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📋 📋 📋 本文目录如下： 🎁 🎁 🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
2.1 方法1
2.2 方法2
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述
近年来,我国电动汽车的保有量迅速攀升,截至2016年底,我国电动汽车保有量已经接近100万辆,经测算,到2020年全国电动汽车保有量将超过500万辆”。电动汽车充电基础设施作为电动汽车发展的重要保障,其发展水平直接影响了电动汽车行业的发展速度和质量。目前,全国各地按照“桩站先行,适度超前”的原则,逐步推进充电基础设施的科学发展。根据需求预测结果，到2020年新增集中式电动汽车充换电站将超过1.2万座。
电动汽车充电站的选址与定容问题是高维非线性数学问题,决策的优劣直接影响了其服务质量、效率、成本等。现有的国内外学者对城市电动汽车充电站的选址与定容问题研究仍处在起步阶段，没有形成系统完整的理论。文献2]以投运至目标年综合费用最小为规划目标,利用变权Voronoi图的方法划分充电站的服务范围，并采用混合粒子群优化(PSO)算法求解,提高了算法迭代中后期的全局搜索能力。文献⑶]将量子理论与粒子群优化算法结合,增强了优化算法的种群多样性以及算法的全局搜索能力。文献4]结合了城市道路信息和电动汽车续驶里程,提出了电动汽车充电便捷系数﹐并利用Voronoi 图理论和排队论确定充电站的容量。文献将配电网约束等引入充电站规划模型中，同时以截获最大交通流量为目标进行规划,并采用快速非支配排序遗传算法-Ⅱ进行多目标优化规划求解文献6]引入了路网结构、车流信息﹑配电网络结构等约束进行优化规划。文献7]综合考虑了城市路网和配电网的交互性,引入博弈论思想﹐并对电动汽车充放电特性对配电网供电可靠性的支撑作用进行了评估。文献8]利用网格法确定充电站的站址分析了充电站的盈利模型,提出了充电站的日负荷率、投资回收期、充电行驶里程、综合满意度4类评价指标。文献9]将碳排放指标引入充电站选址定容规划模型中,采用Parelo最优前沿分析可选的方案,提出了基于需求点栅格化的充电站服务范围求解方法。文献[10]对电动汽车出行活动及充电过程进行预测,提出了基于电动汽车用户出行的规划模型,兼顾了电动汽车用户的出行需求以及充电站运营商的利益。
本文利用能够计及地理因素和服务半径的２步筛选法，以此来确定充电站的候选站址。以规划期内充电站的总成本 （包括投资、运行和维护成本）和网损费用之和最小为目标，考虑了相关的约束条件，构造了电动汽车充电站最优规划的数学模型，并采用常规粒子群优化算法求解。
参考文献1：
参考文献2：
📚2 运行结果
2.1 方法1
2.2 方法2
🎉3 参考文献
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[1]刘志鹏,文福拴,薛禹胜等.电动汽车充电站的最优选址和定容[J].电力系统自动化,2012,36(03):54-59.
[2]艾欣,李一铮,王坤宇,胡俊杰.基于混沌模拟退火粒子群优化算法的电动汽车充电站选址与定容[J].电力自动化设备,2018,38(09):9-14.DOI:10.16081/j.issn.1006-6047.2018.09.002.
