電動汽車充電站規(guī)劃模型建模綜述目錄TOC\o"1-3"\h\u14945電動汽車充電站規(guī)劃模型建模綜述 129542（一）典型選址問題的數(shù)學(xué)模型 12555（二）電動汽車充電站選址問題約束條件 2144651.影響電動汽車充電站布局的約束條件 2288193.充電規(guī)劃原則 328190（三）電動汽車充電站數(shù)學(xué)模型 3292221.充電成本規(guī)劃 4261822.建站成本規(guī)劃 4262844.模型求解 530425一、實(shí)驗(yàn)及分析 623337（一）BB-PSOMATLAB程序編寫 621731（二）案例實(shí)驗(yàn)與分析 14典型選址問題的數(shù)學(xué)模型要確定電動汽車充電站的規(guī)劃模型，我們首先可以考慮建立一般位置問題模型的方法和步驟。電動汽車充電站也有許多類似的問題，例如工廠，倉庫，機(jī)場，港口等。通過類推，我們可以在建立充電站計(jì)劃模型之前更好地了解充電。在文獻(xiàn)[19]中，何波等。討論了廢物處理站的位置。垃圾站的位置與電動汽車充電站相同。這是一個網(wǎng)絡(luò)位置問題，設(shè)施位置可能包含許多相互矛盾的目的。關(guān)于垃圾站的位置，很明顯垃圾站對居民的生活有負(fù)面影響，所以人口的想法是建造盡可能多的垃圾站。另一方面，從站點(diǎn)構(gòu)建者的角度來看，垃圾站離住宅越近，這樣做的成本越低。因此，工作站的構(gòu)建應(yīng)考慮最低的總成本和工作站處理的負(fù)面影響。本文為您提供有關(guān)腳踩墊及其使用方法的一些基本事實(shí)。例如，住宅是浪費(fèi)點(diǎn)。更多的居民在居民區(qū)產(chǎn)生更多的廢物；廢物運(yùn)輸成本與運(yùn)輸距離成線性關(guān)系。確定一段時間內(nèi)每個居民區(qū)產(chǎn)生的廢物量。有了這些假設(shè)，建模的目的就變得更加清晰。本文的目標(biāo)功能是將居民的負(fù)面影響與居住區(qū)和建筑工地之間的距離成反比，然后與建筑工地的能力成正比，從而解決這兩個目標(biāo)之間的沖突。在文獻(xiàn)[20]中，VanChunkyu等人針對風(fēng)電場的位置提出了建議，即風(fēng)能是一個隨時間和空間不斷變化的量，包括風(fēng)向和風(fēng)速。因此，威布爾概率分布描述了風(fēng)速的連續(xù)變化。動能定理基于描述實(shí)際風(fēng)速的公式。最后，確定風(fēng)電場的年平均發(fā)電量以獲得目標(biāo)函數(shù)。電動汽車充電站選址問題約束條件在建立相關(guān)模型之前，確定電動車充電站選址的約束條件，能確保定容建模的合理性。并在此基礎(chǔ)上明確選址時所要遵循的主要原則，是解決充電站選址問題的關(guān)鍵所在。影響電動汽車充電站布局的約束條件1）電力總需求電動汽車的總體充電要求是影響充電站布局的主要因素。只有在充電容量達(dá)到一定規(guī)模后，才能在經(jīng)濟(jì)上大規(guī)模部署充電站。電動汽車的充電能力與電動汽車的數(shù)量，汽車的平均日行駛里程以及單位里程的能耗水平有關(guān)。2）電動機(jī)的運(yùn)行方式不同工作模式下的電動機(jī)對其連續(xù)驅(qū)動能力和充電有不同的要求，這會影響充電方法和功耗。3）電動汽車的供電方式關(guān)于功率模式選擇，有兩種模式的車輛充電系統(tǒng)（包括常規(guī)充電和快速充電兩種模式）和地面充電系統(tǒng)。4）電池特性不同類型的電池具有不同的充電特性，最佳充電速度是0.2到2.0倍。當(dāng)電池系統(tǒng)的額定電壓相同時，由于電池類型和結(jié)構(gòu)的不同，最大充電電壓也反映出一定的差異。充電電流越高，充電電壓越高，則對單車充電容量的需求越大，這導(dǎo)致對充電站容量的需求越大。5）充電時間處于不同工作模式的電動汽車對充電時間有不同的要求，并且不同的充電時間必須滿足不同的充電方法。當(dāng)充電時間不長時，可在停電時使用動力箱定期充電，以擴(kuò)大車輛的續(xù)航里程。例如，夜間停止工作的公交車，公務(wù)車，專用車或社交車。充電時間更長在緊急情況下，您需要快速充電或快速更換電池組以便及時充電。例如，道路上的出租車，公務(wù)車或社交車輛。6）充電場所和其他環(huán)境條件電池的充電和放電效率受充電位置和環(huán)境條件的影響，特別是環(huán)境溫度。在常溫下，電池具有更強(qiáng)的充電能力。但是隨著環(huán)境溫度的降低，負(fù)載能力也隨之逐漸降低。在低于室溫的低溫下，電池的放電效率也會降低。在相同的操作系統(tǒng)和范圍內(nèi)，車輛消耗的能量更多，并且電池的充電深度也會變大。相同的，在低溫的環(huán)境下，電池充電的效率降低。因此，隨著環(huán)境溫度的降低，充電站需要的功率增加。在安裝充電站時，請確保環(huán)境溫度最大程度地滿足電池充電要求。充電規(guī)劃原則要考慮的關(guān)鍵因素包括流量密度，服務(wù)半徑，配電容量和充電成本。運(yùn)動密度是指在給定時間在單位長度范圍內(nèi)給出的機(jī)器數(shù)量，通常以范圍表示。根據(jù)定義，密度基本上是在路段上測得的瞬時值。它不僅隨時間變化，而且隨著測量間隔的長度而變化。因此，瞬時密度通常表現(xiàn)為一定時期內(nèi)的平均值。該區(qū)域中的電動機(jī)密度越高，在現(xiàn)場運(yùn)行的電動車輛的數(shù)量越多。服務(wù)半徑是指由于每個業(yè)務(wù)量的密度不同，因此反映充電站網(wǎng)絡(luò)密度的服務(wù)半徑也不同。配電能力意味著充電站的安裝必須滿足總體城市規(guī)劃和道路網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的要求，而充電站的安裝必須充分考慮該地區(qū)輸配電網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)狀。充電成本包括充電器成本和充電站成本。其中，充電器成本包括等待，道路和電力購買的成本。充電站的成本包括建設(shè)和管理成本。電動汽車充電站數(shù)學(xué)模型該模型基于以下假設(shè)：（1）經(jīng)過分析和論證，得到了所有充電站的候選位置，并充分考慮了充電請求社會的地理位置和車輛充電請求的分布，并且符合充電站使用的原則，環(huán)境，條件和安全。（2）每個單元中的電動汽車的用戶數(shù)應(yīng)相同，并且電動汽車的用戶只能在同一充電站規(guī)定的時限內(nèi)完成每個單元中所請求的單元的充電過程。（3）用戶收費(fèi)成本與距離之間具有簡單的線性關(guān)系。1.充電成本規(guī)劃假設(shè)在K單位的每個字段中都知道電動汽車的Ki數(shù)，則將X矩陣用于對該區(qū)域中的充電站進(jìn)行編碼。Sn表示總共有候選站點(diǎn)，Pm表示存在更多站點(diǎn)因素，1表示已安裝充電站，0表示未建立充電站，并且最大程度地建立了每個區(qū)域以建立充電站。建立q個充電站；則（僅為說明用，不代表實(shí)際情況，有可能會出現(xiàn)某一列全為0的情況）以矩陣D表示那個小區(qū)與m個站點(diǎn)之間的距離：而每個小區(qū)充電總成本：Qi——每個小區(qū)的活動電動車數(shù)目；dmin(ki)——到小區(qū)Ki到最近的一個充電站建站點(diǎn)即Ki與{P1,P2,...,Pm;}中最近的一個站點(diǎn)的距離；2.建站成本規(guī)劃建站成本：g——充電機(jī)臺數(shù)；k——單位充電機(jī)的管理成本（萬元）;n——單位充電機(jī)建造成本（萬元）；r——其他成本（萬元）；3-1與3-2中，Qi、k、n、g、r都是已知的。而修建充電站的位置和數(shù)目是我們需要優(yōu)化的目標(biāo)。最后得到總成本，也就是目標(biāo)函數(shù)，充電成本與建站成本之和：模型求解我們在得到充電站規(guī)劃模型之后，采用粒子群算法對該規(guī)劃模型進(jìn)行求解，即編碼和解碼過程。如如前面假設(shè)，有m個候選位置，要建n個電動車充電站。對于粒子種群中的第i個粒子而言，給予一組初始解[Xi1,Xi2...Xij...Xim*n]，即一個包含n*m個屬于[0,1]的隨機(jī)數(shù)的元素的行向量pop完成編碼過程。解碼的過程，就是將這一行向量轉(zhuǎn)換成一個n*m的矩陣X的過程。在矩陣X中，從第一行開始，將這一行最大的一個元素賦值為1，代表取這個換選位置作為第一個充電站的建站地點(diǎn)。然后將該行所有的其他元素設(shè)為0，表示其他位置不作為這個充電站的位置選取點(diǎn)。然后，在第二行中，刪除第一行中所選項(xiàng)目所在的前一行或前一列，以避免第二個站點(diǎn)與第一個站點(diǎn)位于同一位置，然后重復(fù)該過程。首先找到該行的最大元素，并將其值分配為1，然后轉(zhuǎn)到下一行。通過這樣移動到最后一行，我們可以獲得X矩陣，它是站點(diǎn)位置與候選位置之間的關(guān)系。因此，為每個充電站分配了一個候選座位。請注意，由于候選位置的數(shù)量將大于要構(gòu)建的站點(diǎn)的數(shù)量，因此將顯示所有零列。這樣，我們可以獲得所有站點(diǎn)的位置。通過此位置，我們可以輕松計(jì)算出每個像素到每個位置的距離d并將其存儲在d的距離處。然后，根據(jù)公式3-1；參考圖3-2和3-3，可以計(jì)算出電動汽車充電站的總計(jì)劃成本。實(shí)驗(yàn)及分析BB-PSOMATLAB程序編寫案例實(shí)驗(yàn)與分析假設(shè)有10個候選建站地址，擬部建最多8個站點(diǎn)，共有6個居民區(qū)。式3-1中每個小區(qū)活動的電動車數(shù)目固定為300，式3-2中k=8,n=500,r=1000。以所建站點(diǎn)位置與數(shù)目為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。表4-1候選站址地理位置圖4-1候選站址地理位置表4-2每個小區(qū)的地理位置經(jīng)算法測試后，得出如下Pareto前端分布圖。橫軸為f1縱軸f2。圖4-2案例1Pareto前端分布圖從分布圖中我們得知，共有6個Pareto最優(yōu)解可供選擇，即有6個方案。每個方案中，每個小區(qū)去哪個充電站充電的最優(yōu)安排如下表所示：表4-3案例1建站方案與建站位置分布表列號是程序號，列號是社區(qū)號。例如，第一行1和第一列表示第一種解決方案中的項(xiàng)目1最適合退出第二行。該表不僅顯示了每個單元的構(gòu)造位置，還指示了每個解決方案的構(gòu)建位置以及所建站點(diǎn)的數(shù)量。例如，如果第二行是8，則意味著在選項(xiàng)2中將僅創(chuàng)建一個充電站，將在8個安裝位置建立一個充電站。對于選項(xiàng)4，有3個數(shù)字2、4和8。從表面上看，選項(xiàng)4需要構(gòu)造3個充電站，而特定位置是2、4和8。因此，現(xiàn)在聽到的問題是哪個選項(xiàng)的總成本最低。我們來看看適合每