[發明專利]基于公交線路與網格化AP算法的充電站選址方法及裝置

在審

• 申請號: 201910362203.8
• 申請日: 2019-04-30
• 公開（公告）號: CN110084520A
• 公開（公告）日: 2019-08-02
• 發明（設計）人: 范艷紅;楊奕暉;何春輝;李敏;屈婉瑩;馬茜;寇健;陸軼祺;解大
• 申請（專利權）人: 國網上海市電力公司;上海交通大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 蔡彭君

本發明涉及一種基于公交線路與網格化AP算法的充電站選址方法及裝置，其中方法包括：步驟S1：基于公交線路始末站與停保場位置獲取地理信息圖，并在地理信息圖中標記公交線路始末站與停保場的位置；步驟S2：對地理信息圖劃分網格；步驟S3：計算各網格的權重，并基于得到的權重設置親和度矩陣；步驟S4：采用AP算法進行聚類得到多個聚類中心，并基于得到的聚類中心選擇充電站選址。與現有技術相比，本發明根據站點以及電氣信息設計公交始末站點權重，提高選址的效果。

技術領域

本發明涉及一種計算機技術，尤其是涉及一種基于公交線路與網格化AP算法的充電站選址方法及裝置。

背景技術

隨著電動汽車的逐漸推廣，目前在政策的指引下，電動汽車已經被大部分車主接受，然而，由于電動汽車充電設施尚不夠完善，無法完全解決車主的“里程擔憂”問題。因此很多學者設計了充電設施的優化布局方案。

充電設施的規劃主要包括選址、定容2個方面，由于充電站的建設會對城市配電網產生影響，因此國內外已經展開了大量研究，考慮了電力系統、交通網絡以及充電設備費用和運行期間購買電能費用，建立了集中型充電站選址定容模型。考慮了建設成本、運行成本、充電成本和電動汽車數量分布，提出了收益最大化多等級充電站選址模型。利用排隊論的方法尋求顧客與充電站暇務設置之間的平衡點，保證充電站具有最佳的服務效率和最合理的配置。基于城市交通網絡的動態信息，給出兩步搜索的電動汽車充電站選址定容的分析方法。此類方法多是針對公共充電站規劃，可以為擁有特殊規律性的公交充電站規劃提供參考。

AP算法(Affinity Propagation Clustering Algorithm)通過輸入原始數據親和度矩陣，可以在較短的時間內計算出數據聚類信息，非常適合處理數據點數較少的公交充電站規劃問題。AP算法已經被初步應用于公交充電站規劃中，然而并不能全面地考慮其對電力系統的影響。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基于公交線路與網格化AP算法的充電站選址方法及裝置。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種基于公交線路與網格化AP算法的充電站選址方法，包括：

步驟S1：基于公交線路始末站與停保場位置獲取地理信息圖，并在地理信息圖中標記公交線路始末站與停保場的位置；

步驟S2：對地理信息圖劃分網格；

步驟S3：計算各網格的權重，并基于得到的權重設置親和度矩陣；

步驟S4：采用AP算法進行聚類得到多個聚類中心，并基于得到的聚類中心選擇充電站選址。

所述步驟S4具體為：通過改變親和度矩陣中參考度的基準值，采用AP算法進行多次聚類得到多次聚類結果，并基于每一次聚類結果中的聚類中心得到充電站選址。

網格的權重包括供電網絡負荷裕度權重、接線改造成本權重，網格站點規模權重，網格土地成本權重，網格充電需求權重；

所述供電網絡負荷裕度權重具體為：

其中：μ_load為供電網絡負荷裕度權重，λ_load為供電網絡負荷裕度因素的經驗調節系數，P_max為歷史最高有功功率，P_out為母線出線功率，

所述接線改造成本權重具體為：

其中：μ_line為接線改造成本權重，λ_line為接線改造成本因素的經驗調節系數，c_pre為預設參考接線費用，c_line為實際接線價格，