[發明專利]基于隨機粒子群算法的EV充電站位置生成方法及裝置

在審

• 申請號: 201910363601.1
• 申請日: 2019-04-30
• 公開（公告）號: CN110084522A
• 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;G06Q10/04;G06Q50/06
• 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隨機粒子群算法的EV充電站位置生成方法及裝置，其中方法包括：步驟S1：采集地理信息數據；步驟S2：基于地理信息數據，根據配電網因素、交通因素和社會因素構建優化問題的目標函數及約束條件；步驟S3：結合PSO與Bagging算法，求解優化問題，生成最優充電站位置。與現有技術相比，本發明采用了結合成本與規劃效果為目標的充電站規劃模型，并結合PSO與Bagging算法，實現充電站最優選址方案，可以提升得到的充電站的用戶體驗更好，并且降低空駛的能源消耗。

技術領域

本發明涉及電動汽車配套領域，尤其是涉及一種基于隨機粒子群算法的EV充電站位置生成方法及裝置。

背景技術

新能源汽車取代燃油車是提升環境質量的重要手段，在政策支持下，新能源車輛正逐步普及。在這樣的趨勢下，服務于大規模電動汽車(EV，Electric Vehicle)，包括混合動力電動汽車(HEV，Hybrid Electric Vehicle)、純電動汽車(BEV，Battery ElectricVehicle)的配套充電設施也必須同步地進行建設。

充電難的問題困擾了EV車主很久，曾是限制EV發展的一大因素。正因如此，需要對城市內的充電站進行過規劃，建設充電站網絡。

在充電站規劃方面，已經展開了很多研究。通過加權Voronoi圖來劃分充電站服務范圍的劃分，并利用排隊論原理選擇充電站容量。根據電動汽車充電特性和出行特征，計算電動汽車充電功率需求期望值，從而得出規劃區充電站的容量需求。結合出行鏈的概念，提出一種基于用戶出行需求的EV充電站優化規劃模型。此類研究可以找到理論上滿足用戶或電力系統要求的最優規劃方案，但是忽略了實際場景下的充電站選址合理性。

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隨機粒子群算法的EV充電站位置生成方法及裝置。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種基于隨機粒子群算法的EV充電站位置生成方法，包括：

步驟S1：采集地理信息數據；

步驟S2：基于地理信息數據，根據配電網因素、交通因素和社會因素構建優化問題的目標函數及約束條件；

步驟S3：結合PSO與Bagging算法，求解所述優化問題，生成最優充電站位置。

所述目標函數為：

其中：α為調節系數，p_a為第a個充電站的建設成本，β為調節系數，f(s_j)為第j個充電站的便利度，P為充電站建設成本集合，s充電站集合；

所述約束條件為：

其中：s_j為第j個充電站的容量，s_j,e為充電站容量和，ε_s為限制區域充電站容量和的裕度，w為區域b_w的編號，n為供電站的數目，為區域b_w內第r個供電站，為區域供電容量，ε_g為限制區域供電容量的裕度，l_k為第k個道路段，為第k個道路段的坐標，為第j個充電站的坐標，R_j為第j個充電站的充電服務半徑，ε_R為限制充電服務半徑的裕度，S為供電站的容量集合，G為供電站集合，L為道路集合。

所述步驟S3具體包括：

步驟S31：通過Bagging算法劃分樣本集；

步驟S32：對一個未處理的樣本集，初始化其粒子群的速度和位置，其中，任一粒子對應于一充電站位置；