The invention relates to a method for power plant siting, based on clustering analysis steps are: 1, obtain the vehicle coordinates of all the demand for electricity; 2, set the K seed points; 3, were calculated for each vehicle coordinate with each seed point distance, respectively, and the distance of each vehicle coordinate into the cluster nearest corresponding seed 4, to determine the amount of N[i]; the vehicle coordinates corresponding to various points in the cluster is greater than for the power plant set theory service vehicle time T number n; if larger, part of the vehicle will exceed the number of coordinates in the vehicle coordinate contains less than N and the vehicle coordinates and the seed point of the minimum distance clustering; 5. The center point of the seed point moves to the corresponding cluster; moving distance of 6, repeat 3 to 5 until all sub points are less than the threshold, the coordinates of each seed point coordinate for power plant siting. The invention reduces the complexity of the site selection of the power exchange station and achieves good expansibility.
【技术实现步骤摘要】
基于聚类分析的换电站选址方法
本专利技术涉及电动汽车充换电领域,具体涉及一种基于聚类分析的换电站选址方法。
技术介绍
换电站的选址直接影响到整体换电站系统的服务能力,和换电站整体网络建设的投入产出比直接相关。换电站的选址问题由车辆分布和换电需求驱动,受站点布置的客观条件限制,以提高换电站服务能力和服务效率,最大程度的满足换电需求为目标,在若干统计数据和合理假设前提下寻找最佳实现方法。现有技术把选址问题建模成优化问题,通过优化目标函数的选择,如换电时间最短、等待时间最短、换电站单次换电成本最低等作为优化目标,利用粒子群算法等随机优化方法寻求最优解。本专利技术从换电需求的自然属性出发考虑,引入K-means算法进行选址,进一步简化算法,降低复杂度。
技术实现思路
为了解决现有技术中的上述问题,本专利技术提出了一种基于聚类分析的换电站选址方法,降低了换电站选址的复杂度,实现了良好扩展性。本专利技术提出的一种基于聚类分析的换电站选址方法,包括以下步骤:步骤1,获取设定区域内设定时间段T中所有换电需求的车辆坐标,构成换电需求的车辆坐标集,设定聚类个数k;步骤2,在设定区域内随机设定K个种子点;步骤3,分别计算每个车辆坐标与各种子点的距离,分别将各车辆坐标归入与其距离最近的种子点对应的聚类;步骤4,判断各种子点对应的聚类中各车辆坐标的数量N[i]是否大于n,n为换电站设定时间段T中理论服务车辆数;若N[i]﹥n,将超出部分的车辆坐标,归入包含车辆坐标个数小于n,且车辆坐标与种子点距离最小的聚类;步骤5,将各种子点移动至其对应聚类的中心点,并更新种子点的坐标;步骤6,重复步 ...
【技术保护点】
一种基于聚类分析的换电站选址方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,获取设定区域内设定时间段T中所有换电需求的车辆坐标,构成换电需求的车辆坐标集,设定聚类个数k;步骤2,在设定区域内随机设定K个种子点;步骤3,分别计算每个车辆坐标与各种子点的距离,分别将各车辆坐标归入与其距离最近的种子点对应的聚类;步骤4,判断各种子点对应的聚类中各车辆坐标的数量N[i]是否大于n,n为换电站设定时间段T中理论服务车辆数;若N[i]﹥n,将超出部分的车辆坐标,归入包含车辆坐标个数小于n,且车辆坐标与种子点距离最小的聚类;步骤5,将各种子点移动至其对应聚类的中心点,并更新种子点的坐标;步骤6,重复步骤3至步骤5直至各种子点的移动距离均小于设定阈值,提取此时各种子点的坐标为换电站选址的坐标。
【技术特征摘要】
1.一种基于聚类分析的换电站选址方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,获取设定区域内设定时间段T中所有换电需求的车辆坐标,构成换电需求的车辆坐标集,设定聚类个数k;步骤2,在设定区域内随机设定K个种子点;步骤3,分别计算每个车辆坐标与各种子点的距离,分别将各车辆坐标归入与其距离最近的种子点对应的聚类;步骤4,判断各种子点对应的聚类中各车辆坐标的数量N[i]是否大于n,n为换电站设定时间段T中理论服务车辆数;若N[i]﹥n,将超出部分的车辆坐标,归入包含车辆坐标个数小于n,且车辆坐标与种子点距离最小的聚类;步骤5,将各种子点移动至其对应聚类的中心点,并更新种子点的坐标;步骤6,重复步骤3至步骤5直至各种子点的移动距离均小于设定阈值,提取此时各种子点的坐标为换电站选址的坐标。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的聚类个数k的计算方法为:k=m/(n*s)其中,m为设定区域内设定时间段T中具有换电需求的车辆总数,s为每个换电站在设定时间段T内可用工作时间比例。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,聚类的中心点坐标的计算方法为:取聚...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈炯,张建兴,
申请(专利权)人:蔚来汽车有限公司,
类型:发明
国别省市:中国香港,81
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