本文選題：電動汽車 + 權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整的混沌量子粒子群算法　； 參考：《電測與儀表》2017年13期

【摘要】：針對城市電動汽車充電站的定容和選址的問題,從實際情況出發(fā),建立將土地價格、建設(shè)成本、運行成本、交通流量、服務(wù)距離、服務(wù)能力考慮在內(nèi)的數(shù)學(xué)模型,該模型以年均綜合費用最小為目標(biāo),以充電能力,充電距離為約束條件。采用權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整的混沌量子粒子群算法對北方的某市某區(qū)進(jìn)行規(guī)劃,該算法在迭代過程中會根據(jù)粒子不同的適應(yīng)值,對慣性權(quán)重做出相應(yīng)的調(diào)整,從而調(diào)整對粒子的搜索能力。利用混沌算子的遍歷性,使得該算法具有很好的收斂速度和精度。利用該算法對所建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解,經(jīng)過進(jìn)一步的篩選,確定了該地區(qū)充電站的建址坐標(biāo)、容量和費用。
[Abstract]:In view of the problem of fixed capacity and location of charging station of city electric vehicle, a mathematical model considering land price, construction cost, operation cost, traffic flow, service distance and service capacity is established from the actual situation.The model takes the minimum annual comprehensive cost as the goal and the charging capacity and the charging distance as the constraint conditions.The chaotic quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm with adaptive weight adjustment is used to plan a certain area of a city in the north. In the iterative process, the weight of inertia is adjusted according to the different fitness values of particles.This adjusts the ability to search for particles.By using the ergodicity of chaotic operator, the algorithm has good convergence speed and precision.The algorithm is used to solve the mathematical model, and through further screening, the location coordinates, capacity and cost of the charging station in this area are determined.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【分類號】：TP18;U491.8

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本文編號：1739290