm
Voronoi图方法
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ISSN1001-1390
DOI10.19753/j.issn1001-1390.2024.10.006

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Summary:TM721; 针对目前电动汽车充电站选址规划问题,提出了一种基于充电需求分布预测的充电站选址优化策略.该策略建立了基于Dijkstra最短路径的Voronoi图方法和双层动态排队方法的充电站选址定容模型,来满足电动汽车保有量持续增长下的充电需求;在充电站年均建设、运营成本,配电网惩罚成本以及电动汽车充电成本多目标约束下,得到以电动汽车充电站规划总成本最小化为目标函数.最后基于改进粒子群优化算法求解目标函数,对新增充电站进行多场景实例分析.MATLAB和MATPOWER仿真结果表明,在不同电动汽车保有量的场景下,通过合理规划充电站布局,可以提高电动汽车充电站选址规划的经济性,从而验证了模型的有效性,为充电站的选址规划提供理论依据.
ISSN:1001-1390
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2024.10.006