電動汽車充電站規(guī)劃及選址定容模型分析目錄TOC\o"1-3"\h\u30018電動汽車充電站規(guī)劃及選址定容模型分析 [66]提出的線性遞減策略對慣性權(quán)重進行調(diào)整。慣性在整個算法的迭代過程中，首先給慣性權(quán)重賦予一個較大值使算法實現(xiàn)較好的全局搜索；在運行中后期，減小慣性權(quán)重使種群更傾向于局部搜尋，更能精確地尋找區(qū)域內(nèi)的最優(yōu)值。其中慣性權(quán)重為：ωt=ωstart式中，t為迭代的次數(shù)；tmax為能夠迭代最大次數(shù)；ωstart為最初的慣性權(quán)重，ωend為最終的慣性權(quán)重，通常取ωstart為0.9，ωend為0.4。首先，粒子群算法過程描述如下。首先初始化參數(shù)：首先需要確定充電站站址xn和充電站規(guī)模yn。設定粒子編碼形式如下：X=［x1，x2，…，xn，y1，y2，…，yn］n∈(nmin，nmax)。隨機生成粒子種群，初始化粒子位置和速度，設置種群數(shù)和迭代次數(shù)。執(zhí)行基本粒子群搜索，根據(jù)式（5.28）（5.29）更新種群位置和速度；計算當前條件下的粒子的適應度值，從個體最優(yōu)中選擇一個最優(yōu)位置作為種群最優(yōu)位置；根據(jù)已經(jīng)設置好的慣性權(quán)重，更新粒子位置和速度，記錄全局最優(yōu)適應值；通過已經(jīng)設置好的迭代次數(shù)，執(zhí)行迅游。找到最優(yōu)解后，通過已經(jīng)輸入的成本函數(shù)，得到總社會最小成本。圖5.6粒子群算法執(zhí)行流程在最后matble中建立充電站選址數(shù)學模型中，對前文的數(shù)學模型公式做了一些簡化，也對用戶充電需求等函數(shù)模型做了一些簡化，便于建立數(shù)學模型。最終帶入數(shù)學模型，整理如下：對于社會總成本，主要包括電動汽車充電站建設運行成本和用戶充電成本。（1）平均每年電動汽車的充電站i的投資總費用：式中fCSj表示充電站j每年的平均投資費用；C表示充電站建站所需必需固定投資成本；a等效投資系數(shù)；b為充電機平均單價；Nchrg為充電站j所需安裝充電機數(shù)量；r0為貼現(xiàn)率；Y為運行壽命。（2）電動汽車充電站j每年運行以及維護費用，此費用可以按初期總投資的百分比進行表示計算，表達式如下：式中frj表示電動汽車充電站j的每年運行投資費用；σ表示等效比例系數(shù)。（3）用戶的充電成本其matble配置代碼如下：算例分析算例說明本文模擬南京某區(qū)域，模擬該地區(qū)共有交通節(jié)點25個，規(guī)劃區(qū)模擬圖用5X5網(wǎng)格近似代替，即一個單元格的物理距離6km。每座充電站固定投資成本C設定為100萬元；假設市場上充電機單價b取10萬元／每臺；設定貼現(xiàn)率r0為0.08；公式中的等效投資系數(shù)a（與充電機數(shù)量有關）取2萬元／臺2；充電機使用年限為20年。該地區(qū)道路曲折系數(shù)β近似取1.3；充電電價為0.7元／kW·h；假設電動汽車平均每公里的耗電量E1km取0.15kW·h／km；假設該地區(qū)用戶的出行成本為20元／ｈ；每臺充電機平均功率設定為96ｋＷ；指標要求最大充電站充電機數(shù)為25臺，最小充電機數(shù)為6臺。每臺充電機的平均充電效率為90%?，F(xiàn)目標建立四座充電站。規(guī)劃假設：將規(guī)劃區(qū)路網(wǎng)中所有路徑存在充電需求的電動汽車整合到距離其最近的路網(wǎng)節(jié)點，并將每個路網(wǎng)節(jié)點視作充電需求點。每個網(wǎng)格該規(guī)劃區(qū)域的交通網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如下圖所示。各個交通節(jié)點的交通流量如表1所示。圖二規(guī)劃區(qū)交通結(jié)構(gòu)示意圖節(jié)點序號XY車流量11.05.095922.05.0281333.05.0359544.05.0349355.05.0447065.04.0430474.04.0268483.04.0410092.04.04329101.04.02404111.03.04210122.03.03408133.03.02265144.03.01327155.03.02085165.02.03055174.02.02034183.02.04495192.02.01242201.02.03040211.01.02660222.01.02099233.01.01314244.01.01712255.01.02012表一各節(jié)點坐標和交通流量規(guī)定該規(guī)劃區(qū)域目標建立四座充電站。首先分析，隨著充電站數(shù)量的增加，用戶充電成本逐漸減小，基建成本、運維成本及損耗成本逐漸增加，總規(guī)劃成本呈現(xiàn)先減小后增加的趨勢；這是由于充電站數(shù)量較小時，基建、運維及損耗成本都較小，而用戶到充電站行駛的距離大，導致用戶充電成本高；隨著充電站數(shù)量的增加，用戶到充電站所花費的排隊時間成本和行駛損耗成本減小，而基建、運維、損耗成本不斷增大；促使全社會總成本隨著充電站數(shù)量的增加整體呈現(xiàn)先減小后增加的趨勢。按照上文所給算法的流程，以及所提出的規(guī)劃方案，配置粒子群算法，通過計算得到其最小社會成本。仿真結(jié)果及分析充電站選址定容其基本配置如下如根據(jù)仿真結(jié)果可以得到，當該地區(qū)修建四座充電站時，其全社會的最小成本為572.3萬元。其選址配置位置圖如下：圖三充電站最小成本及電機配置由于充電站建設對用戶路徑選擇產(chǎn)生影響，形成不同路段不同交通流量，因而各充電站服務分析吸引的電動汽車數(shù)量不一，各充電站日累計服務電動汽車不同，充電機數(shù)量配置和規(guī)劃成本也不同。其選址配置位置圖如下：圖四充電站最優(yōu)規(guī)劃方案及服務區(qū)域示意圖從圖四可看出，規(guī)劃區(qū)域內(nèi)充電站站址的布局相對均勻，在滿足用戶充電需求的基礎上，既能較好地服務于電動汽車用戶，同時也避免了充電站過于集中而導致資源浪費。綜上所述，本文對于充電站的選址定容模型方法同時考慮了用戶充電及充電站的經(jīng)濟效益，有效的提升電動汽車用戶充電便利性，合理配置了充電站內(nèi)的充電機數(shù)目，建立了合理的充電站選址定容模型，對于推動充電設施可持續(xù)發(fā)展，具有一定的現(xiàn)實意義。算例總結(jié)為響應