[发明专利]一种基于多目标优化的电动汽车充电站规划方法在审

专利信息
申请号: 202210831735.3 申请日: 2022-07-15
公开(公告)号: CN115470600A 公开(公告)日: 2022-12-13
发明(设计)人: 辜方清;王平;谢柏阳;陈学松 申请(专利权)人: 广东工业大学
主分类号: G06F30/18 分类号: G06F30/18;G06F30/13;G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q50/06;G06F111/06;G06F113/04
代理公司: 广东广信君达律师事务所 44329 代理人: 余胜茂
地址: 510062 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 多目标 优化 电动汽车 充电站 规划 方法
【权利要求书】:

1.一种基于多目标优化的电动汽车充电站规划方法,其特征在于,包括以下内容:

(1)构建了一个最大化充电站年利润和最小化用户等待时间的多目标优化电动汽车充电站规划模型;

(2)通过综合考虑费用成本和距离成本,用户通过贪心策略选择成本最小的充电站进行充电;

(3)通过设计高效的局部搜索策略,优化各个站点的最佳充电桩数量和服务费价格;

(4)使用改进的MOEA/D-M2M算法对该模型进行优化。

2.根据权利要求1所述的一种基于多目标优化的电动汽车充电站规划方法,其特征在于,所述内容(1)具体为:

假设有n个建站候选站址,对每个候选站址i∈I={1,2,…,n}最多建一个充电站,每个充电站的可建充电桩有一个上限,充电站充电桩的数量在5到50个之间,在充电站规划时设定充电桩的数量上限为5到50个之间;假设有m个用户,每个用户j∈J={1,2,…,m}最多选择一个充电站,向量Q=(q1,q2,…,qn)记录各候选站址的可建充电桩数量上限;向量X=(x1,x2,…,xn)表示各候选站址的建站状态,其中

向量P=(p1,p2,…,pn)表示各已建站候选点的充电桩数量,

矩阵Z=[zij]n×m表示用户j与充电站i的关系,

最大化充电站年利润:

其中w为单个充电桩功率;t为平均充电时间即服务时间;θ为每个充电站年运营维护费用占总投资的百分比;c为单个充电桩成本;其中pic为各充电站i的投资总成本;向量ui表示充电站i的日服务用户数量;

为充电站i的年收入;θxipic为充电站i的年运营维护费用;为成充电站i的年利润;si为充电站i的服务费价格,假设充电服务价格与充电站的负载相关,负载越高,意味着充电需求越大,根据供需关系,从而服务价格也越高;反之,则充电服务价格越低;从而得到

其中a为充电站的服务费价格下限,b为充电站的服务费价格上限;设a=0.5元/人/小时,b=2.0元/人/小时;其中表示在充电站i有pi个充电桩且用户平均等待时间最长为15分钟的情况下,对应的日服务用户数最大值;使用M/G/K排队模型的平均等待时间计算公式

最小化用户充电平均等待时间,用户充电排队问题符合排队论的M/G/K排队模型,根据M/G/K排队模型的平均等待时间计算公式,计算总用户充电平均等待时间:

其中VT为服从高斯分布的用户充电时间的方差;ρ′i=uit;

满足以下约束:

其中,约束(6)确保每个用户j最多选择一个充电站;约束(7)确保用户j只能选择已建充电站;约束(9)确保建站方案中每个充电站年利润不小于0;通过分步交替优化的方式把该多目标优化问题分解为:用户自主决策层、充电站充电桩数量决策层和充电站位置决策层三层3个子问题进行求解。

3.根据权利要求2所述的基于多目标优化的电动汽车充电站规划方法,其特征在于,用户自主决策层子问题具体内容为:

在给定中层和上层决策,即建站选址X、建站充电站的充电桩数量P、充电站服务费价格S的情况下,用户通过自主决策综合考虑费用成本和距离成本;

其中λ为平衡因子,用于平衡距离成本和费用成本,Dij为用户j到充电站i的距离;采用贪心策略对问题(10)进行求解,将每一个用户j分配到对用户j成本最小的充电站i*:

从而得到zi*j=1,其他zij=0,得到用户的分配矩阵Z。

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