本文選題：電動(dòng)汽車(chē) + 權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整的混沌量子粒子群算法�。� 參考：《電測(cè)與儀表》2017年13期

【摘要】：針對(duì)城市電動(dòng)汽車(chē)充電站的定容和選址的問(wèn)題,從實(shí)際情況出發(fā),建立將土地價(jià)格、建設(shè)成本、運(yùn)行成本、交通流量、服務(wù)距離、服務(wù)能力考慮在內(nèi)的數(shù)學(xué)模型,該模型以年均綜合費(fèi)用最小為目標(biāo),以充電能力,充電距離為約束條件。采用權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整的混沌量子粒子群算法對(duì)北方的某市某區(qū)進(jìn)行規(guī)劃,該算法在迭代過(guò)程中會(huì)根據(jù)粒子不同的適應(yīng)值,對(duì)慣性權(quán)重做出相應(yīng)的調(diào)整,從而調(diào)整對(duì)粒子的搜索能力。利用混沌算子的遍歷性,使得該算法具有很好的收斂速度和精度。利用該算法對(duì)所建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解,經(jīng)過(guò)進(jìn)一步的篩選,確定了該地區(qū)充電站的建址坐標(biāo)、容量和費(fèi)用。
[Abstract]:In view of the problem of fixed capacity and location of charging station of city electric vehicle, a mathematical model considering land price, construction cost, operation cost, traffic flow, service distance and service capacity is established from the actual situation.The model takes the minimum annual comprehensive cost as the goal and the charging capacity and the charging distance as the constraint conditions.The chaotic quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm with adaptive weight adjustment is used to plan a certain area of a city in the north. In the iterative process, the weight of inertia is adjusted according to the different fitness values of particles.This adjusts the ability to search for particles.By using the ergodicity of chaotic operator, the algorithm has good convergence speed and precision.The algorithm is used to solve the mathematical model, and through further screening, the location coordinates, capacity and cost of the charging station in this area are determined.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;U491.8

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本文編號(hào)：1739290