[发明专利]一种电动汽车充电站最优规划方法

权利要求书

1.一种电动汽车充电站最优规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、对充电站的选址建立数学模型；

步骤2、将Voronoi图和改进粒子群算法相结合，对充电站规划求解；

步骤3、利用模拟仿真验证来改进粒子群算法，完成电动汽车充电站最优规划。

2.如权利要求1所述电动汽车充电站最优规划方法，其特征在于，步骤1中对充电站的选址建立数学模型，具体为：

平均每年电动汽车充电站j的投资费用为：

式中，f_CSj表示电动汽车充电站j折算到每年的投资费用；C表示修建充电站所需征用土地和基础建设的固定投资成本；a是包含购买充电机、配电变压器修建成本和铺设输电线路等有关的等效投资系数；b为充电机的单价；N_chrg为充电站j所需安装充电机数量；r₀是贴现率；Y为运行年限；

电动汽车充电站表达式为：

式中，f_rj表示是电动汽车充电站j每年投运的费用；σ表示的是比例系数；

从充电需求点驶入充电站的空驶电量消耗费用，以及用户的排队等待费，表达式为：

其中，f_customerj表示平均每年电动汽车充电站j的服务区域内电动汽车用户在充电路途中消耗的费用；f_DT表示用户有充电需求时的空驶损耗成本；f_QT表示用户排队等待成本；ζ表示城市出行时间成本；β表示城市道路曲折系数，为城市中两点的实际距离和直线距离的比值，E_ij表示充电需求点i到所属充电站j的欧几里德距离；n_ev为每个交通节点平均每天有充电需求的电动汽车数量；E_1km为电动汽车单位耗电量；p_e为电价；W_qj表示各个充电站的排队等待时间期望；

全社会总成本优化模型的具体数学模型为：

其中，F表示充电站规划方案折算到每年的全社会总成本；N表示需要修建的电动汽车充电站的数量，表示充电站初期投资权重，ψ表示运行成本权重，τ表示用户成本权重；

电动汽车排队等待时间期望的数学模型为：

其中，W_t是电动汽车排队等待时间；λ表示在单位时间内，服从泊松分布的电动汽车到达充电站的数量；μ表示充电机的充电速率；ρ＝λ/μ表示充电机的平均服务效率；

约束条件为：

系统潮流约束：

节点电压约束：

V_i^min≤V_i≤V_i^max i＝1,2,...,M

支路传输功率约束：

P_i^min≤P_i≤P_i^max i＝1,2,...,L

充电站个数约束：

其中，N_CS表示待规划区所要修建的电动汽车充电站个数；P_total表示待规划地区的充电总需求量；S_max、S_min分别代表电动汽车充电站的容量上限和容量下限；f_ceil函数表示求不小于给定实数的最小整数。

3.如权利要求1所述电动汽车充电站最优规划方法，其特征在于，步骤2中所述Voronoi图中，

设P＝{P₁,P₂,...,P_N}∈R²(2≤n≤∞)是平面上n个互不相同的点的集合，d(p,P_i)表示平面中任意一点p到P_i的直线距离，则Voronoi图定义为：

V(P_i)＝{p∈R²|d(p,P_i)≤d(p,P_j)}

式中j＝1,2,...,n,且j≠i；

设η_i(i＝1,2,...,n)是一组给定的正实数，分别代表平面上n个点的权重，则加权Voronoi图定义为：

用加权V图借助粒子群算法的全局寻优能力进行全局优化，其中加权V图权重的公式为：

式中ω_i表示各个服务分区的权重；S_ck为参考容量；P_∑为各个服务分区的充电需求。