圖７　充電站負(fù)載率

Ｆｉ．７�。蹋铮幔洌颍幔簦澹螅铮妫悖瑁幔颍椋睿螅簦幔簦椋铮睿蟆　　。纾纾纭�

由圖７可以看出：在２個(gè)算例共４種方案中，各

個(gè)充電站的負(fù)載率都保持在８保０％～１１０％之間，證了負(fù)載的均衡性�？梢姳疚奶岢龅囊�(guī)劃方法能夠很好地對(duì)服務(wù)區(qū)域進(jìn)行劃分，使得各個(gè)充電站的負(fù)載率滿足要求，且都維持在一個(gè)很好的范圍內(nèi)。

圖６　算例２中的２種規(guī)劃方案

Ｆｉ．６�。裕鳎铮欤幔睿睿椋睿螅悖瑁澹恚澹螅铮妫澹�ａｍｌｅ２　　　�。纾穑纾稹�

由圖６可以看出：當(dāng)充電負(fù)荷從１７．１ＭＷ增

加到２充電站的數(shù)量由算例１中的４個(gè)７．２ＭＷ時(shí)，增加到７個(gè)；充電站的位置和服務(wù)區(qū)域的劃分也明顯不同�！�２８—

３．３　負(fù)荷分布不均衡分析

由于城市各區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和發(fā)展定位的不同，實(shí)際各區(qū)域中電動(dòng)汽車的分布可能會(huì)存在很大差異，出現(xiàn)負(fù)荷分布不均衡的現(xiàn)象。在此假設(shè)該規(guī)劃區(qū)的電動(dòng)汽車分布呈現(xiàn)了兩極增長態(tài)勢(shì)，即西邊和南邊的數(shù)量明顯多于東邊和北邊。為分析這種現(xiàn)象帶來的影響，本文在算例１的負(fù)荷分布和負(fù)荷總量

·綠色電力自動(dòng)化·　唐現(xiàn)剛，等　基于計(jì)算幾何方法的電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃

不變的基礎(chǔ)上，根據(jù)負(fù)荷的不均衡分布，給予各個(gè)區(qū)

域一個(gè)負(fù)荷分布修正系數(shù)。負(fù)荷分布與其修正系數(shù)的映射關(guān)系如圖８所示，其中，下層圖為規(guī)劃區(qū)負(fù)荷

上層為其對(duì)應(yīng)修正系數(shù)

。分布，

常規(guī)優(yōu)化算法在服務(wù)區(qū)域劃分和負(fù)載率控制上的缺

使得規(guī)劃方案中各充電站的服務(wù)區(qū)域劃分更為陷，

合理，負(fù)載率也更均衡，證明了模型和算法的有效性和優(yōu)越性。

多因素、大規(guī)模的充電站規(guī)劃屬于一個(gè)高維非線性規(guī)劃問題，很難求取數(shù)學(xué)意義上的最優(yōu)值。本文算法求取的各極值點(diǎn)的目標(biāo)函數(shù)值非常接近，能夠基本滿足實(shí)際工程的應(yīng)用需求。計(jì)算得出的各備最終方案需要有經(jīng)驗(yàn)的規(guī)劃人員選方案各有優(yōu)劣，

根據(jù)實(shí)際情況作出選擇。隨著電動(dòng)汽車的發(fā)展，考慮電動(dòng)汽車充電站對(duì)電網(wǎng)安全穩(wěn)定及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行影響的充電站規(guī)劃有待進(jìn)一步研究。

圖８　負(fù)荷分布與其修正系數(shù)的關(guān)系Ｆｉ．８�。遥澹欤幔簦椋铮睿螅瑁椋猓澹簦鳎澹澹睿欤铮幔洌洌椋螅簦颍椋猓酰簦椋铮睢　。纾稹�

ａｎｄｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　　

／／附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版（ｈｔｔａｅｓ．ｓｅｒｉ．ｓｃｃ．ｐ：ｐｇｐｇ

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根據(jù)各個(gè)區(qū)域的修正系數(shù)，對(duì)規(guī)劃區(qū)的負(fù)荷分

計(jì)算得到的規(guī)劃方案如圖９所示

。布進(jìn)行修正，

圖９　系數(shù)修正后的規(guī)劃方案

Ｆｉ．９�。校欤幔睿睿椋睿螅悖瑁澹恚澹幔妫簦澹颍悖铮颍颍澹悖簦椋睿悖铮澹妫妫椋悖椋澹睿簟　。纾纾纭　�

由圖９可以看出：當(dāng)負(fù)荷分布出現(xiàn)較大區(qū)域差異時(shí)，規(guī)劃方案會(huì)發(fā)生明顯變化；在負(fù)荷集中的南邊和西邊，充電站數(shù)量相對(duì)較多且單個(gè)充電站的有效服務(wù)區(qū)域較小。對(duì)比算例１還可以看出：充電站個(gè)數(shù)由４個(gè)增加到了５個(gè)，這主要由于負(fù)荷分布不均勻且為了保障各充電站負(fù)載率均衡而引起的；充電站的收益從算例１的９１８．１１萬元下降到８９５．７６萬元，這是由于充電站數(shù)量的增加和位置的改變引起的。

４　結(jié)語

影響電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃的因素眾多，本文在綜合考慮電動(dòng)汽車分布、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)和交通網(wǎng)分布的基礎(chǔ)上，建立了規(guī)劃的最大收益模型。應(yīng)用本文提出的基于粒子群優(yōu)化算法和加權(quán)伏羅諾伊圖對(duì)模型求解，得出充電站規(guī)劃的選址定容及各個(gè)充電站服務(wù)區(qū)域的優(yōu)化劃分。通過多次測(cè)算可以看出，采用加權(quán)伏羅諾伊圖來求解所建立的優(yōu)化模型，克服了

—２９—

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