基于改进免疫克隆选择算法的电动汽车充电站选址定容方法

吴雨; 王育飞; 张宇; 薛花; 米阳

doi:10.7500/AEPS20200812003

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基于改进免疫克隆选择算法的电动汽车充电站选址定容方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于改进免疫克隆选择算法的电动汽车充电站选址定容方法
- Siting and Sizing Method of Electric Vehicle Charging Station Based on Improved Immune Clonal Selection Algorithm
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第7期页码：95-103
- 作者机构：
  
  1.上海电力大学电气工程学院，上海市 200090
  2.国网上海电力科学研究院，上海市 200437
- 作者简介：
  
  吴雨(1997—)，女，硕士研究生，主要研究方向：电动汽车充电站选址定容规划。E-mail：wy_top_su@163.com
  王育飞(1974—)，男，通信作者，博士，教授，研究生导师，主要研究方向：电动汽车有序充电、电能质量分析与控制、电力储能应用技术。E-mail：wangyufei@shiep.edu.cn
  张宇(1970—)，男，高级工程师，主要研究方向：电力储能应用技术。E-mail：zhangyu@sh.sgcc.com.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61873159);上海市科技创新行动计划资助项目(19DZ2204700)
- DOI：10.7500/AEPS20200812003
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-08-12，
  
  修回日期：2020-11-05，
  
  网络出版日期：2020-12-25，
  
  纸质出版日期：2021-04-10
- 稿件说明：
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吴雨,王育飞,张宇等.基于改进免疫克隆选择算法的电动汽车充电站选址定容方法[J].电力系统自动化,2021,45(7):95-103.

WU Yu,WANG Yufei,ZHANG Yu,et al.Siting and Sizing Method of Electric Vehicle Charging Station Based on Improved Immune Clonal Selection Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(7):95-103.
吴雨,王育飞,张宇等.基于改进免疫克隆选择算法的电动汽车充电站选址定容方法[J].电力系统自动化,2021,45(7):95-103. DOI： 10.7500/AEPS20200812003.

WU Yu,WANG Yufei,ZHANG Yu,et al.Siting and Sizing Method of Electric Vehicle Charging Station Based on Improved Immune Clonal Selection Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(7):95-103. DOI： 10.7500/AEPS20200812003.

摘要

随着电动汽车渗透率的提高，充电基础设施规划应更加科学、合理，提出一种基于改进免疫克隆选择算法的电动汽车充电站选址定容方法。首先，分析充电站的容量、位置和服务范围之间的关系，以充电站的覆盖率和重合度、规划区域内的功率以及充电站的充电功率为约束条件，建立以充电站年总成本最小为目标的充电站选址定容模型。然后，提出一种抗体间亲和力的计算方法以及多项式变异对免疫克隆选择算法进行改进，使其更适用于电动汽车充电站选址定容模型的寻优迭代求解。最后，利用MATLAB进行算例分析，结果验证了模型和算法的有效性。

Abstract

With the increasing penetration of electric vehicles

charging infrastructure planning should be more scientific and rational. A siting and sizing method of electric vehicle charging station based on the improved immune clonal selection algorithm (ICSA) is proposed. Firstly

the relationship between the capacity

location and service range of the charging station is analyzed. Taking the coverage and coincidence of the charging station

the power in the planned region

and the charging power of the charging station as constraints

a siting and sizing model of the charging station with the goal of minimizing the total annual cost of the charging station is established. Then

a method for calculating the affinity between antibodies and the polynomial mutation are proposed to improve the ICSA

making it more suitable for the iterative solution of the siting and sizing model for the electric vehicle charging station. Finally

example analysis is made in MATLAB

and the results verify the effectiveness of the model and the algorithm.

关键词

Keywords

references

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