基于加权Voronoi图和GA-PSO的电动汽车充电站最优规划

被引：18

作者：

张海燕 ^{[1
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王东 ^{[2
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樊平 ^{[3
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王庆丰 ^{[3
]}

汪适文 ^{[3
]}

陈娟 ^{[3
]}

周冬 ^{[4
]}

机构：

[1] 中国能源建设集团陕西省电力设计院有限公司

[2] 国网人才交流服务中心有限公司

[3] 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司

[4] 三峡大学电气与新能源学院

来源：

电网与清洁能源 | 2019年 / 35卷 / 05期

关键词：

电动汽车; 充电站; Voronoi图; GA-PSO算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.8 [路侧服务设施];

学科分类号：

082305 [交通基础设施工程];

摘要：

考虑到电动汽车的普及,对充电站的需求越来越大,合理规划充电站是保证快速发展电动汽车的一项重要举措。根据某地区现有电动汽车的保有量,考察电动汽车的集中充电所需最大负荷,结合市场充电站的固定建设成本、运维成本、用户充电途中的耗时成本以及电池配送成本,综合考虑上述几种主要成本因素,以总成本最小为目标函数,建立充电站的规划模型。将交叉操作引入到PSO算法中,加强了PSO算法后期的寻优能力,通过采用加权Voronoi图和GAPSO算法对模型进行计算。结果表明,在结合了多种成本并考虑用户需求的情况下,能够使得规划方法达到最优。

引用

页码：77 / 82

页数：6

共 15 条

[1]

A simultaneous approach implementing wind-powered electric vehicle charging stations for charging demand dispersion.[J].Yerim Lee;Jin Hur.Renewable Energy.2019,

[2]

非线性动态调整惯性权重的粒子群算法 [D].