基于双蚁群优化算法的电动汽车充电基础设施规划方法技术

本发明专利技术公开了基于双蚁群优化算法的电动汽车充电基础设施规划方法，本方法基于双蚁群算法实现。该算法使用两个蚁群分别求解CIPL的两个子问题。在每次迭代中，上层蚁群搜索最佳充电站选址，最大化充电需求，下层蚁群搜索每个确定充电站的最佳充电桩数量，最小化经济成本。应用两种信息传输策略平衡充电需求和经济成本。信息素增强策略是根据上层蚁群的解来增强下层蚁群的信息素，以加速下层蚁群的收敛。全局信息素更新策略通过综合考虑两个目标函数来确定最优解，并据此解对上层蚁群的信息素进行更新。进行更新。进行更新。

【技术实现步骤摘要】
基于双蚁群优化算法的电动汽车充电基础设施规划方法


[0001]本专利技术涉及进化算法
，针对电动汽车充电基础设施规划问题(CIPL)，设计了一种双蚁群算法来解决CIPL中的充电站选址和充电桩分配。

技术介绍

[0002]一般来说，CIPL涉及两个子问题:(1)充电站选址问题，通过考虑一些因素来确定一些地点建设充电站。(2)充电桩配置问题，通过考虑一些因素来确定每个充电站的充电桩数量。这两个问题本质上是组合优化问题。据我们所知，对CIPL的研究始于2011年，在过去的十年里，有许多关于CIPL的研究。总体而言，现有的研究大多只关注充电站选址问题，而最近的一些研究开始同时关注这两个问题。根据实现机制，充电站选址问题的所有方法可分为整数线性规划(ILP)和启发式算法两大类。ILP方法将充电站选址问题建模为整数线性优化问题，利用传统的确定性优化方法确定充电站选址。ILP方法可以快速解决充电站选址问题，但仅适用于备选充电站选址较少的小规模问题。而且，这类方法要求优化模型的优化目标和约束函数必须是线性的。随着充电基础设施和电动汽车的发展，充电站选址问本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于双蚁群优化算法的电动汽车充电基础设施规划方法，其特征在于，充电站为区域内的电动汽车提供充电服务；在一个区域内，电动汽车轨迹用整数编号；所有的电动汽车轨迹号组成T＝{1,2,...,t,...,m}，其中t表示任意轨迹编号，m表示区域内轨迹总数；所有候选充电站站点号组成集合{1,2,...,i,...,n}，其中i表示任意候选充电站站点编号，n表示候选充电站站点总数；所有候选充电站的坐标构成集合{c1,c2,...,c
i
,...,c
n
}，其中任何元素c
i
表示候选充电站站点i的坐标；每个充电站候选地点被选择建造一个充电站；所有充电站编号组成集合{1,2,...,j,...,N}，其中j表示任意充电站编号，N表示待建充电站总数；定义了两类决策变量x
j
和y
j
；当x
j
＝i时，表示选择充电站候选站点i作为充电站j的建设站点；当y
j
＝r表示充电站j分配的充电桩数量为r；充电站选址问题的任意解记为X＝(x1,x2,...,x
j
,...,x
N
)；充电桩分配问题的任意解记为Y＝(y1,y2,...,y
j
,...,y
N
)；根据两个问题的解定义两个目标函数，充电站选址的目标函数为最大化充电需求，其定义为：其中s(x
j
,t)为轨迹覆盖判断函数，当轨迹t到充电站j距离小于一千米时，s(x
j
,t)＝1；其他情况为0；为充电站与轨迹起点的距离；充电桩分配的目的是最小化经济成本，为了反应充电桩分配结果与充电站选址的关系，目标函数定义为最大化单位经济成本所能满足的充电需求：其中F
e
(X,Y)为经济成本，其定义为：F
e
(X,Y)＝ω(x
j
,y
j
)*y
j
*c
ꢀꢀꢀꢀ
(3)其中ω(x
j
,y
j
)是由排队论计算得到的车辆到达充电站j必须等待的概率，c为充电桩的建造费用；求解算法中解的编码形式，在上层蚁群中，每只蚂蚁都表示为充电站选址问题的一个候选解，其形式为集合{1,2，
…
，n}的N元排列，其中n为候选位置的数量，N为待建设充电站的数量；在下层蚁群中，每只蚂蚁都表示为充电桩分配问题的一个候选解，其形式为集合{1,2，
…
，r
max
}的N元排列，其中r
max
为一个充电站可分配的最大充电桩数；上层蚁群中的每只蚂蚁用X＝(x1,x2，
…
，x
j
，
…
，x
N
)表示；如果x
j
＝i表示充电站j建设在候选位置i；下层蚁群中的每只蚂蚁用Y＝(y1,y2，
…
，y
j
，
…
，y
N
)表示；如果y
j
＝r表示充电站j的充电桩数量为r；在算法中，每个蚁群的搜索空间是一个搜索图；两个蚁群的搜索图分别用G1＝(V1,E1)和G2＝(V2,E2)表示，其中V
i
是两个顶点集合；V1的每个顶点表示在某个候选充电站站点上建造的充电站的可能分配；V2的每个顶点表示在选择建设充电站时，...

【专利技术属性】
技术研发人员：冀俊忠，刘钺锋，杨翠翠，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：