本申請涉及充電設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域，特別是涉及一種充電樁布局方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、化石能源短缺造成的能源危機和溫室氣體過度排放導(dǎo)致的大氣污染等問題日趨嚴(yán)重，新能源汽車，尤其是電動汽車(electric?vehicle)開始成為汽車產(chǎn)業(yè)的主要發(fā)展方向。為了推動電動汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，推動電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成為電動汽車產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)工程中重要環(huán)節(jié)之一。

2、目前，電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)仍以市場示范為主，其遠遠滯后于電動汽車的發(fā)展，相關(guān)理論研究也尚未受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，如何對電動汽車充電站進行合理布局，使其既方便電動汽車充電者充電，又節(jié)省建設(shè)成本已經(jīng)成為城市規(guī)劃部門、交通部門以及供電企業(yè)重點關(guān)注的問題之一。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請的目的是提供一種充電樁布局方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，可準(zhǔn)確高效地實現(xiàn)充電樁的布局，從而提高充電效率。

2、為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┝巳缦路桨福?/p>

3、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N充電樁布局方法，包括：

4、獲取目標(biāo)區(qū)域的充電樁數(shù)據(jù)；所述充電樁數(shù)據(jù)包括：充電樁站點的地理位置和充電樁站點周圍的電車數(shù)據(jù)；所述電車數(shù)據(jù)包括：電動汽車的數(shù)量和分布；

5、根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的充電樁數(shù)據(jù)和目標(biāo)函數(shù)，采用多種群混合交叉粒子群算法進行多次迭代，確定目標(biāo)區(qū)域的最優(yōu)充電樁布局方案；所述目標(biāo)函數(shù)是基于投資成本、運行成本和維護成本構(gòu)建的；所述最優(yōu)充電樁布局方案為達到設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)時充電樁的布局數(shù)量和充電樁布局的位置；所述設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)為根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)計算的適應(yīng)度值最小或者迭代次數(shù)最大。

6、第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N充電樁布局裝置，包括：

7、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取目標(biāo)區(qū)域的充電樁數(shù)據(jù)；所述充電樁數(shù)據(jù)包括：充電樁站點的地理位置和充電樁站點周圍的電車數(shù)據(jù)；所述電車數(shù)據(jù)包括：電動汽車的數(shù)量和分布。

8、充電樁布局模塊，用于根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的充電樁數(shù)據(jù)和目標(biāo)函數(shù)，采用多種群混合交叉粒子群算法進行多次迭代，確定目標(biāo)區(qū)域的最優(yōu)充電樁布局方案；所述目標(biāo)函數(shù)是基于投資成本、運行成本和維護成本構(gòu)建的；所述最優(yōu)充電樁布局方案為達到設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)時充電樁的布局數(shù)量和充電樁布局的位置；所述設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)為根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)計算的適應(yīng)度值最小或者迭代次數(shù)最大。

9、第三方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機設(shè)備，包括：存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)上述的充電樁布局方法。

10、第四方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的充電樁布局方法。

11、第五方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的充電樁布局方法。

12、根據(jù)本申請?zhí)峁┑木唧w實施例，本申請公開了以下技術(shù)效果：

13、本申請?zhí)峁┝艘环N充電樁布局方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的充電樁數(shù)據(jù)和目標(biāo)函數(shù)，通過采用多種群混合交叉粒子群算法(multi-swarm?crossoverhybrid?strategy?particle?swarm?optimization，mcspso)進行多次迭代，確定目標(biāo)區(qū)域的最優(yōu)充電樁布局方案，多種群混合交叉粒子群算法能夠有效防止粒子群算法在復(fù)雜問題中陷入局部最優(yōu)，能夠有效提升粒子群搜索速度，加速找到最優(yōu)充電樁布局位置，實現(xiàn)對充電樁更加合理的布局，因此，本申請能準(zhǔn)確高效地實現(xiàn)充電樁的布局，從而提高充電效率。

技術(shù)特征：

1.一種充電樁布局方法，其特征在于，所述充電樁布局方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的充電樁布局方法，其特征在于，根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的充電樁數(shù)據(jù)和目標(biāo)函數(shù)，采用多種群混合交叉粒子群算法進行多次迭代，確定目標(biāo)區(qū)域的最優(yōu)充電樁布局方案，具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的充電樁布局方法，其特征在于，對于當(dāng)前迭代次數(shù)，對所述精英群體分別采用第一更新策略、第二更新策略和第三更新策略進行粒子速度和位置的更新，得到三種更新后的速度和位置，并將適應(yīng)度值最小的一種作為精英群體當(dāng)前迭代次數(shù)更新后的速度和位置；

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的充電樁布局方法，其特征在于，對于當(dāng)前迭代次數(shù)，對所述普通群體采用第四更新策略進行粒子速度和位置的更新，得到普通群體當(dāng)前迭代次數(shù)更新后的速度和位置；

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的充電樁布局方法，其特征在于，對于當(dāng)前迭代次數(shù)，對所述劣勢群體采用第五更新策略進行粒子速度和位置的更新，得到劣勢群體當(dāng)前迭代次數(shù)更新后的速度和位置；

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的充電樁布局方法，其特征在于，所述目標(biāo)函數(shù)的表達式為：

7.一種充電樁布局裝置，其特征在于，所述充電樁布局裝置包括：

8.一種計算機設(shè)備，包括：存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項所述的充電樁布局方法。

9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項所述的充電樁布局方法。

10.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項所述的充電樁布局方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種充電樁布局方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及充電設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域，該方法包括獲取目標(biāo)區(qū)域的充電樁數(shù)據(jù)；充電樁數(shù)據(jù)包括：充電樁站點的地理位置和充電樁站點周圍的電車數(shù)據(jù)；電車數(shù)據(jù)包括：電動汽車的數(shù)量和分布；根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的充電樁數(shù)據(jù)和目標(biāo)函數(shù)，采用多種群混合交叉粒子群算法進行多次迭代，確定目標(biāo)區(qū)域的最優(yōu)充電樁布局方案；目標(biāo)函數(shù)是基于投資成本、運行成本和維護成本構(gòu)建的；最優(yōu)充電樁布局方案為達到設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)時充電樁的布局數(shù)量和充電樁布局的位置；設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)為根據(jù)目標(biāo)函數(shù)計算的適應(yīng)度值最小或者迭代次數(shù)最大，本申請可準(zhǔn)確高效地實現(xiàn)充電樁的布局，從而提高充電效率。

技術(shù)研發(fā)人員：沃程凱,黃學(xué)雨,董文清
受保護的技術(shù)使用者：江西理工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/11/28