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朱思嘉,余思雨,王戈,麻秀范.基于条件风险价值的电动汽车充电站规划[J].电测与仪表,2023,60(7):13-18,82.
ZHU Sijia,YU Siyu,WANG Ge,MA Xiufan.Research on charging station planning of EV based on CVaR[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2023,60(7):13-18,82.
基于条件风险价值的电动汽车充电站规划
Research on charging station planning of EV based on CVaR
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2023.07.002
中文关键词:  出行链  等待时长  鲁棒优化  条件风险价值  充电站规划
英文关键词:travel chain, waiting time, robust optimization, CVaR, charging station planning
基金项目:
           
作者中文名作者英文名单位
朱思嘉ZHU Sijia华北电力大学电气与电子工程学院
余思雨YU Siyu华北电力大学电气与电子工程学院
王戈WANG Ge华北电力大学电气与电子工程学院
麻秀范MA Xiufan华北电力大学电气与电子工程学院
摘要点击次数: 798
中文摘要:
      针对电动汽车充电负荷的假日性以及负荷预测的不确定性,基于条件风险价值构建了电动汽车充电站规划模型。基于出行链,结合Dijkstra最短路径算法,利用蒙特卡洛随机模拟得到快慢充负荷的时空分布。以充电站建设数量最少为目标,满足所有充电需求点为约束,建立选址模型。考虑用户等待时长,以充电站建设成本最小为目标,建立定容模型。为解决定容模型中充电负荷假日性以及负荷预测随机性,利用鲁棒优化将定容模型转化为机会约束规划,引入条件风险价值工具进行求解。以某区域充电站规划为仿真算例,算例结果验证了该方法能够增强充电站规划模型的鲁棒性,具有可行性。
英文摘要:
      Aiming at the holiday of electric vehicle charging load and the uncertainty of load prediction, this paper constructs an electric vehicle charging station planning based on the CVaR (conditional-value-at-risk). Firstly, based on the travel chain, combined with the Dijkstra shortest path algorithm, the Monte Carlo random simulation is adopted to obtain the spatiotemporal distribution of fast and slow loading. The location model is established by taking the minimum number of charging stations as the target and satisfying all the charging demand points. On this basis, the waiting time of users is considered, and the constant volume model is established with the goal of minimizing the construction cost of the charging station. In order to solve the charging load holiday and load prediction randomness in the capacity model, the constant volume model is transformed into the opportunity constrained programming by robust optimization, and the conditional-value-at-risk tool is introduced to solve. Finally, a regional charging station is utilized as a simulation example. The numerical results show that the proposed method can enhance the robustness of the charging station planning model and is feasible.
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