基于投资收益与用户效用耦合决策的电动汽车充电站优化配置

发布时间：2019-08-16 16:15

【摘要】：传统方法多聚焦于充电站的投资成本和收益,忽略了充电用户选择决策对投资主体规划决策的影响,该文提出一种考虑充电站投资收益和充电用户效用耦合决策的电动汽车充电站双层优化模型。根据城市电动汽车种类及其出行特性,计算规划区域内电动汽车充电功率需求,并以充电站投资收益为上层目标函数,以充电用户满意度为下层目标函数。引入用户选择决策变量耦合关联上下层模型,使用KKT条件实现双单层规划模型解耦。综合粒子群算法的快速搜索能力和变邻域搜索算法的全局搜索优势,采用混合变邻域粒子群算法对解耦模型进行求解。最后,算例仿真结果验证了模型和算法的有效性和可行性。
【图文】：

5956中国电机工程学报第37卷座110kV变电站，如图3所示，变电站A、B和C分别有4回、3回和4回出线进入规划区，1#和7#备选点由变电站A的出线引电，2#~4#备选点由变电站B的出线引电，5#、6#和8#备选点由变电站C的出线引电。根据充电负荷预测模型即可得到单日充电功率的最大期望值是21.6MW，规划区域在规划年的负荷总量约为290MW。结合城市交通信息和配电网结构信息，拟在该区域新建3~6座电动汽车充电站，规划区域内备选点有8个，具体位置标记于图3中。电动汽车充电站内充电机数量配置最少为5台，最多为18台。12345876ABC图3规划区域道路分布Fig.3Roaddistributionofplanningregion算例所用基本参数值如表1所示。表1算例参数值Tab.1Parametervaluesofsimulation参数数值参数数值μ1155.02d10μ23.2α0.9σ141.53e1/万元10σ20.88e2/(万元/台2)3r0/%7κ10.1Timax/h7500κ20.1J5ξ0.4ymax10A/万元300csi/(元/(kW·h))0.6c0/(元/h)20cpi/(元/(kW·h))0.35τ/(元/kW)1.0m200χ100,q/((kW·h)/km)0.154.1规划区域充电站规划方案根据以上基本参数和VNS-PSO混合算法对充电站的双层规划模型进行求解，，得到规划区域的两个电动汽车充电站规划结果如表2所示，括号里的数字表示对应充电站充电机配置数量。由表2可以看出，方案1的投资收益优于方案2，但其用户效用值低于方案2。图3中实心星标记即为方案2，可清晰看到5座充电站位置均匀地分表2充电站优化配置结果Tab.2Optimalallocationresultsofchargingstation方案δi(ai/台)C/万元C2/万元效用值11(11)、4(13)5(12)、8(11)872.64967.2820421(8)、2(10)5(9)、7(9)、
【作者单位】： 四川大学电气信息学院;国网四川省电力公司经济技术研究院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51377111)~~
【分类号】：U491.8

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本文编号：2527537