基于变权Voronoi图和混合粒子群算法的电动汽车充电站规划

发布时间：2020-02-28 12:45

【摘要】：针对城市电动汽车充电站规划布局及服务范围划分的问题,提出一种基于变权Voronoi图和混合离散粒子群算法的优化算法。为解决离散粒子群算法在达到最优解时容易发生变异的问题,改进了离散粒子群算法中的概率映射函数,提高算法迭代中后期的全局搜索能力;引入加权Voronoi图生成过程中可随充电站的服务能力和最大服务半径约束动态调整的变权重系数,使充电站服务范围的划分可控且更为合理;利用最短路径法求得用户充电行驶过程中的交通路径距离来取代传统的欧式距离,提高算法的准确性。运用改进后的混合离散粒子群-变权Voronoi图算法求解算例模型,通过算例结果验证了所提算法用于电动汽车充电站规划的有效性。
【图文】：

孞kγmax;Sk为充电站k的额定容量，其与充电站最大服务能力WkN呈正比，因此充电站的权重主要由WkN和Nk决定，经过t次扩张后权重变为ω'k=WkmaxNt－1kWt－1kmaxNi醟(21)式中，Wt－1kmax为t－1次扩张后的最大服务能力;Nt－1k为t－1次扩张后区域电动汽车数量。归一化后得到固定权重公式为ωtk=ω'k/max(ω'1，ω'2，…，ω'n)(22)将演化过程中，充电站k服务能力WkN和服务半径Dk的下降幅度设为变权重ω″k，其下降趋势如图3所示。图3变权重曲线Fig.3Figureofvariableweightcurveω″k=ωtk1ωtk2(23)ωtk1=(Wkmax－Wtk)/Wkmax(24)ωtk2=(Dkmax－Dtk)/Dkmax(25)式中，，Wtk为第t次扩张后充电站k的实际所服务电动汽车数目;Dtk为第t次扩张后充电站k的实际最大服务半径;Dkmax为充电站k的最大服务半径。163

本文编号：2583463