建立了綜合充電站、電動(dòng)汽車（EV）用戶與配電網(wǎng)多方利益的快速充電站規(guī)劃模型,考慮EV保有量增長(zhǎng)的影響,同時(shí)計(jì)及EV增長(zhǎng)率的不確定性,構(gòu)建了2種EV充電站隨機(jī)機(jī)會(huì)約束動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型,并提出考慮充電需求空間分布的改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法（IAGA）求解上述規(guī)劃模型。通過(guò)一個(gè)實(shí)際算例驗(yàn)證了所提IAGA在求解充電站規(guī)劃問(wèn)題時(shí)的可行性與有效性,并對(duì)比分析了2種動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型的規(guī)劃結(jié)果。 

【文章來(lái)源】：電力自動(dòng)化設(shè)備. 2020,40(01)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

2種動(dòng)態(tài)規(guī)劃方案對(duì)比

本文采用二進(jìn)制編碼方法對(duì)IAGA進(jìn)行編碼，取1則表示所映射的候選站被選中，取0則表示所映射的候選站未被選中。染色體長(zhǎng)度即為候選站的數(shù)量。以附錄(附錄)中的圖A2為例，染色體的具體編碼如圖2所示，該染色體所映射的選址方案為：在節(jié)點(diǎn)6、10、12、19、24規(guī)劃充電站。IAGA在編碼、交叉、變異時(shí)均約束每個(gè)分區(qū)內(nèi)至少規(guī)劃1座充電站，而整個(gè)規(guī)劃區(qū)域內(nèi)的充電站數(shù)量恒定。分區(qū)內(nèi)充電站數(shù)量約束的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

在動(dòng)態(tài)規(guī)劃過(guò)程中，若搜索空間較小，則可直接采用枚舉法確定規(guī)劃結(jié)果；若搜索空間較大，則可采用IAGA進(jìn)行求解。利用IAGA求解動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型，在編碼時(shí)需排除已規(guī)劃的充電站，利用權(quán)重分區(qū)法劃分區(qū)域時(shí)需合并已規(guī)劃充電站的分區(qū)，此外，求解適應(yīng)度值、交叉操作等的具體步驟也與求解靜態(tài)模型有所不同。記第Tk+1年計(jì)劃新建充電站的數(shù)量為cd（若nk座充電站能夠滿足第Tk+1年的快速充電需求，則僅需對(duì)已有充電站進(jìn)行擴(kuò)容），采用IAGA求解第Tk+1年新建充電站選址與定容的具體步驟如下。

【參考文獻(xiàn)】：
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