[发明专利]基于聚类分析的换电站选址方法

说明书

本发明涉及一种基于聚类分析的换电站选址方法，步骤为：1、获取所有换电需求的车辆坐标；2、设定K个种子点；3、分别计算每个车辆坐标与各种子点的距离，分别将各车辆坐标归入与其距离最近的种子点对应的聚类；4、判断各种子点对应的聚类中各车辆坐标的数量N[i]是否大于换电站设定时间段T中理论服务车辆数n；若大于，将超出部分的车辆坐标归入包含车辆坐标个数小于n且车辆坐标与种子点距离最小的聚类；5、将各种子点移动至其对应聚类的中心点；6、重复3至5直至各种子点的移动距离均小于设定阈值，此时各种子点的坐标为换电站选址的坐标。本发明降低了换电站选址的复杂度，实现了良好扩展性。

技术领域

本发明涉及电动汽车充换电领域，具体涉及一种基于聚类分析的换电站选址方法。

背景技术

换电站的选址直接影响到整体换电站系统的服务能力，和换电站整体网络建设的投入产出比直接相关。

换电站的选址问题由车辆分布和换电需求驱动，受站点布置的客观条件限制，以提高换电站服务能力和服务效率，最大程度的满足换电需求为目标，在若干统计数据和合理假设前提下寻找最佳实现方法。

现有技术把选址问题建模成优化问题，通过优化目标函数的选择，如换电时间最短、等待时间最短、换电站单次换电成本最低等作为优化目标，利用粒子群算法等随机优化方法寻求最优解。

本发明从换电需求的自然属性出发考虑，引入K-means算法进行选址，进一步简化算法，降低复杂度。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，本发明提出了一种基于聚类分析的换电站选址方法，降低了换电站选址的复杂度，实现了良好扩展性。

本发明提出的一种基于聚类分析的换电站选址方法，包括以下步骤：

步骤1，获取设定区域内设定时间段T中所有换电需求的车辆坐标，构成换电需求的车辆坐标集，设定聚类个数k；

步骤2，在设定区域内随机设定K个种子点；

步骤3，分别计算每个车辆坐标与各种子点的距离，分别将各车辆坐标归入与其距离最近的种子点对应的聚类；

步骤4，判断各种子点对应的聚类中各车辆坐标的数量N[i]是否大于n，n为换电站设定时间段T中理论服务车辆数；

若N[i]﹥n，将超出部分的车辆坐标，归入包含车辆坐标个数小于n，且车辆坐标与种子点距离最小的聚类；

步骤5，将各种子点移动至其对应聚类的中心点，并更新种子点的坐标；

步骤6，重复步骤3至步骤5直至各种子点的移动距离均小于设定阈值，提取此时各种子点的坐标为换电站选址的坐标。

优选的，所述的聚类个数k的计算方法为：

k＝m/(n*s)

其中，m为设定区域内设定时间段T中具有换电需求的车辆总数，s为每个换电站在设定时间段T内可用工作时间比例。

优选的，聚类的中心点坐标的计算方法为：取聚类中所有车辆坐标的各维度的算术平均值为中心点的坐标值。

优选的，计算每个车辆坐标与各种子点的欧几里得距离作为步骤3中所述的距离。

优选的，步骤1中确定换电需求的车辆坐标时，若设定区域内已建有换电站，分别以对应换电站设定时间段T中理论服务车辆数量E[i]为第i个换电站对应聚类包含的车辆坐标数量，并从步骤1中获得的所有换电需求的车辆坐标中依次删除距离第i个换电站最近的E[i]个车辆坐标，形成新的换电需求的车辆坐标集。

优选的，所述设定时间段T为一个自然日。

优选的，本发明中的坐标系统为地理坐标系统，用经度和纬度来进行坐标表示。