[发明专利]一种电动汽车电池配送中心的选址方法

说明书

本发明公开了一种电动汽车电池配送中心的选址方法，其包括如下步骤：一是定义目标地区的电池配送中心和换电站及相关费用；二是构建电池配送中心选址模型；三是给出总成本的表达形式；四是利用khumawala规则进行预处理；五是判断所有电池配送中心的建造结果是否均已求得；六是基于最大分支准则或最小分支准则进行求解。本发明能通过构建电动汽车电池配送中心选址模型，快速有效地提供选址方案，并将其应用于大规模的选址问题，从而平衡电池的制造成本和配送成本，提高电池利用率，提升电动汽车用户体验。

技术领域

本发明涉及物流技术领域，更具体地说是一种电动汽车电池配送中心的选址方法。

背景技术

电动汽车作为解决高油价和空气污染问题的有效的替代交通工具，具有零污染、低噪声、低能耗等优点，正在全球范围内进行推广。电动汽车的使用，有利于保持城市流动和能源消耗之间的长期的健康平衡。中央和地方政府都推出了许多战略方案，来推动公共充电基础设施的建设。

当前，电动汽车可在电动汽车充电站和换电站进行能量补给。其中，电动汽车换电站的一般运行模式如下：工作人员为电动汽车用户换上蓄满电的电池，然后将换下的电池在该站用直流快速充电器充电。这种运行模式存在诸多弊端，如每个充电站的充电器数量和电池库存将很难决定，充电站搭建多台充电器会对当地电网造成巨大的负担等。相比之下，建造电池配送中心，通过调整电池出货方案，可以对需求的空间和时间分布上给予更多的电池使用灵活性，从而平衡电池运输成本和电池制造成本以减少系统中所需的电池数量，提高电池利用率。

用于求解选址的算法大致可分为两类：精确算法和智能优化算法。智能优化算法主要包括：遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、蚁群算法等，这些算法的优点是搜索效率高，适合求解大规模问题，但容易陷入局部最优。精确算法主要包括：分支定界法、半拉格朗日松弛法等。这些算法的优点是能够发现最优解，但运算速度较慢，且通常只适用于小规模的问题。

发明内容

本发明为了克服现有技术存在的不足之处，提供一种电动汽车电池配送中心的选址方法，以期能通过构建电动汽车电池配送中心选址模型，快速有效地提供选址方案，并将其应用于大规模的选址问题，从而能平衡电池的制造成本和配送成本，提高电池利用率，提升电动汽车用户体验。

本发明为解决技术问题所采用的技术方案是：

本发明电动汽车电池配送中心的选址方法的特点是按如下步骤进行：

步骤1、定义运输费：

将目标地区中共计n个换电站中的第j个换电站记为N_j，j∈{1,2,…,n}；

将目标地区中m个电池配送中心中第i个电池配送中心记为M_i，i∈{1,2,…,m}；

将m个电池配送中心中建造第i个电池配送中心的固定成本记为f_i；

将第j个换电站与m个电池配送中心中各电池配送中心之间的运输费用按升序进行排序，获得第j个运输费用向量c_j，c_j＝[c_1j,c_2j,...,c_ij,...,c_mj]^T；

步骤2、按如下过程构建电池配送中心选址模型：

步骤2.1、在所述目标地区中建造电池配送中心的固定成本f_F(y)的表达如式(1)：

式(1)中，y_i表示第i个电池配送中心的建造结果，以y_i＝0表征建造第i个电池配送中心；以y_i＝1表征不建造第i个电池配送中心；