基于多智能理论的充换电站协调规划的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多智能理论的充换电站协调规划的方法及系统，其中所述方法包括：通过分析地区总体充电需求确定大型集中充电站Agent的数量和换电站Agent的数量；将所述地区总体分割成一系列土地空间网格单元，并分析各区域换电需求；通过计算得到征地费用和电池运输成本；通过计算得到电动车行驶到所述换电站所消耗的能源费用；将所述换电站的服务半径对所述换电站Agent进行约束；根据所述大型集中充电站Agent、所述换电站Agent和用户Agent的决策行为进行计算，得到协调规划的结果。在本发明专利技术实施中，有利于加快电动汽车的普及速度。

【技术实现步骤摘要】
基于多智能理论的充换电站协调规划的方法及系统
本专利技术涉及充换电站协调规划的
，尤其涉及一种基于多智能理论的充换电站协调规划的方法及系统。
技术介绍
电动车充换电站的布局规划具有重要的意义。充换电站协调规划不仅要考虑充电站和换电站单独的规划特点，还要考虑两者的相互联系。同时，土地价格和交通便利程度等环境要素会对充换电站的规划产生重要影响。因此，亟需一种充电站协调规划的方法将充电站和换电站规划用不同的智能体来描述，并通过综合决策智能体将二者有机结合起来，构建充电站协调规划模型，有利于加快电动汽车的普及速度。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于多智能理论的充换电站协调规划的方法及系统，构建充电站协调规划模型，有利于加快电动汽车的普及速度。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于多智能理论的充换电站协调规划的方法，所述方法包括：通过分析地区总体充电需求确定大型集中充电站Agent的数量和换电站Agent的数量；将所述地区总体分割成一系列土地空间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多智能理论的充换电站协调规划的方法，其特征在于，所述方法包括：/n通过分析地区总体充电需求确定大型集中充电站Agent的数量和换电站Agent的数量；/n将所述地区总体分割成一系列土地空间网格单元，并分析各区域换电需求；/n通过计算得到征地费用和电池运输成本；/n通过计算得到电动车行驶到所述换电站所消耗的能源费用；/n将所述换电站的服务半径对所述换电站Agent进行约束；/n根据所述大型集中充电站Agent、所述换电站Agent和用户Agent的决策行为进行计算，得到协调规划的结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多智能理论的充换电站协调规划的方法，其特征在于，所述方法包括：
通过分析地区总体充电需求确定大型集中充电站Agent的数量和换电站Agent的数量；
将所述地区总体分割成一系列土地空间网格单元，并分析各区域换电需求；
通过计算得到征地费用和电池运输成本；
通过计算得到电动车行驶到所述换电站所消耗的能源费用；
将所述换电站的服务半径对所述换电站Agent进行约束；
根据所述大型集中充电站Agent、所述换电站Agent和用户Agent的决策行为进行计算，得到协调规划的结果。


2.根据权利要求1所述的基于多智能理论的充换电站协调规划的方法，其特征在于，所述将所述地区总体分割成一系列土地空间网格单元，并分析各区域换电需求包括：
根据该区域内下属各镇、街道的电动车保有量和该区域的生产总值，通过估算得到各区域的电动汽车保有量；
根据所述各区域的电动汽车保有量，通过计算得到各区域换电需求；
将所述地区总体分割成一系列土地空间网格单元，并将所述各区域换电需求分布到所述各个土地空间网格单元中；
对所述各区域换电需求进行分析。


3.根据权利要求2所述的基于多智能理论的充换电站协调规划的方法，其特征在于，所述一系列土地空间网格单元构成充电站协调规划模型的运行环境，其具体公式如下：
C＝(c1,1,…,ci,j,…,cn,n)；
其中，C表示空间网格单元集合、i表示行号、j表示列号、Cn,n表示第n行和第n列的空间网格单元集合。


4.根据权利要求1所述的基于多智能理论的充换电站协调规划的方法，其特征在于，所述征地费用通过选址所决定，所述征地费用的具体计算公式如下：



其中，Ce表示征地费用，NC表示大型集中充电站的数量，k表示第k个大型集中充电站，Sk表示第k个大型集中充电站的占地面积，Pk表示第k个大型集中充电站...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小伟，陶毅刚，谭靖，黎敏，陈楚，谭晓虹，崔志威，李镕耀，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广西;45