基于优化模型的电动汽车充电站分布研究

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【摘要】 电动汽车的飞速发展使其配套的充电设施建设成为重点。本文简单介绍了整数规划和两阶段启发式搜索算法在优化电动汽车充电站分布问题上的应用，提出了充电站分布系统设计的相关建议。

【关键字】 充电站 最优化 整数规划 两阶段启发式搜索

一、引言

随着时代的飞速发展，人们对于绿色生活的要求越发强烈。在环境与能源的双重压力之下，电动汽车在现代交通行业中脱颖而出。未来电动汽车的大规模发展急需要众多充电设施进行服务，因此公共充电站的建设就需要用科学的方法进行合理布局。

充电站的建设受到地域，环境等多方面因素影响，建立一个合理的充电站分布模型正是一个亟待解决的问题，本文介绍了不同情况下的充电站分布优化模型，方法合乎实际，应用起来方便快捷。

二、影响因素

影响电动汽车充电站分布的因素很多，环境，交通复杂度，电动汽车流量，建设成本等都是主要的影响因素。不同情况下的充电设备分布也要按实际情况合理安排。比如，在充电设施分布点比较少的情况下，会更多考虑到服务半径与资源分配；在分布点较多，路况复杂情况下，这就要综合考虑车流量，电网改造成本，充电时间等。在运用优化模型分析时，模型复杂并不一定能达到好的效果。根据情况选择模型才是最好的解决方法。

三、优化模型简介

3.1整数规划模型优化充电站布局

在道路结构较为简单，车流分布较为均衡的情况下，如果运用复杂的优化模型可能会适得其反，求解过程复杂，可能还得不到实际的优化效果。于是重点考虑充电站服务半径提出：“整数规划模型”。具体实施步骤为：

（1）充分调查城市区域能够设置充电站的点位，并测量各点位之间的距离Dij，制作成表；

（2）采用Floyd算法，运用matlab编程计算出各点位之间的最短距离dij；

（3）设定充电站服务范围d，结合各点位的最短路径dij建立“0-1整数规划”模型；

（4）运用matlab求解，得到以最少充电站数量而覆盖区域最广的充电站位置，得到实用而经济的结果。[1]

3.2两阶段启发式算法优化充电站布局

在充电站位置设定的影响因素较多，需要考虑到车流量，充电时间，充电设施成本等多方面因素时，可以用两阶段启发式算法求解充电站的最佳规模和布局。步骤如下：

（1）参数确定，将不同地点和时刻的充电需求，充电站投入成本等参数进行设定；

（2）搜索电动汽车到哪一区域平均路上成本最低，排序为{p1，p2，…，pn}；

（3）检验是否所有点到p1用时为最小全体车辆平均路上驾驶时间，若否，转至（5），若是则转至（4）；

（4）搜索另一点使p1，p2组合满足最小平均路上用时成本，重复（3）在最小可行集内确定极小投入成本点；

（5）搜索在其他各点增设充电站时节约的时间成本相对充电站投资成本增长之和最小的选点；

（6）若和小于0则将该点设置为充电站，对（5）循环，若和大于0则停止搜索，此时充电站规模为最佳规模，达到优化效果。[2]

编写搜索算法的matlab程序即可求解，此处省略具体的求解过程。

四、模型分析与建议

通过对两种优化模型优化方法分析，我们发现他们各自有各自的优缺点。整数规划应用起来方便快捷，但是考虑因素较少，得到的结果优化度不高；启发式搜索算法综合考虑了各种影响因素，优化了充电站分布及其规模，但大大增加了调查量，计算也复杂。

提出建议：在具体应用优化模型解决充电站分布问题时，要综合考虑当地的地理环境，电网构造等因素。在简单环境下忽略次要因素，可用整数规划进行大致估算；在精确优化时就可以用启发式搜索算法解决从而得到最佳的布局。除此外还可以用排队论模型或者现代优化算法等模型解决，总之，适合的模型才是一个好的模型。

五、结语

在实际的电动汽车充电站设计时，需要做大量调查，全面分析。选择一个合适的优化模型将会大大提高实际的应用效果。本文着重于介绍一些基本的优化模型及其适用条件，在本文的基础上，遇到实际问题时做一定迁移发散便能设计出一个优良的电动汽车充电站分布系统。

参 考 文 献

[1]韩中庚，数学建模方法及其应用.北京：高等教育出版社，2005.6

[2]任玉珑，史乐峰等.电动汽车充电站最优分布和规模研究[J].电力系统自动化，第35卷，2011：55-56