技术特征：
1.一种电动汽车充电桩选址定容方法，其特征在于：所述电动汽车充电桩选址定容方法包括以下步骤：s1:针对各个小区电动汽车分布不均衡，可以采用蒙特卡洛方法进行模拟仿真，以确定充电需求；s2:依据古典概率模型，n个样本中具有某一属性的样本数量为a，则进行一次抽样所得样本具有某一属性的概率为：假设小区内有n辆汽车，电动汽车的概率为p，针对小区内全部车辆进行判定，确定电动汽车的数量；s3:进行充电桩位置规划模型的构建，先使用新的激活函数和在参数更新公式中加入惯性，改进网络结构提高全局搜索能力，并通过在误差函数中引入正则化提高bp神经网络在测试集上的表现；s4:使用萤火虫算法确定充电容量，设定萤火虫算法中的种群规模、种群参数、包括萤火虫数量、光强系数、最大吸引力、算法迭代次数以及混沌搜索代数；输入电动汽车充电桩负荷预测模型中的rp，ra，p0及a0；s5:在控制变量范围内，以选址定容策略随机初始化每个萤火虫的位置；每个萤火虫的位置信息对应一个充电桩选址定容方案；s6:调用下层模型，计算每个个体的目标函数综合规划成本，进而计算每个萤火虫的亮度；s7:针对每个萤火虫个体，选择其感知范围内亮度最高的萤火虫个体，计算两者之间的距离和吸引力；s8:判断算法求解结果是否收敛到设定的精度，或者迭代次数是否已经达到设定迭代次数，如果是则输出结果，算法结束；否则返回步骤(3)，之后得到定容结果；s9:采用同时计及机动车保有量增持和电动汽车渗透率的方法，建立电动汽车充电负荷的增长模型，有第t年的电动汽车充电负荷与第t－1年的电动汽车充电负荷关系为:p(t)＝(1+r
p
(t))p(t-1)(1+r
a
(t))a(t-1)s10:进行约束条件的设置，为了保证充电站能够满足用户需求，防止缺电情况的发生，本文约束了所有充电站的额定容量不低于目标区域内ev用户的总需求量：s11:采用萤火虫算法对所建立的二层规划选址定容模型进行求解分析，并对得到的分析结果进行记录。2.如权利要求1所述的一种电动汽车充电桩选址定容方法，其特征在于：所述步骤s1中，电动汽车数可由小区规划车位数、车位利用率及电动汽车渗透率确定，依据指导意见，需按1：1比例建设慢速充电桩。3.如权利要求1所述的一种电动汽车充电桩选址定容方法，其特征在于：所述步骤s2中，以上过程重复10000次并对所得数据进行统计，确定电动汽车数量分布服从正态分布。4.如权利要求1所述的一种电动汽车充电桩选址定容方法，其特征在于：所述步骤s3中，通过随机选择的方式改变染色体上的遗传基因，生成新的个体。5.如权利要求1所述的一种电动汽车充电桩选址定容方法，其特征在于：所述步骤s9中，式中p(t)和p(t－1)分别为第t年和第t－1年的电动汽车充电负荷；rp(t)为机动车保有
量在第t年的增长率；a(t－1)为第t－1年的电动汽车渗透率；ra(t)为电动汽车在第t年的渗透率增长率。6.如权利要求1所述的一种电动汽车充电桩选址定容方法，其特征在于：所述步骤s9中，在充电负荷增长的情况下，充电桩的容量配置需要在规划周期内尽可能地满足充电负荷充电需要，如果不满足则需要对目标函数引入惩罚因子。7.如权利要求1所述的一种电动汽车充电桩选址定容方法，其特征在于：所述步骤s10中，为了防止用户充电需要行驶的距离过长，保障充电范围覆盖整片规划区域，设置了相邻两个充电站之间的距离不大于充电站服务半径的2倍。8.如权利要求1所述的一种电动汽车充电桩选址定容方法，其特征在于：所述步骤s10中，用户充电的满意度会受到规划区域内充电站数量的影响，同时充电站数量也会影响充电站规划的最优经济成本。9.如权利要求1所述的一种电动汽车充电桩选址定容方法，其特征在于：所述步骤s1中，若在某一区域内含有多个可为电动汽车充电的充电桩建设点，该区域内电动汽车总是会选择距离自己最近的建设点进行充电，这就使得整个区域划分成多个小型分域，每个小型区域即是对应的建设点内充电桩应满足的负荷需求范围。10.如权利要求1所述的一种电动汽车充电桩选址定容方法，其特征在于：所述步骤s6中，下层模型制定的策略需要依据上层模型制定的策略，下层模型的求解流程包含两个层面的含义，一方面是作为上层模型已知的策略在进行调用，另一层含义是下层模型本身的求解策略。
技术总结
本发明公开了一种电动汽车充电桩选址定容方法。本发明中，采用了萤火虫分析算法，具有较好的效果，相比于粒子群算法和遗传算法，不仅在寻优能力上更优，同时在求解时间上也更短，更适用于所建立的模型，从而降低了实际使用过程中分析数据所需要的时间，同时也减轻了人们在使用时的数据处理的劳动负担，提高了该系统的运行速率。将电动汽车充电桩进行了分类，提出了计及电动汽车分布不平衡的充电需求确定方法；提出了计及多日一充的电动汽车充电负荷预测方法，所得结果比原有的设定每天充电更加贴近实际情况，从而使得该方法在对电动汽车充电桩进行选址定容时参考的数据更加全面，从而提高了该方法在运行时准确性。从而提高了该方法在运行时准确性。从而提高了该方法在运行时准确性。
技术研发人员：龚伟龙 梁辉
受保护的技术使用者：广东浦尔顿科技有限公司
技术研发日：2022.07.11
技术公布日：2022/10/20