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题名基于空间语义和个体活动的电动汽车充电站选址方法
被引量：6
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作者
郭茂祖
张雅喆
赵玲玲
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机构
北京建筑大学电气与信息工程学院
建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室(北京建筑大学)
哈尔滨工业大学计算学部
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第9期2819-2827,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61871020)
北京市属高校高水平科研创新团队建设支持计划项目(IDHT20190506)。
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文摘
针对电动汽车充电站(EVCS)的选址问题,提出一种基于空间语义和个体活动模式的城市充电站选址方法。首先,根据城市规划,采用无监督学习对非服务半径内兴趣点(POI)进行聚类,以确定新建充电站个数;然后,采用受约束的双存档进化算法(CTAEA)求解目标函数,在站间距最大化以及新充电站覆盖POI最多的约束条件下优化电动汽车选址方案。以成都市二环路内出租车的轨迹数据和POI为实验样本,并规划了15个充电站的选址方案。实验结果表明,相较于NSGA2(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm 2)和SPEA2(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2),CTAEA的POI覆盖率指标提高了22.9和20.6个百分点,司机平均选择距离缩短了18.9%和25.5%,验证了所提方法在电动汽车选址方面的便利性与合理性。
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关键词
充电站选址
电动汽车
需求预测模型
聚类分析
双存档进化算法
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Keywords
charging station siting
electric vehicle
demand forecasting model
cluster analysis
two-archive evolutionary algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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