一种电动汽车充电站选址方法、系统及相关装置制造方法及图纸

本申请所提供的一种电动汽车充电站选址方法，包括：根据输入的需求，确定待建的电动汽车充电站的数量；采用基于密度的自适应k‑means算法和floyd最短路径算法，确定目标区域内满足电动汽车充电站的数量的初步选址结果；分别计算各种初步选址结果的总成本，并将总成本最低的初步选址结果确定为电动汽车充电站的选址结果。该方法采用的floyd最短路径算法能计算出实际最短距离，相比于相关技术中计算出的欧氏距离更符合实际情况，更具有实际意义，故能够更加合理地确定电动汽车充电站的选址。本申请还提供一种电动汽车充电站选址系统、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

An Electric Vehicle Charging Station Location Method, System and Related Devices

【技术实现步骤摘要】
一种电动汽车充电站选址方法、系统及相关装置
本申请涉及电动汽车充电站选址领域，特别涉及一种电动汽车充电站选址方法、系统、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
作为一种具有低排放、噪音小和经济型高等优点的新型的环保出行工具，电动汽车逐渐受到消费者的青睐，成为汽车行业的主流发展方向，具有很大的发展潜力。随着电动汽车数量的飞速增长，电动汽车的充电需求越来越大，因此电动汽车充电站的建设规划成为了当前的热点问题。充电设施的建设极其重要，若规划不合理，不仅会造成输电阻塞，使电能损失增大，令相关节点的电压下降，危及电网的运行稳定性与经济型，同时会降低城市电动汽车用户的出行便利性，不利于交通网络的组织规划，从而阻碍电动汽车的普及。目前，较为常用的电动汽车充电站选址方法是：1、依据待规划区域内各充电需求点的地理位置和充电需求量，建立集中型充电站，并采用图中央理论和K-means聚类算法相结合。2、以电动汽车充电站建设成本，用户充电成本和充电站运营成本作为评价指标对充电站规划方案进行优选。但是，该方法在计算不同充电需求点距离和充电需求点到待选充电站的距离时简单采用欧氏距离或者在欧式距离的基础上增加一个非直线系数，从而导致电动汽车充电站的选址方案不够合理。因此，如何更加合理地确定电动汽车充电站的选址是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种电动汽车充电站选址方法、系统、设备及计算机可读存储介质，能够更加合理地确定电动汽车充电站的选址。为解决上述技术问题，本申请提供一种电动汽车充电站选址方法，包括：根据输入的需求，确定待建的电动汽车充电站的数量；采用基于密度的自适应k-means算法和floyd最短路径算法，确定目标区域内满足所述电动汽车充电站的所述数量的初步选址结果；分别计算各种所述初步选址结果的总成本，并将所述总成本最低的初步选址结果确定为所述电动汽车充电站的选址结果。优选地，所述采用基于密度的自适应k-means算法和floyd最短路径算法，确定目标区域内满足所述电动汽车充电站的所述数量的初步选址结果，包括：采用所述基于密度的自适应k-means算法和所述floyd最短路径算法，确定所述目标区域内各个预设的充电需求点之间的最短距离，并利用各个所述最短距离计算出平均距离；基于所述平均距离对所有的所述最短距离进行划分，并确定所述初步选址结果中的一个初始站址；剔除所述初始站址对应的最短距离，并确定所述初步选址结果中的其他所有初始站址。优选地，所述分别计算各种所述初步选址结果的总成本，并将所述总成本最低的初步选址结果确定为所述电动汽车充电站的选址结果，包括：将所述初步选址结果中电动汽车充电站的年建设成本、电动汽车充电站的运维成本、电动汽车用户出行成本及电网网损成本相加，得到所述总成本；分别计算各种所述初步选址结果的所述总成本，并将所述总成本最低的所述初步选址结果确定为所述电动汽车充电站的所述选址结果。优选地，所述根据输入的需求，确定待建的电动汽车充电站的数量，包括：根据所述目标区域内的充电总需求、电动汽车充电站最小容量限制及电动汽车充电站最大容量限制，确定所述电动汽车充电站的所述数量的取值范围；根据输入的所述需求，确定所述取值范围内的所述电动汽车充电站的所述数量。本申请还提供一种电动汽车充电站选址系统，包括：数量确定模块，用于根据输入的需求，确定待建的电动汽车充电站的数量；初步选址结果确定模块，用于采用基于密度的自适应k-means算法和floyd最短路径算法，确定目标区域内满足所述电动汽车充电站的所述数量的初步选址结果；选址结果确定模块，用于分别计算各种所述初步选址结果的总成本，并将所述总成本最低的初步选址结果确定为所述电动汽车充电站的选址结果。优选地，所述初步选址结果确定模块，包括：距离计算单元，用于采用所述基于密度的自适应k-means算法和所述floyd最短路径算法，确定所述目标区域内各个预设的充电需求点之间的最短距离，并利用各个所述最短距离计算出平均距离；最短距离划分单元，用于基于所述平均距离对所有的所述最短距离进行划分，并确定所述初步选址结果中的一个初始站址；最短距离剔除单元，用于剔除所述初始站址对应的最短距离，并确定所述初步选址结果中的其他所有初始站址。优选地，所述选址结果确定模块，包括：总成本确定单元，用于将所述初步选址结果中电动汽车充电站的年建设成本、电动汽车充电站的运维成本、电动汽车用户出行成本及电网网损成本相加，得到所述总成本；选址结果确定单元，用于分别计算各种所述初步选址结果的所述总成本，并将所述总成本最低的所述初步选址结果确定为所述电动汽车充电站的所述选址结果。优选地，所述数量确定模块，包括：取值范围确定单元，用于根据所述目标区域内的充电总需求、电动汽车充电站最小容量限制及电动汽车充电站最大容量限制，确定所述电动汽车充电站的所述数量的取值范围；数量确定单元，用于根据输入的所述需求，确定所述取值范围内的所述电动汽车充电站的所述数量。本申请还提供一种设备，包括：存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现上述所述的电动汽车充电站选址方法的步骤。本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的电动汽车充电站选址方法的步骤。本申请所提供的一种电动汽车充电站选址方法，包括：根据输入的需求，确定待建的电动汽车充电站的数量；采用基于密度的自适应k-means算法和floyd最短路径算法，确定目标区域内满足所述电动汽车充电站的所述数量的初步选址结果；分别计算各种所述初步选址结果的总成本，并将所述总成本最低的初步选址结果确定为所述电动汽车充电站的选址结果。该方法采用基于密度的自适应k-means算法和floyd最短路径算法，确定目标区域内满足电动汽车充电站的数量的初步选址结果；其中，采用floyd最短路径算法能计算出实际最短距离，相比于相关技术中计算出的欧氏距离更符合实际情况，更具有实际意义，故能够更加合理地确定电动汽车充电站的选址。本申请还提供一种电动汽车充电站选址系统、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本申请实施例所提供的一种电动汽车充电站选址方法的流程图；图2为本申请实施例所提供的一种电动汽车充电站选址系统的结构框图。具体实施方式本申请的核心是提供一种电动汽车充电站选址方法，能够更加合理地确定电动汽车充电站的选址。本申请的另一核心是提供一种电动汽车充电站选址系统、设备及计算机可读存储介质。为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电动汽车充电站选址方法，其特征在于，包括：根据输入的需求，确定待建的电动汽车充电站的数量；采用基于密度的自适应k‑means算法和floyd最短路径算法，确定目标区域内满足所述电动汽车充电站的所述数量的初步选址结果；分别计算各种所述初步选址结果的总成本，并将所述总成本最低的初步选址结果确定为所述电动汽车充电站的选址结果。

【技术特征摘要】
1.一种电动汽车充电站选址方法，其特征在于，包括：根据输入的需求，确定待建的电动汽车充电站的数量；采用基于密度的自适应k-means算法和floyd最短路径算法，确定目标区域内满足所述电动汽车充电站的所述数量的初步选址结果；分别计算各种所述初步选址结果的总成本，并将所述总成本最低的初步选址结果确定为所述电动汽车充电站的选址结果。2.根据权利要求1所述的电动汽车充电站选址方法，其特征在于，所述采用基于密度的自适应k-means算法和floyd最短路径算法，确定目标区域内满足所述电动汽车充电站的所述数量的初步选址结果，包括：采用所述基于密度的自适应k-means算法和所述floyd最短路径算法，确定所述目标区域内各个预设的充电需求点之间的最短距离，并利用各个所述最短距离计算出平均距离；基于所述平均距离对所有的所述最短距离进行划分，并确定所述初步选址结果中的一个初始站址；剔除所述初始站址对应的最短距离，并确定所述初步选址结果中的其他所有初始站址。3.根据权利要求1所述的电动汽车充电站选址方法，其特征在于，所述分别计算各种所述初步选址结果的总成本，并将所述总成本最低的初步选址结果确定为所述电动汽车充电站的选址结果，包括：将所述初步选址结果中电动汽车充电站的年建设成本、电动汽车充电站的运维成本、电动汽车用户出行成本及电网网损成本相加，得到所述总成本；分别计算各种所述初步选址结果的所述总成本，并将所述总成本最低的所述初步选址结果确定为所述电动汽车充电站的所述选址结果。4.根据权利要求1所述的电动汽车充电站选址方法，其特征在于，所述根据输入的需求，确定待建的电动汽车充电站的数量，包括：根据所述目标区域内的充电总需求、电动汽车充电站最小容量限制及电动汽车充电站最大容量限制，确定所述电动汽车充电站的所述数量的取值范围；根据输入的所述需求，确定所述取值范围内的所述电动汽车充电站的所述数量。5.一种电动汽车充电站选址系统，其特征在于，包括：数量确定模块，用于根据输入的需求，确定待建的电动汽车充电站的数量；初步选址结果确定模块，用于采用基于密度的自适应k-m...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯乙峰，武小梅，冯琪劲，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44