电动汽车充电站选址优化建模

2020-01-03杨卫,王艳

长春工业大学学报 2019年6期

杨卫, 王艳

(西安欧亚学院金融学院, 陕西西安 710065)

0 引言

随着中国经济的飞速发展，汽车已成为平常家庭的代步工具，普及率迅速提升。汽车的使用给人们的生活带来了便利，但同时汽车排放的尾气也成为城市大气污染的主要来源。随着社会对环境污染、能源紧缺等问题的重视，各国政府积极采取各种措施，减少汽车尾气的排放，以减少对大气的污染。大力推广电动汽车，并让其逐渐替代燃油汽车，成为许多国家的共同选择。目前，电动汽车在污染物排放、能源消耗等方面都明显优于传统燃油汽车，但是由于充电设施及设备的发展还不完善，充电站布局不合理，严重制约了电动汽车的普及和发展。因此，研究电动汽车充电站规划选址问题，对于电动汽车的发展具有重要的意义。

国内外已经有很多学者从不同方面，针对电动汽车充电站选址的问题进行了研究。唐现刚等[1]基于计算几何方法，在考虑充电站运行成本、建设成本的情况下，建立了充电站选址的规划模型；加鹤萍等[2]建立了以交通流量为约束，充电站收益最大化为目标的电动汽车充电站选址模型；陈婷等[3]基于模拟退火算法，在考虑投资和运行成本的情况下，建立了充电站优化布局的模型；孟子杰[4]在考虑投资成本、年收入、运行费用的情况下建立了电动汽车充电站选址的优化模型；黄振森等[5]在考虑充电站建设总成本的情况下，建立了充电站选址的整数规划模型;刘志鹏等[6]在考虑充电站建设、运行等总成本及电网损失费用的情况下，建立了电动汽车充电站选址的优化模型；王辉等[7]基于配电损耗和节点电压偏移最小、交通流量最大，建立了电动汽车充电站选址规划的数学模型。从以上文献中发现，学者在研究电动汽车充电站选址或规划布局等问题时，基本都是从成本、费用的角度考虑的，较少从使用者的角度考虑充电距离的问题。目前电动汽车得到各国政府的大力推广，许多地方给电动汽车使用者及充电站建设及运营者搞个补贴，但电动汽车在使用过程中，被抱怨最多的问题就是充电不方便，充电站距离远等，故文中将电动汽车用户的充电距离最小作为目标，以提高用户的使用满意度及便捷性，达到提高电动汽车普及速度的目的。

1 充电站规划选址模型

建立模型前，在考虑电动汽车使用者(用户)充电距离的情况下，先作出如下假设，候选选址点都符合充电站的建设要求，并充分考虑了需求分布。

1.1 符号说明

zij只能取0或1，当其值为1时，表示需求点j的用户会选择去候选选址点i充电;当其值为0时，则相反。Ri也能取0或1，当其值为1时，表示候选选址点i最终被选中建设充电站;当其值为0时，则表示没有被选中。

1.2 目标函数与约束条件

目标函数所有需求点的充电需求用户到充电站的充电距离之和最小

(1)

式中：A=[(ui-xj)2+(vi-yj)2]。

约束(1}表示一个需求点的用户最终只会选择到一个充电站充电

(2)

约束(2)是充电站建设数量的限制

(3)

约束(3)是充电站可充电动车的最大数量的限制

(4)

约束(4)是充电站充电收入要高于成本的限制

(5)

约束(5)～(8)是充电站选址及需求点的区域限制条件:

xmin≤xj≤xmax,

(6)

ymin≤yj≤ymax,

(7)

xmin≤ui≤xmax,

(8)

ymin≤vi≤ymax。

(9)

0-1决策变量为:

zij∈(0,1),

(10)

ri∈(0,1)。

(11)

2 算例分析

2.1 算例描述

在100 km×100 km平面内随机产生10个候选充电站和50个充电需求点,分布如图1所示。

考虑目前电动汽车充电的费用基本在2元/(kW·h)上下，故随机产生10个以2为中线的数，单位费用分别为2.0,2.2,2.1,2.4,1.8,2.1,1.9,2.4,2.0,1.9。作为每个候选充电站的单位充电费用(元/(kW·h))。由于每个需求点的需求数(单位：辆)和每辆电动汽车到充电站的充电量(kW·h)波动及随机性都比较大，故以均匀分布的形式随机产生。具体参数见表1。

假设每个充电站可充电动汽车的最大值均为600辆，候选充电站的成本分别为450,660,630,540,690,540,580,600,570,480万元。假设该区域要建设的充电站数量为5座。