基于改进粒子群算法的新能源汽车充电站选址方法

摘要

为提高汽车充电站布局的合理性，减少资源浪费，提出基于改进粒子群算法的新能源汽车充电站选址方法。预测电动汽车未来分布情况，将用户出行特征、交通密度、服务半径等因素作为选址的参考依据；以需求点到充电站间的距离最短为目标函数，设置相关约束条件，建立选址模型；探究经典粒子群算法的实现过程，获取粒子速度与位置更新公式；针对方法容易陷入局部最优问题，使用遗传算法对其加以改进；利用改进后的算法求解目标函数，设置初始参数和判定条件，增加粒子交叉、变异等操作，提高粒子群质量，当满足迭代次数要求时，输出个体最优位置，即充电站选址的最优方案。实验结果表明：本文方法所选的位置符合目标函数要求，令充电需求均衡，避免了资源浪费。

关键词

粒子群优化 / 遗传算法 / 新能源汽车 / 充电站选址 / 目标函数