面向多目标优化的充电站选址定容方法

为了给电动汽车(EV,electric vehicle)出行提供充足的能源支持，对充电站进行合理部署至关重要，但在规划时不同主体间存在难以耦合的利益冲突，为此兼顾投建经济性与用户充电便利性，提出一种基于遗传算法的自适应粒子群算法(APSOGA)用于选址定容。首先，通过分析EV日行驶规律，预测EV日充电负荷分布情况，以确定充电站数量范围；其次，构建兼顾EV和充电站承包商利益的充电站选址定容规划模型；最后，将遗传算法的交叉和变异操作引入粒子更新环节，设计了APSOGA算法，以寻优求解生成最佳的选址定容方案。实验结果表明，与经典的充电站选址定容方法相比，所提方法综合成本降低了7.19%～14.37%,充电站利用率提升了14.28%～29.03%,能够为用户提供高质量充电服务。