基于混合遗传神经网络的电动汽车充电站最优选址的研究

被引：17

作者：

李海峰 ^{[1
]}

康中敏 ^{[2
]}

机构：

[1] 四川电力送变电建设公司送电工程第二分公司

[2] 成都电业局

来源：

四川电力技术 | 2012年 / 35卷 / 04期

关键词：

电动汽车站址; 最优选择; 标准化; 遗传算法; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM910.6 [充电方式、充电设备]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080805 [电工理论与新技术]; 140502 [人工智能];

摘要：

为了选择电动汽车的最优充电站址,提出了一种基于混合遗传神经网络的评价方法。首先利用Delphi法建立起充电站候选站址综合评价指标体系,然后用专家评价法对其打分,并且将获得的数据进行标准化,再应用自适应遗传算法优化神经网络的连接权值,利用三层神经网络对该指标进行评价,最后利用暂态误差方法,确定最优结果。用某实际算例证明了该方法的良好实用性。

引用

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页数：4

共 8 条

[1]

电动汽车充电设施规划方法 [J].