【摘要】：計(jì)及道路網(wǎng)絡(luò)對(duì)電動(dòng)汽車充電需求的影響,提出了充電站最優(yōu)規(guī)劃的兩階段方法。該方法的第一階段基于電動(dòng)汽車行駛特性,綜合考慮電動(dòng)汽車日剩余電量以及電動(dòng)汽車動(dòng)態(tài)運(yùn)行狀態(tài)和位置,采用隨機(jī)模擬技術(shù)和最短路徑法,獲得道路網(wǎng)絡(luò)上電動(dòng)汽車充電需求在時(shí)間和空間上的分布;第二階段以第一階段獲得的電動(dòng)汽車充電需求為基礎(chǔ),以充電需求不可達(dá)率、不滿足率和投資限額等為約束,充電站運(yùn)行成本和投資成本綜合最小為目標(biāo),建立充電站最優(yōu)選址定容數(shù)學(xué)模型。針對(duì)該模型的復(fù)雜性,采用遺傳算法求解混合整數(shù)非線性規(guī)劃問(wèn)題。通過(guò)對(duì)某區(qū)域的電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃的模擬分析,表明了所提方法的有效性。
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圖片說(shuō)明： )T(5)電動(dòng)汽車時(shí)刻t的運(yùn)行狀態(tài)標(biāo)記為Etk，電動(dòng)汽車的運(yùn)行模擬就是循環(huán)模擬各時(shí)刻電動(dòng)汽車運(yùn)行狀態(tài)的過(guò)程，即Et－1k→Etkk=Ｒ，C，I，M;t=1，2，…，24(6)1.3電動(dòng)汽車充電需求模擬步驟模擬過(guò)程以家庭車輛行駛特性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)［18］為基礎(chǔ)，假設(shè)電動(dòng)汽車運(yùn)行速度恒定，根據(jù)式(6)和1.2節(jié)提出的馬爾科夫鏈隨機(jī)模型，能夠較真實(shí)地模擬電動(dòng)汽車的運(yùn)行。同時(shí)考慮電動(dòng)汽車的電量約束，從而可以獲得道路網(wǎng)絡(luò)上候選充電站充電需求在時(shí)間和空間上的分布情況。電動(dòng)汽車運(yùn)行模擬流程如圖1所示。圖1電動(dòng)汽車運(yùn)行模擬流程Fig.1Theflowchartoftheelectricvehicleoperationsimulation具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:1)初始化。根據(jù)城市用地功能將城市地圖劃分為工業(yè)用地、居民用地、商業(yè)用地和道路4種區(qū)域。設(shè)電動(dòng)汽車需要充電的充電閾值為QE，充電需求點(diǎn)集合Gt=鐖，剩余電量集合Bt=鄜，從第一輛電動(dòng)汽車開(kāi)始，模擬的電動(dòng)汽車數(shù)量u=1。2)模擬電動(dòng)汽車的起始運(yùn)行電量和起始位置。通過(guò)式(2)模擬電動(dòng)汽車的日剩余電量Q，日剩余電量即等于電動(dòng)汽車的起始運(yùn)行電量。根據(jù)家庭車輛行駛特性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)［30］，可得電動(dòng)汽車的初始狀態(tài)概率P(E0k)和一天內(nèi)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率Mt。根據(jù)P(E0k)采用輪盤(pán)賭法確定電動(dòng)汽車初始運(yùn)行狀態(tài)E0k，在城市地圖上找到初始狀態(tài)E0k所屬的區(qū)域，從該區(qū)域緊鄰的道路上按照均勻分布隨機(jī)選取一個(gè)地點(diǎn)，將該地點(diǎn)設(shè)為電動(dòng)汽車的起始位置P0。設(shè)時(shí)間t=1。3)模擬電動(dòng)汽車時(shí)刻t運(yùn)行狀態(tài)。按照式(5)的遞推關(guān)系，采用輪盤(pán)賭法確定時(shí)刻t運(yùn)行狀態(tài)Etk。4)如果Etk=Et－1k且k≠M(fèi)，表示這段時(shí)間內(nèi)電動(dòng)汽車運(yùn)行狀態(tài)未改變，令t=t+1，返回步驟3);
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圖片說(shuō)明： ?遺傳操作的特點(diǎn)如下:兩兩競(jìng)爭(zhēng)選擇、均勻交叉、均勻變異、最優(yōu)個(gè)體保存策略［32］。5)返回步驟3)循環(huán)計(jì)算，若迭代次數(shù)大于最大代數(shù)，則終止。4算例分析本文以總面積約為55.2km2、人口21萬(wàn)、電動(dòng)汽車保有量為5000輛的某城區(qū)為例，不失一般性，出于簡(jiǎn)化目的，電動(dòng)汽車型號(hào)統(tǒng)一為比亞迪E6型�？紤]工作日和節(jié)假日兩個(gè)典型日類型。4.1初始參數(shù)設(shè)置1)vEV=40km/h，SEV=200km，，WEV=60kW·h。r0=0.12，m=20年，η=0，γ=0.02，Cmax=5000萬(wàn)元。2)工作日與節(jié)假日電動(dòng)汽車狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率分別如圖2a和圖2b所示。圖2狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率Fig.2Statetransitionprobability3)候選變電站基本參數(shù)見(jiàn)表1［21］。其中建設(shè)成本包含了變壓器成本、充電機(jī)成本及其他固定成本，不包含土地成本。表1充電站基本參數(shù)Tab.1Basicparametersofchargingstation充電站等級(jí)服務(wù)能力/(輛/天)建設(shè)成本/萬(wàn)元充電機(jī)數(shù)量/臺(tái)占地面積/m2160210816521003101533732405203069343606904510854)按照文獻(xiàn)［33］，購(gòu)電價(jià)格ptg為0.8745元/(kW·h)，充電價(jià)格ptc為1.6元/(kW·h)。4.2求解步驟1)根據(jù)規(guī)劃區(qū)域的城市環(huán)境和設(shè)施情況，確定11個(gè)充電站的候選站址，如圖3中正方形所示。圖3候選充電站和充電需求點(diǎn)分布Fig.3Thedistributionofthechargingdemandandcandidatechargingstations2)根據(jù)第1節(jié)中的方法模擬區(qū)域內(nèi)5000輛電動(dòng)汽車的行駛，得到區(qū)域內(nèi)各時(shí)刻電動(dòng)汽車充電需求，限于論文篇幅，圖3中只用圓點(diǎn)標(biāo)出了工作日在t=11時(shí)刻的電動(dòng)汽車充電需求分布。3)針對(duì)第2節(jié)中計(jì)及充電需求約束的充電站規(guī)劃模型，采用遺傳算法進(jìn)行求解。算法參數(shù)選取為:種群規(guī)模取100;種群的代數(shù)取300;交叉概率取0.8;變異概
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司連云港供電公司;中國(guó)長(zhǎng)江三峽集團(tuán)公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51347003)
【分類號(hào)】：U491.8

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本文編號(hào)：2514986