充电站优化布局方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种充电站优化布局方法及装置，属于新能源技术领域，其中所述方法包括：根据配网基本参数和第一约束条件通过第一模型生成充电站的参数决策变量，根据参数决策变量通过第二模型获取二元决策变量。将参数决策变量和二元决策变量根据预设规则均更新预设次数，其中，预设规则包括：根据参数决策变量通过第二模型更新二元决策变量，再根据更新的二元决策变量和第一约束条件通过第一模型更新参数决策变量；根据更新的参数决策变量和二元决策变量通过第一模型获取投资优化结果，根据更新的二元决策变量通过第二模型获取满意度优化结果。通过参数决策变量和二元决策变量在优化时的相互影响，获取满足使用者和投资者需求的最优方案。

Method and device for optimizing layout of charging station

The present invention provides a charging station optimization and device layout method, which belongs to the technical field of new energy, wherein said method comprises: according to the basic parameters of distribution network and the first constraint condition of the first model generation charging parameter decision variable station through, according to the parameters of the decision variables get two yuan by second decision variables model. The parameters of the decision variables and decision variables of two yuan according to the preset rules update the preset number, the default rules include: according to the parameters of the decision variables through the second model updating two yuan decision variables, according to the updated two yuan decision variables and constraint conditions of the first through the first model updating parameter decision variables; according to the decision variables and parameters update two yuan decision variables through the first model to obtain investment two yuan according to the optimization results, the decision variables are updated by second models get satisfaction optimization results. Through the interaction between the decision variables and the two variables in the optimization process, the optimal solution to meet the needs of users and investors is obtained.

【技术实现步骤摘要】
充电站优化布局方法及装置
本专利技术涉及新能源
，具体而言，涉及一种充电站优化布局方法及装置。
技术介绍
随着科学技术的发展，以及石化能源的日益消耗，新能源技术逐步涌现出来。在新能源技术中，电能为代表性的新能源，以电能驱动的电动汽车已经逐步的应用到人们的生活中。在目前电动汽车的实际应用中，电动汽车在行驶一段距离后，需要对电瓶进行充电以便于再次行驶。由于城市复杂的道路环境，使用者在家附加对电动汽车进行充电是不适用的。在城市中，往往需要在城市的多个区域设置充电桩，以便于电动汽车能够便捷的进行充电。若设置充电桩的站点或充电桩太少，虽然能够有效的控制企业的建设及维护的资金，但电动汽车的使用者往往需要花费较长时间，行驶较远距离或长时间排队才能给自己的电动汽车进行充电，从而极大的影响了用户的适用性。若设置充电桩的站点或充电桩较多，虽然能够有效减小电动汽车使用者的行驶距离，行驶时长或排队时间，满足了使用者的需求。但企业的投资却需要花费大量资金进行建设及维护，从而不能够满足企业投资者的需求。因此，如何有效的计算城市中设置充电桩的站点或充电桩的数量，以获取满足使用者和投资者需求的最优方案是目前业界一大难题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种充电站优化布局方法及装置，其能够有效的计算城市中设置充电桩的站点或充电桩的数量，以获取满足使用者和投资者需求的最优方案。本专利技术的实施例是这样实现的：第一方面，本专利技术实施例提供了一种充电站优化布局方法，所述方法包括：获取配网基本参数，根据所述配网基本参数和第一约束条件通过第一模型生成充电站的参数决策变量，根据所述参数决策变量通过第二模型获取二元决策变量。将所述参数决策变量和所述二元决策变量根据预设规则均更新至预设次数，其中，所述预设规则包括：根据所述参数决策变量通过所述第二模型更新所述二元决策变量，再根据更新的所述二元决策变量和所述第一约束条件通过所述第一模型更新所述参数决策变量。根据更新至预设次数的所述参数决策变量和更新至预设次数的所述二元决策变量通过所述第一模型获取投资优化结果，根据更新至预设次数的所述二元决策变量通过所述第二模型获取满意度优化结果。根据所述投资优化结果和所述满意度优化结果获取充电站优化布局结果。第二方面，本专利技术实施例提供了一种充电站优化布局装置，所述装置包括：第一处理模块，用于获取配网基本参数，根据所述配网基本参数和第一约束条件通过第一模型生成充电站的参数决策变量，根据所述参数决策变量通过第二模型获取二元决策变量。第二处理模块，用于将所述参数决策变量和所述二元决策变量根据预设规则均更新至预设次数，其中，所述预设规则包括：根据所述参数决策变量通过所述第二模型更新所述二元决策变量，再根据更新的所述二元决策变量和所述第一约束条件通过所述第一模型更新所述参数决策变量。第三处理模块，用于根据更新至预设次数的所述参数决策变量和更新至预设次数的所述二元决策变量通过所述第一模型获取投资优化结果，根据更新至预设次数的所述二元决策变量通过所述第二模型获取满意度优化结果。输出模块；用于根据所述投资优化结果和所述满意度优化结果获取充电站优化布局结果。本专利技术实施例的有益效果是：通过获取输入配网基本参数，以及将配网基本参数和第一约束条件通过第一模型生成充电站的参数决策变量，从而能够得到符合配网基本参数和第一约束条件的充电站的建造数量以及对应的建造位置。而根据参数决策变量通过带入第二模型，则能够通过第二模型获得某位用户选择第几座充电站的二元决策变量。与此同时，将参数决策变量和二元决策变量根据预设规则均更新至预设次数，以获取稳定的参数决策变量和二元决策变量。其中，预设规则包括：根据二元决策变量和第一约束条件通过第一模型更新参数决策变量，再将更新的参数决策变量通过第二模型更新二元决策变量。将参数决策变量通过第一模型的一次更新为对参数决策变量的一次优化，而将二元决策变量通过第二模型的一次更新也为对二元决策变量的一次优化。通过对参数决策变量通和二元决策变量不断的更新，在接近预设次数后，参数决策变量通过第一模型的每次更新和二元决策变量通过第二模型的每次更新均趋于稳定，则在满足更新至预设次数后，停止对参数决策变量和二元决策变量的更新。再者，根据更新至预设次数的参数决策变量和更新至预设次数的二元决策变量通过第一模型获取投资优化结果，而根据更新至预设次数的二元决策变量通过第二模型获取满意度优化结果。由于投资优化结果和满意度优化结果为不断优化更新，并相互影响而获取最优结构，从而根据投资优化结果和满意度优化便能够获取充电站优化布局结果。因此，通过第一模型对参数决策变量的按预设次数的不断优化更新，第二模型对二元决策变量的按预设次数的不断优化更新，以及参数决策变量和二元决策变量在更新时的相互影响，从而最终能够获得充电站优化布局结果，进而能够获取满足使用者和投资者需求的最优方案。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。通过附图所示，本专利技术的上述及其它目的、特征和优势将更加清晰。在全部附图中相同的附图标记指示相同的部分。并未刻意按实际尺寸等比例缩放绘制附图，重点在于示出本专利技术的主旨。图1示出了本专利技术实施例提供的一种本地终端的结构框图；图2示出了本专利技术实施例提供的一种充电站优化布局方法的流程图；图3示出了本专利技术实施例提供的一种充电站优化布局方法中步骤S100的子流程图；图4示出了本专利技术实施例提供的一种充电站优化布局方法中步骤S200的子流程图；图5示出了本专利技术实施例提供的一种充电站优化布局方法中步骤S300的子流程图；图6示出了本专利技术实施例提供的一种充电站优化方法中规划区域的结构示意图；图7示出了本专利技术实施例提供的一种充电站优化方法的仿真图；图8示出了本专利技术实施例提供的一种充电站优化装置的第一结构框图；图9示出了本专利技术实施例提供的一种充电站优化装置的第二结构框图；图10示出了本专利技术实施例提供的一种充电站优化装置的第三结构框图。图标：100-本地终端；200-充电站优化布局装置；210-第一处理模块；211-输入单元；212-第一处理单元；213-第二处理单元；220-第二处理模块；221-第三处理单元；222-第四处理单元；230-第三处理模块；240-输出模块；101-存储器；102-存储控制器；103-处理器；104-外设接口；105-输入输出单元；106-音频单元；107-显示单元。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。如图1所示，是所述本地终端100的方框示意图。所述本地终端100包括：充电站优化布局装置200、存储器101、存储控制器102、处理器103、外设接口104、输入输出单元105、音频单元106、显示单元107。所述存储器101、本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种充电站优化布局方法，其特征在于，所述方法包括：获取配网基本参数，根据所述配网基本参数和第一约束条件通过第一模型生成充电站的参数决策变量，根据所述参数决策变量通过第二模型获取二元决策变量；将所述参数决策变量和所述二元决策变量根据预设规则均更新至预设次数，其中，所述预设规则包括：根据所述参数决策变量通过所述第二模型更新所述二元决策变量，再根据更新的所述二元决策变量和所述第一约束条件通过所述第一模型更新所述参数决策变量；根据更新至预设次数的所述参数决策变量和更新至预设次数的所述二元决策变量通过所述第一模型获取投资优化结果，根据更新至预设次数的所述二元决策变量通过所述第二模型获取满意度优化结果；根据所述投资优化结果和所述满意度优化结果获取充电站优化布局结果。

【技术特征摘要】
1.一种充电站优化布局方法，其特征在于，所述方法包括：获取配网基本参数，根据所述配网基本参数和第一约束条件通过第一模型生成充电站的参数决策变量，根据所述参数决策变量通过第二模型获取二元决策变量；将所述参数决策变量和所述二元决策变量根据预设规则均更新至预设次数，其中，所述预设规则包括：根据所述参数决策变量通过所述第二模型更新所述二元决策变量，再根据更新的所述二元决策变量和所述第一约束条件通过所述第一模型更新所述参数决策变量；根据更新至预设次数的所述参数决策变量和更新至预设次数的所述二元决策变量通过所述第一模型获取投资优化结果，根据更新至预设次数的所述二元决策变量通过所述第二模型获取满意度优化结果；根据所述投资优化结果和所述满意度优化结果获取充电站优化布局结果。2.根据权利要求1所述的充电站优化布局方法，其特征在于，获取配网基本参数，根据所述配网基本参数和第一约束条件通过第一模型生成充电站的参数决策变量，根据所述参数决策变量通过第二模型获取二元决策变量的步骤，包括：获取所述配网基本参数；根据所述配网基本参数和所述第一约束条件通过所述第一模型以量子遗传算法生成充电站的所述参数决策变量；根据所述参数决策变量和第二约束条件通过所述第二模型以粒子群算法获取所述二元决策变量。3.根据权利要求2所述的充电站优化布局方法，其特征在于，将所述参数决策变量和所述二元决策变量根据预设规则均更新至预设次数，其中，所述预设规则包括：根据所述参数决策变量通过所述第二模型更新所述二元决策变量，再根据更新的所述二元决策变量和所述第一约束条件通过所述第一模型更新所述参数决策变量的步骤，包括：将所述参数决策变量和所述二元决策变量根据所述预设规则均更新至预设次数，其中，所述预设规则包括：根据第二约束条件和所述参数决策变量通过所述第二模型以所述粒子群算法更新所述二元决策变量，并根据更新的所述二元决策变量和所述第一约束条件通过所述第一模型以所述量子遗传算法更新所述参数决策变量用户；当所述参数决策变量和所述二元决策变量根据所述预设规则均更新至预设次数时，判定满足结束条件。4.根据权利要求1所述的充电站优化布局方法，其特征在于，在获取配网基本参数，根据所述配网基本参数和第一约束条件通过第一模型生成充电站的参数决策变量，根据所述参数决策变量通过第二模型获取二元决策变量的步骤之前，还包括：获取电动汽车的基准数据，根据所述基准数据获取预设区域内的日充电最大功率，其中，所述日充电最大功率为所述配网基本参数中的参数。5.根据权利要求4所述的充电站优化布局方法，其特征在于，获取电动汽车的基准数据，根据所述基准数据获取预设区域内的日充电最大功率，其中，所述日充电最大功率为所述配网基本参数中的参数的步骤包括：根据所述基准数据获取预设区域内的所述电动汽车的日行驶距离的距离正态分布和开始充电时刻的时刻概率密度函数；根据所述距离正态分布和预设充电功率获取所述电动汽车充电时长的时长概率密度函数；将所述时长概率密度函数和所述时刻概率密度函数相乘获取所述电动汽车一天中某时刻处于充电状态的充电概率；根据所述充电概率、所述时刻概率密度函数、所述预设充电功率和所述时长概率密度函数进行多次抽样而获取预设区域内的所述日充电最大功率，其中，所述日充电最大功率为所述配网基本参数中的参数。6.根据权利要求1所述的充电站优化布局方法，其特征在于，所述第一模型为：minC＝C1+C2+C3

【专利技术属性】
技术研发人员：徐方维，赵劲帅，杨洪耕，谭洋洋，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川,51