基于改进粒子群算法的新能源汽车充电站选址方法

张良力, 马晓凤

吉林大学学报(工学版) ›› 2024, Vol. 54 ›› Issue (08) : 2275-2281. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230249

基于改进粒子群算法的新能源汽车充电站选址方法

  • 张良力, 马晓凤
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摘要

为提高汽车充电站布局的合理性,减少资源浪费,提出基于改进粒子群算法的新能源汽车充电站选址方法。预测电动汽车未来分布情况,将用户出行特征、交通密度、服务半径等因素作为选址的参考依据;以需求点到充电站间的距离最短为目标函数,设置相关约束条件,建立选址模型;探究经典粒子群算法的实现过程,获取粒子速度与位置更新公式;针对方法容易陷入局部最优问题,使用遗传算法对其加以改进;利用改进后的算法求解目标函数,设置初始参数和判定条件,增加粒子交叉、变异等操作,提高粒子群质量,当满足迭代次数要求时,输出个体最优位置,即充电站选址的最优方案。实验结果表明:本文方法所选的位置符合目标函数要求,令充电需求均衡,避免了资源浪费。

关键词

粒子群优化 / 遗传算法 / 新能源汽车 / 充电站选址 / 目标函数

中图分类号

TP18 / U491.8

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张良力, 马晓凤. 基于改进粒子群算法的新能源汽车充电站选址方法. 吉林大学学报(工学版). 2024, 54(08): 2275-2281 https://doi.org/10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230249

基金

国家重点研发计划交通基础设施重点专项项目(2021YFB2601300)

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