圖７　充電站負載率

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由圖７可以看出：在２個算例共４種方案中，各

個充電站的負載率都保持在８保０％～１１０％之間，證了負載的均衡性。可見本文提出的規(guī)劃方法能夠很好地對服務區(qū)域進行劃分，使得各個充電站的負載率滿足要求，且都維持在一個很好的范圍內。

圖６　算例２中的２種規(guī)劃方案

Ｆｉ．６　Ｔｗｏｌａｎｎｉｎｓｃｈｅｍｅｓｏｆｅｘａｍｌｅ２　　　�。纾穑纾稹�

由圖６可以看出：當充電負荷從１７．１ＭＷ增

加到２充電站的數(shù)量由算例１中的４個７．２ＭＷ時，增加到７個；充電站的位置和服務區(qū)域的劃分也明顯不同�！�２８—

３．３　負荷分布不均衡分析

由于城市各區(qū)域經濟增長和發(fā)展定位的不同，實際各區(qū)域中電動汽車的分布可能會存在很大差異，出現(xiàn)負荷分布不均衡的現(xiàn)象。在此假設該規(guī)劃區(qū)的電動汽車分布呈現(xiàn)了兩極增長態(tài)勢，即西邊和南邊的數(shù)量明顯多于東邊和北邊。為分析這種現(xiàn)象帶來的影響，本文在算例１的負荷分布和負荷總量

·綠色電力自動化·　唐現(xiàn)剛，等　基于計算幾何方法的電動汽車充電站規(guī)劃

不變的基礎上，根據(jù)負荷的不均衡分布，給予各個區(qū)

域一個負荷分布修正系數(shù)。負荷分布與其修正系數(shù)的映射關系如圖８所示，其中，下層圖為規(guī)劃區(qū)負荷

上層為其對應修正系數(shù)

。分布，

常規(guī)優(yōu)化算法在服務區(qū)域劃分和負載率控制上的缺

使得規(guī)劃方案中各充電站的服務區(qū)域劃分更為陷，

合理，負載率也更均衡，證明了模型和算法的有效性和優(yōu)越性。

多因素、大規(guī)模的充電站規(guī)劃屬于一個高維非線性規(guī)劃問題，很難求取數(shù)學意義上的最優(yōu)值。本文算法求取的各極值點的目標函數(shù)值非常接近，能夠基本滿足實際工程的應用需求。計算得出的各備最終方案需要有經驗的規(guī)劃人員選方案各有優(yōu)劣，

根據(jù)實際情況作出選擇。隨著電動汽車的發(fā)展，考慮電動汽車充電站對電網安全穩(wěn)定及經濟運行影響的充電站規(guī)劃有待進一步研究。

圖８　負荷分布與其修正系數(shù)的關系Ｆｉ．８�。遥澹欤幔簦椋铮睿螅瑁椋猓澹簦鳎澹澹睿欤铮幔洌洌椋螅簦颍椋猓酰簦椋铮睢　。纾稹�

ａｎｄｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　　

／／附錄見本刊網絡版（ｈｔｔａｅｓ．ｓｅｒｉ．ｓｃｃ．ｐ：ｐｇｐｇ

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根據(jù)各個區(qū)域的修正系數(shù)，對規(guī)劃區(qū)的負荷分

計算得到的規(guī)劃方案如圖９所示

。布進行修正，

圖９　系數(shù)修正后的規(guī)劃方案

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由圖９可以看出：當負荷分布出現(xiàn)較大區(qū)域差異時，規(guī)劃方案會發(fā)生明顯變化；在負荷集中的南邊和西邊，充電站數(shù)量相對較多且單個充電站的有效服務區(qū)域較小。對比算例１還可以看出：充電站個數(shù)由４個增加到了５個，這主要由于負荷分布不均勻且為了保障各充電站負載率均衡而引起的；充電站的收益從算例１的９１８．１１萬元下降到８９５．７６萬元，這是由于充電站數(shù)量的增加和位置的改變引起的。

４　結語

影響電動汽車充電站規(guī)劃的因素眾多，本文在綜合考慮電動汽車分布、電網結構和交通網分布的基礎上，建立了規(guī)劃的最大收益模型。應用本文提出的基于粒子群優(yōu)化算法和加權伏羅諾伊圖對模型求解，得出充電站規(guī)劃的選址定容及各個充電站服務區(qū)域的優(yōu)化劃分。通過多次測算可以看出，采用加權伏羅諾伊圖來求解所建立的優(yōu)化模型，克服了

—２９—

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