基于Benders分解的电动汽车充电站选址决策研究

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1、第38卷第5期四川I电力技术Vo1．38，No．52015年1O月SiehuanElectricPowerTechnologyOct．，2015基于Benders分解的电动汽车充电站选址决策研究张择策。武泽辰。聂克剑。沈天时(西安交通大学电气工程学院，陕西西安710049)摘要：电动汽车已成为未来汽车的发展方向，而充电站作为其能量来源，其选址的优化研究有着重要的意义。然而，电动汽车在某时间段内只能到1个充电站接受充电的基本假设已经不再适应电力市场化的大趋势。在不同充电站有不同充电价格的考虑下，为实现充电站初始建设成本及用户充电总成本最小化，电动汽车充电站选址优化问

2、题可以看成1个有容量限制的单商品货物流的设施选址问题。该问题可以用1个线性混合0—1规划模型来描述，十分适合用Benders分解算法求解。关键词：电动汽车；充电站；选址决策；Benders分解Abstract：Electricvehicleshavebecomethefutureofvehicles．Thechargingstationisthesourceofpowerforelectricvehiclesanditsoptimizationstudyofsiteselectionisofgreatimportance．However，thebasicassum

3、ptionthatanelectricvehicleshouldbechargedatonechargestationatonetimehasnolongerconformedtothetrendofelectricitymarket．Underthecon-siderationthatdiferentstationscanhavediferentprices，theresearchonsiteselectionofchargingstationforelectricvehiclescanbeseenasasiteselectionproblemwithsingl

4、ecapacity—limitedgoodsflowinordertominimizetheinitialconstructioncostandthetotaluserschargingservicecost．Thisproblemcanbedescribedwithamixed—integerprogrammingproblemsandbeeasilysolvedbytheBendersdecomposition．Keywords：electricvehicles；chargingstation；siteselectiondecision；Bendersdeco

5、mposition中图分类号：U469．72文献标志码：A文章编号：1003—6954(2015)05—0081—05电站选址最优决策中。文献[6]采用遗传算法对基0引言于用户充电费用和充电站运营费用总和最小化选址模型进行了算例验证。文献[7]则将博弈论引入了现今，国际油价Et益攀升，在全球性石化能源匮电动汽车充电站的选址研究中。乏和节能减排需求的推动下，电动汽车已成为未来下面为电动汽车充电站的选址建立了更为简洁汽车的发展方向。而作为电动汽车运营所必须的基和灵活的模型。采用解决混合0—1规划问题极为础配套服务设施，充电站的建设位置与规模对推广有效的Benders分

6、解法求解该模型，并用算例进行电动汽车有着重要的意义¨J。了验证。为建立电动汽车充电站选址优化模型提供近年来，许多学者对电动汽车充电站的分类、规了思路，对优化电动汽车充电站选址方案有一定指划、建设做了大量研究，其中不乏优秀和具有启发性导作用。的成果。文献[2]介绍了中国电动汽车充电站的发展现状，提出了电动汽车充电站规划所需遵循的原1模型建立则，分析了影响规划的一些因素。文献[3]为模拟电动汽车的数量引入居民负荷的分布情况，再将充假定所有充电站的候选点都是经过一定的论证电站的年最大化运营收益作为目标来进行规划。文和分析得到，即符合充电站的选址原则、安全条件和献[4]出

7、台了标准文件，不仅规定了充电站的构成、环境条件，且已经考虑过需求点及需求量的分布，即功能、技术及安全要求，还对充电站进行了等级划仅考虑充电站的修建与否。设充电站的候选地点集分。文献[5]将德尔菲法和灰色层次分析法集成为合为N={1，⋯I"t}，其中，第J(J∈N)个候选地点的一种新的综合评价方法，并将其运用于电动汽车充建设费用为，该地点所建充电站的动力蓄电池储·81·第38卷第5期四川电力技术Vo1．38．No．52015年1O月SichuanElectricPowerTechnologyOct．，2015存能力为u。设需要充电的电动汽车集合为M=先提出的，是一种

8、求解混合整