现有电动汽车充电站选址定容方法大多未考虑用户充电行为和充电站建设方案之间的反馈关系,也并未计及电网扩展成本和地区服务质量,同时缺乏针对性开发高效算法.针对上述问题,文章以投资成本和服务质量为目标,结合双层规划建立了考虑扩展电网成本的多目标选址定容模型,分别从政府和用户的角度建立双层规划模型,提出了一种耦合改进NSGA-II、TOPSIS和Floyd算法的求解框架.首先针对上层模型,文章利用具有灵敏性、遍历性和随机性的混沌序列改进传统的NSGA-II算法,提出了一种CNSGA-II算法,产生选址定容方案,下层模型基于已产生的选址定容方案通过Floyd算法求解,并将求解结果反馈至上层模型.不断迭代上述过程产生Pa-reto最优解集,并进一步结合TOPSIS算法从Pareto最优解集中筛选出充电站的最佳折中选址定容方案.最后,将所提出模型应用于西安市的城市路网,并与传统多目标优化算法进行对比实验.结果表明,文章所设计CNSGA-II算法的15次M-index试验产生的偏差为5.753,在10以内,证明CNSGA-II算法具有较高的可靠性及有效性.此外,该算法的平均控制率高于其他传统算法,证明该算法收敛性能优于传统算法.因此,文章所提出的电动汽车充电站双层多目标选址定容模型能较好的均衡投资成本和服务质量,并且CNSGA-II算法和整体的耦合式算法框架同样能迁移应用于其他类似规划问题中.
电动汽车充电站 选址定容 双层规划 多目标优化 混沌NSGA-II算法