[发明专利]一种充电站选址定容方法有效
申请号: | 201910925487.7 | 申请日: | 2019-09-27 |
公开(公告)号: | CN110705864B | 公开(公告)日: | 2022-05-17 |
发明(设计)人: | 王清玲;洪彬倬;阳细斌;陈晓东;刘建芳;冯开达;朱名权;林清华;武小梅 | 申请(专利权)人: | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司阳江供电局 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06;G06Q10/04;G06N3/00 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 刘瑶云 |
地址: | 510000 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 充电站 选址 方法 | ||
1.一种充电站选址定容方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:确定规划区域待建充电站的数量m的取值范围[Nmin,Nmax];
S2:利用Floyd最短路径算法产生规划区域各个充电需求点之间的最短距离集合;
其中,所述Floyd最短路径算法为通过多源点加权图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵;
S3:随机生成多组m个初始站址;
S4:利用Floyd最短路径算法计算交通节点到充电站的距离,通过假设电动汽车前往距离最近的充电站,将对应交通节点的充电需求划分到离其最近充电站的充电需求,进而确定各个充电站的充电需求和充电桩配置;
S5:分别把经过步骤S4处理的多组m个初始站址中的充电站分别接入距离其最近的配网节点,检查配网节点电压是否超过约束条件;
S6:计算接入配网节点进行潮流计算后电压符合约束条件的方案的总成本C;
S7:利用PSO算法计算总成本的历史个体最优值pbestcost和全局最优值gbestcost,若站址对应的当前总成本C比其对应的历史个体最优值pbestcost小,则用该总成本替代pbestcost,而该总成本对应的充电站选址方案替代pbest,若所有方案中最低的总成本C比gbestcost小,则用该总成本C替代gbestcost,对应的充电站方案作为gbest;
S8:更新PSO算法的粒子位置与粒子速度,进行迭代;
S9:若迭代未完成,则继续进行步骤S4-S8,若迭代完成,则输出全局最优值gbestcost及其对应的充电站方案gbest。
2.根据权利要求1所述的充电站选址定容方法,其特征在于,在步骤S1中,Nmin和Nmax的值分别为:
其中,Nmin为充电站的数量最小值,Nmax为充电站的数量最大值,Q为规划区域的充电总需求,Smin为充电站的最小容量限制,Smax为充电站的最大容量限制。
3.根据权利要求2所述的充电站选址定容方法,其特征在于,总成本最小值的计算公式为:
其中,C为充电站的总成本,N为充电站的数量,C1i为充电站i的年建设成本,C2i为充电站i的运维成本,C3i为充电站i服务范围内的电动汽车用户的出行成本,C4为电网的网损成本。
4.根据权利要求3所述的充电站选址定容方法,其特征在于,充电站i的年建设成本为:
其中,C1i为充电站i的年建设成本,ei为充电站i的变压器数量,a为变压器单价,mi为充电站i的充电机数量,pc为充电机的单价,c1为配电网线路的单位造价,li为充电站i接入配网节点的线路长度,ωi为基建成本,r0为贴现率,z为运营年数。
5.根据权利要求4所述的充电站选址定容方法,其特征在于,充电站i的运维成本为:
C2i=(eia+mipc+licl+ωi)η
其中,C2i为充电站i的运维成本,η为缩小比例因子。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
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