基于改进自适应遗传算法的EV充电站动态规划

作者：臧海祥; 傅雨婷; 陈铭; 沈海平; 缪立恒; 张思德; 卫志农; 孙国强

来源：电力自动化设备, 2020, 40(01): 163-170.

DOI：10.16081/j.epae.201912023

• 电动汽车
• 充电站
• 选址定容
• 动态规划
• 遗传算法
• 配电网
• 机会约束规划

建立了综合充电站、电动汽车(EV)用户与配电网多方利益的快速充电站规划模型,考虑EV保有量增长的影响,同时计及EV增长率的不确定性,构建了2种EV充电站随机机会约束动态规划模型,并提出考虑充电需求空间分布的改进自适应遗传算法(IAGA)求解上述规划模型。通过一个实际算例验证了所提IAGA在求解充电站规划问题时的可行性与有效性,并对比分析了2种动态规划模型的规划结果。

• 单位
  电气学院; 河海大学