【摘 要】
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电动汽车(electric vehicle,EV)充电站的布局直接影响经营者投资建设成本,也关乎用户出行的便捷性与经济性.为了平衡充电站经营者与用户之间的利益,同时为站内充电桩的数量和容量配置提供合理依据,该文针对EV充电站规划问题展开研究.首先,以充电站成本和用户经济损失(包括时间损失和路途电量损耗)最小为目标提出EV充电站选址定容数学模型.然后,基于EV保有量历史数据,使用BP神经网络预测目标规划区未来EV数量的时间分布,并利用目标区域的实测交通数据确定EV的空间分布.最后,提出基于区域访问量的动态概
【机 构】
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现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学),吉林省 吉林市 132012;需求侧多能互补与供需互动技术北京市重点实验室(中国电力科学研究院有限公司),北京市 海淀区 1001
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电动汽车(electric vehicle,EV)充电站的布局直接影响经营者投资建设成本,也关乎用户出行的便捷性与经济性.为了平衡充电站经营者与用户之间的利益,同时为站内充电桩的数量和容量配置提供合理依据,该文针对EV充电站规划问题展开研究.首先,以充电站成本和用户经济损失(包括时间损失和路途电量损耗)最小为目标提出EV充电站选址定容数学模型.然后,基于EV保有量历史数据,使用BP神经网络预测目标规划区未来EV数量的时间分布,并利用目标区域的实测交通数据确定EV的空间分布.最后,提出基于区域访问量的动态概率变异方法改进粒子群算法,并使用该算法对EV充电站选址定容模型进行求解,得到目前居民收入水平下的充电站规划优化方案.以北京市海淀区为例进行案例分析,验证该文提出的优化模型具有经济性好、用户满意度高的优点.同时,改进的粒子群算法在计算过程中体现出了寻优速度快,适应性强的特点.
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