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申请/专利权人：长安大学

摘要：本发明公开了一种电动汽车充电站多目标选址定容优化方法，包括：建立交通路网模型中考虑了交通路网模型中道路的拥堵路况；考虑了区域内电动汽车充电需求时空分布，以电动汽车绕行时间成本最低为目标，规划包含充电站选择的行驶路径；协同考虑了运营商和车主的利益，以降低电动汽车充电站建设、运维总成本以及电动汽车充电绕行时间成本为目标，构建多目标充电站选址定容模型；针对所构建的多目标充电站选址定容模型，设计了一种改进的基于非支配排序的多目标粒子群算法获得充电站选址定容最优方案，该改进算法结合了Sigmoid函数映射、平行单元坐标系和信息熵处理。本发明规划出了同时保障运营商与车主利益的区域内充电站选址定容方案。

主权项：1.一种电动汽车充电站多目标选址定容优化方法，其特征在于，所述方法包括：基于图论法建立交通路网模型，利用Dijkstra算法从所述交通路网模型中找出电动汽车规划行驶的最短路径，并根据所述最短路径获得交通路网模型的行驶距离集合和行驶时间集合；其中，所述交通路网模型的建立过程中考虑了不同道路的拥堵路况；根据所述行驶距离集合计算交通路网模型中每辆电动汽车的行驶所需耗电量，根据所述行驶所需耗电量从交通路网模型中找出具备充电需求的电动汽车并计算对应的所需充电量；根据所述所需充电量和所述行驶时间集合，利用改进的基于非支配排序的多目标粒子群算法为所有具有充电需求的电动汽车求解一组最优的充电站选址定容方案；其中，每个粒子表示一组充电站选址定容方案，所述改进的基于非支配排序的多目标粒子群算法实现过程包括：基于最小化电动汽车充电站的建设与运维总成本的考虑，根据所述所需充电量构建第一目标函数；基于最小化电动汽车充电绕行时间成本的考虑，根据所述行驶时间集合构建第二目标函数；基于所述第一目标函数和所述第二目标函数计算粒子种群中每个粒子的适应度值；根据每个粒子的适应度值选出所有非支配解，并利用选出的所有非支配解更新外部存档；利用平行单元坐标系方法对选出的所有非支配解排序；根据排序后的所有非支配解计算信息熵，并根据所述信息熵选出全局最优解；根据所述全局最优解更新所有粒子的速度，并利用Sigmoid函数映射方法更新所有粒子的位置；返回基于所述第一目标函数和所述第二目标函数计算每个粒子的适应度值步骤，直至满足最大迭代次数阈值，将当前外部存档的所有非支配解作为一组最优的充电站选址定容方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长安大学 一种电动汽车充电站多目标选址定容优化方法